1 institut national agronomique de tunisie institut national agronomique de tunisie caracterisation...
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Institut National Agronomique Institut National Agronomique de Tunisiede Tunisie
CARACTERISATION ET SUIVI DE LA CARACTERISATION ET SUIVI DE LA PRODUCTION PRIMAIRE DES PRODUCTION PRIMAIRE DES
ECOSYSTEMES ARIDES A L’AIDE DES ECOSYSTEMES ARIDES A L’AIDE DES IMAGES SATELLITALESIMAGES SATELLITALES
Lutte Contre la DésertificationLutte Contre la Désertification
Présenté par :Présenté par :
BOUZGUENDA NeilaBOUZGUENDA Neila
Centre National de la Cartographie Centre National de la Cartographie et de Télédétectionet de Télédétection
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IntroductionIntroduction ProblématiqueProblématique ObjectifObjectif Zone d’étudeZone d’étude Matériels et MéthodesMatériels et Méthodes RésultatsRésultats ConclusionConclusion
Plan
33
IntroductionIntroduction
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
La végétation des écosystèmes arides du sud Tunisien représente une
ressource d’une grande importance de point de vue écologique, pour la
protection de l’environnement contre la désertification
Une gestion efficace de cette ressource nécessite un suivi de sa
dynamique à partir des indicateurs écologiques pertinents comme la
production primaire qui est identifiée comme une information clé pour :
l’évaluation de l’état des écosystèmes
La production primaire : exprime la capacité de photosynthèse, c’est-à-dire
la quantité d’assimilas produits par les végétaux sur une surface donnée à
un instant donné
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ProblématiqueProblématique
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
Ces écosystèmes sont des milieux complexes caractérisés par un dynamisme élevé qui résulte :
Des changements rapides et intenses entraînant, la réduction en superficie des steppes, le déclin de la production de biomasse et la dégradation jusqu’à l’extrême de la végétation et du sol
Et d’une hétérogénéité induite par la répartition éparse et clairsemée de la végétation
D’où la nécessité d’une quantification précise, rapide et d’une façon répétée de l’indicateur biomasse pour un suivi à long terme des écosystèmes
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ObjectifObjectif
Développer une méthodologie permettant d'intégrer Développer une méthodologie permettant d'intégrer un un
modèle de productionmodèle de production et des mesures satellitales pour et des mesures satellitales pour
reproduire l'évolution de la croissance de la végétation des reproduire l'évolution de la croissance de la végétation des
écosystèmesécosystèmes
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
66
Région naturelle des basses plaines méridionales orientales de Tunisie
Couvre environ 80 000 ha
Étalée sur les gouvernorats: Sidi Bouzid au Nord, Sfax à l’Est, Gabès au Sud et à l’Ouest
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
Localisation
77
Climat
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
Avec des précipitations annuelles très irrégulières comprises entre (100 et 200 mm),
La région est située en zone bioclimatique aride inférieur
Aridité climatique liée à la conjugaison
Une saison sèche qui s’étend sur toute l’année.
Des précipitations faibles
Températures élevées (T° annuelle moyenne > 20°C)
Diagramme Ombrothermique
0,00
20,00
40,00
60,00
JAN FEV MAR AVR MAI JUN JUL AOU SEP OCT NOV DEC
Mois
Préc
ipita
tions
en
mm
0,00
10,00
20,00
30,00
Tem
péra
ture
s en
°C
P moyenne T moyenne
88
La végétation naturelleLa végétation naturelle
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
Les steppes sont dominées par des buissons bas ligneuxLes steppes sont dominées par des buissons bas ligneux (chaméphytes), chaméphytes),
des pérennes xérophiles peu couvrantes et des plantes annuelles éphémères des pérennes xérophiles peu couvrantes et des plantes annuelles éphémères
qui se développent rapidement après les pluies de l’hiverqui se développent rapidement après les pluies de l’hiver
Ces steppes comprennent des associations végétales formant des Ces steppes comprennent des associations végétales formant des
séquences de végétations séquences de végétations
Séquence àSéquence à Rhanterium suaveolensRhanterium suaveolens etet ArtemisiaArtemisia campestriscampestris sur sols sur sols sableux sableux RK RK (RK0, RK1, RK2)(RK0, RK1, RK2)
