# Exemples d'applications de la télédétection en prairies semi-naturelles

Mathieu Fauvel, Julien Pottier

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

## To cite this version:

Mathieu Fauvel, Julien Pottier. Exemples d'applications de la télédétection en prairies semi-naturelles. Biosefair atelier télédétection et biodiversité, Métaprogramme BIOSEFAIR, Nov 2023, Montpellier, France. hal-04709677

HAL Id: hal-04709677

https://hal.inrae.fr/hal-04709677v1

Submitted on 25 Sep 2024

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Hervé Sentucq

Exemples d'applications de la télédétection
en prairies semi-naturelles.

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

CESBIO

Mathieu Fauvel

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

UREP
Ecosystème Prairial

Julien Pottier
* Peut-on prédire la diversité des prairies avec des images satellites ou des images drone?

* Comment évaluer la réponse des prairies à la sécheresse à partir d'images satellite?

* Peut-on prédire les périodes de fauche à large échelle?
# Diversité végétale et images drone en prairie

Pratiques de gestion

Hétérogénéité du sol

Dispersion limitée

Interactions biotiques

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

IMPROVING BIODIVERSITY MONITORING
USING SATELLITE REMOTE SENSING

Methods in Ecology and Evolution

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

BRITISH
ECOLOGICAL
SOCIETY

## Measuring β-diversity by remote sensing: A challenge for biodiversity monitoring

Duccio Rocchini¹,²,³ ID | Sandra Luque⁴ ID | Nathalie Pettorelli⁵ ID | Lucy Bastin⁶ ID |

Daniel Doktor⁷ | Nicolò Faedi³,⁸ | Hannes Feilhauer⁹ ID | Jean-Baptiste Féret⁴ ID |

Giles M. Foody¹⁰ ID | Yoni Gavish¹¹ ID | Sergio Godinho¹² | William E. Kunin¹³ ID |

Angela Lausch⁷ ID | Pedro J. Leitão¹⁴,¹⁵ ID | Matteo Marcantonio¹⁶ | Markus Neteler¹⁷ ID |

Carlo Ricotta¹⁸ ID | Sebastian Schmidtlein¹⁹ | Petteri Vihervaara²⁰ |

Martin Wegmann²¹ ID | Harini Nagendra²² ID |

> A priori on doit pouvoir évaluer la diversité d'une parcelle (γ) par modélisation de ses composantes α et β à partir d'images à haute résolution spatiale
# Diversité végétale et images drone en prairie

Depuis 2005

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

SOERE ACBB

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

AnaEE
Analysis and Experimentation on Ecosystems in
France

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Dispositif Expérimental en Prairie Permanente
3 ha, 28 parcelles, 7 traitements de gestion :

* Intensité d'utilisation en pâturage (4 T)

* Disponibilité des nutriments en Fauche (3 T)

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Suivi saisonnier de production et de qualité
# Diversité végétale et images drone en prairie

Depuis 2005

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

SOERE ACBB

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

AnaEE

Analysis and Experimentation on Ecosystems

France

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Dispositif Expérimental en Prairie Permanente
3 ha, 28 parcelles, 7 traitements de gestion :

- Intensité d'utilisation en pâturage (4 T)

- Disponibilité des nutriments en Fauche (3 T)

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Suivi saisonnier de production et de qualité

En 2019

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

INTEL ESPACE
Plateforme géomatique

Image composite fausse-couleur (vert, rouge, NIR)

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

- 13 vols: images multispectrales + photogrammétrie

- Relevés floristiques coordonnés aux vols

- Mesures de traits fonctionnels
# Diversité végétale et images drone en prairie

## RESEARCH ARTICLE

Journal of Vegetation Science

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

IAVS

### Fine-scale functional metacommunity dynamics: Analysing the role of disturbance-driven environmental variability in grasslands

Célia Pouget¹ ID | Julien Pottier¹ ID | Franck Jabot²

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Importante composante β de la diversité végétale....même en fauche!!

