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1
Cartographie de
Région de la Mé
Tiodionwa Abdoulaye OUATTARA
Chargé de Mission SIG-Télédétection Mai 2017 1Table des matières
Table des matières ..................................................................................................... 1
Abréviations ................................................................................................................ 2
1. Introduction .......................................................................................................... 3
2. Approche méthodologique ................................................................................... 4
2.1 Images satellites .............................................................................................. 5
2.2 Prétraitements .................................................................................................. 5
2.3 Traitements ...................................................................................................... 7
2.3.1 Défin ................................................ 7
............................................... 72.3.3 Classification supervisée ........................................................................... 8
2.3.4 Validation interne ....................................................................................... 8
2.3.5 Retro- ....................................... 9
2.4 Post-traitements ............................................................................................... 9
2.5 Validation externe ............................................................................................ 9
3. Résultats .............................................................................................................. 11
3.2 Occupation du sol au niveau des départements ............................................ 13
............................................................................ 13 ............................................................................ 13 ............................................................................... 143.2.4 Département de Yakassé-Attobrou ......................................................... 15
3.3 Validation externe .......................................................................................... 17
4. Conclusion ............................................................................................................ 18
Références Bibliographiques .................................................................................... 19
Cartographie
2Abréviations
BNETD CCT CIGN C2D CRM GIECTechniques et de Développement
Centre de Cartographie et de Télédétection Contrat de Désendettement et de DéveloppementConseil Régional de la Mé
Climat
OOB PRMOut-Of-Bag
Projet REDD+ de la Mé
REDD+ Réduction des Emissions résultant de la Déforestation et de la Dégradation des forêts (REDD) et conservation/accroissement des stocks de carbone forestier (+) SEP-REDD+ Secrétariat Exécutif Permanent de la REDD+ (MINSEDD)SST Surveillance Spatiale des Terres
SRADT UMC USGS UTM THRSTerritoire
Unité Minimale de Cartographie
United States Geological Survey
Universal Transvers Mercator
Très Haute Résolution Spatiale
Cartographie
31. Introduction
niveau de la région de la Mé dans le cadre du Projet REDD+ de la Mé (PRM). Projet - RONGEAD en étroite collaboration avec le SEP REDD+ et financé dans le cadre des deux premiers Contrats de Désendettement et de Développement (C2D).Située au sud de la Côte d'Ivoire, la région de la Mé doit son nom à la rivière qui la
longe sur sa frontière sud-ouest et est née du nouveau découpage administratif de la -Djuablin, au Nord-ouest par le Moronou, au Sud- --est par la région du Sud- Comoé. km2 et elle fait partie du District des Lagunes tout comme la région de l'Agnéby-Tiassa et la région des Grands Ponts. La région de la Mé comprend quatre (4) départements : Adzopé (Chef-lieu de département), Akoupé, Alépé et Yakassé-Attobrou (Figure 1). Figure 1 : Situation administrative de la Région de la MéCartographie
42. Approche méthodologique
La méthodologie générale (Figure 2) retenue dans cette étude est basée sur le
traitement par classification supervisée des images Sentinel-2A. Ce satellite en opération depuis septembre 2015 permet de fournir des images à 10, 20 et 60 m de (https://earthexplorer.usgs.gov/). La méthodologie adoptée et présentée en détail ci- dessous tient compte des directives méthodologiques du REDD+ relativement auxFigure 2 :
Cartographie
52.1 Images satellites
juridiction de la Mé sont les images multispectrales Sentinel-2A qui présentent un fort intérêt pour les institutions du sud ne disposant pas toujours des moyens suffisants à téléchargement ont une taille de 100 km de côté et représentent environ 1 Go par Tableau 1 : Caractéristiques des bandes spectrales Sentinel-2A et dateRésolution spatiale Bandes
centrale (nm)Largeur de la
bande (nm) Date 10 m2 490 65
06/01/2016 3 560 35
4 665 30
8 842 115
20 m5 705 15
06/01/2016
6 740 15
7 783 20
8a 865 20
11 1610 90
12 2190 180
60 m1 443 20
9 945 20
10 1380 30
Pour la classification, seules les bandes à 10 et 20 m ont été utilisées.a été choisie comme année de référence conformément à la date de démarrage du
projet (Novembre 2016).2.2 Prétraitements
Outre la considération des différentes caractéristiques des bandes spectrales, le choix des images se base aussi sur les critères :Taux de couverture nuageuse
