L’exemple du mois : application des données pour la cartographie de l’occupation des sols

Carte de l'occupation des sols mondiale de 2015 (Source: ESA)

À quoi servent les cartes d’occupation des sols ? 

Les cartes d’occupation des sols représentent la couverture biophysique de la surface de la Terre. En général, les catégories comprennent, mais sans s’y limiter, l’eau, les aménagements (résidentiels), les terres stériles, les forêts et les prairies. Les informations sur l’occupation des sols sont importantes pour de nombreuses applications scientifiques et sociétales, en particulier lors de la surveillance des changements environnementaux. Dans la gestion des catastrophes et les interventions d’urgence, les cartes d’occupation des sols sont souvent utilisées pour observer les changements agricoles, pour évaluer et surveiller les risques de sécheresse et d’inondation, pour cartographier et modéliser les risques d’incendie/de feu ou de changement climatique futur. 

Les cartes d’occupation des sols sont générées en classant les pixels en fonction de leur réflectance spectrale à partir de l’imagerie satellite. Ce processus est décrit plus en détail dans la section suivante. Afin de classer chaque pixel, un certain nombre de méthodes peuvent être appliquées. Celles-ci peuvent être basées sur des logiciels commerciaux tels que ArcGIS ou des logiciels open source, dont QGIS et R par exemple. Cependant les informations sur la couverture terrestre ne sont pas seulement disponibles en les générant via un logiciel, mais peuvent également être consultées à l’aide d’outils en ligne tels que REMAP.  

La qualité, ou le détail de la carte dépend de la résolution de l’image utilisée lors de la classification des pixels. La résolution d’une image satellite peut être affinée selon trois paramètres différents : largeur de bande, résolution de pixel et résolution temporelle. Ces facteurs de résolution définissent la zone couverte par une imagerie aérienne, par exemple 1km2, la taille de chaque pixel individuel de l’image, par exemple 10m2 et le nombre de fois qu’un satellite collecte des images, par exemple tous les 6 jours. 

En prenant comme exemple la cartographie des inondations, l’eau a une réflectivité spectrale similaire à une combinaison de codes couleur spécifique dans le code RVB. Ceci peut être vu sur la figure 1 qui montre les différentes valeurs de réflectance spectrale et de longueur d’onde pour une gamme de types d’occupation des sols. Avec l’utilisation de propriétés de longueur d’onde spécifiques, des zones d’échantillonnage à partir d’images peuvent être sélectionnées et entraînées à identifier les pixels avec une réflectance/absorption spectrale similaire et les attribuer aux groupes mentionnés précédemment (eau, forêt, etc.). Ce processus est appelé cartographie semi-automatisée de l’occupation des sols. Une autre façon d’obtenir des cartes d’occupation des sols est la cartographie entièrement automatisée de la couverture terrestre où un algorithme identifie indépendamment les classes d’occupation des sols en fonction de la réflectance/absorption spectrale de surface des pixels. L’approche est souvent limitée en termes de précision, en particulier dans les images haute résolution.  

Les informations sur l’occupation des sols sont importantes pour de nombreuses applications telles que la modélisation des inondations, l’observation de la sécheresse agricole, la modélisation du changement climatique et la surveillance des changements environnementaux, y compris la phénologie de la végétation, les inondations, l’apparition d’incendies et la surveillance des émissions de carbone dues à la déforestation et à la dégradation des forêts.  

Les catégories typiques d’occupation des sols comprennent, par exemple, la forêt, les cultures, les prairies, les surfaces d'eau ou la couverture artificielle. La couverture terrestre interagit fortement avec le cycle de l'eau et le système climatique. Le type d’occupation des sols détermine le comportement des précipitations sur la Terre. Cela comprend le taux d'infiltration, le ruissellement et l'évapotranspiration de l'eau. La répartition spatiale des différents types d'occupation des sols est donc un facteur décisif pour les modèles hydriques et climatiques. En hydrologie, le numéro de courbe supposé est utilisé pour prédire le ruissellement et l'infiltration. La valeur du numéro de courbe dépend du type de sol et d’occupation du sol. Les cartes d’occupation des sols sont nécessaires pour déterminer la distribution spatiale des différentes valeurs des numéros de courbe dans une zone.  

Un autre exemple d'utilisation des informations sur la couverture terrestre pour la réduction des risques de catastrophe est la surveillance de la sécheresse agricole. L'Organisation pour l'alimentation et l'agriculture (FAO) extrait un masque de culture à partir des informations sur l’occupation des sols pour calculer l'Indice de Stress Agricole des terres cultivées. Le Bureau d’appui régional de l’UN-SPIDER en Iran, l’Agence spatiale iranienne, recommande une approche similaire. Les procédures détaillées étape par étape de cette pratique recommandée sont disponibles sur le portail de connaissances de l'UN-SPIDER.  

 

Comment l’occupation des sols est-elle cartographiée depuis l’espace ?  

