Analyse des données cartographiques

Selon ces auteurs, il est possible qu’une espèce ou une végétation présente une dynamique perçue par les populations comme non importante, moyennement importante ou importante dans le sens du déclin ou de l’augmentation. Elle peut aussi être méconnue des populations dans une catégroie donnée. 

4.3.3. Sources des données cartographiques

La dynamique de l’occupation des sols peut être décrite par des changements dans le temps de sa composition. Généralement, cela nécessite l’usage de données de télédétection (images satellitaires et photographies aériennes), les cartes thématiques et des systèmes d’informations géographiques (SIG) (Lambin, 1999). Ce qui est étudié en télédétection, c'est la réflectance. La réflectance peut être définie comme la part de l'énergie incidente qui est réfléchie. La réflectance varie selon la nature et l'état de la surface, mais aussi selon la longueur d'onde. La notion de signature spectrale fait référence à ces variations. Les photographies aériennes classiques en noir et blanc sont obtenues par utilisation d'une émulsion panchromatique, c'est-à-dire une pellicule sensible à tous les rayonnements visibles (longueur d’onde 0,4-0,7 µm). Ce type de film est peu coûteux et stable du point de vue géométrique. C'est pourquoi, il est largement utilisé. Les photographies aériennes fournies par l’Institut de Géographie Nationale du Sénégal datant de 1954, de 1989 et une image

Google Earth du 21 décembre 2006 ont été utilisées pour l’interprétation. Les photographies de

l’AOF 1954 (Afrique Occidentale Française) sont référencées A9 435 pour les Niayes, A7 079-085, A7 079-086, A14 079-143 pour le Bassin arachidier. Les images de l’IGN du Sénégal sont prises en mars 1989 et référencées N°04 L18 pour les Niayes, N°014 L27 et N° 02 L26 pour le Bassin arachidier. Elles sont prises à l’échelle 1 : 60 000. L’image Google a été utilisée pour l’étude de la zone de Toula et Diambalo. Cette configuration de l’espace peut être complétée par une caractérisation de la structure spatiale de chaque classe d’occupation du sol. Pour effectuer cette caractérisation, les statistiques générées par le processus d’analyse de la composition des terroirs villageois ont été utilisées. Il s’agit du nombre de taches, de l’aire des taches et de leur périmètre avant et après transformation.

4.3.4. Analyse des données d’enquête

Les scores des villages ont été analysés par le test du χ² pour voir si des groupes de répondants ont la même évaluation de la dynamique de la végétation (augmentation ou déclin). Les villages ont été comparés deux à deux selon le type de réponse (0, 1, 2, x) pour le déclin et l’augmentation de la végétation dans les milieux inondés, humides et exondés.

4.3.5. Analyse des données cartographiques

4.3.5.1. Composition du paysage

Les photographies aériennes décrites au paragraphe 4.3.3 ont été scannées et géoréférencées, puis digitalisées. Le géoréférencement et la digitalisation ont été faits avec le logiciel Arcview 3.3. Les classes d’occupation décrites dans les zones étudiées comprennent dans l’ensemble :

Dynamique de la végétation et de l’occupation de l’espace

Pour le Bassin arachidier Pour les Niayes

Savane arborée Boisement/verger ou Filao (selon le village) Savane arbustive Galeries Forestières

Savane herbeuse Savane arborée Jachère et champs Savane arbustive Arachide/Sols nu/Plans d’eau Savane herbeuse

Champs et Zones maraîchères Sols nus

NB. Filao correspond aux plantations de Casuarina equisetifolia réalisées depuis 1946 dans les Niayes

