Aperçu sur le SIG et la Télédétection

Etat des connaissances

Aperçu sur le SIG et la Télédétection

Le Système d’Information Géographique est un système informatique permettant, à partir de diverses sources, de rassembler et d’organiser, de gérer, d’analyser et de combiner, d’élaborer et de présenter des informations localisées géographiquement, contribuant notamment à la gestion de l’espace (IRD, 2000). Les données sont à la base du système d’information géographique. L’étape de saisie des données est essentielle dans sa conception (Schippers, 2007) et selon le même auteur, l’acquisition des données relève de deux techniques: les techniques primaires comme l’utilisation de GPS, de documents photographiques (images satellitaires), là où interviennent la télédétection ; les techniques secondaires comme la digitalisation de cartes existantes et le scannage de documents. Quant à la télédétection (« remote sensing » en anglais), c’est l’ensemble des méthodes et techniques permettant d’observer et d’étudier à distance des objets ou phénomènes. Le néologisme « remote sensing » a vu le jour aux Etats-Unis vers les années soixante, mais le terme «télédétection» n’est introduit dans la langue française qu’en 1973 (Nanja, 2010). Cette observation se fait à l’aide des capteurs. Les premiers satellites d’observation de la Terre furent lancés dans les années 70. Les principes de la télédétection sont similaires à la vision de l’œil humain et impliquent trois facteurs fondamentaux: une source d’énergie, la cible et un vecteur .

La diversité des capteurs est considérablement accrue et aujourd’hui, les satellites observent la Terre sur une large gamme du spectre électromagnétique (Picard, 2002) et les images fournies par ces satellites servent pour étudier les variations saisonnières de la végétation, les déboisements, les feux de forêt entre autres à travers la mesure de l’activité chlorophyllienne à partir d’un indice de végétation (Nanja, 2010). Un avantage essentiel de la télédétection par satellite est la possibilité d’analyses multidates. Ainsi, un suivi d’évolution à long terme peut être effectué (El Garouani et al., 2009). Les SIG et la télédétection sont appliqués dans la météorologie, la science de l’atmosphère et l’océanographie et ils sont devenus, avec le temps, les pivots de l’information et de l’analyse des paysages de notre biosphère (Star & Estes, 1990 ; Lillesand & Kiefer, 1994).

Fragmentation et son processus

Les activités anthropiques constituent les causes directes de la dégradation forestière et cette dégradation se manifeste par un changement du paysage.

Ces changements concernent les milieux naturels. Pour la fragmentation, elle désigne une forme de destruction qui s’accompagne d’une déstructuration spatiale affectant à la fois la taille, la forme et l’isolement des taches (Mama, 2013). Dans une forêt naturelle, la fragmentation s’amorce par la formation de trouée qui devient de plus en plus grand jusqu’à ce qu’elle envahisse l’environnement et modifie l’habitat avec quelques fragments de celui d’origine (Rabenilalana, 2011). Le même auteur et Andren (1994) ont affirmé que le processus de fragmentation peut se résumer par une perte de l’habitat originel d’abord, puis une réduction de la taille de la parcelle et une augmentation de l’isolement spatial des habitats restants. A part l’influence de l’Homme, le paysage peut être influencé également par des facteurs climatiques, environnementaux, physiques et faunistiques observables qui le modifient constamment (Rabenilalana. 2011).

Présentation de la zone d’étude

Situation géographique

La RSA se trouve dans la région Analamanga, District d’Ankazobe, à 140km au Nord-Ouest de la capitale . Elle est comprise entre 42°12’ et 42°20’ de longitude Est et 18°04’ et 19°14’ de latitude Sud (Nicoll & Langrand, 1989) et se situe à cheval entre deux communes rurales AntakavanaAndranomiady au Nord-Est et Ambolotarakely au Sud-Est (Ralaivao, 2009) et une commune urbaine : Ankazobe, au Sud-Est (Rabemampiandra, 2012). Et elle comprend 1 800 ha de forêt naturelle et 3 800 ha de savane herbeuse.

