CHAPITRE IV : DISCUSSION GENERALE ET PERSPECTIVE
IV.1. Approches méthodologiques
Cette première section discute sur les
différentes approches méthodologiques utilisées pour
atteindre les différents objectifs poursuivis tout au long de cette
étude.
IV.1.1. De l'imagerie Landsat aux analyses du SIG
La télédétection offre une immense source
de données pour étudier la variabilité spatiale et
temporelle des paramètres environnementaux. Elle peut fournir des
informations synoptiques en temps opportun pour l'identification et la
surveillance des grandes zones géographiques qui sont difficilement
accessibles par d'autres moyens (Smith, 2012). Dans le même sens,
l'imagerie landsat constitue un appui de grande importance pour les
études de la dynamique spatio-temporelle des paysages.
Cependant, le recourt à l'imagerie landsat est
entaché d'un certain nombre d'avantages et de désavantages qui de
fois, sont des facteurs limitants pour la génération des
résultats meilleurs. Les déformations géométriques
des images, les effets de lumière et des nuages, la faible
résolution spatiale sont autant des facteurs limitant pour certaines
études qui font recours aux images landsat. Ces problèmes souvent
récurrents, entrainent des nombreux questionnements dans la
sphère scientifique : les recherches à bases de l'imagerie
landsat sont-elles fiables ? la résolution spatiale de 30m ne
serait-elle pas limitant pour la stratification spatiale ?
Ces diverses questions trouvent cependant des réponses
dans le processus d'analyse adopté pour les images landsat par chaque
chercheur. Généralement, en termes d'utilisation de la
télédétection, plus particulièrement l'utilisation
des images Landsat, la définition des types de catégories de
l'occupation du sol doit respecter certaines conditions :
- Objectifs de recherche :
Dans cette étude, un des objectifs de recherche est la
quantification de la dynamique spatio-temporelle du paysage. Les données
de l'occupation du sol sont utilisées comme une source principale qui
alimente les analyses. Pour cela, les catégories d'occupations
prioritairement étudiées, doivent distinctement être mises
en évidence. Dans le cadre de cette étude, il s'agit entre autre
de : forêts primaires, forêts secondaires, la classe agricole, les
terres bâties et nues ainsi que les cours d'eau.
- Conditions réelles de la zone d'étude
:
Elles représentent les caractéristiques de
l'état actuel de l'occupation du sol pour la zone d'étude.
En effet, la zone d'étude (région de Yangambi)
se distingue par son caractère très boisé (plus de 70% de
l'occupation du sol en chaque date). En outre, le territoire d'étude est
occupé également par des zones agricoles, des zones
urbanisées, des plans d'eau et des zones humides. En ceci, chaque
composante du territoire, dispose d'une réflectance particulière
qu'il importe de pouvoir les distinguer, les unes aux autres
préalablement sur les composites colorées.
- Conditions techniques d'images satellites utilisées
:
Ces conditions sont présentes dans la
littérature à travers les études d'Anderson et al,
(1971). Elles comprennent :
? Le niveau minimum d'exactitude d'interprétation dans
l'identification de l'utilisation des terres et des catégories
d'occupation du sol à partir des données de
télédétection. Celui-ci doit être supérieur
à 85 % ;
? Un système de classification adapté pour
l'analyse diachronique des données satellites multi-temporelles. Au vu
de la bonne connaissance du milieu, d'un recours aux images Google earth ainsi
que des points GPS, la présente étude a opté pour la
classification supervisée.
? Il est également important d'utiliser les autres
données obtenues à partir des levés au sol ou des cartes
à plus grande échelle pour l'amélioration des
résultats de la classification. Au-delà des conditions ci-haut,
la présente recherche soutient une condition qui vient à l'appui
de ces dernières : la recherche d'une meilleure composition
colorée. En effet, le caractère meilleur d'une composition
colorée doit être fonction d'objectif poursuivi. Certaines bandes
sont plus aptes à rehausser la végétation alors que
d'autres le sont moins.
Une étude à l'instar de celle-ci, qui capitalise
l'intérêt de ces conditions, aboutirait à des
résultats très satisfaisant, limitant certains faits dubitatifs
liés à l'évolution spatio-temporelle des paysages, tels
que certaines transitions écologiquement impossibles.
En dépit du respect scrupuleux des conditions
évoquées ci-haut, il demeure nécessaire de procéder
à l'évaluation des résultats de la classification.
Cependant, un processus de classification bien préparé en amont
(ayant bien observé les conditions prescrites ci-haut), aboutirait
à des meilleurs résultats d'évaluation. Ainsi, les
différentes classifications réalisées pour le compte de
cette étude ont toutes été dans une marge jugée
très bonne, la valeur de l'indice Kappa étant pour chaque date
loin supérieure à 81% (Landis et Koch., 1997).
L'obtention de ces précisions satisfaisantes a
été nécessaire pour la suite des analyses de la dynamique
spatio-temporelle du paysage.
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Une des analyses indispensables dans les études de la
dynamique des paysages, particulièrement des paysages forestiers, est la
quantification du taux de déforestation. Actuellement, plusieurs
équations existent pour cette fin. L'équation proposée par
catalan (1991) a en effet, été appliquée pour le compte de
cette étude. Le choix porté sur cette équation est
justifié par des motifs tels que : l'existence d'une table de
qualification du taux de déforestation obtenu, la prise en compte dans
l'équation, du temps compris entre les deux années d'observation,
et enfin, l'interprétation plus pragmatique des résultats : les
valeurs positives indiquant la perte, les valeurs négatives quant
à elles, traduisant la reconstitution forestière.
La quantification spatio-temporelle de la déforestation
a été appuyée par la matrice de transitions. Le choix
porté sur la matrice de transition s'est au fil de la recherche
avérée nécessaire non seulement pour la quantification des
transitions entre les classes, mais aussi pour la description et justification
des taux de déforestation enregistrés. Dans le même sens,
la matrice de transition a aussi été utilisée dans cette
étude, comme une mesure de la précision des classifications. En
effet, une matrice de transition issue des images bien classifiées,
aurait moins des transitions écologiquement impossibles. A titre
illustratif, le passage en un pourcentage important des terres nues aux
forêts primaires, dans une échelle temporelle de 10 ans, est
écologiquement impossible, d'autant plus qu'il faut suffisamment du
temps (plus de 70ans) pour qu'une terre mise à nus se reconstitue en
forêt primaire. Plusieurs auteurs dont Schlaepfe., (2002), Bamba et al.,
(2010) ont recouru à la matrice de transition pour mettre en
évidence les changements d'occupation du sol survenus pendant une
période donnée.
L'analyse de la dynamique historique du paysage a
été enrichie par les indices de la structure spatiale ainsi que
par l'arbre à décision de Bogaert et al., (2004) qui identifie
les processus de transformations spatiales du paysage. Il s'agit en effet, des
indices capables de bien décrire la fragmentation et/ou la
dégradation du paysage.
Le land change modeler (LCM) a enfin été
utilisé comme outil de modélisation de la dynamique prospective
de l'occupation du sol. Le choix porté sur le land change modeler parmi
tant d'autres possibilités, s'appuie sur le fait que ce dernier permet
de comprendre les gains, les pertes, et les zones de transition de
différentes catégories de l'occupation du sol. Il permet
également de quantifier les changements survenus du temps 1 au temps 2
(Tewolde et Cabral.,2011) cités par (Van-Tuan NGHIEM., 2014) et enfin,
il peut simuler les changements de plusieurs catégories à la fois
contrairement à GEOMOD par exemple, qui ne peut simuler que deux
catégorie d'occupation du sol.
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