Cet article du Cerema a été publié par notre partenaire Techni.Cités
Les acteurs de l’aménagement du territoire font face au défi de l’adaptation au changement climatique, tout en protégeant la biodiversité et en offrant un cadre de vie confortable à leur population. En zone urbaine, la végétation constitue un levier essentiel pour répondre à ces enjeux. Les bénéfices offerts par la végétation, qualifiés de services écosystémiques (SE), sont encore difficiles à quantifier.
Pour répondre à cette problématique, le Cerema mène depuis 2021 une action dans le cadre du programme "Des hommes et des arbres" (DHDA) visant à développer des méthodes et outils d’évaluation des SE sur les zones urbaines, et à les déployer sur le territoire démonstrateur de la métropole du Grand Nancy (MGN, Meurthe-et-Moselle). L’inventaire du patrimoine végétal de nombreuses collectivités est réalisé par relevés de terrain, une méthode fastidieuse et souvent peu actualisée. Des cartographies sur étagères sont également disponibles gratuitement, à l’échelle française (produits de l’IGN : OCS GE, CoSIA, BD Topo, etc.) ou européenne (produits Copernicus : CLC+ Backbone, HRL Tree Cover Density et Grassland, Street Tree Layer, etc.). Les produits de l’IGN sont très précis spatialement car issus d’imagerie aérienne ; mais ils ne sont mis à jour que tous les trois ans et ne se concentrent pas spécifiquement sur la végétation urbaine. Les produits européens sont généralement mis à jour tous les ans, mais leur résolution spatiale (10 m) est insuffisante pour l’analyse du tissu urbain.
Depuis l’arrivée des satellites à très haute résolution spatiale (THRS) Pléiades en 2011, il est désormais possible de suivre l’évolution de la végétation urbaine de manière plus précise. Cette mission spatiale française (CNES/Airbus) offre en effet une résolution spatiale de 50 cm et plusieurs bandes spectrales, dont le proche infrarouge, sensible à la concentration en chlorophylle des plantes. Les satellites Pléiades peuvent également réaliser des prises de vues stéréoscopiques, permettant d’obtenir un modèle 3D de la zone observée, appelé modèle numérique de surface (MNS). En outre, ces images sont accessibles à des tarifs préférentiels voire gratuitement pour les institutionnels français via le dispositif Dinamis. L’ensemble de ces avantages en fait un produit idéal pour l’analyse de la végétation urbaine.
Le projet Green Urban Sat (GUS), labellisé et cofinancé par le Space for Climate Observatory (SCO) du Centre national d’études spatiales (CNES), a permis de développer en l’espace de deux ans (2022-2024) une méthode de cartographie fine de la végétation urbaine basée sur l’imagerie Pléiades, pour ensuite mieux évaluer ses SE. Le projet a été mené par le Cerema, le Laboratoire image ville environnement, et la société TerraNIS, en lien avec le CNES et la MGN, territoire d’expérimentation du projet.
La méthode développée nécessite une image Pléiades acquise au printemps/été, période de pic d’activité de la végétation, et en mode stéréoscopique voire tri-stéréoscopique (trois angles de vue différents) pour pouvoir obtenir le MNS ; et une image monoscopique d’hiver, afin de distinguer les couverts caducs et persistants.
Référentiel socle : méthode
Le référentiel socle de description de la végétation du projet GUS consiste en une description de la morphologie de la végétation selon deux critères : la strate verticale (arborée, arbustive, herbacée) et l’organisation surfacique (horizontale) ; croisée avec une description de l’implantation de la végétation, qualifiée de "paysage". Le type de paysage est fourni dans un des attributs descriptifs accompagnant la donnée vectorielle produite.
La combinaison de la strate verticale avec l’organisation surfacique mène à différentes structures végétalisées, dont la nomenclature finale est la suivante :
- strate arborée : arbre isolé, alignement d’arbres, boisement ;
- strate arbustive : arbuste isolé, alignement d’arbustes, boisement ;
- strate herbacée : prairies, cultures.
