Simulation d'un capteur satellite hyperspectral pour l'identification d'essences foresti
Par Thierry Erudel
L'image hyperspectrale aéroportée dans le domaine réflectif a démontré son potentiel pour la caractérisation de la végétation et la discrimination d'espèces d'intérêt. Dans le cadre de la préparation des futures missions spatiales hyperspectrales, il est nécessaire de consolider les spécifications instrumentales, et notamment d'évaluer l'impact des résolutions spatiales et spectrales sur les performances de méthodes disponibles pour les différentes applications envisagées comme l’identification des essences forestières. Dans un premier temps, seule l'impact de la résolution spatiale est étudié afin de se positionner par rapport aux capteurs satellite existants (10-20m - Sentinel-2 ; 30 m - EnMap, Prisma). Les premiers résultats montrent que les feuillus / résineux (niveau 1) sont très bien séparés avec un niveau de confiance élevé (kappa proche de 0,9) quelle que soit la résolution spatiale. La qualité de discrimination des essences (niveau 2) varie quant à elle selon la méthode de classification utilisée (SVM ou RF) et le niveau de pré-traitement de l’image (Top Of Atmosphere ou Top Of Canopy). Toutefois une gamme de résolution spatiale optimale pour l'identification des essences forestières se dégage.
