View
14
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
Dynamique des forêts de mangroves par télédétection
Christophe PROISY
Un écosystème interface entre océan et terres
Questionnements et approches développées en Guyane Française
Postulats : 1. L’étude des mangroves ‘préservées’ est cruciale pour comprendre le
fonctionnement des mangroves dans le monde.
1. Les mangroves s’adaptent-t-elle aux changements côtiers? Comment et jusqu’à quels niveaux de forçages?
2. Les structures forestières sont des marqueurs du fonctionnement écosystémique et des changements côtiers.
3. Vers des protocoles d’évaluation du degré de vulnérabilité de l’écosystème aux changements côtiers?
2. Quelles sont les conditions optimales locales de développement d'une mangrove? Favorisent-t-elles l’auto-maintien de l’écosystème à l'échelle régionale?
Espèces, DBH, nombres d'arbres, surface terrière, biomasse
Objets d’étude = Successions, dynamiques et structures forestières
Océan Banc de
vase nue
Stade pionnier
Stade adulte
Stade mature
Transition
Biomasse aérienne
Années 0 100
Nombre de tiges
Dynamique forestière
Incertitudes de 10 à 20%. Extrapolation hasardeuse pour DBH > 45cm.
Biomasse = a . DBH b
Feuilles, branches, troncs, total pour les 3 espèces de palétuviers
Début de colonisation
Colonisation extensive (~ +2.5 ans après l'envasement)
© C. Proisy, IRD-UMR AMAP, 2003
© C. Proisy, IRD-UMR AMAP, 2004
Jeune mangrove à Avicennia (~ +7 ans après l'envasement)
Mangrove adulte mixte (Kaw)
Mangrove mature (Iracoubo)
Etudiants du module FTH APT-ECOFOG, Kourou
Jean-Louis Smock
© C. Proisy, IRD-UMR AMAP, 2010
Érosion en Guyane Française
Nouvelle phase d'accrétion vaseuse
© C. Proisy, IRD-UMR AMAP, 2004
Démarche suivie depuis 1995
Mesures de terrain
(arbres, parcelles)
Images réelles (σ°, ρ)
Analyse statistique des relations
signal/végétation
1. Approche
expérimentale
‘Pretty pictures are not enough’ Adams & Gillespie (2006) Cambridge Univ. Press.
‘Amazon forests maintain consistent canopy structure and greenness during the dry season’ Morton et al. (2014). Nature.
‘Remote sensing: A green illusion’. Soudani & François (2014). Nature.
! !
Mesures de terrain / modèles
forestiers
Modèles physiques
Approche théorique
2. Analyse physique des relations
signal/végétation
Etudes de Sensibilité
(config. d’acquisition Param. forêts, etc.)
Peut-on estimer des paramètres forestiers?
Sites d'étude
Guyane Française
Brésil
Amapá
Pará
Rio de Janeiro
Cayenne
Kourou
Structures forestières par télédétection optique à très haute résolution spatiale
150 m
Spot-5, DS=4m L'Avion Jaune, DS=20 cm
2 axes de recherche méthodologique
Structures forestières par télédétection optique à très haute résolution spatiale
A partir de la détection de houppiers
Hedhli, 2010, Savane arborée, Guyane Française
A partir de la caractérisation de la texture
2D 1D indices de texture biomasse par parcelle
Structures forestières par analyse de texture dans
des images optiques THRS
Sur une idée de Pierre Couteron Couteron, 2002; Couteron et al. 2005
La méthode FOTO
La répétitivité de motifs est la première dimension visuelle perçue par l'oeil (Rao & Lohse, 1993). La transformée de Fourier 2D permet de quantifier cette répétitivité.
