Fond du territoire et conception de la matrice de friction

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Modèle de conception

Pour créer un modèle de définition d’un territoire dans un espace forestier, il est nécessaire, avant toute chose, de définir de façon brève mais claire, les concepts qui lui servent de base, notamment, les concepts de territoire, de terroir et d’accessibilité. Voici donc, la définition des concepts utilisés dans le modèle de conception :

Territoire

Le concept de territoire constitue le socle méthodologique des réflexions de cette étude et des outils qui en découlent, et révèle l’interaction étroite qui lie les acteurs et l’espace géographique qu’ils utilisent, aménagent et gèrent.
Il est donné en première approche trois définitions du mot territoire (KELLY, 2002), définitions ne s’excluant d’ailleurs pas mutuellement et qui se joint à la présente recherche. Le territoire peut désigner un territoire administratif. Il est ainsi dit à l’échelle nationale malgache de Commune et/ou de Fokontany. Un territoire est ensuite une étendue correspondant à un espace national. Il est décrit ainsi le territoire d’un quelconque pays comme le territoire malgache ou le territoire national. Un tel territoire est limité par des frontières, et abrite une population particulière, voire une nation. L’État possède l’autorité territoriale c’est-à-dire l’autorité politique sur tout cet espace, eaux territoriales comprises. La nation vit sur ce territoire qu’elle modèle et aménage. Le troisième sens du terme, le plus utilisé par les géographes, même si son usage est assez récent, désigne tout espace socialisé, approprié par ses habitants, quel que soit sa taille. Ces derniers ont en effet une mémoire, mais aussi une pratique et une représentation de cette espace. Un territoire résulte donc de l’œuvre des hommes et il est appelé territoires des espaces n’ayant pas forcément d’unité naturelle, ou historique, et n’étant pas polarisés par une ville ou organisés par un État. C’est bien sur cette dernière définition qu’intéressera plus cette recherche.

Terroir

« Un terroir est un espace géographique délimité, dans lequel une communauté humaine construit au cours de son histoire un savoir collectif de production, fondé sur un système
d’interactions entre un milieu physique et biologique, et un ensemble de facteurs humains. Les itinéraires sociotechniques ainsi mis en jeu révèlent une originalité, confèrent une typicité, et aboutissent à une réputation pour un bien originaire de cet espace géographique». Cette définition par l’INRA donne une idée de la complexité de la notion, pris entre des critères environnementaux jugés plus objectifs et des critères socioéconomiques, basés eux sur l’histoire, la culture, les perceptions, plus subjectifs (BERARD, 2011). De ce fait, cette étude se contente d’une des définitions les plus simples du terroir qui est « l’espace rural géré par une communauté qui affirme y exercer des droits d’exploitation et d’occupation dans un cadre socio-économique et culturel défini ». Le terroir n’est pas uniquement un concept de géographie physique et ne saurait se résumer à une simple addition des ressources naturelles disponibles (eau, sols, végétation) (PREVOST, 2010).
Malgré la diversité de définitions de ce concept et les débats parfois sémantiques qu’il génère, il est néanmoins admit comme l’unité de base de gestion des ressources naturelles. Les ruraux l’utilisent comme source de vie commune et ils y consacrent toutes leurs ressources (financières, matérielles, humaines) pour en tirer le maximum de profit. La notion de gestion de terroir fait appel à l’utilisation la plus rationnelle possible de l’ensemble des ressources du terroir (ressources naturelles, humaines, financières, etc) et sa gestion est indispensable dans un contexte de développement local.

