Des scientifiques ont mis au point une méthode permettant de mesurer la hauteur des forêts à l’aide d’une technologie satellite avancée, réduisant ainsi considérablement le besoin de travaux de terrain à forte intensité de main-d’œuvre. Une étude publié le 29 juillet dans le Journal de télédétection Une équipe de chercheurs internationaux s’appuie sur des images satellite haute résolution du satellite chinois Gaofen-7 (GF-7) et sur des images historiques de Google Earth pour obtenir des mesures de hauteur de forêt très précises.
Le satellite GF-7, connu pour ses images stéréoscopiques à très haute résolution (THR), peut capturer des images détaillées de la surface de la Terre, y compris des forêts. Traditionnellement, la mesure précise de la hauteur des forêts à l’aide de telles images nécessitait des points de contrôle au sol (GCP), qui devaient être collectés au cours d’un travail de terrain long et coûteux. Cela présentait des défis importants, en particulier dans les zones reculées ou montagneuses.
Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont mis au point une nouvelle méthode appelée Multi-temporal Averaging of Google Earth (MAGE). Cette technique utilise l’imagerie historique multitemporelle de Google Earth pour collecter des GCP sans avoir à effectuer de vastes relevés sur le terrain. En faisant la moyenne des coordonnées de plusieurs images historiques, MAGE améliore la précision et simplifie le processus.
L’étude a démontré cette approche en Suisse, dans le nord-est et le sud de la Chine. En utilisant des images stéréoscopiques GF-7 ainsi que des GCP dérivés de MAGE, les chercheurs ont créé un modèle numérique de surface (DSM) à partir des images GF-7 et ont soustrait les élévations de la surface du sol pour extraire les hauteurs des forêts.
Les résultats sont impressionnants : les erreurs moyennes dans les coordonnées obtenues avec la méthode MAGE sont inférieures à 2,0 mètres. Au début, les mesures de hauteur de forêt présentaient une erreur moyenne de 12,3 mètres, mais cette erreur s’est nettement améliorée à seulement 1,5 mètre grâce à la méthode MAGE optimisée. De plus, la précision du modèle de prédiction de la hauteur s’est considérablement améliorée, la corrélation entre les hauteurs prévues et réelles passant de 0,72 à 0,95.
Ces résultats soulignent l’efficacité de la méthode MAGE pour améliorer le traitement géométrique des images THR, conduisant à des estimations de hauteur de forêt plus précises.
« Cette avancée recèle un potentiel considérable pour diverses applications environnementales et forestières. Elle permet une surveillance et une gestion plus efficaces des ressources forestières, ce qui est essentiel pour comprendre la santé écologique, le stockage du carbone et la conservation de la biodiversité », explique Ni Wenjian de l’Institut de recherche en information aérospatiale (AIR) de l’Académie chinoise des sciences.
En outre, la réduction du besoin de travail sur le terrain permet de réaliser des évaluations de la hauteur des forêts à grande échelle, même dans les zones difficiles d’accès, favorisant ainsi de meilleures pratiques de gestion forestière à l’échelle mondiale, ajoute-t-il.
L’étude représente une avancée majeure dans la technologie de télédétection, démontrant comment l’utilisation innovante des données existantes peut surmonter les défis traditionnels de la surveillance environnementale.
La recherche a été menée par des institutions telles que l’AIRCAS, l’Institut de technologie du Heilongjiang, l’Académie chinoise des forêts et l’Université du Maryland.
Plus d’informations :
Wenjian Ni et al., Extraction de la hauteur des forêts à l’aide d’images stéréoscopiques à très haute résolution GF-7 et d’images historiques multitemporelles de Google Earth, Journal de télédétection (2024). DOI : 10.34133/remotesensing.0158
Fourni par le Journal of Remote Sensing