Estimation du volume brut et d’équivalent eau 143

a) Volume brut et d’équivalent eau pour 1970, 1987, 1996 et 2002

Pour l’année 1970, l’épaisseur moyenne des glaciers de la Cordillera Blanca a été estimée à 31 m (Hidrandina, 1988). Cela indique qu’à cette date, le volume brut était de 22 km³ et le volume équivalent eau¹⁰ de 20 km³ (20x10⁹ m³) [figure 68].

Pour 1987, 1996 et 2002, vu la perte de la couverture glaciaire, l’épaisseur moyenne des glaciers était probablement inférieure à 31 m. Cela indique que pour ces années, le volume brut et d’équivalent-eau étaient un peu moindres, respectivement : de 20 km³ et de 18 km³ (18x10⁹ m³) ; de 18.6 km³ et de 16.7 km³ (16.7x10⁹ m³) ; de 18.5 km³ et de 16.6 km³ (16.7x10⁹ m³) [figure 68].

Entre 1970 et 1987, la diminution du volume brut a été de 2 km³ ; entre 1987 et 1996, de 1.4 km³ ; et entre 1996 et 2002, de 0.1 km³. Et quant au volume équivalent eau, la perte a été, de 2 km³, pour la première période, de 1.3 km³, pour la deuxième période et de 0.1 km³, pour la troisième période.

Pour la période entre 1970 et 2002, la perte du volume brut a été supérieure à 3.5 km³ (16

%) et celle de l’équivalent-eau à plus de 3.4 km³ (17 %). Cela indique que, durant cette période, les réserves hydriques (volume équivalent eau) ont diminué de 106x10⁶ m³ par an.

10 Volume équivalent eau : 1 m³ de glace = 0.9 m³ d’eau

22

20

18.6 18.5

20

18 16.7 16.6

0 5 10 15 20 25

1970 1987 1996 2002

Années

Volume (km3)

Volume Brut Volume Eq. Eau

Figure 68 : Volume brut et d’équivalent-eau de la Cordillera Blanca pour 1970, 1987, 1996 et 2002

b) Volume brut et d’équivalent-eau pour 1987, 1996 et 2002, par bassin versant

Nous avons obtenu les volumes brut et d’équivalent-eau, par bassin versant, en multipliant les superficies glaciaires du tableau 31 par l’épaisseur moyenne (31 m) correspondant à l’année de 1970 (tableau 32). Toutefois, en absence des valeurs exactes de l’épaisseur, nos résultats ne sont qu’indicatifs.

Pour 1987, 1996 et 2002, le BV du Santa comptait un volume d’équivalent eau, respectivement, de <12.4 km³, de <11.7 km³ et de <11.7 km³ ; celui du BV du Marañon en avait, respectivement, de <5.4 km³, de <5 km³ et de <4.8 km³ et, celui du BV du Pativilca,

<0.1 km³ (tableau 32).

D’après le tableau 32, on déduit que pour 2002, 70 % des réserves hydriques se concentraient dans le BV du Santa, suivi par celui du Marañon (29 %) et de Pativilca (1 %).

Volume 1987 (km³) Volume 1996 (km³) Volume 2002 (km³)

BV Brut Eq. eau Brut Eq. eau Brut Eq. eau

Santa ^{13.8 12.4 13.0 11.7 13.0 11.7}

Marañon ^{6.0 5.4 5.5 5.0 5.4 4.8}

Pativilca ^{0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1}

Total ^{20 18 18.6 16.7 18.5 16.6}

Tableau 32 : Distribution du volume brut et d’équivalent-eau par bassin versant en 1987, 1996 et 2002

2.6.4. Estimation du volume d’eau des lacs de la Cordillera Blanca

Grâce à l’image satellitaire de 2002, nous avons répertorié 907 lacs dans notre région d’étude. Vingt-six petit lacs, localisés sur le versant est de la Cordilleran Negra, ont été mis de côté pour l’estimation des réserves hydriques. Parmi les 881 lacs restants, la plupart sont d’origine glaciaire.

Selon Ames (1988) et UGRH¹¹ (2005), entre 1970 et 2005, des mesures bathymétriques sur 44 lacs de la Cordillera Blanca ont été réalisées ; 38 d’entre eux sont localisés dans le BV du Santa et 6 dans celui du Marañon. Cela indique que, dans la Cordillera Blanca, il y a 837 lacs dont le volume est encore inconnu. Nous avons tenté d’estimer ces volumes par deux méthodes différentes :

a) Volume du lac comme une fonction de sa superficie

Selon Huggel et al. (2002), le volume (V) d’un lac d’origine glaciaire et pourvu d’une digue morainique peut être défini en fonction de son aire (A) par la relation :

V = 0.104*A^1.42 (1)

Hegglin (2006) a utilisé cette formule pour estimer le volume de 18 lacs localisés dans les zones de Huaraz et de Carhuaz.

b) Approche de cône « renversé »

Nous supposons que la superficie (A) des lacs est équivalente à l’aire de base d’un cône.

