[PDF] Cartographie par arbre de décision de la dynamique de loccupation

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RevueScientifiqueInternationale deGéomatique.P:JiI.••••••1l Cartographie par arbre dedécisionde ladynamiquedel'occupationdu soldu bassin versant du Bouregreg; enrégionsemi-aride au centreNord-Ouestdu Maroc *TRA BIZarnbléArmand",EMRANAnas",BROUYaoTélesphore',MAHEGil 4

(1)UniversitéAlassane Üuattara,DépartementdeGéographie,01BPV18Bouaké01 (Côted'ivoire)

(2) Université (3) Université de la Réunion, (France) (4)Institutde la Récherche pourle Développement(IRD), (France)'*Auteurpourcorrespondance:zambtra@yahoofr rArticlereçule30avril2014et acceptéle06octobre2014

RésuméAbstract

Lacarrographiedel'occupationdu sol partélédétectionàhauterésolution spatiale des espaces activités agricoles réalisées sur depetitessurfaces)estun exercice délicat. La complexitéestégalementjustifiéepar l'effet importantdessols sur la radiométriedes objets,principalementde lavégétation.Le bassin versant du

Bouregreg, situé aucentre

Nord-OuestduMarocest un exemple de ce type

d'espace. Lesétudesdel'évolutiondel'occupationdu sol dans le bassin versant duBouregregàpartirde latélédétectionàhauterésolutionspatiale n'ontjamais utilisé de méthodedeclassificationd'imagespar arbre de décision. Lesméthodescourammentutilisées, notammentlemaximumde vraisemblance,présententde bon résultats. Mais cesdernièresméthodes restentInsuffisantes pourcartographierles espacesàvégétationéparse en régionsemi-aride.Lesconfusionsde classessol-végétationrestentnon négligeables. Ceconstatprincipalsous tendl'intérêtd'explorerd'autres méthodesde classificationd'imagepeu utilisées sur cette zone, en l'occurrencelaclassificationpar arbre de décision,pourdiscriminercertains objets. Laclassificationpar arbre dedécisionest une classification quipermet deprendredes décisions enplusieursétapespourmettreen relief une classe particulièred'objet,selon le comportementspectraled'unebandeoud'une transformationennéocanaux.Ainsi, en plus dejouersur lescaractéristiques des bandes des images,d'autresimages (leModèle

NumériquedeTerrain)et

indices(l'indiceSAVI (SoilAjustedVegetationIndex))sontexploitées dans cetteclassification. Des images deLandsatde

1985,2000et2010ontété

ainsi exploitées pourmettreen relief ladynamiquedechangementde l'occupationdu sol du bassin du Bouregreg. Il en résulte unemeilleure séparahilitédes classes devégétation,notammentles types decultures,le verger et les forêts.Cetteclassification par arbre dedécisionaégalement permisdeconstateruneaugmentationde ladénudationdes sols(15000ha de sols nus en

1985,28000ha en2000et36000ha en2010), uneréduction

quantitativeetqualitativedes surfaces forestières(333000 hade forêt en

1985,295000ha en2000et

274000ha en2010),inversementàune

augmentationdes superficies céréalières(58000ha de blé en1985,137000 ha en

2000et2070.o0ltaen2010).

Motsclés:BourCI[ref[,Maroc,Landsat, Arbrededécision,occupationsol. Mappinglandcover by high spatialresolutionremotesensingof on small surfaces) is delicate exercise.

Thecomplexityis also jusrified by the

signlficanteffect ofsoil onobjectradiometry,mainlyvegetation.Bouregreg watershed,locatedincentralnorthwest ofMoroccois an exampleofthis type havegoodresults. But thescmethodsare stillinadequateramapsparse vegetationinsemi-aridregion;confusions ofsail-vegetationclassesremain significant. Themainfindingunderliestheinterestto explore image classificationmethods used on this area slightly, in this case theclassification bydecisiontree todiscriminatecertainobjects.Classificationbydecision tree is amethodthar allowsmakingdecisionin stages tohighlighta particularclass ofobject,accordingto thespectralbehaviorofa band or a transformation intonew images.Thus,inadditionto playing on the images bandcharacteristics, etherimages (theDigitalElevationModel) and indices (SAVIindex (SoilAdjustedVegetationIndexl)are used in this classification.

