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

En cours…

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

En cours…

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

En cours…

1er Objectif

1ere Etape

2eme Etape

3eme Etape

Premiers Résultats

Dans le futur…

2eme Objectif

3eme Objectif

Conclusion

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Objectifs

En cours…

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

En cours…

1er Objectif

1ere Etape

2eme Etape

3eme Etape

Premiers Résultats

Dans le futur…

2eme Objectif

3eme Objectif

Conclusion

En cours…

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

Contribution du sous-bois et des arbres dans la variation saisonnière du signal de

télédétection et son hétérogénéité régionale

?

1er OBJECTIF

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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

1ère ETAPE

Déterminer la dynamique saisonnière

du PVI du pin maritime sur l’ensemble des Landes de

Gascogne

Contexte et Enjeux…

Objectifs

En cours…

1er Objectif

1ere Etape

2eme Etape

3eme Etape

Premiers Résultats

Dans le futur…

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

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

SPOT { VEGETATION }

Réflectance journalière (1km²)

Réflectance décadaire corrigée (1km²)

PVI décadaire (1km²)

PVI

Temps

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2eme Etape

3eme Etape

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2eme Objectif

3eme Objectif

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

Contexte et Enjeux…

Objectifs

En cours…

1er Objectif

1ere Etape

2eme Etape

3eme Etape

Premiers Résultats

Dans le futur…

2eme Objectif

3eme Objectif

Conclusion

Variation saisonnière des PVI de chaque type d’occupation du sol

Contexte et Enjeux…

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2eme Etape

3eme Etape

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Dans le futur…

2eme Objectif

3eme Objectif

Conclusion

2eme ETAPE

Déterminer la dynamique saisonnière de LAI et du fAPAR du sous-bois et des arbres sur le

terrain

Contexte et Enjeux…

Objectifs

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2eme Etape

3eme Etape

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3eme Objectif

Conclusion

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2eme Etape

3eme Etape

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Dans le futur…

2eme Objectif

3eme Objectif

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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2eme Etape

3eme 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

En cours…

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2eme Etape

3eme 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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3eme Etape

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3eme Objectif

Conclusion

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Conclusion

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3eme Etape

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Conclusion

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3eme Objectif

Conclusion

Premiers Résultats

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Conclusion

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2eme Etape

3eme 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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3eme Objectif

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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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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3eme Etape

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Dans le futur…

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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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Conclusion

Merci de votre attention