Télédétection des habitats insulaires ligériens par drone : Retour d’expérience sur les îles de Mareau-aux-Prés (Loiret)

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/70887  |   DOI : https://doi.org/10.4267/2042/70887
Title: Télédétection des habitats insulaires ligériens par drone : Retour d’expérience sur les îles de Mareau-aux-Prés (Loiret)
Author: Martin, Hilaire; Beslin, Ophélie; De Boisvilliers, Marie; Chevalier, Richard; Villar, Marc
Abstract: Le présent article fait état d’une expérimentation qui s’est déroulée en août 2017 sur un complexe d’îles de Loire d’environ 13 hectares, en aval d’Orléans et dont le sujet portait sur la détection automatique des habi- tats. Nous avons utilisé un drone couplé à un lidar avec des appareils photos dont un était modifié pour accéder aux infrarouges. Après différentes analyses, nous avons comparé nos prédictions à nos données de terrain classées selon la typologie des habitats de Loire (SIEL). Le kappa moyen (0,52) de notre carte reflète des discontinuités de qualité de prédiction notamment entre les milieux ouverts et semi-ouverts. Pour ces derniers, nos résultats montrent qu’il est préférable de rester au niveau supérieur de classification particuliè- rement pour les végétations de grèves. En revanche, le point positif de ce retour d’expérience montre que les cariçaies, les forêts à bois durs ainsi que dans une moindre mesure les peupleraies noires et les zones à Érable américain, sont correctement prédites.This articles reports on an experiment conducted in August 2017 in a group of islands in the Loire river cove- ring some 13 hectares downstream of Orleans involving automated sensing of habitats. We used a drone in combination with a Lidar equipped with photo cameras. One of these cameras was altered to access infra- red. Following various analyses, we compared our predictions with our field data categorised under the SIEL (Loire habitats) typology. The kappa value (0.52) of our map reflects discontinuities in the quality of predic- tion, particularly as between open and semi-open environments. For the latter, our findings show that it is preferable to stay at the upper level of the classification, particularly for bank vegetation. On the other hand, the positive aspect of this feedback is that it shows that sedge meadows, hardwood forests and, to a lesser extent, birch-leaved poplar groves and areas with boxelder maple, are accurately predicted.
Publisher: AgroParisTech, Nancy, France
Date: 2019

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