Évaluation de la biomasse et du stockage de carbone dans les plantations de Para rubber dans l'Est de la Thaïlande par l'utilisation de l'objet en fonction de la classification des données du satellite THAICHOTE

Estimation of Biomass and Carbon Stock in Para rubber Plantation in East Thailand Using Object-based Classification from THAICHOTE Satellite Data

• Auteur / Autrice : Kitsanai Charoenjit
• Direction : Pascal Allemand, Pierpaolo Zuddas
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géosciences, ressources naturelles et environnement
• Date : Soutenance le 18/06/2015
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Géosciences, ressources naturelles et environnement (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des sciences de la Terre de Paris (2009-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bruno Galbrun
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Delacourt, Bernard Riéra

Mots clés

Mots clés contrôlés

Sciences de la Terre

Teneur en carbone

Hevea brasiliensis

Mots clés libres

Estimation de stockage de carbonne

Objet en fonction de l'utilisation

Plantation de Para rubber

Satellite THAICHOTTE

Bassin de Mae num Prasae

Carbon stock estimation

Object based classification

Résumé

Cette étude a été effectuée pour améliorer l'efficacité des mesures de stockage de carbone par des techniques de télédétection dans les plantations de Para rubber (Hevea brasiliensis) en Thaïlande. Les estimations des méthodes actuelles de stockage de carbone s’opèrent à l’aide de la classification classique basée sur le système des pixels basée sur des images de moyenne résolution et produit donc des résultats d’une grande incertitude. En revanche, dans cette étude, la méthode utilisée est basée sur des images de très haute résolution provenant du satellite THAICHOTE, associés à des mesures sur le terrain, dans le bassin de Mae num Prasae. L’utilisation de l'objet en fonction des classifications, les plantations cartographiées, leur âge et leur circonférence ont été estimées à partir d'un modèle paramétrique dérivé de données spectrales, de texture et 3D. L'étude propose une information de texture plus utile que l'information spectrale pour capturer l’architecture des arbres du couvert et donc l'âge de la canopée. Un spectrale de Global Environment Monitoring (GEMI) et quatre texturales de Homogeneity, Dissimilarity, Contrast et Variance ont été utilisées dans l'ajustement du modèle (régression R2 = 0,87) pour estimer la circonférence et l'âge des arbres tandis que le Canopy Height Model (CHM) de 3D n’était pas autorisée pour construire l'information de classement d'images. Environ 154 km2 des 232 km2 de la zone étudiée sont couverts par des plantations. La quantité totale de la biomasse et des stocks de carbone s’élève à 2,23 mégatonnes et 0,99 mégatonnes C, respectivement avec une incertitude de 11%. En 2011, la superficie totale séquestrée était de 121 tCO2 par des plantations.

This study explored to the improve efficiency of measurements of carbon stock by remote sensing techniques on Para rubber (Hevea brasiliensis) plantations in East Thailand. Current methods of carbon stock estimations use classical pixel based classification on middle-resolution images and thus produce results with a large uncertainty. In this study, the method use very high resolution images from the THAICHOTE satellite, associated to field measurements to estimates the carbon stock and its evolution in the Mae num Prasae watershed. Using object based classifications, the plantations have been mapped and their age and girth have been estimated from a parametric model derived from spectral, textural, 3D information and field data. The results of this study show that these data can be used to map Para rubber plantation and distinguish age classes of trees in the plantations. The study propose that textural information is more useful than spectral information to capture tree canopy architecture and thus the age of the canopy. One spectral of Global Environment Monitoring (GEMI) and four textural information of Homogeneity, Dissimilarity, Contrast and Variance were used in the fit model (multiple linear regression R2=0.87) for estimating the Para rubber tree girth and age while the 3D information (canopy height model: CHM) was not appropriated to build the image classification information. Around 154 km2 of the 232 km2 of the studied area are covered by Para rubber plantations. The total amount of biomass and carbon stocks are 2.23 Megatons and 0.99 Megatons C respectively with uncertainty of 11%. In 2011, the total area sequestered 121 tCO2 by Para rubber plantations.