5.1. Résultat d'enquête
Le tableau III présente le nombre des éleveurs,
des bovins et la quantité moyenne de biomasse consommée
annuellement par un bovin. La commune rurale de Diabaly contient un nombre
total de vingt-deux (22) éleveurs pour deux mille six cent quarante-cinq
(2645) de bovins. Ainsi, un bovin de 250 kg de poids peut consommer, en moyenne
entre 2,3 à 2,7 tonnes de biomasse par an.
Tableau III: Données
générales sur l'élevage
Localités des éleveurs
|
Nombre de bovins
|
Biomasse estimé (tonnes/an)
|
Diabaly
|
852
|
1 957 - 2 300
|
Diabaly-Coura
|
157
|
361 - 423
|
Fèto
|
400
|
920 - 1 080
|
Kogoni-Peulh
|
110
|
253 - 297
|
Kourouma
|
85
|
196 - 230
|
Kourouma-Coura
|
407
|
936 - 1 099
|
Ségou-Coro
|
421
|
968 - 1 137
|
Ségou-Coura
|
213
|
490 - 575
|
Total
|
2645
|
6 084 - 7 142
|
|
5.2. Composition colorée de l'image MSI de
sentinel-2B
Cette composition colorée fait appel aux bandes de
l'infrarouge et du rouge (figure 13). Car c'est dans cette intervalle de
longueur d'onde que la végétation réfléchie le
mieux. Ainsi, les parties en rouges sur l'image relatent la forte
activité chlorophyllienne (concentration de biomasse
aérienne).
36
Figure 13 : Composition colorée de
l'image satellitaire MSI de sentinel-2B d'octobre 2019
dans les Bandes
spectral 4-5-7.
5.2. Validation de la classification
supervisée
La matrice de confusion issue de la classification de l'image
satellitaire MSI de Sentinel-2B donne une précision globale (86,90) et
un coefficient Kappa excellent (0,91). Cependant, les classes d'eau (95,46), de
sol nu Habitats (88,85), de culture (94,18) et celle de sol faiblement
végétalisé (94,50) ont une omission très forte de
pixel (Tableau IV).
Tableau IV: Matrice de confusion de la
classification de l'image Sentinel-2B de 2019
Classes Eau Sol nu/Hbts Cultures SFV
Eau 95,46 2,70 0,40 0,18
Sol nu/Hbts 3,00 88,85 1,65
1,92
Cultures 1,23 3,18 94,18
3,39
SFV 0,31 5,27 3,77 94,50
Total 100 100 100 100
Précision globale : 86,90% ; Coefficient Kappa :
0,91%.
Sol nu/Hbts : Sol nus_Habitats ; SFV :
Sol faiblement végétalisé.
37
La matrice de confusion issue de la classification nous donne
une précision globale et un coefficient Kappa excellent :
? la Précision globale : 86,90% est
le pourcentage de pixels correctement classifiés pondéré
par le nombre de pixels de la classe par rapport au nombre total de pixels
d'entrainement ; ce qui dénote de précision
générale de notre classification et un rapprochement plus
possible de la réalité.
? le Coefficient Kappa : 0,91%. L'accord est
Excellent car supérieur à
0,81.
Ici également la matrice de confusion montre une bonne
classification de l'image (Tableau III). Les confusions varient autour de 0
à 5%. Les plus importantes sont entre sol faiblement
végétalisé et sol nu habitats et entre sol faiblement
végétalisé et la classe culture. Il s'agit : ? 5,27 % sol
faiblement végétalisé sont confondues aux zones sol nus
habitats,
? 3,77 % sol faiblement végétalisé sont
également confondues aux zones de cultures.
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