Couverture fractionnée
Date de modification : novembre 2024
En raison de l’indisponibilité de données de terrain appropriées en Afrique, le service FC n’a pas été évalué quantitativement en Afrique et est donc fourni en tant que service provisoire. Nous apprécions les commentaires des utilisateurs.
Aperçu du service
Aperçu
Le service de couverture fractionnaire (FC) fournit des estimations des proportions de végétation verte, de végétation non verte (y compris les arbres à feuilles caduques en automne, l’herbe sèche, etc.) et de sols nus pour chaque pixel Landsat. La couverture fractionnaire fournit des informations précieuses pour toute une gamme d’applications environnementales et agricoles, notamment :
surveillance de l’érosion des sols
modélisation des processus de surface terrestre
pratiques de gestion des terres (par exemple, rotation des cultures, gestion des chaumes, gestion des pâturages)
études de végétation
estimation de la charge de carburant
modélisation des écosystèmes
cartographie de la couverture terrestre
L’algorithme a été développé par le Joint Remote Sensing Research Program <https://www.jrsrp.org.au/> (JRSRP) et est décrit dans Scarth et al. (2010). Les données de terrain collectées dans toute l’Australie ont été utilisées pour calibrer et valider le modèle de démixage.
Le service DE Africa FC comporte deux volets :
Couverture fractionnaire, estimée à partir de chaque scène Landsat, fournissant des mesures de jours individuels.
Résumé annuel de la couverture fractionnaire (centiles), qui fournit les 10e, 50e et 90e centiles estimés indépendamment pour les fractions de végétation verte, de végétation non verte et de sol nu observées au cours de chaque année civile (du 1er janvier au 31 décembre).
Si la couverture fractionnaire basée sur la scène peut être utilisée pour étudier les processus dynamiques, les résumés annuels facilitent l’analyse des changements d’une année à l’autre. Les percentiles fournissent des estimations fiables des valeurs de proportion basse, médiane et haute observées pour chaque type de couverture au cours d’une année, qui peuvent être utilisées pour caractériser la couverture terrestre. Avant le calcul des percentiles, les zones de couverture d’eau et de nuages, telles que cartographiées dans la couche d’entités Observations de l’eau depuis l’espace (WOfS), sont exclues.
Un Jupyter Notebook qui démontre le chargement et l’utilisation de l’ensemble de données Fractional Cover dans le Sandbox est également disponible.
Spécifications
La couverture et les métadonnées peuvent être consultées sur DE Africa Metadata Explorer pour :
Tableau 1 : Spécifications de la couverture fractionnée
Spécification |
||
|---|---|---|
Nom du produit |
Couverture fractionnaire |
Résumé annuel de la couverture fractionnaire |
Taille de la cellule - X (mètres) |
30 |
30 |
Taille de la cellule - Y (mètres) |
30 |
30 |
Système de référence de coordonnées |
La spectroscopie universelle transverse de Mercator (UTM) |
EPSG: 6933 |
Résolution temporelle |
16 jours |
Annuel |
Plage temporelle |
1984 – aujourd’hui |
1984-2023 |
Ensemble de données parent |
Réflectance de surface de la collection Landsat 2 |
Scènes de couverture fractionnelles |
Fréquence de mise à jour |
Tous les jours |
Annuel |
Latence de mise à jour |
N / A |
2 mois à compter de la fin de l’année précédente |
Tableau 2 : Mesures de couverture fractionnaire
ID de la bande |
Description |
Plage de valeurs |
Type de données |
Aucune valeur de données |
|---|---|---|---|---|
bs |
Pourcentage de sol nu |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
PV |
Pourcentage de végétation photosynthétique (verte) |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
VPN |
Pourcentage de végétation non photosynthétique (non verte) |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
tu |
Erreur de démixage |
« 0 - 127 » |
|
« 255 » |
En raison des incertitudes du modèle, certaines zones peuvent afficher des valeurs de couverture supérieures à 100 %. Ces zones peuvent être soit exclues, soit traitées comme équivalentes à 100 %.