Notions d’accessibilité

L’accessibilité se définit comme la possibilité, la capacité d’un lieu ou de tout autre chose d’être accessible à un individu ; c’est à dire que « l’on est en mesure d’atteindre, d’utiliser, de comprendre » (GERANDIN, 2010). La définition est très large et le terme est aujourd’hui abondamment utilisé pour décrire des dimensions très diverses. Deux (2) types d’accessibilité englobent cette recherche et mérite d’être mentionnés :
– L’accessibilité des personnes : correspond aux potentialités d’accès des populations aux ressources du territoire. Elle renvoie à un potentiel social qui peut être interprété comme une « capacité » individuelle ou collective à être mobile dans l’espace. Cet aspect fait référence à la notion de « motilité » définit comme « la manière dont un individu ou un groupe fait sien le champ du possible en matière de mobilité et en fait usage pour développer des projets » (KAUFMANN, 2004). Le territoire et ses aménagements nécessitent la mobilisation d’un certain niveau de compétences (physiques, cognitives, sensorielles …) par les individus pour accroître leur potentiel de mobilité.
– L’accessibilité du territoire : correspond davantage à un potentiel spatial qui détermine la capacité de différentes ressources à être accessibles en fonction de leur position dans l’espace et de la plus ou moins bonne maîtrise des distances. C’est donc ici la structure spatio-temporelle de l’offre de transport qui détermine le potentiel spatial de l’accessibilité.
Ainsi, l’accessibilité est alors « un concept essentiellement spatial, qui vise à rendre compte de l’effort à consentir pour parcourir l’espace, dans le but d’atteindre un lieu qui abrite une ressource » (L’HOSTIS, CONESA, 2010).

Modèle de conception

L’analyse spatiale permet de décrire les caractéristiques de l’espace géographique, tant du point de vue de sa structure que de ses dynamiques. Il semble donc qu’un enjeu important de la prise en compte des systèmes spatialisés sociaux et environnementaux en analyse territoriale passe par une intégration des connaissances produites par l’analyse spatiale (VOIRON, 2005). Un modèle spatial en tant que tel se doit de comporter trois composantes principales (EASTMAN, 2012). Ce sont successivement : une entrée, des variables et une sortie. A l’issue des premières définitions sus citées, l’idée constitue ainsi de produire le modèle sur base de l’accessibilité qui n’est obtenue qu’en maitrisant la géographie du milieu d’étude à travers le traitement d’image qui va induire à la connaissance du fond de territoire. Cette première partie constitue l’entrée du modèle. Ensuite, le modèle se basera sur les variables tirées d’analyse et de définition des biens (ou ressources) et des services accessibles dans tout le territoire pour en tirer l’accessibilité des personnes à ces biens et services. Enfin, la sortie du modèle sera représentée par la délimitation proprement dite du territoire que ce soit sur une petite ou une moyenne échelle. Le modèle obtenu va constituer un module applicable à tout milieu d’étude du même type ou de type similaire et va constituer un outil puissant de prise de décision pour faciliter les projets d’aménagements futurs.

Présentation du milieu d’étude et du Bassin Versant du Maningory

L’étude a été conduite uniquement au niveau des espaces boisés du Bassin Versant du Maningory situé au Nord-Est de l’île (Carte 1). Ces zones forestières sont généralement formées par une forêt dense humide dominée par la Réserve Spéciale du Zahamena avec quelques forêts communautaires, sans oublier les forêts secondaires ainsi que les cultures de rente. Ces zones englobent une grande partie de la Région Analanjirofo – dont principalement les sous-préfectures de Vavatenina et une partie de celle de Fénerive Est, ces deux étant séparées de la sous-préfecture d’Ambatondrazaka par le rideau forestier du Zahamena.- et une partie de la Région Alaotra Mangoro.
Le bassin en question possède neuf affluents principaux provenant de ses sous-bassins versants et ayant comme tributaire le plus grand fleuve de la zone qui est le fleuve de Maningory (Chaperon et al, 1993). Ces rivières sont courtes et drainent, le plus souvent, des zones marécageuses à faible pente. Leurs sources se situent vers 1000 m d’altitude sauf celle de la Sahabe qui naît, au sud, vers 1 300 m. L’exutoire du lac Alaotra est constitué par le Maningory. Le niveau de base du lac est fixé par les seuils rocheux d’Ambatomafana à partir duquel le Maningory suit une direction Est-Ouest et descend de 14 m/km environ à travers le système montagneux de l’Est, jusqu’à la cote 200 (FERRY, 2009).
Après Anjahanibe, le Maningory prend une direction Sud-Ouest/Nord-Est jusqu’au confluent avec la Sandratsio, son principal affluent rive gauche. Le fleuve se dirige alors vers l’Est, jusqu’à la mer dans la commune d’Ampasina Maningory qu’il atteint avec une pente de 1 m/km. Le Maningory et les affluents supérieurs du lac Alaotra drainent un bassin versant de 12 645 km2. La longueur totale du fleuve, depuis la source de la Sahabe, est de 260 km (CHAPERON et al, 2005).
Le bassin du Maningory est délimité au Nord par la Région Analanjirofo, au Sud par le District Moramanga, à l’Est par l’Océan Indien et à l’Ouest par la Région Analamanga (Annexe 1). Il est localisé entre les points dont les coordonnées géographiques sont les suivantes :
– Nord-Ouest : S 17° 02.000’ – E 48° 14.000’
– Nord-Est : S 17° 05.000’ – E 48° 40.000’
– Sud-Est : S 17° 58.000’ – E 48° 33.000’
– Sud-Ouest : S 18° 10.000’ – E 48° 00.000’

