Difference between revisions of "Use Case 1 - Jährliche Waldveränderungen/fr"

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==Acquisition des données==
 
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Les données raster sont disponibles  [https://forestmonitoring.lab.karten-werk.ch/services ici] sous forme de Web Map Service (WMS) ou de Web Coverage Service (WCS). Un WMS sert avant tout à visualiser les données représentées de manière automatique, par exemple dans un visualiseur, un WCS permet d’accéder aux valeurs et de les retravailler dans un SIG. Lors de l’intégration de données raster, il faut garder à l’esprit qu’elles sont multipliées par 10000 afin de gagner de l’espace de stockage. Ainsi, une valeur de -1000 correspond par exemple à une baisse du NDVI de -0.1.  
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Les données raster sont disponibles  [https://forestmonitoring.lab.karten-werk.ch/services ici] sous forme de Web Map Service (WMS) ou de Web Coverage Service (WCS). Un WMS sert avant tout à visualiser les données représentées de manière automatique, par exemple dans un visualiseur, tandis qu’un WCS permet d’accéder aux valeurs et de les retravailler dans un SIG. Lors de l’intégration de données raster, il faut garder à l’esprit qu’elles sont multipliées par 10000 afin de gagner de l’espace de stockage. Ainsi, une valeur de -1000 correspond par exemple à une baisse du NDVI de -0.1.  
 
Les données vectorielles sont également disponibles  [https://forestmonitoring.lab.karten-werk.ch/services ici] via Web Map Service (WMS) ou Web Feature Service (WFS). La table des attributs, disponible si l’intégration se fait avec un WFS, indique en plus pour chaque surface de changement la superficie et le changement moyen de NDVI. Vous trouverez par ailleurs d’autres '''astuces et informations pour intégrer et exploiter des données''' [[Tutorials#Einbindung.2FDownload_der_Daten_aus_den_Use_Cases|ici]].
 
Les données vectorielles sont également disponibles  [https://forestmonitoring.lab.karten-werk.ch/services ici] via Web Map Service (WMS) ou Web Feature Service (WFS). La table des attributs, disponible si l’intégration se fait avec un WFS, indique en plus pour chaque surface de changement la superficie et le changement moyen de NDVI. Vous trouverez par ailleurs d’autres '''astuces et informations pour intégrer et exploiter des données''' [[Tutorials#Einbindung.2FDownload_der_Daten_aus_den_Use_Cases|ici]].

Revision as of 12:27, 28 July 2021

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Fig. 1 : Épreuve écran issue de l’application web. Les modifications sont représentées par différentes couleurs selon les années (2016-2017 : violet ; 2017-2018 : vert ; 2018-2019 : bleu ; 2019-2020 : orange). L’intensité de la couleur représente l’intensité du changement.

-> vers la vue d'ensemble des cas d'usage

-> vers l'application web

Des changements vastes et marqués peuvent être détectés grâce aux images satellite de Sentinel-2 et transcrits en cartes indicatrices annuelles. Les modifications visibles représentent une forte diminution de l’activité de la végétation entre le mois d’août (année précédente) et le mois de juin (année suivante). L’importance du changement est représentée de manière grossière (cf. légende dans le visualiseur). La résolution spatiale est de 10 x 10 m.

Limitations

Les changements de faible ampleur en termes de surface et d’intensité ne sont pas détectés. Il n’est pas possible de déterminer la cause des changements. Il peut s’agir de coupes de bois, de dégâts de tempête ou autres.


Tutoriel vidéo : Fondamentaux pour une bonne utilisation

Cette vidéo montre comment utiliser l’application web « Évolutions annuelles »:

Informations contextuelles sur la méthode

La détection automatique des surfaces où s’opèrent les changements se fait en analysant les différences du NDVI d’une année à l’autre. Afin de filtrer automatiquement les images sans nuage, la méthode consiste à rechercher la valeur maximale du NDVI pour chaque pixel (10 x 10 m) dans toutes les images des mois d’été (juin à août). Au cours de cette période, quasiment toute la végétation est verte. On obtient ainsi des images raster annuelles largement sans couverture nuageuse avec un NDVI maximum (« composite d’indice NDVI maximum »). La différence est observée entre deux années d’après ces composites. Les valeurs différentielles représentent l’intensité du changement. Ainsi, des valeurs autour de -1 indiquent d’importants changements en forêt (par ex. défrichages). Une valeur seuil (-0.1) permet de délimiter des surfaces de changement en tant que données vectorielles (polygones) à partir d’une superficie de 400 m2. À l’heure actuelle, des cartes représentant les changements ont été créées pour les années 2016-2017, 2017-2018, 2018-2019 et 2019-2020. Le graphique ci-après illustre la procédure.

Fig. 2 : Représentation de la méthode de reconnaissance de l’évolution de la forêt d’après le NDVI de Sentinel-2. Un raster de composite de NDVI maximum a été établi pour chaque année grâce à toutes les images Sentinel-2 des mois d’été. La différence est établie entre deux années d’après ces composites (∆NDVI), comme par exemple ici entre 2017 et 2018.



Acquisition des données

Les données raster sont disponibles ici sous forme de Web Map Service (WMS) ou de Web Coverage Service (WCS). Un WMS sert avant tout à visualiser les données représentées de manière automatique, par exemple dans un visualiseur, tandis qu’un WCS permet d’accéder aux valeurs et de les retravailler dans un SIG. Lors de l’intégration de données raster, il faut garder à l’esprit qu’elles sont multipliées par 10000 afin de gagner de l’espace de stockage. Ainsi, une valeur de -1000 correspond par exemple à une baisse du NDVI de -0.1. Les données vectorielles sont également disponibles ici via Web Map Service (WMS) ou Web Feature Service (WFS). La table des attributs, disponible si l’intégration se fait avec un WFS, indique en plus pour chaque surface de changement la superficie et le changement moyen de NDVI. Vous trouverez par ailleurs d’autres astuces et informations pour intégrer et exploiter des données ici.