Pour la bande d’erreur de démélange (ue), les valeurs sont échelonnées entre 0 et 127. Les valeurs d’erreur de démélange élevées représentent les zones d’incertitude élevée du modèle (zones d’eau, de nuages, d’ombre de nuages ou de types/couleurs de sol qui n’étaient pas incluses dans les données d’entraînement du modèle).
Tableau 3 : Mesures récapitulatives annuelles de la couverture fractionnaire
ID de la bande |
Description |
Plage de valeurs |
Type de données |
Aucune valeur de données |
|---|---|---|---|---|
bs_pc_10 |
10e percentile Pourcentage de sol nu |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
bs_pc_50 |
50e percentile Pourcentage de sol nu |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
bs_pc_90 |
90e percentile Pourcentage de sol nu |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
pv_pc_10 |
10e percentile Pourcentage de végétation photosynthétique (verte) |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
pv_pc_50 |
50e percentile Pourcentage de végétation photosynthétique (verte) |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
pv_pc_90 |
90e percentile de pourcentage de végétation photosynthétique (verte) |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
npv_pc_10 |
10e percentile Pourcentage de végétation non photosynthétique (non verte) |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
npv_pc_50 |
50e percentile Pourcentage de végétation non photosynthétique (non verte) |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
npv_pc_90 |
90e percentile Pourcentage de végétation non photosynthétique (non verte) |
« 0 - 100 » |
|
« 255 » |
nombre_valide |
Nombre d’observations claires et valables |
|
|
« 255 » |
qa† |
Bande d’assurance qualité |
« 0 - 2 » |
|
« 255 » |
\(^\dagger\) La bande qa contient des informations d’assurance qualité supplémentaires pour la génération de produits en aval, qui ne sont pas actuellement utilisées en Afrique de l’Est.
Figure 1 : Étendue géographique de la couverture fractionnaire
Traitement
L’algorithme FC a été développé par le Joint Remote Sensing Research Program <https://www.jrsrp.org.au/> (JRSRP) et est décrit dans Scarth et al. (2010). Les données de terrain collectées dans toute l’Australie ont été utilisées pour calibrer et valider le modèle de démixage.
Médias et exemples d’images
Image 1 : Série chronologique de couverture fractionnaire
Série chronologique de couverture fractionnaire pour une zone le long de la rivière Olifants, en Afrique du Sud. Les images sont sélectionnées tous les 3 mois à partir de l’année 2020 pour montrer les changements saisonniers. Les pourcentages de sol nu, de végétation verte et de végétation non verte sont indiqués en rouge, vert et bleu. Les zones identifiées comme de l’eau sont masquées.
Le tableau ci-dessous indique comment la composition des couleurs RVB peut être interprétée.
Image 2 : Couverture fractionnaire annuelle pour la couverture végétale.
Les 10e, 50e et 90e percentiles, comme indicateurs des valeurs faibles, médianes et élevées, de la fraction de couverture verte pour 2020, le long de la rivière Olifants, en Afrique du Sud.
Image 3 : Résumé annuel de la couverture fractionnée
Le 50e percentile fractionnaire couvre la période de 2018 à 2020, le long de la rivière Olifants, en Afrique du Sud.
Services connexes
Références
Flood, N. (2014). Continuité des données de réflectance entre Landsat-7 ETM+ et Landsat-8 OLI, pour la réflectance de la surface et de la surface de l’atmosphère : une étude sur le paysage australien. Télédétection, 6(9), 7952-7970. https://doi.org/10.3390/rs6097952
Muir, J., Schmidt, M., Tindall, D., Trevithick, R., Scarth, P. et Stewart, J.B. (2011). Lignes directrices pour la mesure sur le terrain de la couverture du sol fractionnaire : un manuel technique à l’appui du programme australien de gestion et d’utilisation collaboratives des terres. Département de l’environnement et de la gestion des ressources du Queensland pour le Bureau australien de l’économie et des sciences agricoles et des ressources.
Scarth, P., Roder, A. et Schmidt, M. (2010). Suivi de la pression de pâturage et interaction climatique - le rôle de la couverture fractionnaire Landsat dans l’analyse des séries chronologiques. Actes de la 15e Conférence australasienne sur la télédétection et la photogrammétrie.
