Abstract :

Le projet de recherche DYVLA (Dynamique de la Végétation Ligneuse et de l’Agropastoralisme), s’inscrit dans une problématique de fermeture/ouverture des milieux en zone périglaciaire au sein du bassin versant de Baia Exploradores en Patagonie chilienne. Il s’agira d’observer par télédétection l'évolution du couvert végétal (ligneux et végétation basse) au fil du temps, dans un contexte de changement global. Les premiers travaux seront basés sur la zone du Lago Tranquilo ou des données drones historiques, des images Pleïade à très haute résolution spatiale ainsi que des relevés botaniques in-situ sont disponibles (2018, 2019). Dans un second temps, une comparaison multisite en intégrant un écosystème moins anthropisé à proximité de la station scientifique de Maldonado est proposé. L’objectif est de quantifier les évolutions du couvert végétal sur les deux écosystèmes ainsi que son impact sur la surface agropastorale pour le premier site et la partie marécageuse sur le second. L’étude se base sur un suivi satellite permettant une mise en évidence par des algorithmes type deep learning des classes d’occupation et usage du sol référencées dans le paysage dans un espace en mutation et de nouveaux relevés de terrain à effectuer à la fin de l’année 2026. Le projet vise ainsi à évaluer les modifications paysagères à l’aune du changement climatique et de l’anthropisation.

Translated abstract :

The DYVLA research project (Dynamics of Woody Vegetation and Agropastoralism) addresses the issue of landscape closure/opening in the periglacial zone within the Baia Exploradores watershed in Chilean Patagonia. The project aims to observe, through remote sensing, the evolution of vegetation cover (woody and low vegetation) over time in the context of global change. Initial work will focus on the Lago Tranquilo area, where historical drone data, very high spatial resolution Pleiades images, and in-situ botanical surveys are available (2018, 2019). In a second phase, a multisite comparison will be conducted, incorporating a less anthropized ecosystem near the Maldonado scientific station. The goal is to quantify changes in vegetation cover across both ecosystems and assess their impact on agropastoral land in the first site and the marshy area in the second. The study relies on satellite monitoring, using deep learning algorithms to identify land cover and land use classes referenced in a changing landscape. New field surveys are planned for the end of 2026. Ultimately, the project seeks to evaluate landscape modifications in light of climate change and human influence.