En milieu agricole, on observe depuis plusieurs décennies une régression des prairies ainsi qu’uneévolution de leur mode de gestion liées à l’intensification de l’agriculture. Face aux enjeux que ces changementsimpliquent tant sur le plan environnemental qu’économique, l’estimation de la place des prairies dans les systèmes de production et la détermination des pratiques agricoles qui leur sont associées sont stratégiques. Avec l’arrivée de nouveaux capteurs de télédétection à Haute Résolution Spatiale (HRS) caractérisés par une résolution temporelle élevée, il est désormais possible d’envisager l’étude des couverts prairiaux à une échelle fine et à partir d’observations régulières dans le temps. L’objectif de cette thèse est d’identifier les couverts prairiaux à l’échelle des territoires agricoles et de déterminer leurs modes de gestion à partir de paramètres dérivés de séries temporelles d’images de télédétection à HRS. Pour cela, plusieurs séries intra–annuelles d’images à haute résolution spatiale optiques et radars ont été constituées afin de recenser les prairies et d’identifier trois de leurs modes de gestion : le pâturage, la fauche et l’exploitation mixte, sur un bassin versant dont le système d’exploitation dominant est l’élevage laitier. Les résultats obtenus à partir du traitement et de l’analyse des séries temporelles optiques ont permis de montrer qu’il est possible d’estimer avec une bonne précision la biomasse des prairies, de les identifier et de les caractériser. Ils mettent aussi en évidence le fait que les images radars améliorent l’identification des prairies sans pouvoir discriminer leurs modes de gestion, l’utilisation combinée des deux types d’images augmentant encore le taux d’identification des prairies. Par ailleurs, les résultats montrent que les méthodes de classification s’appuyant sur des critères de comparaison adaptés aux séries temporelles (distances élastiques) produisent des résultats nettement plus satisfaisants pour discriminer les modes de gestion des prairies que les méthodes de classification standards. / In agricultural areas, we observed a decrease of grasslands and change in their management in the last half–century, which are commonly associated with agriculture intensification. These changes have affected environmental and economic systems. In this context, the evaluation of grassland status and grassland management in farming systems is a key–issue for sustainable agriculture. With the arrival of new Earth observation sensors with high spatial and temporal resolutions, it is now possible to study grasslands at fine scale using regular observations over time. The objective of this thesis is to identify grasslands and their management practices using parameters derived from time–series of high spatial resolution (HSR) remote sensing data. For that purpose, several intra–annual time series of HSR optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) satellite images were acquired in order to identify grasslands and three of their management practices: grazing, mowing and mixed management, on a catchment area mainly oriented towards cattle production. Results obtained from the processing and analysis of the optical time series have shown that it is possible to estimate with good accuracy grassland biomass, to identify and to characterize them. They also highlighted that radar images improve grassland identification without being able to distinguish management practices, the combined use of the two types of images further increasing grassland identification. Furthermore, results showed that the classification methods based on comparison criteria adapted to time series (warping criteria) increase significantly results for discriminating grassland management practices compared to standard classification methods
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014REN20031 |
| Date | 05 December 2014 |
| Creators | Dusseux, Pauline |
| Contributors | Rennes 2, Hubert-Moy, Laurence, Corpetti, Thomas |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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