Academic literature on the topic 'Télédétection optique'

Le LIDAR (light detection and ranging) est une méthode de télédétection optique active. Des lasers de plus en plus performants ont conduit à la formidable expansion des applications LIDAR dans les domaines géophysiques et industriels. On utilise des lasers impulsionnels pour la mesure de distance (télémétrie) à laquelle s’ajoutent des mesures de composition atmosphérique ou marine, de vitesse et de réflectivité des cibles (terrain, végétation, bâti urbain).

Dans cet article, nous analysons la possibilité d’amélioration de la classification des cultures dans un périmètre irrigué du nord du Maroc en se basant sur la combinaison des données multi-temporelles de deux satellites (Sentinel-1 et Sentinel-2) avec l’inclusion de neuf indices. Le périmètre concerné (Loukkos), en plus de sa position stratégique, se caractérise par un climat méditerranéen avec une forte valeur écologique. Il présente une intense activité agricole avec une grande diversité des cultures dont le fonctionnement pourrait être affecté par le changement climatique. Afin de quantifier les besoins en eau, nous avons utilisé les séries d’images satellitaires acquises pour la période du 09/2017 au 08/2018. Les cartes produites pour trois niveaux de classification illustrent notre approche. L’étude a montré que les 10 canaux optiques, à 10 et 20 m de résolution spatiale, des données acquises par Sentinel-2 permettent d'obtenir de bonnes performances, avec un indice de kappa > 85% pour les sous-classes et une précision globale > 86%. Ces performances sont supérieures à celles obtenues avec des données radar acquises par Sentinel-1, avec des écarts de F-score inférieurs de 9% en moyenne, et pouvant aller jusqu'à 29% (sur le chêne-liège/Niveau SSC). Ni l'ajout d'indices radiométriques optiques, ni la combinaison des données optiques et radar n'apportent d'amélioration significative aux performances obtenues avec les données Sentinel-2. Afin d’exploiter les données obtenues, les travaux à venir se focaliseraient sur l’étude des profils temporels de chaque type de culture.Mots-clés : Sentinel-1, Sentinel-2, Classification supervisée, Forêt aléatoire, Cultures, Loukkos

Le rôle des forêts dans la séquestration du carbone est important dans un contexte de changement climatique. Dans cet article, il est question d’effectuer une évaluation du stock de carbone dans la région de Libreville à partir des données de télédétection sur une période allant de 2001 à 2018. Cette évaluation des stocks de carbone végétal est basée essentiellement sur l’imagerie optique Landsat. En amont, une première analyse visant à produire une cartographie d’occupation du sol entre 2001 et 2018 a été effectuée. Ces résultats préliminaires ont par la suite été utilisés en tant que proxy pour l’évaluation des stocks de carbone en utilisant comme base les classes végétales de forêts terrestres et forêts de mangroves. La valeur moyenne de stock de carbone contenue dans chaque classe est issue des travaux bibliographiques réalisés majoritairement dans la même zone d’étude. La valeur totale du stock de carbone a été estimée à 70 913 018 ± 896 et à 68 340 383 ± 927 tonnes respectivement en 2001 et en 2018.

La télédétection est un outil particulièrement adapté pour le suivi de l'occupation des sols en général ; il est aussi particulièrement utilisé pour le suivi de la déforestation. De par l'envoi des satellites Sentinel-1 et Sentinel-2 via le programme Copernicus, la communauté dispose maintenant de données gratuites, avec des périodes de revisites temporelles réduites, permettant au plus grand nombre de suivre efficacement la dynamique d'occupation d'une zone d'étude. Ce papier présente une méthode de suivi de l'occupation du sol se basant sur la combinaison de deux approches s'appuyant sur des outils logiciels Open Source (QGIS, Orfeo ToolBox, python). Nous combinons tout d'abord le suivi de l'occupation du sol à une échelle de temps annuelle utilisant des données Sentinel-1 et Sentinel-2 puis une approche de suivi des changements liés à la déforestation à une échelle de temps bi-mensuelle à partir des données Sentinel-1. Les résultats obtenus démontrent la bonne synergie de ces approches, qui permettent d'utiliser de façon complémentaire les données optiques et radar. En vue de rendre accessible la méthode proposée, tous les outils Open source utilisés sont disponibles sur ce lien : http://remotesensing4all.net/index.php/2018/09/11/kit-dutilisation-des-donnees-radar-sentinel-1-lors-de-latelier-radar-du-foss4g-fr-2018-2/.

