Prévention et lutte contre les plantes exotiques envahissantes

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Cadre général et localisation géographique de la région d’étude

La région d’étude est située à l’extrême Nord-Est Algérien entre 36°56’ et 36°34’ de Latitude Nord, 8°12’ et 8° 41’ de Longitude Est (Figure 5). Cette région est caractérisée par une extraordinaire diversité écologique et géographique lui conférant divers écosystèmes qui entretiennent des échanges constants les uns avec les autres mais possèdent chacun une individualité et une fonction propre (De Smet, 1986).
Ceci est dû à un enchevêtrement de plusieurs composantes qui a donné lieu à un décor particulier et spécifique. Ces dernières se traduisent dans la géologie, l’hydrologie, le climat et le sol (De Belair, 1990). De ce fait, le Parc National d’El Kala a été créé en 1983 par le décret 83-462 du 23 juillet de cette même année.
Elle est limitée à l’Est par la frontière algéro-tunisienne, au Sud par les Monts de la Medjerda et au Nord par le littoral méditerranéen au sein duquel, l’altitude varie de 0 à 1202 m. Sa limite Ouest pourrait être différemment considérée ; cette région étant principalement connue pour son complexe de zones humides, on peut considérer qu’elle se limite à l’Ouest par les marais 34 de la Mekhada, presque à la frontière administrative entre les Wilayas de Annaba et d’El Taref. Elle couvre environ 78 438 ha (B.N.E.F., 1985).

Géomorphologie

Selon De Belair (1990), la région d’El Kala se décompose en une juxtaposition de dépressions dont le fond est occupé par des formations lacustres ou palustres et de hautes collines aux formes variées : dômes, escarpement, alignements de crêtes couvertes par une végétation plus ou moins dense (De Belair, 1990).
Pour des raisons de disponibilité de documents, il sera question dans ce qui suit, du Parc National d’El Kala au lieu de la région d’El Kala.
Le relief du P.N.E.K est constitué de 9% de pentes faibles, 10% de pentes moyennes et 80% de pentes fortes à très fortes (B.N.E.D.E.R., 1992). De plus ce dernier est marqué par une diversité orographique présentant des variations altitudinales importantes : on observe plusieurs formations géographiques en partant du Nord vers le Sud de la mer (0m altitude), jusqu’au Mont du Djebel EL Ghorra (1202m) (Figure 6)

Bioclimat et végétation

Rappelons que le climat de la région d’El Kala est du type méditerranéen : pluvieux en hiver et sec en été. En effet, Le quotient pluviométrique d’Emberger (1952) situe la région d’El Kala dans l’étage bioclimatique Sub-humide chaud, à la limite de l’étage Humide. Joleaud (1936) et Junqua (1954) insistent sur le caractère biogéographique particulier de cette région. En effet, les températures élevées de l’été et l’humidité se conjuguent pour créer ici et là un véritable climat subtropical. Par contre, les conditions climatiques hivernales sont réunies pour créer un climat tempéré semblable au climat des régions Atlantiques (Durand, 1954), ce qui nous permet d’avancer que la région comporterait une véritable poche relictuelle tropicale (De Belair, 1996).
La région au sens large se révèle donc être une véritable mosaïque d’étages bioclimatiques de végétation (De Belair, 1990). Ozenda (1975) délimite en gros trois sous-étages bioclimatiques de végétation du Nord au Sud, c’est-à-dire du littoral aux massifs de la Medjerda :
-L’étage sub-humide à hiver chaud (étage thermo-méditerranéen) se caractérise par l’aire de l’oléo lentisque à caroubier au niveau de la mer et par celle de l’oléo lentisque à myrte à un niveau altitudinal supérieur (Toubal, 1986). Par ailleurs, il se caractérise par la série de chêne kermès (Quercus coccifera) en situation côtière sur substrat dunaire.
-L’étage humide à hiver chaud à tempéré (étage méso-méditerranéen), correspond à l’aire du chêne liège (Quercus suber), il s’associe en deux groupements principaux selon l’humidité, du niveau le plus thermophile à basse altitude au moins thermophile à haute altitude :
-Le groupement à « Quercus suber et Pistacia lentiscus », qui présente une physionomie très dégradée et se situe dans les régions les moins humides et les plus chaudes.
-Le groupement à « Quercus suber et Cytisus triflorus », caractérisant les subéraies d’altitude ou encore les subéraies humides à partir de 500 à 700 m selon l’orientation du versant. A partir de cet étage, nous sortons réellement de l’ambiance de maquis pour rentrer dans celle des forêts du type tempérés (Toubal, 1986)

