2.2.6
Estimation de la biomasse approche Télédétection
(traitement des images)
Les images utilisées pour le besoin de l'étude
sont les produits du satellite Européen SPOT VEGETATION embarqué
sous le satellite SPOT en 1998. Ce satellite a permis de mettre au point une
méthodologie d'estimation de la biomasse et du rendement. Ces produis
sont entre autres le NDVI, la DMP, le VPI.
2.2.6.1 L'Indice de
Végétation de la Différence Normalisée (NDVI)
Le NDVI, ou Indice de végétation de la
différence normalisée est un indice qui est un indicatif de la
densité de végétation et est calculé en NDVI = (NIR
- VIS)/NIR + VIS)
NB ; NIR est la réflectance proche
infrarouge et VIS est la réflectance de la lumière visible. Les
instruments VEGETATION mesurent la réflectance en 4 bandes
séparées :
B0 (ou "bleu"), B2 ("rouge"), B3 ("IR proche") et MIR (IR
à ondes courtes).
Le NDVI peut alors être calculé en utilisant la
bande B3 pour la réflectance proche infrarouge et B2 pour la
réflectance de la lumière visible : NDVI = (B3 - B2)/ (B3 +
B2.
Le S10 NDVI est un produit de synthèse de VEGETATION de
10 jours qui ne contient que la bande NDVI. Le produit fourni est une
synthèse de 10 jours, ce qui signifie qu'il combine les données
corrigées par jour du point de vue atmosphérique de tous les
segments de VEGETATION (mesures) de la décade (période de 10
jours) en une seule image utilisant l'algorithme MVC (composite de valeur
maximum). Une fois convenablement décodées, les valeurs physiques
du NDVI se situent entre -1 et 1, où les valeurs supérieures
indiquent une végétation plus dense et plus saine (plus forte
densité de vert). Les valeurs de NDVI égales à 0,1 et
moins correspondent, par exemple, habituellement à des zones avec peu ou
pas de végétation (rochers, glace, désert). Les valeurs
moyennes (autour de 0.2 et 0.3) correspondent à des arbustes et prairies
et les valeurs élevées (0.5 et plus) correspondent habituellement
à une végétation dense, telle que les forêts
tropicales humides. Tout cela implique que, au cours d'une saison, une
augmentation des valeurs du NDVI est observée, à cause de la
pousse des jeunes plantes vertes, ce qui fait apparaître la surface de
plus en plus verte (démontré directement par le NDVI).
L'augmentation atteint une valeur maximale juste avant la récolte (ou la
mort naturelle des plantes). Les images NDVI sont habituellement
visualisées par un logiciel de traitement d'image et ensuite
identifiées par couleur. Le schéma de visualisation
identifié par couleur va généralement de brun (pas de
végétation) à vert (végétation dense). Les
données NDVI sont la plupart du temps analysées de manière
qualitative dans une dimension multi-date, comme des séries temporelles
ou des comparaisons des valeurs actuelles avec des valeurs
précédentes ou avec les valeurs attendues du point de vue
historique. Ces formes d'analyse du NDVI sont très utiles pour la
surveillance de l'agriculture et de l'environnement. Les phases de
post-traitement sont très souvent en fonction du but final de l'analyse.
Voici quelques exemples typiques :
ü comparaison multi date pour évaluer
l'état et/ou la santé de la végétation, des
comparaisons peuvent être faites avec l'année
précédente, moyenne historique, moyenne sur cinq ans, etc., pour
détecter des anomalies dans la croissance de la
végétation.
ü génération de statistiques pour des zones
données, comme les unités administratives.
Le NDVI peut être utilisé dans toute une
série de buts, habituellement en calculant les différences de
NDVI par rapport à la même période des années
précédentes ou par rapport à la moyenne à long
terme et par contrôle des tendances. Certains exemples sont
énumérés ci-dessous :
ï contrôle des changements de
végétation à long terme (à travers plusieurs
saisons successives) et modèle de changement climatique, étude de
la saisonnalité ;
ï avertissement précoce de mauvais cycles
végétatif et de problème de sécurité
alimentaire
ï fonction d'indicateur et d'alerte pour
événement de sécheresse etc...
Selon Bartholomé et al. (2002) «des images
NDVI peuvent aussi servir pour la création des cartes d'occupation du
sol, ou pour la détermination des types de végétation, en
utilisant des techniques de classification ». On peut ainsi
comparer les statistiques générées avec les statistiques
communément disponibles à travers un autre produit appelé
DMP.
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