Ma thèse
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Ceci n'est pas le résumé officiel de la thèse...
Il a été mis à jour seulement le: 15 juin 1999.

Les travaux entrepris au cours de ma thèse s'inscrivent dans le cadre d'un avant-projet de télédétection spatiale de Matra Marconi Space (MMS).Cette étude s'est basée sur l'approche communément adoptée par le laboratoire d'accueil pour traiter des aspects de géologie terrestre et planétaire, associant des analyses en composantes principales (ACP) à des mélanges spectraux (AMS). La démarche consiste à modéliser le spectre d'un pixel donné comme la combinaison linéaire des spectres d'un système de pôles caractéristiques de l'image, les produits de cette inversion étant les cartes de fractions des différents pôles. La principale difficulté de cette thèse a été d'adapter cette approche à l'étude de la végétation agricole, et en particulier de déterminer un protocole de sélection du jeu de pôles, qui doivent à la fois englober la variété spectrale de la scène étudiée et pouvoir être interprétés en termes d'information utile à l'agriculture.

J'ai ainsi commencé par manipuler des données de l'instrument aéroporté Multispectral Infrared and Visible Imaging Spectrometer (MIVIS), comportant 20 bandes spectrales dans le domaine visible/proche infrarouge, à 10 m de résolution spatiale, acquises en 1996 par MMS en Beauce. J'ai alors défini une approche permettant de caractériser simplement la variabilité existant au sein d'une monoculture de blé à un stade phénologique donné (floraison). Cette caractérisation s'appuie sur deux spectres de blés, le spectre du sol moyen de la zone étudiée, et un spectre associé aux aspects d'assombrissements (que j'appellerai "ombre"). Ceci m'a permis de détecter la présence d'un stress (hydrique et/ou nitrique) au sein des parcelles de blé, que des informations de terrain ont par ailleurs corroboré, puis de cartographier l'étendue du stress grâce à l'AMS. J'ai ensuite montré que les cartes de fractions peuvent être interprétées en terme de vitalité de la végétation au sein de la monoculture considérée. Sur la base de ces cartes, j'ai aussi défini une méthode empirique permettant de spatialiser l'information de vérité terrain de paramètres biophysiques tels que l'indice foliaire (LAI), sur la base d'un nombre de points de mesure très limité (12). Il en a résulté la production d'une carte de LAI de la culture du blé à cette date sur la zone étudiée. Ce travail a donné lieu à la rédaction d'un article, publié dans la revue Remote Sensing of Environment en novembre 1998. Ces résultats ont aussi été présentés à la "First International Conference on Geospatial Information in Agriculture and Forestry" à Orlando en juin 1998.

Image en "couleurs réelles" de la zone de Boigneville en Beauce, à 10 mètres de résolution. Cette image a été obtenue en superposant respectivement les bandes 12, 6, et 1 dans les canaux rouge, vert et bleu. (Lelong, 1999)

J'ai ensuite traité des données de l'instrument aéroporté Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI), comportant cette fois 10 bandes spectrales dans le domaine visible/proche infrarouge, à 20 m de résolution spatiale, acquises en 1997 par MMS au Minnesota. Cette campagne comportait une série de 5 vols à des stades phénologiques différents, dont un sur du sol nu. Cette étude m'a permis dans un premier temps de valider l'approche développée pour les données MIVIS dans un cadre agricole différent, et surtout sur d'autres monocultures (mais et soja). La première constatation est que la moindre résolution spatiale (20 m contre 10 m) et le nombre plus faible de bandes utilisées (10 contre 20) ne sont pas des facteurs limitants dans cette étude, car ce jeu de données m'a paru suffisamment discriminant pour les problèmes que j'ai analysés. Ensuite, il apparaît un certain nombre de difficultés. Image en "couleurs réelles" de la zone de Blue Earth au Minnesota, à 20 mètres de résolution. (Lelong, 1999)

En particulier, au stade de floraison (identique à celui de l'étude MIVIS), le soja présente une variabilité spectrale de plus grande complexité, faisant intervenir trois ou quatre pôles de soja très typés, alors que le mais se caractérise aussi simplement que le blé (2 pôles de mais, sol, ombre). J'ai alors avancé l'hypothèse que la structure de la canopée joue un rôle déterminant dans sa complexité spectrale, au jugé de la ressemblance du couvert et de la structure foliaire du mais vis à vis du blé, comparé à la plus grande densité foliaire et une répartition du couvert très différente pour le soja. L'AMS ne serait donc pas adaptée à toutes les structures de canopées. D'autre part, des différents stades phénologiques étudiés, seul la floraison permet la détection d'un stress, les autres stades permettant uniquement d'établir la gamme de vitalité dans laquelle s'inscrivent tous les pixels à un stade donné. La méthodologie employée s'applique donc à d'autres contextes que celui premièrement rencontré, mais avec un certain nombre de restrictions.
Enfin, ayant à ma disposition des données sur la même scène tout au long de la saison, je me suis attachée à définir une approche "multitemporelle" de l'état des cultures, dans le but d'en comprendre, voire d'en prédire l'évolution. Cette recherche est actuellement toujours en cours, mais j'ai déjà défini une méthode d'analyse possible, consistant à réduire le jeu hyperspectral à un seul paramètre (indice de végétation: NDVI, et paramètres biophysiques: LAI et teneur en chlorophylle) et à transposer l'approche spectrale (ACP + AMS) à une approche temporelle. Il en résulte des cartes de fractions relatives à des tendances d'évolutions caractéristiques de chaque paramètre considéré, donnant la distribution des zones ayant connu la même évolution de ce paramètre au cours de la saison. J'ai aussi relevé une certaine corrélation entre la nature du sol (richesse en matière organique, humidité) en début de saison dans chacune de ces zones, et leur tendance évolutive. Ces résultats préliminaires ont été présentés lors du "First EARSeL workshop on imaging spectroscopy" à Zurich en octobre 1998. Cependant, cette analyse n'aboutit à aucune conclusion définitive en raison du manque total d'information de terrain.

