Classification des parcours et des fourrages ensemencés dans les Prairies canadiennes à l’aide de données multisaisonnières Landsat 8 et de données estivales RADARSAT-2

© 2018 Les parcours et les fourrages ensemencés dans les provinces des Prairies du Canada représentent des paysages productifs qui fournissent de multiples services écosystémiques. Les efforts déployés par le passé pour cartographier ces ressources à l’échelle régionale n’ont pas toujours permis d’obtenir une exactitude élevée, car elles varient dans l’espace tant sur le plan de l’écologie que de la gestion. En particulier, Agriculture et Agroalimentaire Canada doit distinguer ces catégories d’utilisation des terres les unes des autres et des terres cultivées dans son inventaire annuel de la couverture des terres agricoles. Étant donné la possibilité de distinguer ces classes en fonction des différences phénologiques saisonnières, nous avons utilisé des données multisaisonnières Landsat 8 sur la réflectance du sommet de l’atmosphère et des indices phénologiques et de végétation dérivés, ainsi que des données RADARSAT-2 du milieu de l’été pour la classification aléatoire des forêts de deux écorégions en Alberta et au Manitoba. L’exactitude de la classification a été comparée pour les variables Landsat 8 à date unique et à dates multiples, l’indice de végétation et les groupes de variables phénologiques, l’intensité de la rétrodiffusion VV et VH de RADARSAT-2 et des ensembles de données combinés. L’analyse de l’importance des variables a montré que les données printanières Landsat 8 sur la réflectance contribuaient généralement le plus à la discrimination des classes, mais que l’exactitude s’améliorait avec l’ajout des données Landsat 8 des autres saisons. Les indices de végétation et les variables phénologiques ont produit des exactitudes similaires, et il a été jugé qu'ils ne justifiaient pas l’effort de traitement supplémentaire pour les dériver. La rétrodiffusion VH de RADARSAT-2 était la variable la plus importante pour la zone d’étude du Manitoba, qui est plus humide et présente une plus grande variabilité de la structure de la végétation que la zone d’étude de l’Alberta. L’intensité de la rétrodiffusion a considérablement augmenté l’exactitude globale lorsqu’elle a été combinée avec des données Landsat 8 d’une ou deux saisons. La meilleure exactitude globale a été obtenue en utilisant les données Landsat 8 de trois saisons et les données RADARSAT-2 du milieu de l’été, mais elle n’était pas significativement meilleure que celle obtenue pour les données Landsat 8 + RADARSAT-2 de deux saisons. Les méthodes présentées dans cet article fournissent un processus de classification exact et efficace des fourrages ensemencés, des parcours et des terres cultivées qui peut être appliqué à de grandes superficies dans l’inventaire opérationnel de la couverture des terres agricoles.