Dans ce cas, A est définit par :

A = π*R² et R = (A/ π)^1/2 (2)

Le volume (V) du cône est alors défini par :

V = (π*R²*h)/3 (3)

Où :

h : est la moyenne des profondeurs maximales (47 m) des 44 lacs qui ont de la bathymétrie.

A : superficie du lac établie sur la base de l’image satellitaire de 2002.

De (2) et (3) on déduit :

V = (A*h)/3 (4)

11 Unité de Glaciologie et des Ressources Hydriques, Institut National des Ressources Naturelles (INRENA), Huaraz.

c) Comparaison des résultats obtenus par ces deux approches qu’en appliquant l’équation (1) on est plus proche des valeurs réelles (figure 69).

Pour certains lacs, la figure 69 montre aussi une différence bien marquée entre les volumes obtenus par bathymétrie et en appliquant l’équation (1). Toutefois, ces écarts sont liés aux changements dans leurs superficies respectives :

o Laguna Safuna Alta : entre 1975 et 2000, ce lac s’est développé. En 1975, 1987, 1996 et 2000, sa superficie était, respectivement, de 74'000 m², de 146'000 m², de 320'000 m² et de 378'000 m² (Silverio et Jaquet, 2003a).

En 2001, le levé bathymétrique de l’UGRH a donné une superficie de 371'520 m² (Santillán, 2006). Le 22 avril 202, une avalanche de roche et de matériel morainique (Hubbard et al., 2005) a réduit la superficie et le volume du lac.

Cette diminution de la superficie du lac a été aussi enregistrée par l’image satellitaire du 17 juin 2002, (290'608 m²). Et finalement, en août 2002, l’UGRH a réalisé un nouveau levé bathymétrique, en obtenant une superficie de 306'250 m² (Santillán, 2006).

o Cullicocha : le levé cartographique a été réalisé avec les photos aériennes de 1962 et de 1970 (Ames, 1988). En été 2001, lors de notre passage dans cette zone, nous avons constaté une diminution du volume et de la superficie du lac (voir figure 92, partie VII).

Cette baisse est liée à l’augmentation du pompage de l’eau pour faire tourner les turbines de la centrale Cañon del Pato.

o Arhuaycocha : en 25 ans, ce lac a aussi connu un fort développement. En 1975, 1987, 1996 et 2000, sa superficie a été, respectivement, de 20'000 m², de 32'000 m², de 241'000 m² et de 336'000 m² (Silverio et Jaquet, 2003a). Pour 2002, il couvrait une superficie de 369'391 m². Sa bathymétrie a été réalisée en septembre 2004, où l’on a obtenu une superficie de 398'824 m² et un volume de 19'158'848 m³ (UGRH, 2005).

o Parón : entre 1984 et 1992, ce lac a vu son volume s’abaisser artificiellement d’une cinquantaine de mètres (Pouyaud et al. 2005). Ses superficies initiale et finale étaient, respectivement, de 1'850'000 m² et de 420'000 m² (UGHR, 2005). Selon l’image satellitaire du 31 mai 1987, le lac Parón couvrait une superficie de 1'141'356 m².

Suite à la privatisation de la Centrale Hydroélectrique de Cañon del Pato (en octobre 1999), le nouveau propriétaire, Duke Energy¹², a recommencé à stocker de l’eau au lac Parón ; ceci explique qu’en 2002, sa superficie a atteint 1'575'136 m².

o Llanganuco Alta : le levé cartographique de ce lac a été réalise sur la base des photos aériennes de 1962 et de 1970 (Ames, 1988). En plus, ce lac a été affecté par l’avalanche

12 www.duke-energy.com

de 1970, provenant de la paroi nord du Huascarán Nord : les débris tombés sur le cône de déjection séparant les lacs Llanganuco Baja et Alta ont fait barrage sur le torrent et le niveau du lac a monté de 2 m.

La superficie officielle est de 674'600 m² et celle obtenue sur la base de l’image satellitaire du 2002 est de 535'522 m² (tableau 33). La différence de -139'078 m² (-21 %) est certainement liée à notre numérisation car il y a une confusion entre la limite eau/terre, puisque tout le long du rivage, il y a la présence de végétation.

o Auquiscocha : le levé cartographique a été réalisé sur les photos aériennes de 1962 et de 1970 ; la superficie officielle est de 781'756 m² (Ames, 1988). Grâce à l’image satellitaire de 2002, nous avons obtenu une superficie de 737'067 m². La différence est de -44'689 m² (-5.7 %), certainement liée à notre numérisation.

o Querococha : sa cartographié a été réalisé à l’aide des photos aériennes de 1962 et sa superficie estimée à 1'424’750 m² (Ames, 1988). A l’aide de l’image satellitaire de 2002, nous avons obtenu une superficie de 1'401'311 m². Entre ces valeurs, il existe une différence de -23'439 m² (-1.6 %) qui est liée, probablement, à la numérisation.

o Purhuay : d’après Ames (1988), sa superficie a été estimée à 864’160 m². Grâce à l’image satellitaire de 2002, nous avons obtenu une superficie de 875'037 m². Notre superficie représente 10'877 m² de « trop » (+1.3 %), qui est, certainement, liée à la numérisation.

