Description des états annuels et des évolutions de la couverture végétale observée par des séries temporelles d'images MODIS dans le parc national de Hwange (Zimbabwe)

• Main Author: Elodie Buard
• Format: Article
• Language: English
• Published: Société Française de Photogrammétrie et de Télédétection 2014-06-01
• Series: Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection
• Subjects: MODIS; couverture végétale; pression animale; NDVI; phénologie; séries temporelles
• Online Access: https://rfpt.sfpt.fr/index.php/RFPT/article/view/54

Dans le parc de Hwange au Zimbabwe, les grands troupeaux d'herbivores, comme les éléphants, zèbres ou buffles, sont concentrés sur certaines zones. Ces zones subissent donc une forte pression animale. Nous cherchons à étudier l'évolution de la végétation sur ces zones, et plus généralement sur l'ensemble du parc, pour ensuite étudier les liens entre les pratiques spatiales des troupeaux d'animaux et l'évolution de la végétation. Dans ce papier, nous proposons une démarche pour identifier les évolutions de la couverture végétale, mesurée par le biais des pixels des images satellites MODIS, disponibles à une fréquence mensuelle. L'ensemble de ces images constitue des séries temporelles d'images. Notre démarche permet d'estimer l'importance et le sens de l'évolution de la couverture végétale entre 2003 et 2010 puis d'identifier les lieux d'évolutions. Chaque image permet d'obtenir des valeurs d'indice NDVI par pixel de 250 m, qui décrivent la biomasse produite. Puis grâce aux séries temporelles de ces images, une analyse évolutive des valeurs NDVI est effectuée. Dans une première partie, nous établissons des profils types de phénologie des végétaux, qui décrivent l'évolution de la biomasse produite par les végétaux au cours de l'année. Comme la phénologie est liée à la pluviométrie, les profils types d'évolution annuelle de la biomasse sont définis pour une année sèche et pour une année humide. Dans une seconde partie, nous nous concentrons sur des évolutions sur une dizaine d'années. Grâce à ces profils types, nous identifions les pixels présentant une faible couverture végétale annuelle en utilisant des seuils d'anormalité statistique. Sur plusieurs années, nous pouvons en dégager des pixels, et donc des lieux du parc, où la couverture végétale a évolué, que ce soit en croissance ou en dégradation.