Développement d'une approche opérationnelle pour l'identification automatique des peupleraies à large échelle par télédétection hypertemporelle. : De l'adaptation de domaine à la création d'un indice spectral dédié

Le peuplier cultivé constitue la première essence de feuillus plantée en France. Il joue un rôle économique de premier plan, notamment pour la production de bois-matériau, contreplaqués et emballages légers. Il est également valorisé dans l’industrie papetière. Pourtant, malgré l'importance de la filière, les surfaces couvertes en peupleraies à l'échelle nationale sont encore très incertaines. Selon la source de données utilisée (BD Forêt IGN, cadastre, inventaire forestier), les estimations montrent des écarts de plus de 50 000 ha. La fréquence de mise à jour de ces sources est inadaptée pour suivre le peuplier cultivé dont le cycle de rotation est court (15-20 ans). La télédétection satellitaire est utilisée depuis longtemps pour cartographier les milieux forestiers, qu'il s'agisse de forêts naturelles ou de plantations. Avec l'amélioration constante des caractéristiques spatiale, spectrale et temporelle des capteurs, il est possible d'envisager son appropriation dans un contexte opérationnel, pour un suivi régulier de la ressource sur de grandes étendues. L'objectif de cette thèse est double. Le premier est d'explorer le potentiel des séries temporelles d'images optiques Sentinel-2 pour distinguer automatiquement les peupleraies des autres essences de feuillus en tenant compte de la diversité des contextes populicoles. Le second est de proposer une stratégie de classification à l'échelle nationale en tenant compte de la nonstationnarité spatiale de la réponse spectrale des peupleraies, de l’hétérogénéité des acquisitions, et du nombre limité de données de référence. La démarche adoptée a consisté à étudier différentes techniques d'adaptation de domaine disponibles dans le champ de l'apprentissage automatique. Ces techniques, non supervisées ou semi-supervisées, ont permis de répondre aux contraintes de passage à l'échelle avec un nombre limité d'échantillons de référence supplémentaires. Cette étude a débouché sur la création d'une chaîne de traitement opérationnelle permettant de produire la première carte des plantations de peuplier à l'échelle nationale à partir d'images satellitaires. Elle s'appuie sur un nouvel indice spectral proposé -- le Poplar Index (PI) -- qui exploite les bandes du SWIR et du Red edge des données Sentinel-2. Cet indice, et son évolution annuelle, ont permis de reconnaître les peupleraies avec une précision producteur de près de 95%. Le résultat de ce travail offre à la filière populicole une méthode robuste pour assurer une production annuelle d'une carte des peupleraies avec un niveau de fiabilité adapté

Health status diagnosis of chestnut forest stands using Sentinel-2 images.

The Theia workshop for Sentinel-2 L2A MAJA products was held in Toulouse on the 13th and 14th of June 2018. About 80 people participated either on the 13th or 14th, and nearly 70 participants attended each day of this workshop, whose object was to collect feedback and share experiences on the quality, use and applications of the L2A surface reflectance products delivered by Theia from Sentinel-2 data

Development of an operational approach for automatic identification of large-scale poplar plantations using hypertemporal remote sensing

