Phénologie des spectres de réflectance de la végétation littorale d'un marais intertidal de l'estuaire du Saint-Laurent (Isle-Verte, QC)

RÉSUMÉ : Les écosystèmes possédant un climat tempéré froid sont grandement affectés par une variabilité saisonnière engendrant ainsi une évolution de la végétation (phénologie). Vu la courte saison de croissance de la végétation, ces changements consistent à la germination, croissance, sénescence, et la mort des plants. La nécessité de documenter ces changements est une priorité afin de quantifier l'état de l'écosystème, réaliser un suivi saisonnier et pour cartographier la répartition de la végétation. L'objectif du mémoire était de documenter et caractériser le cycle saisonnier de la végétation intertidale de la mi-mai à la fin octobre. Les propriétés biophysiques, de spectres de réflectance in situ ont été acquises pour quatre espèces végétales du marais de L'Isle-Verte (zostère, macroalgues, spartine alterniflore et l'arroche hastée) et une surface vaseuse dénudée de végétation. En parallèle, des séries temporelles d'images multispectrales ont été analysées. Bien que l'on observe des changements bio-physiques chez la végétation, l'évolution des spectres de réflectance in situ ne varie pas chez toutes les espèces. Selon le moment de la collecte des données tel qu'en juin et juillet, les spectres de toutes les espèces végétales présenteront des formes relativement similaires. Des indices de végétation, dont l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI), ont été calculés à partir des réflectances in situ et des images multispectrales provenant de deux capteurs (Sentinel-2 MSI et PlanetScope), lesquels étaient fortement corrélés. L'indice NDVI a permis de bien identifier la phénologie pour l'arroche hastée et la spartine alterniflore, mais pas pour la zostère et les macroalgues qui montraient peu de variation saisonnière. Le potentiel de la série temporelle Sentinel-2 pour cartographier les types de végétation a été démontré en appliquant un algorithme de classification par arbre de décisions aléatoires (XGBoost). La classification a été validée à l'aide de mesures in situ et de photos aériennes. Cette classification a montré que la meilleure représentation de la réalité du terrain était obtenue avec l'image acquise à la fin septembre. La compréhension de la variabilité saisonnière a permis d'identifier les moments clés de la végétation, sa répartition et son impact sur chaque espèce du littoral. Enfin, des recommandations pour de futures études sur la végétation intertidale sont proposées. -- Mot(s) clé(s) en français : phénologie de la végétation, signature spectrale, écosystème côtier, télédétection, capteurs multispectraux. -- ABSTRACT : Ecosystems with a cold temperate climate are greatly affected by seasonal variability resulting in changes in vegetation (phenology). Given the short growing season of vegetation, these changes consist of germination, growth, senescence, and death of plants. The need to document these changes is a priority in order to quantify the state of the ecosystem, conduct seasonal monitoring, and map the distribution of vegetation. The objective of the dissertation was to document and characterize the seasonal cycle of intertidal vegetation in a cold temperate saltmarsh from mid-May to late October. The biophysical properties of in situ reflectance spectra were acquired for four plant species of the L'Isle-Verte (eelgrass, macroalgae, cordgrass, and creeping saltbush) and a muddy surface devoid of vegetation. In parallel, time series of multispectral images were analyzed. Although bio-physical changes in vegetation are observed, the evolution of in situ reflectance spectra does not vary in all species. Depending on the time of data collection such as June and July, the spectra of all plant species will show relatively similar shapes. Vegetation indices, including the normalized difference vegetation index (NDVI), were calculated from in situ reflectances and multispectral images from two sensors (Sentinel-2 MSI and PlanetScope), which were highly corroletated. The NDVI provided a good identification of phenology for both creeping saltbush and cordgrass, but not for eelgrass and macroalgae that remained relatively stable. The potential of the Sentinel-2 time series to map vegetation types was demonstrated by applying a random decision tree classification algorithm (XGBoost). The classification was validated using in situ measurements and aerial photos. This classification showed that the best representation of the terrain reality was obtained with the image acquired at the end of September. The understanding of seasonal variability allowed the identification of the key moments of vegetation, its distribution and its impact on each species of the intertidal zone. Finally, recommendations for future studies on intertidal vegetation are proposed. -- Mot(s) clé(s) en anglais : vegetation phenology, spectral signature, coastal ecosystem, remote sensing, multispectral sensors

Remote sensing of coastal vegetation phenology in a cold temperate intertidal system: Implications for classification of coastal habitats

Intertidal vegetation provides important ecological functions, such as food and shelter for wildlife and ecological services with increased coastline protection from erosion. In cold temperate and subarctic environments, the short growing season has a significant impact on the phenological response of the different vegetation types, which must be considered for their mapping using satellite remote sensing technologies. This study focuses on the effect of the phenology of vegetation in the intertidal ecosystems on remote sensing outputs. The studied sites were dominated by eelgrass (Zostera marina L.), saltmarsh cordgrass (Spartina alterniflora), creeping saltbush (Atriplex prostrata), macroalgae (Ascophyllum nodosum, and Fucus vesiculosus) attached to scattered boulders. In situ data were collected on ten occasions from May through October 2019 and included biophysical properties (e.g., leaf area index) and hyperspectral reflectance spectra (Rrs(λ)). The results indicate that even when substantial vegetation growth is observed, the variation in Rrs(λ) is not significant at the beginning of the growing season, limiting the spectral separability using multispectral imagery. The spectral separability between vegetation types was maximum at the beginning of the season (early June) when the vegetation had not reached its maximum growth. Seasonal time series of the normalized difference vegetation index (NDVI) values were derived from multispectral sensors (Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) and PlanetScope) and were validated using in situ-derived NDVI. The results indicate that the phenology of intertidal vegetation can be monitored by satellite if the number of observations obtained at a low tide is sufficient, which helps to discriminate plant species and, therefore, the mapping of vegetation. The optimal period for vegetation mapping was September for the study area