Pour obtenir ces huit classes, la méthodologie de production est composée de quatre étapes : l’extraction de la végétation, la distinction des strates verticales, puis des formes végétales horizontales, et le calcul des attributs descriptifs associés, dont le paysage environnant.
La végétation est tout d’abord extraite sur l’image Pléiades d’été, par classification supervisée. Elle considère comme données d’entrée les quatre canaux spectraux de l’image Pléiades, des néocanaux (indices radiométriques, teinte, texture), et le modèle numérique de hauteur (MNH) satellitaire. Le MNH est obtenu par soustraction entre le MNS dérivé des satellitaires et le modèle numérique de terrain (MNT) de référence. Les échantillons d’apprentissage sont extraits automatiquement dans diverses bases de données de référence (registre parcellaire graphique, BD Topo, etc.). Cette étape de classification est assez fastidieuse car elle comporte une large part d’intervention manuelle. Pour l’alléger, une détection sur l’indice radiométrique NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) est envisageable, même si les résultats seraient moins qualitatifs.
La distinction des trois strates verticales de végétation est ensuite réalisée par segmentation de l’image, en combinant des valeurs de texture et de hauteur. La texture correspond à l’homogénéité de l’image dans un voisinage des pixels, et varie entre la végétation herbacée et ligneuse. L’association de ces deux paramètres permet donc de consolider la distinction des strates verticales de végétation. Puis, des corrections sont appliquées par voisinages afin de corriger les zones mal classées, principalement situées en bordure de strates ou dans l’ombre.
Au sein de ces trois strates verticales sont ensuite distinguées des formes végétales horizontales. Pour les ligneux (strates arborées et arbustives), les individus isolés sont identifiés par leur petite surface. Les alignements et boisements sont quant à eux différenciés par leur forme. En effet, les alignements ont une forme longiligne (longueur > 2 x largeur), tandis que les boisements sont des regroupements compacts d’individus de surface significative. Des indicateurs géométriques tels que la compacité, la convexité et l’élongation sont donc calculés afin de les distinguer. Au sein de la strate herbacée, la distinction entre les prairies et les cultures est réalisée grâce à l’analyse saisonnière de la phénologie. Enfin, quatorze attributs descriptifs sont calculés sur les formes végétales obtenues, qui pourront servir de métriques pour l’évaluation des SE.
Les données de végétations fournies contiennent :
Focus: besoins et usages de la métropole du Grand Nancy pour le suivi de ses espaces végétalisés
La métropole du Grand Nancy (Meurthe-et-Moselle) s’est engagée avec le Cerema dans le cadre du programme DHDA. Ce projet a permis le développement en 2023-2024 d’un observatoire de la végétation sur le territoire du Grand Nancy, embarquant des données spatialisées descriptives de la végétation à haute résolution, des indicateurs quantitatifs et différentes fonctionnalités d’interrogation. L’objectif du projet pour la période 2024-2026 est d’obtenir une version consolidée et étoffée de la plateforme, en l’alimentant avec de nouveaux indicateurs relatifs aux services rendus par la végétation, et en facilitant son utilisation par les services de la MGN impliqués dans les actions de végétalisation de l’espace public.
À terme, cet outil doit devenir un outil d’aide à la décision pour les élus chargés d’élaborer des stratégies de végétalisation et de désimperméabilisation par l’aménagement urbain (plan Canopée, schéma directeur végétalisation, plan Biodiversité, plan d’adaptation au changement climatique…). Il doit également répondre aux besoins des services des collectivités en charge de la mise en œuvre des politiques publiques et des projets du territoire (urbanisme, écologie urbaine, climat, aménagement et espaces verts, eau et biodiversité). Enfin, cet outil doit être duplicable dans tous les territoires français.
