KNOXVILLE, TN, 6 février 2025 /24-7PressRelease/ -- Comprendre comment les zones humides alpines se détériorent est crucial pour évaluer l'impact complet du changement climatique sur ces écosystèmes fragiles. Dans une avancée scientifique significative, des chercheurs ont introduit les zones humides alpines (AW-CCD) - un algorithme pionnier conçu pour surveiller et caractériser la dégradation complexe et multi-scénariale des zones humides alpines à l'aide de données temporelles Landsat. Cette approche innovante surmonte le défi persistant de la couverture nuageuse dans les régions d'altitude élevée, marquant un grand pas en avant dans la surveillance et la gestion à long terme de ces paysages vitaux.

Le plateau Qinghai-Tibet, souvent désigné comme le "Troisième Pôle", subit des changements environnementaux dramatiques. Ses zones humides alpines, essentielles pour la biodiversité régionale et la régulation de l'eau, montrent des signes alarmants de stress - la diminution des ressources en eau et la dégradation des prairies en font partie. Pourtant, la couverture nuageuse et neigeuse fréquente du plateau rend la surveillance cohérente et à long terme notoirement difficile. Dans ce contexte, l'urgence de la recherche avancée sur la manière dont ces écosystèmes réagissent au changement climatique n'a jamais été aussi grande.

Répondant à cet appel, des scientifiques de l'Université normale du Sud de la Chine, de l'Université du Tibet et de l'Académie chinoise des sciences ont développé l'algorithme des zones humides alpines (AW-CCD), détaillé (DOI : 10.34133/remotesensing.0380) dans le numéro du 2 janvier 2025 de Journal of Remote Sensing. AW-CCD propose une solution ingénieuse au défi de suivre la dégradation des zones humides alpines, en particulier sur le plateau Qinghai-Tibet enveloppé de nuages. En utilisant les données temporelles Landsat, le cadre détecte et cartographie de manière fiable les changements d'écosystème, comblant efficacement des lacunes critiques dans les données des régions d'altitude élevée et nuageuses.

Au cœur de l'innovation d'AW-CCD se trouve sa conception à double capacité : elle classe annuellement les zones humides et suit la dégradation en intégrant des données interannuelles à long terme avec des indicateurs saisonniers d'humidité du sol. Cette approche affinée améliore considérablement la précision de la cartographie - en améliorant la détection de la couverture neigeuse de 5 % et la classification des prairies de 3 %. Dans la zone humide de Maidika, AW-CCD a atteint une précision de cartographie impressionnante de 94,9 % en 2022. La force de l'algorithme réside dans son analyse spectro-temporelle, lui permettant de capturer des changements de surface subtils et multi-scénariaux qui ont longtemps échappé aux méthodes traditionnelles aux prises avec des images irrégulières et des schémas de dégradation complexes.

L'étude dresse un tableau troublant du changement environnemental. Au cours des deux dernières décennies, les zones de neige et de rivière dans la zone humide de Maidika ont diminué de 5,04 % et 16,74 %, respectivement. Pendant ce temps, 3,23 % des prairies marécageuses se sont transformées en prairies alpines plus sèches - un changement qui signale un stress écologique. La dégradation la plus sévère s'est produite avant 2009, suivie d'une brève stabilisation jusqu'en 2015, et d'une résurgence inquiétante ces dernières années. L'utilisation par AW-CCD des caractéristiques d'indice spectro-temporel, telles que l'Indice de Neige Normalisé (NDSI) pour la détection de la neige et l'Indice de Végétation du Rapport Spectral des Prairies (MSRVI) pour différencier l'humidité des prairies, a été essentielle pour capturer ces transitions nuancées.

L'équipe de recherche a utilisé un ensemble de données complet, analysant des images du Landsat Thematic Mapper (TM), de l'Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) et de l'Operational Land Imager (OLI) entre 2003 et 2022 pour couvrir l'ensemble de la zone humide de Maidika. Les perturbations dues aux nuages et aux ombres ont été minimisées grâce à l'algorithme Fmask, tandis que des données d'élévation et de pente provenant de la mission Shuttle Radar Topography et de l'ALOS World 3D-30m ont affiné la précision de la classification. De plus, les données mondiales sur les eaux de surface ont amélioré l'exactitude de la cartographie des eaux de surface.

Le Dr Yingchun Fu, un scientifique de premier plan sur le projet, a souligné l'impact plus large de leurs découvertes : "Le cadre AW-CCD améliore non seulement notre capacité à surveiller les zones humides alpines, mais approfondit également notre compréhension de la manière dont ces écosystèmes réagissent au changement climatique. Cette technologie pourrait fondamentalement transformer les efforts de conservation dans les régions d'altitude élevée." En capturant les réponses complexes et multi-scénariales de ces zones humides, AW-CCD fournit des informations essentielles pour préserver la santé écologique du plateau.

Les implications du cadre AW-CCD vont bien au-delà des réalisations académiques. Sa capacité à fournir des données détaillées, précises et opportunes sur la dégradation des zones humides permet aux décideurs et aux conservateurs de prendre des décisions éclairées. Alors que le changement climatique continue de menacer ces écosystèmes sensibles, AW-CCD se distingue comme un outil révolutionnaire - un outil qui pourrait aider à atténuer la dégradation et à protéger la biodiversité unique des régions alpines. Cette recherche fait non seulement avancer le domaine de la télédétection, mais contribue également de manière vitale aux efforts mondiaux de conservation de l'environnement.

DOI
10.34133/remotesensing.0380

URL de la source originale
https://spj.science.org/doi/10.34133/remotesensing.0380

Informations sur le financement
Ce travail a été soutenu par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (numéro de subvention 42071399), la seconde expédition scientifique et recherche du plateau tibétain (numéro de subvention 2019QZKK060), le Fonds pour les sciences humaines et sociales du Ministère de l'Éducation de la Chine (numéro de subvention 23YJAZH019), et les projets de planification scientifique et technologique de la région autonome du Tibet (numéro de subvention XZ202301ZY0021G).

À propos de Journal of Remote Sensing
Le Journal of Remote Sensing, un journal Open Access uniquement en ligne publié en association avec AIR-CAS, promeut la théorie, la science et la technologie de la télédétection, ainsi que la recherche interdisciplinaire dans les domaines des sciences de la Terre et de l'information.

Rédacteur en chef de base :
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