NDVI : Indice de végétalisation par différence normalisée
Qu’est-ce que le NDVI ?
L’analyse de la végétation est essentielle en écologie, en gestion des ressources naturelles et en suivi environnemental. Qu’il s’agisse de surveiller la déforestation, de détecter des zones dégradées, ou d’identifier des habitats naturels, il faut s’appuyer sur des indicateurs fiables et faciles à exploiter.
Le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) est l’indice de végétation le plus utilisé en télédétection. Simple à calculer et à interpréter, il permet de quantifier la densité et la santé de la végétation à partir d’images satellites ou de drones. C’est un indice spectral basé sur la difference entre la lumière rouge visible (RED) et l’infrarouge (NIR) captées par les satellites. Il est calculé selon la formule suivante :
NDVI = (NIR − RED) / (NIR + RED)
Le NDVI fonctionne en comparant la quantité de lumière rouge visible absorbée et la lumière infrarouge réfléchie.
Cela s’explique par le fait que la chlorophylle d’une plante en bonne santé absorbe la majeure partie de la lumière rouge visible, tandis que la structure cellulaire des feuilles réfléchit une grande partie de l’infrarouge proche.
Ainsi, une activité photosynthétique élevée – généralement associée à une végétation dense – se traduit par une faible réflectance dans la bande rouge et une forte réflectance dans l’infrarouge proche. À l’inverse, une végétation en mauvaise santé ou morte reflète davantage de lumière rouge et beaucoup moins de lumière proche infrarouge. Ce déséquilibre spectral permet de détecter facilement les zones de stress végétal ou de dégradation, même lorsqu’elles ne sont pas visibles à l’œil nu.
Les résultats du NDVI sont généralement présentés sous forme de carte en fausses couleurs, où chaque couleur correspond à un certain intervalle de valeurs.
Il n’existe pas de palette de couleurs strictement standardisée, mais la plus couramment utilisée est celle du dégradé rouge–vert.
Comment interpréter les valeurs de NDVI
NDVI proche de 1 : indique une végétation dense et en très bonne santé, typique des forêts tropicales ou zones fortement végétalisées.
NDVI entre 0,2 et 0,5 : correspond à une végétation modérée, souvent observée dans les zones agricoles, les prairies, ou les régions semi-arides.
NDVI proche de 0 : signale une absence de végétation. Cela peut désigner du sol nu, des zones urbaines, des déserts ou des formations rocheuses.
NDVI inférieur à 0 : reflète la présence de surfaces non végétalisées comme l’eau, la neige, ou les nuages.
Pourquoi l’ utiliser dans une étude ?
Il permet :
- d’estimer la densité de végétation d’un paysage,
- de suivre les évolutions saisonnières ou pluriannuelles,
- d’identifier des zones écologiquement intéressantes ou dégradées,
- de croiser des données de végétation avec d’autres variables (zones protégées, urbanisation, élévation, etc.).
C’est un indicateur particulièrement utile pour les études environnementales à différentes échelles (locale, régionale, globale).
Les limites du NDVI et comment les contourner
Le NDVI est un indicateur efficace pour analyser la couverture végétale toutefois, il présente plusieurs limites qu’il est essentiel de connaître pour éviter les erreurs d’interprétation.
Principales limites
-
Saturation dans les zones à végétation dense : Le NDVI atteint rapidement un plateau dans les zones à végétation dense, ce qui limite sa capacité à détecter les variations fines de biomasse. Pour analyser des forêts tropicales ou des zones à couverture végétale élevée, il peut être judicieux d’utiliser un indice complémentaire comme l’EVI, plus sensible aux fortes densités végétales.
-
Influence du sol nu dans les milieux peu végétalisés : les valeurs peuvent être faussées si le sol est visible.
-
Sensibilité aux conditions atmosphériques : brume, poussière et ombres altèrent la précision.
-
Difficulté en zone urbaine : le NDVI ne distingue pas toujours clairement végétation et surfaces artificielles.
-
Variations selon les capteurs satellites : les différences spectrales entre Sentinel, Landsat ou MODIS peuvent influencer les résultats.
Alternatives et solutions
-
Utiliser l’EVI (Enhanced Vegetation Index) : plus robuste en cas de végétation dense ou de sol nu apparent.
-
Appliquer des corrections atmosphériques aux images pour améliorer la qualité du NDVI.
-
Croiser le NDVI avec d’autres couches SIG (occupation du sol, masques urbains, topographie) pour affiner l’analyse.
-
Compléter l’analyse avec d’autres indices spectraux ou indicateurs écologiques selon le contexte d’étude.
Comment obtenir une carte NDVI ?
Il existe plusieurs façons de récupérer ou de calculer une carte NDVI, selon ses besoins et son niveau technique. Voici les principales méthodes :
- Google Earth Engine (GEE) : permet de calculer et télécharger un NDVI pour une zone d’étude directement en ligne, à partir d’images Sentinel-2 ou MODIS.
→ Voir le tutoriel complet : Récupérer un NDVI avec Google Earth Engine
-
EarthExplorer (USGS) : permet de télécharger des images satellites (Landsat, Sentinel), à traiter ensuite dans QGIS ou Python.
→ Voir le tutoriel complet : Télécharger un NDVI via EarthExplorer
-
AppEEARS (NASA) : plateforme très simple d’utilisation pour extraire des données NDVI MODIS sur une zone précise, sans coder.
→ Voir le tutoriel complet : Extraire un NDVI MODIS avec AppEEARS
-
QGIS : on peut aussi créer une carte NDVI sans coder, en utilisant un calculateur raster dans QGIS.
→ Voir le tutoriel complet : Calculer un NDVI dans QGIS sans coder
-
Python : pour les utilisateurs qui veulent automatiser leurs traitements, on peut calculer un NDVI avec rasterio et numpy.
→ Voir le tutoriel complet : Calculer un NDVI avec Python
Et après ? Que faire avec un NDVI ?
Une fois la carte NDVI obtenue, on peut :
- la visualiser dans QGIS ou Python,
- extraire des statistiques dans des zones d’intérêt (moyenne NDVI dans un parc, autour d’un village, etc.),
- comparer plusieurs dates pour observer l’évolution de la végétation,
- croiser le NDVI avec d’autres couches spatiales (routes, altitude, occupation du sol…),
- utiliser le NDVI comme variable dans un modèle écologique ou de changement d’usage des sols.
Conclusion
💡 Pour aller plus loin, explorez nos tutoriels pas à pas pour apprendre à :
- Télécharger et visualiser un NDVI
- Calculer un NDVI à partir d’images satellites
→ Commencer avec : NDVI avec Google Earth Engine
