Estimating ground cover in the mixed prairie grassland of southern Alberta using vegetation indices related to physiological function.

Smith, A.M., Hill, M.J., et Zhang, Y. (2015). « Estimating ground cover in the mixed prairie grassland of southern Alberta using vegetation indices related to physiological function. », Canadian Journal of Remote Sensing, 41(1), p. 51-66. doi : 10.1080/07038992.2015.1042101  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Les pâturages naturels sont une ressource fourragère importante pour l’industrie du bétail et jouent un rôle vital dans les cycles hydrologique, du carbone et des éléments nutritifs, ainsi que dans les flux d’énergie, la biodiversité de la faune et de la flore, et la fourniture des services récréatifs. Malgré leur importance, les informations sur la santé des pâturages naturels du Canada sont extrêmement limitées. Cette étude a examiné l’utilisation des relations fonctionnelles, à savoir les différences de l’indice de végétation par différence normalisée (NDVI) et un indice d’ondes courtes (SWIR75 ou CAI) lié à la cellulose et la teneur en lignine, avec l’analyse des spectres mixtes (SMA) pour obtenir des estimations de grandes catégories de couverture végétale. Quatre sites d’essai ont été établis dans la prairie mixte du sud de l’Alberta, Canada. Les campagnes de terrain ont été réalisées en 2009 et 2010, au pic de production de l’herbe, afin de recueillir la couverture fractionnaire du sol de la végétation photosynthétique (fPV), la végétation non photosynthétique (fNPV) et le fond (fB), ainsi que des spectres du sol des différentes composantes de prairies. La capacité de séparer PV, NPV, et B en utilisant les indices NDVI et SWIR75 (ou CAI) dérivés des données spectroradiométriques de terrain et des données Landsat-5 TM a été étudiée. Bien que des estimations raisonnables de fPV ont été calculées en utilisant les indices NDVI et SWIR75 en utilisant SMA (r = 0,82) à partir d’images Landsat, la similitude des caractéristiques spectrales du sol, des lichens, de la couche de végétation morte et de la végétation sénescente debout a réduite la capacité d’estimer la fNPV et le fB. En l’absence d’un capteur satellitaire hyperspectral offrant la possibilité d’obtenir le CAI, la capacité à évaluer la santé des pâturages naturels dans la prairie mixte est limitée.

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