Unsupervised Monitoring Vegetation after the Closure of an Ore Processing Site with Multi-Temporal Optical Remote Sensing - Université Toulouse III - Paul Sabatier - Toulouse INP Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Sensors Année : 2020

Unsupervised Monitoring Vegetation after the Closure of an Ore Processing Site with Multi-Temporal Optical Remote Sensing

Résumé

Ore processing is a source of soil heavy metal pollution. Vegetation traits (structural characteristics such as spatial cover and repartition; biochemical parameters—pigment and water contents, growth rate, phenological cycle…) and plant species identity are indirect and powerful indicators of residual contamination detection in soil. Multi-temporal multispectral satellite imagery, such as the Sentinel-2 time series, is an operational environment monitoring system widely used to access vegetation traits and ensure vegetation surveillance across large areas. For this purpose, methodology based on a multi-temporal fusion method at the feature level is applied to vegetation monitoring for several years from the closure and revegetation of an ore processing site. Features are defined by 26 spectral indices from the literature and seasonal and annual change detection maps are inferred. Three indices—CIred-edge (CIREDEDGE), IRECI (Inverted Red-Edge Chlorophyll Index) and PSRI (Plant Senescence Reflectance Index)—are particularly suitable for detecting changes spatially and temporally across the study area. The analysis is conducted separately for phyto-stabilized vegetation zones and natural vegetation zones. Global and specific changes are emphasized and explained by information provided by the site operator or meteorological conditions.
Le traitement du minerai est une source de pollution du sol par les métaux lourds. Les caractéristiques de la végétation (caractéristiques structurelles telles que la couverture et la répartition spatiales, les paramètres biochimiques - pigments et teneur en eau, l'identification des espèces, la croissance, les cycles phénologiques...) sont des indicateurs indirects de la contamination résiduelle du sol. L'imagerie satellitaire multitemporelle et multispectrale, telle que les séries temporelles Sentinel-2, est un moyen largement utilisé pour accéder aux caractéristiques de la végétation et pour assurer sa sur de grandes surfaces. À cette fin, une méthodologie basée sur une méthode de fusion multi-temporelle au niveau des caractéristiques est appliquée à la surveillance de la végétation depuis la fermeture et la revégétalisation d'un site de traitement de minerai jusqu'à nos jours. Les caractéristiques sont définies par 26 indices spectraux tirés de la littérature et des cartes de détection des changements saisonniers et annuels sont déduites. Trois indices CIREDEDGE, IRECI et PSRI sont particulièrement adaptés à la détection des changements spatiaux et temporels pour la zone d'étude. L'analyse est menée séparément pour les zones de végétation phytostabilisées et les zones de végétation naturelle. Les changements globaux et spécifiques mis en évidence sont soit expliqués par les informations fournies par l'exploitant du site soit déduits des conditions météorologiques.
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Dates et versions

hal-02946841 , version 1 (08-08-2022)

Licence

Paternité

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Citer

Sophie Fabre, Rollin Gimenez, Arnaud Elger, Thomas Rivière. Unsupervised Monitoring Vegetation after the Closure of an Ore Processing Site with Multi-Temporal Optical Remote Sensing. Sensors, 2020, 20 (17), pp.4800. ⟨10.3390/s20174800⟩. ⟨hal-02946841⟩
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