Cartographier l’occupation des sols sur l’île de la Réunion

Contexte Scientifique

Dans le cadre du Centre d’Expertise Scientifique Occupation des Sols de THEIA, l’UMR TETIS (Térritoire, Environnement, Télédétection et Information Spatiale) du CIRAD travaille depuis plusieurs années au développement de méthodologies de classification de l’occupation du sol à partir d’imagerie satellitaire adaptées au contexte des paysages et systèmes agricoles du Sud. En effet ces contextes, typiquement dominés par la petite agriculture familiale, sont caractérisés par des spécificités (couverture nuageuse importante, petit parcellaire, fragmentation des paysages et hétérogénéité des pratiques agricoles, faible disponibilité de données de référence) qui limitent les performances des approches méthodologiques faisant l’état de l’art actuel. Cependant, au vu de la croissante disponibilité et accessibilité et qualité de l’offre en imagerie satellitaire, les besoins de production systématique de ce genre de produit dans des enjeux de développement territoriale émergent avec vigueur, et un défi s’impose sur la mise au point de méthodologies et chaînes de traitement automatisées pouvant faire face à la diversité des contextes géographiques et paysagers.

La chaine Moringa

Dans ce contexte, l’UMR TETIS développe un prototype de chaîne de traitement, nouvellement baptisée Moringa, qui est actuellement en phase de test sur plusieurs sites d’études en Pays du Sud. Comme pour la chaîne iota2, ces développements suivent une approche prône à la mise en opération, en minimisant les interactions avec les utilisateurs par l’automatisation de la plupart des processus d’analyse et traitement des images. La méthodologie mise en place consiste en l’utilisation conjointe d’une image à Très Haute Résolution Spatiale (comme Spot6/7 ou Pléiades) et d’une ou plusieurs séries temporelles d’images optiques à Haute Résolution Spatiale type Sentinel-2 et Landsat-8 dans une approche de classification combinant segmentation et classification à objet (utilisation de l’algorithme Random Forest) entrainée par une base de données d’apprentissage combinant collecte in situ et photo-interprétation. Afin de rendre la méthode plus facilement reproductible au vu d’une future intégration dans la plateforme iota2, son implémentation est réalisée avec uniquement des outils libres (Orfeo Toolbox et Python).

Cartographie de l’Occupation du Sol à La Réunion

Une première carte d’occupation du sol issue de la chaîne Moringa a été produite sur La Réunion pour une période de référence à cheval entre 2016 et 2017, en utilisant une mosaïque THRS SPOT6/7 et des séries temporelles d’images Sentinel-2 et Landsat 8. En partant d’une donnée de référence basée sur une nomenclature fine à vocation agricole (25 classes dont 15 détaillant le domaine cultivé), un produit fini a été réalisé (voir Fig. 1) à partir de la sortie Moringa en regroupant certaines classes et en corrigeant des erreurs de classification par le croisement avec la couche « terres cultivables » transmise par la SAFER de La Réunion. Ces erreurs concernent en particulier les zones de l’île ayant très peu d’observations valides sur les séries temporelles (systématiquement ennuagées). La précision globale obtenue est de 88,71 % et l’indice de Kappa est de 86,47%. Les cultures majoritaires (canne à sucre et prairies) obtiennent les meilleures précisions (f1-scores de 96 % et 92 %). Par contre les cultures maraichères et les vergers affichent de moins bons scores (61% et 73%).

Figure 1 : Île de la Réunion, carte d’occupation du sol 2016-17

Les développements successifs du prototype Moringa ainsi qu’un enrichissement du jeu de données utilisé ont permis ensuite d’aboutir à un produit plus raffiné couvrant la totalité de l’année 2017 comme période de référence. Les évolutions majeures par rapport à la précédente sont d’une part une augmentation significative du nombre de polygones de la base de données terrain et d’autre part l’utilisation d’une mosaïque d’image Pléiades acquises en 2017 par le projet Kalidéos. L’image Pléiades a été utilisée en complément d’une mosaïque d’images Spot6/7 pour le calcul d’indice de texture.

La carte 2017 est diffusée à 3 niveaux de précision sur le catalogue de données spatiales du Cirad Réunion :

·         Le niveau 1 présente une précision globale de 98.02% et un indice de Kappa de 0.99. Il est disponible ici : http://aware.cirad.fr/layers/geonode%3Aclassif_gabir_2017_postclas_code1

·         Le niveau 2 (Fig. 2) présente une précision globale de 93.05% et un indice de Kappa de 0.94. Il est disponible ici : http://aware.cirad.fr/layers/geonode%3Aclassif_gabir_2017_postclas_code2

·         Le niveau 3 présente une précision globale de 86.28% et un indice de Kappa de 0.87. Il est disponible ici : http://aware.cirad.fr/layers/geonode%3Aclassif_gabir_2017_postclas_code3_cor

Des informations détaillées sur les nomenclatures utilisées et la validation de ces cartes sont disponibles dans la fiche associée à télécharger via le lien suivant : http://aware.cirad.fr/documents/826. Le niveau 3 (le plus détaillé) présente une forte hétérogénéité de précision des classes. Pour le niveau 2 seules les classes « maraichage » et « culture sous serre ou ombrage » présentent des précisions inférieure à 70%. L’arboriculture semble mieux reconnue qu’en 2016 mais il reste encore de nombreuses confusions avec les espaces boisés et le maraichage. Les cultures majoritaires (canne à sucre et prairies) présentent des F1-score supérieurs à 94%. Il en est de même pour les espaces naturels (entre 91 et 98%).

Figure 2 : Île de la Réunion, carte d’occupation du sol 2017 (Niv. 2)

Utilisation

Remerciements

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• Ce travail a bénéficié de la contribution financière du compte d’affectation spéciale « Développement agricole et rural » du Ministère de l’agriculture ;
• Ce travail a bénéficié des images Spot6/7 et Pléiades du programme KALIDEOS financé par le CNES ;
• Ce travail a bénéficié de financements de l’Union européenne (FEDER), de l’état français et de la Région Réunion.
• Ce travail a bénéficié d’une aide de l’État gérée par l’Agence Nationale de la Recherche au titre du Programme Investissements d’Avenir pour le projet EQUIPEX GEOSUD portant la référence ANR-10-EQPX-20.

Contact :

Stéphane Dupuy – Cirad UMR TETIS – stephane.dupuy<at>cirad.fr