Matériels

Dans un souci de pouvoir créer un modèle pouvant définir le territoire en partant d’une approche terroir dans les espaces forestiers du Bassin du Maningory, différents types de données entrent en jeu avec pour objectifs finaux de redéfinir les cartes des limites administratives existantes sur la zone d’étude. Pour cela, il est essentiel de définir d’un côté les données relatives à l’entrée du modèle à concevoir et de l’autre les données utilisées comme variables du modèle. La grande partie des données utilisées pour cette étude reposent sur des données spatiales basées sur le principe d’accessibilité. Les données utilisables dans le cadre de ce concept sont :
– Un fond de territoire qui est une image fournissant la localisation des principaux éléments géographiques, bâtiments et aménagements de ce territoire. Plusieurs informations y sont considérées dont les informations cadastrales (ensemble des bâtiments présents), l’occupation du sol (forêts, surfaces agricoles…), le réseau routier carrossable, le réseau hydrographique, etc. Le fond de carte est l’image sur laquelle va être construite la carte de temps de parcours et c’est sur ce fond de carte que les itinéraires seront représentés. Il est basé sur une image Landsat ETM+ datée du 17 Mars 2014 montrant les espaces boisés du Bassin Versant du Maningory (Annexe 2).
– Un réseau routier, de pistes et de chemins spatialisés et géolocalisés à moyenne échelle, qui est essentiel pour définir la notion de distance dans la zone mais également pour permettre le calcul de l’accessibilité au niveau des espaces forestiers. Il s’agit des données issues de la base de données
générique existante, comme la BD1001. En effet, cette échelle correspond bien à une surface plus grande comme le bassin versant.
– Des données altimétriques comme celle de la SRTM. L’inclusion de ce type de donnée permet d’affiner les calculs d’accessibilité pour la prise en compte du relief qui est une contrainte au déplacement au sein de la zone.
– Des données spatiales sur les derniers essais de délimitation des limites administratives communales fournies dans la BD_Commune acquis en 2008 qui vont servir de référence par rapport aux nouvelles cartes produites.
Le matériel utilisé comprend un GPS (Global Positioning System) présentant une bonne précision planimétrique pour prendre les coordonnées géographiques des sites jugées facteurs ou variables de la définition du territoire dans les espaces boisés ou « point d’intérêts ».
Outre Envi Exelis 5.0 pour permettre les phases de traitement et de classification d’image satellite et ArcGIS 10.3 qui va servir dans le calcul de l’accessibilité et pour la majorité des modules de conception du modèle, le logiciel QGIS Vienna 2.8 a été utilisé pour la sortie des cartes en raison de sa facilité dans la manipulation et l’usage mais aussi au niveau de la netteté et l’élégance des cartes en sorties qu’elle offre.
1 BD100 : base de données géographiques mise en place par l’Institut géographique et hydrographique national (FTM), contenant les données sur les réseaux de piste et de route, à partir des cartes de base de
Madagascar, à l’échelle 1/100 000.

