Données NDVI, SAVI et climatique bassin arachidier

Cette base de données regroupe un ensemble de variables environnementales dérivées de la télédétection satellitaire et de bases climatiques globales. Elle a été constituée afin d’analyser les dynamiques spatio-temporelles de la végétation et les conditions climatiques associées sur la période 1984–2025.

Les indices de végétation contenus dans la base de données ont été calculés à partir d’images satellitaires Landsat couvrant la période 1984–2025. Deux indicateurs spectraux ont été utilisés : le Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) et le Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Ces indices sont largement employés en télédétection pour caractériser la vigueur de la végétation, la biomasse verte et les variations de la couverture végétale. Le NDVI permet d’estimer l’activité photosynthétique et la densité de la végétation à partir du contraste spectral entre les bandes du rouge et du proche infrarouge (Tucker, 1979). Le SAVI constitue une adaptation du NDVI qui réduit l’influence de la réflectance du sol, ce qui est particulièrement pertinent dans les environnements semi-arides ou dans les zones à faible couverture végétale (Huete, 1988).

En complément des indices de végétation, la base de données intègre des variables climatiques permettant de contextualiser les dynamiques observées. Les données de précipitations ont été extraites de la base Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS), qui combine des observations satellitaires et des données de stations météorologiques afin de fournir des estimations quasi globales des précipitations à haute résolution spatiale et temporelle (Funk et al., 2015). Les données de température ont été obtenues à partir de la base TerraClimate, un ensemble de données climatiques mensuelles à résolution spatiale d’environ 4 km intégrant différentes variables climatiques dérivées de données d’observation et de modèles climatiques (Abatzoglou et al., 2018).

L’ensemble de ces variables constitue un jeu de données cohérent permettant d’analyser les relations entre la variabilité climatique et les dynamiques de la végétation sur le long terme. Les indices de végétation dérivés des images Landsat fournissent des indicateurs de l’état et de l’évolution de la couverture végétale, tandis que les variables climatiques issues de CHIRPS et TerraClimate permettent d’évaluer l’influence des facteurs hydro-climatiques sur ces dynamiques.