Estimation du stress hydrique des forêts par télédétection : la nécessaire correction de l’effet des ombres portées

par Victor Penot, Antenne CESBIO à l’IUT d’Auch, PRAG et Doctorant.

Le suivi du stress hydrique des milieux naturels complexes, tels que les forêts, est une des clés de l’évaluation de leur état de santé. A l’échelle de la canopée – l’arbre – le stress hydrique est physiquement lié à la température de surface des parties directement éclairées par le soleil. La télédétection spatiale fournit des mesures de température de surface, promettant ainsi une estimation du stress hydrique – un indice de stress variant de zéro lorsqu’il n’y a pas de stress, à 1 pour un stress maximal – de manière hebdomadaire et sur de grandes étendues spatiales. Cependant, compte tenu de la résolution spatiale des satellites actuels et à venir (décamétrique), la température mesurée est l’agrégation de la température des parties directement éclairées par le soleil (qui nous intéresse) et de celle des parties à l’ombre. A ce jour il n’est pas possible de séparer les deux températures directement.

Plutôt que d’essayer de corriger la température de surface mesurée par le satellite, nous nous sommes intéressés au comportement d’un indice de stress estimé à partir de données satellites thermique/optique, sur le site de chênes verts de Puechabon (34).  Cet indice sous-estimait les mesures de la tour à flux, notamment pour les forts stress. Nous avons donc émis les deux hypothèses suivantes:

1/ pour une prise de vue à heure constante et à stress hydrique constant, les variations de l’indice de stress sont liées à l’évolution de la part des ombres projetées dans la scène étudiée ;

2/ l’angle zénithal solaire fournit un proxy de ces effets d’ombres.

Nous avons développé deux corrections de l’indice de stress des effets d’ombres portées. La première utilise les mesures de stress in situ et permet de tester nos hypothèses. La seconde est indépendante des données mesurées in situ et peut être utilisée de façon opérationnelle uniquement à partir des données satellitaires. Les deux corrections (voir figures b et c respectivement) fournissent des résultats satisfaisants.

Figure : a) indice de stress satellitaire non corrigé des effets d’ombres versus indice de stress in situ. b) indice de stress satellitaire corrigé avec données in situ (correction 1) c) indice de stress satellitaire corrigé sans données in situ (correction 2). Les points noirs correspondent aux dates sèches où il a peu plu avant le passage du satellite, les points blancs correspondent aux dates humides, complémentaires des précédentes.

Pour aller plus loin (et tester par vous même), la chaine de traitement permettant d’estimer le stress hydrique en zone montagneuse et au dessus des forêts est disponible ici :

https://gitlab.com/victor.penot/thermalstressindex2cor

V. Penot and O. Merlin, « Estimating the Water Deficit Index of a Mediterranean Holm Oak Forest From Landsat Optical/Thermal Data: A Phenomenological Correction for Trees Casting Shadow Effects, » in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 16, pp. 5867-5880, 2023, doi: 10.1109/JSTARS.2023.3288360.

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