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Les estimations des variables biophysiques et biochimiques telles que l'indice de surface foliaire (ISF) et le contenu en chlorophylle de la canopée (CCC) sont une exigence fondamentale pour surveiller et gérer efficacement les environnements forestiers. Grâce à ses bandes rouge et proche infrarouge et à sa haute résolution spatiale, l'Instrument Multispectral (MSI) à bord des missions Sentinel-2 est particulièrement bien adapté à la récupération de l'ISF et du CCC. En utilisant des données de terrain collectées tout au long de la saison de croissance dans un site forestier de feuillus caduques dans le sud de l'Angleterre, nous avons évalué la performance de deux algorithmes de récupération hybrides pour estimer l'ISF et le CCC à partir des données du MSI : l'algorithme de récupération L2B basé sur la diffusion par des feuilles inclinées de manière arbitraire (SAIL), rendu disponible aux utilisateurs sur la plateforme d'application Sentinel (SNAP), et un algorithme de récupération alternatif optimisé pour les environnements forestiers, entraîné en utilisant le Modèle de Réflectance Forestière Inversible (INFORM). Une performance modérée était associée à l'algorithme de récupération L2B de SNAP tant pour l'ISF (r2 = 0.54, RMSE = 1.55, NRMSE = 43%) que pour le CCC (r2 = 0.52, RMSE = 0.79 g m−2, NRMSE = 45%), tandis que des améliorations ont été obtenues en utilisant l'algorithme basé sur INFORM, en particulier dans le cas de l'ISF (r2 = 0.79, RMSE = 0.47, NRMSE = 13%), mais également dans le cas du CCC (r2 = 0.69, RMSE = 0.52 g m−2, NRMSE = 29%). Des expériences de modélisation avancée ont confirmé qu'INFORM était mieux à même de reproduire les spectres MSI observés que SAIL. Basé sur nos résultats, pour des applications forestières utilisant des données MSI, nous recommandons aux utilisateurs de rechercher des algorithmes de récupération optimisés pour les environnements forestiers.
Brown et al. (Thu,) ont étudié cette question.