Tropisco | Pertes de couverture forestière dans les forêts denses tropicales
Dans le cadre du projet SCO Tropisco, une méthode de détection des pertes de couverture forestière dans les forêts denses tropicales a été développée par une équipe réunissant le CESBIO et l’entreprise GLOBEO. Ce démonstrateur devrait déboucher sur une production THEIA régulière en 2025.
- données source Sentinel-1, à partir de 2018 et en continu.
- résolution 10 m. La taille des plus petites détections est de 0,1 hectare (correspondant à dix pixels Sentinel-1).
- résolution temporelle : hebdomadaire

La figure a été effectuée avec l’aide de Simon Gascoin et Maylis Duffau
Licence
Ressources
La visualisation des résultats est disponible sur une plateforme webGIS dédiée pour les huit zones test (Guyana, le Suriname, la Guyane, le Gabon, le Vietnam, le Laos et le Cambodge) : https://www.tropisco.org
Références
- Méthode : Bouvet, A., Mermoz, S., Ballère, M., Koleck, T., & Le Toan, T. (2018). Use of the SAR shadowing effect for deforestation detection with Sentinel-1 time series. Remote Sensing, 10(8), 1250. https://doi.org/10.3390/rs10081250
- Mises à jour de la méthode et résultats au Vietnam, Laos et Cambodge : Mermoz, S., Bouvet, A., Koleck, T., Ballère, M., and Le Toan, T. (2021). Continuous Detection of Forest Loss in Vietnam, Laos, and Cambodia Using Sentinel-1 Data. Remote Sensing, 13(23), 4877. https://doi.org/10.3390/rs13234877
- Résultats en Guyane : Ballère, M., Bouvet, A., Mermoz, S., Le Toan, T., Koleck, T., Bedeau, C., André, M., Forestier, E., Frison, P.L. and Lardeux, C. (2021). SAR data for tropical forest disturbance alerts in French Guiana: benefit over optical imagery. Remote Sensing of Environment, 252, 112159. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112159