Conception du fond de territoire

Prétraitement d’image

Le prétraitement des images s’effectue à travers une correction radiométrique, une calibration atmosphérique et une correction géométrique afin de minimiser les effets d’altération de l’image au cours des traitements ultérieurs. D’une part, Envi dispose de l’outil FLAASH (ATMOSPHERIC Correction) qui permet d’atténuer l’effet atmosphérique en fournissant le modèle de soustraction d’objet foncé ou Dark Substract, de compenser les différences des conditions de prise de vues, et de calibrer les capteurs. Les paramètres additionnels nécessaires (angles d’élévation solaire et de visée, Offset/Gain…) sont fournis par les métadonnées accompagnant l’acquisition de la scène Landsat. D’autre part, les corrections géométriques sont destinées à corriger l’image des déformations systématiques dues à la prise de vue (ellipsoïde terrestre, défilement du satellite, variation du sol, technologie du capteur) ainsi qu’à rendre l’image superposable à une carte. Elles sont effectuées soit à partir de paramètre d’orbite et d’altitude enregistrée durant le vol, soit à l’aide des lois de déformations pour rendre l’image conforme à un type de projection cartographique connu. L’étude utilise la projection Laborde (ELLIPSOIDE_International_1925).

Classification orientée objet ou Rule Based Classification

L’amélioration de la résolution spatiale introduit une certaine révolution dans l’utilisation des données de télédétection : la résolution métrique change profondément la vision du terrain en incluant la dimension verticale des objets détectés (bâtiments, végétation) et les ombres. Dès lors, les techniques de classification automatique d’image ne sont plus opérationnelles ; c’est l’analyse de formes basées sur les notions d’objet qui devient essentiel. La classification orientée objet est basée sur l’idée que l’importante information sémantique nécessaire à l’interprétation d’une image n’est pas représentée dans les pixels individuels, mais dans des images-objets significatives et leurs relations mutuelles. La classification par objets est donc basée sur des groupes de pixels associés. Elle permet d’éviter certains écueils des classifications pixel à pixel, à condition d’avoir bien résolu au préalable la définition des limites et des objets d’intérêt, qui doit être claire et non ambiguë (YIJUN, 2003).
La première étape de cette approche est la segmentation de l’image. Ce procédé permet d’agréger les pixels en extrayant des objets sans connaître l’appartenance de ceux-ci. L’algorithme de segmentation ne repose pas que sur les informations de valeurs des pixels individuels, mais aussi sur le voisinage du pixel (texture, forme, topologie). Il existe différents types de segmentation:
(1) multiresolution, (2) quadtree, (3) chessboard (Annexe 3). La segmentation utilisée dans le cadre de ce travail est la multirésolution car elle privilégie l’homogénéité des éléments de l’image pour restituer
la taille des objets à identifier. Une succession de segmentations peut être réalisée sur l’image en fonction du résultat recherché. La première s’effectue au niveau des pixels. Il est ensuite possible de segmenter à nouveau les autres niveaux obtenus (LASSIEUR, 2006).
La deuxième étape est la classification. Elle consiste à regrouper en classes les objets partageant la même structure de donnée et le même comportement. Les classes sont identifiées soit manuellement (méthode experte), soit automatiquement. Dans le cadre de cette étude, la classification s’est faite manuellement en se basant sur les signatures spectrales d’une bande manuellement formée qui est le NDVI ou Indice Normalisé de Végétation. Grace à ce type d’image, il est plus facile d’extraire et de distinguer trois classes générales qui sont : 1) Forêt, 2) Non Forêt et 3) Plan d’eau.
Le dernier type d’occupation de sol est facile à distinguer car ces valeurs NDVI vont de l’ordre de -1 à 0, le reste a fait l’objet de tâtonnement.
Ainsi, la classification par segmentation comporte une notion de hiérarchie. Chaque niveau de segmentation correspond à « un niveau objet ». Entre les différents niveaux hiérarchiques, il est possible d’obtenir une multitude d’informations statistiques sur la surface des objets, la proportion de sub-objets (classés en dessous) ou bien d’hyper-objets (classés au-dessus). Ce processus est mené jusqu’à atteindre le niveau d’extraction souhaité.

