spectrale
Afin de compléter les cartes schématiques des grands ensembles paysagers des zones d’étude, les images doivent être analysées suivant leurs caractéristiques spectrales pour déterminer la nature de l’occupation du sol. Cette méthode se décompose en deux étapes :
- l’élaboration d’indices et de cartes thématiques, relatives notamment à la végétation pour mettre en avant les périmètres irrigués ;
- la segmentation des images par classification des pixels suivant leur ressemblance spectrale.
Elle permet d’élaborer une carte d’occupation du sol pour les zones étudiées, et de préciser les différents types de couverts végétaux dans les oasis anciennes et récentes.
1. Un couvert végétal hétérogène
Il existe de nombreux indices spectraux, chacun mettant en évidence un paramètre ou une thématique particulière. Suivant l'objet d'étude, les indices les plus pertinents sont sélectionnés. Pour analyser les périmètres irrigués, nous avons appliqué l’indice de brillance qui permet de les différencier des espaces désertiques. Puis nous avons calculé les indices de végétation pour déterminer les différentes couvertures végétales afin d’affiner l’analyse texturale en précisant l’occupation du sol au sein des oasis. Plusieurs néo-canaux ont donc été créés pour mettre en avant la végétation et ses différents stades.
Plusieurs indices permettent d’étudier le couvert végétal d'un espace. L'indice de végétation de différence normalisée (NDVI) est le plus couramment utilisé. D'autres indices existent, tel l'indice de végétation (iV) qui consiste à soustraire le canal vert et le canal rouge, ou l'indice de rougeur (iR) calculé à partir des canaux rouge et vert. Ces trois indicateurs ont été cartographiés et comparés. Le calcul de l'indice de végétation [iV = (V-R)] 46 ou l'indice de rougeur [iR = (R-V)/(R+V)] aboutissent à des images beaucoup plus contrastées mettant en évidence nettement les zones agricoles de l'oasis.
46
126
Figure 2-12 : Indice de rougeur et indice de végétation, oasis de Virú, 2005.
(Sources : SPOT, 2005, réalisation : A. Marshall, 2008).
Pour l’interprétation de l’indice de rougeur, nous nous sommes basés sur celle de Devineau et Zombre (1995 : 129) : les sols les plus rouges correspondent aux sols ferraliques de plateaux, en général sableux, les sols de rougeur moyenne correspondent aux sols ferrigineux à concrétions relativement drainés à texture sablo-limoneuse et les sols non rouges correspondent aux sols dont l’influence de l’hydromorphie est significative avec un drainage déficient générant un taux de matière organique plus élevé que dans les sols précédents. Pour la vallée de Virú, il y a trois valeurs de pixels de 0, 1 ou 2 : la valeur 2 correspond aux sols les plus rouges localisés en amont de la vallée sur les premiers reliefs du contrefort andin. La valeur 1 correspond aux sols moins rouges de la zone. Ils sont localisés entre les contreforts et le trait de côte. La valeur 0 correspond aux sols non rouges, à matières organiques élevés correspondant aux espaces agricoles de la vallée de Virú. Cet indice permet une interprétation rapide du type de sol et des reliefs mais qui reste très schématique.
L'indice de végétation (V-R) permet une analyse plus détaillée au sein des espaces agricoles avec une échelle de valeurs plus importante. L’inconvénient des résultats de ce calcul est l’attribution de la valeur zéro aux pixels ayant les mêmes valeurs pour le canal vert et le rouge. La forte corrélation entre les deux canaux laisse ainsi apparaître de nombreux pixels ayant une valeur égale à zéro.
L'indice de végétation de différence normalisée (NDVI) est un indice attribuant une valeur qui caractérise un type de végétation. Il est déterminé empiriquement à partir des réflectances des pixels de l'image pour la bande spectrale du rouge et de l'infrarouge. Robin (1995 : 203) explique que son principe repose sur le fait qu’un couvert végétal absorbe l’énergie dans la
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bande rouge R et réfléchit beaucoup dans la bande proche de l’infrarouge PIR. Le ratio est le suivant : NDVI = (PIR – rouge / PIR + rouge)47
Les surfaces à fortes activités chlorophylliennes apparaissent ainsi dans les tons blancs, et inversement, les surfaces nues et désertiques apparaissent en noir.
