Full text: Mesures physiques et signatures en télédétection

CONSTRUCTION DE MODELES MULTISPECTRAUX POUR MILIEUX 
HETEROGENES : APPLICATION AU LAI 
GREGOIRE H. Caroline, RAFFY Marcel 
GSTS, B.P. 20. 23, rue du Loess, Strasbourg cedex 
RESUME 
La plupart des modèles élaborés en télédétection qui relient un paramètre de surface à une mesure mono ou 
multispectrale sont définis et validés à l'échelle locale (ou in situ) en supposant le milieu homogène. Or, l'application 
de ces modèles à l'échelle satellitaire concerne des pixels, par nature, hétérogènes. L'objet de ce travail est de proposer 
une méthode dite "spatialisée" afin de pallier les erreurs introduites par ce changement d'échelle. Cette méthode, 
fondée sur les résultats généraux de Rafify (1992) est élaborée à partir d'un nombre quelconque de modèles validés sur 
milieux homogènes et de la connaissance du domaine spectral in situ. Nous donnons les bornes des valeurs possibles 
in situ du paramètre que l'on cherche à calculer in situ à partir de la seule mesure globale L. De plus, nous proposons 
un modèle spatialisé. Une application est menée avec le modèle LAI/NDVI sur une simulation de scène satellitaire 
composée de feuillus, conifères, eau et sol nu. Cette nouvelle méthode, valable quel que soit le modèle envisagé, le 
milieu étudié et son hétérogénéité, s’avère robuste et numériquement satisfaisante. 
ABSTRACT 
Most of the models of remote sensing link a ground parameter to one or more radiometric measurements. These 
models are defined and validated at local scale considering homogeneous surfaces. But, the application of these 
models at the satellite scale concernes pixels, which are always heterogeneous. The aim of this work is to propose a 
method, called spatialized method, which reduces the errors introduced by a change of scale. This method, based on 
the general results of Raffy (1992) needs the understanding of the models validated on the homogeneous surfaces 
constituting the pixel and the knowledge of local the spectral domain. The bounds of all the possible in situ actual 
value are given on each pixel. A spatialized model is proposed. An application to the LAI/NDVI model is given with a 
simulated landscape, in which deciduous trees, conifers, bare soil and water are represented. This new method, valid 
for any models, surfaces and heterogeneities, appears to be accurate in the large majority of cases. 
MOTS CLEFS : hétérogénéité, indice foliaire, modèles multispectraux, NDVI, résolution spatiale, SPOT. 
1 - INTRODUCTION 
Dans ce travail, on entend par modèles des relations entre un paramètre de surface, attaché à une mesure de terrain et 
une ou plusieurs luminances mesurées par radiométrie dans différentes longueurs d’ondes. Ces modèles sont, jusqu'à 
présent, toujours élaborés à une échelle assez fine, appelée ici échelle locale, pour considérer le milieu observé in situ 
comme homogène. Ainsi, pour les modèles concernant des paramètres associés à la végétation, comme le LAI, le 
NDVI, la fraction du PAR absorbé (Grégoire et Rafly 1994), on suppose le milieu constitué d'une seule espèce 
végétale. Les modèles ainsi construits sont validés pour chaque type de végétation donné. 
L'application et l'utilisation de ces modèles est étendue au calcul de paramètres de surface sur des 
milieux hétérogènes, mosaïques d'éléments constituant le paysage. La résolution des capteurs étant supérieure à un 
seuil d'homogénéité fixé, les mesures satellitaires disponibles caractérisent généralement des zones hétérogènes. Or, 
bien que les modèles établis sur milieux homogènes ne soient, a priori, pas valables sur milieux hétérogènes, la mise 
en oeuvre de ces premiers est conduite à l'échelle satellitaire, faute de mieux. Cela induit donc un écart entre la valeur 
du paramètre calculé par le modèle et la valeur in situ cherchée. Une première partie de ce travail consiste donc à 
étudier cet écart, appelé erreur de spatialisation. 
D'autre part, si différents modèles, destinés à calculer le même paramètre, sont conçus et adaptés à 
différents milieux homogènes, quel modèle appliquer pour un pixel hétérogène ? Un deuxième aspect de ce travail est 
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