Contribution à l’étude des facteurs de vulnérabilité par des images satellitaires

 Acquisition et prétraitement des données

Cette phase compte deux étapes principales qui sont la collecte des données de télédétection et leurs prétraitements.

Téléchargement des images satellitaires

Landsat Les images Satellitaires Landsat sont libres de droits et diffusées par l’US Geological Survey (USGS). Voir en annexe les procédures de téléchargement des images. 1-2-2 Le choix des images satellitaires D’âpres Bardinet (1994) le choix d’un système de télédétection dans l’étude de l’occupation du sol, dépend de la résolution spatiale, du nombre et de l’intervalle des bandes spectrales, du cycle d’enregistrement de données disponible ainsi de la couverture totale de la zone d’étude en une seule scène. Le choix de types des images satellitaires dépendent également de la dimension spatiale de la zone d’étude et le nombre de scènes réduites (Bensaid, 2003).Dans notre cas l’approche diachronique de suivi des changements dans l’occupation du sol et plus précisément la couverture végétale du parc national d’El Kala, nous a mené à choisir trois scènes du programme Landsat, multispectrales et multidates, acquises en 1987 (Landsat 5TM), en 2003 (Landsat 5TM) et une dernière en 2016 (Landsat 8 OLI/TIRS).Ces images ont été sélectionnées en raisons de : – La gratuites des images – leurs disponibilités sur une longue période 29 ans – leurs caractères synoptiques sur une vaste zone – leurs qualités lisibles La date de prise de vue des images a été choisie en saison sèche, et cela pour éviter toute sorte de confusion que peut provoquer la végétation (la saison sèche est la période où nous pouvons différencier les unités d’occupations du sol car les ligneux seront encore en activité chlorophyllienne et peuvent se distinguer spectralement). Il est important aussi de signaler que le choix de la saison sèche (l’été généralement) est pour éviter des voiles nuageux. 34 Les trois dates de référence choisies couvrent deux périodes aux situations singulières pour l’Algérie. La première situation de 1987 à 2002 (15 ans) est marquée par une sècheresse extrême des années 1991 (420 ,70 mm en moyenne annuelle), 1994 (562,40 mm), 1997 (463,60 mm) et 2000 (573, 60 mm) et jumelée à une crise sécuritaire aigue (décennie noire 1991-2001) où la forêt a été totalement abandonnée. La deuxième période allant de 2002 à 2016 (14 ans) est marquée par le retour à la paix sociale, une situation propice aux investissements dans divers domaines et aux transformations socio-économiques ce qui a accéléré les atteintes sur les zones forestières, par divers modes (construction de logements et les industries légères etc.).Cependant, malgré le retour à la normale ; une pluviométrie substantielle, la reprise des travaux de reboisement et la réintégration des forestiers dans leur élément naturel, le parc reste dans une situation précaire, la menace sur les équilibres biologiques est bien présente et mérite une attention de tous les instants.

Mosaïque des images satellitaires

L’élaboration d’une mosaïque, c’est de réaliser une image synthétique en assemblant une série d’images issues du même capteur et ayant des zones communes. L’image synthétique devrait posséder les mêmes caractéristiques de cohérence géométrique et d’aspect radiométrique qu’aurait une image acquise en une seule fois sur la même Zone (CNES – France page 105). Pour notre cas les images satellitaires de 1987 et 2002 sont produites à partir d’une mosaïque de deux scènes d’images satellitaire. En effet la visualisation des deux images, est apparu qu’une partie de notre zone d’étude située au Nord-Ouest n’est pas couverte par la scène téléchargée (Fig.6) ce qui nous a conduit à télécharger la scène de la partie manquante pour cela nous avons fait appel à la création d’une mosaïque pour avoir une image satellitaire couvrant toute la zone d’étude à l’aide du logiciel ENVI 5.1 (Fig.7). 35 Fig.6 : Scènes des images Landsat acquise en 1987 Fig.7: Scènes des images Landsat acquise en 1987 mosaïquée