Figure 2-13 : Indice de végétation NDVI, Oasis de Virú, 2005.
(Source : SPOT 2005, réalisation : A. Marshall, 2008).
Cette formule donne à chaque pixel une valeur comprise entre -0,17 (sol nu) et 0,15 (fort couvert végétal). L’interprète obtient des informations sur l’importance du couvert végétal en analysant la palette de nuances s’étendant entre ces valeurs extrêmes. La réponse spectrale d’un couvert végétal dense est forte dans les longueurs d’ondes du proche infrarouge (à cause de l’activité chlorophyllienne) et faible dans les longueurs d’ondes du rouge, alors que la réponse spectrale est inversée pour un couvert nu (forte influence des minéraux).
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Sur cette carte, la vallée de Virú apparaît très clairement suivant une forme conique avec des parcelles à échelle de couleurs extrêmes variant du blanc au noir. Les parcelles très claires traduisent un fort couvert végétal avec une importante activité chlorophyllienne, et celles qui apparaissent dans les tons sombres traduisent la présence de sols nus. Les espaces agricoles des interfluves apparaissent dans des tons beaucoup plus gris, avec une échelle de couleurs moins variées traduisant une plus faible activité chlorophyllienne. Ces deux états de surface peuvent s'expliquer par la différence de culture, par le stade végétatif de la plante, par le système d’irrigation mis en place et par le mode de culture. Dans notre cas, le type de culture n’a pas de réelle incidence sur l’activité chlorophyllienne. En effet les principales cultures de la zone (l’asperge, la canne et le maïs) sont cultivées souvent sur les deux espaces et sur des périodes courtes. Par contre, le stade végétatif de la plante modifie l’indice. Leur activité chlorophyllienne est importante sur presque toute la campagne, exceptée avant la récolte ou la coupe où elles connaissent une période de déficit hydrique. Le système d’irrigation quant à lui modifie considérablement les quantités d’eau appliquée sur les cultures. Le système gravitaire mis en place dans la vallée favorise une forte activité chlorophyllienne contrairement au système de goutte à goutte des interfluves. Le mode de culture, notamment l’espace entre les plants et la distance entre les sillons, modifie la densité des cultures au sol et ainsi les valeurs spectrale pour chaque pixel.
129 Figure 2-14 : Différents couverts végétaux dans l’oasis de Virú.
(Clichés : A. Marshall, 2005-2007).
a. et b. Champs d’asperges sur les interfluves : faible densité végétale et forte activité chlorophyllienne. Les clichés ont été pris au pied du contrefort dans la nappe d’épandage - c. Champs d’asperge et d’artichaut à Santa Elena dans le cône alluvial. - d. Champs de maïs.
Les zones désertiques, quant à elles, apparaissent dans des teintes très sombres en amont, et très claires à l'approche du littoral. Le dégradé régulier de gris et l’absence de formes particulières permettent de déterminer qu’il n’y a pas de végétation. Belghith (2003) précise que l’indice de végétation NDVI informe aussi sur la présence d'un couvert végétal non actif ou sec. La zone littorale de l’interfluve située entre la partie en aval des vallées de Chao et Virú, qui apparaît dans des teintes relativement claires, serait ainsi recouverte d’une végétation non active ou sèche. La proximité du littoral peut engendrer la présence d’une végétation halophile.
Pour apporter des précisions sur le couvert végétal de cette zone difficilement accessible par voie terrestre et sur celui d’autres espaces dont l’interprétation est difficile, des néo-canaux peuvent être créés. L’analyse en composante principale – ACP – permet d’obtenir des canaux dérivés non corrélés et dont les valeurs tiennent compte de l’ensemble des canaux initiaux (Minvielle et Souiah, 2003 : 172). Les valeurs des pixels sont recalculées sur de nouveaux axes orthogonaux entre eux. La première composante principale fait ressortir la brillance du sol, avec les zones à forte réflectance et met ainsi en valeur les espaces au sol nu. Minvielle et Souiah
a. b.
