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Titre : |
Cartographier la hauteur des forêts tropicales à couvert fermé à partir d’image satellites SPOT-6/7 et Sentinel-2
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Auteur(s) : |
Hugo Leblanc, Auteur (et co-auteur)
Pierre Couteron, Responsable de stage Université des Antilles, Etablissement de soutenance |
Type de document : | Mémoire |
Filière : | M. : EFT -- Ecologie des Forêts Tropicales |
Sujets : | Lidar ; Guyane française ; Écologie de la canopée ; Mesure ; Cartographie de l'environnement |
Résumé : |
Pour répondre aux besoins de conservation et d’exploitation durable des forêts tropicales, le LIDAR aéroporté (ALS) est un outil efficace pour caractériser la structure des peuplements. Pour des raisons de coût, les acquisitions ALS sont toutefois limitées dans l’espace et ne permettent pas la cartographie à large échelle. Cette étude, basée en Guyane française vise à prédire la hauteur des peuplements en forêt tropicale à couvert fermé à partir de données satellites en utilisant la hauteur mesurée par ALS pour calibrer les modèles. Les indices de texture (FOTO et lacunarité) calculées sur des images SPOT-6/7 ont déjà montré leur pertinence dans ce champ d’application. En plus de la texture obtenue sur une image SPOT-7, cette étude utilise la diversité spectrale calculée à partir d’un[...] Pour répondre aux besoins de conservation et d’exploitation durable des forêts tropicales, le LIDAR aéroporté (ALS) est un outil efficace pour caractériser la structure des peuplements. Pour des raisons de coût, les acquisitions ALS sont toutefois limitées dans l’espace et ne permettent pas la cartographie à large échelle. Cette étude, basée en Guyane française vise à prédire la hauteur des peuplements en forêt tropicale à couvert fermé à partir de données satellites en utilisant la hauteur mesurée par ALS pour calibrer les modèles. Les indices de texture (FOTO et lacunarité) calculées sur des images SPOT-6/7 ont déjà montré leur pertinence dans ce champ d’application. En plus de la texture obtenue sur une image SPOT-7, cette étude utilise la diversité spectrale calculée à partir d’une image multispectrale Sentinel-2 et la topographie obtenue via le SRTM afin d’améliorer les prédictions de la hauteur. L’étude confirme la relation texture – structure sur les forêts tropicales à couvert fermé, et elle montre également la pertinence de la relation diversité spectrale – structure. L’utilisation de la diversité spectrale en complément de la texture permet d’améliorer la qualité des modèles de prédiction de la hauteur des forêts. De plus, les modèles ont été construit en faisant varier la taille de la fenêtre de prédiction de 1 à 25ha. Les modèles basés sur la diversité spectrale sont meilleurs que ceux basé uniquement sur la texture lorsque la taille de fenêtre de prédiction est supérieure à 4 ha. De façon générale, pour l’ensemble des modèles la qualité des prédictions s’améliore avec l’augmentation de la taille de fenêtre de prédiction et les prédictions sont meilleures pour les variables de hauteur caractérisant les parties supérieures de la canopée (troisième quartile et moyenne des hauteurs supérieures au troisième quartile). L’erreur moyenne absolue sur les prédictions du MTCH à 25ha faite avec les modèles utilisant la diversité spectrale et la topographie est de 0,99m, elle est de 0,88m avec le modèle complet (texture + diversité spectrale + topographie). Toutefois, l’erreur varie selon la taille des peuplements, l’erreur est très faible pour les peuplements moyens et elle se dégrade pour les peuplements bas et les peuplements hauts |
Date de publication : | 2022 |
Format : | 62 p. / ill. coul., graph. coul. |
Langue(s) : | Français |
Lien vers la notice : | https://infodoc.agroparistech.fr/index.php?lvl=notice_display&id=222617 |
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