Chapitre 4 . Discussion
4.1 . Démarche méthodologique
En dépit des inconvénients que présente
la télédétection en termes de résolution spatiale
et interaction des données avec l'atmosphère, elle nous offre
aujourd'hui un panorama radicalement différent de celui de ses origines.
Ainsi elle a connu un développement spectaculaire jusqu'à la
sophistication moderne des capteurs embarqués à bord des
satellites autour de la terre qui échantillonnent presque toutes les
régions du spectre électromagnétique possibles. De cette
façon, la télédétection spatiale permet
actuellement l'étude de notre planète car elle nous offre une
vision synoptique et répétitive qui facilite l'obtention de
données dans une courte période du temps (Derdjini,2017).
Depuis quelques années, l'imagerie satellitaire
multi-bandes s'est progressivement affirmée comme une source de
données primordiales face à l'impact des problèmes
environnementaux sur le futur des humains. Elle possède une
périodicité des prises de vue et des résolutions spatiales
de plus en plus performante. Les résolutions spatiale et temporelle
jouent un rôle très important dans l'identification et le suivi
des dynamiques paysagères. Ainsi, la télédétection
multi-spectrale offre la capacité d'identification et de mesure des
caractéristiques biophysiques du paysage qui autrement ne pourraient pas
être faites si l'on utilisait seulement qu'une seule bande spectrale.
Pour les études portant sur des grandes études comme le souligne
UMR TETIS (2005), les images Landsat sont
préconisées malgré leur résolution grossière
; elles permettent d'avoir une vision globale de tout le paysage. L'image
Landsat 5 TM de 2017 de la ville de Bukavu nous a permis de
ressortir une carte d'occupation du sol de la zone en question. Comme le
souligne Derdjini (2017), une modification considérable de l'occupation
s'observe généralement sur un intervalle de 5 ans ou plus selon
le type de pression ou actions que subissent ces ressources. La date
d'acquisition de cette image s'est faite dans une période où on a
un meilleur contraste entre la végétation et les sols nus.
A cet effet, une composition colorée fausse couleur a
été réalisée, dans le logiciel Envi 4.7, en
combinant les bandes du proche infrarouge, du rouge et du vert du capteur
respectivement dans les canaux d'affichage Rouge, Vert et Bleu de la
fenêtre de visualisation du logiciel Envi 4.7. Cette composition est
très efficace pour analyser la végétation, et elle
présente l'avantage pour l'interprète d'avoir pratiquement les
mêmes propriétés que les photographies infrarouges en
couleur utilisées depuis longtemps par les photo-interprètes,
comme le souligne Kerle (2001).
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Les classifications numériques permettent de rassembler
des pixels en classes susceptibles de contenir les objets recherchés.
Dans l'analyse synchronique de l'occupation du sol, la classification permet de
mettre en évidence une structure spatiale cartographique pour une
analyse de l'hétérogénéité. Nous avons tenu
compte de la classification non supervisée avec un algorithme de
classification K-means qui offre une segmentation de l'image
en grands thèmes d'occupation du sol (Wolff, 2005). En tenant compte des
classes moins significatives, le logiciel a donné cent classes
d'occupation du sol qui nous ont permis de ressortir quatre classes
d'occupation du sol.
Lors de la campagne sur terrain, nous avons identifié
des sites témoins servant à la validation des résultats.
Dans la matrice de confusion calculée, la précision globale de la
classification est bonne et est de 84,16%. Le coefficient Kappa qui est de
78,89% indique que globalement, la classification réalisée est
satisfaisante (Rosenfield et al., 1986). La matrice de confusion
permet de vérifier la qualité de l'apprentissage et donne une
estimation de la validité de la classification (Mouhamadou, 2012). Les
principales sources d'erreurs découlent du fait que certaines classes
possèdent des caractéristiques radiométriques similaires
et que rien ne permet de les nuancer si ce n'est qu'une vérification sur
terrain (Renard, 1997). Sachant la complexité de l'occupation du sol,
les résultats ainsi obtenus permettent de constater que le taux de
réussite global ne dépasse pas celui suggéré par
Anderson et al. (1976) qui est de 85% et plus.
Ainsi pour analyser la structure spatiale de l'occupation du
sol à travers les mesures de la configuration et de la composition, ces
mesures sont décrites en termes quantifiables. Ce qui explique le
développement d'une série d'indice (Hargis et al., 1997
dans Bogaert et Mahamane sous presse). Il faut chercher à savoir quelles
mesures expriment mieux tels phénomènes ou tels autres. Le nombre
des taches, l'aire, le périmètre, la dominance et l'indice de
forme ont été les indices choisis pour mieux expliquer les
phénomènes écologiques qui se déroulent dans la
ville de Bukavu. Puisque aucune mesure ne peut résumer à elle
seule toute la complexité de l'arrangement spatial des taches, un
ensemble de mesures doit généralement être effectué
(Dale et al.,1994 dans Bogaert et al., sous presse).
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