Détection de changements dans les peupleraies par télédétection satellitaire, à l'aide d'images Sentinel-2 et Sentinel-1

 

Par Simon Hano (stage de fin d'études dans le cadre du Master 2 Aménagement du Territoire et Télédétection (ATT) de l'Université Paul Sabatier à Toulouse ; UMR Dynafor)

 

L'objectif principal du stage est de rechercher, appliquer et comparer des méthodes de détection de changements à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et Sentinel-1, afin de détecter les coupes rases dans les peupleraies. Les peupliers sont des essences à croissance rapide, et sont coupés tous les 15 ans environ. L'idée est donc de créer un modèle simple permettant de détecter les surfaces de peupleraies coupées chaque année afin d'obtenir une estimation plus précise des surfaces de peupleraies en France. Plusieurs méthodes de seuillage sont testées : un seuillage empirique intra-annuel basé sur une méthode de détection de changements par différences d'indices spectraux, un seuillage annuel appris par arbre de décision et un dernier appris par régression logistique régularisée. Plusieurs indices optique et radar ont été évalués : l'ACORVI, le NBR, et les polarisations VV et VH. Les différentes combinaisons d'indices et méthodes ont été testées sur l'année 2017. Les seuils appris en 2017 ont ensuite été appliqués en 2018. La combinaison ACORVI + VH présente les meilleurs résultats de classification. La méthode la plus efficace est l'apprentissage d'un seuil chaque année, à l'aide d'une régression logistique régularisée. Cette approche est appliquée et évaluée dans une zone d'étude de référence dans le sud de la France. Elle nécessitera par la suite d'être validée sur une plus grande échelle.

 

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