C'est pourquoi je me suis consacrée à un troisième jeu de données, acquises par CASI à 20 m de résolution spatiale et dans 11 bandes spectrales, sur la même scène de la Beauce que pour la première étude. Cette campagne, menée sur toute la saison 1998 par MMS, comprend aussi 5 vols. J'ai donc appliqué à nouveau la démarche établie au début de ma thèse à chaque vol indépendamment, de façon à en caractériser la variabilité spectrale. Là aussi il semblerait que le stade de floraison soit plus propice à la détection d'un stress que les autres stades, notamment en raison du seuil d'évolution foliaire auquel ce stade correspond, et de la corrélation entre le LAI et la chlorophylle des cultures à ce stade (engendrant une plus grande simplicité des spectres résultants). Toutefois, d'autres caractéristiques ont pu être mises en exergue, comme une apparition de la sénescence sur les feuilles basses du couvert végétal. Le stade de sénescence est quant à lui particulièrement difficile à appréhender, en raison, entre autres, des confusions entre la réponse spectrale de la végétation non photosynthétique et celle du sol.
J'ai par ailleurs suivi l'analyse multitemporelle de la variable NDVI ébauchée à l'étude précédente, définissant trois à quatre tendances d'évolution caractéristiques et produisant la carte de leurs répartitions respectives au sein de la scène. Je suis actuellement en phase de confrontation des différents produits obtenus (stade par stade et multitemporels) avec les informations de terrain, dans le but de leur interprétation thématique. D'autre part, je me suis penchée sur une analyse considérant les données des cinq vols dans leur ensemble, qui fait surgir des questions de fond sur l'utilisation de l'AMS. En effet, il semblerait que l'inversion soit "mathématiquement" applicable à la globalité de ce jeu de données, mais les cartes résultantes font apparaître des fractions de sol et d'ombre variant de façon à ajuster le spectre modélisé à celui du pixel considéré, sans raison physique apparente au jugé de l'étude stade par stade. Les mélanges spectraux paraissent à ce niveau une fois de plus mal adaptés à la description de l'évolution de la vitalité des cultures au cours du temps.

Je m'intéresse donc à présent à la compréhension physique des cartes de fractions résultant de ces modèles, et en particulier à la validité de l'interprétation qu'on peut en faire. Une image synthétique a été générée au moyen du modèle de réflectance des couverts végétaux SAIL, pour laquelle on a fait varier dans chaque pixel les différents paramètres fondamentaux caractérisant la canopée: LAI, angle d'inclinaison foliaire, hot spot, teneur en chlorophylle de la feuille, teneur en eau de la feuille, paramètre de structure de la feuille, brillance du sol, fraction de couvert végétal, fraction de végétation éclairée, fraction de sol éclairé. J'ai donc suivi sur cette image la même approche que pour les données instrumentales, de façon à déterminer le jeu de pôles caractéristiques de la pseudo-scène, et appliquer l'AMS. Mon travail actuel consiste à comparer les produits de cette inversion (cartes de fractions des spectres de blé le plus et le moins évolués, de sol, et d'ombre) aux paramètres biophysiques associés aux pixels correspondant, dans le but de justifier l'interprétation de ces produits. Ce travail devrait faire l'objet d'une présentation lors du prochain International Conference on Geospatial Information in Agriculture and Forestry.

La fin de mes travaux de thèse devraient ainsi consister à justifier la méthodologie développée, et à en établir les limitations. D'autre part, je souhaite aussi valider la méthode d'estimation empirique de paramètres biophysiques déterminée lors de la première étude, en l'appliquant à ces nouvelles données et en comparant les résultats obtenus aux valeurs estimées pour ces mêmes paramètres par inversion du modèle SAIL.

De façon générale, les études que j'ai conduites ou que je suis en train de finaliser permettent de tester les potentialités ouvertes par les méthodologies hyperspectrales pour l'utilisation de la nouvelle génération de données optiques d'observation spatiale de la Terre, mettant en jeu les aspects multi-angulaires et/ou multitemporels (ex.: instruments POLDER sur ADEOS, MERIS sur ENVISAT, MISR sur EOS, ...).