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Université des sciences et techniques du Languedoc (2006)

Reconnaissance des états de surface en milieu cultivé méditerranéen par télédétection optique à très haute résolution spatiale

Corbane, Christina

Titre : Reconnaissance des états de surface en milieu cultivé méditerranéen par télédétection optique à très haute résolution spatiale

Detection of soil surface characteristics in Mediterranean agricultural areas by remote sensing at very high spatial resolution

Auteur : Corbane, Christina

Université de soutenance : Université des sciences et techniques du Languedoc.

Grade : Doctorat : Structure et évolution de la terre et des autres planètes : Montpellier 2 : 2006

Résumé
La variation spatiale et temporelle des états de surface est considérée comme une information capitale pour la compréhension de la genèse des écoulements à l’échelle de la parcelle ou des petits bassins versants. En milieu cultivé, les variabilités des états de surface sont un corollaire des pratiques culturales et en particulier des modalités d’entretien du sol qui diffèrent suivant les techniques des cultures. La présente recherche se pose comme objectif général d’explorer le potentiel de la télédétection à très haute résolution spatiale (THRS) pour une reconnaissance des états de surface à intérêt hydrologique. La question principale consiste à étudier s’il est possible de retrouver les motifs correspondant aux EDS et à leurs composantes grâce à l’imagerie. La démarche adoptée pour répondre à cette question, s’articule en deux étapes. Dans une première étape la variabilité spatiale intra-parcellaire des EDS et de leurs composantes est analysée à partir d’observations au sol. Grâce aux outils de statistiques spatiales, les motifs d’organisation spatiale des EDS et de leurs composantes sont caractérisés. Dans une deuxième étape, les EDS et leurs composantes, analysés sur le terrain, sont identifiés à partir des images THRS. La méthode de classification des images se caractérise par une mise en relation étroite, de l’organisation et de la variabilité spatiale des états de surface au sol, avec le contenu de l’image acquise à THRS. Elle se fonde sur une classification des images à deux niveaux d’échelle selon une approche orientée-objet : i) une identification des composantes des EDS à un niveau d’échelle fin. ii) une identification des classes d’EDS à un niveau d’échelle plus grossier. Celle-ci est réalisée par agrégation des composantes selon des règles spatiales édictées par l’apprentissage issu des observations au sol. L’expérimentation se base sur deux conditions différentes de mise en culture dans le milieu méditerranéen : le vignoble languedocien (Roujan, Puisserguier -France) et la polyculture – élevage (Kamech- Tunisie). Ce choix nécessite des adaptations de la méthodologie en fonction des agrosystèmes étudiés et des résolutions spatiales des images utilisées dans chaque milieu (photos aériennes à 0.10 m prises par drone dans l’agrosystème viticole et images satellites SPOT5 à 2.5 m dans l’agrosystème polyculture-élevage). Les résultats montrent qu’il est possible d’identifier, sans confusion, deux classes d’EDS principales de sol nus : les classes de croûte structurale et de sol récemment travaillé. Les classes d’EDS de croûte sédimentaire et de sols avec une couverture de surface (débris végétaux, herbe, éléments grossiers) sont par contre difficiles à distinguer sans ambiguïtés. La possibilité de les identifier se trouve améliorée grâce à une classification multidate des images qui utilise des règles de connaissance expertes sur les transitions des EDS

Mots clés : Télédétection en sciences de la Terre — États électroniques de surface

Présentation (SUDOC-ABES)

Page publiée le 27 février 2008, mise à jour le 12 janvier 2018