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Ce rapport présente le travail effectué lors d’un stage de fin d’étude. L’objectif du stage était d’améliorer et d’exploiter une méthode de télédétection des coupes rases pour les massifs forestiers des Chambaran et du Beaujolais. L’outil choisi est une automatisation de la méthode de cartographie et de télédétection des coupes rases proposée par l’Irstea de Montpellier, via des images acquises par le programme Géosud. Le principe de la méthode est l’analyse de l’évolution de l’indice de végétation normalisé (NDVI) entre deux années. L’automatisation de la méthode est réalisée via un algorithme rédigé en Libre Office Basic. L’intégralité du traitement d’image est assurée par des fonctions de Gdal et d’OrfeoToolbox, soit des librairies de fonctions du logiciel Qgis. Les résultats prése[...]

Ce rapport présente le travail effectué lors d’un stage de fin d’étude. L’objectif du stage était d’améliorer et d’exploiter une méthode de télédétection des coupes rases pour les massifs forestiers des Chambaran et du Beaujolais. L’outil choisi est une automatisation de la méthode de cartographie et de télédétection des coupes rases proposée par l’Irstea de Montpellier, via des images acquises par le programme Géosud. Le principe de la méthode est l’analyse de l’évolution de l’indice de végétation normalisé (NDVI) entre deux années. L’automatisation de la méthode est réalisée via un algorithme rédigé en Libre Office Basic. L’intégralité du traitement d’image est assurée par des fonctions de Gdal et d’OrfeoToolbox, soit des librairies de fonctions du logiciel Qgis. Les résultats présentés sont issus du traitement automatique d’images acquises par les satellites Rapideye entre 2011 et 2012, SPOT 5 et 6 entre 2013 et 2014. Pour chaque période, une image en différence de NDVI est calculée entre la première et la deuxième année. La détection des coupes est réalisée pour trois valeurs seuil de différence de NDVI entre deux années qui permettent d’attribuer un degré de certitude aux coupes. Le seuil le plus discriminant permet d’équilibrer au mieux le nombre de fausses détections et de coupes omises. De manière générale, plus la taille des coupes est petite, plus leur détection est difficile. La finalité des résultats est de permettre d’optimiser les plans de contrôles et de suivi de la gestion durable des forêts par les directions départementales des territoires.
This training report presents the work done during an end-of-year internship. The aim of the practice was to improve and exploit a remote sensing method of clear cuts detection on Chambaran and Beaujolais forests. The principle is to compare the normalized vegetation index1 of two images issued from the Geosud program. The tool chosen is a script written in Basic on Libre Office Basic based on a method designed by Irstea of Montpellier. The whole treatment is allowed by functions from both Gdal and OrfeoToolbox libraries on Qgis software. Results presented further in the report have been generated with the automatic tool of clear cuts detection on Chambaran massif between 2010 and 2013 with images from Rapideye, SPOT 5 and 6 satellites. Each year a picture of NDVI difference between two years is generated. Three thresholds of NDVI difference have been chosen for this exercise. The most severe one allows to limit the number of wrong detections even if some of the clear cuts are not detected. The more the clear cut has an important area, the more it is likely to be detected. The aim of this method is to help State services in departments of Rhône-Alpes region to organize their control of sustainable management of the forest.