ANALYSE DES CORRELATIONS ENTRE LES ATTRIBUTS DE L’IMAGE ET LES VOLUMES ISSUS DES PLACETTES

Les forêts sont l’une des ressources naturelles les plus importantes de la planète, couvrant environ 4,3 milliards d’hectares ou le tiers de la superficie terrestre (Wang et van Kooten, 2018). Elles sont les plus grands écosystèmes territoriaux disposant de nombreuses fonctions socioéconomiques et environnementales particulièrement importantes à l’échelle mondiale, nationale et locale et jouent également un rôle crucial dans le développement durable (FAO, 2010).

Pour le cas de Madagascar, les écosystèmes forestiers fournissent à une grande proportion de la population une source de moyens de subsistance et constituent des ressources considérables pour l’économie (ONE, 2013). Le secteur forestier joue ainsi un rôle capital dans la vie de la société malgache. C’est à travers la forêt que le peuple malgache se procure bon nombre de produits forestiers pour satisfaire certains besoins vitaux de famille tels que les bois de construction, les bois d’énergie, les plantes médicinales, des produits de chasse pour les consommations familiales et la commercialisation (FAO, 2015). Pourtant, ce capital régresse de plus en plus du fait que l’accès à cette ressource leur est devenu une pression face à la montée excessive en besoin de bois. La consommation en bois énergie constitue le premier facteur de répression de la forêt de Madagascar. Au niveau du pays, ce sont surtout le bois de chauffe et le charbon de bois qui représentent, pour plus de 85 % de la population, les seules sources d’énergie domestiques disponibles (GTZ, 2007).

Compte tenu des besoins grandissant de la population et du développement de Madagascar, la volonté du gouvernement est d’inciter au reboisement et toute porte à croire que les surfaces plantées ont connu un développement intéressant. Le reboisement a ainsi pris une importance pour pallier aux insuffisances de bois. La moyenne de la plantation forestière est estimée à 3 600 Ha/an entre 2000 et 2005. La tendance des plantations est croissante, en effet la moyenne de plantations a été de 20 745 Ha/an entre 2007 et 2012 (FAO, 2015).

En outre, vers le début du 20ème siècle, face aux problèmes d’approvisionnement en bois énergie dans les grandes villes comme Antananarivo, les premiers reboisements destinés à la production de bois ont vu le jour (GTZ, 2007). D’un côté, des reboisements de grandes envergures se sont installés particulièrement le cas de Fanalamanga, orientés vers les grandes opérations forestières. De l’autre côté, l’administration locale a aussi imposé le reboisement en milieu paysan (Carriere et Randriambanona, 2007). Les travaux de reboisement ont pris une grande ampleur sur les Hauts-plateaux et ce sont les Pinus tropicaux ainsi que les Eucalyptus qui ont été les deux espèces maîtresses des reboisements malgaches.

Déjà pendant la période coloniale, le service forestier, en collaboration avec les communautés rurales, a promu les reboisements de petites parcelles (Savaivo et DREEF, 2014). Ces allures ont pris l’aspect de reboisements villageois qui sont ainsi devenus une forme de plantations modélisant de nombreux paysages des hautes terres centrales.

PROBLEMATIQUE ET HYPOTHESES

Problématique

Les forêts plantées comptent une part de reboisements paysans, régulièrement répartis dans beaucoup de régions. Cette dynamique de plantations paysannes conduite depuis plus d’un siècle constitue un phénomène remarquable, non connu en Afrique à une échelle comparable (Montagne et al., 2009). En effet, ces expansions de reboisements sont destinées essentiellement à compenser les déficits en besoins des produits forestiers. D’ailleurs, pour assurer la durabilité des ressources forestières, une bonne gestion est nécessaire. La gestion de ces forêts nécessite de quantifier et de présenter spatialement différents paramètres sylvicoles.

Selon MEEF (Ministère de l’Ecologie, de l’Environnement et des Forêts) dans son rapport de 2017, l’IEFN 1996 constitue jusqu’à l’heure le premier et seul inventaire écologique et forestier qui couvre l’ensemble des écosystèmes terrestres de Madagascar. Il avait pour but de combler les lacunes d’information concernant l’état actuel et l’évolution des ressources forestières de Madagascar, informations jugées indispensables pour une gestion stratégique et durable des ressources forestières au niveau national et régional. Mais cette date est déjà très dépassée et l’inventaire ne présente qu’une petite indication de la superficie des peuplements artificiels malgaches soit de 316 000 Ha.

Ce chiffre, largement sous-estimé car n’incluant pas les plantations paysannes qui représentent 2% de la couverture forestière du pays (Carriere et Randriambanona, 2007). Des données assez proches sur les plantations sont évoquées dans le rapport de FAO en 2015, rapportant les surfaces des plantations de Pinus et d’Eucalyptus respectivement 140 980 Ha et 150 397 Ha pour l’année 2005. Aucune catégorisation n’est aperçue pour soustraire les données des reboisements paysans ou villageois. La DREEF (Direction Régionale de l’Environnement, de l’Ecologie et des Forêts) d’Analamanga avec Savaivo en 2014 ont effectué des études sur les reboisements inscrits dans le projet PARV d’autrefois. Le paramètre surface forestier a été dégagé de cette étude englobant l’ensemble des communes du projet soit 1031,2 Ha.

