Projet BoscEnFlux - Cartographie 2017 de la composition du couvert forestier sur imagerie Sentinel-2, zone d’étude « Médoc »

💡 Le projet | BoscEnFlux, projet de recherche soutenu par la région Nouvelle Aquitaine, propose de relire les trajectoires des espaces forestiers néo-aquitains par une analyse croisée des dynamiques matérielles et des luttes discursives associées à leurs marges sociales et écologiques. La démarche, qui relève de la géographie humaine mais aussi de l’épistémologie et de l’histoire des sciences, repose en partie sur une logique de zones-atelier sur lesquelles portent des efforts particulier de travaux d’enquête qualitative et de cartographie de l’évolution des couverts arborés. Les deux terrains d’étude ainsi investis sont des rectangles d’une surface de 8640 ha, (6,4 x 13,5 km), localisés dans le Médoc (centré sur la commune de Saint-Laurent-Médoc) et le Sauternais (centré sur la commune de Bommes). 🌐 Le jeu de données | Il s'agit d’une cartographie à haute résolution (10 m) de la composition du couvert forestier de 2017 sur la zone d’étude « Médoc », construite en reprenant une proposition de Karasiak et al. (2017). Se basant sur des séries temporelles de portions d’images décrivant des réflectances de la végétation arborée, la méthode vise à discriminer l’essence forestière dominante au sein d’une maille élémentaire en fonction de la spécificité de sa phénologie sur une saison de végétation. La classification tire profit des possibilités opérationnelles offertes par les dernières générations de satellites d'observation : revisite de moins d’une semaine, disponibilité inconditionnelle des données, capteurs haute résolution dans les gammes de longueur d’onde sur lesquelles les variations de réflectance de la végétation sont recherchées. 🦺 Détails méthodologiques | Le produit sélectionné est une imagerie Sentinel-2 (ESA) de niveau 2A disponible sur l’année 2017 (via plateforme Copernicus, granule T30TXR) : 14 couvertures des réflectances de surface entre le 10/3 et le 25/11, avec quatre bandes couvrant le visible et le proche infrarouge (B2,3,4 et 8, résolution de 10 m). La bibliothèque de machine learning de la suite logicielle OrfeoToolBox est utilisée en trois temps. Après un premier masquage « végétation » basé sur l’interprétation d’une classification non supervisée, la couverture nuageuse est également détourée sur chaque image (SCL). 237 points de validation « terrain » ont permis de renseigner des espèces dominantes: après assignation d’une centaine des points à l’apprentissage, un algorithme de classification Support Vector Machine est appliqué. 📊 La nomenclature | à huit classes, est interprétée comme suit : Robinier faux-acacia Chênes décidus Aulnes/Frênes Autres feuillus Peuplier Jeune peuplement de Pin Pins (maritime, taeda, autres résineux) Autres(vignes, sols nus, prairies) 📚 Références extérieures | Karasiak, N., Sheeren, D., Fauvel, M., Willm, J., Dejoux, J., Monteil, C., « Mapping tree species of forests in southwest France using Sentinel-2 image time series », 9th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images (MultiTemp), Bruges, Belgique, 27-29 juin 2017. 10.1109/Multi-Temp.2017.8035215

💡 项目概况 | BoscEnFlux是由新阿基坦大区（Nouvelle-Aquitaine）资助的研究项目，旨在通过交叉分析物质动态及其与社会、生态边缘相关的话语斗争，重新梳理新阿基坦地区森林空间的演变轨迹。本研究方法兼具人文地理学、科学认识论与科学史的研究视角，部分采用“研究样区”的研究逻辑，针对选定样区开展了针对性的定性调查与林分覆盖演变制图工作。本次研究覆盖两处研究样区：均为面积8640公顷（6.4×13.5千米）的矩形区域，分别位于梅多克（Médoc，中心为圣洛朗梅多克市镇）与索泰尔讷（Sauternais，中心为邦姆市镇）境内。
🌐 数据集说明 | 本数据集为2017年梅多克研究样区森林覆盖组成的高分辨率（10米）制图成果，其方法沿用了Karasiak等人（2017）提出的研究方案。该方法基于描述木本植被反射特性的时序影像子集，旨在通过植被生长季内的物候特征差异，对基础网格单元内的优势林木树种进行分类识别。本次分类利用了新一代对地观测卫星的实用化观测能力：重访周期不足一周、数据无限制获取，且搭载的高分辨率传感器覆盖了可捕捉植被反射率变化的光谱波段范围。
🦺 方法细节 | 本次研究所用影像为2017年获取的欧空局（ESA）Sentinel-2 2A级产品，通过哥白尼（Copernicus）数据中心获取，对应影像块为T30TXR：共计14景地表反射率影像，覆盖时段为3月10日至11月25日，包含覆盖可见光与近红外波段的4个10米分辨率波段（B2、B3、B4与B8）。本次分类采用OrfeoToolBox软件套件的机器学习工具库，分为三个步骤完成：首先基于无监督分类结果生成“植被掩膜”，随后利用每景影像的SCL（Scene Classification Layer）波段去除云覆盖区域。本次研究通过237个野外验证点获取优势树种信息：其中约100个点被用于模型训练，最终采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类算法完成分类。
📊 分类体系 | 本数据集共包含8类地表覆盖，具体分类如下：
1. 刺槐（Robinier faux-acacia）
2. 落叶栎类（Chênes décidus）
3. 桤木/梣树（Aulnes/Frênes）
4. 其他阔叶树种（Autres feuillus）
5. 杨树（Peuplier）
6. 幼龄松林（Jeune peuplement de Pin）
7. 松类（滨海松、火炬松及其他针叶树种，Pins (maritime, taeda, autres résineux)）
8. 其他（葡萄园、裸地、草地，Autres(vignes, sols nus, prairies)）
📚 外部参考文献 | Karasiak, N., Sheeren, D., Fauvel, M., Willm, J., Dejoux, J., Monteil, C. 《利用Sentinel-2时序影像绘制法国西南部森林树种分布图》，第九届多时相遥感影像分析国际研讨会（MultiTemp），比利时布鲁日，2017年6月27日至29日。DOI: 10.1109/Multi-Temp.2017.8035215