Classification non supervisée : méthode de K-mean

Ce type de classification aura pour objectif de séparer les trois groupes d’occupation du sol obtenus dans la classification orientée objet de sorte de distinguer pleinement les principales occupations du sol. Ce procédé associé à la première étape constitue une variante de la classification binaire où un procédé de classification permet de rendre plus précis un autre. Dans cette approche, l’ordinateur analyse l’ensemble des signatures spectrales de tous les pixels de l’image, et détermine des groupements naturels, c’est-à-dire regroupe les pixels sur la base de signatures spectrales similaires.
Une classification non supervisée de l’image précédemment créée s’est réalisée et ce, en utilisant l’algorithme K-means, et le module Classification > Unsupervised > K-means dans ENVI 5.0.
La méthode des « K-means » est une méthode de classification géométrique bien adaptée aux espaces vectoriels de grande dimension. Elle est d’ailleurs régulièrement utilisée pour effectuer des classifications non-supervisées d’images multi spectrales comme dans le cas présent. L’algorithme des K-means s’efforce de trouver les centroïdes les plus représentatifs de l’espace de façon itérative et groupe les pixels dans la classe la plus proche à l’aide d’une technique de distance minimale. Chaque itération recalcule des nouvelles moyennes de classes et reclasse les pixels par rapport à ces nouvelles moyennes. Ce processus se poursuit jusqu’à ce que le nombre de pixels dans chaque classe varie de moins du seuil de changement sélectionné ou le nombre maximum d’itérations soit atteint. Dans notre étude, 20 itérations ont été mises en œuvre grâce à la performance des matériels informatiques et du logiciel utilisé avec l’intention d’afficher près de 15 classes d’occupations du sol. Il est à noter que certaines classes pourront faire l’objet de combinaison due à leur ressemblance.

Table des matières

INTRODUCTION
Partie 1 : Problématique et hypothèses
1.1. Problématique
1.2. Hypothèses
Partie 2 : Matériels et méthodes
2.1. Modèle de conception
2.1.1. Territoire
2.1.2. Terroir
2.1.3. Notions d’accessibilité
2.1.4. Modèle de conception
2.2. Présentation du milieu d’étude et du Bassin Versant du Maningory
2.3. Matériels
2.4. Conception du fond de territoire
2.4.1. Prétraitement d’image
2.4.2. Classification orientée objet ou Rule Based Classification
2.4.3. Classification non supervisée : méthode de K-mean
2.5. Création des friction surfaces ou matrice de friction
2.6. Définition et analyse des facteurs ou variables du modèle
2.7. Production des cartes de facteurs de délimitation de territoire
2.8. Simulation et définition des territoires hypothétiques dans la zone
2.8.1. Délimitation de l’espace proprement dite
2.8.2. Validation
2.9. Limites méthodologiques :
2.10. Cadre opératoire de la recherche
Partie 3 : Résultats et interprétations
3.1. Fond du territoire et conception de la matrice de friction
3.1.1. Résultats de classification
3.1.2. Définition de la matrice de friction
3.2. Définition et analyse des influences des facteurs
3.2.1. Calcul de pondération du critère « accessibilité au marché »
3.2.2. Calcul de pondération du critère « accessibilité à l’eau »
3.2.3. Calcul de pondération du critère « accessibilité aux routes»
3.2.4. Calcul de pondération du critère « accessibilité aux rizières »
3.2.5. Calcul de pondération du critère « accessibilité aux zones de charbonnage»
3.2.6. Calcul de pondération du critère « accessibilité aux zones d’exploitation »
3.2.7. Calcul de pondération du critère « accessibilité aux culture de rente »
3.2.8. Calcul de la pondération des différents facteurs
3.3. Conception du modèle
3.3.1. Conception du modèle proprement dit
3.3.2. Application du modèle au niveau Commune et validation
3.3.3. Application du modèle au niveau Fokontany
Partie 4 : Discussions et Recommandations
4.1. Discussions
4.1.1. Discussions méthodologiques
4.1.1.1. Traitement de l’image
4.1.1.2. Calcul d’accessibilité
4.1.1.3. Subjectivité des Fokontany hypothétiques
4.1.2. Implications des résultats
4.1.3. Application du modèle à une échelle nationale
4.1.4. Application du modèle à une échelle locale
4.2. Définition du territoire du point de vue de l’accessibilité
4.3. Recommandations
4.3.1. Amélioration de la méthode par une cartographie participative
4.3.2. Recommandations techniques
4.3.3. Opérationnalisation de la recherche
5. CONCLUSION
6. RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES

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