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(2003) expliquent que le second facteur est issu d’une partie de la différence entre le visible et le proche infrarouge. Il est ainsi proche de l’indice de végétation. Le deuxième néo-canal de l’ACP (figure 2-15), malgré sa ressemblance avec l’indice de végétation, apporte des précisions importantes et permet de différencier plus précisément les espaces agricoles des autres.
Figure 2-15 : Deuxième néo-canal de l’ACP de l’image Spot du 9 mai 2005.
(Source : Spot image, conception : A. Marshall, 2008)
La deuxième composante permet de faire ressortir clairement les zones à forte absorption de la lumière c'est-à-dire les zones recouvertes de végétation, ici les zones agricoles irriguées. On peut ainsi aisément différencier deux grands types d’occupation du sol : les périmètres irrigués et les zones désertiques. A l’échelle de la vallée, il est possible d’analyser le paysage agraire formé par de petites parcelles au couvert végétal irrégulier. Ces états de surface informent sur la diversité des cultures plantées. Les variations des valeurs indiciaires sont engendrées par les différents stades végétatifs de la plante (plantation, première pousse, stade de maturation,
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récolte, labour) et les différents types de cultures dont chacune a une activité chlorophyllienne particulière (herbacé, arbustif ou arboré).
Figure 2-16 : Diversité du couvert végétal dans la vallée de Virú, 2006.
(Clichés : A. Marshall, 2006)
La vallée de Virú qui apparaît en vert sur le schéma correspond à de multiples occupations du sol sur la photo. En effet, on peut observer des champs en culture, des champs en labour, des arbres, le lit de la rivière, des zones de végétation naturelle, des forêts…(localisation sur la carte suivante : point a.)
Les parcelles géométriques des interfluves sont implantées dans la continuité de la vallée ancienne (figure 2-17). Celles qui sont situés entre les vallées de Chao et Virú sont localisés dans le désert, sans contact spatial avec la vallée. Dans cette zone leur taille est plus importante. Les parcelles géométriques de l’ensemble de l’oasis ont un couvert végétal homogène. Ceci renseigne sur la faible diversité des types de productions et sur une certaine concordance entre les stades végétatifs des différentes exploitations. La faible diversité des cultures sous-entend une offre en grande quantité de quelques cultures particulières avec une demande considérable pour absorber cette production. Le quadrillage observé au sein des parcelles et l’uniformisation de certaines exploitations sous-entendent une gestion mécanisée des cultures avec une maîtrise et un contrôle des ressources que sont la terre et l’eau.
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Figure 2-17 : Limites entre les deux espaces agricoles : vallée et interfluves irrigués, Virú, 2006.
(Clichés : A. Marshall, 2006).
La partie aval de l’interfluve qui apparaît sur la carte de l’indice NDVI dans des teintes qui laissaient croire à un couvert végétale, ne présente aucune caractéristique laissant transparaître une telle occupation sur le deuxième néo-canal de l’ACP. La confrontation de plusieurs indices ou néo-canaux est importante car elle permet de valider les résultats en précisant les observations de chacune des cartes. Cette zone correspond ainsi à un espace sans couvert végétal, mais bien minéral avec des variations de réflectance dépendant du degré d’humidité dû à la proximité du littoral.
L’étude de l’indice de végétation et du deuxième néo-canal de l'analyse en composante principale a ainsi permis de mettre en avant les différentes géomorphologies agraires de l’oasis de Virú et les différentes occupations du sol. Les vallées anciennes sont composées de petites parcelles au couvert végétal hétérogène, ce qui laisse transparaître la diversité des cultures. Les parcelles géométriques au sein des interfluves ont un couvert végétal uniforme sur des surfaces importantes, ce qui traduit une agriculture intensive avec de fortes productions et des stocks de produits à évacuer.
L’étape qui suit permet de classifier les images pour quantifier l’extension des différents états de surface qui viennent d’être présentés. Des données statistiques et des relevés de terrain permettront ensuite de caractériser plus précisément les différents systèmes agraires.
2.
