Estimating vegetation traits of mediterranean open canopies using imaging spectroscopy
Estimation de traits de végétation de canopées ouvertes méditerranéennes par télédétection hyperspectrale
Résumé
Due to increasing climatic and anthropic pressures, the Mediterranean ecoregions, that are recognized plant biodiversity hotspots, are some of the most endangered ecosystems. Airborne and satellite remote sensing methods, which can provide information about large landscapes in a regular fashion, are most adapted for a future global monitoring. However, difficulties arise when retrieving information from open forests, largely distributed in the Mediterranean-climate regions, as the contribution of tree crowns to the measured radiative signal is limited. This thesis aims at developing method for the estimation of vegetation traits of open canopies, when field knowledge is insufficient to calibrate regression models. Initially, 18 m GSD airborne hyperspectral images were considered. First, using the DART model, a simplified modeling, with a flat lambertian ground and ellipsoidal tree crowns, was identified as suitable for physically-based estimations of LAI and leaf pigment contents. Then, exploratory works were undertaken to identify a method to estimate EWT and LMA with acceptable accuracy, first by considering refinements in the sampling schemes, then by assessing the effects of the 3D modeling on trees' radiative behavior. Finally, the findings were used to estimate all multiple vegetation traits (gap fraction, leaf chlorophyll and carotenoid contents, EWT, LMA) from synthetic hyperspectral satellite images at 8 an 30 m GSD using a hybrid method. This thesis had demonstrated that physically-based and hybrid methods were adequate for the estimation of multiple canopy and leaf traits from hyperspectral satellite images of open canopies in an operational context, using little if any a priori knowledge. To consolidate the results, efforts are required to test the methods over more various sites that would present a higher diversity in terms of traits, trait variation ranges, or species. Moreover, identifying methods that would work for periods during which the understory is photosynthetically active would be necessary to allow for a global monitoring over the complete annual phenological cycle.
Les pressions climatiques et anthropiques croissantes font des écorégions méditerranéennes, des réservoirs exceptionnels de biodiversité, certains des écosystèmes les plus menacés. Les méthodes de télédétection aéroportée et satellitaire, qui peuvent permettre d'obtenir des estimations sur de vastes étendues de façon régulière, sont particulièrement adaptée aux futurs efforts globaux de suivi de la biodiversité végétale. Cependant, de nombreuses difficultés survienne quand les écosystèmes imagés sont composés de canopées ouvertes, particulièrement présentes dans les régions au climat méditerranéen.
Cette thèse a pour objectif de développer des méthodes d'estimation de traits de végétation de canopées ouvertes, quand les connaissances terrains sont insuffisantes pour directement calibrer des modèles de régression. Initialement, des images aéroportées acquises avec un GSD de 18 m ont été utilisées. En utilisant le modèle DART, une modélisation simplifiée des forêts, avec des couronnes ellipsoïdales et un sol plat lambertien, a été démontrée suffisante pour réaliser des estimation de LAI et de contenus en pigments foliaires par méthode physique. Ensuite, des travaux exploratoires ont été menés pour identifier une méthode permettant d'estimer EWT et LMA de façon satisfaisante, tout d'abord en considérant des raffinements dans les pas d'échantillonnages utilisés pour générer les bases de données, puis en évaluant l'influence de la modélisation en 3D au sein de DART sur les propriétés radiatives des arbres. Enfin, les différents résultats ont été utilisés pour estimer plusieurs traits de végétation (fraction de trous, contenus foliaires en chlorophylles et caroténoïdes, EWT, LMA) à partir d'images hyperspectrales satellitaires synthétiques ayant des GSD de 8 m et 30 m en utilisant un méthode hybride.
Cette thèse a démontré que les méthodes physiques et hybrides étaient adéquates pour l'estimation de plusieurs traits de végétation à partir d'images hyperspectrales satellitaires ayant des GSD de 8 à 30 m dans un contexte opérationnel, n'utilisant que peu ou pas de connaissances a priori. Pour consolider les résultats, de plus amples travaux sont nécessaires pour tester ces méthodes sur différents écosystèmes qui présenteraient plus de diversité, et pour d'autres traits de végétation. De plus, identifier des méthodes d'estimation pour les périodes où le sous-bois est photosynthétiquement actif serait nécessaire pour suivre les forêts tout au long du cycle phénologique annuel.
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