Monitoring of the phenological dynamics of urban alignment trees to detect their stress using SENTINEL-2 images
Suivi des dynamiques phénologiques des arbres d'alignement en ville pour détecter leur stress à l'aide d'images SENTINEL-2
Résumé
In urban areas, green areas offer many ecosystem services, limit the increase of artificial surfaces, have a positive impact on the quality of the environment (especially air), the well-being of citizens and help the citiies to be more sustainable. However, urban trees represent a fragile biotope subject to increasing anthropogenic and climatic pressures. Thus, monitoring their health condition is a key indicator in order to ensure better protection of their habitat through environmental policies and a better selection of the most suitable species. The vegetation is traditionally characterized by seasonal or phenological variations during the year of some of its bio-physico-chemical properties such as LAI (leaf density), CAB (leaf chlorophyll pigments) and EWT (leaf water content) . A change in these phenological variations from one year to another can potentially explain a disturbance due to one or the combination of external stresses leading for example to early defoliation, yellowing of the leaves or water stress, characterized respectively by a decrease in LAI, CAB and EWT more or less in the short term. Multispectral satellite remote sensing, such as SENTINEL-2, is widely used in natural forest and agricultural environments to study and map these phenomena by constructing time series of vegetation indices (VIs) related to bio-physico-chemical properties. However, few studies have focused on urban areas, notably due to their very rugged 3D topography and the spatial resolution of satellite sensors which do not allow a tree crown to be the only one seeing in one pixel. One solution is to study alignment trees for their regular spatial geometry and a species of tree with crown dimensions of the same order of magnitude as spatial resolution. Consequently, a new method for processing time series of VIs for trees in urban areas has been developed. It has been applied to alignment plane trees in the city of Toulouse with various case studies of environmental stress (near a water source such as a canal or far from it, in the city center or in peri-urban areas) with SENTINEL-2 data for the year 2018. The method is first based on a first step to produce a classification of mixed and pure pixels of vegetation from the annual series of a VI. The second step is to apply filtering on this series on pure pixels. This filtering makes it possible to reduce the noise induced in the time series due to atmospheric variability and registration errors of the images between the different dates, without modifying the intra-annual information on the series. Then a final step calculates two categories of stress indicators: inter-annual and intra-annual. Among the first category, two indicators are capable of discriminating different stress conditions: the maximum value of the VI and the area under the phenological curve during the period when the tree keeps its leaves (for plane trees between May 1 and May 1 October). Other indicators seem to be less efficient: the values of VI on several dates during the year corresponding to different proportions of foliage for the tree (beginning / middle / end of leafing and senescence of the leaves). For the second category of indicators, two have been defined: the slope which measures the decrease in VI at the start of the stress period (to characterize the initial effect of stress) and the area integrated between the phenological curve during the period of stress and the true start / end of stress (to characterize the overall effect of the stress undergone). The tests were carried out with two VIs, the Normalized Difference Vegetation Index - NDVI linked to the LAI and CAB, and the Normalized Burn Ratio - NBR, linked to the EWT. The results show that it is possible to discriminate between the different stress scenarios of plane trees in Toulouse. The 'healthiest' plane trees are located near rivers and in peri-urban areas while the 'least healthy' trees are in the city center far from rivers in urban canyons. Prospects aim to link the quantitative phenological evolution of VIs with the quantitative phenological evolution of the bio-physico-chemical properties of vegetation by means of a canopy radiative transfer tool in order to have a better understanding of the state of urban tree vegetation over time.
