Projet 2016

Les premières réunions du CES CNS ont permis de dégager cinq défis méthodologiques qui nous semblent nécessaires à aborder pour la mise en oeuvre opérationnelle de la cartographie numérique des sols. Nous avons privilégié les défis sur lesquels nous devons progresser pour permettre une utilisation la plus large possible des données de télédétection. La mise en commun des expériences des différentes équipes participantes permettra d'examiner les différentes solutions adoptées et de  tester les algorithmes correspondant sur d'autres situations que celles sur lesquelles ils ont été validés. L'objectif à terme du projet est de converger vers des solutions robustes, applicables de façon générique et communicable à des tiers. Ainsi, nous sommes en adéquation avec les objectifs des CES Theia visant à constituer des incubateurs de méthodes et d'algorithmes.

Défi 1 : La Télédétection Multispectrale au service de la cartographie des sols de surface.

  • Quelles méthodes de prédiction peuvent être mises en place à partir de données multispectrales pour la prédiction de propriétés de sol de surface ?
  • Quel serait le gain à fusionner des données multispectrales pour la cartographie de types de sol ?
  • Quel est l'impact du milieu agro-pédo-géologique sur les modèles mis en place ?

Défi 2 : La Télédétection hyperspectrale de propriétés de sol sur surfaces semi-végétalisées.

  • Quelle est la sensibilité du modèle de DSS aux résolutions spatiales et spectrales ?
  • Comment améliorer le potentiel de la DSS pour l'estimation de propriétés de sols sur surfaces semi-végétalisées ?
  • Comment estimer puis corriger l'effet de la rugosité dans le processus de démélanges sol/ Végétation ?

Défi 3 : Choix d'indicateurs de relief pertinents pour la cartographie numérique des sols.

  • Quels indicateurs topographiques privilégier pour décrire l'impact du relief sur la formation des sols ?
  • Quel est l'impact de la résolution du MNT employé sur les attributs topographiques, et sur les propriétés des sols prédites à partir de ces données?

Défi 4 : Quelles stratégies d'optimisation et de mise en oeuvre des données spatiales sur la roche mère des sols et le régolithe ?

  • Quelle mise en forme optimale des données sur le substratum et le régolithe pour la cartographie numérique des sols ?
  • Quels modèles de CNS pour utiliser ces données ?
  • Ces données peuvent-elle être enrichies par l'utilisation de l'imagerie satellitaire (Sentinel 2, WorldView 3) ?
  • Quelle  plus value offre l'utilisation de ces données à la CNS ?

Défi 5 : Développement de procédures de calibration/validation non biaisées vis à vis de l'incertitude de prédiction.  

  • Quel modèle de CNS permet une estimation et une spatialisation de l'incertitude de prédiction la moins biaisée possible ?
  • Quelle stratégie de validation envisager pour apprécier la précision des incertitudes ainsi prédites?