Matériel et données acquis

Les premières sources de données sont les bases de données déjà existantes, tels que des documents cartographiques, ou des données recueillies dans diverses études, dans la mesure où toutes ces informations peuvent être localisées avec des coordonnées géographiques dans différents systèmes de projection. De nos jours un certain nombre de bases de données sont accessibles via internet ; elles sont consacrées à la recherche sur l’environnement. Il existe d’autres moyens d’acquisition de bases de données dans le cas où celles-ci ne seraient pas accessibles ; elle peut se faire par enquête, par un travail de terrain ou à l’aide de toute une panoplie de moyens tels que télédétection, GPS, numérisation et digitalisation sur des documents cartographiques classiques…. Les données collectées pour la réalisation de ce travail sont résumés ci-dessous.

Logiciels

L’ensemble des données utilisées est traité à l’aide des logiciels, Google Earth pro v7.1 (Google) comme source de données gratuite et ouverte, Excel v.2013 dédié à la visualisation et à l’analyse des données, ENVI v.5.0 (Exelis Visual Information Solutions), dédié au traitement d’images satellite, ArcGIS v.10.2 (ESRI) et Global Mapper v.15.0 (Blue Marble Geographics), dédié au SIG, ainsi que ILWIS v.3.3 Academic dédié au SIG et au traitement d’images satellite. Ces logiciels ont été installés sur un micro-ordinateur portable HP ENVY 15.

Matériel de terrain

Les outils utilisés pour l’acquisition des données sur le terrain sont :
– un G.P.S. (Garmin Tactix, précision de l’ordre de 5 m) pour la géolocalisation des objets à cartographier et des parcelles envahies ou vierges ;
– une paire de jumelles pour nous renseigner de l’état des parcelles inaccessibles ;
– une image Google Earth à très haute résolution spatiale (1 m), en format papier, utilisée comme support cartographique, facilitant l’acquisition et la saisie des données ponctuelles ;
– des piquets pour la délimitation des parcelles ;
– une boussole pour s’orienter ;
– un appareil photo numérique (Cyber-SHOT DSC-W710, 16.1 Méga pixels) pour prendre des photos.

Image satellite Landsat 8 OLI

Pour réaliser la carte d’occupation du sol de la zone d’étude, nous avons exploité une image multi spectrale issue du satellite landsat 8, munit du capteur OLI (Operational Land Imager) et TIRS (Thermal InfraRed Sensor) (Figure 13). Cette scène a été prise le 08 juin 2016 ; fournie par le centre de données des systèmes d’observation des ressources terrestres de la Commission géologique des États-Unis (USGS) ; corrigée géométriquement et radiométriquement (niveau de traitement L1T). Ses caractéristiques sont données dans le tableau 2.
Ce choix s’est fait sur la base de plusieurs critères : la disponibilité (gratuite), la date d’acquisition (année et saison) mais aussi la haute résolution spectrale qu’elle fournit (11 bandes au total), favorable dans notre cas, en raison de la nature de l’occupation du sol à cartographier (couvert végétal).
En effet, pour l’identification de la richesse spécifique d’une région donnée, une résolution spectrale fine peut être plus intéressante qu’une petite résolution spatiale (Thenkabail et al., 2003)