133 2. Cartographie des périmètres irrigués
Les étapes précédentes ont conduit à déterminer les grands ensembles paysagers et les différents couverts végétaux observables sur les images. L’étape qui suit consiste à préciser la segmentation de l’image et à déterminer l’extension spatiale des différents types d’occupation du sol. Pour cela, les pixels des images sont classés. Le but d'une classification est de simplifier la réalité du paysage étudié, pour faciliter son interprétation. La classification consiste à regrouper les pixels qui composent l'image suivant un nombre donné de catégories thématiques connues ou spectralement homogènes (Minvielle et Souiah, 2000). Les procédures de classification déterminent le nombre optimal de mode d'occupation du sol, d'après différents critères. Il existe deux types de classifications : les non-dirigées (ou non-supervisées) et les dirigées (ou supervisées).
La méthode non-dirigée ne tient compte que des données numériques de l'image et consiste à classer les pixels suivant leur ressemblance spectrale. La méthode dirigée consiste à classer l'image suivant les connaissances de l'interprète qui sélectionne des parcelles d'entraînement suivant une typologie de l'occupation du sol déterminée grâce à un travail de terrain préalable. Ces méthodes classent tous les pixels de l'image suivant un algorithme de classification.
Le choix de la méthode de classification à appliquer dépend de l’étude et de l’interprète. Lorsque ce dernier connaît parfaitement la zone d’étude et qu’il est capable de définir des zones tests représentant les différentes occupations du sol de l’image, c’est la méthode supervisée qui est appliquée. La classification est réalisée suivant la typologie établie par l’interprète. La méthode non-dirigée quant à elle correspond à une classification automatique supprimant le caractère subjectif du choix des zones tests.
Pour notre étude, c'est la classification non-supervisée qui a été réalisée en premier. Elle conserve une grande part d’objectivité en réalisant une segmentation spectrale mais aussi en validant ou non la typologie issue de l'analyse texturale. La simplification radiométrique générée par la classification de l’image doit minimiser les écarts entre la typologie et les occupations du sol (Robin, 1995 : 218). Il existe deux méthodes de classification non-supervisées : Kmeans et Isodata. Chacune consiste à répartir les pixels suivant leur homogénéité spectrale. Pour la méthode du Kmeans, l’interprète impose le nombre de classes, alors que pour la méthode du Isodata, le calcul se fait approximativement suivant le nombre proposé. Cette deuxième méthode amène à relativiser la typologie initiale et le cas échéant à la préciser. Dans notre cas, les deux calculs ont été réalisés, mais la deuxième méthode apporte des résultats plus précis avec une segmentation plus fine de l’occupation du sol.
La méthode d’Isodata permet de réaliser une classification de l’image suivant un nombre approximatif de classes (échelle de 5 à 10 par exemple) que le calcul ajuste au fur et à mesure des itérations suivant la similitude des valeurs des pixels. En effet, l’attribution des pixels dans
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chaque classe se fait suivant un nombre spécifique d’itération du calcul. La meilleure classification est obtenue lorsque le nombre d’itération ne modifie plus l’attribution des pixels dans les différentes classes. Le tableau 2-2 présente les résultats statistiques de la classification non-supervisée et valide la distribution des pixels avec 10 itérations. La figure 2-18 présente le résultat de la classification réalisée avec la méthode de Isodata avec dix classes et dix itérations.
La classification suivant la typologie définie précédemment puis l’interprétation visuelle de l’indice de végétation et du 2e néo-canal de l’ACP ont permis d’obtenir une carte de l’occupation du sol suivant six classes représentant les grands ensembles paysagers de la zone. La classification non-dirigée présente une cartographie plus précise et plus détaillée des différents états de surfaces. On obtient quatre types de déserts, deux types de versants désertiques et trois états de surface dans les périmètres irrigués.
− Les différents types de déserts côtiers sont répartis selon l’axe qui suit le trait de côte avec un premier état de surface qui correspond aux plages, un deuxième aux sols humides proches du littoral et dans les parties aval de la vallée, un troisième aux zones d’interfluves où sont implantés les nouveaux espaces agricoles, et un quatrième au contrefort andin.
− Les versants désertiques sont séparés en deux ensembles : ceux qui font face au littoral et ceux qui font face aux Andes.
