Cartographie Numérique des sols par Imagerie hyperspectrale Visible-Proche Infrarouge (VIS-PIR), 18 février 2013

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Lundi 18 février 2013, 14 h, salle Occident (bât. Minéa, Irstea Montpellier)

Cartographie Numérique des sols par Imagerie hyperspectrale Visible-Proche Infrarouge (VIS-PIR)

par Cécile Gomez, Chargée de Recherche (IRD) – UMR LISAH,
Laboratoire d’étude des Interactions Sols – Agrosystèmes – Hydrosystèmes, Campus Montpellier SupAgro

Résumé : La prise en compte des couvertures pédologiques dans les modélisations environnementales reste encore fortement limitée par les coûts élevés que revêt l’acquisition de données sur les propriétés des sols. La Cartographie Numérique des Sols a pour but de résoudre ce problème, notamment en ayant recours à de nouvelles données spatiales numériques susceptibles d’être corrélées avec les propriétés des sols. Parmi ces données spatiales la télédétection hyperspectrale Visible et Proche Infrarouge (Vis-PIR, 400-2500nm), est l’une des plus prometteuses. En effet, la spectrométrie Vis-PIR de laboratoire représente une méthode alternative aux analyses physico-chimiques pour l’estimation de propriétés pérennes de surface du sol. La transposition de cette technique aux données de spectrométrie Vis-PIR aéroportée représenterait donc un progrès majeur pour la cartographie numérique des sols.

Une première partie de nos travaux porte sur la spatialisation de propriétés pérennes  de sols à partir de données hyperspectrales aéroportées Vis-PIR, sur des surfaces dépourvues de végétation dites «surfaces de sol nu ». La spatialisation de 8 propriétés de sol (granulo 3 fractions, CaCO3, fer libre, capacité d’échange cationique, carbone organique et pH) a été étudiée, via des modèles de régression (PLSR) sur deux sites : 1) le bassin versant de La Peyne en France (données hyperspectrales HYMAP acquises en 2003, à 5m de résolution spatiale) et 2) le bassin versant du Lebna en Tunisie (données hyperspectrales AISA-DUAL acquises en 2010, à 5m de résolution spatiale). Les résultats montrent qu’il est possible de prédire par spectroscopie aéroportée ces propriétés de sol avec une erreur faible, et en conservant la structure spatiale de ces propriétés à l’échelle de la région.

Une seconde partie de nos travaux porte sur la spatialisation de ces propriétés pérennes  de sols en contexte semi-végétalisé. Dans ce contexte, la première voie d’exploration consiste à utiliser les procédures de co-krigeage. Les cartes de propriétés pérennes  estimées par modèles de régression sur sols nus en utilisant l’imagerie hyperspectrale Vis-PIR, sont utilisées comme co-variables, ainsi que les analyses de sol d’échantillons de référence collectées sur le site d’étude. Les résultats montrent que 1) l’utilisation comme covariables des cartes d’estimation de propriétés des sols issues de données hyperspectrales, augmente significativement la précision des estimations par co-krigeage sur surfaces végétalisées, et 2) les estimations de propriétés sur sols nus issues de données hyperspectrales doivent être relativement denses sur la zone d’étude pour permettre aux processus de co-krigeage de retrouver les variations pédologiques à courtes échelles. La seconde voie consiste à tester le concept de séparation aveugle de sources (Blind Source Separation – BSS). Ces méthodes ont pour but d’extraire les signaux sources à partir de mélanges de ces signaux, ceci sans avoir d’informations sur ces signaux sources ni sur leur combinaison (Herault et al., 1985). Dans notre cas, il s’agit d’extraire, par la technique de la BSS, un signal de sol nu à partir de signaux mixtes sol/végétation. Le signal estimé de sol nu est ainsi utilisé dans les modèles de régression, afin de prédire les propriétés pérennes  de sol correspondant au sol identifié par BSS.

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