Données auxiliaires et référentiels géographiques

Afin de détecter les paysages envahis par A. mearnsii dans la zone d’étude, une classification a été préalablement effectuée à partir de l’image Landsat 8 afin d’en extraire une information relative à l’occupation des sols en 2016. Ce traitement a justifié l’acquisition de données complémentaires. En effet, dans la majorité des études identifiant la végétation par traitement d’images, des données auxiliaires sont utilisées car elles permettent de discriminer les espèces dont les signatures spectrales sont proches (Allenbach et al., 2010). Elles concernent des variables physiques (climat, topographie, géologie, hydrologie…), naturelles (végétation…), anthropiques (occupation et utilisation du sol…). Néanmoins, réaliser une classification en utilisant des données auxiliaires implique leur disponibilité et leur qualité (Förster et Kleinschmit, 2008).
Ainsi, ces données qui ont été intégrées à la classification nous ont aidés à discriminer un plus grand nombre de milieux. Certaines nous ont permis de mieux discriminer les types de milieux lors de la phase de photo-interprétation de l’image Google Earth, tandis que d’autres (comme par exemple les informations collectées sur le terrain et certains vecteurs numériques) nous ont orienté dans le choix des parcelles d’entraînement pour la classification de l’image Landsat 8, et de celui des parcelles test pour la validation du résultat. Ces données disponibles et qui ont été mises à profit sont :
– des cartes topographiques qui correspondent à 4 feuilles, numérisées, géo référencées puis assemblées en une mosaïque (carte topographique de Bouteldja, feuille N°3-4 et N°7-8 ; carte d’El Kala, feuille N°1-2 et N°5-6, de 1960, à une échelle de 1 : 25 000ème) (Figure 14) ;
– des cartes thématiques qui correspondent à celles citées ci-dessus, c’est-à-dire la carte : des limites communales ; des formations géologiques ; géomorphologique ; du réseau hydrographique ; des sols et de délimitation des biotopes du P.N.E.K. Notons que toutes les images ont été projetées dans le système de référence planimétrique officiel d’Algérie, à savoir le WGS84 Universal Transverse Mercator (UTM) zone 32N.

Cartographie de l’étendue actuelle d’A. mearnsii

Mise en forme des extraits Google Earth

Pour la réalisation de la mosaïque d’images Google Earth, plusieurs extraits pris à la même période mais pas à la même date (juillet 2016) (Figure 15) ont été enregistrés (à l’aide de la fonction enregistrer l’image de l’interface Google Earth pro) selon des paramètres bien précis : altitude de visualisation de l’image, résolution de l’écran, nombre et répartition des points d’amer. En résumé, pour obtenir des images dont la résolution spatiale est de 1 mètre par pixel, il a fallu visualiser à l’écran une zone de 1366 m par 708 m. L’enregistrement a donc été effectué à une altitude de visualisation de 1,1 km. Les images ainsi enregistrées ont comme dimension : 708 lignes × 1366 colonnes. Pour couvrir la région d’étude (55940 lignes × 66363 colonnes) en prévoyant des zones de recouvrement entre 2 images voisines, il a fallu enregistrer 7041 images, tandis que pour la zone d’étude qui couvre 18501 lignes × 29395 colonnes, il a fallu enregistrer 704 images dont la majorité sont prises à la même date (07 juillet 2016).

Réalisation de la mosaïque finale

Chaque extrait a été géoréférencé en projection Transverse Universelle de Mercator (UTM) Zone 32 Nord à l’aide de 5 points de calage, avec une erreur résiduelle ne dépassant pas 0.05 m. Une fois corrigés géométriquement, les extraits ont été assemblés en une image à très haute résolution spatiale à l’aide du Logiciel ENVI (Figure 16). Cette image servira comme support analysable par photo-interprétation, pour une prospection sur terrain et une représentation plus détaillée de la répartition d’A. mearnsii dans chaque site inventorié.

Interprétation visuelle de la mosaïque

Du fait de la diversité des thèmes à cartographier, nous avons tout d’abord cherché à extraire les unités les plus facilement identifiables. Un travail de photo-interprétation sur la mosaïque a été réalisé sur l’ensemble de la région d’étude à l’aide du logiciel ArcGIS. L’intérêt de la photo-interprétation réside dans une bonne préparation de la phase de terrain, notamment grâce à l’édition de cartes. Cette étape a consisté à délimiter des zones homogènes de végétation en utilisant les différences de couleurs et de grains induites par le traitement appliqué à la mosaïque. Cette méthode permet de distinguer simplement les zones de végétation plus claires (grain plus fin et couleurs moins denses) des zones de végétation plus denses (grain plus grossier et couleurs moins claires), des zone artificialisées et des zones dénudées ou rocheuses. 51