Séquence àSéquence à Anarrhinum brevifoliumAnarrhinum brevifolium et et ZygophyllumZygophyllum album sur album sur substrats squelettiques gypseux substrats squelettiques gypseux AZ AZ (AZ0, AZ1, AZ2)(AZ0, AZ1, AZ2)
Séquence àSéquence à Artemisia herba-albaArtemisia herba-alba sur sols limoneux sur sols limoneux AA AA (AA0, AA1, AA2)(AA0, AA1, AA2)
représentent près des trois quarts de la superficie globale de la région
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Δ MST = εi . εc . εa . Rg
Modèle simple d’efficiences de MonteithModèle simple d’efficiences de Monteith
Permet de calculer la production annuelle de matière sèche en fonction Permet de calculer la production annuelle de matière sèche en fonction
du rayonnement solaire incident total par l'intermédiaire de trois efficiences : du rayonnement solaire incident total par l'intermédiaire de trois efficiences :
Climatique Climatique (ε (εcc) : la fraction de rayonnement photosynthétiquement actif dans ) : la fraction de rayonnement photosynthétiquement actif dans
le rayonnement global le rayonnement global (constante à l’échelle local avec une moyenne de 0,48) (constante à l’échelle local avec une moyenne de 0,48)
D'interception du rayonnementD'interception du rayonnement (ε (εii) : la capacité du couvert végétal à ) : la capacité du couvert végétal à
intercepter le rayonnement photosynthétiquement actif intercepter le rayonnement photosynthétiquement actif
De conversionDe conversion biologiquebiologique du rayonnement photosynthétiquement actif en du rayonnement photosynthétiquement actif en matière sèche (εmatière sèche (εaa) )
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
1010
CAPTEUR RESOLUTION DATE NIVEAU DE CORRECTION
Landsat 7 TM 30 mUne série de 11 images de 1986 à mars 1999
En réflectance
Landsat 7 TM 30 m 14/10/1999 Brute (CN)
Données satellitales
Le logiciel de traitement d’images : Envi 4.2 Le logiciel de SIG : ArcGIS (ArcInfo Desktop) Version 9.2
La carte des systèmes écologiques (Hanafi, 1999 - 2000)
Données cartographiques
Données de terrains
Le spectroradiomètre portable ASD (Analytical Spectral Devices)
Le spectroradiomètre
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
Logiciels
Matériels et données utilisés Matériels et données utilisés
La production primaire de l’année 1999 des écosystèmes
1111
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion Démarche proposée
Validation
Données de terrains
Prétraitement et corrections
radiométriques
Données Satellitales
Efficiences de conversion
Modèle utilisé (Monteith)
Paramétrage
Carte des PP estimées (modèle de
Monteith) 1999
Modélisation
Forçage
fAPAR
PP 1999 estimées à partir du modèle de
Monteith
Caractérisation des (ROIs) parcelles et création des néo-
canaux
MSAVI 1999 Modified Soil adjusted vegetation Index
Image Landsat 1999 (CN)
Production primaire mesurée de l’année
1999
1212
Rayonnement global annuel (1999)
Efficience climatique
PAR i
Production primaire annuelle (1999) estimée
Accroissement annuel en biomasse 1999(mesuré)
MSAVI (ROIs) (1999)
f APAR
(εi )
PAR a
Efficience de conversion
Relation linéaire a=∆MS/PARa
Forçage
Démarche d'application du modèle de Monteith
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
PARi : Rayonnement photosynthétiquement actif intercepté
PARa : Rayonnement photosynthétiquement actif absorbé
1313
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
Calcul du fAPAR : Stratégie de forçage
Données Terrain (Végétation naturelle)
Image fAPAR
( variable biophysique)
Image en réflectance(information radiométrique)Observation spatiale
Image MSAVI
Stratégie de forçage fAPAR = f(MSAVI)
1414
y = 10,77x - 0,0175
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1
MSAVI
fAP
AR
y = 10,733x - 0,4925
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0 0,05 0,1 0,15
MSAVI
f A
PA
R
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
Relation linéaire fAPAR – MSAVI « Forçage »
Écosystèmes RK2
Les Coefficients de la relation sont déterminés directement des images selon deux hypothèses
fAPAR = 0 associé à la valeur min
de MSAVI sur l’image (sol nu)
fAPAR = 1 associé à la valeur max
de MSAVI (densité max de la
végétation)
Écosystèmes AA2
Selon le principe que le fAPAR et le MSAVI sont linéairement reliés
1515
Équations des relations linéaires entre fAPAR et MSAVI
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
ÉcosystèmesÉcosystèmes ffAPARAPAR
AZ0AZ0 ffAPARAPAR = 8,0835 = 8,0835 MSAVIMSAVI - 0,2111 - 0,2111
AZ1AZ1 ffAPAR APAR = 7,4139 = 7,4139 MSAVIMSAVI - 0,2319 - 0,2319
AZ2AZ2 ffAPARAPAR = 10,697 = 10,697 MSAVIMSAVI - 0,5151 - 0,5151