Cartographie
6Pour couvrir la totalité de la Région de la Mé, une mosaïque de cinq (5) scènes a été
nécessaires pour faire ressortir les différents types de surface sur les images multispectrales ou mettre en évidence certains phénomènes environnementaux. Figure 3 : Scènes utilisées et pourcentage de la scènes concernéesCartographie
72.3 Traitements
Centre de Cartographie et de Télédétection (BNETD tout des recommandations du GIEC (GIEC, 2006) et des diverses occupations du sol Au total seize (16) classes ont été retenues (cf. Tableau 2).Tableau 2 :
Nom court de la classe Code numérique SST
Forêt dense 11
Forêt galerie / marécageuse 13
Forêt secondaire / Dégradée 14
Teckeraie 161
Cacao-Café 21
Hévéa 22
Palmeraie industrielle 231
Bananeraie industrielle 254
Culture / jachère non différenciées 26
Ananeraie industrielle 266
41Zone marécageuse 43
Habitation 51
Route 52
Sol nu 62
Nuage 700
La description complète de cette typologie est présentée en Annexe 1. Dans une approche de classification supervisée, cette étape est nécessaire pour délimitation a été réalisée par photo-- Résolution Spatiale (THRS) disponibles sur Google Earth et les levés issus de laCartographie
8 mission de vérification de terrain. Cette confrontation visuelle entre la réponse spectrale des images Sentinel-2A et ces données auxiliaires permet de mieux identifier les classes et localiser les changements entre classes. La délimitation desHVW-à-dire par regroupement et
contours des parcelles ont été affinés et vérifiés en les superposant avec des imagessatellites à très haute résolution spatiale. Au final, les résultats de la photo-
interprétation ont été stockés dans une base de données géolocalisées regroupant 1
454 ha. La taille moyenne des polygones
délimités est de 1,15 ha.2.3.3 Classification supervisée
algorithme " RandomForest », développé par Breiman et al., (2001) a été sélectionné
et al., 2006). que qui combine bagging) (Grinand et al., 2013). Il a été importé dans le logiciel libre R par Liaw and Wiener (2002) dans le package RandomForestRandomForest calibration du modèle se fait à partir de la base de données regroupant les parcelles thme RandomForest permet, précision globale (variance expliquée) et une matrice de confusion calculée à partir ntillon " Out-Of-the-Bag »).On parle ici de validation interne
RandomForest
variables utilisées : quelles sont les variables vraiment nécessaires pour expliquer la classification ? De quelles variables peut-on se passer ? Cela permet ainsi de mieux importance de la topographie ou non). carte peut être optimisée en termes de stockage des données (format entier numérique court) et compression. Le produit final est un fichier GEOTIF de quelques dizaines de Mo.2.3.4 Validation interne
La calibration du modèle se fait en prenant les 2/3 (70%) du jeu de données performance du modèle, une estimation de son erreur de généralisation sur les 30%Cartographie
9 de données non utilisées pour la construction du modèle de classification " Out-Of-Bag » (OOB) (Bylander et al., 2002). Plus cet indicateur tend vers zéro, plus le modèle est bon. Outre cet indicateur, une matrice de confusion est produite pourévaluer la qualité " intrinsèque » du modèle. Elle permet de calculer les pourcentages
Kappa (Cohen et al., 1960 et Caloz et al., 2001). Cette évaluation de la qualité de la r les efforts de photo-il est procédé à divers allers retours (étape de retro-ajustement) entre la photo-
occupation du sol intermédiaires. Enfin, la matrice de confusion interne est souvent très proche de la matrice de confusion externe obtenue de manière indépendante de la production de la carte.2.3.5 Retro-
de retro-effet, elle souligne le processus itératif de la méthode. Une fois le modèle calibré et la
pour réduire les erreurs géographiques et confusions entre les classes.2.4 Post-traitements
produisent une carte qui peut sembler bruitée du fait du changement de modesRésolution Spatiale. Le filtrage post-
Cartographi
méthodologie adoptée pour le post-traitement se résume en deux passages : passage exactement à2.5 Validation externe
Cette étape consiste en une confrontation statistique du résultat de la classification précédente (issue des images Sentinel-2A) avec le résultat de la mission de validation de terrain fenêtres » carrées ; ainsi, la classe majoritaire sur la fenêtre considérée est gardée comme résultat de la photo-interprétation. Le choix de la localisation de ces fenêtresCartographie
10et les images à photo-interpréter ont été définis de manière à être complètement
indépendants de la carte à valider. Figure 4 : Approche systématique de validation externe (espacement desCartographie
113. Résultats
3.1 Occupation du sol au niveau de la région de la Mé
La dau niveau de la région de la Mé (cf.
Annexe 2) est dominée par les forêts secondaires ou forêts dégradées, qui occupent31% de la superficie totale de la région soit 244 357 ha. Les cultures et jachères non
différenciées viennent en seconde position avec une superficie de 215 752 ha soit 27%de la superficie totale. Les forêts denses, situées généralement dans les forêts
classées représentent 15% de la superficie de la région soit 120 391 ha. Enfin, les cultures pérennes telles que le cacao et le café sont largement représentées avec une superficie de 106 représente 7% soit 54 384 ha.