Kalideos OSR MiPy : un observatoire pour la recherche et la démonstration des applications de la télédétection à la gestion des territoires

International audienceCes dernières années, le CESBIO a mis en place un Observatoire Spatial Régional 'OSR' : un dispositif d'observation couplant mesures de terrain et télédétection dans le sud-ouest de la France. L'OSR se base sur des acquisitions mensuelles de données satellitaires à résolution décamétrique depuis 2002 et sur des sites expérimentaux lourdement instrumentés (mesures en continu de flux d'eau et de carbone) à partir de 2004. Ce dispositif a été reconnu service d'observation par l'INSU/CNRS en 2007 et site KALIDEOS par le CNES fin 2009 : 'KALIDEOS OSR MiPy'. Le site atelier correspond à une emprise d'image SPOT, soit environ 50x50 km et couvre une grande diversité de milieux (pédologie, topographie), d'occupation et d'utilisation des sols, de pratiques et de modalités de gestion (agricole, forestière...) et de conditions climatiques (fort gradient de déficits hydriques estivaux). Pour la télédétection, ce site a servi la préparation de SMOS, et il soutient maintenant en priorité à la préparation des missions VENμS et Sentinel-2. Les aspects radar, imagerie thermique et les approches multi-capteurs se développent depuis peu. Le traitement du signal, la physique de la mesure et l'amélioration de la qualité des données constituent le premier axe de recherche. Au niveau thématique, le CESBIO a pour priorité les suivis et les modélisations des agrosystèmes de grandes cultures. L'implication récente d'autres partenaires scientifiques ou gestionnaires a permis d'initier des travaux sur d'autres aspects, comme la biodiversité, l'aménagement du territoire, le suivi de l'extension urbaine, les risques environnementaux, la santé des forêts, l'enfrichement, la diversité et la productivité des prairies. La valorisation des 10 années d'archives 2002-2011 débute et semble très pertinente pour la caractérisation en haute et en basse résolution des conséquences d'années climatiques atypiques (2003, 2011) sur les éco-agro-systèmes. L'extrapolation des résultats obtenus sur ce site atelier à toute la région Midi-Pyrénées ou à la chaine des Pyrénées est aussi initiée

Fonctionnement hydrique des cultures à l'échelle du territoire

Selon le 5ème rapport d’évaluation du GIEC (Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat) réuni à Copenhague en octobre 2014, le dérèglement climatique est désormais incontestable. En novembre 2015, la COP21 qui s’est tenue à Paris, a réuni les pays des Nations Unies autour de discussions cruciales pour parvenir à l’adoption d’un texte, l’Accord de Paris, promettant une nouvelle ère dans la lutte contre le changement climatique. Les 195 pays membres de la Convention des Nations Unies sur le Changement Climatique, se sont entendus sur plusieurs points dont: la reconnaissance de la notion de justice climatique, l’objectif de contenir la hausse de la température à 2°C et si possible 1,5°C et le financement de l’adaptation aux changements climatiques à hauteur de 100 milliards de dollars annuels versés par les pays du Nord à ceux du Sud à partir de 2020. Malgré tout, cet Accord ne prévoit pas de mécanisme de sanction en cas de non-respect du texte par un État. Le respect du traité repose donc essentiellement sur les équilibres diplomatiques. Cet Accord est entré en vigueur le 4 novembre 2016 lors de l’ouverture de la COP22 (Marrakech), suite à sa ratification par plus de 55 parties représentant 55 % des émissions deGaz à Effet de Serre (GES). Malgré la réticence de certains États, et des moyens mis en œuvre pour faire appliquer les objectifs à atteindre, peu contraignants, cet Accord n’en reste pas moins le premier accord universel sur le climat. Il révèle une avancée dans la prise de conscience des politiques qui ne peut qu’encourager les scientifiques à poursuivre leurs travaux de recherche sur les solutions à apporter pour répondre à ces nouveaux enjeux