Etablissement d’un dispositif de collecte de données sur terrain

A l’aide du logiciel ArcGIS, une maille de 30 x 30 m a été superposée sur la mosaïque d’images Google Earth. Vu le nombre interminable de parcelles délimitée, la région étudiée a été découpée ainsi en 21 blocs, sur la base de la distribution spatiale et de l’étendue des sites à prospecter (Figure 17). Chaque bloc a été parcouru durant au moins 15 jours. Les prospections se sont déroulées durant trois années successives (de 2014 à 2016), à une période très favorable à l’identification d’A. mearnsii (entre mi-mars et fin mai). La couleur jaune crème pâle de ces fleurs semble être un trait phénologique avantageux pour la détection de l’espèce même à grande distance à l’aide de jumelles. Ces observations ont été réalisées aléatoirement au sein de milieux homogènes (subéraie, eucalyptaie, maquis à strate arborée dense, maquis haut, maquis bas, pelouse……). La présence ou l’absence de l’espèce envahissante a été notée et cartographiée chaque 30 mètres ainsi que le type de milieu dominant

Table des matières

Introduction générale
Chapitre I : Synthèse bibliographique
I-1. Les invasions biologiques : Terminologie et définitions
I-2. Traits biologique et processus d’invasion
I-2.1. Les étapes d’une invasion biologique
I-2.2. Le succès d’une invasion
I-3. Les impacts engendrés
I-3.1. Sur les propriétés du sol
I-3.2. Sur les espèces indigènes
I-3.3. Sur le fonctionnement des écosystèmes
I-3.4. Sur la santé
I-3.5. L’impact socio-économique
I-3.6. Les aspects positifs
I-4. Les « 100 espèces exotiques envahissantes parmi les plus néfastes au monde »
I-5. Prévention et lutte contre les plantes exotiques envahissantes
I.6. Généralités sur le genre Acacia
I-6.1. Habitats et répartition géographique
I-6.2. Zoom sur Acacia mearnsii De Wild
I-6.2.1. Taxonomie et nomenclature
I-6.2.2. Origine et répartition dans le monde
I-6.2.3. Historique de son introduction en Algérie
I-6.2.4. Données biologiques et écologiques
a. Description d’A. mearnsii
b. Caractéristiques Biologiques
c. Mode de propagation et de dissémination
d. Préférences écologiques
e. Ses utilisations
I.6.2.5. Traits biologiques favorisant une invasion par l’Acacia noir
I-7. Utilisation de la télédétection pour cartographier la répartition d’uneinvasion
I-7.1. Qu’est-ce que la télédétection et pourquoi cet outil ?
I-7.2. Apport de l’imagerie satellitaire et aéroportée pour la détection des changements
Chapitre II : Contribution de l’imagerie satellitaire à la détection des paysages envahis par A. mearnsii dans l’extrême Nord-Est algérien
II-1. Introduction
II-2. Cadre général et localisation géographique de la région d’étude
II-2.1. Climat
II-2.2. Géomorphologie
II-2.3. Géologie
II-2.4. Hydrographie
II-2.5. Pédologie
II-2.6. Bioclimat et végétation
II-3. Méthodologie
II-3.1. Etat des lieux et délimitation de la zone à étudier
II-3.2. Matériel et données acquis
II-3.2.1. Logiciels
II-3.2.2. Matériel de terrain
II-3.2.3. Données satellites
a. Images Google Earth
b. Image satellite Landsat 8 OLI/TIRS
II-3.2.4. Données terrain
II-3.2.5. Données auxiliaires et référentiels géographiques
II-3.3. Cartographie de l’étendue actuelle d’A. mearnsii
II-3.3.1. Mise en forme des extraits Google Earth
II-3.3.2. Réalisation de la mosaïque finale
II-3.3.3. Interprétation visuelle de la mosaïque
II-3.3.4. Etablissement d’un dispositif de collecte de données sur terrain
II-3.3.5. Production de la carte de l’étendue de l’espèce exotique
II-3.4. Cartographie de l’occupation du sol de la zone d’étude
