Cartes de suivi hebdomadaire des pertes de couverture forestière avec Sentinel-1

Le nouveau site du projet TropiSCO labellisé par le Space Climate Observatory propose des cartes hebdomadaires de pertes de couverture forestière à 10 m de résolution spatiales issues des satellites Sentinel-1.

Disponibles tous les 6 à 12 jours, ces cartes couvrent depuis janvier 2018 la Guyane, le Suriname, le Guyana, le Gabon, le Vietnam, le Laos et le Cambodge.

Elles sont produites sur le calculateur haute performance du CNES. Sur le Vietnam, le Laos et le Cambodge par exemple, 71,000 images Sentinel-1 ont été traitées sur le calculateur du CNES, couvrant environ 1,230,000 km².

Les cartes de pertes de couverture forestière sont issues des méthodes de détection développées initialement au CESBIO, quand les premières données Sentinel-1 étaient disponibles. Les méthodes ont ensuite été testées sur différents pays et constamment améliorées, grâce à une collaboration étroite entre le CESBIO, le CNES et GlobEO, et aux financements de l’ESA (projet SOFT) puis du CNES (projet TropiSCO)

La méthode est basée sur l’utilisation de cartes de référence telles que des classifications de forêt-non forêt, mangroves (Bunting et al., 2018), surfaces d’eau (Pekel et al., 2016), ainsi que des modèles numériques de terrain issus de SRTM. Au Vietnam, Laos et Cambodge, le masque forêt-non forêt de Potapov et al. (2019) a été utilisé. Le masque forêt-non forêt issu du projet ECOSEO a été utilisé pour le Guyana, Suriname et la Guyane, et celui produit par l’AGEOS pour le Gabon.

Les deux niveaux d’indice de confiance permettent de répondre à différents besoins. L’indice très fort correspond aux résultats de validation officiels (faux négatifs et faux positifs de 10% et 0,9% respectivement pour un minimum mapping unit de 0,1 hectare au Vietnam, Laos et Cambodge). Cet indice correspond à un taux moins élevé de faux positifs, et est mieux adapté à une surveillance opérationnelle associée à des interventions sur le terrain. L’indice fort peut être utilisé par exemple pour calculer des statistiques fiables.

Plus d’informations sur tropisco.org

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