Etude des feux de brousse

Etude des feux de brousse

Observation et suivi des feux de brousse par imagerie satellitaire 

Il est connu que le recours au feu comme outil et son corollaire, le risque d’incendie incontrôlé, soient très anciens. Allumés pour la chasse il y a déjà 100 000 ans (Ramade., 1978), puis ultérieurement pour l’extension des aires d’élevage, les feux de brousse africains remontent comme l’admet Schnell (1952), au moins au début du néolithique, il y a quelques 6 000 ans. Le feu a également été couramment utilisé au cours des guerres et permettait de retarder l’avancé de l’ennemi ou protéger le repli des combattants ou la fuite des vaincus. Dans le contexte des changements climatiques, on observe au niveau du fonctionnement des écosystèmes du monde, une rupture des équilibres environnementaux (GIEC., 2007, M. 1 http://www.agrhymet.ne/PDF/BMesa/bulletin_MESA_feux_2013_2014.pdf 19 SOW., 2011). A cet égard, on note divers évènements (inondations, cyclones, feux de brousse, etc.) notamment en zones arides et semi-arides caractérisées par une grande fragilité écologique qui entraine une modification des habitats naturels et des pertes de la diversité biologique. De nombreuses régions intertropicales africaines subissent des transformations radicales de plus en plus rapides de leur paysage (FAO, 2006). Ces changements sont principalement dus aux systèmes agricoles inadaptés, à l’exploitation anarchique des ressources naturelles et à la forte pression démographique et secondairement, au désir d’industrialisation des pays entraînant une augmentation des surfaces anthropisées et une réduction des paysages naturels (Wright, 2005 ; FAO, 2006). Avec les changements climatiques, on peut donc s’attendre à une augmentation de la fréquence et de l’ampleur des feux de brousse surtout dans les savanes africaines. Les savanes présentent souvent une structure spatiale très hétérogène, résultante de la répartition spatiale des arbres (densité) et des caractéristiques du sol (capacité de rétention en eau et richesse en matière organique). Cela a des conséquences sur l’intensité des facteurs environnementaux qui présentent également une grande variabilité spatiale. Des avancées récentes de la télédétection à travers les satellites aéroportés ont permis d’avoir des informations plus claires sur les feux à l’échelle du monde. Des estimations sur la période 1960-2000 montrent que les superficies brûlées dans le monde varient entre 273 et 567 millions d’hectares, avec une moyenne de 383 millions d’hectares (Schultz et al., 2008). Ces résultats ont été confortés par des travaux de van der Werf et al. (2006) et Tansey et al. (2008) pour qui les superficies annuellement brûlées varient entre 300 et 450 millions d’hectares. Mouillot et Field (2005) estiment une réduction globale des superficies annuellement brûlées (de 535 à 500 millions d’hectares) à la fin du 20ième siècle. Cette réduction est attribuée aux facteurs humains tels que la lutte contre les feux, l’efficacité des méthodes de lutte, les politiques d’interdiction de feu, etc. Cependant, cette tendance baissière s’est renversée durant la seconde partie de la dernière décennie, avec une augmentation des superficies brûlées de l’ordre de 608 millions d’hectares par an (Marlon et al., 2008). Ce changement notable des superficies brûlées n’est pas uniforme à travers les différentes régions du globe. En effet, les régimes régionaux de feu ont montré de grandes différences dans l’amplitude de leurs changements. Mouillot et Field (2005) et Marlon et al. (2008) attribuent une bonne partie de ces changements aux facteurs anthropiques. Les feux de savane continuent 20 d’augmenter (Flannigan et al., 2009). Les savanes sont les formations végétales les plus fréquemment brulées au monde (Hoffmann et al., 2002). Globalement 80 à 85% des superficies brûlées dans le monde se produisent dans les savanes principalement en Afrique et en Australie, mais aussi en Asie du sud et en Amérique du sud, alors que le reste des feux se produit dans les régions forestières du monde (Mouillot and Field, 2005 ; van der Werf et al., 2006). En Afrique, 2,9 Gt (Giga tonne) de biomasse sont consumées chaque année. Parmi les différents types de feu, les feux de savane (d’origine naturelle ou anthropique) dominent largement avec 2,5 Gt de biomasse consumées par année (Delmas et al., 1991 ; Dwyer et al., 2000). Nous rappelons sur la figure 6 ci-dessous, les origines des feux les plus connues de manière générale en Afrique et en Guinée. Figure 6. Les origines des feux de brousse les plus connues en Guinée. En d’autre terme, le rôle néfaste du feu dans la dynamique des écosystèmes constitue un réel problème. Compte-tenu de la grande hétérogénéité de structure et de fonctionnement des savanes, ce problème doit être traité à l’échelle des écosystèmes en faisant recours à la 21 télédétection. La télédétection regroupe l’ensemble des techniques capables de fournir à distance les informations relatives à un objet en utilisant l’étude de l’émission et de la réflexion des rayonnements électromagnétiques de l’ensemble du spectre par leur vision synoptique répétitive et leur forme numérique. 

