{"id":1501,"date":"2024-11-25T06:13:47","date_gmt":"2024-11-25T06:13:47","guid":{"rendered":"http:\/\/www.xingshitu.com\/?p=1501"},"modified":"2024-11-25T10:11:36","modified_gmt":"2024-11-25T10:11:36","slug":"%e6%a4%8d%e7%89%a9%e7%89%a9%e5%80%99%e4%b8%8e%e6%a4%8d%e8%a2%ab%e6%8c%87%e6%95%b0%e8%bf%91%e5%9c%b0%e9%81%a5%e6%84%9f%e8%a7%82%e6%b5%8b%e6%96%b9%e6%a1%88","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.xingshitu.com\/fr\/2024\/11\/25\/%e6%a4%8d%e7%89%a9%e7%89%a9%e5%80%99%e4%b8%8e%e6%a4%8d%e8%a2%ab%e6%8c%87%e6%95%b0%e8%bf%91%e5%9c%b0%e9%81%a5%e6%84%9f%e8%a7%82%e6%b5%8b%e6%96%b9%e6%a1%88\/","title":{"rendered":"Programme d'observation par t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection de la Terre proche pour les indices de climat et de v\u00e9g\u00e9tation des plantes"},"content":{"rendered":"

I. Contexte de l'\u00e9tude<\/strong><\/p>\n\n\n\n

1. les techniques d'observation par t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection de la Terre proche<\/strong><\/p>\n\n\n\n

  Dans la cinqui\u00e8me \u00e9dition d'Introduction \u00e0 la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection, Introduction \u00e0 la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection, une revue de la litt\u00e9rature sur la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection.t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection<\/strong>La d\u00e9finition est claire : il s'agit d'une technique permettant d'obtenir des informations sur la surface de la Terre gr\u00e2ce au rayonnement \u00e9lectromagn\u00e9tique \u00e9mis ou r\u00e9fl\u00e9chi par la surface.  <\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 1.1 Image de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection<\/p>\n\n\n\n

T\u00e9l\u00e9d\u00e9tection \u00e0 proximit\u00e9 du sol : d\u00e9tection d'informations spectrales d'objets terrestres \u00e0 moins de 50 m du sol \u00e0 l'aide de capteurs optiques mont\u00e9s sur des m\u00e2ts ou des tours (Richardson et al., 2013). Dans l'ouvrage de Yin Zhan'e intitul\u00e9 Introduction to Modern Remote Sensing, le concept de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection au sol est clarifi\u00e9 : il s'agit d'une t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection dont la plateforme se trouve au sol ou \u00e0 proximit\u00e9 du sol, et les plateformes au sol comprennent les tr\u00e9pieds, les v\u00e9hicules de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection, les tours de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection et les navires.<\/p>\n\n\n\n

D'apr\u00e8s l'introduction ci-dessus, on peut apprendre que le corps principal de l'\u00e9quipement est un capteur optique (radiologique) qui peut \u00e9mettre ou recevoir des ondes \u00e9lectromagn\u00e9tiques et traiter ces signaux d'ondes \u00e9lectromagn\u00e9tiques pour extraire des informations utiles sur la surface ; les plates-formes d'exploitation des capteurs comprennent des plates-formes fixes telles que des pyl\u00f4nes et des tr\u00e9pieds, ainsi que des plates-formes mobiles telles que des v\u00e9hicules a\u00e9riens sans pilote et des v\u00e9hicules de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection.
<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 1.2<\/p>\n\n\n\n

2,<\/strong>Le concept de climat<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La ph\u00e9nologie, comme son nom l'indique, est le \"temps biologique\" : l'observation du moment de la journ\u00e9e o\u00f9 se produisent les ph\u00e9nom\u00e8nes de croissance et de d\u00e9veloppement des plantes et des animaux. La ph\u00e9nologie est une sous-discipline de la biologie, qui est la science des relations entre les plantes et les animaux dans le monde naturel et les conditions environnementales (climat, hydrologie, sol, etc.) qui changent p\u00e9riodiquement. Depuis des milliers d'ann\u00e9es, les travailleurs sont attentifs \u00e0 la relation entre les ph\u00e9nom\u00e8nes naturels tels que la prosp\u00e9rit\u00e9 des plantes et des arbres, l'arriv\u00e9e et le d\u00e9part des oiseaux migrateurs et le climat, afin d'organiser leurs activit\u00e9s agricoles en cons\u00e9quence. Par exemple, la plupart des 24 termes solaires en Chine sont d\u00e9crits ou m\u00eame nomm\u00e9s directement d'apr\u00e8s des ph\u00e9nom\u00e8nes climatiques, tels que l'hibernation, la pluie de c\u00e9r\u00e9ales et l'ensemencement des mangues.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 1.3 R\u00e9seau d'observation du climat en Chine<\/p>\n\n\n\n

