CES Albédo
Proposer un outil de mesure des albédos de surface adapté aux enjeux agricoles, forestiers, urbains et climatiques
Couvrant près de 4 milliards d’hectares sur la planète, soit 30 % de la superficie des terres émergées selon les données de la FAO (2010), les forêts sont des composantes essentielles des paysages dans le monde. Cette couverture totale correspond d’abord à des forêts tropicales (52 %), loin devant les forêts boréales/polaires (25 %), tempérées (13 %) et sub-tropicales (9 %).
Sur l’ensemble des continents, les enjeux sociétaux liés à la préservation des rôles clés de la forêt (économiques, biodiversité, maintien des grands équilibres, etc.) sont majeurs.
Cependant, le rôle majeur des forêts dans le maintien de grands équilibres globaux est actuellement menacé sur la plupart des continents. En effet, une pression croissante liée au changement climatique en cours et à de nombreuses perturbations d’origine naturelle (incendie, tempête, attaque phytosanitaire) ou le plus souvent dues aux activités humaines (déforestation, exploitation, fragmentation, dégradation, etc.) affecte les écosystèmes forestiers. Actuellement, il y a ainsi un enjeu très fort au niveau national et international relatif à la conservation, l’adaptation et la gestion durable des forêts, et à l’atténuation et la réduction des émissions de CO2. Il y a un besoin d’anticipation d’autant plus fort que les forêts sont des écosystèmes pérennes à dynamique lente.
Face à ces enjeux, la télédétection apparait comme un outil majeur de par ses capacités de suivi global et répétitif. L’ensemble des capteurs actuels ou disponibles à court terme dans les différents domaines de longueur d’onde et sur une large gamme d’échelles spatiales et temporelles est mobilisé sur des questions de recherche qui concernent en particulier :
Il s’agit de localiser, quantifier la ressource et suivre sa dynamique, que ce soit à l’échelle globale (suivi des stocks de carbone) ou plus régionale (biomasse disponible pour l’industrie ou l’énergie). L’effort de recherche porte sur le potentiel des données radar et lidar qui sont les plus à même de renseigner sur l’estimation de la biomasse forestière et la structure verticale des peuplements forestiers.
Sur le plan des observations satellites radar, en attendant le SAR bande P de la mission Biomass qui fournira en 2020 les estimations de biomasse jusqu’à 500 tonnes/ha (Cf thème « Biomasse »), des capteurs radar bande L ou C permettent des évaluations de biomasse pour des couverts peu denses (< 150 tonnes /ha).
De nombreux travaux visent aussi à analyser le potentiel des données Lidar aéroportées pour développer des méthodes de quantification de paramètres forestiers (hauteur, biomasse) et de description de la structure 3D de la végétation, au niveau de l’arbre et du peuplement. Des projets de capteurs satellitaires sont en cours de développement.
L’ensemble de ces travaux s’insère en particulier dans les initiatives globales visant à une meilleure évaluation et suivi des stocks de carbone dans les écosystèmes forestiers en liaison avec les programmes Global Forest Observation Initiatives (GFOI), REDD+, UNREDD, Kyoto et Carbon Initiatives (Jaxa), GlobBiomass (ESA), etc. Ces travaux s’insèrent aussi dans une dynamique régionale visant à une utilisation accrue de la biomasse renouvelable forestière dans le cadre de la filière Forêt-Bois.
De nombreuses méthodes basées sur des algorithmes de détection des changements ont été développées et sont appliquées de manière quasi-opérationnelle à partir d’observations de capteurs optiques et radar à haute et moyenne résolution permettant de disposer de plusieurs images par an. L’objectif est de caractériser la dynamique des changements avec une fréquence annuelle. Les capteurs ‘Sentinel’ 1 (Radar) et 2 (optique) ont des caractéristiques prometteuses à cet égard pour accéder aux changements au niveau du peuplement.
