Cartographie de l'occupation du sol agricole à la Réunion utilisation d'images gratuites et de logiciels libres

Dupuy Stéphane, Londoño Villegas Mónica María, Lebourgeois Valentine, Le Maire Guerric, Tran Annelise, Gaetano Raffaele. 2017. Cartographie de l'occupation du sol agricole à la Réunion utilisation d'images gratuites et de logiciels libres. . s.l. : s.n., 2 p. Rencontres Géomatique de La Réunion (RGR2017), Saint-Pierre, Réunion, 16 Novembre 2017/16 Novembre 2017.

Résumé : De grands changements sont intervenus récemment en matière d'accès aux données satellites d'observation de la terre. Aujourd'hui la problématique n'est plus tant l'accès aux images que leur exploitation. Dans ce contexte l'UMR TETIS travaille au sein du Centre d'Expertise Scientifique Occupation des Sols du pôle THEIA pour la mise au point de méthodes de cartographie de l'occupation du sol adaptées aux contextes des pays du Sud. Ces travaux sont réalisés dans le cadre de l'initiative internationale GEO-GLAM (GEO- Global Agricultural Monitoring) en lien avec le réseau JECAM (Joint Experiment for Crop Assessment and Monitoring), au sein duquel le Cirad gère des sites d'étude dans plusieurs pays tropicaux. Compte tenu des besoins en information de l'occupation du sol agricole à la Réunion, nous avons testé une nouvelle méthode pour cartographier les principales cultures à l'échelle de l'ile. La méthode consiste en l'utilisation conjointe d'une image à Très Haute Résolution Spatiale Spot6/7 et de séries temporelles d'images à Haute Résolution Spatiale Sentinel-2 et Landsat-8 dans une approche de classification combinant OBIA et fouille de données Ran-dom Forest entrainée par une base de données d'apprentissage collectées in situ. Afin de rendre la méthode plus facilement reproductible, son implémentation est réalisée avec des outils libres (Orfeo Toolbox, R, Python). La classification, réalisée sur la période janvier 2016 - juillet 2017, est fournie à différents niveaux de nomenclature. La précision globale obtenue au niveau le plus détaillé (24 classes) est de 87 %. Les cultures majoritaires (canne à sucre et prairies) obtiennent les meilleures précisions (f-scores de 95 % et 88 %). Ces résultats prometteurs permettent d'envisager la mise à disposition pour la communauté des utilisateurs d'une chaîne de traitement opérationnelle de cartographie d'occupation du sol exploitant la complémentarité des nouveaux capteurs multi spectraux disponibles.

Mots-clés libres : Télédétection, Spot6/7, Sentinel-2, Landsat-8, Approche objet, Orfeo ToolBox, R, Python

Classification Agris : U30 - Méthodes de recherche
P31 - Levés et cartographie des sols

Auteurs et affiliations

• Dupuy Stéphane, CIRAD-ES-UMR TETIS (REU) ORCID: 0000-0002-9710-5364
• Londoño Villegas Mónica María, Université Paul Valéry (FRA)
• Lebourgeois Valentine, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA)
• Le Maire Guerric, CIRAD-PERSYST-UMR Eco&Sols (BRA) ORCID: 0000-0002-5227-958X
• Tran Annelise, CIRAD-BIOS-UMR ASTRE (REU) ORCID: 0000-0001-5463-332X
• Gaetano Raffaele, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/586091/)

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