3,<\/strong>Concept d'indice de v\u00e9g\u00e9tation<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Combinaisons spectrales permettant de caract\u00e9riser la v\u00e9g\u00e9tation. L'utilisation d'indices de v\u00e9g\u00e9tation a pour but de mettre en \u00e9vidence les caract\u00e9ristiques de la v\u00e9g\u00e9tation et de faciliter l'identification rapide (extraction) de param\u00e8tres tels que la structure, la croissance, la sant\u00e9, etc. de la v\u00e9g\u00e9tation dans les courbes spectrales ou les images. Indices de v\u00e9g\u00e9tation courants : indice de verdure relatif GCC, indice de v\u00e9g\u00e9tation normalis\u00e9 NDVI (Normalised Vegetation Index) avec les formules suivantes :<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 1.4 Indice de v\u00e9g\u00e9tation<\/p>\n\n\n\n

4,<\/strong>Relation entre la ph\u00e9nologie et les indices de v\u00e9g\u00e9tation<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les indices de v\u00e9g\u00e9tation peuvent bien refl\u00e9ter l'\u00e9tat de croissance et la sant\u00e9 de la v\u00e9g\u00e9tation, c'est pourquoi les indices de v\u00e9g\u00e9tation (par exemple NDVI) sont g\u00e9n\u00e9ralement utilis\u00e9s comme indicateur quantitatif de la ph\u00e9nologie des plantes. L'observation continue \u00e0 long terme des indices de v\u00e9g\u00e9tation permet d'obtenir la tendance de la croissance des plantes dans le temps et les n\u0153uds temporels de la p\u00e9riode ph\u00e9nologique.<\/p>\n\n\n\n

5,<\/strong>Mesure de la ph\u00e9nologie des plantes par des m\u00e9thodes de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection \u00e0 proximit\u00e9 de la Terre<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le climat des plantes doit \u00eatre observ\u00e9 en continu pendant une longue p\u00e9riode, ce qui n\u00e9cessite des instruments bas\u00e9s sur des plates-formes fixes. La cam\u00e9ra climatique est l'instrument le plus courant pour surveiller le climat des plantes : par rapport aux premi\u00e8res m\u00e9thodes d'observation du climat artificiel, elle est moins co\u00fbteuse en main-d'\u0153uvre et pr\u00e9sente moins d'interf\u00e9rences avec l'environnement ; elle peut r\u00e9aliser une observation automatique, une transmission de donn\u00e9es \u00e0 distance et d'autres fonctions, et peut extraire divers indices de v\u00e9g\u00e9tation par le biais d'algorithmes, qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s en tant qu'indicateurs climatiques. Les premi\u00e8res cam\u00e9ras climatiques \u00e9taient des cam\u00e9ras couleur RVB ordinaires, qui pouvaient \u00eatre \u00e9tendues pour acqu\u00e9rir une s\u00e9rie d'indices de v\u00e9g\u00e9tation \u00e0 large bande tels que GCC, RCC, BCC, GVI, etc., tout en prenant automatiquement des photos \u00e0 intervalles r\u00e9guliers pour obtenir des s\u00e9ries temporelles d'images couleur ; ces indices \u00e9taient souvent utilis\u00e9s dans les premi\u00e8res recherches climatiques.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 1.5.1 Indice de v\u00e9g\u00e9tation \u00e0 large bande avec une cam\u00e9ra couleur RVB<\/p>\n\n\n\n

