Évaluation de l'activité agricole et classification fine des cultures des parcelles à partir d'images de télédétection en séries temporelles

Avec le développement des technologies de télédétection, la surveillance et la gestion agricoles évoluent progressivement vers une approche plus intelligente et précise. L'utilisation d'images de télédétection en séries temporelles pour déterminer les activités agricoles et classer les cultures sur des parcelles spécifiques est devenue un outil essentiel de l'agriculture moderne.

Aperçu des images de télédétection en séries temporelles

L'imagerie de télédétection en séries temporelles désigne des données d'imagerie multitemporelles d'une même zone, acquises à différents moments. Ces images peuvent provenir de diverses plateformes, telles que les satellites et les drones. L'analyse de ces données permet d'obtenir des informations phénologiques dans le temps et des informations sur la répartition des cultures dans l'espace, révélant ainsi les changements dynamiques de l'occupation des sols et de la croissance des cultures.

jugement sur l'activité agricole

L'évaluation des activités agricoles consiste principalement à identifier les zones de plantation, à classifier les types de cultures et à suivre leur évolution. L'imagerie de télédétection en séries temporelles permet de réaliser les fonctions suivantes :

Identification de la zone de plantation :

L'analyse des variations de l'indice de végétation dans des images multi-temporelles permet d'identifier la répartition des terres cultivées selon les saisons.

Des algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour classifier les images et délimiter avec précision les zones de plantation.

Classification des types de cultures :

En exploitant les variations des caractéristiques spectrales des différentes cultures au cours de leur cycle de croissance, un modèle de classification est établi pour identifier les types de cultures.

La combinaison de données de séries temporelles peut améliorer la précision et la stabilité de la classification.

Suivi de la croissance :

L'analyse de l'évolution temporelle des indices de végétation permet de suivre la croissance et la santé des cultures. Ceci permet la détection rapide d'anomalies au sein de la parcelle, telles que les ravageurs et les maladies, les sécheresses et les inondations, fournissant ainsi des informations d'alerte précoce.

Exemples d'application

1. Visualisation des données de séries temporelles et extraction des périodes phénologiques

△Figure 1. Images chronologiques de la parcelle et extraction des périodes phénologiques

Nous avons collecté des données d'imagerie trimestrielles (2022-2023) sur une parcelle de démonstration située dans le district de Chang'an, à Xi'an. Après filtrage et masquage par analyse des nuages ​​de points, nous avons sélectionné 18 images. Nous avons normalisé la croissance des cultures à l'aide de l'indice NDVI afin de comparer les variations de croissance au cours des différentes périodes.

Comme le montre la figure ci-dessus, l'observation de l'évolution de l'indice de végétation au fil du temps permet d'identifier les principales périodes phénologiques, facilitant ainsi la prévision et l'évaluation des cultures et des activités agricoles. Combinées aux informations de répartition spatiale, ces données permettent d'établir des cartes de répartition des cultures classées par saison.

2. Sur la base de l'analyse des points chauds spatio-temporels émergents et de la classification des cultures des activités agricoles

△Figure 2 Carte de répartition des cultures basée sur les activités agricoles

Les images de séries temporelles sont converties en points vectoriels ou en données raster multidimensionnelles, et un cube spatio-temporel est construit. À partir de ce cube, une analyse des points chauds est appliquée à chaque couche temporelle selon des relations de voisinage spatial et des intervalles de temps fixes. Les résultats de cette analyse sont ensuite analysés statistiquement pour chaque cellule de la grille, ce qui permet d'obtenir une carte de classification contenant des informations spatiales et temporelles. Enfin, les résultats de la classification sont interprétés en fonction des scénarios d'application concrets.

Comme le montre la figure ci-dessus, la zone de rotation blé-maïs présente une forte oscillation de l'indice de végétation NDVI au cours du trimestre 2022-2023, indiquant une croissance significative des cultures tout au long de la période, mais avec des intervalles. Ceci correspond à la période de levée du blé et à celle du maïs après la récolte du blé, classant ainsi cette zone comme une zone de culture à deux saisons. La zone de culture à une seule saison indique que la région ne présente pas de variations spatio-temporelles significatives, et il est établi que la majeure partie de la zone est consacrée à des cultures à une seule saison. Les zones en jachère partielle correspondent aux zones où aucune culture n'est semée pendant la majeure partie de la saison de plantation, avec la possibilité de semer une culture à une seule saison à certains moments. Les zones en jachère totale correspondent aux zones où aucune culture n'est semée pendant toute la saison de plantation.

L'utilisation d'images de télédétection en séries temporelles permet de déterminer les stades phénologiques des cultures et d'évaluer les activités agricoles sur les parcelles en fonction de ces stades, ce qui permet une classification plus détaillée et un suivi de la croissance des parcelles basé sur les activités agricoles et les processus de plantation.