Apport des images satellitaires de très haute résolution spatiale Pléiades à la caractérisation des cultures et des opérations culturales en début de saison

Authors

  • Emmanuelle Vaudour AgroParisTech
  • Paul-Emile Noirot-Cosson AgroParisTech
  • Olivier Membrive AgroParisTech

DOI:

https://doi.org/10.52638/rfpt.2014.106

Keywords:

Pléiades, THRS, cartographie des cultures, stades phénologiques, opérations culturales, SVM

Abstract

Cette étude s'inscrit dans des programmes de recherche visant à surveiller spatialement l'effet des apports de produits résiduaires organiques sur les stocks de carbone des sols, et nécessitant pour cela le recueil de données spatialisées sur les systèmes de culture. L'objectif de cette étude est celui d'évaluer, au niveau d'organisation spatiale des parcelles culturales, l'apport des images satellitaires de Très Haute Résolution Spatiale (THRS) Pléiades à l'identification des cultures à des stades de développement précoce d'une part, à la détection des changements d'état de surface des sols nus liés aux opérations culturales, d'autre part. La région d'étude, vaste d'environ 4000 ha, dont 2100 ha de surface agricole utile, est située à l'ouest du territoire périurbain francilien de la Plaine de Versailles et du Plateau des Alluets (PVPA) (Yvelines). Environ 100 parcelles culturales ont fait l'objet d'observations de terrain synchrones des prises de vue des deux images Pléiades acquises les 3 et 24 avril 2013 et d'une image SPOT4 acquise le 2 avril 2013. La structuration géomatique de ces données acquises sur le terrain a servi à délimiter des zones susceptibles de servir à l'entraînement ou la validation des résultats de classification assistée par machine à support de vecteurs à noyau polynomial (pSVM). La classification pSVM a été mise en œuvre sur les 4 bandes spectrales assorties du NDVI pour les images monodates, et pour les 8 bandes spectrales assorties de 2 bandes NDVI pour l'image bi-temporelle Pléiades. Pour les classifications monodates des cultures, la précision totale atteint 87% pour l'image SPOT4 du 2 avril (6 classes), 79% pour l'image Pléiades du 3 avril (6 classes) et 85% pour celle du 24 avril (7 classes). Pour la classification bitemporelle (7 classes), la précision totale est de près de 80%, avec des cultures d'hiver très bien discriminées tandis que les confusions opèrent entre l'orge de printemps aux stades 2-3 feuilles et les sols nus préparés pour les autres cultures de printemps. A la date la plus précoce (2-3 avril), l'image Pléiades discrimine bien les opérations culturales (précisions utilisateur et producteur >77%), les jachères et les prairies et renseigne sur l'hétérogénéité spatiale des stades de développement des cultures, tandis que les céréales d'hiver et le colza sont mieux détectés sur l'image SPOT4 (précisions utilisateur et producteur >70%). Les images Pléiades apportent donc des informations complémentaires à celles des images multispectrales de haute résolution spatiale.

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References

Astrium GeoInformation Services, 2012. Pléiades imagery user guide. Astrium Geo-Information Services, Toulouse, France, 106 p. URL: http://www.satimagingcorp.com/media/pdf/User_Guide_Pleiades.pdf

Atzberger C., 2013. Advances in remote sensing of agriculture: context description, existing operational monitoring systems and major information needs. Remote Sensing, 5, 949-981.

Castillero-González I.L., López-Granados F., García-Ferrer A., Peña-Barragan J.M., Jurado-Expósito M., Sánchez de la Orden J.M., González-Audicana M. (2009). Object- and pixel-based analysis for mapping crops and their agro-environmental associated measures using QuickBird imagery. Computers and Electronics in Agriculture, 68: 207-215.

Crahet M., 1992. Carte des sols de Versailles, échelle 1/50°000. Notice explicative. Service d'étude des sols et de la Carte Pédologique de France, INRA.

Hagolle, O., 2013. Séries temporelles, SPOT4 Take Five blog, URL: http://www.cesbio.ups-tlse.fr/multitemp/

Hagolle O., Huc M., Villa Pascual D., Dedieu G., 2010. A multi-temporal method for cloud detection, applied to FORMOSAT-2, VENµS, LANDSAT and SENTINEL-2 images. Remote Sensing of Environment, 114:1747-1755.

Meier, U. (Ed.), 2001. Growth stages of mono-and dicotyledonous plants. BBCH Monograph. Federal Biological Research Centre for Agriculture and Forestry, Germany.

Noirot-Cosson P.E., Vaudour E., Aubry C., Gilliot J.M., Gabrielle B., Houot S., 2014. Scenarios of organic amendment use to increase soil carbon stocks and nitrogen availability in cropped soils at the territory scale: spatial and temporal simulations with the NCSOIL/CERES-EGC crop model. Geophysical Research Abstracts, EGU General Assembly 2014, Vienna, Austria, Vol. 16, EGU2014-2656.

Mathur, A., Foody, G.M., 2008. Crop classification by a support vector machine with intelligently selected training data for an operational application. International Journal of Remote Sensing, 29, 2227-2240.

Mountrakis G., Im J., Ogole C., 2011. Support vector machines in remote sensing: a review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 66:247-259.

Pal, M., Mather, P.M., 2004. Assessment of the effectiveness of support vector machines for hyperspectral data. Future Generation Computer Systems, 20, 1215-1225.

Richter R., Schläpfer D., 2014. ATCOR-2/3 user guide, version 8.3.1, Zurich, Switzerland, 238 p.

Rolland M.N., Gabrielle B., Laville P., Cellier P., Beekmann M., Gilliot J.M., Michelin J., Hadjar D., Curci G., 2010. High-resolution inventory of NO emissions from agricultural soils over the Ile-de-France region. Environmental Pollution, 158(3) : 711-722.

Vaudour E., Baghdadi N., Gilliot J.M., 2014a. Mapping tillage operations over a peri-urban region using combined SPOT4 and ASAR/ENVISAT images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 28 :43-59.

Vaudour E., Gilliot J.M., Bel L., Bréchet L., Hadjar D., Hamiache J., Lemonnier Y., 2014b. Uncertainty of soil reflectance retrieval from SPOT and RapidEye multispectral satellite images using a per-pixel bootstrapped empirical line atmospheric correction over an agricultural region. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 26:217-234.

Vaudour E., Bel L., Gilliot J.M., Coquet Y., Hadjar D., Cambier P., Michelin J., Houot S., 2013. Potential of SPOT multispectral satellite images for mapping topsoil organic carbon content over peri-urban croplands. Soil Science Society of America Journal, 77:2122-2139.

Published

2014-09-05

How to Cite

Vaudour, E., Noirot-Cosson, P.-E., & Membrive, O. (2014). Apport des images satellitaires de très haute résolution spatiale Pléiades à la caractérisation des cultures et des opérations culturales en début de saison. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, (208), 97–103. https://doi.org/10.52638/rfpt.2014.106

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