Landsatimages from1985,

2000and2010were weil used tohighlightthe

dynamics ofchangein thelanduseoftheBouregregwatershed.Thisresults in abetterseparabilityofvegetationclass,includingcrops,orchardsand forests. Thisclassificationbydecisiontree has alsofoundan increase in soil denudation(15,000ha ofbare soil in1985;28,000ha in2000and36,000 ha in2010).Aquantitativeandqualitativereduction offorested areas (333,000haofforestin 1985;295,000ha in

2000and274,000ha in2010),

conversely an increase in cereal area(58,000ha ofwheatin1985;137,000 ha in

2000and207,000ha in2010)

Keywords :Bouregreg,Morocco,Landsat, Decisiontree,Landcover.

TRA BIZambléArmandet al.

Introduction

Lacartographiede ladynamiquedel'occupationdu sol, dans les tégionssemi-aridesaux reliefscontrastéscommele Maroc, s'avère délicate imagesLandsat.Laquasi-totalitédes études detélédétectionde la zonesemi-aridemarocaines'appuie,soitsur desméthodesde classificationd'images parmaximumdevraisemblance,lorsqu'il s'agitd'analyserle-changementdansl'occupationdu sol(Houssaet al.,

1998;HakdaouietRahimi,2006; Brou et al.,2013),soit sur des

méthodesde classification pardivergence oudéconvolution spectrale,soitencoreelles sebasentsurl'utilisationd'indicesdans un espacebidimensionnel pourlesétudespédologiquesou géologiques (Girouardet al.,

2004;Chikhaouiet al.,2005,Chikhaouiet al.,

2007).Ceschoixs'expliquent

d'unepartparla relative facilitée d'utilisationde cesméthodes(maximumdevraisemblance),et d'autre partpar le typed'étude(lesméthodesde divergence spectrale sontles plus utilisées dans lesétudesde géologie et depédologie).La mise en relation desrésultatsde ces classifications avec les facteurs naturelsethumainsintervenantdans ladynamiquede cesmilieux (pente,expositiondes versants,conditionshydriquesdes sols, occupation humainede l'espace etc.) se faitultérieurementàtravers des Systèmesd'InformationGéographique(SIG). Ladifficulté deces méthodesusuelles declassificationdans ces zonessemi-aridesest que lesconfusionsde classe sontsouventimportantes.C'estle cas,par exemple,lorsqu'ils'agit de séparer des espacesàtrès faiblecouverture végétale des espaces de sol nu, ou encorelorsquel'expositiondes versantscrée uncontraste d'humiditédesformationsforestières prêtantsouvent

àconfusionavec les espaceshydromorphes.El

Garouaniet al. (2008)préfèrentdans cederniercas de figure, par exemple, créer deux classes àl'intérieurdes forêts,àsavoir celles qui sontexposées au Sud et celles qui ne lesontpas, ce quiréduitla confusion(précision globale de classification de86%).

Un des axes derechercheduprojet

SIGMED(approcheSpatialisée

del'Impactdes activitésaGricolesauMaghrebsur lestransports solides et les ressources en Eau Desgrandsbassins versants) dans lequels'inscritcette recherche est d'analyserleschangementsde l'occupationdu sol. Aussi, est-ilapparu importantd'exploiteravec une meilleureprécisionles images satellitaires entéléchargement libre afin de mieuxcomprendreladynamiquedestransportssolides dans le bassinversantdu Bouregreg.Dansce travail, la classification par arbre de décisiond'imagesLandsata étéadoptée pouranalyser la dynamiquespatio-temporelledel'occupationdu sol dans ce bassin de 1985à

2010(cesbornestemporellessontchoisies parrapportàhi

la région, leclimat

étantun facteurexplicatifimportantdes

changementsd'occupationde sol). Il s'agit plusparticulièrementde développeruneméthodologiede classificationadaptéeàces espaces semi-arideset qui soit enmêmetemps un SIG.Cettemérhodologie doitréduirele plus possible lesconfusionsde classe (sol etvégétation éparses,vergers-matorralset forêts, zoneshumidesetvégétationsur versantorientévers lenord),entirantlemaximumd'informations descaractéristiquesdesbandesdes imagesLandsat et/oupar l'utilisationd'indice(SAVI),l'ensembleétantun SIG. Le bassinversantdu Bouregreg est situé dans lecentreNord-ouestdu Maroc (figure1).Il estlocali;éentreles parallèles 32°50 et34°30 Nordet lesméridiens5"etrOuest.D'unesuperficiede9800km2, il estlimitéaunordet aunord-estpar le bassin du Sebou, au sudet ausud-estpar celui d'OumEr-Rbia,àl'ouestet aunord-ouestparles bassins côtiers deCasablancaet l'OcéanAtlantique.