Le peuplier cultivé constitue la première essence de feuillus plantée en France. Il joue un rôle économique de premier plan, notamment pour la production de bois-matériau, contreplaqués et emballages légers. Il est également valorisé dans l’industrie papetière. Pourtant, malgré l'importance de la filière, les surfaces couvertes en peupleraies à l'échelle nationale sont encore très incertaines. Selon la source de données utilisée (BD Forêt IGN, cadastre, inventaire forestier), les estimations montrent des écarts de plus de 50 000 ha. La fréquence de mise à jour de ces sources est inadaptée pour suivre le peuplier cultivé dont le cycle de rotation est court (15-20 ans). La télédétection satellitaire est utilisée depuis longtemps pour cartographier les milieux forestiers, qu'il s'agisse de forêts naturelles ou de plantations. Avec l'amélioration constante des caractéristiques spatiale, spectrale et temporelle des capteurs, il est possible d'envisager son appropriation dans un contexte opérationnel, pour un suivi régulier de la ressource sur de grandes étendues. L'objectif de cette thèse est double. Le premier est d'explorer le potentiel des séries temporelles d'images optiques Sentinel-2 pour distinguer automatiquement les peupleraies des autres essences de feuillus en tenant compte de la diversité des contextes populicoles. Le second est de proposer une stratégie de classification à l'échelle nationale en tenant compte de la nonstationnarité spatiale de la réponse spectrale des peupleraies, de l’hétérogénéité des acquisitions, et du nombre limité de données de référence. La démarche adoptée a consisté à étudier différentes techniques d'adaptation de domaine disponibles dans le champ de l'apprentissage automatique. Ces techniques, non supervisées ou semi-supervisées, ont permis de répondre aux contraintes de passage à l'échelle avec un nombre limité d'échantillons de référence supplémentaires. Cette étude a débouché sur la création d'une chaîne de traitement opérationnelle permettant de produire la première carte des plantations de peuplier à l'échelle nationale à partir d'images satellitaires. Elle s'appuie sur un nouvel indice spectral proposé -- le Poplar Index (PI) -- qui exploite les bandes du SWIR et du Red edge des données Sentinel-2. Cet indice, et son évolution annuelle, ont permis de reconnaître les peupleraies avec une précision producteur de près de 95%. Le résultat de ce travail offre à la filière populicole une méthode robuste pour assurer une production annuelle d'une carte des peupleraies avec un niveau de fiabilité adapté.Cultivated poplar is the most widely planted deciduous species in France. It plays an essential economic role, particularly in producing wood materials, plywood, light packaging and in the paper industry. However, despite the sector's importance, the national surface area of poplar plantations is highly uncertain. Depending on the data source considered (National forest database, land register, forest inventory), the estimates reveal differences of more than 50,000 ha. The updating rate of these data sources is unsuitable for monitoring cultivated poplars due to their short rotation cycle (15-20 years). Satellite Remote Sensing has long been used for mapping forests, both natural and planted. With the continuous improvement of sensor characteristics, including spatial, spectral and temporal resolutions, it becomes possible to consider their application in an operational context for regular monitoring of the resource over large areas. The aim of this thesis is twofold. The first one is to explore the potential of Sentinel-2 optical image time series to automatically distinguish poplar plantations from the other deciduous species while considering the diversity of poplar growing contexts. The second consists of developing a national classification strategy, taking into account the spatial non-stationarity of the spectral response of poplar plantations, the heterogeneity of the acquisitions, and the limited number of reference data. The approach adopted consisted in investigating different domain adaptation techniques drawn from the field of machine learning. The unsupervised or semi-supervised techniques involved have made it possible to meet the large scale challenges while using a limited number of additional reference samples. This study led to the development of an operational processing chain allowing the first map of poplar plantations on a national scale to be produced from satellite images. It is based on a newly proposed spectral index – the Poplar Index (PI) – exploiting the SWIR and Red edge bands of the Sentinel-2 images. Together with its annual evolution, this spectral index has enabled the identification of poplar plantations with a producer's accuracy of around 95%. The result of this work provides the poplar sector with a robust method to produce an annual map of poplar plantations with an appropriate level of reliability

Utilisation de l’analyse de texture sur des images de très haute résolution spatiale pour la cartographie physionomique de la végétation : comparaison des images SPOT 6/7 aux orthophotographies de l’IGN