Structurée en pâture par l'hétérogénéité spatiale de la disponibilité en lumière (patchy grazing)

Dans les deux régimes de gestion importance de la dispersion limitée
# Diversité végétale et images drone en prairie

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

Extraction de **21 indices de végétation** : NDVI, DVI, GCI, GNDVI, EVI, OSAVI, NDVIredge, MSR, MSRredge, CIgreen, CIredge, MTVI, MTVI2, MCARI, MSAVI, GRVI, NLI, RDVI, RI, RVI, TDVI

**+Hauteurs estimées par photogrammétrie**

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

Multi-colinéarité entre prédicteurs + relations non-linéaires
⇒ **Random Forest**

⇒ Alpha-div: moyennes et écart-types

⇒ Beta-pairs: distances

Données disponibles

Calibration

Evaluation

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

**Validation croisée**
Métriques d'évaluation
(observations vs prédictions)
# Diversité végétale et images drone en prairie

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

+ pentes largement inférieures à 1!
# Diversité végétale et images drone en prairie

* Principe validé (encore que... chgt d'échelle et transférabilité non testés)

* Mais performance des modèles médiocre pour α et β (≠Sun et al 2022 fpls)

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

* Complexité du couvert en prairie permanente ?

* Problèmes de traitement/acquisition des données?

* Résolution/étendue spectrales insuffisantes?
# Réponses des prairies à la sécheresse

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

ELSEVIER

Contents lists available at [ScienceDirect](https://www.sciencedirect.com)

Agricultural and Forest Meteorology

journal homepage: [www.elsevier.com/locate/agrformet](https://www.elsevier.com/locate/agrformet)

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

## Variability and drivers of grassland sensitivity to drought at different timescales using satellite image time series

Donald A. Luna, Julien Pottier *, Catherine Picon-Cochard

Université Clermont Auvergne, INRAE, VetAgro Sup, UREP, 63000 Clermont-Ferrand, France

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Donald Luna, PhD 2023</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

Sensitivity = slope
# Réponses des prairies à la sécheresse

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

Limites des approches purement statistiques

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

Vers l'assimilation de données satellitaires dans un modèle de croissance « simple »!
# Réponses des prairies à la sécheresse

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

**Meteo:**

* T°C

* P

* PET

**HERBVALO®**

(Delagarde et al., 2018
Grassl. Sci. In Europe)

4 paramètres
à inférer
# Réponses des prairies à la sécheresse

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

* Données d'entrée du modèle acquises pendant le projet SALAMIX (UE Herbipôle, Laqueuille 63)

* Avant l'étape de calibration: inversion de PROSAIL avec les images Sentinel 2 => Observations de LAI vert (Lg)

* Assimilation par calibration (Dorigo et al 2007)

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

Plutôt bonne capacité du modèle à reproduire la dynamique de végétation
# Réponses des prairies à la sécheresse

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

<figure><img src="image_42.png" /></figure>
# Réponses des prairies à la sécheresse

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

* Comparaison des capacités de résilience et résistance entre modalités de gestion

* Test du rôle de la diversité végétale sur les capacités de résilience et résistance « in natura ».

* Impact des sécheresses sur la structure des communautés

<figure><img src="image_44.png" /></figure>
# Diversité Taxonomique des prairies
<figure><img src="image_45.png" /></figure>

<figure><img src="image_46.png" /></figure>
<figure><img src="image_47.png" /></figure>

* 415 mesures dans 83 parcelles,

* Toutles dates entre 2017-08-29 et 2018-12-02

* M. Fauvel, M. Lopes, T. Dubo, J. Rivers-Moore, P.-L. Frison, N. Gross, A. Ouin, *Prediction of plant diversity in grasslands using Sentinel-1 and -2 satellite image time series*, **Remote Sensing of Environment**,

