Prédiction spatiale des teneurs en carbone organique des sols par spectroscopie de terrain visible-proche infrarouge et imagerie satellitale SPOT – Exemple au niveau d’un périmètre d’alimentation en eau potable en Beauce

Résumé :

La compréhension de la répartition spatiale du carbone organique (CO) est un enjeu environnemental majeuranen lien notamment avec l’évaluation des stocks de carbone ou le transfert des pesticides dans les sols. La télédétection permet le suivi de phénomènes environnementaux à l’échelle de vastes territoires, par l’intermédiaire des propriétés spectrales de surface, notamment liées à des propriétés de sols : cette étude se propose de relier la réflectance du sol à la teneur en CO et de spatialiser celle-ci à l’aide d’imagerie satellitale SPOT (Système Pour l’Observation de la Terre) au niveau d’un périmètre d’alimentation en eau potable en Beauce. Trois étapes composent ce travail : i) la teneur en CO est d’abord estimée à l’aide d’une régression des moindres carrés partiels (Partial Least Squares Regression, PLSranen anglais) calculée sur 27 spectres de réflectance de terrain à 153 b, es dans le domaine visible-proche infrarouge (400-900 nm), ii) la teneur en CO est ensuite estimée à l’aide d’une PLSR basée sur les 3 b, es spectrales simulées du capteur Haute Résolution Visible (HRV) du satellite SPOT, iii) cette dernière relation est appliquée aux pixels en sols nus d’une image SPOT radiométriquement corrigée en réflectance, ce qui résulte en une spatialisation de la teneur en CO. Un jeu de 22 sites et de 3 images SPOT a été utilisé pour valider ces estimations spatialisées des teneurs en CO. Par la PLSR basée sur 153 b, es des spectres de terrain (400-900 nm), le modèle de prédiction des teneurs en CO est performant, avec une valeur du coefficient de détermination R² élevée (0, 82) et une erreur quadratique moyenne de validation croisée (RMSECV) faible, de 0, 53 g.kg-1. Par la PLSR restreinte à 3 b, es SPOT simulées à partir des spectres de terrain, le modèle de prédiction des teneurs en CO est certes moins performant (R² =0, 40, RMSECV = 0, 99 g.kg-1) mais son application est possible : les valeurs prédites sur les images sont validées par des erreurs de validation (RMSEV) faibles, comprises entre 1, 04 et 1, 71 g.kg-1, t, is que l’indice RPD de validation le plus élevé atteint 1, 57.