L’occupation du sol est une variable essentielle à la modélisation du fonctionnement des surfaces continentales. Dans la plaine du Haouz, comme dans la plupart des régions méditerranéennes, celle-ci est particulièrement complexe.
D’une part nous avons à faire à des plantations arborées de morphologie très diverses, d’autres part ces cultures arborées sont souvent associées à des sous-couches herbacées de natures variables (blé, luzerne, etc.). Par ailleurs, les cultures annuelles ont des cycles de développement très hétérogènes liés à la forte variabilité des milieux mais aussi des pratiques des agriculteurs. Tous ces faits contribuent à une forte variabilité ainsi que des confusions entre réponses spectrales des couverts, qui mettent en échec les algorithmes classiques.
Un algorithme de classification exploitant des séries temporelles de NDVI à haute résolution spatiale a été développé, basé sur l’analyse des profils temporels selon des critères phénologiques (Simonneaux et al, 2008). Cette approche robuste basée sur des arbres de décision propose des classes simples (Arbres, Annuelles, Arbres avec sous couche annuelles, sol nus) mais suffisante pour alimenter des approches de modélisation hydrologique, et il a l’avantage majeur de ne pas nécessiter d’apprentissage spécifique à chaque saison. Nous travaillons actuellement à une amélioration de cette approche pour l’adapter notamment à la détection des cultures maraichères en pleine expansion dans la région.
Ces développements originaux particulièrement adapté aux nouvelles images S2 sont effectués en parallèle de l’implémentation des outils développés dans le cadre du programme Sen2Agri, sur la base de méthodes supervisées (Random forest).
Les travaux de modélisation ont montré le besoin de prendre en compte en temps quasi-réel les changements d’occupation du sol. Nous travaillons donc actuellement sur le développement de méthodes permettant, en tirant notamment bénéfice des nouvelles données S2, de caractériser l’occupation du sol de manière plus fréquente.
D’une part nous avons à faire à des plantations arborées de morphologie très diverses, d’autres part ces cultures arborées sont souvent associées à des sous-couches herbacées de natures variables (blé, luzerne, etc.). Par ailleurs, les cultures annuelles ont des cycles de développement très hétérogènes liés à la forte variabilité des milieux mais aussi des pratiques des agriculteurs. Tous ces faits contribuent à une forte variabilité ainsi que des confusions entre réponses spectrales des couverts, qui mettent en échec les algorithmes classiques.
Un algorithme de classification exploitant des séries temporelles de NDVI à haute résolution spatiale a été développé, basé sur l’analyse des profils temporels selon des critères phénologiques (Simonneaux et al, 2008). Cette approche robuste basée sur des arbres de décision propose des classes simples (Arbres, Annuelles, Arbres avec sous couche annuelles, sol nus) mais suffisante pour alimenter des approches de modélisation hydrologique, et il a l’avantage majeur de ne pas nécessiter d’apprentissage spécifique à chaque saison. Nous travaillons actuellement à une amélioration de cette approche pour l’adapter notamment à la détection des cultures maraichères en pleine expansion dans la région.
Ces développements originaux particulièrement adapté aux nouvelles images S2 sont effectués en parallèle de l’implémentation des outils développés dans le cadre du programme Sen2Agri, sur la base de méthodes supervisées (Random forest).
Les travaux de modélisation ont montré le besoin de prendre en compte en temps quasi-réel les changements d’occupation du sol. Nous travaillons donc actuellement sur le développement de méthodes permettant, en tirant notamment bénéfice des nouvelles données S2, de caractériser l’occupation du sol de manière plus fréquente.
Pour pouvoir bénéficier de la bonne disponibilité historique d’images moyenne résolution (MODIS), nous avons adapté une méthode de désagrégation spatiale de l’occupation du sol sur la plaine du Haouz (Ben Hadj et al., Le Page et al.). Bien que les classes ainsi obtenues soient simples (Arbres sempervirents, arbres caduques, cultures annuelles, sol nu, etc.), elles sont suffisantes pour renseigner les modèles hydrologiques d’estimation de l’évapotranspiration.
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