  En raison des caract\u00e9ristiques spectrales des plantes vertes (comme le montre la figure 1.6.2, les caract\u00e9ristiques de changement de la v\u00e9g\u00e9tation saine dans le proche infrarouge sont nettement plus fortes que dans la bande verte), l'indice de v\u00e9g\u00e9tation normalis\u00e9 NDVI, compar\u00e9 \u00e0 des indices tels que le GCC et le GVI, est capable de mieux r\u00e9pondre \u00e0 la verdure de la v\u00e9g\u00e9tation, au potentiel de photosynth\u00e8se et de refl\u00e9ter l'intensit\u00e9 du m\u00e9tabolisme de la v\u00e9g\u00e9tation et ses variations saisonni\u00e8res et interannuelles, ce qui explique que le NDVI soit progressivement valoris\u00e9 dans le domaine de la recherche sur les plantes.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 1.5.2 Propri\u00e9t\u00e9s spectrales des plantes vertes<\/p>\n\n\n\n

Par cons\u00e9quent, les cam\u00e9ras m\u00e9t\u00e9orologiques capables de calculer le NDVI apparaissent progressivement sur le march\u00e9. Par rapport \u00e0 la cam\u00e9ra RVB d'origine, il y a une grande am\u00e9lioration, mais \u00e0 l'heure actuelle, les cam\u00e9ras m\u00e9t\u00e9orologiques qui peuvent mesurer les images NIR et calculer le NDVI sont principalement des cam\u00e9ras m\u00e9t\u00e9orologiques \u00e0 large bande.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 1.5.3 Courbe spectrale de la r\u00e9ponse \u00e0 large bande du capteur de la cam\u00e9ra  <\/p>\n\n\n\n

La bande \"large\" est ici compar\u00e9e \u00e0 la largeur de bande spectrale des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection par satellite, telles que les donn\u00e9es Landsat8, la largeur de bande spectrale dans les bandes rouge et proche infrarouge est de 30 nm, tandis que les bandes rouge et proche infrarouge des cam\u00e9ras NDVI \u00e0 large bande actuelles d\u00e9pendent g\u00e9n\u00e9ralement des caract\u00e9ristiques de r\u00e9ponse des capteurs d'imagerie ; par exemple, la plage de r\u00e9ponse de la lumi\u00e8re rouge, qui peut s'\u00e9tendre de plus de 500 nm \u00e0 plus de 700 nm, avec une largeur de bande proche de 200 nm, contient quelques r\u00e9flexions vertes et proches infrarouges et n'est pas v\u00e9ritablement rouge. qui peut s'\u00e9tendre de plus de 500 nm \u00e0 plus de 700 nm, avec une largeur de bande proche de 200 nm, contient quelques r\u00e9flexions vertes et infrarouges proches, et n'est pas vraiment rouge. Par cons\u00e9quent, la cam\u00e9ra climatique \u00e0 large bande ne peut obtenir que des indices de v\u00e9g\u00e9tation similaires \u00e0 ceux surveill\u00e9s par t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection, et ne peut \u00eatre utilis\u00e9e que pour porter des jugements qualitatifs, mais pas pour r\u00e9aliser une \u00e9valuation quantitative du climat par t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection. Dans le cadre du programme d'observation pr\u00e9cise de l'indice de v\u00e9g\u00e9tation, il existe \u00e9galement des cas d'application de l'utilisation de cam\u00e9ras spectrales pour observer le climat : par exemple, la cam\u00e9ra multispectrale Sequoia, qui a davantage d'applications dans l'observation et la recherche sur le climat des plantes (rythme de croissance), est \u00e0 l'origine une cam\u00e9ra spectrale pour drones, et elle peut obtenir des images spectrales \u00e0 bande \u00e9troite de la lumi\u00e8re rouge de 660 nm et de l'infrarouge proche de 790 nm. Cependant, ce type de cam\u00e9ra n'est pas adapt\u00e9 \u00e0 l'observation du climat des plantes pour les raisons suivantes :<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 1.5.4 Cam\u00e9ra multispectrale PARROT SEQUOIA<\/p>\n\n\n\n