II-3.4.1. Prétraitements de l’image satellite Landsat 8
a. Correction atmosphérique
b. Calcul des néo canaux
II-3.4.2. Interprétation et classification visuelle
II-3.4.3. Classification supervisée de l’image satellite Landsat 8
II-3.4.4. Amélioration et validation de la classification
II-3.5. Croisement de la carte de répartition d’A. mearnsii et de la classification de l’image Landsat 8
II-4.1. Etat des lieux : cartes de répartition de l’invasion par A. mearnsii établies par photo interprétation de la mosaïque Google Earth et les relevés de terrain
II-4.1.1. A large échelle : Superficie et pourcentage qu’occupe actuellement
A. mearnsii dans les sites contaminés
a. Site 1 : Forêt de Boumalek
b. Site 2 : Forêt de Tonga
c. Site 3 : Forêt d’Ain l’Assel
d. Site 4 : Forêt d’Ouled Annen
II-4.1.2. A fine échelle : carte détaillée des types d’occupation du sol envahis
II-4.1.3. Superficie et pourcentage des types d’occupation envahis dans chaque site
a. Site 1
b. Site 2
c. Site 3
d. Site 4
II-4.2. Carte détaillée d’occupation de la zone d’étude générée par analyse numérique de l’image Landsat 8
II-4.2.1. Superficie et pourcentage des types d’occupation dans la zone d’étude
II-4.2.2. Evaluation de la qualité de la classification
II-4.3. Comparaison entre les méthodes de détection de l’espèce invasive
II-4.3.1. Superficie et pourcentage des eucalyptaies et subéraies envahis par A. mearnsii
II-4.3.2. Carte des différences entre les deux méthodes de détection d’A.mearnsii
II-5. Discussion
II-5.1. Causes aggravant la propagation de l’espèce invasive au sein des eucalyptaies et des subéraies
II-5.2. Qualité de la classification de l’image Landsat 8 et l’importance dans le choix de la bonne résolution spectrale et spatiale pour tout projet cartographique
II-6. Conclusion
Chapitre III : cartographie diachronique des changements de l’occupation du sol et évolution des taches d’invasion au cours des dernières décennies (1959-2016)
III-1. Introduction
III-2. Choix des sites d’étude
III-3. Méthodologie appliquée pour détecter les changements d’occupation
du sol entre 1959 et 2016
III-3.2. Approche retenue
III-3.3. Matériel et données disponibles
III-3.3.1. Logiciels
III-3.3.2. Matériel pour la photo-interprétation
III-3.3.3. Données aéroportées : photographies aériennes panchromatiques de 1959, 1972 et 1980
a. Présentation des clichés et caractéristiques des caméras 002, 2010
a. Pourquoi cette série de satellites ?
b. Caractéristiques des images retenues
III-3.3.5. Données auxiliaires et référentiels géographiques utilisés
III-3.4. Traitement des données aéroportées
III-3.4.1. Qu’est-ce que la photogrammétrie et quelles sont ses principes de base ?
III-3.4.2. Prétraitements : orthorectification des photos aériennes
a. Numérisation des photos
b. Calcul de l’orientation interne et externe
c. Génération du Modèle Numérique de surface (MNS) et redressement des images
d. Assemblage des orthophotographies : le mosaïquage
e. Traitements radiométriques
III-3.4.3. Représentation cartographique des sites d’étude et méthodes d’identification des types d’occupation du sol
a. Problèmes rencontrés
b. Photo-interprétation visuelle
c. Digitalisation manuelle
III-3.5. Traitement des données satellites
III-3.5.1. Interprétation visuelle des changements
III-3.5.2. Prétraitements des images
III-3.5.3. Classifications supervisées des images
III-3.5.4. Validation des classifications et production des cartes d’occupation du sol de 1987, 2002 et 2010
