Potentiel de l'utilisation de données Sentinel-1 pour caractériser les écosystèmes du Sud-Ouest de Madagascar

Abstract

En raison de leur endémisme et de leurs services aux populations locales, les forêts sèches et fourrés xérophiles du Sud-Ouest de Madagascar constituent des écosystèmes d'importance majeure. Ils sont aujourd’hui menacés par les pressions anthropiques et le changement climatique. Cette zone est également caractérisée par l’extrême pauvreté de ses habitants, qui dépendent grandement de ces écosystèmes. La mise en place d’une gestion durable de ces derniers s'impose comme nécessaire à leur conservation et au maintien des services écosystémiques qu’ils offrent. Cette gestion nécessite une évaluation quantitative précise et spatialement explicite de la végétation. La télédétection constitue une technologie clé pour la caractérisation à grande échelle des écosystèmes. La technologie SAR plus particulièrement, peut potentiellement surmonter certaines limitations de l’imagerie optique dans les zones arides. Cette étude vise ainsi à étudier le potentiel des données Sentinel-1 pour caractériser des attributs structurels de cette zone. L’utilisation de des données Sentinel-1 et Sentinel-2 de différentes saisons a été étudiée pour cartographier la couverture ligneuse (WC), la biomasse ligneuse aérienne (AGB), la hauteur de canopée (H95) ainsi que deux métriques de répartitions des hauteurs (Dim1H et Dim2H). Coefficients de rétrodiffusion, réflectances spectrales, indices dérivés, métriques de texture et temporelles ont été combinés avec des données de références, à savoir des données d’inventaires de terrain ou de photointerprétation, dans des régressions Random Forest afin de cartographier ces différentes variables. Le but était de: (1) identifier les facteurs influençant la capacité des données Sentinel-1 à cartographier les variables réponses, (2) comparer les performances de Sentinel-1, Sentinel-2 et de leur utilisation conjointe. Les modèles ont tous été validés en validation croisée en prenant en compte l’autocorrélation spatiale et les modèles de photointerprétation ont en outre été validés sur les données de terrain. La comparaison des performances a principalement été effectuée à l’aide de l’erreur quadratique moyenne (RMSE). Les bandes et indices dérivés se sont avérés importants pour la précision de Sentinel-1 et l’utilisation de modèles multi-saisons paraît pertinente. Sentinel-1 a obtenu une meilleure précision pour le WC (RMSE: 12,1 %) et H95 (RMSE: 1,19 m) que Sentinel-2 (RMSE WC: 14,5 %; RMSE H95: 1,39 m). Pour l’AGB, Sentinel-2 s’est montré plus précis (RMSE: 12,9 T.ha-1) que Sentinel-1 (RMSE: 13,29 T.ha-1). La fusion des capteurs a en outre présenté des gains de précision pour la plupart des saisonnalités pour WC (RMSE : 11,8%) et AGB (RMSE: 12,7 T.ha-1). Les saisons optimales varient selon le capteur et la variable réponse employés. L’influence de la saison semble moins importante pour les données S-1 et S-2 fusionnées, témoignant de la complémentarité des capteurs. La possibilité démontrée d’utiliser les données Sentinel-1 ainsi que les données Sentinel-1 et 2 fusionnées afin de caractériser ces écosystèmes se révèle utile dans le but de leur conservation et de leur gestion durable. L’étude ci-présente constitue une première approche et des efforts subséquents sont requis afin d’améliorer la caractérisation des forêts sèches et fourrés xérophiles malgaches.