Apport de la télédétection hyperspectrale et de l'altimètrie lidar avionnées à la classification des espèces végétales de la lagune de Venise

Abstract

Ce travail a deux objectifs: i) évaluer le potentiel d'images hyperspectrales de télédétection pour la classification précise des espèces végétales d'un système écologique complexe comme la zone intertidale de marais salants de la lagune de Venise. ii) évaluer en combinaison avec des mesures altimétriques Lidar la réalité d'une relation entre espèces végétales et hauteur du terrain par rapport au niveau moyen de marée. La recherche porte sur le développement d'une procédure pour le traitement et l'analyse depuis les données brutes de télédétection et mesures de vérité terrain jusqu'à la relation entre espèces et morphologie.Les principales contributions sont: i) évaluation de deux méthodes pour la sélection des bandes les plus significatives des données hyperspectrales et étude sommaire de l'impact de l'atmosphère sur la sélection. ii) algorithme de classification pour l'estimation de la fraction intra pixel de mélanges d'espèces et la classification en zones intertidales. iii) analyse des erreurs associées au données Lidar brutes et méthode d'extraction de l'information (morphologie). iv) analyse combinée et synergie des données Lidar et images hyperspectrales pour la mise en évidence d'une relation robuste entre espèces végétales et morphologie du terrain.The objective of the work are twofold: i) investigate the potential of remotely sensed hyperspectral image data for accurate classification of vegetation species in complex ecological systems such as the salt-marshes in the Venice lagoon; ii) in conjunction with airborne Lidar altimetric measures, evaluate the reliability over the whole Venice salt-marsh area of a relationship between vegetation species and ground elevation with respect to mean tide level. This research thus develops an approach and complete procedure for data processing and analysis from the collection of raw remotely sensed data and field measurements to the relationship established at the end of this thesis.Significant advances in this study focused on a remote sensing perspective include: i) assessment of two methods for the selection of most informative spectral bands out of the ones acquired with hyperspectral images and exploration of the atmospheric influence on the band selection results. ii) classification algorithm for the estimation of sub-pixel fractional abundance of vegetation species and vegetation mapping in salt-marsh areas. iii) error analysis of raw Lidar data and information (geomorphic properties) extraction. iv) synergistic analysis of Lidar data and hyperspectral data to search for a reliable relationship between vegetation species and associated geomorphic properties.STRASBOURG-Sc. et Techniques (674822102) / SudocSudocFranceF