Fonctionnement hydrique des cultures à l'échelle du territoire

Selon le 5ème rapport d’évaluation du GIEC (Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat) réuni à Copenhague en octobre 2014, le dérèglement climatique est désormais incontestable. En novembre 2015, la COP21 qui s’est tenue à Paris, a réuni les pays des Nations Unies autour de discussions cruciales pour parvenir à l’adoption d’un texte, l’Accord de Paris, promettant une nouvelle ère dans la lutte contre le changement climatique. Les 195 pays membres de la Convention des Nations Unies sur le Changement Climatique, se sont entendus sur plusieurs points dont: la reconnaissance de la notion de justice climatique, l’objectif de contenir la hausse de la température à 2°C et si possible 1,5°C et le financement de l’adaptation aux changements climatiques à hauteur de 100 milliards de dollars annuels versés par les pays du Nord à ceux du Sud à partir de 2020. Malgré tout, cet Accord ne prévoit pas de mécanisme de sanction en cas de non-respect du texte par un État. Le respect du traité repose donc essentiellement sur les équilibres diplomatiques. Cet Accord est entré en vigueur le 4 novembre 2016 lors de l’ouverture de la COP22 (Marrakech), suite à sa ratification par plus de 55 parties représentant 55 % des émissions deGaz à Effet de Serre (GES). Malgré la réticence de certains États, et des moyens mis en œuvre pour faire appliquer les objectifs à atteindre, peu contraignants, cet Accord n’en reste pas moins le premier accord universel sur le climat. Il révèle une avancée dans la prise de conscience des politiques qui ne peut qu’encourager les scientifiques à poursuivre leurs travaux de recherche sur les solutions à apporter pour répondre à ces nouveaux enjeux

Fonctionnement hydrique des cultures à l'échelle du territoire

Selon le 5ème rapport d’évaluation du GIEC (Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat) réuni à Copenhague en octobre 2014, le dérèglement climatique est désormais incontestable. En novembre 2015, la COP21 qui s’est tenue à Paris, a réuni les pays des Nations Unies autour de discussions cruciales pour parvenir à l’adoption d’un texte, l’Accord de Paris, promettant une nouvelle ère dans la lutte contre le changement climatique. Les 195 pays membres de la Convention des Nations Unies sur le Changement Climatique, se sont entendus sur plusieurs points dont: la reconnaissance de la notion de justice climatique, l’objectif de contenir la hausse de la température à 2°C et si possible 1,5°C et le financement de l’adaptation aux changements climatiques à hauteur de 100 milliards de dollars annuels versés par les pays du Nord à ceux du Sud à partir de 2020. Malgré tout, cet Accord ne prévoit pas de mécanisme de sanction en cas de non-respect du texte par un État. Le respect du traité repose donc essentiellement sur les équilibres diplomatiques. Cet Accord est entré en vigueur le 4 novembre 2016 lors de l’ouverture de la COP22 (Marrakech), suite à sa ratification par plus de 55 parties représentant 55 % des émissions deGaz à Effet de Serre (GES). Malgré la réticence de certains États, et des moyens mis en œuvre pour faire appliquer les objectifs à atteindre, peu contraignants, cet Accord n’en reste pas moins le premier accord universel sur le climat. Il révèle une avancée dans la prise de conscience des politiques qui ne peut qu’encourager les scientifiques à poursuivre leurs travaux de recherche sur les solutions à apporter pour répondre à ces nouveaux enjeux

Prise en compte de l'agrégation des cultures dans la simulation du transfert radiatif (importance pour l'estimation de l'indice foliaire (LAI), de la parcelle au paysage)

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocTOULOUSE-Observ. Midi Pyréné (315552299) / SudocSudocFranceF

Retrieving crops Green Area Index from high temporal and spatial resolution remote sensing data

This paper aims at firstly evaluating the correspondence between Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) products from Formosat-2 (F2) and SPOT sensors and then to perform a comparative analysis of two methods for retrieving Green Area Index from high spatial and temporal resolution satellite data (F2 and SPOT). For this purpose, an empirical approach using NDVI plus field data and a Neural Network approach using the PROSAIL model are compared over four different crops: wheat, sunflower, maize and soybean. The performance of both methods were evaluated and compared with in-situ direct (destructive) and indirect (hemispherical photos) measurements. Results suggest better performances for the empirical approach (R², RMSE). Still the physically-based method leads to good results (R², RMSE). The latter seems to be more promising due to its portability and independence from field measurements.Pages: 6425-643

CAN-EYE, logiciel de traitement d'images pour l'estimation de l'indice foliaire.