Sur cette base, une classification visuelle des taches de paysage sur les images a été effectuée. Cette première analyse a permis de procéder à une classification semi-supervisée des taches avec la fonction «categorize» de l’extension «Image analysis» de Arcview 3.3. Sur la base des connaissances obtenues in situ (lors de l’exécution de projets de recherches et lors des relevés botaniques de cette thèse) et des travaux de Ba et Reenberg (2004), cinq à sept classes d’occupation des sols ont été créées selon la zone. Ainsi, après avoir lancé la fonction categorize, un nombre de classes prédéfini lui est imposé. La première classification obtenue a été interprétée visuellement. Ces vérifications nous ont permis de procéder au regroupement de certaines classes et d’obtenir les classes d’occupation considérées dans ce travail. Les résultats obtenus ont été affinés avec l’extension «Dissolve» pour rendre les classes plus lisibles sur les cartes d’occupation/utilisation des sols dans les zones d’influence des villages. Afin d’homogénéiser les détails cartographiques, l’aire de la plus petite tache retenue au niveau de toutes les cartes est de 1000 m² soit 0,1 ha. Le problème des artéfacts ou mot imprimé sur les images de base a été résolu en faisant un « dissolving by area ». Il s’agit dans un premier temps d’étudier la tache globale représentant l’artéfact, de sorte à identifier les classes auxquelles appartiennent ses différentes composantes. Ensuite nous avons attribué à ses composantes, la valeur du voisin le plus proche et qui avait le plus grand nombre de taches qui avoisinaient ces petites composantes. Dans un second temps, il s’agit de pratiquer un

dissolving by area pour fusionner les classes voisines ayant les mêmes attributs.

Pour caractériser la composition du paysage autour des villages, les indices de dominance et d’anthropisation ont été utilisés.

L’indice de dominance est d’après O’Neill et al. (1988) dérivé de la théorie de l’information (Shannon et Weaver, 1962). Il s’écrit comme suit :

n

D1= Log2 (n) + ∑ pi Log2 pi (4.1) i=1

où pi est la proportion de la catégorie i dans le paysage et n le nombre total de catégories d’usage, le terme Log2 (n) représente un maximum lorsque toutes les catégories d’usage occupe des proportions égales. Comme pi est toujours inférieur à 1 et Log2 (pi) négatif, la somme des pi Log2

(pi) est aussi négative. Donc D1 représente la déviation de la valeur calculée du maximum possible. Ainsi, à mesure que la somme tend vers Log2 (n), l’indice D1 tend vers 0. L’indice de dominance D1, mesure l’étendue de la dominance d’un ou plusieurs systèmes d’utilisation/occupation de l’espace.

Dynamique de la végétation et de l’occupation de l’espace

L’indice d’anthropisation renseigne sur la proportion des situations non soumises à l’exploitation agricole au sens large (culture, pâturage, exploitation, etc.). Il est donné par le rapport de la proportion des surfaces exploitées sur celle des milieux non soumis à l’agriculture. Désigné par U selon O’Neill et al. (1988), cet indice se trouve par la formule suivante :

U = ^∑ Surfaces perturbées (agrosystèmes) (4.2) ^∑ Surfaces naturelles (non cultivées)

La composition des paysages constitués par les différentes classes d’occupation du sol a été ainsi déterminée et caractérisée pour chaque village. La proportion occupée par chaque classe a été donnée par la somme des aires occupées par les taches de la même classe. La variation de cette proportion dans le temps renseigne sur la dynamique effectuée durant la période étudiée.

4.3.5.2. Méthode de vérification de la classification

A la suite de l’interprétation visuelle, nous avons choisi en moyenne 5 points dans chaque classe. Avec les coordonnées géographiques, des vérifications de terrain ont été faites en mars 2008, sur la base de 77 points dans les 6 terroirs villageois. Dans chaque classe, les points ont été répartis en tenant compte de la configuration spatiale des taches la composant. Les coordonnées géographiques de chaque point identifié à partir des classes d’occupation/utilisation réalisées par interprétation visuelle, ont été enregistrées dans un appareil de navigation (GPS) pour la vérification de terrain. Ainsi tous les points ont été recherchés et la classe d’appartenance identifiée. L’interprétation correcte des classes a été obtenue en vérifiant si les points choisis correspondent à la réalité de terrain sur la base des données de 1989 ou de 2006. Ainsi, les données de référence ont été obtenues pour chaque classe d’occupation/utilisation du sol.

Les résultats de cette vérification sont consignés dans des matrices de confusion. La matrice de confusion (ou tableau de contingence ou matrice d’erreur) est selon Godard (2005) un tableau à double entrées où sont présentées en lignes, les classes thématiques des données de référence (obtenues lors des vérifications de terrain) et en colonnes, les classes thématiques résultant de la classification non supervisée des images de 1989 et de 2006. On reporte dans les cases du tableau le nombre de points appartenant aux classes de référence sur le terrain (en lignes) et à l’image classée (en colonnes).

Grâce aux matrices de confusion, un ensemble d’indices décrivant la précision de la classification par rapport aux vérités de terrain peuvent être calculés.

