Journal de télédétection et SIG

Abstrait

Correction d'un interpolateur stochastique à l'aide de classificateurs basés sur les objets ENVI, d'un modèle explicatif de réponse photosynthétique des feuilles à voxel unique de Farquhar et de statistiques de séries temporelles booléennes pour la prévision des habitats larvaires de Simulium damnosum sl à canopée ombragée au Burkina Faso

Benjamin Jacob, Robert J Novak, Laurent Toe, Moussa S Sanfo, Semiha Caliskhan, Alain Paré, Mounkaila Noma, Laurent Yameogo et Thomas Unnasch

Les spectres des membres finaux récupérés à partir de données de résolution inférieure au mètre [par exemple, le rapport des bandes d'ondes visibles et proche infrarouge (NIR) de 0,61 m de Quick Bird] d'un habitat larvaire aquatique de maladie infectieuse liée aux arthropodes peuvent servir de variable dépendante dans un algorithme d'estimation des moindres carrés. Ce faisant, les variables de risque orientées vers la transmission endémique saisonnière peuvent être interpolées avec précision. Le mélange spectral, cependant, est un problème inhérent aux attributs de caractéristiques d'habitat larvaire de maladie infectieuse liée aux arthropodes multidimensionnels orientés vers la canopée, ce qui donne peu de spectres de sous-pixels d'image représentant des cibles « pures ». Cela peut conduire à une signature de cible de membre final biaisée en raison d'une radiance de sous-pixel mixte non quantifiée spectralement provenant de différents types d'objets d'habitat larvaire orientés vers la canopée. Une signature d'habitat larvaire de membre final erronée donnera des prévisions résiduelles incohérentes dans un interpolateur stochastique/déterministe. Dans cette analyse, nous avons extrait et décomposé spectralement plusieurs valeurs de réflectance de pixels orientées en surface et de résolution inférieure au mètre, dérivées d'un habitat larvaire à canopée géoréférencé de Similium damnosum sl (Figure 1), une mouche noire vectrice de l'onchocercose dans un site d'étude épidémiologique fluviale au Burkina Faso. Nous avons utilisé des classificateurs basés sur des objets ENVI, une équation de transfert radiatif tridimensionnelle et le modèle géométrique-optique Li-Strahler pour effectuer la décomposition des pixels. Par la suite, l'habitat larvaire géoréférencé et les valeurs de radiance à l'intérieur de la canopée (par exemple, la roche précambrienne) ont été isolés spectralement et pondérés à l'aide d'un algorithme de progression successive (SPA) robuste dans un domaine booléen. L'extrémité décomposée a ensuite rendu une signature spectrale robuste dans ArcGIS qui a ensuite été krigée pour identifier les habitats larvaires productifs inconnus et non échantillonnés de S. damnosum sl le long d'un système fluvial du Burkina Faso en utilisant un format d'étude en aveugle. Le modèle de validation a révélé une corrélation de 100 % entre les sites d’habitat productifs de mouches noires géoréférencés prévus sur la base des valeurs de comptage de densité larvaire échantillonnées de façon saisonnière.