Suivi des dynamiques phénologiques des arbres d'alignement en ville pour détecter leur stress à l'aide d'images SENTINEL-2
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Suivi des dynamiques phénologiques des
arbres d’alignement en ville pour détecter
leur stress à l’aide d’images SENTINEL-2
K. Adeline 1, C. Granero Belinchon 1, A. Lemonsu 2, X.
Briottet 1
1 ONERA-DOTA, Université de Toulouse, FR-31055 Toulouse, France
2 CNRM, Université de Toulouse, France
Contexte: présence de l’arbre en ville
Services
écosystémiques
Vers une ville
plus durable et Services écosystémiques
verte @planteurs-volontaires
Milieux urbains
contraints, pressions
anthropiques et
climatiques
Santé des @arbre-en-ville
trames vertes
arborées en
danger
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Moyens et objectif
Comment évaluer et suivre l’état de santé des arbres en ville ?
v Les études de terrain par les services de la mairie ou des experts sont coûteuses en temps et en
ressources, et sont ponctuelles -> bonne alternative: utilisation de données de télédétection
v Besoins:
q D’étudier une variable de la végétation sensible à sa santé et son évolution
q D’avoir une haute répétitivité temporelle
q D’avoir une résolution spatiale adaptée aux spécificités des milieux urbains
q D’avoir des données accessibles gratuitement
v Étude de la phénologie avec l’analyse de séries temporelles d’Indices spectraux de Végétation (VI)…
à partir de données satellitaires
q AVHRR, MODIS, série Landsat phénologie
q SPOT, RapidEye, WorldView, Pléiades
q Sentinel-2, Venµs
v Peu d’études en milieux urbains
q Impact des pixels mixtes Cas le plus simple:
q Problème de recalage arbres d’alignement
entre dates, …
But: élaborer une nouvelle méthode adaptée aux milieux
urbains pour étudier la phénologie arborée avec des
données Sentinel-2
Zhang et al., 2001
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Site d’étude et données
v Platanes dans la ville de Toulouse: 5 zones étudiées avec conditions environnementales variées,
entre 2 et 4 rangées d’arbres, diamètre de couronnes entre 5 et 30m
v Images SENTINEL-2A et B en 2018 (première année complète avec des images tous les 5 jours)
v Données de la station météorologiques (« MS ») METEOPOLE-FLUX de Météo France:
rayonnement descendant, précipitations, température de l’air, et humidité du sol
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Zones étudiées pour les platanes d’alignement
1 - Brienne 2 – Midi Int 3 – Midi-Ext 4 - JGuesde 5 - FVerdier
Localisation Canal de Brienne Canal du Midi Canal du Midi en Avenue Jules Boulevards F.
dans la ville zone péri-urbaine Guesde Verdier-Carnot-
Strasbourg
Revêtement Eau / herbe / sable / asphalte Matériaux imperméables (asphalte..)
Evaluation + + - +++ ++
qualitative des Canyon urbain, Canyon urbain, Absence de Canyon urbain, Canyon urbain,
stress éventuels pollution, UHI* pollution, UHI* canyon urbain et pollution, UHI*, pollution, UHI*,
impact limité UHI, loin source d’eau loin source d’eau
pollution et stress**
* îlots de chaleur urbain
** arbres en mauvaise santé dû à une
altération du système racinaire +
changement du sol (travaux pour le
tramway 2011-2013): informations du
service des espaces verts de la ville
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Images Sentinel-2
v Téléchargement des images sur la plateforme THEIA au niveau L2A (réflectances en bas de
l’atmosphère)
q 37 images disponibles en 2018
q 20 exploitables (suppression des images avec un contenu nuageux trop important ou ne comprenant
pas les zones d’intérêt)
v Deux indices spectraux de végétation sont étudiés
q NDVI: Normalized Difference Vegetation Index (Rouse et al., 1973) corrélé à la densité foliaire (LAI), la
fraction de végétation « verte » et le taux en pigments chlorophyllien (Cab)
q NBR: Normalized Burn Ratio (Key et al., 2006) corrélé au LAI et au contenu foliaire en eau (EWT)
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Méthodologie: étapes préliminaires
1. Définition manuelle de masques sur les 5 zones d’intérêt en utilisant les images SENTINEL-2 et une
image plus résolue spatialement (type images libres de droit sur QGIS) durant la période où la végétation
a atteint sa période de maturité
2. Calcul des indices de végétation (NDVI et NBR) sur chaque pixel contenu dans les 5 masques sur
toutes les images SENTINEL-2 de l’année 2018
q Création d’une série temporelle par pixel: !"# 0
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Méthodologie: classification des pixels purs de végétation
3. Application d’une classification non supervisée pour chaque pixel basée sur l’ajustement itératif et
pondéré des séries temporelles avec une fonction double logistique (fixée a priori, notée « D.-L. »)
3.1 Génération de la série temporelle !"# 1 à VImax
partir de celle initiale !"# 0 en appliquant D.-
L. (initialisation de 6 paramètres libres): ms / mA(pentes)
3.2 Calcul de poids $# à chaque date de !"# 1
pour favoriser celles ayant les valeurs de VI VImin Fonction D.L.