− Les périmètres irrigués sont partagés suivant trois états de surface. Le premier (le plus pâle) est essentiellement localisé dans les périmètres irrigués des interfluves et de la vallée de Chao et doit ainsi correspondre aux parcelles les plus sèches. Le deuxième (le vert intermédiaire) correspond principalement aux parcelles de petite taille situées dans les vallées et réparties sur toute la surface du cône d’épandage. Le troisième (le plus foncé) correspond à des parcelles de grande taille ou de taille moyenne localisées tant dans les vallées que sur les interfluves. Il y a ainsi un rapport entre l’état de surface des parcelles et leur taille. On peut en déduire une spécialisation des cultures suivant la taille des exploitations. Ces hypothèses doivent être vérifiées par un travail de terrain (observations et enquêtes) dont les résultats seront analysés dans la deuxième partie de cette thèse.
135 Itération 1 3 5 10 15 classe 1 (masque) 744,206 744,206 744,206 744,206 744,206 classe 2 2,291 38,065 79,049 94,792 94,792 classe 3 149,068 195,752 219,92 231,407 231,407 classe 4 483,827 424,056 417,293 406,672 406,672 classe 5 816,909 254,659 287,83 301,533 301,533 classe 6 529,761 500,683 423,637 401,042 401,042 classe 7 580,763 387,571 378,106 391,369 391,369 classe 8 334,284 245,581 221,793 221,793 classe 9 175,123 222,319 216,508 216,508 classe 10 252,426 288,884 297,503 297,503
Tableau 2-2 : Résultats de la classification par Isodata suivant un nombre approximatif de classes
Figure 2-18. Occupation du sol dans la région de Virú d’après la méthode d’Isodata, 2005.
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La méthode réalisée avec une intervention minime de l’interprète fournit des résultats précis, notamment grâce au nombre de classes définit suivant la variabilité des valeurs spectrales des pixels. La méthode va ainsi être appliquée à la deuxième zone d’étude pour obtenir une carte d’occupation du sol d’Ica. La classification réalisée suivant la méthode Isodata propose une segmentation de l’image en neuf classes. La figure 2-19 présente ainsi la carte d’occupation du sol établie suivant 9 classes et 10 itérations.
Figure 2-19 : Occupation du sol de la vallée d’Ica, 2008.
(Source : images Landsat, conception et réalisation : A. Marshall, 2008).
Cette carte met en avant la forme longitudinale de la vallée d’Ica et sa localisation le long du contrefort andin. Alors que cette classification propose une décomposition précise des espaces désertiques, la segmentation des périmètres irrigués est limitée à deux grands ensembles qui sont répartis de façon homogène sur toute la zone agricole. De manière générale, les parcelles de
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grande taille sont regroupées dans la classe « couvert végétal 2 », et les parcelles de petite taille dans le 2e état de surface des vallées irriguées.
Pour une meilleure différenciation des états de surface dans la vallée d’Ica, une nouvelle segmentation a été réalisée sur les classes des surfaces végétales. Les deux typologies de la première segmentation sont reclassées suivant 4 classes imposées par l’interprète. Ce découpage facilite ainsi l’interprétation. La figure 2-20 présente cette nouvelle classification.
Figure 2-20 : Différents couverts végétaux de région d’Ica, 2008.
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Cette nouvelle segmentation met en avant différents états de surface au sein de périmètres irrigués, avec deux couverts qui sont essentiellement représentés :
− le couvert végétal 1 qui correspond aux petites parcelles ou aux zones sans parcellaire nettement identifiable de la vallée ;
− le couvert végétal 2 qui correspond aux parcelles de grande taille tant dans la vallée que sur ses marges et dans la Pampa de Villacuri ;
− et le couvert végétal 3 localisé dans deux pampas : une au nord ouest de la vallée et l’autre dans la partie sud ouest. Il correspond aux sols les plus secs.
On observe ainsi sur cette zone d’étude le même phénomène qu’à Virú c'est-à-dire un rapport concordant entre la taille des parcelles et l’état de leur surface.
L’analyse spectrale des images SPOT 2005 de Virú et Landsat 2008 d’Ica a permis d’obtenir deux cartes d’occupation du sol des terrains d’étude. Les périmètres irrigués se distinguent nettement du piémont désertique. La différenciation des espaces agricoles qui vient d’être réalisée doit être à présent complétée par des données statistiques et des données de terrain.