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Date: 2021-01-02
L'index de vĂ©gĂ©tation est une valeur calculĂ©e, dĂ©terminant l'Ă©tat d'une plante dans son cycle de vie. Ce ratio rĂ©sulte de l'observation de longueurs d'ondes Ă©mises par celle-ci. En effet, les arbres, le sol, les forĂȘts Ă©mettent des longueurs d'ondes (des couleurs) que nos yeux peuvent capter ou non.
L'index de vĂ©gĂ©tation, couramment nommĂ© « NDVI » â pour « Normalised Difference Vegetation Index », dĂ©signe la diffĂ©rence d'Ă©mission entre les couleurs rouge et le proche rouge, ou infrarouge « NIR ».
Plus le végétal en question émettera du rouge par rapport à l'infrarouge, plus son état sera considéré dégradé. Pourquoi ? Car la chlorophylle, responsable de la photosynthÚse, absorbe le bleu et le rouge: le vert est alors réémis et capté par nos yeux. Moins de photosynthÚse signifiera donc moins d'absorption et une réémission plus importante de couleur rouge.
Le ratio sera donc le suivant, similaire Ă un calcul de contraste.
NIR - Rouge
NDVI = ------------
NIR + Rouge
On parle bien ici d'intensité de couleur. Les valeurs de ce ratio déterminent, en pratique, les types de sols suivants:
Dans la mesure oĂč l'on peut donc dĂ©tecter les diffĂ©rents types de vĂ©gĂ©tation, les chercheurs peuvent donc Ă©tudier l'Ă©volution des forĂȘts, des champs,... Mais comment rĂ©cupĂ©rer ces intensitĂ©s de couleurs ?
Les satellites artificiels en orbites, lancés par les communautés scientifiques, font des photographies par zones de différents longueurs d'ondes. Et entre autres, les longueurs d'ondes rouge et infrarouge. Pour calculer cet index il faut donc récupérer les images satellites traitant d'une zone donnée, en extraire les bandes de longueurs intéressantes et appliquer ce calcul pixel par pixel. Une nouvelle image sera créée, comportant une seule valeur, l'index de végétation.
Certaines entreprises proposent les images satellites NDVI calculées. Il est alors aisé pour le scientifique de les télécharger, et ensuite de les projeter sur une carte, ou une image satellite réelle.
Image satellite de l'index de végétation NDVI.
La résolution de cette image est un pixel pour 10 mÚtres.
NDVI projeté sur l'image réelle.
C'est avec les langages Python et R que la gérénation de l'image finale a été faite. Une partie pour la connexion au service proposé et la récupération des images NDVI, et une seconde pour leur traitement.
L'image finale est soumise Ă interprĂ©tation ; on note que mĂȘme en pouvant dĂ©tecter les diffĂ©rents types de vĂ©gĂ©tation, identifier les infrastructures humaines est tout aussi facile.
Voici un NDVI pour le mois d'août, sur une zone montagneuse avec un village d'altitude.
NDVI projeté sur l'image réelle.
On observe sur la partie ouest de l'image les habitations, entourées de rochers (vérifié sur le terrain). La majeure partie de l'image présente des champs et des arbres. On note des nuances de vert entre la zone forestiÚre et la clairiÚre. Elles sont toutefois difficilement visibles ; une autre palette de couleur serait alors plus adéquate pour les détecter.
Dans l'image suivante, d'un autre endroit, on remarque bien la diffĂ©rence entre un lac, des rochers, un chemin et la forĂȘt.
NDVI d'un lac et alentours, août 2020.
La zone d'eau est trĂšs identifiable en bas d'image; de mĂȘme que le chemin, qui se dĂ©tache de la forĂȘt.
L'index de vĂ©gĂ©tation est un moyen de suivre l'Ă©volution des forĂȘts en fonction des saisons, mais Ă©galement d'identifier les amĂ©nagements humains.