les plus fortes afin de minimiser les effets de
pixels mixes
avec
S A
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Méthodologie: classification des pixels purs de végétation
3. Application d’une classification non supervisée pour chaque pixel basée sur l’ajustement itératif et
pondéré des séries temporelles avec une fonction double logistique (fixée a priori, notée « D.-L. »)
3.3 Démarche itérative calculant !"# k à l’itération k (en recalculant les 6 paramètres libres de D.-L.) qui
s’arrête quand le critère suivant est minimal:
: pixel pur de végétation
puis définition arbitraire de 2 seuils pour la classification: : pixel mixte
: pixel sans végétation
3.4 Application d’une condition supplémentaire: seuls les pixels durant la période de maturité qui ont une
valeur moyenne de VI comprise dans l’écart-type de l’ensemble des pixels du masque sont conservés
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Résultats: classification des pixels purs de végétation
Illustration pour la zone « Brienne »
v Nombre de pixels purs plus important pour NDVI (41,2% sur 918 pixels) que pour NBR (28,8% sur 229
pixels) durant la période de maturité: en cause la résolution spatiale
10/18 K. Adeline & C. Granero Belinchon – TEMU – 30-31 Janvier 2020Résultats: classification des pixels purs de végétation
Illustration pour les 5 zones d’étude
v Variations phénologiques cohérentes mais différentes entre zones
v Bonne suppression des pixels mixtes: reste une grande variation des VIs en hiver (ex: FVerdier)
11/18 K. Adeline & C. Granero Belinchon – TEMU – 30-31 Janvier 2020Méthodologie: construction des courbes phénologiques
4. Application d’un filtre de Savitzky-Golay pondéré et itératif (noté « S.-G.») sur les pixels purs
4.1 Génération de la série temporelle !"# 1,filt à partir de celle
initiale !"# 0 en appliquant S.-G. (initialisation de 2 paramètres
libres, i.e. la largeur du filtre (q) et le degré du polynôme (p))
4.2 Calcul de poids (même stratégie que dans l’étape 3) et
génération de la série !"# 1,ts
4.3 Démarche itérative sur !"# 1,ts pour minimiser le même critère
que dans l’étape 3 en changeant les valeurs des 2
paramètres libres de S.-G.: génération de la série finale !"# fin
12/18 K. Adeline & C. Granero Belinchon – TEMU – 30-31 Janvier 2020Résultats: construction des courbes phénologiques
Illustration pour la zone « Brienne »
Pixels Purs Mixtes Non végétation
Valeurs VI Les plus hautes intermédiaires Les plus basses
Écart-type par date La plus faible forte forte (bruit)
Commentaires Élimination des Variations de la valeur Problèmes de recalage
variations brutale des moyenne proches de entre dates, fraction de
valeurs de VI celle des pixels purs végétation, etc.
