Cartographie nationale des prairies semi-naturelles à partir d’une série temporelle satellite décennale



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ARTICLE DANS REMOTE SENSING

Laurence Hubert-Moy et ses collègues (LETG-Rennes) publient en décembre 2019 dans la revue Remote Sensing les résultats d’une étude portant sur l’inventaire des prairies semi-naturelles sur l’ensemble de la France métropolitaine à partir d’une série temporelle de plus de 500 images satellites MODIS acquises entre 2006 et 2017.


Les prairies semi-naturelles, qui représentent une part importante des paysages agricoles, sont menacées par l’intensification agricole et l’urbanisation. Cependant, la mise en place de mesures nationales de conservation des prairies représente un enjeu important car l’inventaire de ces écosystèmes, souvent basé sur des observations récentes, discrimine rarement les prairies semi-naturelles des prairies artificielles. Cette étude vise à cartographier à l’échelle nationale la fréquence en prairie sur une période de plus de 10 ans à partir d’une série temporelle d’images satellites.

La méthode qui a été appliquée comprend trois étapes. Premièrement, des cartes d’occupation des sols – incluant les prairies – ont été générées annuellement entre 2006 et 2017 à partir de séries temporelles d’images MODIS à 250 m de résolution spatiale, en utilisant un modèle random forest calibré et validé avec les données du Référentiel Parcellaire Graphique. Deuxièmement, la fréquence des prairies sur la période 2006-2017 a été calculée en croisant les 12 cartes annuelles d’occupation des sols. Troisièmement, une analyse sub-pixel a été effectuée à partir la couche de référence européenne d’occupation du sol à 20 m de résolution spatiale afin de quantifier la proportion de chaque classe d’occupation des sols présente au sein des pixels MODIS prédits comme prairies.

Les résultats indiquent que pour chaque année, les prairies ont été correctement identifiées (F1-score 0,89-0,93). Néanmoins, l'exactitude de la modélisation varie selon les régions biogéographiques avec des valeurs de score F1 très élevées pour les régions continentales (0,94 ± 0,01) et atlantiques (0,90 ± 0,02), élevées pour les régions alpines (0,86 ± 0,04) mais modérées pour les régions méditerranéennes (0,62 ± 0,10).

La carte de fréquence des prairies sur la période 2006-2017 produite à une résolution spatiale de 250 m permet d’inventorier les prairies semi-naturelles. L'analyse sub-pixellaire montre que la surface correspondant des pixels MODIS prédits en prairies comprend entre 60 et 94% de prairie. Ce suivi national et à long terme inédit des prairies ouvre de nouvelles perspectives en terme de suivi et de gestion des écosystèmes prairiaux.




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Fréquence des années en prairie entre 2006 et 2017 sur l’ensemble de la France dérivée d’images satellites MODIS (250 m). Les valeurs sont comprises entre 1 (prairies permanentes) et 0 (zone non prairiale). Les valeurs sur la carte indiquent la moyenne et l’écart-type de la précision de modélisation (F1-score) par région biogéographique.


Référence
Hubert-Moy, L., Thibault, J., Fabre, E., Rozo, C., Arvor, D., Corpetti, T., & Rapinel, S. (2019). Mapping Grassland Frequency Using Decadal MODIS 250 m Time-Series: Towards a National Inventory of Semi-Natural Grasslands. Remote Sensing, 11(24), 3041

Autre référence
Hubert-Moy, L., Thibault, J., Fabre, E., Rozo, C., Arvor, D., Corpetti, T., & Rapinel, S. (2019). Time-series spectral dataset for croplands in France (2006–2017). Data in brief, 27, 104810.



Contact OSUR
Laurence Hubert-Moy (LETG-Rennes) / @
Sébastien Rapinel (LETG-Rennes) / @
Alain-Hervé Le Gall (OSUR multiCOM) / @