Couverture du sol et la cartographie de la biomasse

Contexte général

La cartographie de la couverture du sol sert d'inventaire de base des ressources du sol pour des organismes gouvernementaux à tous les niveaux, pour les agences environnementales et pour le secteur privé à travers le monde. La télédétection offre un moyen efficace d'acquisition et de présentation de données de couverture du sol tant au plan régional que local. Les couvertures du sol comprennent tous les types de cultures, la glace et la neige, les grands biomes, comme la toundra, la forêt boréale, la forêt tropicale et les terres arides.

La cartographie de la couverture du sol à l'échelle régionale intéresse quiconque cherche à obtenir un inventaire des ressources du sol, pour en assurer le suivi et la gestion. Des programmes sont gérés à travers le monde pour observer les conditions régionales des cultures ainsi que pour étudier les changements climatiques au moyen de la surveillance des biomes au niveau régional. La cartographie de la biomasse fournit des estimations quantifiables de la couverture de la végétation, et des informations biophysiques comme l'indice foliaire (IF), la production primaire brute (PPB) et des mesures d'accumulation de biomasse totale (ABT) - tous des paramètres importants pour mesurer, par exemple, la santé de nos forêts.

Pourquoi la télédétection?

Rien n'est plus pratique et économique pour obtenir une perspective régionale de couverture du sol que la télédétection. Les données de télédétection permettent d'observer les changements dans la phénologie (croissance) des plantes au cours des saisons de croissance, tant au niveau du changement du contenu de chlorophylle (discernable avec VIR) qu'à celui du changement de structure (avec le radar). La cartographie régionale nécessite une couverture spatiale continue au-dessus de grandes régions. Il serait difficile de discerner des tendances avec des points comme sources de données. La télédétection satisfait cette exigence et fournit aussi de l'information multispectrale, multicapteurs, et multitemporelle pour une classification exacte de la couverture du sol. L'image multisources qui permet l'intégration de deux sources de données a l'avantage d'augmenter le contenu en information. À gauche, on retrouve des données TM, et à droite ces données ont étés fusionnées avec le RSO aéroporté.

Exigences des données

Pour des études de végétation à l'échelle continentale ainsi qu'à l'échelle du globe, des données à résolution moyenne (1 km) sont acceptables puisque qu'elles demandent moins d'espace de stockage et moins d'effort de traitement de données, ce qui a une portée significative lorsque de très grandes régions sont traitées. Évidemment, les exigences dépendent entièrement du domaine d'application. Par exemple, la cartographie des marécages exige une période d'acquisition considérable ainsi qu'une haute résolution.

La demande de couverture peut être très grande pour des types de levés régionaux. Pour couvrir une grande région tout en conservant une haute résolution, on crée une mosaïque de la région à partir d'une série de scènes.

L'information sur la couverture du sol peut varier avec le temps. L'identification de cultures, par exemple le canola, peut exiger l'acquisition d'images lors d'une journée spécifique de floraison; l'acquisition d'images fiables s'impose donc. Les données multitemporelles sont préférables pour capter des changements phénologiques durant la saison de croissance.

Bien que la supériorité des données optiques soit indéniable pour la cartographie de la couverture du sol, les images radars n'en demeurent pas moins utiles dans les régions nuageuses.

Étude de cas

NBIOME : La classification de la couverture du sol du Canada

Un des grands projets du Centre canadien de télédétection est le développement d'une classification objective et reproductible des couvertures du sol du Canada. Cette méthodologie est utilisée pour la production de cartes d'information de base sur les grands biomes et les couvertures du sol du Canada, qui pourra par la suite être comparée aux classifications subséquentes de façon à observer les changements de couverture. Ces changements peuvent être attribués à des changements climatiques régionaux ou à des changements anthropogéniques.

La classification est basée sur des données NOAA-AVHRR LAC (Local Area Coverage) à résolution de 1 km) . Lorsque de grandes régions sont étudiées, On utilise une faible résolution pour assurer l'efficacité du traitement et du stockage des données. Avant de procéder à la classification, on crée des images-synthèses temporelles ayant une couverture nuageuse réduite, chacune correspondant à une période de dix jours. Parmi les images-synthèses, on choisit pour chaque pixel, les journées présentant le moins de nuages. Ce choix est guidé par la plus grande différence des valeurs de l'indice de végétation (NDVI). Les valeurs basses indiquent une couverture nuageuse (basse réflexion d'infrarouge, grande réflexion visible). Les données subissent également un traitement pour minimiser les effets atmosphériques, bidirectionnels et de contamination.

Les images-synthèses comprennent quatre bandes : les réflexions moyennes des bandes 1 et 2 du AVHRR, le NDVI et l'aire sous la courbe. En 1993, seize images-synthèses ont été incluses dans une procédure de classification de couverture du sol (nommée classification par généralisation progressive), qui n'est pas une classification supervisée ni une classification non supervisée, mais qui incorpore des aspects de ces deux méthodes. L'approche de la classification consiste à trouver les regroupements spectraux dominants et ensuite d'y inclure la méthodologie de façon progressive. Éventuellement, les regroupements spectraux sont associés aux classes de couverture du sol appropriées. L'avantage de cette classification est qu'elle est plus objective qu'une approche supervisée où on ne contrôle pas les paramètres des regroupements qui pourraient modifier les résultats.

Le résultat de ce travail est une classification objective et reproductible des couvertures du sol au Canada.