Schmidt, M., Denham, R. et Scarth, P. (2010), Surveillance fractionnelle de la couverture végétale des pâturages et des zones agricoles du Queensland. Actes de la 15e Conférence australasienne sur la télédétection et la photogrammétrie.
Licence
Licence internationale CC BY Attribution 4.0
Remerciements
Les algorithmes FC intégrés dans ce produit sont le travail de Peter Scarth, Joint Remote Sensing Research Program.
Accès aux données
Amazon Web Services S3
Les données de couverture fractionnaire de Digital Earth Africa sont accessibles à partir du bucket S3 associé.
Tableau 4 : Détails de l’accès aux données AWS
Détails AWS S3 |
|
|---|---|
ARN du compartiment |
|
Noms de produits |
|
Le seau est situé dans la région « af-south-1 » (Le Cap)
La convention de chemin de fichier suivante s’applique aux scènes de couverture fractionnaire :
fc_ls/<version>/<chemin>/<ligne>/<année>/<mois>/<jour>/
Les résumés annuels omettent « chemin », « ligne », « mois » et « jour » :
fc_ls_summary_annual/<version>/<année>/
Tableau 5 : Convention de chemin d’accès au fichier AWS
Élément de chemin de fichier |
Description |
Exemple |
|---|---|---|
« nom du produit » |
|
|
|
Version du produit |
« 1-0-0 » |
|
Numéro de chemin Landsat allant de « 157 » à « 206 ». |
« 165 » |
|
Numéro de ligne Landsat allant de « 052 » à « 072 ». |
« 052 » |
|
Année de collecte des données |
« 2019 » |
|
Mois de l’année où les données ont été collectées (avec des zéros non significatifs) |
« 03 » |
|
Jour du mois où les données ont été collectées (avec des zéros non significatifs) |
« 28 » |
Services Web OGC (OWS)
Ce produit est disponible via OWS de DE Africa.
Tableau 6 : Détails d’accès aux données OWS.
Détails de l’OWS |
|
|---|---|
Nom |
« DE Africa Services » |
URL des services de cartographie Web (WMS) |
|
URL du service de couverture Web (WCS) |
|
Noms des calques |
|
Les détails de Digital Earth Africa OWS peuvent être trouvés sur https://ows.digitalearth.africa/.
Pour obtenir des instructions sur la façon de se connecter à OWS, consultez « ce tutoriel <../web_services/index.ipynb> ».
Open Data Cube (ODC)
Les ensembles de données FC sont accessibles via l’API ODC de Digital Earth Africa, qui est disponible via le « Digital Earth Africa Sandbox <https://sandbox.digitalearth.africa/hub/login> »__.
Nom du produit ODC : fc_ls, fc_ls_summary_annual
Tableau 7 : Noms des groupes ODC de la scène de reprise fractionnaire
Nom du groupe |
Noms alternatifs |
|---|---|
bs |
nu |
PV |
légumes verts |
VPN |
légumes morts |
tu |
se tromper |
Tableau 8 : Résumé annuel de la couverture fractionnaire, noms des bandes ODC
Nom du groupe |
Noms alternatifs |
|---|---|
Pour des exemples sur la façon d’utiliser l’API ODC, consultez le référentiel de blocs-notes d’exemples DE Africa <https://github.com/digitalearthafrica/deafrica-sandbox-notebooks>`__.
Informations techniques
Estimation de la précision
Les éléments finaux du sol nu, de la végétation verte et de la végétation non verte sont calculés à l’aide de modèles liés à un programme intensif d’échantillonnage sur le terrain qui couvre un large éventail de paysages australiens couvrant une grande variété de types de végétation, de sol et de climat ont été échantillonnés pour mesurer la couverture végétale et la couverture du sol en suivant la procédure décrite dans Muir et al (2011).