(1) L'utilisation de diff\u00e9rents sc\u00e9narios : la cam\u00e9ra utilis\u00e9e par le drone n'a pas besoin d'une tol\u00e9rance et d'une stabilit\u00e9 \u00e9lev\u00e9es dans l'environnement de terrain, mais a au contraire des exigences \u00e9lev\u00e9es en mati\u00e8re de pr\u00e9cision et de l\u00e9g\u00e8ret\u00e9, ce qui la rendra inadapt\u00e9e \u00e0 un fonctionnement automatique \u00e0 long terme sur le terrain.<\/p>\n\n\n\n

(2) Diff\u00e9rents modes de fonctionnement : les cam\u00e9ras utilis\u00e9es par les drones ne prennent souvent pas en compte le soutien des technologies connexes telles que le fonctionnement automatique temporis\u00e9, la transmission de donn\u00e9es \u00e0 distance et le contr\u00f4le \u00e0 distance, de sorte qu'elles doivent \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9es en profondeur et r\u00e9pondre \u00e0 des exigences techniques \u00e9lev\u00e9es en termes d'applications sur le terrain.<\/p>\n\n\n\n

(3) Les id\u00e9es en mati\u00e8re de traitement des donn\u00e9es sont diff\u00e9rentes : les cam\u00e9ras utilis\u00e9es par les drones se concentrent davantage sur le traitement des donn\u00e9es spatiales, comme l'assemblage d'images, tandis que les cam\u00e9ras m\u00e9t\u00e9orologiques physiques se concentrent davantage sur le traitement des donn\u00e9es temporelles, comme la synth\u00e8se des courbes de changement de l'indice de v\u00e9g\u00e9tation.<\/p>\n\n\n\n

(4) Diff\u00e9rents concepts : la cam\u00e9ra spectrale du drone adopte une cam\u00e9ra multi-\u0153il (lentille multi-capteur), ce qui lui permet d'acqu\u00e9rir plusieurs donn\u00e9es spectrales en m\u00eame temps tout en se d\u00e9pla\u00e7ant ; tandis que la cam\u00e9ra m\u00e9t\u00e9orologique ne se d\u00e9place pas et a une conception multi-\u0153il, ce qui est non seulement co\u00fbteux, mais a \u00e9galement un champ de vision diff\u00e9rent en raison des diff\u00e9rentes positions de chaque lentille de capteur de la cam\u00e9ra. Dans le processus d'utilisation du drone en raison de la distance d'observation et presque aucun effet, mais dans l'observation de l'objet en raison de l'\u00e9rection du sol a conduit \u00e0 une relativement proche de la cible, la d\u00e9viation du champ de vision deviendra tr\u00e8s \u00e9vidente, comme indiqu\u00e9 ci-dessous, ce qui conduira \u00e0 des donn\u00e9es multibandes ult\u00e9rieures dans le traitement local de la position de l'erreur correspondante.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 1.5.5 Repr\u00e9sentation sch\u00e9matique de la diff\u00e9rence de champ de vision de l'imagerie due \u00e0 la cam\u00e9ra multi-oculaire<\/p>\n\n\n\n

II. cam\u00e9ras m\u00e9t\u00e9orologiques spectrales \u00e0 bande \u00e9troite<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

Afin de r\u00e9soudre les probl\u00e8mes susmentionn\u00e9s, Beijing StarView Technology Co. a d\u00e9velopp\u00e9 de mani\u00e8re ind\u00e9pendante une cam\u00e9ra m\u00e9t\u00e9orologique monoculaire spectrale \u00e0 bande \u00e9troite.<\/h1>\n\n\n\n

1,<\/strong>Donn\u00e9es acquises par des cam\u00e9ras spectrales \u00e0 bande \u00e9troite<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La cam\u00e9ra acquiert deux types de donn\u00e9es \u00e0 chaque prise de vue :1)<\/strong>Donn\u00e9es d'images couleur RVB normales, capables de calculer automatiquement des indices de v\u00e9g\u00e9tation \u00e0 large bande tels que GCC et GVI.2)<\/strong>Les donn\u00e9es d'images spectrales dans des bandes \u00e9troites (les bandes peuvent \u00eatre personnalis\u00e9es, les plus courantes \u00e9tant actuellement le rouge 650\u00b110nm et le proche infrarouge 850\u00b110nm), et permet de synth\u00e9tiser une image NDVI hybride, qui contient : une carte spectrale \u00e0 \u00e9chelle de gris 650nm, une carte spectrale \u00e0 \u00e9chelle de gris 850nm et une carte \u00e0 \u00e9chelle de gris NDVI. La carte \u00e0 \u00e9chelle de gris NDVI est calcul\u00e9e \u00e0 partir de la valeur DN de chaque pixel des deux autres cartes selon la formule NDVI, les pixels clairs de la carte ayant une valeur NDVI \u00e9lev\u00e9e et vice versa.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 2.1.1<\/p>\n\n\n\n

