Traitement des Données NDVI

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1 Traitement des Données NDVI AGRHYMET Regional Centre Niamey, Niger Training Center U.S. Geological Survey Center for Earth Resources Observation and Science (EROS) Sioux Falls, South Dakota, USA

2 Traitement des Données NDVI Issoufou Alfari Centre Régional AGRHYMET Niamey NIGER RCMRD Bamako, Mali 6-17 February, 2006 Applications of Coarse to High Resolution Satellite Imagery for Land Productivity Assessment & Management

3 Centre Régional AGRHYMET Traitement des images NOAA/AVHRR

4 Objectif: L objectif majeur du Centre est de s affirmer à la fois comme : Organisme régional producteur et serveur de données brutes et de produits élaborés Centre de formation en agrométéorologie, en hydrologie, en maintenance des instruments et en protection des végétaux

5 Il vise en particulier: La sécurité alimentaire au Sahel en contribuant à la politique de croissance de la production agricole des pays du CILSS L amélioration de la gestion des ressources naturelles de la région du Sahel

6 Introduction Depuis 1989 Le Centre AGRHYMET a accordé une attention considérable sur l'utilisation des données satellitaires pour la gestion des ressources terrestres. Disposer des données à temps réel Suivi de la campagne agricole Suivi des zones favorables au développement des criquets pèlerins Élaboration des produits de prises de décisions Faire de l alerte précoce au moment opportun Mettre à la disposition des pays les données satellitaires

7 Sources de données : Station HRPT recevant les données du NOAA /AVHRR (Le radiomètre avancé de très haute résolution Advanced very high resolution radiometer ) à bord du satellite de l'administration National Oceanique et Atmosphérique (NOAA) Plusieurs études ont confirmé que les données NOAA- AVHRR est un effectif moyen pour la gestion globale de la phénologie végétale, particulièrement dans l écosystème des pâturages. Le Centre utilise les données NOAA-AVHRR pour la production des cartes d'indice de végétation qui sont diffusées tous les 10 jours.

8 PDUS ( METEOSAT en 1989) HRPT en 1990 Equipement et Logiciel de traitement d images et données Elaboration des produits.

9 Acquisition: Trois orbites : Noaa17 (après midi) Noaa16 ( après midi) Noaa12 (nuit) Zone de couverture du Cap Vert au Tchad (48000 km) Sud Espagne à l Océan Atlantique 2 à 3 scènes consécutives pour couvrir la zone CILSS

10 Traitement : Coupure des bordures de la scène brute Calibration radiométrique des 5 canaux en utilisant les zones invariantes et les coefficients de calibration ( prélancement, Teillet, Kaufman Vermote etc..); Correction du vieillissement du capteur à partir des coefficients; Correction géométrique de l'image à l'aide des points d amer, des imagettes et d une image de référence;

11 Transformation des données de 10 bits (0-1024) à 8 bit (0-255) Transformation géométrique de l'image à la projection désirée Transformation des données de 10 bits (0-1024) à 8 bit (0-255) Transformation géométrique de l'image à la projection désirée

12 Calcul d'indice de végétation (NDVI) Journalière: ( PIR - R)/(PIR + R) Synthèse Décadaire (10 jours) avec la méthode MVC ( maximum value composite) La technique de composition est de sélectionner la valeur maximale d'indice de chaque pixel au cours de cette période. Avantages: minimiser l'impact des interférences atmosphériques réduire les données manquantes suite à la présence de nuage.

13 Images NOAA Cartes d indice de végétation Cartes des lacs et mares Cartes de températures de surface de mer Detection des feux actifs Estimation de la biomasse herbacée (NDVI) Estimation des rendements (NDVI)

14 Détection des zones à risque La longueur de la saison agricole Date de début et fin de saison Etc;

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18 Date d éd émergence moyenne de la saison de végétationv

19 Date de fin moyenne de la saison de végétationv

20 Longueur moyenne de la saison de végétationv

21 Le Front de Végétation

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23 Tableau 1 : Ecart maximum (Km) par rapport à Longitudes Années W-12 W W-6 E E- 26 E

24 Tableau 2 : Taux d occupation de la végétation Décades Années

25 FIN