Methodological developments for monitoring the estimation of flammability indicators using airborne hyperspectral images in a Mediterranean forest context
Développements méthodologiques pour le suivi d'estimation d'indicateurs d'inflammabilité a l'aide d'images hyperspectrales aéroportées en contexte forestier méditerranéen
Résumé
Fire risk is a major concern for Mediterranean forests worldwide, due to climate change due to climate change and increasing human pressures. Fires in this ecoregion will intensify and become more frequent in the years to come, compromising the safety of populations and the preservation of these biodiversity hotspots. Hyperspectral imaging provides access to a number of access to a number of flammability indicators, including the key variable LFMC, linked to the water status of the living biomass, and its progeny. biomass, and its proxies linked to the health status of this biomass, such as LAI and leaf pigment concentrations leaf pigment concentrations [1]. Recent satellite sensors will enable these indicators to be monitored regularly indicators, but at varying spatial resolutions (10-30 m), not always resolving the scale of the tree, and including a including a significant portion of the undergrowth. This is the case of TGE (TreeGrass Ecosystems), which sometimes have low canopy fractions, with the difficulty of taking into account spatial and phenological (seasonal) variations in both tree and herb biomass. Some previous work [2] and ongoing work in the HyperMED project focus on periods when grass is senescent (e.g. summer and autumn). Future challenges are to deal with periods when both vegetation stages are simultaneously photosynthetic. simultaneously photosynthetically active (e.g. spring and late autumn) in order to have a complete multi-temporal monitoring. Indeed, [3] has shown that a low estimate of LFMC in spring is critical to to anticipate a high flammability potential during the year. Recently, [4] showed the impact of the high spectral variability of the herbaceous stage for different phenophases on the direct modelling of simulated canopy reflectance for the Sentinel-2 and CASI airborne sensors by combining the PROSAIL and FLIGHT radiative transfer codes. The aim is to continue this study, this time targeting the estimation of flammability indicators by inversion of the DART radiative transfer code, optimized to several vegetation stages. The first step will be to build on the work of the HyperMED project and the PHYTREE inversion tool, and to assess the performance obtained at the target dates for which a for which a dataset consisting of field validation measurements and AVIRIS-C airborne AVIRIS-C airborne images (18 m). The second step will be to compare this initial simplified modelling of the herbaceous stage (Lambertian flat surface) and several degrees of modelling complexity (turbid/surfacic environment fraction of holes, spectral variability) in order to obtain the most accurate estimates of flammability of flammability indicators. A compromise has to be found between the simplest possible 3D modelling as simple as possible and a reduced number.
Le risque incendie est une préoccupation majeure pour les forêts méditerranéennes à l’échelle mondiale à cause du changement climatique et de l’augmentation des pressions anthropiques. Les incendies de cette écorégion vont s’intensifier et devenir plus fréquentes dans les années à venir, compromettant la sécurité des populations et la préservation de ces « hotspots » de biodiversité. L’imagerie hyperspectrale permet d’avoir accès à un certain nombre d’indicateurs d’inflammabilité, dont la variable clé le LFMC relié à l’état hydrique de la biomasse vivante, et ses proxies reliés à l’état sanitaire de cette biomasse tels que le LAI et les concentrations en pigments foliaires [1]. Les récents capteurs satellitaires permettront d’avoir un suivi régulier de ces indicateurs, mais à des résolutions spatiales variées (10-30 m), ne résolvant pas toujours l’échelle de l’arbre et comprenant une portion non négligeable du sous-bois également. C’est le cas des écosystèmes TGE (Tree Grass Ecosystems) présentant parfois de faibles fractions de canopée, avec la difficulté de prendre en compte les variations spatiales et phénologiques (saisonnières) à la fois de la biomasse arborée et herbacée. Des travaux précédents [2] et en cours dans le projet HyperMED se portent sur les périodes où l’herbe est sénescente (e.g. été et automne). Les défis futurs sont de traiter les périodes pour lesquelles les deux étagesde végétation sont simultanémentphotosynthétiquement actives (e.g. printemps et fin d’automne) afin d’avoir un suivi multi-temporel complet. En effet, [3] a montré qu’une estimation faible du LFMC au printemps est critique pour anticiper un fort potentiel d’inflammabilité au cours de l’année. Récemment, [4] ont montré l’impact de la forte variabilité spectrale de l’étage herbacé pour différentes phénophases sur la modélisation directe de la réflectance de la canopée simulée pour les capteurs Sentinel-2 et aéroporté CASI en combinant les codes de transfert radiatif PROSAIL et FLIGHT. L’objectif est de poursuivre cette étude cette fois-ci en ciblant l’estimation des indicateurs d’inflammabilité par inversion du code de transfert radiatif DART, optimisé pour mieux modéliser plusieurs étages de végétation. Lapremière étape sera de reprendre les travaux du projet HyperMED et l’outil d’inversion PHYTREE et d’évaluer les performances obtenues aux dates visées pour lesquelles sont disponibles un jeu de données composées de mesures de validation terrain et d’images aéroportées AVIRIS-C (18 m). La deuxième étape sera de comparer cette première modélisation simplifiée de l’étage herbacé(surface plane lambertienne) et plusieurs degrés de complexification de modélisation (milieu turbide/surfacique, fraction de trous, variabilité spectrale) afin d’obtenir les meilleures précisions d’estimations des indicateurs d’inflammabilité. Il convient de trouver un compromis entre une modélisation 3D qu'on souhaite la plus simple possible et un nombre réduit de paramètres de modélisation à traiter.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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