Au niveauhydrologique,le bassin

duBouregregestdrainépar trois principalesartères :l'ouedBou-Regreg,l'oued

Grouetl'oued

KoriBa. Le cadrehydrogéologiquedéfavorable du bassin (existence imperméabled'âgeprimaire)fait que les ressources en eau de surface sontessentiellementutiliséespourl'alimentationen eaupotableet pourlaproductionhydroélectrique.Les-surfaces irriguéessonttrès limitées,concentréesessentiellementdans lapartiecentraledu bassin sur

8850hectares. Le bassin du Bouregregdemeure,au plan

climatique,un espace privilégié au Maroc. Il se situe dans lapartie humidedu pays.C'estun bassin serni-aride où lapluviométrie

évolue selon deux

gradients:ungradientprincipalnord-sudet un gradientsecondaireest-ouest. Les espacesNord-estplus arrosés reçoiventdesquantitésdeprécipitationde plus de

700mm par an

contremoinsde

300mmdans le Sud. Cesprécipitationssont

souventagressives sur cet espacedontlatopographieest 'généralementfaite de fortes pentes. Au niveaugéomorphologique, lesaltitudesdécroissentde plus de 1 500 mètresà0mètred'Esten Ouestdans le bassin du Bouregreg(Figure1).Ce cadre géomorphologiquerenfermedes sols fragiles. Lesconditions sclérophylle. Laval du bassin estmarquéparl'existencede forêts dominéespar des chênes lièges etquelquesilots dereboisementsur sable plus ou moinsprofond.Lecentreet l'amontdu bassinsont colonisés par unevégétationclaireàdense dechênevert avec quelques ilors dechêneliège et dematorral. Au niveausocio-économique,lacéréaliculture dublé reste la principaleactivité agricole du bassin. Lesconditionsdevégétation -relarivcmcnt favorables de ce bassin enfontune zone de forte pressionpastorale, surtoutdans sapartieEst.

RevueScientifiqueInternationale de Géomatique

Figure1 :LocalisationdubassinversantduBouregregauMaroc RevueSCIentIfiqueInternationale de GéomatlqueVol1.N°0001·2014 45

TRA BIZambléArmandelal.

2.Donnéesetméthodes

2.1.Données

auprinrempser enéréesturilisée.Atitred'exemplepour2010,la basededonnées-d'image,esrconsriréede : juillet2010)pourdiscriminerlesformarionsforesrièreser leverger duBouregreg.Cemosaïquagen'apaséréutileen2000où lascène d'étécouvrel'ensembledubassin; éréréaliséeparnumérisariondel'ACP4 del'imagedeLandsar. phoro-inrerprérarionparleCentred'Etudeser deRecherches aaussipermerd'actualisercelle-ci.

2.2.Approcheméthodologique

2.2.1.Prétraitementdesimages

apermisdefairedescorrectionsdeseffersdel'atmosphèreer des d'harmoniserlesluminancesau sol errendrecomparableslesimages l ,sysrèmeLambertconiqueconforme,darurnMerchich)aéré réalisée. La pourlesJeuxaurresimages(l'imaged'été)er leMNTavanrde les inrégrerdansl'arbrededécision. procèdeà laclassificationparmaximumdevraisemblance,avec seulementdeuxclasses,àsavoirlesformarionsforestièreser leverger d'uneparrer lerestedesclassesd'occupationdu sol (solsnus, les confusionsdeclassedevégérarionde lapériodeprinranière.Elle annuellesdevientégalemenraisée. versant:scènesdu11mars(A -printemps)et du 01juillet2010 (B - ètè). distingueunverger RevueScientifiqueInternationalede GéomatlqueVol.t,N°0001-2014 46

Revue ScientifiqueInternationaledeGéomatique

Ilestainsi plusaiséd'utiliserceneimaged'étépour extraire les espacesforestiers.Afind'am éliorerd 'avantage cerreclassificationel' séparer le rasterde laclassificationesrconverrieenformatvecteur.Surcene image vecteur,el'encomparaisonavecunecarrede référence(la c corresponda nts au vergerel'auxjachères ainsiqueles culturespour neconserverquelesformat ion sforesrières ou l'opérationinverse p our neconserver quele verger.Celapermerd'obten irdeuxfichiers en mode vecreur:l'un correspondanr aux forérs el'auxmarorralsel' l' autre correspondantaux vergersel'auxjachères. Surlafigure31es polygonesdevergerel' de jachèresressemblantàdubruirsurla figu rede droite(des points)sontsupprimés.Ceneimagevecrorielle c orrigéeestreco nvertieenimagebinaire(forérel'nonforér)rasrer (figure degauche). discriminerlesformarionsvégétales. Le deuxièmefichierimage(leMNTASTER)utilisécommeent rée de l'arbrede décision connaîraussiunecorrecrion.Eneffet,ce