Nous présentons le freeware CAN-EYE, logiciel de traitement d’images pourl’estimation des variables de structure des couverts végétaux comme la fraction de trou, le LAIou le FAPAR à partir de la prise de photographies numériques dans la végétation. Dans unpremier temps, nous décrivons le fonctionnement du logiciel et nous définissons lesdifférentes variables estimées à partir de la fraction de trou, puis nous terminons par deuxexemples de résultats qui montrent l’aptitude et l’intérêt de la photographie numérique et deCAN-EYE pour la mesure de ces variables

Distilling before refine: Spatio-temporal transfer learning for mapping irrigated areas using Sentinel-1 time series

International audienceThis letter proposes a deep learning model to deal with the spatial transfer challenge for the mapping of irrigated areas through the analysis of Sentinel-1 data. First, a convolutional neural network (CNN) model called "Teacher Model" is trained on a source geographical area characterized by a huge volume of samples. Then, this model is transferred from the source area to a target area characterized by a limited number of samples. The transfer learning framework is based on a distill and refine strategy in which the teacher model is firstly distilled into a student model and, successively, refined by data samples coming from the target geographical area. The proposed strategy is compared to different approaches including a random forest (RF) classifier trained on the target dataset, a CNN trained on the source dataset and directly applied on the target area as well as several CNN classifiers trained on the target dataset. The evaluation of the performed transfer strategy shows that the "distill and refine" framework obtains the best performance compared to other competing approaches. The obtained findings represent a first step towards the understanding of the spatial transferability of deep learning models in the Earth Observation domain

In-Season Mapping of Irrigated Crops Using Landsat 8 and Sentinel-1 Time Series

Numerous studies have reported the use of multi-spectral and multi-temporal remote sensing images to map irrigated crops. Such maps are useful for water management. The recent availability of optical and radar image time series such as the Sentinel data offers new opportunities to map land cover with high spatial and temporal resolutions. Early identification of irrigated crops is of major importance for irrigation scheduling, but the cloud coverage might significantly reduce the number of available optical images, making crop identification difficult. SAR image time series such as those provided by Sentinel-1 offer the possibility of improving early crop mapping. This paper studies the impact of the Sentinel-1 images when used jointly with optical imagery (Landsat8) and a digital elevation model of the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). The study site is located in a temperate zone (southwest France) with irrigated maize crops. The classifier used is the Random Forest. The combined use of the different data (radar, optical, and SRTM) improves the early classifications of the irrigated crops (k = 0.89) compared to classifications obtained using each type of data separately (k = 0.84). The use of the DEM is significant for the early stages but becomes useless once crops have reached their full development. In conclusion, compared to a “full optical” approach, the “combined” method is more robust over time as radar images permit cloudy conditions to be overcome

Estimation of leaf area and clumping indexes of crops with hemispherical photographs

Among many indirect approaches to retrieve effective leaf area index (LAI), hemispherical photography is now widely used by the scientific community in forestry applications. A recent software (CAN_EYE) is used to estimate effective and true LAI from unidirectional gap fractions measured in crops. The effective LAI is computed with the Poisson law whereas the true LAI is estimated introducing a clumping index in the Poisson law. The clumping index estimation is based on the Lang and Xiang averaging method. CAN_EYE includes an automatic image classification and allows the processing of series of photographs which is mandatory to sample the spatial variability of the canopy. The objective of this study is to determine if the use of the clumping index in the gap fraction formulation improves seasonal LAI estimates of crops. Hemispherical photographs were taken throughout two growing seasons over wheat, sunflower and maize canopies. CAN_EYE LAI estimates were then compared to destructive LAI. The conditions under which photographs were acquired and processed are discussed. For the three crops studied here, the minimum distance required between camera and canopy is 1 m. When feasible, there is a clear advantage in acquiring the images from above canopies and on overcast days to facilitate the image classification. For wheat and sunflower, the best LAI estimates are assessed with effective LAI (RMSE of 0.15, y = 0.9540x for wheat and RMSE of 0.38, y = 0.8427x for sunflower). For maize, the best LAI estimates are obtained using the clumping index (RMSE of 0.39 and y = 0.9010x). Despite good fits between CAN_EYE and destructive LAI estimates, compensation effects between leaf area index and leaf angle distribution may occur during the inversion procedure. Moreover, values of clumping index given by CAN_EYE are in certain cases correlated with the size of the cells used to divide photographs. The Lang and Xiang averaging method introduced into CAN-EYE should be improved