Évaluation de la santé des zones agroforestières basée sur des données satellitaires hyperspectrales et des indices de végétation

Kom Umbu, située dans le gouvernorat d'Assouan, se trouve dans le sud de l'Égypte, sur le cours supérieur du Nil, près du lac Nasser. Ville et oasis importante le long du Nil, elle possède un secteur agricole irrigué bien développé, principalement axé sur la culture du coton, des céréales et l'exploitation forestière, ce qui en fait une région agricole mixte. En raison des différences de structure du feuillage et du couvert végétal, les indices de végétation traditionnels ne permettent pas de couvrir simultanément la foresterie et l'agriculture ; une combinaison d'indices est donc nécessaire pour une évaluation efficace.

Présentation du projet

Récemment, l'équipe aérospatiale de Xi'an, rattachée à l'Académie chinoise des sciences, a utilisé un satellite hyperspectral pour imager la région de Kom Umbu, dans le gouvernorat d'Assouan, en Égypte (figure 1). Dans la bande spectrale couverte par les données hyperspectrales, l'indice de végétation amélioré (EVI) a permis de filtrer et de masquer les cultures, et d'évaluer leur couleur verte et leur teneur en chlorophylle ; l'indice de réflectance des anthocyanes 2 (ARI2) a servi à évaluer la teneur en anthocyanes des feuilles ; et l'indice du rapport rouge/vert (RRV) a permis de représenter l'efficacité d'utilisation de la lumière et le taux de croissance de la forêt. Des cartes d'indices et des cartes de santé agricole et forestière, combinant ces indices, ont été créées. Elles peuvent être utilisées pour évaluer la présence de ravageurs et de maladies, ainsi que le potentiel de récolte de bois de la région. Les images d'entrée ont été classées en neuf catégories selon l'état de santé des cultures, ce qui permet d'évaluer leur état sanitaire global.

△ Figure 1. Image fusionnée en vraies couleurs de XIGUANG-003 superposée à la carte de base Google

△Figure 2 Indice de végétation amélioré

L'indice de végétation amélioré (EVI) est un indice de végétation optimisé conçu pour améliorer la réactivité à la végétation et renforcer les capacités de surveillance de la végétation.Il est basé sur l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) et l'améliore en utilisant une combinaison de bandes et un algorithme plus rigoureux pour éliminer certaines des variations des conditions d'irradiance liées à l'angle solaire, à la topographie, aux nuages/ombres et aux conditions atmosphériques, améliorant ainsi la réactivité de l'EVI à la végétation.

La formule de calcul de l'EVI est la suivante : EVI = (NIR - Rouge) / (NIR + 6*Rouge - 7,5*Bleu + 1), où NIR représente la réflectance dans le proche infrarouge, Rouge la réflectance dans le rouge et Bleu la réflectance dans le bleu. En ajustant les pondérations et les coefficients de ces bandes spectrales, l'EVI reflète plus fidèlement la structure fine et l'état de santé de la végétation.

L'avantage de l'EVI réside dans sa sensibilité aux variations de la structure du couvert végétal, notamment l'indice de surface foliaire (LAI), le type de couvert, la phase de végétation et sa structure même. L'EVI permet une meilleure extraction des paramètres biophysiques de la végétation, tels que la teneur en chlorophylle et la biomasse, améliorant ainsi la précision du suivi de la croissance et de l'évolution de la végétation.

L'EVI (Indice de végétation écologique) trouve de nombreuses applications, notamment en agriculture, en foresterie, en écologie et en sciences de l'environnement. En agriculture, il permet de suivre la croissance des cultures, d'évaluer leur statut nutritionnel et de prédire les rendements. En foresterie, il sert à surveiller la santé des forêts et à évaluer leur structure et leurs fonctions écologiques. En écologie et en sciences de l'environnement, il permet de suivre et d'évaluer des problématiques environnementales telles que l'évolution du couvert végétal, la dégradation des sols et l'urbanisation.

△Figure 3 Indice de réflectance des anthocyanes 2

L'indice de réflectance des anthocyanes 2 (ARI2) est un indice de télédétection utilisé pour surveiller la teneur en anthocyanes dans la végétation.Il s'agit d'une amélioration de l'indice de réflectance des anthocyanes 1 (ARI1), qui améliore la réponse à la teneur en anthocyanes en ajustant la combinaison de bandes et l'algorithme.

La formule de calcul de l'ARI2 est la suivante : ARI2 = (NIR - 0,57*Rouge - 0,2*Vert) / (NIR + 0,88*Rouge + 0,2*Vert), où NIR représente la réflectance dans le proche infrarouge, Rouge la réflectance dans le rouge et Vert la réflectance dans le vert. Comparé à l'ARI1, l'ARI2 présente une pondération accrue dans la bande spectrale du rouge et une pondération réduite dans celle du vert, ce qui améliore la sensibilité à la teneur en anthocyanes.