Ce travail porte sur l’évaluation du potentiel des images multi-temporelles et multi-capteurs (optique et radar) des satellites Sentinel 1 et 2 pour la cartographie de l’occupation du sol et le suivi de l’évolution du trait de côte dans un écosystème tropical sur la période 2015 à 2020. La zone d’étude choisie est l’Estuaire du Cameroun. Cette zone représente un milieu de transition écologique majeur dans la sous-région avec la présence de réserves naturelles protégées (mangroves, forêt dense, zones humides) mais aussi une forte activité anthropique (constructions, agriculture, forêt dégradée). L’approche méthodologique a consisté en une chaine de prétraitements et d’analyses visuelles d’images, suivie d’une combinaison des bandes de chaque capteur, d’une classification supervisée Random Forest pour ébaucher une cartographie de l’occupation du sol et enfin une numérisation du trait de côte. Globalement, les résultats montrent que la classification, avec les images Sentinel 2 en utilisant 10 bandes et en ajoutant 4 indices de végétation, s’avère légèrement plus précise (95.75%) que celle issue des 13 bandes initiales (91.78%). La classification avec les seules images Sentinel 1A double polarisation (VV, VH) conduit à une précision de 78.44%. La combinaison des bandes Sentinel 2A (10 bandes et 4 indices) et Sentinel 1 améliore les résultats et conduit à une précision de 98.76%. Nos résultats montrent aussi que l’utilisation des séries chronologiques d’images multi-temporelles améliore considérablement la précision de classification par rapport à l’usage d’une seule image (mono-date), et cela pour les deux capteurs, soit un gain supplémentaire de 13% et 10% respectivement pour Sentinel-2 et Sentinel-1. Néanmoins ce gain reste faible pour les classes temporellement stables. Les résultats d’analyse de l’évolution du trait de côte montrent que l’estuaire du Cameroun est perturbé selon différents niveaux d’érosion (Cap Cameroun, Partie Nord île Manoka, embouchure de la Sanaga), et d’accrétion (Limbé, et Partie Sud île Manoka) et aussi par de faible variations internes. La fusion des données de télédétection optique et radar dans la discrimination des classes d’occupation du sol, a permis de montrer que les zones de constructions sont les plus vulnérables à l’érosion côtière. Par contre, la présence de la végétation (mangrove, forêt) stabilise et protège la côte d’éventuels risques de cette nature.

Le réchauffement climatique est un phénomène d’envergure mondiale qui se répercute sur le système climatique. Une des conséquences du réchauffement climatique est l'extension de la période de sécheresse, favorisant ainsi l’augmentation des fréquences du phénomène des feux de végétation. Les feux incontrôlés perturbent l’écologie et la fonctionnalité des écosystèmes, entraînant parfois leur érosion. La présente étude est une contribution pour la gestion des feux de végétation au Togo et porte sur le suivi spatial pour la saison des feux 2018-2019. Elle explore la potentialité des nouvelles données satellitaires Sentinel-2 (S-2) en accès libre dans la gamme de la télédétection optique pour la détection des surfaces brûlées, la cartographie des feux utilitaires et des feux incontrôlés. Elle teste également la performance de la méthode de cartographie des feux de végétation à partir de l’indice NBR (Normalized Burn Ratio) initialement conçue pour les images Landsat et évalue la biomasse végétale brûlée. Les résultats révèlent que les images S-2 présentent du potentiel dans la restitution des surfaces brûlées. La performance de la méthode de l’indice NBR sur les images S-2 est satisfaisante. La cartographie des feux de végétation montre que les feux utilitaires représentent 21,75 % contre 78,25 % pour les feux incontrôlés. L’ensemble des feux de végétation enregistrés a occasionné l’incendie de 5 878 km2 du couvert végétal, soit 10,39 % du territoire national. Le couvert végétal brûlé est composé majoritairement de savanes (33,12 %), de cultures et jachères (24,48 %), de plantations (14,59 %), de forêts claires (14,43 %) et de forêts riveraines (13,02 %). Les résultats obtenus constituent des éléments tangibles pour le suivi, la sensibilisation, l’élaboration des plans d’aménagement, de prévention et de gestion des feux.

