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Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)
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MASTER THESIS
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Caractérisation de l'hétérogénéité 3D des milieux riverains au sein des principaux biomes terrestres à l'aide de données satellitaires

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Plumacker, Antoine ULiège
Promotor(s) : Michez, Adrien ULiège ; Lejeune, Philippe ULiège
Date of defense : 26-Aug-2021 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/13195
Details
Title : Caractérisation de l'hétérogénéité 3D des milieux riverains au sein des principaux biomes terrestres à l'aide de données satellitaires
Translated title : [en] Characterisation of 3D riparian heterogeneity across major terrestrial biomes using satellite data
Author : Plumacker, Antoine ULiège
Date of defense  : 26-Aug-2021
Advisor(s) : Michez, Adrien ULiège
Lejeune, Philippe ULiège
Committee's member(s) : Monty, Arnaud ULiège
Bastin, Jean-François ULiège
Dufour, Simon 
Language : French
Number of pages : 51
Keywords : [fr] Télédétection
[fr] Écosystèmes riverains
[fr] Hétérogénéité structurelle
[fr] Échelle globale
[fr] Random Forest
[fr] Analyse de Redondance
[fr] Lidar
[fr] Spectral
[fr] Texture
[fr] Saisonnalité
[fr] Radar
[fr] Sentinel-1
[fr] Sentinel-2
Discipline(s) : Life sciences > Environmental sciences & ecology
Funders : Université de Rennes2
Research unit : CNRS UMR-6554
Name of the research project : MISSYLE (approche Multicapteurs et multitemporelle de la production d’ Indicateurs de Suivi des SYstèmes fluviaux à Large Echelle)
Target public : Researchers
Professionals of domain
Student
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en bioingénieur : gestion des forêts et des espaces naturels, à finalité spécialisée
Faculty: Master thesis of the Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)

Abstract

[fr] Les écosystèmes riverains constituent un enjeu écologique majeur par les nombreux services écosystémiques qu’ils fournissent à travers le globe. Pour créer ou encourager des projets de préservation et de restauration écologiques, une caractérisation de ces milieux est nécessaire. Une prémisse à cette caractérisation est l’évaluation de la diversité structurelle et biologique de ces milieux qui définit leur fonctionnalité. Cette étude se focalise sur la modélisation de la diversité structurelle de ces écosystèmes. Pour cela, le développement continu de la télédétection peut jouer un rôle important. La technologie Lidar permet une visualisation et un traitement en trois dimensions du milieu. Cependant son coût élevé et son utilisation à échelle locale produit un déséquilibre dans la couverture des contextes biogéographiques existants et l'accessibilité au Lidar reste situationnelle. À l’inverse, la disponibilité en données satellitaires permet une couverture globale avec des résolutions spatiales et temporelles fines. Dans ce contexte, s’inscrivent les questions de recherches de ce travail : - Dans quelle mesure les données satellitaires peuvent-elles capter la variabilité de la structure 3D des milieux riverains extraite à partir des données Lidar ? - Quelle est l’influence du contexte biogéographique dans la captation de la structure 3D des milieux riverains et quelle est la variabilité de captation inter-contexte observée ?Pour répondre à ces deux questions, 424 milieux riverains provenant de 14 écorégions différentes ont été échantillonnés. A partir de ces échantillons, une matrice de référence d’indicateurs issus du Lidar 3D a été construite ainsi que quatre matrices d’indicateurs issus de divers capteurs et algorithmes satellitaires (indicateurs spectraux, texture, saisonnalité et radar). Ces matrices reflètent la diversité de l’imagerie spatiale disponible en accès libre et gratuit pour les opérateurs. La réalisation d’analyses de redondance (RDA) a pour objectif de capter la variabilité de la matrice d’indicateurs Lidar à partir des matrices issues des satellites pour répondre aux questions avancées. Les résultats expriment entre 15 % et 30 % de variabilité de la matrice Lidar 3D captée lorsque l'ensemble des milieux riverains est considéré. Ils sont supérieurs à 50 % dans tous les cas lorsque l'analyse de redondance est réalisée pour chaque contexte biogéographique. Dans cette seconde situation, certaines combinaisons de contexte et d'indicateurs mènent à 81 % de captation. Les meilleurs résultats sont obtenus à partie des indicateurs de saisonnalité. Cependant, ils possèdent également la plus grande variance inter-contexte. Les indicateurs de texture captent moins la variabilité du Lidar 3D, mais sont plus robustes aux changements de contexte. Les écorégions connaissant moins d’amplitude de saisonnalité (forêts sempervirentes / déserts) sont associées à de moins bonnes performances. La variation des résultats des RDA par écorégion selon les capteurs et les algorithmes utilisés témoigne de leur complémentarité.


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File
Access TFE_APlumacker.pdf
Description:
Size: 2.83 MB
Format: Adobe PDF

Author

  • Plumacker, Antoine ULiège Université de Liège > Gembloux Agro-Bio Tech

Promotor(s)

Committee's member(s)

  • Monty, Arnaud ULiège Université de Liège - ULiège > Département GxABT > Biodiversité et Paysage
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  • Bastin, Jean-François ULiège Université de Liège - ULiège > Département GxABT > Biodiversité et Paysage
    ORBi View his publications on ORBi
  • Dufour, Simon Université de Rennes2 > Géographie > UMR CNRS 6554 LETG Rennes COSTEL
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