Bases théoriques de la télédétection des feux de brousse

 La base physique de la détection de feux actifs a fait l’objet d’une synthèse par Robinson (1991) ; MBOW (1997) ; Crackenell (1997) ; Garcia et al. (1997), Giglio et al. (1999) …Il est cependant important de rappeler quelques notions sur l’utilisation de la télédétection pour l’étude des feux. D’après Kennedy et al. (1994), la température d’un corps au-dessus de zéro absolue détermine les valeurs d’énergie électromagnétique émise par une longueur d’onde particulière. Ce principe est tiré de la loi de Planck-Lambert : M𝞴 = 𝟐𝝅𝒉𝒄𝟐 𝝀 𝟓(𝒆 𝒄𝒉 𝝀𝒌𝑻−𝟏) (1) où….. M (W.m-2) est l’émittance de la radiation considérée ; c(m/s) est la constante d’Einstein (2,99792458 .108 m/s) ; h, constante de Planck (6,62606876.10-34 J-s) ; λ(m) est la longueur d’onde de la radiation, T est la température absolue (Kelvin) du corps et k est la constante de Boltzmann (1,3806.10-23 J/K), Autrement dit, tout objet ayant une température au-dessus du zéro absolu émet une radiation électromagnétique. L’émissivité est un coefficient caractéristique d’un objet ou un corps qu’il est important de connaître ou d’évaluer pour pouvoir mesurer la température réelle de la surface. Elle décrit un « corps gris » par comparaison à un corps noir, c’est à dire qu’elle est le rapport entre l’énergie émise par le corps observé et celle qu’émettrait le corps noir dans les mêmes conditions. Celui-ci est un corps théorique qui met en évidence la relation entre la longueur d’onde incidente qu’il absorbe totalement et l’énergie maximale qu’il émet à chaque température et pour chaque longueur d’onde. La loi de Planck décrit la distribution de l’émittance ou réflectance- (M) du corps noir en fonction de la température absolue. Dans l’infrarouge thermique, l’équation de Stefan Boltzmann donne la relation entre la température et le flux d’énergie total (de l’ensemble du rayonnement) émis par le corps noir, elle est obtenue par l’intégration de la loi de Planck sur toutes les longueurs d’onde. 4 TMcn (2) où Mcn est l’émittance du corps noir (W.m-2), T est la température absolue (K) et σ est la constante de Stephan-Boltzmann et vaut 5,67.10-8 W.m-2.K-4 . 22 La détection des feux se base donc sur deux lois physiques fondamentales, la loi de Stéphan Boltzmann et celle de Wien. Il a été constaté à partir de ces lois que plus la température d’un corps s’élève, plus l’énergie en radiation augmente : loi de Boltzmann M= σ T4 où M est la quantité d’énergie émise par unité de temps ; T, la température absolue du corps en K, et σ, la constante de Boltzmann) et plus les longueurs d’onde maximales de l’émission sont courtes, loi de Wien : 𝛌𝐦𝐚𝐱 = 𝝆 𝑻 (3) où ρ=2898µmK. Le rayonnement infrarouge dégagé par les feux actifs (800K) est utilisé pour les identifier. Considérant la température diurne moyenne de la terre qui est autour de 300K (Langaas,1993 ; Kennedy,1994), le plus grand flux de radiation émise se situe entre 9,7 µm et 11 µm. Cependant, en considérant la loi de Wien, une source chaude qui émet une radiation à des températures comprises entre 800 et1000K (cas des feux de brousse) aura son maximum d’émission dans le domaine spectral entre 2,9 et 3,6 µm. L’identification des feux actifs et des traces de feux a fait donc l’objet d’élaboration de plusieurs modèles (modèles de DOZIER, 