L'avantage de l'ARI2 réside dans sa sensibilité à la teneur en anthocyanes du couvert végétal. Les anthocyanes sont des pigments présents en faibles concentrations dans les plantes, mais qui ont un impact significatif sur leur croissance et leur santé. Le suivi des variations des valeurs d'ARI2 permet de comprendre les variations de la teneur en anthocyanes au sein du couvert végétal, et ainsi d'en déduire l'état de croissance et les conditions de stress de la végétation.

Les applications d'ARI2 concernent principalement des domaines tels que l'écologie, les sciences de l'environnement et l'agriculture. En écologie, ARI2 permet de suivre l'état et la productivité d'écosystèmes comme les forêts et les prairies. En sciences de l'environnement, ARI2 permet d'évaluer l'impact de problèmes environnementaux tels que la qualité des sols, la pollution et le changement climatique sur la végétation. En agriculture, ARI2 permet de suivre la croissance des cultures, d'évaluer leur niveau de stress et de déterminer leur rendement.

△Figure 4 Indice du rapport rouge-vert

L'indice du rapport rouge-vert est un indice de télédétection utilisé pour surveiller l'état de santé et les tendances de croissance de la végétation.L'indice est calculé en comparant la réflectance des bandes de lumière rouge et verte, et la formule est la suivante : Indice de rapport rouge-vert = Rouge / Vert.

La lumière rouge reflète généralement la teneur en chlorophylle des plantes, tandis que la lumière verte reflète leur structure globale et leur état de santé. Par conséquent, le calcul du rapport rouge/vert permet d'évaluer la croissance et le niveau de santé de la végétation.

L'indice du rapport rouge/vert (Rapport R-Vert) présente l'avantage d'être simple, facile à calculer et de permettre d'obtenir rapidement des informations sur la croissance de la végétation. Cependant, sa sensibilité relativement faible à la structure du couvert végétal et aux facteurs environnementaux peut l'empêcher de refléter fidèlement le stress hydrique de la végétation et d'autres informations plus détaillées. Bien que le Rapport R-Vert soit un indice de télédétection pratique permettant d'acquérir rapidement des informations sur la croissance de la végétation, il peut ne pas refléter avec précision le stress hydrique de la végétation et d'autres informations plus détaillées. En pratique, il est donc nécessaire de le combiner avec d'autres indices de télédétection et des données d'enquêtes de terrain pour comprendre pleinement l'état de croissance et de santé de la végétation.

△Figure 5 Santé des cultures

L’observation de la répartition de l’état sanitaire des cultures (figure 5) a révélé que certaines zones présentaient un état sanitaire généralement supérieur à celui des zones environnantes. Ces zones étaient principalement situées relativement loin de la ville et à proximité du Nil et de ses affluents, ce qui confirme le modèle d’agriculture irriguée de la région, caractérisé par des ressources en eau limitées.

△Figure 6. Santé des cultures dans les zones chaudes et froides

La carte des indices de végétation (figure 2-5) reflète la répartition de la croissance et de la santé des cultures et offre une certaine clarté. Cependant, pour les indices présentant des écarts trop importants ou trop faibles entre leurs limites inférieure et supérieure, la visualisation est altérée. C'est pourquoi nous avons échantillonné les données raster des indices de santé des cultures en données ponctuelles selon une grille.

Ensuite, les statistiques Gi* de Getis-Ord sont calculées pour chaque caractéristique de l'ensemble de données ponctuelles. Ces statistiques sont dérivées du score z et de la p-valeur obtenus. Pour des scores z positifs statistiquement significatifs, plus le score z est élevé, plus le regroupement des valeurs élevées (points chauds) est dense. À l'inverse, pour des scores z négatifs statistiquement significatifs, plus le score z est faible, plus le regroupement des valeurs faibles (points froids) est dense. La p-valeur permet de déterminer le niveau de confiance du résultat.

Grâce aux calculs ci-dessus, nous pouvons obtenir les emplacements où les éléments à haute ou basse valeur se regroupent dans l'espace, et identifier les zones froides et chaudes où la santé des cultures est significativement inférieure ou supérieure à celle des zones environnantes, affichant ainsi la santé agricole de la région de manière plus intuitive.

De plus, il sera possible de vectoriser les zones chaudes et froides, et d'analyser plus en détail la forme des régions, les distances entre elles, et la relation entre les régions, les rivières et les villes en se basant sur les limites vectorielles des zones chaudes et froides, afin d'explorer en profondeur le modèle de développement agricole local.