Post on 01-Jan-2016
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Doctorante :
Yauschew-Raguenes Nathalie
Encadrants :
Dominique Guyon, Jean-Pierre Wigneron, Roderick Dewar
Contexte et Enjeux…
Objectifs
En cours…
1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
Premiers Résultats
Dans le futur…
2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
Contexte et Enjeux…
Quantifier le bilan de Carbone
Que faut-il changer ?
Mesures politiques et environnementales
Limiter
Contexte et Enjeux…
Objectifs
En cours…
1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
Premiers Résultats
Dans le futur…
2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
Elaboration de modèles
MAIS
Données d’entrées ponctuelles
Contexte et Enjeux…
Objectifs
En cours…
1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
Premiers Résultats
Dans le futur…
2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
La télédétection est une solution :
• Mesures régulières
• Mesure l’ensemble de la Terre
Contexte et Enjeux…
Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
Premiers Résultats
Dans le futur…
2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
• Le LAI (Leaf Area Index)
LAI = La moitié de la surface totale de feuilles par unité de surface de sol (Chen et Black, 1992)
• Le fAPAR (fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation)
fAPAR = La fraction de rayonnement photosynthétiquement active (400-700nm) absorbée par la végétation verte durant une journée.
Contexte et Enjeux…
Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
Premiers Résultats
Dans le futur…
2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
Canopée
Sous-boisCanopée
Forêt de pin maritime
Champ de maïs
Contexte et Enjeux…
Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
Premiers Résultats
Dans le futur…
2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
Contexte et Enjeux…
Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
Premiers Résultats
Dans le futur…
2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
OBJECTIFS
• Contribution du sous-bois et des arbres dans la variation saisonnière du signal de télédétection et son hétérogénéité régionale ?
• Améliore-t-on les estimations de flux de carbone à l’échelle régionale en intégrant les données télédétection dans les modèles de fonctionnement type LUE ?
• Est-il plus pertinent d’utiliser des modèles plus analytiques?
Contexte et Enjeux…
Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
Premiers Résultats
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2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
En cours…
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Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
Premiers Résultats
Dans le futur…
2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
Contribution du sous-bois et des arbres dans la variation saisonnière du signal de
télédétection et son hétérogénéité régionale
?
1er OBJECTIF
Contexte et Enjeux…
Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
Premiers Résultats
Dans le futur…
2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
1ère ETAPE
Déterminer la dynamique saisonnière
du PVI du pin maritime sur l’ensemble des Landes de
Gascogne
Contexte et Enjeux…
Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
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2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
Le PVI (Perpendicular Vegetation Index) PVI = Un indice de végétation linéaire (Perry et al, 1984) :
PVI = αρ1 + βρ2
ρ1 = Réflectance observée dans le proche-infrarouge
ρ2 = Réflectance observée dans le rouge
α and β = paramètres de la droite des sol
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Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
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2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
SPOT { VEGETATION }
Réflectance journalière (1km²)
Réflectance décadaire corrigée (1km²)
PVI décadaire (1km²)
PVI
Temps
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Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
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Conclusion
PVI décadaire (1km²)
PVI
Temps
1 km
% de surface
occupation du sol
Corine Land Cover
+
J
jtiijiji ttX
1,
ρij ~ N (ρj, Γj)
Modèle de Cardot
Xi(t) = PVI du pixel i à date t
πi,j = proportion de l’occupation du sol j sur le pixel i
ρi,j = Courbe de PVI de l’occupation du sol j sur le pixel i
εi,t = erreur
ρj = prévision de la fonction aléatoire de ρi,j
Гj = matrice de covariance temporelle
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Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
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2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
Variation saisonnière des PVI de chaque type d’occupation du sol
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Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
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2eme Objectif
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Conclusion
2eme ETAPE
Déterminer la dynamique saisonnière de LAI et du fAPAR du sous-bois et des arbres sur le
terrain
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Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
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2eme Objectif
3eme Objectif
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1ere Etape
2eme Etape
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Conclusion
Fraction de trou des arbres
Vers le haut
Les photographies hémisphériques
• 60 points de mesures sur chaque site
• Toutes les 2 semaines (environ)
Vers le bas
Fraction de trou du
sous-bois
LAI et fIPAR du sous-bois et des arbres
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Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
2eme Etape
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2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
Les mesures de PAR
• Capteurs de PAR à différents niveaux de la forêt
• Enregistrement toutes les 30min
Estimation du PAR absorbé
• par les arbres• par le sous-bois
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Objectifs
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1ere Etape
2eme Etape
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3eme Objectif
Conclusion
3eme ETAPE
Comparer la dynamique temporelle du PVI, du LAI et de
fAPARsur nos 4 sites
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Objectifs
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1er Objectif
1ere Etape
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3eme Etape
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3eme Objectif
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1ere Etape
2eme Etape
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1ere Etape
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3eme Etape
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2eme Objectif
3eme Objectif
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2eme Etape
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3eme Objectif
Conclusion
Améliore-t-on les estimations de flux de carbone à l’échelle régionale
en intégrant les données télédétection dans les modèles de fonctionnement type LUE
?
2eme OBJECTIF
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2eme Etape
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Conclusion
Le modèle LUE (Light Use Efficiency)
GPP = LUE x APAR
GPP = Production primaire brute
LUE = Efficience de la plante vis-à-vis de la lumière
APAR = Radiation photosynthétiquement active absorbée
Utilisation d’une partie de la lumière
=LUE
fAPAR
PAR GPP
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2eme Etape
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3eme Objectif
Conclusion
Modèle type LUE
R = R
R ≠ R
R ≤ R
R ≥ R
+
sous-bois arbres
forêt
Tour à flux
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Conclusion
Est-il plus pertinent d’utiliser des modèles plus analytiques
?
3eme OBJECTIF
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1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
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2eme Objectif
3eme Objectif
Conclusion
• Mieux connaître la répartition spatiale des potentielles de croissances du pin maritime
• Améliorer la quantification du bilan de carbone à l’échelle régionale
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Objectifs
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1ere Etape
2eme Etape
3eme Etape
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3eme Objectif
Conclusion
Merci de votre attention