Correction géométrique

Dans le but de corriger les déformations systématiques dues à la prise de vue et ramener les trois images dans la même référence spatiale nous avons procédé à la correction géométrique. La rectification est faite par l’acquisition des points de calage référentiels figurant dans notre image référentielle, l’image récente acquise en 2016. A l’aide du logiciel ENVI 5.1 nous avons rectifié les deux images acquises respectivement en 1987 et 2002. La figure (Fig.8) 

Correction radiométrique (calibration radiométrique)

Dans les pays en voie de développement comme l’Algérie les opérations de correction radiométrique ne sont pas efficaces car nous ne disposons pas de données sur les propriétés atmosphériques (en aérosol (20) et teneur en gaz) au moment de l’acquisition de l’image satellitaire. La correction radiométrique des images Landsat donc, se fait par une seule opération la conversion des valeurs DN (digital number) aux valeurs physiques (réflectance au-dessus de l’atmosphère). Dans notre cas nous avons calibré nos images à l’aide du logiciel ENVI 5.1. Après la conversion, les valeurs de la réflectance vont bien discriminer la variabilité spectrale de la végétation dans notre zone d’étude. Généralement cette différence est plus claire au niveau du résultat numérique. La figure(Fig.9), montre la différence spectrale entre une image brute et une image soumise à la calibration radiométrique. (20) Les aérosols sont des particules transportées dans l’atmosphère avec une vitesse de chute négligeable. Ils peuvent être solide ou liquide de nature organique ou minérale, la plus part d’entre eux sont d’origine naturelle, bien que les activités humaines libèrent une grande quantité (Fura-Sciences, 2016). 37 Fig.9 : Différence spectrale entre image brute et image corrigée 1-2-6 Application des masques On applique des masques généralement pour cacher une partie de l’image qui peut influer sur le résultat du traitement aussi pour l’extraction de la zone d’étude. L’option d’élaboration de masque permet de définir des masques à partir de valeurs radiométriques (masque radiométrique) ou de fichier vectoriel (masque géométrique). Pour notre cas les zones urbaines et le plan d’eau sont soumis aux masques géométriques pour les trois images satellitaires citées auparavant(Fig.10). En effet le masque appliqué au plan d’eau est à cause de la présence de la végétation qui poussent dans les eaux des lacs et des barrages, alors le masque appliqué à des zones urbaines est pour éviter toute sorte de confusion avec le sol nu. Fig. 10 :Masques Sous logiciel ENVI 5.1, les zone urbaines et le plan d’eau Image brute Image corrigée Urbain masqu Lacs Masqués 38 1-2-7 Extraction de la zone d’étude Les images satellitaires utilisées sont toutes soumises à un découpage géométrique pour limiter la zone d’étude et de réduire le temps de traitement des données et cela grâce à un fichier vectoriel sous format EVF qui correspond à la délimitation de la zone d’étude du parc national d’El Kala figure (Fig.11). 

La Composition colorée

Une composition colorée d’une image satellitaire idéale devrait visualiser un maximum d’informations et éviter la redondance entre canaux (Girard et Girard 1999). Cette dernière peut être estimée par l’analyse des coefficients de corrélation canal par canal. Pour avoir une bonne composition colorée riche en information nous avons eu recours au calcul du facteur d’indice optimal (OIF optimum index factor) à l’aide du logiciel ILWIS (Fig.12),le résultat représenté par les figures (Fig.13 et 14) donne la meilleure composition colorée riche en information pour les images acquises en 1987 et 2002 est celle composée des bandes B6, B4 et B1. Alors que l’image acquise en 2016 présente une bonne trichromie à partir des bandes spectrales B6, B5, B1(Fig.14). Ce sont les trois canaux de premier choix de l’OIF d’une composition colorée qui seront appliquée dans les classifications supervisées.