Classification des types de prairies et estimation de la diversité taxonomique à partir de séries temporelles d'images satellites
Résumé
The remote sensing offers many possibilities to determine the vegetation composition and also his structure. If the ability of this tool to characterize mono-specific land like arable crops is well known, problems are encountered when multi-specific lands like meadows are studied. Indeed, the reflected signal of the mix of species is hard to interpret. In this context, the aims of this internship are to characterize the cultural practices of the meadows and their floristic composition through the analysis of a time series of Formosat-2 satellite images. Botanic survey and management practices surveys have been realized on about fifty meadows during a field tried. Botanic typologies were established, based on functional approach of species composition of the meadows. This approach gives some information on the agronomic use value of the meadow and they were thus distinguished according to their phenology, their potential productivity and their richness in life forms (grasses, legumes, and other dicots). They were also distinguished according to the different management practices that had been identified during the field tried (meadows mowed once, meadows mowed twice, grazed meadows or mix management meadow). Statistical supervised classifications were performed on each typology and linear model were built to predict live forms from spectral variables. The results show that is possible to differentiate mowed meadows from pastures with an overall accuracy of more than 80%. By contrast, the results are not that good for classifications and modelisation on botanic data. This could be partly explained by the lack of information of non-controlled parameters such as the fertilization practices, and also by irregular sampling.
La télédétection offre de nombreuses possibilités pour caractériser la végétation aussi bien par sa composition que par sa structure. Si la capacité de cet outil à caractériser les milieux mono-spécifiques comme les grandes cultures a été montrée à de nombreuses reprises, plus de difficultés sont rencontrées lors de l’étude de milieux pluri-spécifiques comme les prairies. En effet, le mélange des espèces dans un milieu renvoie des valeurs radiométriques difficiles à interpréter. Dans ce contexte, l’objectif de ce stage est de caractériser le mode de gestion et la composition botanique des prairies à partir d’une série temporelle d’images satellites Formosat-2. Des relevés botaniques et des enquêtes sur le mode de conduite d’une cinquantaine de prairies ont été réalisés lors d’une campagne de terrain. Des typologies botaniques ont été construites avec une approche fonctionnelle de la composition en espèces, qui permet de rendre compte de la valeur d’usage agricole. Les prairies ont ainsi été distinguées selon leur précocité, leur potentiel de productivité, et la richesse en formes de vie (graminées, légumineuses, et diverses). Elles ont aussi été distinguées selon les différents modes de conduite qui ont été identifiés sur le terrain (prairies fauchées une fois, prairies fauchées deux fois, prairies pâturées et prairies mixtes). Des classifications supervisées ont été réalisées sur chacune de ces typologies et différents modèles linéaires ont été construits pour relié directement les taux de recouvrement des formes de vies avec les valeurs radiométriques enregistrées par les images. Les résultats indiquent qu’il est possible de distinguer les prairies fauchées des prairies mises en pâture avec une précision globale de plus de 80%. En revanche, la distinction des classes botaniques est difficile, notamment en raison du manque d’informations sur des paramètres non contrôlés, et d’un échantillonnage parfois irrégulier. De même, les modèles linéaires construits n’expliquent que très peu la composition botanique à partir des variables spectrales utilisées.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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