Logiciels

• ENVI 4.4
Envi est le logiciel utilisé par les scientifiques, chercheurs et spécialistes de l’analyse d’images ou des SIG pour traiter et analyser les images géospatiales par visualisation et extraction de l’information des images issues de divers capteurs aéroportés ou satellites. Ce logiciel a permis le prétraitement et une partie de la classification des images. Les diverses corrections des images pour avoir des images plus nettes et de résolution meilleure ont été réalisées dans ce logiciel. Aussi, il a été utilisé pour le changement de projection des images via l’outil « Convert Map Projection » ainsi que pour obtenir les divers éléments (classes) issus de la classification qui sont assimilables aux occupations du sol.
• ARCGIS 9.3
ArcGis fut créé à la base dans le but d’aider les planificateurs de conservation Mésoaméricains et Caribéens à évaluer le statut actuel des zones protégées et à établir des priorités pour la future gestion de la conservation (Schill & Raber, 2011). C’est un logiciel de la firme ESRI, leader mondial du SIG (Denis, 2014). Il a été utilisé dans cette étude dans la délimitation de la zone d’étude, une partie de la classification supervisée sur la définition des zones d’entraînement ou ROI (Region Of Interest) et une conception de la carte après les prétraitements et la classification des images.
• IDRISI 17.0
Idrisi est un système intégré d’information géographique et de logiciels de télédétection, développé par Clark Labs à l’Université Clark. Il est conçu pour l’analyse et l’affichage de l’information géospatiale numérique et offre des outils pour les chercheurs et les scientifiques engagés dans l’analyse de la dynamique du système terrestre. Ce logiciel est efficace pour une prise de décision dans la gestion de l’environnement, le développement durable et la répartition équitable des ressources. Il a permis d’obtenir la matrice de transition à travers l’outil « Cross Tabulation ».
• QGIS 18.0
Quantum Gis, quant à lui, est un logiciel de SIG, apparu en 2002. Grâce à lui, la validation de la carte a été facilitée par la superposition des points issus de la classification de 2014 avec l’image de « Google Hybrid » (2014) pour ressortir les occupations du sol du terrain et puis déduire la matrice de confusion et l’indice de Kappa.

Carte auxiliaire

Pour le tracé de l’hydrographie, des routes et des limites administratives pour le cadrage de l’étude, la base de données BD500 (Base de Données 1/500 000) du FTM a été utilisée.

Matériels mis en œuvre

Imagerie satellite

Les images satellitaires sont des images issues de la télédétection par les capteurs qui gravitent autour de la Terre. Il y en a différents types selon les capteurs, exemple Spot, JERS, Ikonos, NOAA, GeoEye, Landsat. Ce sont des images de type Landsat TM qui sont utilisées lors de cette étude. Il s’agit d’images multidates (1992, 2002 et 2014) fournies par USGS: United States Geological Survey . Les images Landsat ont été choisies pour leur grande disponibilité, elles présentent également des caractéristiques offrant un traitement pratique par la facilité de détection des diverses classes d’occupation du sol (Ravelojaona, 2013) et leur résolution (30*30 m) a permis de ressortir les attentes du travail.

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Table des matières

1 INTRODUCTION
2 Méthodologie
2.1 Problématique et Hypothèses
2.2 Matériels et méthodes
2.2.1 Etat de connaissance
2.2.1.1 Aperçu sur le SIG et la Télédétection
2.2.1.2 Fragmentation et son processus
2.2.2 Présentation de la zone d’étude
2.2.2.1 Situation géographique
2.2.2.2 Caractéristiques géologiques, pédologiques, hydrographiques et climatiques
2.2.2.3 Compositions faunistique, floristique et milieu humain
2.2.3 Matériels mis en œuvre
2.2.3.1 Imagerie satellite
2.2.3.2 Logiciels
2.2.3.3 Carte auxiliaire
2.2.4 Méthodes utilisées
2.2.4.1 Etudes cartographiques
2.2.4.2 Travaux de terrain
2.2.5 Cadre opératoire de travail
3 RESULTATS ET INTERPRETATIONS
3.1 Dynamique et fragmentation forestière
3.1.1 Occupations du sol de 1992, 2002 et 2014
3.1.2 Validation de la carte
3.1.2.1 Matrice de confusion
3.1.2.2 Indice de Kappa
3.1.3 Dynamique spatio-temporelle du paysage
3.1.3.1 Dynamique forestière
3.1.3.2 Evolution des fragments forestiers
3.1.3.3 Changement du paysage
3.2 Gradient spécifique des fragments
3.2.1 Faune
3.2.2 Flore
3.2.2.1 Richesse spécifique
3.2.2.2 Abondance et Dominance
3.2.2.3 Diversité floristique
3.2.3 Peuplement futur
3.2.3.1 Richesse spécifique
3.2.3.2 Abondance et Dominance
4 DISCUSSIONS ET RECOMMANDATIONS
4.1 Discussions
4.1.1 Sur les méthodes de travail
4.1.1.1 Acquisition de l’imagerie satellitaire
4.1.1.2 Méthode d’inventaire faunistique
4.1.2 Sur les résultats
4.1.2.1 Dynamique et fragmentation de la forêt
4.1.2.2 Effets de la fragmentation sur les espèces
4.1.2.3 Potentialités des petits fragments d’Ambohitantely
4.1.3 Sur les hypothèses
4.2 Recommandations
4.2.1 Méthodologie de travail
4.2.2 Perspectives d’aménagement et solutions au feu
4.2.2.1 Restauration écologique des fragments brûlés
4.2.2.2 Reconnexion des fragments forestiers avec le grand Bloc
4.2.2.3 Propositions d’alternatives aux problèmes de la population
4.2.3 Perspective de recherche
4.2.4 Plan d’action
5 CONCLUSION
6 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
7 REFERENCES WEBOGRAPHIQUES