Structures forestières par analyse de texture
Peaks at
dominant
frequencies
10
0 m
Structures forestières par analyse de texture FOTO
Mangrove sénescente
Mangrove adulte
Jeune Mangrove
HECTARES DE MANGROVES
Cartographie des structures forestières par analyse de texture FOTO
La dynamique des mangroves marque la dynamique côtière
Mangrove adulte (région ~stable)
Vieille mangrove (région pérenne)
Mangrove pionnière (dépôt vaseux récent)
En quelques clics ! Sans aucune correction appliquée sur les images
FOTO AGB = 187.4 - 19.6.PC1 + 26.1.PC2 - 20.9.PC3 (r²=0.92, rmse=33tDM/ha, s=19%, n=26)
SAR AGB = 4.77 + 0.17 ° P-HV (dB) (r²=0.85, rmse=73tDM/ha, s=25%, n=12)
Estimations de biomasses aériennes en mangroves radar P-HV vs. FOTO sur optique
Obtenue à partir de la carte FOTO
INTECH Publisher.
Hei
gh
t (m
)
100m
Des palétuviers aux images simulées
Laser tacheometer (total station) measurements
A lollipop mangrove tree
Plus d'excuses: DART est là!
http://www.cesbio.ups-tlse.fr/fr/dart.html
Perspectives pour l'estimation des structures forestières par télédétection optique THRS = analyse des simulations !
Real images DART images FOTO R-spectra Real images DART images FOTO R-spectra
SI18
SI19
SI20
SI21
SI22
SI23
SI24
TC1
Cycles / km Cycles / km
— Real image – – DART image
© Projet TOSCA/CNES FOTO_METRICS
Étude de sensibilité aux paramètres angulaires Optique THRS
Travail avec le CESBIO (Post-doc CNES de JB Féret)
Tirer bénéfice de l'agilité des capteurs! Mise en évidence de 'patrons' d'évolution des textures en fonction des angles solaires avant normalisation angulaire?
Azimut soleil-capteur (°)
An
gle
d'o
bse
rvat
ion
(°)
© Projet TOSCA/CNES FOTO_METRICS
Un chantier CNES Faire le point de ce qu'on est capable de comprendre avec la simulation
d'image optique de forêts (des plantations d'Eucalyptus aux forêts tropicales en passant par les forêts tempérées) en fonction des
expérimentations locales.
Vers la standardisation des protocoles de mesures
• Protocole standardisé d'acquisiton des mesures d'inventaires forestièrs… in situ • Bibliothèque de modèles allométriques pour calculer des biomasses • Visualisation en peuplement 'sucettes' et accès à des statistiques forestières • Export direct des maquettes au format d'entrée du modèle DART
SIMEO http://amapstudio.cirad.fr/
F. de Coligny
Le projet Lollymangrove@AMAPSTUDIO
Vers une plate-forme de modélisation MANG@COAST
ER
A-I
NT
ER
IM
Colonisation
T_0
Érosion
T_end Adapté de Degenne, (2012)
Dynamique forestière quantifiée et régionale
mesoFON (FOTO-calibré)
Degenne, P. (2012). Une approche générique de la modélisation spatiale et temporelle : application à la modélisation des paysages. University of Paris-Est
Quelques références en télédétection radar, optique, lidar (mangroves et forêts tropicales)
1. Anthony, E.J., Dolique, F., Gardel, A., Gratiot, N., Proisy, C., & Polidori, L. (2008). Nearshore intertidal topography and topographic-forcing mechanisms of an Amazon-derived mud bank in French Guiana. Continental Shelf Research, 28, 813-822
2. Barbier, N., Proisy, C., Véga, C., Sabatier, D., & Couteron, P. (2011). Bidirectional texture function of high resolution optical images of tropical forest: An approach using LiDAR hillshade simulations. Remote Sensing of Environment, 115, 167-179
3. Barbier, N., Couteron, P., Gastelly-Etchegorry, J.-P., & Proisy, C. (2012). Linking canopy images to forest structural parameters: potential of a modeling framework. Annals of Forest Science, 69, 305-311
4. Barbier, N., Couteron, P., Proisy, C., Malhi, Y., & Gastellu-Etchegorry, J.-P. (2010). The variation of apparent crown size and canopy heterogeneity across lowland Amazonian forests. Global Ecology and Biogeography, 19, 72-84
5. Couteron, P., Barbier, N., Proisy, C., Pélissier, R., & Vincent, G. (2012). Linking Remote-Sensing Information to Tropical Forest Structure: The Crucial Role of Modelling. Earthzine
6. Fromard, F., Vega, C., & Proisy, C. (2004). Half a century of dynamic coastal change affecting mangrove shorelines of French Guiana. A case study based on remote sensing data analyses and field surveys. Marine Geology.