1981 ; KAUFMAN et al., 1988-1994 ; MBOW,1997) basés sur des algorithmes utilisant des seuils de température, pour faire une discrimination entre les températures pouvant être considérées comme feu et celles comme non feu. C’est le cas l’algorithme contextuel (Gigolo et al. 2003) utilisé par l’Université de Maryland. L’algorithme explore la forte émission de la radiation infrarouge qui émane des feux, examine chaque pixel de MODIS et attribue une étiquette à chacune des six classes suivantes: données manquantes, nuages, eau, non feu, feu, inconnu (Mbow, 2004). Ces données traduites sous formes de couches cartographiques sont accessibles gratuitement sur le site de la NASA (http//:maps.geog.umd.edu/.) Cependant, notons que les résolutions spatiale et temporelle de ces données comportent des biais. Les feux qui se déclarent avant ou après le passage des satellites ne sont pas enregistrés. Mais par contre, les feux peuvent être sous-estimés ou surestimer par MODIS en fonction de leur position, de leur taille (Fig. 7) et des conditions de détection. Toutes fois, les statistiques fournis par MODIS sont assez importantes pour la compréhension de la distribution des feux à grande échelle. 23 Figure 7. Principes et limites de détection des feux actifs par MODIS (sources : FIRMS_web). La figure 4 montre le principe de comptage des points de feux actifs, le nombre de foyer est soit minimisé, soit maximisé en fonction de la position du point dans le pixel du capteur. Une fois extraits, ces points de feu actif sont classés sur une échelle de fiabilité ou intervalle de confiance de 1 à 100. A l’inverse de la détection des points chauds (pour la détection des feux actifs), le produit « surfaces brûlées (MCD45, MCD64) » n’est pas dépendant de l’heure de passage du satellite et est moins sensible aux nuages ou aux fumées, car les marques de la combustion sont plus persistantes que les feux qui les causent. Les surfaces brûlées sont un moyen de suivre la période, la localisation et l’étendue des feux, mais elles ne sont pas forcément proportionnelles au nombre de feux. L’identification des traces de feu est relativement complexe et se base sur la réflectance, la température de surface et les brusques modifications dans la couverture végétale de la zone brûlée (indices de végétation). Généralement après les feux, la trace sombre donne un albédo très bas qu’on peut facilement identifier sur une image, pourvu que la résolution spatiale soit bonne. Seulement toutes les tâches sombres ne sont pas les feux, il convient de voir si la surface considérée a été touchée auparavant par un feu. Les approches récentes utilisent les changements brusques dans les valeurs de NDVI (ou d’un autre indice de végétation) pour déterminer les limites des feux (Roy et al., 2005, 24 2008 ; Boschetti et al., 2013). Partant de l’intensité de l’activité photosynthétique, le NDVI peut rendre compte des différences entre la situation avant et la situation après les feux. Les mesures radiométriques de terrain sont également utilisées n’ont pas pour un suivi systématique des feux, mais pour améliorer la compréhension des caractéristiques spectrales des traces de feu. Cette méthode est destinée à faciliter la cartographie des traces de feux par capteurs embarqués à bord des satellites (Sharman, 1987 ; Yergeau, 1983). 

