Soutenance de thèse - Saison 2025 - Vitória BARBOSA FERREIRA

Soutenance à venir - Le Jeudi 23 octobre 2025 à 9h (CEST)

Vitória BARBOSA FERREIRA  (CIRAD, UMR Eco&Sols)

Amphithéâtre 206 - Institut Agro Montpellier, Bâtiment 9, 2 Place Pierre Viala, 34060 Montpellier, France
Meeting's ZOOM link: https://institut-agro.zoom.us/j/94559846406?pwd=a4Ogq8yXailLvevpSrfZMCeakRiNDq.1

Resumé :

Les données à grande échelle sur les caractéristiques biophysiques de la végétation, telles que l’indice de surface foliaire (LAI), la teneur en chlorophylle a et b (Cab, µg/cm²), la masse surfacique des feuilles (LMA, g/cm²) et le contenu en eau des feuilles (EWT, g/cm²), informent sur l’état des forêts et leur capacité d’adaptation à des conditions plus chaudes, sèches et inflammables. L’observation satellitaire de la Terre, grâce à des images optiques à couverture mondiale et haute résolution temporelle, constitue l’outil privilégié pour le suivi de ces caractéristiques, via des approches empiriques ou physiques. Cette thèse évalue différentes méthodes d’estimation du LAI, du Cab, du LMA et de l’EWT à partir d’une base de données de terrain issue de plantations d’Eucalyptus au Brésil en utilisant des images satellites Sentinel-2. Le premier chapitre examine comment la structure verticale du couvert, la géométrie soleil-capteur et les traits foliaires influencent la précision des modèles empiriques basés sur les indices de végétation. Les résultats montrent qu’une moyenne pondérée donnant plus de poids au feuillage supérieur, combinée à des paramètres géométriques et à des informations génétiques, améliore nettement les estimations. Le deuxième chapitre explore l’estimation des caractéristiques biophysiques par inversion de modèles de transfert radiatif, PROSAIL et INFORM. La méthode optimise la précision en testant différents paramètres des modèles de transfert radiatif, notamment le filtrage des valeurs d’entrée de PROSAIL, l’intégration de jeux de données de réflectance du sol et la sélection des bandes spectrales utilisées. Les résultats soulignent l’intérêt de combiner sélection spectrale et connaissances contextuelles sur le sol et les caractéristiques de l’eucalyptus. Le troisième chapitre compare les performances de PROSAIL (conçu pour les cultures) et d’INFORM (conçu pour les forêts) pour ces estimations. Les principaux résultats soulignent que PROSAIL et INFORM ont produit des résultats relativement similaires pour la plupart des propriétés biophysiques à différents âges, PROSAIL allant globalement mieux dans l'estimation de la LMA et INFORM globalement mieux dans l'estimation de Cab. Cette thèse contribue à la mise en œuvre et au perfectionnement de l'application de méthodes empiriques et physiques pour l’estimation du LAI, Cab, LMA et EWT à l'échelle du couvert forestier dans les plantations d’Eucalyptus à l'aide d'images Sentinel-2. En outre, elle offre plusieurs perspectives destinées à orienter les travaux futurs, notamment une suggestion d'application de certaines des variables estimées dans un cadre de gestion des risques d'incendie.

Mots-clés : estimation des variables biophysiques, teneur en chlorophylle, modélisation empirique, épaisseur équivalente en eau, teneur en eau du combustible, INFORM, indice de surface foliaire, masse surfacique foliaire, modélisation physique, PROSAIL

Summary :

Large-scale information on vegetation biophysical characteristics, such as Leaf Area Index (LAI), leaf Chlorophyll a and b content (Cab, µg/cm²), Leaf Mass per Area (LMA, g/cm²), and Equivalent Water Thickness (EWT, g/cm²), provides essential insights into forest health and may indicate how these ecosystems adapt to increasingly warmer, drier, and more fire-prone conditions. The retrieval and monitoring of such vegetation characteristics are commonly done using Earth Observation (EO) satellites, which provide optical images with global spatial coverage and high temporal resolution. The EO methods used to estimate vegetation properties are broadly categorized as empirical and physical. The present thesis explores existing methods to retrieve LAI, Cab, LMA, and EWT using an extensive field database acquired from Eucalyptus plantations in Brazil using Sentinel-2 imagery. The first chapter provides a comprehensive overview of the dataset. It explored how vertical canopy structure, sun-sensor geometry, and foliage traits affect the accuracy of biophysical variable retrieval using empirical modeling approaches based on vegetation indices. Key results highlighted that applying a vertically weighted average emphasizing lower canopy foliage improved Cab, LMA, and EWT retrieval accuracy. Furthermore, incorporating sun-view geometry metrics and information on genotype or associated traits alongside vegetation indices enhanced model retrieval performance. Building on these findings, the second chapter focuses on advancing retrieval accuracy by systematically evaluating key components of radiative transfer model simulations. Specifically, it investigates the individual and combined effects of constraining the PROSAIL input parameter ranges, integrating different background datasets, and performing band selection techniques. The goal is to identify the optimal simulation and feature selection configurations for accurately retrieving LAI, Cab, LMA, and EWT. Our results highlight the importance of jointly considering spectral feature selection and contextual prior knowledge on background and the range and distribution of Eucalyptus characteristics in improving the robustness and accuracy of biophysical variable retrieval for forest plantations. The third chapter advances the analysis by comparing the retrieval performance, overall and by stand age, of two radiative transfer models, PROSAIL (focus on crops) and INFORM (focus on forest), in estimating key biophysical traits from Eucalyptus plantations. The main findings highlight that PROSAIL and INFORM produced relatively similar results for most biophysical properties across different ages, with PROSAIL performing overall better at estimating LMA and INFORM performing overall better at estimating Cab. This thesis contributes to implementing and refining the application of empirical and physical methods to estimate LAI, Cab, LMA, and EWT at the canopy scale in Eucalyptus plantations using Sentinel-2 images. In addition, it provides several perspectives intended to guide future work, including a suggestion of applying some of the retrieved variables in a fire risk management framework.

Keywords: Biophysical variable, Radiative Transfer Model, Model inversion, Chlorophyll content, Empirical modelling, Equivalent Water Thickness, Fuel Moisture Content, INFORM, Leaf Area Index, Leaf Mass per Area, PROSAIL

Devant le jury composé de