Natural vegetation plays a key role in the environmental functions. Remote sensing offers up-to-date and accurate information for effective management of natural areas. Thus, CarHAB project uses remote sensing techniques for natural vegetation mapping on a countrywide scale. This work is part of CarHAB program and it aims to use texture in order to compare two high spatial resolution images for physiognomic vegetation mapping : (i) Orthophotos with a very fine spatial resolution and available once every three to five years and (ii) SPOT 6/7 images with a coarser spatial resolution and many images are obtained yearly. Panchromatic and pansharpened SPOT images were used. Based on Haralick texture features and Structural Feature Set (SFS), two classifiers were applied in this study: Random forest multivariate classifier, and Separability and Threshold univariate algorithm (SEaTH). The results of orthophotos are significantly better than those obtained from SPOT images, and panchromatic SPOT images outperformed the pansharpened SPOT images. For the two images type, the best discriminant texture feature was captured. Such results may be implemented on larger areas studies and enhance the existing mapping method.La végétation naturelle joue un rôle primordial dans les fonctions environnementales. La télédétection offre des informations précises et mises à jour pour la gestion efficace des milieux naturels. En témoigne le projet CarHAB, qui s’appuie sur la télédétection pour la cartographie de la végétation naturelle à l’échelle nationale. Ce stage s’inscrit dans le cadre de CarHAB, il a pour objectif de comparer, par l’analyse de texture, deux types d’images à très haute résolution spatiale pour la cartographie physionomique de trois classes de végétation : (i) des orthophotographies de résolution spatiale très fine mais disponibles tous les trois à cinq ans, et (ii) des images SPOT 6/7 de résolution plus grossière mais acquises gratuitement et plusieurs fois par an. Les images SPOT sont utilisées en mode panchromatique et aussi en pansharpening. Des indices de textures statistiques d’Haralick et directionnelles SFS sont calculés et ensuite intégrés dans un algorithme de classification. Deux méthodes de classification sont testées : une méthode univariée, SEaTH et une multivariée, Random Forest. Les orthophotographies fournissent de meilleurs résultats, cependant, les SPOT panchromatiques donnent des résultats satisfaisants et meilleurs que les SPOT issues du pansharpening. Pour chaque capteur, l’indice permettant la meilleure discrimination entre les trois classes de végétation est identifié. De tels résultats pourront être mis en oeuvre dans des études à plus grande échelle spatiale (échelle nationale) et d’améliorer la méthode de cartographie actuellement appliquée

From local to global: A transfer learning-based approach for mapping poplar plantations at national scale using Sentinel-2

International audienceReliable estimates of poplar plantations area are not available at the French national scale due to the unsuitability and low update rate of existing forest databases for this short-rotation species. While supervised classification methods have been shown to be highly accurate in mapping forest cover from remotely sensed images, their performance depends to a great extent on the labelled samples used to build the models. In addition to their high acquisition cost, such samples are often scarce and not fully representative of the variability in class distributions. Consequently, when classification models are applied to large areas with high intra-class variance, they generally yield poor accuracies because of data shift issues. In this paper, we propose the use of active learning to efficiently adapt a classifier trained on a source image to spatially distinct target images with minimal labelling effort and without sacrificing the classification performance. The adaptation consists in actively adding to the initial local model new relevant training samples from other areas in a cascade that iteratively improves the generalisation capabilities of the classifier leading to a global model tailored to these different areas. This active selection relies on uncertainty sampling to directly focus on the most informative pixels for which the algorithm is the least certain of their class labels. Experiments conducted on Sentinel-2 time series revealed their high capacity to identify poplar plantations at a local scale with an average F-score ranging from 89.5% to 99.3%. For large area adaptation, the results showed that when the same number of training samples was used, active learning outperformed random sampling by up to 5% of the overall accuracy and up to 12% of the class F-score. Additionally, and depending on the class considered, the random sampling model required up to 50% more samples to achieve the same performance of an active learning-based model. Moreover, the results demonstrate the suitability of the derived global model to accurately map poplar plantations among other tree species with overall accuracy values up to 14% higher than those obtained with local models. The proposed approach paves the way for a national scale mapping in an operational context