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Quelques résultats sur la densité et la hauteur moyenne des arbres sont aussi évoqués. De plus, les opérateurs et organismes appuyant ces reboisements initialement ne mentionnent, en général, que le nombre de lots ou de plants reboisés et les espèces durant leur interventions (Ramamonjisoa, 1999). Les informations et données sur les reboisements villageois au niveau de chaque commune inscrite à l’ancien projet PARV résident ainsi floues et dépassées par le temps.

Cartographie des reboisements villageois

• Classification semi-supervisée
Une classification semi-supervisée est formée par deux processus complémentaires : une classification non supervisée suivie d’une classification supervisée. Ce processus permet d’avoir une meilleure qualité de classification et de minimiser la subjectivité dans la définition des échantillons d’apprentissage ou zones d’entrainement (Region Of Interest) pour la classification supervisée (Ratovoson, 2012). La classification non supervisée consiste, à partir d’un ensemble d’objets décrits par des attributs, à créer des groupes d’objets similaires sans information a priori, c’est-à-dire sans apport de connaissance. Son principe est d’attribuer automatiquement chaque pixel à une classe suivant sa signature spectrale.

L’algorithme employé est le cluster ISODATA (Itérative Self Organizing Data Analysis Technics) qui utilise de multiples itérations. Le principe de la classification supervisée, par contre, est de rechercher des zones homogènes dans l’image, de les regrouper par les méthodes de classification hiérarchique pour obtenir les classes d’apprentissage en utilisant des algorithmes de maximum de vraisemblance. La classification semi-supervisée a été utilisée pour ressortir l’ensemble des forêts de la commune, une échelle spatialement assez grande .

• Classification orientée-objet
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 (Definiens, 2007). La classification par objets est donc basée sur des groupes de pixels associés. Elle ne traite plus le pixel de manière isolée mais des groupes de pixels (objets) dans leur contexte à différentes échelles de perceptions du paysage.

Dès lors, les capacités d’extraction de l’information sont considérablement multipliées. L’interprète peut se baser non seulement sur les valeurs spectrales mais aussi sur des paramètres morphologiques (taille, forme, voisinage des objets), ce qui améliore considérablement la qualité de l’information extraite des images à très haute résolution spatiale. 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. La deuxième étape est la classification. Elle consiste à regrouper en classes les objets partageant la même structure de donnée et le même comportement.

La classification orientée objet a été utilisée pour discriminer les groupes d’essences forestières et les groupements d’âges d’arbres, une méthode jugée plus appropriée pour une classification sur des échelles restreintes et assez complexes.

Table des matières

1. INTRODUCTION
2. METHODOLOGIE
2.1. PROBLEMATIQUE ET HYPOTHESES
2.1.1. Problématique
2.1.2. Hypothèses
2.2. ZONE D’ETUDE
2.2.1. Choix du site d’intervention
2.2.2. Situation géographique et délimitation de la zone d’étude
2.3. MATERIELS
2.3.1. Données spatiales
2.3.2. Base de données BD500
2.3.3. Logiciels utilisés
2.3.4. Equipements des travaux d’inventaire terrain
2.4. METHODES
2.4.1. Collecte des données sur terrain
2.4.2. Traitements d’image
2.4.3. Analyses statistiques
2.4.4. Démarches spécifiques de vérification des hypothèses
2.5. CADRE OPERATOIRE
2.6. SYNTHESE METHODOLOGIQUE
3. RESULTATS
3.1. CARTOGRAPHIE DES SURFACES FORESTIERES
3.1.1. Isolement des zones forestières
3.1.2. Discrimination des essences forestières
3.1.3. Distinction des classes d’âges au niveau du peuplement de Pinus
3.2. ANALYSE DESCRIPTIVE DES PEUPLEMENTS
3.2.1. Pinus
3.2.2. Eucalyptus Taillis
3.2.3. Mixtes
3.3. ANALYSE DES CORRELATIONS ENTRE LES ATTRIBUTS DE L’IMAGE ET LES VOLUMES ISSUS DES PLACETTES
3.3.1. Pinus jeunes et les attributs de l’image
3.3.2. Pinus adultes et les attributs de l’image
3.3.3. Eucalyptus Taillis et les attributs de l’image
3.3.4. Plantation mixte et les attributs de l’image
3.4. ETABLISSEMENT DES MODELES et ANALYSE DE LEURS PRECISIONS
3.4.1. Pinus jeunes
3.4.2. Pinus Adultes
3.4.3. Eucalyptus Taillis
3.4.4. Plantation Mixte
3.4.5. Les modèles retenus
3.5. CARTOGRAPHIE et CALCUL DES VOLUMES TOTAUX DE BOIS ESTIMES
4. DISCUSSIONS et RECOMMANDATIONS
4.1. DISCUSSIONS SUR LA METHODOLOGIE
4.1.1. Tarif de cubage exact aux peuplements
4.1.2. Décalage des placettes terrains sur l’image
4.2. DISCUSSIONS SUR LES RESULTATS
4.2.1. Classification
4.2.2. Description des peuplements
4.2.3. Modélisation des volumes
4.3. VERIFICATION DES HYPOTHESES
4.4. RECOMMANDATIONS
4.4.1. Améliorations de méthodologie de travail
4.4.2. Renforcement et Redynamisation du reboisement villageois
5. CONCLUSION
BIBLIOGRAPHIE

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