Protocole de contrôle des détections de surfaces brûlées potentielles issues d’une chaîne de traitements d’images satellitaires haute résolution sur la Nouvelle-Calédonie.

Luis, Anne-Sophie (2018) Protocole de contrôle des détections de surfaces brûlées potentielles issues d’une chaîne de traitements d’images satellitaires haute résolution sur la Nouvelle-Calédonie. [Rapport de stage]

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Item Type: Rapport de stage
Creators: Luis, Anne-Sophie
Directeur de recherche: Paegelow, Martin
Divisions: UFR Sciences, Espaces, Sociétés > Département Géographie-Aménagement-Environnement
Diplôme: M2 Sciences Géomatiques en environneMent et Aménagement
Subjects: INFORMATIQUE MATHEMATIQUES TECHNOLOGIES > Informatique > Traitement des images
SCIENCES HUMAINES ET SOCIALES > Géographie
SCIENCES HUMAINES ET SOCIALES > Géographie > Cartographie
Uncontrolled Keywords: Incendie, chaîne de traitement automatisée, qualification, contrôle, sur-détection, persistance du signal, substrat
Mots-clés dans une autre langue: Wildfires, automated processing, qualification, control, over-detection, signal persistency, undergrowth
Abstract: La Nouvelle-Calédonie est considérée comme un « hot spot » de la biodiversité mondiale. Elle est composée d’espèces animales et végétales dont la survie est impactée par les changements infligés aux milieux naturels. La fréquence et l’ampleur des incendies représentent une des principales pressions sur son environnement. Afin de caractériser les impacts sur le territoire, l’Observatoire de l’environnement en Nouvelle-Calédonie a développé une chaîne de traitements de détection des surfaces brûlées exploitant des images satellitaires haute résolution. Le processus détecte les surfaces incendiées et trace leurs contours. L’utilisation des capteurs de Landsat 8 et Sentinel 2A et 2B permettent une revisite tous les 4 jours. Cependant, l’automatisation induit une part d’incertitude qu’il convient de gérer. Ce stage s’inscrit dans une volonté de contrôle les surfaces brûlées détectées, afin de qualifier les données produites et d’éliminer les éventuelles sur-détections. Le fort taux d’ennuagement et les sols cuirassés représentent les principales sources de perturbation pour les capteurs des satellites. L’ampleur des aberrations issues des détections de Landsat 8 a conduit à arrêter le contrôle pour ce satellite. La vérification des détections de Sentinel est passée par la comparaison avec d’autres sources de données sur les incendies, des règles ont été appliquées pour encadrer la validation. Ainsi, une classification dépendante du type de substrat majoritaire et du nombre de jours de différence entre les surfaces brûlées de Sentinel et les données extérieures sur les incendies a été construite. L’ensemble des 27029 détections de Sentinel ont été contrôlées, 90% représentant des surfaces brûlées avérées.
Résumé dans une autre langue: New Caledonia can be referred to as a worldwide biodiversity hotspot. And thus because of the presence in numbers of species, animal and plants alike, whose survival are threatened by the changes to their natural habitat. The frequency and the magnitude of wildfires is one the major sources of pressure on the environment. In order to characterize the impacts on the territory, the Observatoire de l’environnement en Nouvelle-Calédonie has developed a process to detect burnt areas using high-resolution satellite imagery. The process detects the burnt areas and draws their outlines. The information can be updated every four days using Landsat 8, Sentinel 2A and 2B sensors. However, automation induces a measure of uncertainty that needs to be dealt with. The aim of this internship was to control the detected burnt areas in order to qualify the produced data and remove the potential over-detections. The cloud coverage and crusted soil are factors that can influence detections. The level of aberration in the data for the Landsat 8 chain forced us to shutdown the control of this satellite. In order to diminish the uncertainty level, we had to cross the data with data on wildfires obtained from other sources. Rules were applied to make sure that the right criteria was obtained before validation. Thus, a classification based on the dominant geology and the number of days between detections from two different sources was created. All of the detection data from Sentinel have been controlled, 90% of which are proven burnt areas.
URI: http://dante.univ-tlse2.fr/id/eprint/6457