Les synergies de la télédétection optique par drone et satellite : changement d’échelle et application à la conservation des prairies humides

UAV and satellite synergies for optical remote sensing : scaling up and application to wetland conservation

• Auteur / Autrice : Émilien Alvarez-Vanhard
• Direction : Thomas Houet, Thomas Corpetti
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Geographie
• Date : Soutenance le 25/10/2021
• Etablissement(s) : Rennes 2
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sociétés, temps, territoires (Angers)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Littoral, environnement, télédétection, géomatique (Rennes 2)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Littoral- Environnement- Télédétection- Géomatique UMR 6554 / LETG
• Jury : Président / Présidente : Anne Puissant
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Cendrine Mony, Simon Gascoin, Charlotte Pelletier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Xavier Briottet, Hervé Piégay

Mots clés

Mots clés contrôlés

Inondations

Cartographie

Habitat (écologie)

Fusion multicapteurs

Imagerie hyperspectrale

Télédétection

Mots clés libres

Télédétection multi-source

Démélangeage spectral

Fusion de données

Cartographie d’habitats

Dynamiques d’inondation

Multi-source remote sensing

Spectral unmixing

Data fusion

Habitats mapping

Flood dynamics

Résumé

La technologie drone est une nouvelle source de données de télédétection qui offre de nouvelles perspectives aux sciences de l’observation de la Terre. Elle permet un nouveau régime d’observation flexible et à très haute résolution spatiale qui apparaît comme complémentaire à celui des systèmes satellitaires et favorise l’application du changement d’échelle. Cette thèse a pour objectif d’évaluer l’apport des complémentarités entre drone et satellite pour le suivi des prairies humides - des milieux à fort enjeux écologiques et économiques. Pour cela, les principales synergies entre les données drone et satellite ont été identifiées dans la littérature scientifique. Un jeu de données multi-sources et multi-échelles alliant observations drone, satellitaires et in-situ a été constitué sur le site de la réserve régionale du marais de Sougéal, France. Ainsi, deux synergies adaptées au changement d’échelle - la "calibration de modèle" et la "fusion de données" - ont été appliquées à la cartographie de la structure des prairies humides - la distribution des communautés végétales et les dynamiques d’inondation. Les résultats montrent que le drone apporte une information sur la structure spatiale fine qui est utile pour dépasser les effets de pixels mixtes présents dans les don-nées satellitaires. Par ailleurs, ces synergies facilitent la réalisation de représentations cartographiques qui intègrent la nature graduelle des milieux de prairies humides.

Unmanned aerial vehicles (UAV) are a new source of remote sensing data that offers new perspectives to Earth observation sciences. It allows a new flexible and very high spatial resolution observation regime that appears to be complementary to that of satellite systems and supports the application of the downscaling. The objective of this thesis is to evaluate the contribution of complementarities between UAV and satellite for the monitoring of wet grasslands - environments with high ecological and economic stakes. To this end, the main synergies between drone and satellite data have been identified in the scientific literature. A multi-source and multiscale dataset combining drone, satellite and in-situ observations has been established on the site of the Sougéal marsh regional reserve, France. Thus, two synergies adapted to the downscaling - "model calibration" and "data fusion" - have been applied to the mapping of wet grassland structure - plant community distribution and flooding dynamics. The results show that the UAV provides fine spatial structure information that is useful to overcome the mixed pixel effects present in satellite data. Furthermore, these synergies facilitate the production of map representations that take into account the gradual character of wet grassland environments.