Les valeurs de la diagonale de la matrice représentent le nombre de points correctement classés. La somme des cellules (Dk) de la diagonale de la matrice représente le nombre total de points correctement classés. La proportion du nombre total de points correctement classés par rapport au nombre total de points de la matrice donne la « précision globale » (O) de la classification. Ce nombre est généralement donné sous forme de pourcentage :

Dynamique de la végétation et de l’occupation de l’espace     n

∑

Le nombre total de points de la matrice (T) est la somme des totaux des colonnes ou des lignes.

Le total des valeurs dans les cellules non diagonales d’une ligne donnée (∑ EOi) représente le nombre de points qui ont été incorrectement attribués à des classes autres que celles représentées par la ligne. Cette valeur est l’« erreur d’omission » (EO). Exprimée en pourcentage, elle est calculée pour chaque classe en divisant ce total par la somme des totaux des lignes (Li) :

n

∑ EOi (4.4) i=1

Li

De façon similaire, le total des valeurs des cellules non diagonales d’une colonne donnée (∑ EOj) représente le nombre de points qui ont été incorrectement inclus dans la classe représentée par la colonne. Cette valeur s'appelle « erreur de commission » (EC). Elle représente une mesure en pourcentage plus complète de la précision de la classification :

n

∑ EOj (4.5) i=1

Lj

Le coefficient de Kappa (K) mesure l’intensité de la concordance « réelle » entre deux jugements catégoriels appariés.

Il peut se calculer de plusieurs façons. Dans ce travail, il est exprimé par une équation où r est le nombre de lignes dans la matrice de confusion, xij est le nombre d’observations dans la ligne i et la colonne j (sur la diagonale principale), xi (ou xi+) est le total des observations dans la ligne i, xj (ou x+i)est le total des observations dans la colonne j et N est le total d’observations contenues dans la matrice : r r N * ∑ xij - ∑ (xi+ * x+i) i=1 i=1 (4.6) r N² - ∑ (xi+ * x+i) i=1 4.3.5.3. Dynamique paysagère

Une matrice de transition a été créée pour chaque village afin de mettre en évidence le transfert d’espace entre classes au cours de la période étudiée. En effet, la matrice de transition permet de mettre en évidence les changements et les affectations d’occupation du sol pendant une période donnée (Schlaepfer, 2002 ; Bamba et al., 2008 ; Barima et al., 2009). Les cellules de la matrice

K = EO =

EC = O =

Dynamique de la végétation et de l’occupation de l’espace

contiennent la valeur d’une variable ayant passé d’une classe initiale i à une classe finale j pendant la période considérée. Les valeurs des colonnes représentent les proportions des aires occupées par chaque classe d’occupation du sol au temps j et celles des lignes, au temps initial i.

La structure du paysage a été caractérisée pour chaque classe d’occupation du sol sur la base du nombre de taches, de l’aire et le cas échéant du périmètre cumulatif des taches. Le processus de transformation spatial a été défini à l’aide d’un arbre de décision proposé par Bogaert et al. (2004) (figure 4.1). Les transformations du paysage retenues sont l’agrégation (fusion de taches), la suppression (disparition de taches), la création (formation de nouvelles taches), la déformation (changement de forme des taches), l’agrandissement (expansion de taille des taches), la perforation (formation de trous dans les taches), le déplacement (translocation des taches), le rétrécissement (réduction de taille des taches), la fragmentation (rupture de la continuité en plusieurs taches disjointes) et la dissection (subdivision des taches par des lignes de petite dimension).

Premièrement, il faut déterminer la surface, le périmètre et le nombre de taches du type considéré avant (a0, p0 et n0) et après (a1, p1 et n1) la transformation. Deuxièmement, le changement de chacune des trois caractéristiques est utilisé pour aboutir à un processus représentatif de la dynamique observée. Selon le modèle, il faut d’abord analyser l’évolution du nombre de taches (comparaison de n0 avec n1). Par la suite, le changement de la surface (comparaison de a0 avec a1) du type considéré mènera directement vers un des processus, ou indirectement via l’évolution du périmètre (comparaison de p0 avec p1). Afin de faire une distinction entre fragmentation et dissection, une valeur prédéfinie de diminution d’aire (t=0,5 dans ce travail) est utilisée (Bogaert et al., 2004).

Dynamique de la végétation et de l’occupation de l’espace

4.4. Résultats de l’évaluation locale de la dynamique