<figure><img src="image_48.png" /></figure>
<table><thead><tr><th>Data</th><th>Variable</th><th>Method</th><th>r²</th><th>σ<sub>r²</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>R IR</td><td>Simpson</td><td>RF</td><td>0.45</td><td>0.13</td></tr><tr><td>R IR</td><td>Shannon</td><td>RF</td><td>0.43</td><td>0.13</td></tr><tr><td>S2</td><td>Color Diversity</td><td>RF</td><td>0.40</td><td>0.08</td></tr><tr><td>S1 S2</td><td>Richness</td><td>KRidge</td><td>0.34</td><td>0.15</td></tr><tr><td>S1 S2</td><td>Insect Dependence</td><td>KRidge</td><td>0.32</td><td>0.15</td></tr><tr><td>S1 S2</td><td>Richness Flowers</td><td>KRidge</td><td>0.32</td><td>0.16</td></tr><tr><td>S1 S2</td><td>Reward Indice</td><td>GP RBF</td><td>0.32</td><td>0.20</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_49.png" /></figure>
<figure><img src="image_50.png" /></figure>

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

<figure><img src="image_55.png" /></figure>
<figure><img src="image_56.png" /></figure>

<figure><img src="image_57.png" /></figure>
<figure><img src="image_58.png" /></figure>

<figure><img src="image_59.png" /></figure>

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

<figure><img src="image_63.png" /></figure>
<figure><img src="image_64.png" /></figure>

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

<figure><img src="image_69.png" /></figure>
<figure><img src="image_70.png" /></figure>

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

<figure><img src="image_75.png" /></figure>
<figure><img src="image_76.png" /></figure>

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

<figure><img src="image_79.png" /></figure>

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

<figure><img src="image_81.png" /></figure>
<figure><img src="image_82.png" /></figure>
<figure><img src="image_83.png" /></figure>

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

<figure><img src="image_87.png" /></figure>
## Distribution of the predicted Simpson index

Fallow (≤ 5 years)

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

Fallow (≥ 6 years)

<figure><img src="image_89.png" /></figure>

Permanent grassland

<figure><img src="image_90.png" /></figure>

Long rotation meadow (≥ 6 years)

<figure><img src="image_91.png" /></figure>

Temporary grassland

<figure><img src="image_92.png" /></figure>

Pastoral surface (grass resources)

<figure><img src="image_93.png" /></figure>
Estimation de la période potentielle de Fauches
<figure><img src="image_94.png" /></figure>

<figure><img src="image_95.png" /></figure>

* 8 sites observés (03, 14, 15, 25, 37, 39, 43, 71) : 2265 parcelles

* Passages hebdomadaires : Dates d'observation de la Fauche

* Draft : https://hal.inrae.fr/hal-04281905

<figure><img src="image_96.png" /></figure>
Validation statistique

<figure><img src="image_97.png" /></figure>

<figure><img src="image_98.png" /></figure>
<figure><img src="image_99.png" /></figure>

<figure><img src="image_100.png" /></figure>
<figure><img src="image_101.png" /></figure>

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

<figure><img src="image_103.png" /></figure>
Conclusions
* Du travail encore pour diversité et/ou structure des communautés végétales que ce soit par satellite ou drone.

* Fort potentiel de sentinel pour caractériser la phénologie des prairies (utile pour divers objectifs de recherche)

* Besoin de structurer la communauté INRAe (experts, utilisateurs) autour de l'objet prairie.
Réseaux d'animation INRAe

* Prairie : Nicolas Gross & Clélia Sirami

* Télédetection : Mathieu Fauvel & Anne Richer-de-Forges

https://reseau-teledetection.hub.inrae.fr/
Ce document est mis à disposition selon les termes de la licence Creative Commons « Attribution –
Partage dans les mêmes conditions 4.0 International ».

<figure><img src="image_104.png" /></figure>

<figure><img src="image_105.png" /></figure>