III-3.5. Analyse du changement de la couverture terrestre
III-4. Résultats
III-4.1. Validation des résultats
III-4.1.1. Fiabilité des résultats extraits des photos aériennes de 1959, 1972 et 1980
III-4.1.2. Évaluation de la précision des classifications des images Landsat de 1987, 2002 et 2010
III-4.2. Evolution spatio-temporelle des types d’occupation du sol
III-4.2.1. Analyse de l’occupation du sol de 1959 à 2016
III-4.2.2. Analyse des cartes d’invasion de 1987, 2002 et 2010
III-4.2.3. Changements de l’occupation du sol entre 959 et 2016
III-4.2.4. Dynamique spatiale des taches d’invasion par A. mearnsii de 1987 à 2016
III-4.3. Types de formations végétales changés en des eucalyptaies et des subéraies Envahis
III-5.1. Qualité des classifications manuelles des orthophotos et des classifications automatiques des images Landsat
III-5.2. Les facteurs clés dans les changements de l’occupation survenus dans les sites d’étude
III-5.2.1. De 1959 à 1980
III-5.2.2. De 1980 à 1987
III-5.2.3. De 1987 à 2002
III-5.2.4. De 2002 à 2016
III-5.3. Les facteurs régissant l’évolution spatio-temporelle de l’espèce invasive
III-6. Conclusion
Chapitre IV : Évaluation de la biodiversité végétale au sein des sites envahis par A. mearnsii
IV-1. Introduction
IV-2. Méthodologie
IV-2.1. Les sites d’étude
IV-2.2. Matériel utilisé
IV-2.3. Choix du plan d’échantillonnage
IV-2.4. Méthode des relevés botaniques
IV-3. Résultats
IV-3.1. Richesse floristique
IV-3.1.1. Interprétation des tableaux floristiques
IV-3.2. Fréquence spécifique
IV-3.3. Classement des familles par nombre de genres et d’espèces
IV-3.4. Classement des espèces par types biologiques et phytogéographique
IV-3.4.1. Analyse des formes biologiques
IV-3.4.2. Analyse des types phytogéographiques
IV-3.4.3. Spectres biologiques des sites d’étude
a. Spectres des types biologiques
b. Spectres des types phytogéographiques
IV-4. Discussion
IV-5. Conclusion
Chapitre V : Proposition d’un plan d’actions pour lutter contre A. mearnsii dans l’extrême Nord-Est algérien
V-2. Intérêts d’une gestion de l’espèce invasive en question
V-3. Intérêts d’une cartographie détaillée pour la gestion de l’invasion
V-4. Méthodologie appliquée
V-4.1. Diagnostic général de l’invasion
V-4.1.1. Données mobilisées
V-4.1.2. Détermination des classes de densité et de circonférence
V-4.2. Dynamique invasive et détermination des objectifs de gestion d’A.mearnsii
V-4.3. Méthodes de lutte contre A. mearnsii
V-5. Résultats
V-5.1. Dynamique d’envahissement et objectifs spécifiques de gestion
V-5.1.1. Caractéristiques des secteurs contaminés
a. Carte de densité des individus d’A. mearnsii
a.1. Site 1 : Forêt de Boumalek
a.2. Site 2 : Forêt de Tonga
a.3. Site 3 : Forêt d’Ain l’Assel
a.4. Site 4 : Forêt d’Ouled Annen
a.5. Les lieux environnants
b. Carte de circonférence des individus d’A. mearnsii
b.1. Site 1 : Forêt de Boumalek
b.2. Site 2 : Forêt de Tonga
b.3. Site 3 : Forêt d’Ain l’Assel
b.4. Site 4 : Forêt d’Ouled Annen
b.5. Les lieux environnants
V-5.2. Proposition d’un plan d’action
V-5.2.1. Choix des moyens de lutte selon les objectifs fixés
V-5.2.2. Détermination des sous-secteurs de lutte prioritaire
a. Carte des sous-secteurs de lutte prioritaire et des moyens de lutte à employer
a.1. Site 1 : Forêt de Boumalek
a.2. Site 2 : Forêt de Tonga
a.3. Site 3 : Forêt d’Ain l’Assel
a.4. Site 4 : Forêt d’Ouled Annen
a.5. Les lieux environnants
V-6. Discussion
V-7. Conclusion
Conclusion générale et perspectives
Références bibliographiques

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