La pression démographique et l'urbanisation croissante entraînent la concentration des populations dans des espaces plus ou moins réduits. La pression foncière engendrée conjuguée à la destruction du couvert végétal entraînent la dégradation des sols. Ces conséquences préoccupent les collectivités territoriales, les élus locaux, et les aménageurs du territoire. Ainsi il importe d'évaluer l'aire d'une classe d'occupation du sol dans le futur et son influence sur les autres classes d'occupation du sol tout en précisant sa localisation et sa composition. C'est dans cette optique que s'inscrit la présente étude qui a pour objectif de réaliser l'étude de la dynamique de l'occupation du sol de 1986 à 2003 du secteur d'étude, situé au Centre-Ouest de la Côte d'Ivoire afin de faire une prévision du mode d'occupation du sol pour l'horizon 2020. L'étude des changements réalisés s'appuie sur des simulations et fait appel à la modélisation dont la complexité est prise en compte dans cette étude à travers l'utilisation d'une chaîne de Markov spatialisée qui résulte du couplage d'un modèle de Markov observable et d'un automate cellulaire. Les images satellitaires Landsat TM et ETM+ qui ont servi pour cette analyse spatio-temporelle ont été préalablement classifiées par un champ de Markov. La classification a été appliquée sur les compositions colorées des premières composantes principales des images Landsat TM de 1968 et ETM+ de 2003 totalisant respectivement 94,7% et 97,4% des informations. L'étude de l'occupation du sol de 1986 à 2003 a révélé que jusqu' à la fin de cette période, environ la moitié du secteur d'étude était recouverte par la forêt (47%) et la pression anthropique s'exerçait sur 54,43% des ressources forestières. Les prévisions montrent également qu'en 2020 la forêt ne couvrira qu'environ le tiers du secteur d'étude soit 37,6% et la pression anthropique augmenteront davantage.

L’homme à travers ses actions dénature fortement l’occupation des sols engendrant une modification du milieu naturel. Cet impact rend la nécessité de fournir aux autorités communales les cartes d’occupations des sols et des informations relatives à leurs état et dynamique. C’est dans cette optique qu’une étude de l’occupation des sols a été conduite dans trois communes de l’Ouest Nigérien. Elle a pour objectif de cartographier et d’analyser la dynamique de l’occupation des sols de ces communes à partir des images Landsat de 1984 et 2000 et celles de sentinelle 2A de 2017. La classification supervisée par maximum de vraisemblance a été appliquée et la dynamique a été analysée à partir des courbes et des calculs de superficies. Les résultats cartographiques ont permis l’établissement des cartes d’occupation des sols par commune. L’analyse de la dynamique de l’occupation des sols montre que les superficies des formations végétales et les jachères régressent sur l’ensemble de la zone d’étude. Les cultures et bâtis progressent respectivement de 180,96% et 119, 81% à Torodi, 65,69% et 205,42% à Tagazar et 98,82% et 143,15% à Gothèye. IL en est de même pour les zones dégradées et les plans d’eau qui connaissent des progressions et des régressions sur l’ensemble de la zone d’étude. Les L’agriculture, l’exploitation du bois d’énergie et la démographie sont les principaux facteurs de dégradation et de mutation du paysage. Ces résultats peuvent servir de base pour définir les zones prioritaires en vue de la restauration des zones dégradées et l’aménagement des formations naturelles.Mots clés : Télédétection, SIG, Cartographie, dégradation.
 
 English Title: Spatio-temporal dynamics of the land use of Torodi, Gothèye and Tagazar township in the Tillabery region of NigerMan through his actions strongly distorts the use of land, causing a change in the natural environment. This impact makes it necessary to provide municipalities with land use maps and information relating to their condition and dynamics. It is with this in mind that a study of land use was carried out in three communes in western Niger. Its objective is to map and analyze the dynamics of the land use of these municipalities from the Landsat images of 1984 and 2000 and those of sentinel 2A from 2017. The supervised classification by maximum likelihood was applied and the dynamics was analyzed from curves and area calculations. The cartographic results made it possible to draw up land use maps by municipality. Analysis of the dynamics of land use shows that the areas of plant formations and fallows are declining over the entire study area. Crops and buildings rose respectively by 180.96% and 119, 81% in Torodi, 65.69% and 205.42% in Tagazar and 98.82% and 143.15% in Gothèye. The same is true for degraded areas and bodies of water which are experiencing increases and regressions over the entire study area. Agriculture, the exploitation of energy wood and demography are the main factors of degradation and mutation of the landscape. These results could serve as a basis for defining priority intervention areas for the restoration of degraded areas and the management of agroforestry forests and parks.
 Keywords: Remote sensing, GIS, Cartography, degradation.

Parmi les outils de caractérisation de la dynamique forestière, la télédétection est particulièrement adaptée pourl’observation des vastes surfaces forestières de Guyane d’accès difficile. Dans le but de réévaluer les hypothèses énoncées dans des études antérieures sur la capacité des capteurs optiques embarqués sur les satellites à détecter la dynamique de la phénologie, nous avons compilé sur une période de 12 années divers indices de végétation corrigés des effets bi-directionnels de variation des angles d’acquisition (BRDF). Ces indices sont issus de 2 capteurs optiques: SPOT VEGETATION, et MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer). Les données ont été analysées pour évaluer les tendances saisonnières à l'échelle de l’ensemble de la Guyane et également sur quatre sites répartis sur ce territoire. Les données révèlent que les forêts de Guyane présentent un patron de saisonnalité. Le pic annuel des divers indices au cours de la période de septembre à octobre est interprété comme le reflet d’un pic de production de feuilles pendant la saison sèche.