Journée IDEA 17 octobre 2016 Fusion de données multi-capteurs pour la caractérisation des milieux naturels méditerranéens

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Transcription:

Journée IDEA 17 octobre 2016 Fusion de données multi-capteurs pour la caractérisation des milieux naturels méditerranéens M. Lang, J.-B. Féret, S. Alleaume IRSTEA - UMR Tetis Territoire, Environnement, Télédétection et Information Spatiale 1

La garrigue, une mosaïque de paysage Habitats ouverts Habitats fermés Vers une homogénéisation du paysage 2

Les principaux enjeux liées à la fermeture des milieux de garrigue. Faune Flore Conservation Pastoralisme Localisation Potentiel Gestion Paysage esthétisme économique structure Incendie Suivi historique Évaluation des risques 3

Objectif Caractériser l organisation spatiale des différentes strates de végétation Recouvrement Organisation : distribution, connectivité Quatre strates d intérêt 2 m 50 cm Sol nu herbacées Ligneux bas Ligneux hauts 4

Utilisation de la méthode FOTO Séparation des fenêtres selon leur contenu fréquentiel le long d un gradient de rugosité continu 5

Utilisation de la méthode FOTO Spatialisation du gradient de texture qui permet de détecter des grands ensembles Image originale Sortie de FOTO 3750 m 6

Interprétation en terme de métriques paysagère? Taux de recouvrement Densité Compacité Besoin d une base de données de référence 7

Constitution d une base de données de référence Plusieurs approches envisagées Photo interprétation assistée Relevés terrain Classification supervisée Drone Meilleur compromis entre temps/efforts fournis et précision 8

Principe : utilisation de la hauteur Rappel : quatre classes d intérêt 2 m 50 cm Sol nu herbacées Ligneux bas Ligneux hauts Elaboration d un Modèle de Hauteur de Canopée (MHC) MNS - MNT 9

Exemple sur une zone d étude Acquisition drone optique sur les causses d Aumelas : 10

Calcul du MNT Classification du sol dans Photoscan Seuillage Métriques 11

Calcul du MNT Interpolation à partir des points classés en sol Seuillage Métriques 12

Calcul du MNH MNS MNT : 8.5 m Seuillage Métriques 0 m 13

Classification Opération de seuillage (GDAL) Sol nu / Herbes Seuillage Ligneux bas Métriques Ligneux hauts 14

Comparaison visuelle Drone avec capteur optique : Seuillage 75 m Sol nu / Herbes Ligneux bas Ligneux hauts Métriques Bonne distinction des couronnes et des différentes strates 15

Comparaison visuelle Photo interprétation et seuillage de NDVI : Seuillage Métriques 90 m Sol nu Herbes Ligneux bas Confusions entre ligneux bas et hauts Forme des couronnes mal déterminée Ligneux hauts Temps de traitements plus rapides, sur une plus grande surface 16

Comparaison visuelle Photo interprétation et seuillage de NDVI : Seuillage Métriques 90 m Sol nu Herbes Ligneux bas Confusions entre ligneux bas et hauts Forme des couronnes mal déterminée Temps de traitements plus rapides, sur une plus grande surface Ligneux hauts 17

Comparaison de métriques Calcul de métriques pour comparaison plus robuste Seuillage Comparaison de différentes sources de données Métrique issues d informations de hauteur : drone optique drone lidar Pléiades Métriques issues d information spectrale photo interprétation classification supervisée Métriques Etablir un protocole d acquisition de données de référence pour l étude de la structure de la végétation 18

Protocole d acquisition de données de références pour l étude de la végétation Quelles données? 19

Protocole d acquisition de données de références pour l étude de la végétation Quelles données? Quelles métriques? 20

Protocole d acquisition de données de références pour l étude de la végétation Quelles données? Quelles métriques? Quel rapport temps/précision? 21

Merci de votre attention 22