Dans les milieux urbains, les trames vertes offrent de nombreux services écosystémiques, limitent l’augmentation des surfaces artificielles, ont un impact positif sur la qualité de l’environnement (notamment de l’air), le bien-être des citoyens et participent au caractère plus durable des villes. Néanmoins, les arbres en ville représentent un biotope fragile soumis à l’accroissement de pressions anthropiques et climatiques. Ainsi, le suivi de leur état de santé est un indicateur clé afin d’assurer une meilleure protection de leur habitat via des politiques environnementales et une meilleure sélection des espèces les plus adaptées. La végétation est traditionnellement caractérisée par des variations saisonnières ou phénologiques au cours de l’année de certaines de ses propriétés bio-physico-chimiques telles que le LAI (densité foliaire), CAB (pigments foliaires chlorophylliens) et EWT (contenu foliaire en eau). Un changement de ces variations phénologiques d’une année à l’autre peut potentiellement expliquer une perturbation due à un ou la combinaison de stress extérieurs menant par exemple à une défoliation précoce, un jaunissement des feuilles ou un stress hydrique, se caractérisant respectivement par une chute à plus ou moins court terme du LAI, CAB et EWT. La télédétection satellitaire multispectrale, telle que SENTINEL-2, est largement utilisée pour les milieux naturels forestiers et agricoles pour étudier et cartographier ces phénomènes en construisant des séries temporelles d’indices de végétation (VIs) reliées aux propriétés bio-physico-chimiques. Cependant, peu d’études se portent sur les milieux urbains du fait notamment de leur topographie 3D très accidentée et de la résolution spatiale des capteurs satellitaires ne permettant pas de résoudre uniquement la couronne d’un arbre. Une solution est d’étudier les arbres d’alignement pour leur géométrie régulière et une espèce d’arbre présentant des dimensions de couronne du même ordre de grandeur que la résolution spatiale. Par conséquent, une nouvelle méthode pour traiter des séries temporelles de VIs pour des arbres en milieux urbains a été développée. Elle a été appliquée sur des platanes d’alignement dans la ville de Toulouse avec différents cas d’étude de stress environnementaux (près d’une source d’eau telle qu’un canal ou éloigné, dans le centre-ville ou en zone péri-urbaine) avec des données SENTINEL-2 pour l’année 2018. La méthode repose d’abord sur une première étape permettant de produire une classification des pixels mixtes et purs de végétation à partir de la série annuelle d’un VI. La seconde étape consiste à appliquer un filtrage sur cette série sur les pixels purs. Ce filtrage permet de réduire le bruit induit dans la série temporelle dû aux variabilités atmosphériques et erreurs de registration des images entre les différentes dates, sans modifier les informations intra-annuelles sur la série. Puis une dernière étape calcule deux catégories d’indicateurs de stress : inter-annuel et intra-annuel. Parmi la première catégorie, deux indicateurs sont capables de discriminer différentes conditions de stress : la valeur maximale du VI et l’aire sous la courbe phénologique durant la période où l’arbre garde ses feuilles (pour les platanes entre le 1er mai et le 1er octobre). D’autres indicateurs semblent être moins performants : les valeurs de VI à plusieurs dates au cours de l’année correspondant à différentes proportions de feuillage pour l’arbre (début/milieu/fin de la feuillaison et de la senescence des feuilles). Pour la seconde catégorie d’indicateurs, deux ont été définis : la pente qui mesure la décroissance du VI au début de la période de stress (pour caractériser l’effet initial du stress) et l’aire intégrée entre la courbe phénologique durant la période de stress et la droite début/fin du stress (pour caractériser l’effet global du stress subi). Les tests ont été effectués avec deux VIs, le Normalized Difference Vegetation Index – NDVI relié au LAI et CAB, et le Normalized Burn Ratio – NBR, relié au EWT. Les résultats montrent qu’il est possible de discriminer les différents scénarios de stress des platanes sur Toulouse. Les platanes « les plus sains » sont situés proches des cours d’eau et en zone péri-urbaine tandis que ceux « les moins sains » sont en plein centre-ville loin des cours d’eau dans des canyons urbains. Des perspectives visent à relier l’évolution phénologique quantitative des VIs avec l’évolution phénologique quantitative des propriétés bio-physico-chimiques de la végétation au moyen d’un outil de transfert radiatif de canopée afin d’avoir une meilleure compréhension de l’état de santé de la végétation arborée urbaine au cours du temps.