Pour fournir une estimation de la précision, les résultats de l’algorithme FC ont été comparés à ceux de 1565 sites de terrain collectés en Australie qui n’ont pas été utilisés pour former le modèle FC. Sur la base de la comparaison avec ces données de terrain indépendantes, le produit FC présente une erreur quadratique moyenne (RMSE) globale de 12 %. Les marges d’erreur varient pour les trois différentes couches : RMSE verte : 12 %, RMSE non verte : 17 % et RMSE nue : 15 %.
En raison de l’indisponibilité de données de terrain comparables en Afrique, nous n’avons pas été en mesure d’évaluer quantitativement la précision des mesures FC pour l’Afrique. Nous fournissons donc ce service à titre provisoire et nous apprécions les commentaires des utilisateurs.
Limites
L’effet de l’humidité du sol peut avoir un impact sur la précision du produit FC, et la similarité entre certains éléments finaux du sol nu et les éléments finaux de la végétation non photosynthétique peut entraîner une instabilité du modèle. Les types/couleurs de sol qui n’ont pas été inclus dans les données d’entraînement du modèle peuvent également être sujets à des erreurs. Les pixels qui présentent une faible stabilité du modèle sont signalés dans la bande d’erreur du modèle et peuvent être omis d’une analyse ultérieure si nécessaire.
Les produits FC n’ont pas de masquage d’eau appliqué, donc des valeurs erronées pour la végétation verte au-dessus de l’eau peuvent apparaître. Celles-ci doivent être ignorées et peuvent être masquées en appliquant la couche d’entités Water Observations from Space. Un exemple de masquage des nuages et de l’eau est disponible ici.
Il arrive que la somme des trois composantes ne soit pas égale à 100 %. Les différences sont généralement faibles et ne sont pas arrondies afin de préserver ce qui peut être des indicateurs saisonniers utiles.
Les courbes de réponse spectrale relatives du capteur Landsat 8 OLI sont différentes de celles des capteurs Landsat 5 TM et Landsat 7 ETM+. Pour tenir compte de cela, un facteur d’ajustement de la bande spectrale est appliqué aux données Landsat 8 pour les rendre plus similaires à la réflectance mesurée par Landsat 7. Les facteurs d’ajustement sont décrits plus en détail dans Flood (2014).
Bien que les mêmes données de formation aient été utilisées pour former à la fois le produit de couverture fractionnaire JRSRP et le produit de couverture fractionnaire DE Africa, les différences dans les données de réflectance de surface utilisées comme entrées de modèle signifient que les deux produits ne sont pas identiques.
Interprétation du résumé annuel du FC
Le résumé annuel du FC estime les 10e, 50e et 90e percentiles indépendamment pour les fractions de végétation verte, de végétation non verte et de sol nu observées au cours de chaque année civile.
Les percentiles fournissent un indicateur de la position d’une observation par rapport au reste des observations du pixel. Par exemple, le 90e percentile est la valeur en dessous de laquelle se situent 90 % des observations. Étant donné que les percentiles sont estimés indépendamment pour les trois types de couverture, les 10e percentiles représentent la limite inférieure des mesures pour les trois couvertures, qui peuvent avoir été observées à différents moments de l’année. De même, les 90e percentiles représentent la limite supérieure des mesures pour les trois couvertures, qui peuvent avoir eu lieu à des moments différents.
Les 10e, 50e et 90e percentiles représentent les valeurs basses, médianes et élevées d’une distribution qui résistent aux valeurs aberrantes. Ces valeurs peuvent être utilisées séparément ou combinées pour comprendre la dynamique de la couverture terrestre. Par exemple, les trois percentiles de la fraction de couverture végétale peuvent servir de proxys pour la couverture végétale minimale, typique et maximale pour une année donnée. La différence entre les 10e et 90e percentiles fournit une estimation de l’ampleur du changement au cours d’une année. Une large gamme de valeurs peut être observée dans les terres agricoles pour tous les types de couverture, tandis qu’une couverture verte élevée et une faible différence entre les 10e et 90e percentiles sont attendues pour la couverture forestière.
Une vue représentative du paysage au cours d’une année peut être obtenue en combinant les 50e percentiles, ou les valeurs médianes, pour les trois types de couverture.