2,<\/strong>Caract\u00e9ristiques de la cam\u00e9ra climatique spectrale StarView<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les valeurs NDVI acquises ne sont pratiquement pas affect\u00e9es par les ombres, et les images NDVI peuvent bien refl\u00e9ter la distribution et la croissance de la v\u00e9g\u00e9tation.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 2.2.1 Acquisition simultan\u00e9e d'images RVB et NDVI par la cam\u00e9ra climatique spectrale de Star View (SVSC)<\/p>\n\n\n\n

L'image hybride NDVI a \u00e9t\u00e9 import\u00e9e dans le logiciel de traitement d'images climatiques SmartViewer de Beijing StarViewer, qui peut \u00eatre divis\u00e9 en trois images \u00e0 \u00e9chelle de gris, \u00e0 savoir la carte \u00e0 \u00e9chelle de gris spectrale 650nm, la carte \u00e0 \u00e9chelle de gris spectrale 850nm et la carte \u00e0 \u00e9chelle de gris NDVI.
L'image NDVI en niveaux de gris apr\u00e8s division est exempte de l'ombre de la tour dans la sc\u00e8ne r\u00e9elle d'origine. Cela montre que le calcul de la valeur NDVI par l'instrument n'est pas affect\u00e9 par le changement d'intensit\u00e9 lumineuse et qu'il poss\u00e8de une forte capacit\u00e9 anti-interf\u00e9rence dans un environnement d'utilisation normale. En m\u00eame temps, gr\u00e2ce \u00e0 la conception de la cam\u00e9ra monoculaire, l'imagerie des deux cartes \u00e0 \u00e9chelle de gris de 650 nm et 850 nm est parfaitement coh\u00e9rente, de sorte que l'image NDVI synth\u00e9tis\u00e9e est \u00e9galement parfaitement coh\u00e9rente avec le cadrage de la carte originale, ce qui constitue une image de distribution NDVI vraiment significative. En termes de pr\u00e9cision de l'indice de v\u00e9g\u00e9tation, l'indice de v\u00e9g\u00e9tation NDVI \u00e0 bande \u00e9troite est plus stable et plus pr\u00e9cis que l'indice de v\u00e9g\u00e9tation GCC \u00e0 large bande.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Figure 2.2.3 Comparaison des donn\u00e9es pour l'indice spectral \u00e0 large bande GCC et l'indice synth\u00e9tique \u00e0 bande \u00e9troite NDVI  <\/p>\n\n\n\n

La cam\u00e9ra climatique spectrale StarView pr\u00e9sente les caract\u00e9ristiques suivantes : 1) coh\u00e9rence des bandes : les r\u00e9glages des bandes sont enti\u00e8rement compatibles avec ceux des satellites de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection ; 2) coh\u00e9rence radiom\u00e9trique : gr\u00e2ce \u00e0 l'\u00e9talonnage radiom\u00e9trique, elle peut obtenir des produits radiom\u00e9triques compatibles avec ceux des observations de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection ; et 3) coh\u00e9rence param\u00e9trique : la cam\u00e9ra climatique \u00e0 bande \u00e9troite est capable d'obtenir un indice de v\u00e9g\u00e9tation r\u00e9ellement significatif (NDVI) qui r\u00e9pond aux besoins de la recherche scientifique.  R\u00e9sum\u00e9 : L'introduction de la technologie d'imagerie spectrale \u00e0 bande \u00e9troite permet \u00e0 la cam\u00e9ra m\u00e9t\u00e9orologique de StarView de faire un saut qualitatif et d'am\u00e9liorer consid\u00e9rablement ses performances par rapport aux cam\u00e9ras m\u00e9t\u00e9orologiques traditionnelles.<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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