Les capacités d’adaptation des populations d’arbres forestiers seront-elles suffisantes pour faire face au changement climatique ? La phénologie est un marqueur de l’impact du changement climatique sur la végétation qui est très pertinent pour appréhender cette question. Les séries temporelles long terme de données optiques à moyenne résolution (NOAA AVHRR, SPOT VEGETATION, MODIS, etc.) ont été largement mobilisées pour évaluer l’apport de la télédétection dans le suivi du cycle phénologique des espèces forestières au cours des dernières décennies. Cependant, ces observations qui mélangent souvent la réponse phénologique de plusieurs espèces et intègrent des perturbations du développement d’origine accidentelle (sécheresse, …) ou anthropique (déforestation, rotation,…), ne permettent pas d’aller finement dans l’interprétation des processus de surface. Les questions de recherche à venir portent ainsi sur la désagrégation spatiale de ces processus avec des séries à plus fine résolution spatiale (Sentinel-2) pour mieux distinguer ce qui relève de l’adaptation (naturelle ou par les itinéraires techniques) ou de la non adaptation (changement d’aire de répartition) des peuplements aux changements globaux.
Il s’agit ici de caractériser et cartographier les écosystèmes forestiers (profil d’essences forestières, caractérisation de la fragmentation des couverts et des connectivités écologiques entre habitats,…) et leur évolution (Cf thème « Biodiversité »). Le développement de méthodes innovantes est axé sur l’intégration d’images multi-sources, multi-résolutions et multi-temporelles à haute ou très haute résolution.
Les données de télédétection ont un potentiel pour évaluer l’état de stress hydrique et de vulnérabilité des couverts forestiers aux risques d’incendies. L’état hydrique des couverts peut être suivi par les observations micro-ondes (suivi de l’humidité du sol) ou infra-rouge thermique (via la mesure de température de surface), ou indirectement par des indicateurs de stress de la végétation via des observations de la dynamique du LAI vert dans le domaine optique (visible, PIR, NIR, etc.).
La télédétection est également utilisée dans l’évaluation d’autres aléas naturels : sécheresse, ravageurs, tempêtes, etc.
De nombreuses études dans le domaine optique ont porté sur ces sujets de l’échelle locale à régionale, mais ces études restent disparates et ciblées sur des questions spécifiques.
Il n’y a pas d’approche générique qui vise à un suivi systématique dans le temps et sur de larges territoires forestiers.
Sur le cycle de l’eau, les capteurs micro-ondes actuels à basse résolution (SMOS, ASCAT, SMAP) ont des capacités limitées de pénétration sur les couverts de forêts denses, qui seront en partie levées en bande P (disponible sur le futur capteur Biomass). Ces capacités, en particulier dans le suivi temporel de la fraction d’eau libre, sont en cours d’évaluation. En parallèle, les séries temporelles dans le domaine optique présentent un large potentiel, via l’estimation des variables biophysiques (LAI, fPAR, etc.), pour le suivi du fonctionnement des forêts et du cycle du carbone sur une large gamme d’échelles spatiales (du territoire au global).
Proposer un outil de mesure des albédos de surface adapté aux enjeux agricoles, forestiers, urbains et climatiques
Cartographier la biomasse aérienne des forêts ainsi que les changements de la couverture forestière
Cartographier les propriétés pérennes des sols à destination des scientifiques et des acteurs des politiques publiques
Développer une mesure globale de la couverture végétale
Fournir une cartographie précoce des contours et de l’intensité des feux de forêt, des feux d’interface et des dommages sur la végétation, aux gestionnaires des territoires et aux services de lutte.
Définir et de développer des algorithmes automatiques de production de cartes d’occupation des sols à partir d’imagerie satellitaire
Comprendre les dynamiques paysagères pour une gestion et un aménagement des territoires efficaces et durables, notamment pour atteindre les objectifs de conservation de la biodiversité.
Développer des outils de correction atmosphérique de niveau L2 et L3 des images Sentinel-2, Landsat-8 et Venµs.
Cartographier le risque de transmission de différentes maladies infectieuses à partir de données d’Observation de la Terre.
Cartographier les variables biophysiques de la végétation à l’échelle mondiale.