Cartographie à très haute résolution spatiale des habitats naturels par imagerie drone : application aux écosystèmes de landes


 AHLeGall    21/09/2021 : 08:11

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Le projet Landman de la MITI du CNRS

Le projet LANDMAN porté par Vincent Jung (Université de Rennes 1, ECOBIO) est un projet interdisciplinaire financé par la MITI du CNRS (Action Changement Climatique 2020), qui mêle géographie et écologie. Le stage de master 2 d'Hortense Chedeville s'inscrit dans le projet Landman : il a été soutenu financièrement par l'OSUR dans le cadre de l'Appel d'Offre interne blanc 2021 ; avec le soutien également de la Région Bretagne dans le cadre du projet SAD LAND. Le stage a été co-encadré par ECOBIO et le LETG-Rennes.


Master de l'Université Rennes 2
mention : Géographie, Aménagement, Environnement et Développement
Parcours : Télédétection et Environnement (TELENVI)
Organisme d'accueil : Université Rennes 1, Laboratoire ECOBIO
Co-encadrants : Benjamin Andrieux (Université de Rennes 1, ECOBIO) et Thomas Houet (CNRS, LETG-Rennes, Université Rennes 2), Françoise Binet (CNRS, ECOBIO)



[Extrait du papport d'Hortense Chedeville] :

"La présente étude relate les travaux préliminaires effectués dans le cadre du projet CNRS MITI « Landman ». Ce projet vise globalement à caractériser les changements dans les dynamiques du sol et de la végétation dans les écosystèmes de landes, afin d’évaluer et prédire les trajectoires de la végétation et des fonctions de l’écosystème en réponse aux changements
globaux dont en particulier ceux liés au réchauffement climatique et à la gestion anthropique des landes. L’un des volets du projet se focalise sur la dynamique pluri-décennale de la végétation dans les landes bretonnes par la mise en regard d’observations historiques et actuelles. Il repose en deux étapes : i) caractérisation de la végétation actuelle à haute résolution par (espèces, patchs, habitats) par l’acquisition des données RGB et multispectrales par drone afin de ii) reconstruire rétrospectivement des habitats à partir des données historiques disponibles (photographies aériennes [1950-1965] et cartes anciennes de Forgeard [1977]) pour quantifier les changements survenus depuis 1950 sur le territoire d’étude (objectif 1). Ce stage a été financé par le pôle MITI d’ECOBIO, le CNRS et la Région Bretagne, il répond à la première étape citée ci-dessus. Dans le cadre du stage, plusieurs postulats et questions spécifiques sont posés :
1. A partir d’images drones, quels algorithmes d’apprentissage automatique permettent de
classer la végétation avec une erreur de précision minimale ? Les algorithmes sont-ils
équivalents ?
2. Comment doivent être définies les classes de végétation dans les données d’entrainement ?
3. L’imagerie RGB est-elle suffisante pour classer précisément la végétation ou l’ajout d’autres variables est nécessaire ?
4. L’acquisition de données drones à des saisons différentes permet-elle d’améliorer la précision de la classification ?"



Contact OSUR
Benjamin Andrieux (Université de Rennes 1, ECOBIO) / @
Thomas Houet (CNRS, LETG-Rennes) / @
Françoise Binet (CNRS, ECOBIO) / @