Sentinel-2 Poplar Index for Operational Mapping of Poplar Plantations over Large Areas

International audiencePoplar (Populus spp.) is a fast-growing tree planted to meet the growing global demand for wood products. In France, the country with the largest area planted with poplar in Europe, accurate and up-to-date maps of its spatial distribution are not available at the national scale. This makes it difficult to estimate the extent and location of the poplar resource and calls for the development of a robust and timely stable approach for mapping large areas in order to ensure efficient monitoring. In this study, we investigate the potential of the Sentinel-2 time series to map the diversity of poplar plantations at the French countrywide scale. By comparing multiple configurations of spectral features based on spectral bands and indices over two years (2017 and 2018), we identify the optimal spectral regions with their respective time periods to distinguish poplar plantations from other deciduous species. We also define a novel poplar detection index (PI) with four variants that combine the best discriminative spectral bands. The results highlight the relevance of SWIR followed by red edge regions, mainly in the growing season, to accurately detect poplar plantations, reflecting the sensitivity of poplar trees to water content throughout their phenological cycle. The best performances with stable results were obtained with the PI2 poplar index combining the B5, B11, and B12 spectral bands. The PI2 index was validated over two years with an average producer’s accuracy of 92% in 2017 and 95% in 2018. This new index was used to produce the national map of poplar plantations in 2018. This study provides an operational approach for monitoring the poplar resource over large areas for forest managers

Poplar plantations monitoring with Sentinels products: combination of optical and radar remote sensing data

Session 4 – ForestPoplar plantations monitoring with Sentinels products: combination of optical and radar remote sensing data. THEIA Workshop for Sentinel-2 L2A MAJA product

Surveillance des habitats naturels Multi-sources de données de télédétection en réponse à la planification de la conservation

International audienceThe preservation of biodiversity has become a major challenge for sustainable development at national, European (Natura 2000 and Habitats Directive) and international level (Convention on Biological Diversity, 2011-2020). Managers of natural areas have significant needs for knowledge of biodiversity inventory, spatial distribution, spatiotemporal evolution, as well as pressures on it. The use of remote sensing and related techniques is a must to get a synoptic view of the natural environment. The availability of images from new sensors, in various spatial and temporal resolution offers interesting perspectives in the consideration of various scales of ecosystems. These include, the images from decametric resolution sensors such as Landsat 8, or more recently Sentinel 2 high temporal frequency; very high resolution sensors such as SPOT 6 and 7, Pleiade but also images from UAV. Monitoring of natural areas using multi-source remote sensing data is illustrated in particular through a program funded by the French Ministry of the Environment which aims at mapping the natural habitats throughout the country to scale of 1: 25000.La préservation de la biodiversité est devenue un des enjeux majeurs pour le développement durable aux niveaux national, européen (Natura 2000 et Directive habitats) et international (Convention sur la diversité biologique, 2011-2020). Les gestionnaires des espaces naturels ont des besoins importants en matière de connaissance de la biodiversité : inventaire, distribution spatiale, évolution spatio-temporelle, ainsi que des pressions qui s'y exercent. L'utilisation de la télédétection et des techniques associées est incontournable pour obtenir une vision synoptique des milieux naturels. La mise à disposition d'images provenant de nouveaux capteurs de fauchées, de résolutions spatiale et temporelle variées offre des perspectives intéressantes dans la prise en compte des différentes échelles des écosystèmes. On peut citer, les images provenant de capteurs de résolution décamétrique tels que Landsat 8, ou plus récemment Sentinel 2 à haute fréquence temporelle ; les capteurs de très haute résolution tels que Spot 6 et 7, Pleiade , mais également des images issues de drones. La surveillance des zones naturelles à l'aide de données de télédétection multi-sources est notamment illustré au travers d'un programme français financé par le ministère de l'environnement qui vise à cartographier les habitats naturels sur l'ensemble du pays à l'échelle du 1 :25000