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Détection des plantes envahissantes par télédétection : un cas d'étude, l'ambroisie en région Rhône‐Alpes, France

2007; Taylor & Francis; Volume: 29; Issue: 4 Linguagem: Francês

10.1080/01431160701355231

1366-5901

Yves Auda, C. Déchamp, Gérard Dedieu, Félix Gómez Blasco, D. Duisit, et J.‐L. Pontier,

African Botany and Ecology Studies

L'ambroisie, Ambrosia artemisiifolia, est une plante annuelle responsable d'allergies respiratoires dues à son pollen. Dans certains secteurs du département du Rhône, jusqu'à 20% de la population a été atteinte d'allergie respiratoire en 2005. Ce problème majeur de santé touche actuellement six des huit départements de la Région Rhône‐Alpes (Ain, Ardèche, Drôme, Isère, Loire et Rhône). L'un de nos objectifs est de mettre au point une méthode qui permette de cartographier, dans un premier temps à l'échelle d'une commune, puis à terme à l'échelle d'un département l'infestation par l'ambroisie. En se basant sur les méthodes développées par Auda et al. (2002a Auda, Y., Blasco, F., Gastellu, J.‐P., Marty, G. and Dechamp, C. 2002a. Essai préliminaire de détection des champs d'Ambroisie (Ambrosia artemisiifolia) par télédétection spatiale.. Revue française d'allergologie et d'immunologie clinique, 42: 533–538. [Crossref] , [Google Scholar]), nous avons inventorié, à la fin juillet, l'infestation par l'ambroisie dans la commune d'Estrablin (Isère). Pour chaque parcelle inventoriée, le type de culture et l'importance de l'infestation ont été enregistrés dans un Système d'Information Géographique. Les parcelles échantillonnées couvrent 3650 km2, soit 30% de la surface de la commune. Ces données serviront à valider une image multispectrale Spot 5 du 16 août 2005. L'interprétation des données terrain souligne l'importance de l'infestation. En effet, 93% des surfaces échantillonnées sont infestées. L'analyse se poursuit par une classification par le maximum de vraisemblance de l'image Spot 5 qui repose sur une thématique croisant le type de culture et l'importance de l'infestation. Le pourcentage de pixels bien classés (45%), la logique des confusions observées et la cohérence visuelle des représentations cartographiques des résultats témoignent de l'efficacité de la méthode de détection des zones infestées. La performance de cette méthode apparaît largement tributaire de la disponibilité d'images de bonne qualité au moment adéquat. Son caractère opérationnel qui est donc étroitement lié à ces contraintes techniques, est discuté en fonction des programmes des Agences Spatiales. Ragweed, Ambrosia artemisiifolia, is an annual plant, the pollen of which is responsible for respiratory allergies. In 2005, these allergies affected up to 20% of the population in parts of the department of Rhône. This is a major health problem for six of the eight departments of the Rhône‐Alpes region (Ain, Ardèche, Drôme, Isère, Loire and Rhône). Our objective was to validate a method to map ragweed infestation in a village and then to extend this experiment to a department. Using methods developed by Auda et al. (2002a Auda, Y., Blasco, F., Gastellu, J.‐P., Marty, G. and Dechamp, C. 2002a. Essai préliminaire de détection des champs d'Ambroisie (Ambrosia artemisiifolia) par télédétection spatiale.. Revue française d'allergologie et d'immunologie clinique, 42: 533–538. [Crossref] , [Google Scholar]), we undertook a survey of ragweed infestation at the end of July 2005 in the village of Estrablin (Isère). Plots of land were registered in a Geographical Information System, with indications of crop type and ragweed infestation included in each plot. The sample area covered 3650 km2 and constituted 30% of the total area of the village. The data were used to validate a SPOT 5 multispectral satellite image captured on 16 August 2005. Analysis of the ground data confirmed the extent of the ragweed infestation. More than 90% of the sample area was found to be infested. The image processing was based on crossing the crop type with the degree of infestation, using maximum likelihood classification. The accuracy of the method of detection used was demonstrated by the percentage of correctly classified pixels (45%), the reasons for confusion and the clarity of the visual representations. The success of our approach is highly influenced by the availability of high‐quality images. Its feasibility, which is linked therefore to technical constraints, is examined in relation to space agency programmes.