Conclusion et recommandations.
L'objectif principal de ce travail était d'éva
luer la dynamique saisonnière de la végétation en relation
avec les précipitations pendant l'hivernage 2006 sur trois sites
d'études du Gourma malien.
La première partie du trava il visait à
évaluer l'évolution de la végétation avec les
paramètres suivants : LAI, Fcover, PAI et la biomasse. Les
résultats réalisés à l'aide des mesures relatent
une variabilité spatiale et temporelle de couvert végétal
en fonction de la pluviométrie et de la nature du sol.
La deuxième partie visait à valider le logiciel
can_eye, pour cela les résultats des mesures avec can_eye (mesure
directe) sont comparés aux résultats des mesures par
planimétrie (mesure indirecte).
L'analyse des données des deux méthodes donne
presque les mêmes résultats, cependant des sources d'erreur
peuvent avoir de l'influence sur la mesure du LAI avec can_eye et avec le
planimètre :
Avec can_eye : la difficulté de distinguer les s
urfaces de feuilles des surfaces du ciel ou du sol si l'image est prise
par-dessous du couvert ou par-dessus du couvert.
Cette difficulté est liée aux conditions
d'éclairement lors de la prise de vues (sol plus ou moins sombre, effet
d'ombre à l'intérieur du couvert) et à l'exposition du
couvert (position du soleil).
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CHEN et a
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l. (1991) ont montré que le choix de l'exposition avait
un fort impact sur les
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estimations du LAI et était une des causes majeures des
erreurs observées. ZHANG et al. (2005) ont observé qu'un mauvais
choix d'exposition, en particulier lorsque l'éclairement est direct,
pouvait entraîner une sous estimation du LAI.
Avec le planimètre : les valeurs de LAI sont sous
estimées quand il est difficile d'aplatir complètement les
feuilles lorsqu'on les fait passer au planimètre. D'autre part la
poussière se colle toujours au tapis roulant et peut influencer les
valeurs du LAI pendant les mesures. Ces sources d'erreur suscitent des
perspectives :
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Des études doivent se poursuivre pour augmenter la
performance du logiciel can_eye. Pour cela les problèmes liés aux
conditions d'éclairement doivent être surmontés et la
classification des pixels doit être automatique et non faire appel
à une intervention manuelle.
Les mesures par photographie doivent se poursuivre pour
permettre de valider can_eye étant donn é qu'il existe des
relations très importantes entre la méthode par photographie et
les méthodes directes très lentes et chères en main
d'oeuvre.
Pour conclure, la photographie hémisphérique est
la méthode qui a un fort potentiel pour mesurer le LAI en milieu
sahélien.
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