7. Fromard, F., & Proisy, C. (2010). Coastal dynamics and its consequences for mangrove structure and functioning in French Guiana. In Revised World Atlas of Mangrove for Conservation and Restoration of Mangrove Ecosystems (pp. 229-232): Earthscan.
8. Gratiot, N., Anthony, E.J., Gardel, A., Gaucherel, C., Proisy, C., & Wells, J.T. (2008). Significant contribution of the 18.6 year tidal cycle to regional coastal changes. Nature Geoscience.
9. Lucas, R.M., Mitchell, A.L., Rosenqvist, A., Proisy, C., Melius, A., & Ticehurst, C. (2007). The potential of L-band SAR for quantifying mangrove characteristics and change: Case studies from the Tropics. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems.
10. Nascimento Jr, W.R., Souza-Filho, P.W.M., Proisy, C., Lucas, R.M., & Rosenqvist, A. (2013). Mapping changes in the largest continuous Amazonian mangrove belt using object-based classification of multisensor satellite imagery. Estuarine, Coastal and Shelf Science.
11. Ploton, P., Pélissier, R., Barbier, N., Proisy, C., Ramesh, B. R. & Couteron, P. (2012b). Canopy texture analysis for large-scale assessments of rainforest stand structure and biomass. Chap. 24. In M. Lowman, Devy, S. & Ganesh, T. (Ed.), Treetops at Risk? Challenges of Global Forest Canopies. (pp. 237-245): Springer, New York.
12. Ploton, P., Pelissier, R., Proisy, C., Flavenot, T., Barbier, N., Rai, S.N., & Couteron, P. (2012a). Assessing aboveground tropical forest biomass using Google Earth canopy images. Ecological Applications, 22, 993-1003
13. Proisy, C., Gratiot, N., Anthony, E.J., Gardel, A., Fromard, F., & Heuret, P. (2009). Mud bank colonization by opportunistic mangroves: A case study from French Guiana using lidar data. Continental Shelf Research.
14. Proisy, C., Mougin, E., Fromard, F., & Rudant, J.P. (1998). Radar imaging of the mangroves in French Guiana. Photo-Interprétation - Images Aériennes et spatiales, Special Issue, Remote sensing and vegetation seminar, 36, 81-88
15. Proisy, C., Mougin, E., Fromard, F., & Karam, M.A. (2000). Interpretation of polarimetric radar signatures of mangrove forests. Remote Sensing of Environment, 71, 56-66
16. Proisy, C., Mougin, E., Fromard, F., Trichon, V., & Karam, M.A. (2002). On the influence of canopy structure on the polarimetric radar response from mangrove forest. International Journal of Remote Sensing, 23, 4197-4210
17. Proisy, C., Couteron, P., & Fromard, F. (2007). Predicting and mapping mangrove biomass from canopy grain analysis using Fourier-based textural ordination of IKONOS images. Remote Sensing of Environment, 109, 379-392
18. Proisy, C., Barbier, N., Guéroult, M., Pélissier, R., Gastellu-Etchegorry, J.-P., Grau, E., & Couteron, P. (2012). Biomass prediction in tropical forests: the canopy grain approach. In T.E. Fatoyinbo (Ed.), Remote Sensing of Biomass: Principles and Applications / Book 1: INTECH publisher
19. Zhou, J., Proisy, C., Descombes, X., le Maire, G., Nouvellon, Y., Stape, J.-L., Viennois, G., Zerubia, J., & Couteron, P. (2013). Mapping local density of young Eucalyptus plantations by individual tree detection in high spatial resolution satellite images. Forest Ecology and Management, 301, 129-141
Recommended