 Systèmes de capteurs utilisés 

Depuis les années 70, la compréhension des relations qui gouvernent les phénomènes environnementaux, à petite échelle, a été enrichie grâce aux mesures répétées des différentes ondes émises et réfléchies depuis la surface terrestre par les nombreux satellites qui gravitent autour de la Terre (Prihodko et Goward, 1997). Les satellites se sont succédés et les nouveaux capteurs embarqués atteignent toujours de meilleures résolutions spectrale et spatiale permettant l’amélioration de la discrimination entre les différents objets observés. Des analyses temporelles de l’évolution des surfaces terrestres aux échelles globale comme régionale sur plusieurs années sont désormais permises. La détection des feux par les satellites répond à un certain nombre de caractéristiques variables liés aux capteurs et à la réponse physique des feux. Les mesures à partir des bandes de l’infrarouge ont commencé en 1978 quand le Heat Capacity Mapping Mission (HCMM) a été lancé pour observer l’inertie thermique des composants de la surface de la terre. Son radiomètre HCM est désigné avec une résolution au sol de 600m et une bande dans le canal thermique ; le satellite est placé en orbite polaire à 620Km d’altitude. Sa répétitivité est de 12 heures et permet de suivre et de localiser des températures élevées. Administré à l’origine par la NASA (National Aeronautic and Space Administration), le programme Américain de télédétection spatiale LANDSAT (Land Satellite) est exploité depuis 1978 par EOSAT (Earth Observation Satellite Company). Ce programme a débuté sous le nom d’ERTS (Earth Ressources Technology Satellite) en 1972 avec un lancement à une altitude de 900Km du premier satellite de la série LANDSAT 1, celui-ci avait à bord un système de balayage multi bandes MSS (Multi Spectral Scanner), comportant quatre bandes spectrales dans le visible et le proche infrarouge avec une empreinte/fauchée au sol de 80 m. En 1975, LANDSAT2 est lancé et est identique à LANDSAT1 ; la date de lancement a été choisie de sorte que les deux satellites soient déphasés de 9 jours. Ceci a doublé la résolution 25 temporelle des images avec les mêmes caractéristiques. En 1978, LANDSAT3 fut lancé et diffère de ses prédécesseurs par l’addition dans le balayeur MSS, d’une bande sensible à l’infrarouge thermique (avec une empreinte de 240m) et par une résolution spatiale améliorée des caméras (environ 40m) lesquelles ne comportent plus qu’une bande spectrale panchromatique. LANDSAT4 (Juillet 1982), LANDSAT5 (Mars 1985) présentant respectivement des caractéristiques plus ou moins améliorées (empreinte élémentaire « pixel » de 30m) furent lancés. Les coûts élevés, l’intervalle d’observation de 9 jours et la probabilité que même les petits feux puissent saturer les 30m de résolution d’un pixel sont autant de facteurs qui font que les données de LANDSAT en temps réel ne sont pas appropriées pour le suivi des feux. Le satellite SPOT initié depuis 1977 n’a été opérationnel qu’à partir de 1986 avec le lancement de SPOT1 équipé de senseurs HVR (Haute résolution dans le visible) qui peuvent opérer en deux modes : Panchromatique (0,5µm à 0,73 µm) pour une résolution spatiale de 10m et multi spectrale(XS) à résolution spatiale de 20m et comportant trois bandes spectrales : Bande1 (0,5 à0,59 µm vert) Bande2 (0,61 à 0,68 µm rouge, absorption de la chlorophylle) et Bande3 (0,79 à 0,89 µm, proche infrarouge). Ces caractéristiques permettent une observation détaillée des surfaces brûlées grâce à la bonne résolution spatiale et spectrale. L’inconvénient de SPOT est lié à son coût. La succession de la série des satellites de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) dont le capteur AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) a permis l’observation de l’évolution de la croissance de la végétation globale (Myneni et al., 1997) et régionale (Zhou et al., 2001). Le premier satellite de la série des satellites de NOAA ayant été lancé en 1979, les températures de surface sont acquises par les capteurs AVHRR sur plus de vingt années. Cette accumulation de données permet l’étude de l’évolution climatique passée des deux dernières décennies telle que celle des tendances de réchauffement dans l’Arctique (Comiso, 2003). 

