Issue |
Knowl. Managt. Aquatic Ecosyst.
Number 410, 2013
|
|
---|---|---|
Article Number | 10 | |
Number of page(s) | 15 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/kmae/2013068 | |
Published online | 11 September 2013 |
Monitoring restored riparian vegetation: how can recent developments in remote sensing sciences help?
Suivre la restauration de la végétation riveraine : comment les développements récents de la télédétection peuvent-ils aider ?
(1)
UMR CNRS 6554 LETG Rennes COSTEL/Département de
Géographie, Université Rennes
2, France
(2)
INRA UMR 0985 Ecologie et Santé des Ecosystèmes ESE,
France
(3) INRA AgroCampus Ouest,
France
⋆ Corresponding author: simon.dufour@univ-rennes2.fr
Received: 17 December 2012
Revised: 15 July 2013
Accepted: 18 July 2013
Riparian vegetation restoration projects require appropriate tools to monitor actions efficiency. On a large scale remote sensing approaches can provide continuous and detailed data to describe riparian vegetation. In this paper, we illustrated recent developments and perspectives for riparian vegetation monitoring purposes through three examples of image sources: Light Detection And Ranging (LiDAR), radar and Unmanned Aerial Vehicule (UAV) images. We notably focused on the potential of such images to provide 3D information for narrow strips of riparian vegetation with high temporal resolution to allow fine monitoring following restoration program. LiDAR data allows canopy structure identification with a high accuracy level and automatic classifications for heterogeneous riparian corridors. Radar images allow a good identification of riparian vegetation but also of the structure and phenology of vegetation through time with an analysis of the Shannon entropy of the signal. The UAV system used here is a very flexible approach that can easily provide RGB mosaic but also a local digital surface model with very high spatial resolution. Lastly, we discuss the advantages and limitations of each approach from an applied perspective, in terms of flexibility, resolution and technicality.
Résumé
Le suivi des projets de restauration de la ripisylve nécessite des outils spécifiques. Dans cet article, nous illustrons et discutons comment les développements récents dans le domaine de la télédétection permettent une description détaillée, continue et à large échelle des ripisylves restaurées à partir de trois exemples d’images : laser (LiDAR), radar et drone. Nous analysons notamment la capacité et le potentiel de ces images à fournir une information volumétrique de ripisylves étroites avec une forte résolution temporelle afin de permettre un suivi fin des actions de restauration. Les données LiDAR permettent une description de la structure de la canopée avec une très bonne précision ainsi qu’une classification automatique des ripisylves hétérogènes. Les images radar permettent une bonne identification non seulement de la végétation riveraine mais aussi de sa structure et de sa phénologie par analyse de l’entropie du signal. La technologie drone déployée ici est très flexible et facile à mettre en œuvre; elle donne accès à des mosaïques de photographie à très haute résolution spatiale et à faible résolution spectrale. Mais elle permet aussi de générer facilement un modèle numérique de surface très précis. Les avantages et les inconvénients respectifs des différentes approches sont finalement discutés dans une perspective opérationnelle. Il en ressort que le choix de l’une ou l’autre doit essentiellement être guidé par l’objectif du suivi et les moyens disponibles.
Key words: remote sensing / riparian vegetation / UAV / LiDAR / radar
Mots clés : télédétection / végétation riveraine / UAV / LiDAR / radar
© ONEMA, 2013
Current usage metrics show cumulative count of Article Views (full-text article views including HTML views, PDF and ePub downloads, according to the available data) and Abstracts Views on Vision4Press platform.
Data correspond to usage on the plateform after 2015. The current usage metrics is available 48-96 hours after online publication and is updated daily on week days.
Initial download of the metrics may take a while.