Modèle

radar,certaines àJ'originede pixelsmanquanrssurl'image.JIest doncimportantde com blercesvides par i nrerpolarion(méthodeduplusproche voisin).Aprèscenecorrecriondumodèle numérique de terrain, sontexrrairesles penresen degréel'sauvegardéessousformeimage. Enfin,ledernierfich ieràintégrerdanscel'arbre est celuidélirnitanr leslocalités.Surl'ACP4del'imagedeLandsa r, lesstructures linéaires(lesroutes) ainsi queleslimiresdeslocalit ésquisonr l'aidedeGooglemap.

2.2.2.Constructiondel'arbrededécisionde la

classificationdel'image

LANDSAT

Laclassificationpararbrededécisionest une classificationqui permerdeprendredes décisionsenplusieursétapespourmettreen reli efuneclasseparticuliè red'objet,selonlecomporremenr specrrale d'unebandeoud'unerransformarionen néocanau x.Dans l'arbrededécisionde la classifica tion del'imageLANDSATdu pr intemps(umars 20la),présenréparl'organ igrammedelafigure

4,deuxdécisionssonrcommunesàroureslesexrrérnités.Ils'agir, en

prem ier,d'extrairede routesles classesd'occupationdusol,celles qui sonrsiruéessurdes penl'es relativernenrfortes(supérieureà10°). dusol lesloca!irés (ruralesouurbaines) ou lesagglomérarions. etimageamélioréeparsuppressiondespixelsnereprésentantpas lesforêtsàgauche

TRA BIZambléArmandetal.

1SolsausHes:bandeMEU>87

Localltis

IlEtu:bandlPIR<23

III

Solslmaùdts;3S>bandeRR>2.3

Putt:ptntl>10'

PuIt.;ptnll>10'

Loca1itÎs

El.iJaiBattODcoDfusioDtlrÎa·

cÎrial.:EaI't-t}'PIdttbandit> 4<4

Plllfi:ptntl> 10"

Forit --...Oui --...Non ---+OuietNon

VlJ'Itr

Ctril1ku1tun..sollulJl1icll

Sm'ptDttAibll

Forib.nrprlteult.:01ima

bimlrlfOtit.1 V IV VII Figure4:Arbrededécisionde laclassificationdel''imageLAND5ATdu 11mars2010

Où:bl=ETMI+;b2=ETM2+ ;b3=ETM3+;b4=ETM4+; b5

=ETM5+;b6=ETM7+ Une sous décisionàce niveau consisteàsavoir quelle est dans cette végétation(céréale)

àfortehumiditécelle qui a un très faible

recouvrementvégétal. Pour le savoir, un autre indice devégétation est calculé, le SAVI (SoilAdjustedVegetationIndex) qui al'avantage deprendreencomptela réflcctancedu sol. En effet, dans le bassin versant du Bouregreg et dans les zones semi arides duMaghreben générale, la réflectance de lacouverturevégétale est trèsinfluencée par'celle du sol.C'estpourquoicertainschercheursproposent l'indicedevégétationSAVI (équation2)qui semble plusadapté (Escadafàl etHuete,1991 ;Lecerf2008).

Lavégétationtrès éparse

correspondsur l'image del'indiceSAVI

àunevégétationdont

l'indiceestpresquenul (0,04).

SAVIPIR-R*(1+L)

PIR+R+L

Décision1 : elleviseàextraire les sols nus secs. Pour cela, la segmentationest effectuéesur labande'dumoyen.infrarouge2 (ETM7+)car les sols nus réfléchissentfortementdans ce canal alors que lavégétationetl'eauabsorbentle rayonnement;ce quipermet dedistinguerles sols nus.

Sontalorsconsidérécommesols nus, les

objets dontla réflectance estsupérieureà87(comptenumérique).

DécisionII : ellevise

àextraire la classecorrespondantàl'eau(Oued, barrage, océan) dontlescomptesnumériquessonttrès fàibles dans l'infrarouge.De ce fait, l'eauapparaitennoirsurl'imageinfrarouge moyen. Les pixelscorrespondant

àcette classed'occupationdu sol

sontinférieurs

à23.

DécisionIII:elle viseàextraire les zoneshumidesoccupéespardes cultures. Pour cela labandedu moyeninfrarouge(ETM5+)est segmentée comptenumériqueestcomprisentre23 et 35.

Unesous décisionà

ce niveau consisteàextraire des classesd'objetscorrespondantauxquotesdbs_dbs23.pdfusesText_29

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