Table des matières

DEDICACE
REMERCIEMENTS
RESUME
ABSTRACT
ACRONYMES
LISTE DES FIGURES
LISTE DES TABLEAUX
TABLE DES MATIERES
INTRODUCTION GENERALE
Chapitre I Généralités sur les feux de brousse
Introduction
I-1 Présentation générale de la Guinée
I-1-1 Situation géographique
I-1-2 Contexte physique
I-1-2-1 Végétation
I-1-2-2 Relief
I-1-2-3 Réseau hydrographique interne
I-1-2-4 Sols
I-1-3 Contexte climatique
I-1-4 Aspect socio-économique
1-1-5 Limites des travaux sur les feux de brousse en Guinée
I-2 ETAT DE L’ART
I-2-1 Observation et suivi des feux de brousse par imagerie satellitaire
I-2-1-1 Bases théoriques de la télédétection des feux de brousse
I-2-1-2 Systèmes de capteurs utilisés
I-2-2 Modélisation de la propagation des feux de végétation
I-2-2-1 Les modèles statistiques
I-2-2-2 Les modèles semi-empiriques
I-2-2-3 Les modèles théoriques ou physiques
I-2-3 Présentation de FARSITE
Chapitre II Données, outils et méthodes
Introduction
II-2 Données
II.1.1. Données MODIS feux actifs
II.1.2. Données MODIS de surfaces brûlées
II.1.3. Les images Landsat
II.1.4. Données météorologiques
II-2 Outils de traitement
II-3 Méthodes de traitement
II-3-1 Détection des feux actifs et des surfaces brûlées 45
II-3-2 Modélisation de la propagation du feu par FARSITE
Chapitre III Analyse des variabilités spatio-temporelleS des feux de brousse en Guinée
Introduction
III-2 Distribution spatiale des feux
III-3 Variabilité temporelle des feux en Guinée
III-3-1 Variabilité annuelle des feux actifs
III-4 Dynamique saisonnière des feux actifs
III-4-1 Variabilité saisonnière
III-5 Conclusion du chapitre
Chapitre IV Modélisation de la Propagation du feu A MaLEA (Siguiri)
Introduction
IV-1 Présentation de la zone de Siguiri
IV-2 Rappel de la structure d’un feu
IV-3 Rappel des mécanismes de propagation de la chaleur
IV-4 Simulation de la propagation spatiale du feu par FARSITE à Maléa
IV-4-1 Propagation spatiale des feux à Maléa
IV-4-1-1 Ignition et propagation sans vent, dans un milieu sans pente ou scénario
IV-4-1-2 Ignition et propagation sans vent dans un milieu de pentes ou scénario
IV-4-1-3 Ignition et propagation du feu sous l’effet du vent ou scénario 3
IV-5 Analyse des caractéristiques du feu sur Maléa
IV-6 Conclusion du chapitre
Chapitre V Discussions de quelques formes d’impacts du feu sur la vegetation, la faune,les sols et les cours d’eau
V-1 Discussions
V-1-1 Impact du feu sur la végétation guinéenne .
V-1-2 Effets du feu sur la faune forestière
V-1-3 Impact du feu sur les cours d’eau
V-1-4 Impact du feu sur les sols
V-1-5 Analyse du problème et propositions de méthode de gestion des feux
CONCLUSION GENERALE
RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
GLOSSAIRE .

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