La plupart des cartes mondiales d’occupation des sols sont basées sur des images satellites optiques et radar de moyenne à haute résolution, par exemple AVHRR, MODIS, SPOT-Vegetation et MERIS. Plus récemment, des images optiques à haute résolution, issues des missions Sentinel-2, Landsat, SPOT-4/5, IRS LISS III et RapidEye, sont utilisées pour générer des cartes régionales de l’occupation des sols. Lors de l'utilisation d'une approche standard, une imagerie satellite est obtenue et l'utilisateur choisit un type de méthode d'analyse qui est considéré comme le plus approprié pour les informations qu'il essaie d’extraire. Comme mentionné ci-dessus, la réflectance/l’absorption spectrale des pixels est une méthode souvent utilisée pour classer différents types d’occupation des sols dans des processus semi- et/ou automatisés. Dans certains textes, ils sont souvent appelés respectivement classification supervisée ou non supervisée. La cartographie semi-automatisée de l’occupation des sols dépend souvent de la compétence de l'utilisateur et du nombre d'échantillons utilisés pour former le logiciel ou le programme. D'autre part, les processus automatisés peuvent entraîner des erreurs dans des paysages uniques où des caractéristiques spécifiques ne relèvent pas des modèles standards de réflexion. Cependant, la réflexion par pixel n'est pas le seul moyen de cartographier l’occupation des sols depuis l'espace. Les approches basées sur les objets utilisent plus que seulement les informations spectrales de pixels uniques; ils prennent en compte la relation aux objets voisins, la forme, l'homogénéité, la taille et la couleur de l'objet. Des approches multi-temporelles sont utilisées pour différencier des catégories très similaires, par exemple différents types de cultures, en examinant différents modèles de croissance des plantes. La fusion multi-capteurs de données optiques et radar à synthèse d’ouverture (SAR) est appliquée pour augmenter le nombre d'acquisitions dans un cycle phénologique et pour améliorer la précision de la classification. Le choix de l'algorithme de catégorisation le plus approprié dépend de différents facteurs tels que la disponibilité des données ou le nombre et le type de catégories d’occupation des sols.L'inconvénient d'avoir autant d'algorithmes de catégorisation différents en place est que les cartes d’occupation des sols disponibles ne sont souvent pas comparables. La communauté internationale de télédétection, y compris GEO et GTOS, a travaillé sur l'harmonisation des produits d’occupation des sols mondiale et la normalisation des systèmes de classification pour améliorer l'interopérabilité des différentes cartes de couverture terrestre. Le système de classification de la couverture terrestre (dernière version: LCML - LCCS v.3; ISO 19144-1) vise à fournir un système de classification applicable à l'échelle mondiale. Des progrès sont également réalisés dans l'élaboration de normes de validation, par exemple par le groupe de travail CEOS Cal / Val.  

 

Comment puis-je accéder aux cartes d’occupation des sols ? 

Pour un usage générique, de nombreux ensembles de données sur l’occupation des sols sont disponibles gratuitement. Cela inclut des ensembles de données globaux basés sur des images satellite de résolution moyenne à faible, par exemple 

  • Carte GlobCover de l’ESA: année 2009; résolution 300m: année 2000; résolution 1,000m 

Avec la carte GLC-SHARE, la FAO fournit une carte de l’occupation des sols mondiale. Grâce à l’harmonisation et à la standardisation des systèmes de catégorisation, la FAO a fusionné les meilleures cartes d’occupation des sols disponibles pour toutes les régions afin de réaliser ce produit à couverture mondiale, qui a été publié en octobre 2014. À l’été 2014, la Chine a publié la première carte mondiale de l’occupation des sols basée sur les données Landsat à une résolution de 30m.

Pour de nombreux pays, des cartes nationales d’occupation des sols sont disponibles sur la base d’images haute résolution Landsat ou SPOT-5. Les données nationales sur l’occupation des sols sont incluses dans la base de données UN-SPIDER sur les sources de données, qui peut être filtrée par pays. Par exemple, la Commission de recherche sur l’espace et la haute atmosphère (SUPARCO), le bureau d’appui regional de l’UN-SPIDER au Pakistan, a publié deux atlas de l’occupation des sols au Pakistan basés sur des images SPOT-5 de résolution 5m, qui sont téléchargeables au format PDF. Pour de nombreux pays africains, des données sur l’occupation des sols sont disponibles grâce au projet Africover de la FAO, notamment pour le Soudan, le Kenya, le Sénégal, la Libye, l’Égypte, l’Érythrée et la République Démocratique du Congo. 

 

Cartographie de l’occupation des sols en ligne à l’aide du REMAP 

Le pipeline de surveillance et d’évaluation à distance des écosystèmes (REMAP) permet aux utilisateurs, sans le matériel ou le logiciel et/ou la formation nécessaires, de créer des cartes d’occupation des sols. Il s’agit d’un outil internet, gratuit, open source et disponible dans le monde entier. Pour qu’un utilisateur puisse créer des cartes d’occupation des sols, une progression en 7 étapes basée sur une cartographie semi-automatisée doit être suivie. Une fois la région d’intérêt sélectionnée, les utilisateurs doivent former le classificateur aléatoire des forêts que REMAP utilise pour créer des cartes d’occupation des sols ; ce processus est bien expliqué dans le tutoriel fourni sur l’application web de REMAP. (https://remap-app.org). Il est actuellement limité à des zones d’environ 100000km2, mais selon REMAP (2017), cette zone pourrait augmenter à l’avenir. REMAP propose également aux utilisateurs de télécharger des observations de terrain ou d’autres données points dans des fichiers .csv. Il est recommandé aux utilisateurs ayant peu ou pas d’expérience dans la cartographie d’occupation des sols de créer leurs cartes d’occupation des sols sur la base des normes ISO mentionnées précédemment. Une fois que la catégorisation de forêt aléatoire est formée, l’application internet crée automatiquement la carte d’occupation des sols souhaitée. La carte peut être téléchargée dans une gamme de formats pour une utilisation ultérieure dans des analyses plus complexes.  

Lectures complémentaires : Un examen récent de l’état actuel et des tendances futures des cartes d’occupation des sols mondiale a été publié par Brice Mora et al. (2014). (dx.doi.org/10.1007/978-94-007-7969-3_2). À quoi servent les cartes d’occupation des sols ?  

Les ensembles de données sur la couverture terrestre sont inclus dans la base de données UN-SPIDER sur les sources de données.