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MEDI propose d'explorer différents indicateurs de sécheresse issus de l'observation par télédetection spatiale

Crédits: Michel Le Page & Mehrez Zribi CESBIO / IRD / CNRS

NDVI: Normalized Difference Vegetation Index

NDVI=(PIR-R) / (PIR+R) oú: Pour les sols nus, les réflectances étant à peu près du meme ordre de grandeur dans le rouge et le proche infrarouge, le NDVI présente des valeurs proches de 0. Les formations végétales quant á elles, ont des valeurs de NDVI positives, généralement comprises entre 0,1 et 0,7 - les valeurs les plus élevées correspondant aux couverts les plus denses.

VAI: Vegetation Anomaly Index

VAI=(NDVI-NDVImean) / (NDVIdev) oú: L'indice VAI est centré sur zéro. Les valeurs négatives indiquent une probable situation de stress hydrique.

VCI: Vegetation Condition Index

VCI=(NDVI-NDVImin) / (NDVImax-NDVImin) oú: L'indice VCI varie entre 0 et 1 correspondant á des conditions qui varient d'extremement defavorables á optimales.

MAI: Moisture Anomaly Index

MAI=(SWI- SWImean) / (SWIdev) oú: L'indice MAI est centré sur zéro. Les valeurs négatives indiquent une probable situation de stress hydrique.

STATISTIQUES REGIONALES:

Les moyennes, minimas et maximas sont calculés par pixels sur la période 2000-aujourd'hui pour l'imagerie satellitaire et de 1982 á aujourd'hui pour la pluie
Ces statistiques pixelaires sont ensuite moyennées par région administrative au prorata d'appartenance á chaque région.
L'indice de chaque zone est ensuite calculé avec les NDVIS moyens.
Un algorithme cherche les années les plus ressemblantes par la méthode BallTree pour la période de Décembre à Mars, en combinant SWI et NDVI sur des fenetres glissantes de 3 mois.

SOURCES DE DONNEES:


Un grand merci aux developpeurs des applications opensource utilisées ici: Geoserver, OpenLayers, DyGraphs, PapaParse, Gdal.
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MEDI Drought Index
Janvier
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Cliquez sur les entité administratives pour obtenir les séries temporelles


Version 0.4.0, March 2017, Centre d'Etudes Spatiales de la BIOsphère (CESBIO)