AA0AA0 ffAPARAPAR = 10,361 = 10,361 MSAVIMSAVI - 0,1665 - 0,1665
AA1AA1 ffAPARAPAR = 4,0927 = 4,0927 MSAVIMSAVI - 0,0488 - 0,0488
AA2AA2 ffAPARAPAR = 10,77 = 10,77 MSAVIMSAVI - 0,0175 - 0,0175
RK0RK0 ffAPARAPAR = 5,2804 = 5,2804 MSAVIMSAVI - 0,0755 - 0,0755
RK1RK1 ffAPARAPAR = 10,733 = 10,733 MSAVIMSAVI - 0,4925 - 0,4925
RK2RK2 ffAPARAPAR = 9,2165 = 9,2165 MSAVIMSAVI - 0,4221 - 0,4221
Les équations de régressions ont permis de calculer pour chaque pixel de l’image le fAPAR correspondant
1616
Efficience de conversion
Relation linéaire entre PP et PARa
y = 0,0766x - 22,683
R2 = 0,9445
60
62
64
66
68
70
72
1050 1100 1150 1200 1250
PARa [MJ/ m²]
Pro
dc
ton
pri
ma
ire
[g
/m²
/an
]
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
εa de l’écosystème RK2 pour l’année 1999
Accroissement en biomasse annuel – Quantité d’énergie absorbée
εa prend la valeur de la pente de cette relation
L’efficience de conversion d’énergie lumineuse en énergie chimique est exprimée à partir de la relation :
∆ PAR a
MSTεa =
1717
Efficiences de conversion des écosystèmes pour l’ année 1999
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
ÉcosystèmesÉcosystèmesE conversion E conversion
[g MS / MJ PAR/ m²][g MS / MJ PAR/ m²]
AZ0AZ0 0,0170,017
AZ1AZ1 0,0370,037
AZ2AZ2 0,1140,114
AA0AA0 0,0170,017
AA1AA1 0,0480,048
AA2AA2 0,0690,069
RK0RK0 0,0240,024
RK1RK1 0,0580,058
RK2RK2 0,0760,076
RK2 et AZ2 se distinguent par rapport aux autres écosystèmes par des vitesses de croissance plus importantes
AZ0 et AA0 ont les plus faibles vitesse de croissance
εa est proportionnelle à la quantité de biomasse produite par l’écosystème
1818
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
Efficacité photosynthétique des écosystèmes
Très comparable à nos résultats (1999)
Ces résultats peuvent vérifier que : L’efficience de conversion reste constante pour chaque écosystème
Efficacité pour la Efficacité pour la production / PAR aproduction / PAR a
1982 1982 (Floret et Pontanier ) )
19991999
AZ20,016 % 0.03 %
RK20,018 % 0.02 %
1919
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
R2 = 0,8392
0100200300400500600700800900
1000
0 200 400 600 800 1000 1200
Biomasses mesurées
Bio
ma
ss
es
es
tim
ée
s
Une mesure de l’erreur de prédiction du modèle
RMSEP = 145,8 kg/ha
Le modèle rend a priori bien compte des gammes de variation observées pour l'ensemble des variables
La corrélation valeurs simulées - valeurs mesurées
Bien que le coefficient de régression r²= 0,83 est proche de 1
Comparaison entre PP mesurées et PP estimées (1999)
Il n’est pas suffisant pour l’évaluation du modèle
2020
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
Cet erreur est du principalement aux difficultés de quantifier les paramètres qui interviennent dans le modèle et aux erreurs des mesures de terrains
L’estimation de la production est très sensible à la qualité du signal satellitale utilisé
L’ajustement de la relation linéaire fAPAR -MSAVI est elle aussi très importante
Les différentes données de rayonnement n'induisent pas de différences flagrantes au niveau des estimations
Bien que l'efficience de conversion soit considérée constante à chaque écosystème, elle constitue elle aussi une source d'erreurs à ne pas négliger
L’erreur de prédiction du modèle
2121
Carte des PP mesurées 1999 ( Allométrique)
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
Carte des PP estimées (modèle de Monteith) 1999
La spatialisation des résultats estimées par le modèle de Monteith
2222
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
Conclusion
La méthodologie adoptée s’est avérée concluante dans la mesure où
l’utilisation du modèle de production suivi-évaluation des écosystèmes
arides, à partir de leur potentiel biologique est rendue possible
Le modèle de Monteith propose une approche dont l'originalité satellitale
de calculer l'interception du PAR en fonction d'indices de végétation
La stratégie d'assimilation de données satellitales permet l'ajustement de
paramètres nécessaires à une modélisation fiable
Pertinence d’une synergie
Une alternative pour évaluer la PP de façon précise, consistante, avec
une bonne répétitivité, et à l'échelle de l’écosystème
2323
Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion
A l’avenir, il semble envisageable d'appliquer le concept
‘d'assimilation’ à l’échelle régionale, où aucune information
terrain n'est disponible, en combinant les informations
télédétectées à haute et basse résolutions spatiales
Perspectives
2424
Merci pour votre Merci pour votre attentionattention