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DYNAMITEF
Le suivi et la conservation des milieux naturels sont essentiels pour assurer la protection de la biodiversité et veiller à la cohérence de l’aménagement du territoire. 

Pour répondre aux missions fixées par l’Union Européenne dans ce domaine, des méthodes opérationnelles applicables à de larges échelles spatiales permettant un suivi temporel précis sont nécessaires.

Description du projet :

 Les données mises à disposition par le CNES, incluant les données « Spot World Heritage » (SWH) et celles du pôle thématique Surfaces Continentales THEIA offrent l’opportunité d’explorer l’évolution du territoire français sur une période de près de 30 ans
 Cette base de données considérable peut être exploitée pour distinguer l’évolution spatiale et temporelle du territoire, notamment les milieux naturels soumis à de fortes variations saisonnières et pluriannuelles.
 Ce projet cherche à développer des méthodologies automatiques ou semi-automatiques permettant de dresser une typologie des changements s’opérant au sein des espaces naturels (saisonnalité, changements permanents, …), et de comparer les trajectoires d’évolution spatio-temporelle de sites.
♦ Des méthodes basées sur la détection de changements par approche orientée objet ainsi que sur l’étude des dissimilarités sont envisagées pour détecter et caractériser ces changements.

Objectifs du projet

Le suivi et la conservation des milieux naturels sont essentiels pour assurer la protection de la biodiversité et veiller à la cohérence de l’aménagement du territoire.
Pour répondre aux missions fixées par l’Union Européenne dans ce domaine, des méthodes opérationnelles applicables à de larges échelles spatiales permettant un suivi temporel précis sont nécessaires. 
L’objectif général de ce projet est de proposer des méthodes de détection et d’analyse de changements pluriannuels dédiées aux milieux naturels.
Des travaux réalisés ces dernières années au sein de TETIS ont abouti à la mise au point de méthodes permettant de détecter les changements au sein de séries temporelles d’images satellite.  
Ces méthodes sont basées sur une analyse orientée objet combinée à une analyse de graphes. Jusqu’ici, elles ont été testées sur des séries temporelles acquises durant une période de quelques mois (Spot-4/Take-5), permettant principalement de mettre en évidence les changements s’opérant au cours d’un cycle végétatif.
L’analyse des changements acquis à une échelle temporelle pluriannuelle permettra de différencier les cycles saisonniers naturels des changements de plus basse fréquence ou plus brusques, induits par des événements ponctuels ou continus (incendies, changements environnementaux, aléas climatiques), mais également suivre les éventuelles résiliences (retour à un équilibre). 
Nous proposons donc de valoriser la quantité de données très importante mise à disposition gratuitement par le CNES dans le cadre du programme « Spot World Heritage » (SWH), ainsi que les données de haute et très haute résolution plus récentes disponibles via le pôle THEIA (Landsat-8, Spot-6, Sentinel-2 à venir). 
L’ensemble de ces données nous permettra de détecter et décrire l’évolution de milieux naturels depuis la fin des années 80 jusqu'à aujourd’hui. 

 

Objectifs spécifiques

 Le développement d’une méthode de détection et d’analyse des changements, qui sera à terme librement mise à la disposition des utilisateurs. 
♦ La mise au point d’indicateurs de changements s’appuyant sur l’analyse fine des composantes des graphes obtenus pour les différents sites d’étude.

INFOS PROJET

Date de début de projet :
 01/01/2017 
Date de fin de projet : 31/12/2018
Partenaires/organismes associés : 
Leader du projet : TETIS
Autres équipes impliquées :
Axe(s) de recherche TETIS :  SISO
Responsable projet TETIS : Dino Ienco  
Autres participants TETIS : Maguelonne Teisseire, Samuel Allaume, Jean-Baptiste Feret, Kenji Ose
Organisme porteur au sein de TETIS : Irstea
Pays, région d’étude : Pic-Saint Loup, Basse Plaine de l’Aude, Montagne de la Moure et Causse d’Aumelas
Commanditaire : CNES
Source de financement : CNES