Apport de la télédétection dans le suivi de la dynamique des aires protégées. Cas du parc national de la Kibira.

III.4. Traitement des données

D'après G. WAFO TABOPDA et F. HUYNH, 2009, le traitement des données satellitaires a pour but de produire une information élaborée en fonction des objectifs fixés. Il s'agit d'extraire de l'information utile à partir des images satellites retenues. Cette étape nécessite beaucoup plus d'attention.

4.1. Analyse du changement temporel par création d'indices de végétation (NDVI)

L'analyse de détection du changement comprend de nombreuses méthodes dont le but est d'identifier, de décrire et de quantifier, les différences entre les images d'une même scène (même endroit) prises à différents moments ou dans des conditions différentes (A. Denis, 2016).

L'indice de végétation par différence normalisé, appelé aussi NDVI est calculé à partir des bandes rouges (R) et proches infrarouge (PIR). Elle met en valeur la différence entre la bande visible du rouge et celle du proche infrarouge. NDVI = (PIR-R) / (PIR+R). Selon Bernard TYCHON, 2016 ; l'indice de végétation constitue une mesure de la quantité et de la vitalité de la végétation présente sur un sol.

Les valeurs du NDVI sont comprises entre -1 et +1. Les surfaces comme la neige, l'eau ou les nuages prennent les valeurs négatives à cause de leurs réflectances caractérisées par le rouge qui est dominant par rapport au proche infrarouge. Les sols nus ont des réflectances qui sont plus ou moins égales pour le rouge et le proche infrarouge ce qui fait que leurs valeurs de NDVI soient proche de zéro. Les formations végétales quant à elles, ont des valeurs de NDVI positives, généralement comprises entre 0,1 et 0,7. Les valeurs les plus élevées correspondant aux couverts les plus denses ( www.dronesimaging.com).

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Communauté française de Belgique

ENVI est un logiciel bien adapté pour la création de NDVI à partir des bandes spectrales du Proche Infrarouge (PIR) et ceux du Rouge (R) des différents capteurs. Le calcul de NDVI se fait dans ENVI via le menu : Transform > NDVI. Pour notre travail, nous avons utilisé deux versions pour calculer le NDVI : ENVI 5.0 pour l'image de Lands 5 de 1986 et ENVI 5.3 pour l'image de Landsat 8 de 2016.

4.2. Réalisation des cartes d'occupation du sol

4.2.1. Identification des classes d'occupation du sol

Pour identifier et déterminer les classes d'occupation du sol, plusieurs critères ont été associés :

V' Les connaissances de la zone d'étude,

V' Analyse visuelle de la zone d'étude sur Google Earth pour essayer de reconnaitre les zones que je n'ai pas pu visiter ou identifier sur terrain,

V' Utilisation de la base de données que j'ai pu trouver dans le Bureau Central de Géomatique au Burundi.

En plus des critères techniques, la détermination des classes d'occupation du sol s'est basée aussi sur les priorités du MEEATU pour présenter une carte d'occupation du sol qui répond mieux aux objectifs visés du ministère dans sa politique de gestion des aires protégées.