Nouvelles approches méthodologiques pour l estimation de la biomasse forestière à partir des données satellitaires

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Lucie Després
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Nouvelles approches méthodologiques pour l estimation de la biomasse forestière à partir des données satellitaires Cedrigue DJIONGO, Adamou MFOPOU, Laure TCHUENTE, Hyppolyte TAPAMO, Serge MOTO,

1 Nouvelles approches méthodologiques pour l estimation de la biomasse forestière à partir des données satellitaires Cedrigue DJIONGO, Adamou MFOPOU, Laure TCHUENTE, Hyppolyte TAPAMO, Serge MOTO, Olivier MONGA Pôle «Biomasse Forestière» Equipe Spatialisation et modélisation multi-echelle des dynamiques biologiques à l aide de données images (SAM) Laboratoire UMMISCO-Yaoundé / IRD Conférence «En route pour la COP 21», PROMOTE 2014 PAVILLON FRANCE

2 Méthodes traditionnelles: Mesures destructives, Inventaires Forestiers et Equations allométriques Avantages : Estimations précise si échantillon représentatif et de taille suffisante Calibration des méthodes indirectes Limites: Couteux en temps et en espace Couverture spatiale et temporelle faible Mesures ponctuelles et souvent difficiles à réaliser Estimation de la biomasse: Etat de l art Télédétection : outil majeur pour le suivi et l estimation du carbone Collecte des données à large échelles Répétitivité dans la collecte des données Vue synoptique Méthodes de traitement rapide de grande quantité de données Méthodes : Analyse des valeurs de réflectances par des méthodes statistiques Limite: saturation des valeurs spectrales dans les régions à fortes valeurs de biomasse analyser le texture des données images satellites

3 Schéma directeur de la recherche

4 Images synthétiques Données Images satellites (Images OSFT-Astrium)

FOTO (FOurier Texture Ordination), Couteron et al, AMAP-IRD Données Images Schéma directeur de la recherche Descripteurs de textures Méthodes de Régression Transformée de Fourier Matrice de

5 FOTO (FOurier Texture Ordination), Couteron et al, AMAP-IRD Données Images Schéma directeur de la recherche Descripteurs de textures Méthodes de Régression Transformée de Fourier Matrice de cooccurrence Ondelette Nombres Hypercomplexes Analyse en composante principale Régression linéaire Support à vaste marge (SVR, SVM) Forêts aléatoires Réseau de neurones K-plus proche voisin

Limites de la méthode FOTO: Utilisation d image monochromatique (plus d information dans le multi-chromatique) Méthodes d estimation de la biomasse moins robuste Données

6 Limites de la méthode FOTO: Utilisation d image monochromatique (plus d information dans le multi-chromatique) Méthodes d estimation de la biomasse moins robuste Données Images Schéma directeur de la recherche Descripteurs de textures Méthodes de Classification / Régression Transformée de Fourier Analyse en Composante Principale + Régression linéaire

7 FOTO + : Utilisation de méthodes non-linéaires de régression RDC

8 FOTO ++ : Prise en compte de l information couleur Rouge Vert Bleu Filtrage: Nagao + médian Espace couleur Teinte Saturation Luminosité Quaternion pur Espace couleur CIE Lab Luv

9 FOTO ++ : Prise en compte de l information couleur

10 FOTO ++ : Prise en compte de l information couleur Ensemble d arbre de régression dont les valeurs sont agrégées pour produire la valeur de biomasse recherchée

11 FOTO ++ : Prise en compte de l information couleur Données Synthétiques Données images satellites

12 4. Jules Waku, Cedrigue DJIONGO, Nicolas Barbier, Pierre Ploton, Adamou MFOPOU, Laure TCHUENTE, Gaelles Viennois, Vincent Droissard, Bonaventure SONKE, Serge MOTO, Olivier MONGA, Nouvelles approches méthodologiques pour l évaluation de la biomasse forestière à partir des données satellitaires et de terrain en Afrique Centrale, Conférence GEOSFT 2014, Projet BIOFORAC, (clôturé) Publications: 1. Hippolyte TAPAMO, Adamou Mfopou, Blaise Ngonmang, Olivier Monga, Pierre Couteron; A Comparative Study of Non-linear Regression Techniques for AGB Estimation from Satellite Observation; ARIMA; 2013 (accepté). 2. Hippolyte TAPAMO, Adamou Mfopou, Blaise Ngonmang, Olivier Monga; AboveGround Biomass Estimation using classification method; Conférence de Recherche en Informatique à Yaoundé, 2013 (accepté). 3. Cedrigue Djiongo, Adamou Mfopou, Serge Moto, Hippolyte Tapamo, Olivier Monga; Hypercomplex textural images analysis techniques for aboveground biomass evaluation: Application to Congo basin forest, Acta Bio Theoretica, 2014 (en revision).

13 Perspectives En collaboration avec le CIRAD (Vivien ROSSI) et l AMAP (Nicolas Barbier, Pierre Couteron et Pierre Ploton) Etude de la dynamique de séquestration du carbone Etude de modèles de prédictions de la biomasse à partir de données images Mise sur pied d un outil d observation et de suivie de la dynamique du carbone forestier

14 Merci pour votre aimable attention

15 Analyse automatique d image couleur par les nombres hypercomplexes Les quaternions ont été introduite par Hamilton en 1843 Quaternion: une partie réelles+ 3 parties imaginaires: Quaternion pur (partie réelle nulle) Module : Forme polaire: Les quaternions représente la couleur comme une entité unique de manière compacte. I : Image dans l espace couleur RGB Transformée de Fourier Discrète Quaternionique (TFDQ):

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