Produits et données (ArcGIS online)
Tous les produits et analyses sont réalisés sur le site d’étude sélectionné en République du Congo et au Gabon. Dans chaque pays, le site d’étude couvre une surface de 40x40 km destinée à l’analyse de la dégradation des forêts à partir de données de télédétection à haute résolution (optiques et radar). Au sein de chaque site, une analyse plus détaillée est effectuée sur une zone de 10x20 km à l’aide de données à très haute résolution et de terrain. L’objectif des missions de terrain est double : (i) renforcer les compétences locales (utilisation des GPS, intégration des données dans un SIG,…), (ii) vérifier et valider les résultats d’analyse obtenus à partir des données optiques et radar.
Soutien aux pays de l'Afrique Centrale dans la surveillance des forêts menée par télédétection – REDD
Ce projet est partiellement financé par le Septième Programme Cadre de la Commission Européenne. Ce site reflète uniquement la vision de l’auteur et la Communauté n’est pas responsable de l’utilisation qui peut être faite de l’information contenue sur ce site
Produits et données
(ArGIS online)
(ArGIS online)
Trois analyses ont été menées pour analyser les changements forestiers en termes de dégradation forestière : (pour plus de détails veuillez consulter le rapport du WP3)
1. Optique Haute Résolution - Détection de l'intensité de dégradation par analyse NDFI
L’indice NDFI (Normalized Difference Fraction Index) est une méthode d’analyse de mélange spectrale appliquée avec succès en Amazonie brésilienne pour identifier et localiser la dégradation forestière causée par l’abattage sélectif et les feux de forêts associés à d’autres perturbations naturelles. Le potentiel de cette technique a été testé dans les deux pays cibles.
1. Optique Haute Résolution - Détection de l'intensité de dégradation par analyse NDFI
L’indice NDFI (Normalized Difference Fraction Index) est une méthode d’analyse de mélange spectrale appliquée avec succès en Amazonie brésilienne pour identifier et localiser la dégradation forestière causée par l’abattage sélectif et les feux de forêts associés à d’autres perturbations naturelles. Le potentiel de cette technique a été testé dans les deux pays cibles.
Trois types de données ont été acquises pour réaliser les analyses :
- images optiques de haute et très haute résolution : Landsat, QuickBird et WorldView.
- images radar de haute et très haute résolution: ENVISAT, ASAR, RADARSAT, TerraSAR-X.
-
données de terrain: photographies géoréférencées.
2. Optique Très Haute Résolution - Détection des changements forestiers et de la dégradation
Les techniques de classification orientée-objet et de segmentation multi-date ont été testées sur base de données très haute résolution pour fournir un système de surveillance de la dégradation forestière (<1ha) et pour évaluer les taux de déforestation. Les figures c et d montrent les deux niveaux de segmentation créés respectivement pour 2010 et 2012 afin de détecter la dégradation forestière. Les objets du niveau 1 (grands) intègrent l’information des petits objets de dégradation (niveau 2) pour établir 5 niveaux d’intensité de dégradation forestière entre 2010 et 2012 (Figure e). Les objets du niveau 2 permettent de localiser avec précision les superficies dégradées par année. Pour agrandir la figure cliquez ici.
Les techniques de classification orientée-objet et de segmentation multi-date ont été testées sur base de données très haute résolution pour fournir un système de surveillance de la dégradation forestière (<1ha) et pour évaluer les taux de déforestation. Les figures c et d montrent les deux niveaux de segmentation créés respectivement pour 2010 et 2012 afin de détecter la dégradation forestière. Les objets du niveau 1 (grands) intègrent l’information des petits objets de dégradation (niveau 2) pour établir 5 niveaux d’intensité de dégradation forestière entre 2010 et 2012 (Figure e). Les objets du niveau 2 permettent de localiser avec précision les superficies dégradées par année. Pour agrandir la figure cliquez ici.
3. Radar - Analyses visuelles mono– et multi-temporelle
L’objectif principal de cette analyse est d’évaluer le potentiel et les limitations des données radar pour la détection de la dégradation forestière. La première étape, fastidieuse, est le prétraitement de toutes les images acquises. La composante principale de l’analyse est une comparaison visuelle des images radar avec des évidences de dégradation basées sur les images très haute résolution et les données de terrain. La figure ci-dessous donne un exemple d’une telle comparaison.
L’objectif principal de cette analyse est d’évaluer le potentiel et les limitations des données radar pour la détection de la dégradation forestière. La première étape, fastidieuse, est le prétraitement de toutes les images acquises. La composante principale de l’analyse est une comparaison visuelle des images radar avec des évidences de dégradation basées sur les images très haute résolution et les données de terrain. La figure ci-dessous donne un exemple d’une telle comparaison.