Couche géospatiale vectorielle
La couche géospatiale vectorielle obtenue présente les polygones de végétation selon les huit classes décrites précédemment. Les attributs descriptifs présentés ci-dessous, contenus dans la table attributaire, complètent la caractérisation des polygones de végétation. Le résultat est un relevé de la végétation de la commune distinguant les alignements, les boisements et les individus isolés arborés et arbustifs, et les prairies et cultures, aussi bien sur les parties privées que publiques.
Le résultat obtenu a été comparé avec les couches Copernicus et avec une photo-interprétation sur une zone restreinte. Cette comparaison a montré que la couche GUS décrit correctement la végétation urbaine, avec une meilleure qualité et une plus grande précision que les couches Copernicus, malgré une légère sur-détection de la végétation. L’analyse des attributs descriptifs a également montré leur pertinence et leur validité, avec cependant certaines valeurs de hauteur aberrantes, principalement sur la strate herbacée, liées aux fortes incertitudes sur le MNH satellitaire. Pour valider la couche obtenue, environ 700 points ont été tirés aléatoirement et labellisés par photo-interprétation.
Les statistiques ainsi calculées ont confirmé les bonnes performances de la méthode, avec une valeur d’exactitude de 81,9 %. Les classes de strates arborées montrent les meilleures performances, tandis que celles de strates arbustives sont les moins qualitatives.
Les résultats obtenus sur le territoire test sont diffusés en ligne sur la plateforme Landia (ex-Green City) opérée par TerraNIS. Outre le produit cartographique, la plateforme permet de visualiser des indicateurs dérivés obtenus par calculs statistiques, à différents niveaux d’analyse (maille hexagonale de 200 m de côté, îlot morphologique urbain, Iris, etc.). Des tableaux de bord permettent également une approche plus visuelle et synthétique des données et indicateurs. Ceux-ci résument les principaux résultats sur le secteur considéré avec des valeurs et des graphes (part de surface végétalisée, répartition des formes végétales et des paysages, hauteur médiane de la canopée, etc.).
La méthodologie développée sur la métropole du Grand Nancy est réplicable sur n’importe quel territoire urbain, moyennant de légères adaptations et l’acquisition des données satellitaires nécessaires. Cette prestation peut être commandée au Cerema ; le code de calcul est également disponible en libre accès sur GitHub. Des améliorations sont prévues sur la période 2024-2026, concernant la qualité des résultats, la finesse sémantique des classes, des paysages contextuels, et l’utilisation d’une donnée de hauteur plus qualitative (lidar HD ou futur satellite CO3D, qui sera lancé à l’été 2025).
Dinamis facilite l’accès aux données satellitaires
Le Dispositif institutionnel national d’approvisionnement mutualisé en imagerie satellitaire (Dinamis) est une initiative française destinée à faciliter l’accès aux données satellitaires pour les acteurs publics. Opéré par le Centre national d’études spatiales, il permet de centraliser la gestion et la distribution d’images satellites à très haute résolution spatiale, issues des satellites Pléiades ou SPOT6/7, tout en offrant un cadre de mutualisation pour réduire les coûts. Pour les institutionnels, des images d’archive et des programmations spécifiques sont accessibles sur le monde entier, gratuitement pour un quota défini, et avec des tarifs réduits au-delà (1,40 euro/km² pour une archive, 1,80 euro/km² pour une programmation). Ce dispositif vise à encourager l’utilisation des données spatiales dans divers domaines comme l’urbanisme, l’environnement, l’agriculture ou la gestion des risques.
Par Emma Bousquet Borrut, responsable d’études observation satellitaire au Cerema, Johan Ohling, responsable de l’aménagement des espaces publics et des paysages à la métropole du Grand Nancy, avec la contribution d’Arnaud Ceyte, chef du groupe observation satellitaire et changement climatique au Cerema et Christelle Iliopoulos, responsable du suivi du projet Green Urban Sat au CNES.