13/18 K. Adeline & C. Granero Belinchon – TEMU – 30-31 Janvier 2020Méthodologie: critères pour suivre les dynamiques
phénologiques
Critères annuels Critères intra-annuels
DiffA
SIVI
v VImax v SIVI: pente négative de la courbe VI au début
v Greenperiod: aire normalisée de la période de d’une période « stressée » (définie comme « un
maturité (en bleu sur la figure) changement dans la concavité de la courbe »)
v SOS/PS/EOS: Start/Peak/End Of Season v DiffA: aire normalisée entre la courbe VI et la
q Indices 20/50/90: 20/50/90% de l’amplitude droite joignant le début et la fin de la période
maximale du VI stressée
14/18 K. Adeline & C. Granero Belinchon – TEMU – 30-31 Janvier 2020Résultats: critères pour suivre les dynamiques
phénologiques
Comparaison entre la génération d’une série temporelle VI avec notre méthode utilisant Savitzky-
Golay (« S.-G. ») et celle traditionnelle avec une fonction imposée, ici Double Logistique (« D.-L. »)
v Critères annuels
S.-G. D.-L.
q Les valeurs VImax et Greenperiod sont plus
fortes pour les arbres proches de canaux que
ceux présents sur les avenues: même ordre
de classification pour les 5 zones à la fois
pour les 2 méthodes S.-G. et D.-L. et
NDVI/NBR
q Pas de différences entre zones pour les
critères SOS/PS/EOS
v Critères intra-annuels S.-G. D.-L.
q Seul S.-G. peut faire cette analyse
q 2 périodes de « stress » identifiées:
commençant à la fin juin et entre la fin juillet
et septembre
q Pour NDVI et les 2 critères, les arbres les
moins et les plus « stressés » sont
respectivement Midi Ext et Brienne
q Les critères avec NBR semblent moins
affectés par ces périodes de « stress »
15/18 K. Adeline & C. Granero Belinchon – TEMU – 30-31 Janvier 2020Résultats: influence des conditions climatiques sur les
courbes phénologiques
v Les 2 périodes de « stress » (traits verticaux noirs pointillés) correspondraient à :
q une augmentation de la température journalière maximale,
q une augmentation du rayonnement total incident,
q une diminution des précipitations (sur plusieurs jours),
q une diminution de l’humidité des sols à la surface qui s’atténue avec la profondeur
16/18 K. Adeline & C. Granero Belinchon – TEMU – 30-31 Janvier 2020Conclusions et perspectives
Nouvelle méthode adaptée aux milieux urbains pour suivre les variations phénologiques d’arbres
d’alignement éventuellement reliées à un « stress » avec des données Sentinel-2
v Apports:
q Classification des pixels purs de végétation: problème récurrent en milieux urbains pour s’affranchir
des problèmes de recalage, d’ombres, d’impact du type de sol, etc.
q Reconstruction de séries temporelles de VI basée sur le filtre Savitzky-Golay permettant d’étudier des
variations intra-annuelles de la phénologie: ce qui n’est pas possible avec un filtre simple avec des
fonctions prédéfinies a priori (comme la fonction double logistique)
q Discrimination de l’hétérogénéité des phénologies rencontrées sur 5 zones d’arbres d’alignement:
impact de l’environnement (proximité source en eau, canyon urbain)
q Identification de périodes de « stress » en été reliées à des changements de conditions
météorologiques
v Travaux futurs:
q Application de la méthode sur des données Sentinel-2 à plusieurs années et des données Venµs
q Trouver des relations empiriques entre les variations des VIs et les variations de propriétés bio-
physico-chimiques de la végétation (LAI, Cab, EWT) afin d’avoir une évaluation quantitative et une
meilleure identification du type de « stress », en utilisant un code de transfert radiatif
17/18 K. Adeline & C. Granero Belinchon – TEMU – 30-31 Janvier 2020Merci ! Des questions ? Toutes les illustrations sont extraites de l’article suivant: C. Granero Belinchon, K. Adeline, A. Lemonsu and X. Briottet, New methodology for monitoring phenological dynamics of urban trees with Sentinel-2 imagery: a case study with London planes in Toulouse, France, over the year 2018, in revisions in Remote Sensing 18/18 K. Adeline & C. Granero Belinchon – TEMU – 30-31 Janvier 2020
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