Les résultats, en utilisant l’équation (1), étant plus proches des valeurs mesurées, nous appliquerons donc cette procédure pour estimer le volume des 881 lacs qui n’ont pas de données bathymétries.

N° Lac Aire (m²) Vol. 1 (m³) Prof (m) Aire ETM+ (m²) Vol. 2 (m³) Vol. 3 (m³)

1 Safuna Baja 171160 1300000 10 127548 1849652 1998252

2 Safuna Alta 306250 14392000 81.5 290608 5955663 4552859

3 Pucacocha 258520 8578700 78 264867 5220750 4149583

4 Quitaracsa 101520 1455760 34 111859 1535133 1752458

5 Milliscocha 1 139040 857500 18 133891 1981620 2097626

6 Milliscocha 2 148560 590500 10 139189 2093883 2180628

7 Matarcocha 38560 217000 16 32217 262128 504733

8 Rajucocha 559760 24340000 89 566946 15383762 8882154

9 Cullicocha 867640 63140000 145 857475 27682660 13433775

10 Yuracocha 289080 7380000 52 286373 5832797 4486510

11 Taullicocha 145000 2500000 35 141750 2148800 2220750

12 Jatuncocha 475000 5400000 24 441852 10797580 6922348

13 Arhuaycocha 398824 19158848 99.4 369391 8372669 5787126

14 Parón 420000 11572500 24 1575136 65648526 24677131

15 Llanganuco Alta 674600 1717000 8 535522 14187214 8389845

16 Llanganuco Baja 587400 12030000 30 525531 13812840 8233319

17 Laguna 69 109880 3113920 64 83961 1021465 1315389

18 Artesa 22797 124743.7 12.2 18462 118891 289238

19 Hualcacocha 163067 4664723.8 75.9 165952 2687871 2599915

20 Chequiacocha 386836 12570800 80 339901 7439672 5325116

21 Auquiscocha 781756 48762500 96 737067 22330232 11547383

22 Cochca 75400 946400 24 74615 863866 1168968

23 513 26360 726650 105 197502 3441477 3094198

24 Lejiacocha 188320 1486550 19 170168 2785351 2665965

25 Paccharuri 285650 7599000 51 278391 5603298 4361459

26 Pucaranracocha 177307 2953100 36 207206 3684043 3246227

27 Akillpo 412463 3896312 31.8 401219 9415319 6285764

28 Pacliash Cocha 19727 3500000 41 162763 2614824 2549954

29 Ishinca 87902 785872.2 24.7 76467 894471 1197983

30 Pacliash 146000 3500000 43 175974 2921260 2756926

31 Llaca 43988 274304.6 16.8 40186 358773 629581

32 Palcacocha 342332 3'359'776 14.9 206051 3654916 3228132

33 Cuchillacocha 145732 2138936 27.3 146073 2242449 2288477

34 Tullparaju 448451 12292105 65.9 377932 8648897 5920935

35 Shallap 165251 3467585.3 36.6 156065 2463356 2445018

36 Rajucolta 512723 17546151 72.7 549756 14725658 8612844

37 Tararhua 367380 4222530 36 337706 7371543 5290727

38 Querococha 1424750 46136000 46 1401311 55604812 21953872

39 Purhuay 864160 46840000 113 875037 28491207 13708913

40 Allicocha 265000 5300000 33 355458 7927801 5568842

41 Cancaraca 107880 1841840 39 96324 1241470 1509076

42 Cancaraca Chico 48720 268200 11 51223 506377 802494

43 Yanaraju 209160 7342600 61 206073 3655471 3228477

44 Carhuanca 80640 1480700 46 91387 1152097 1431730

Total 13490544 421771108 Moyenne : 47 14380385 386632545 225292698

Tableau 33 : Superficie et volume de 44 lacs avec bathymétrie. Source : en fuchsia : Ames (1988) ; en bleu : UGRH (2006) ; Aire ETM+ : superficie des lacs numérisées sur composite colorée (bandes 7,4,2) de l’image 2002 ; Vol. 2 : calculé avec l’équation (1) et Vol. 3 : calculé avec l’équation (4)

0 10000000 20000000 30000000 40000000 50000000 60000000 70000000

Safuna Baja Safuna Alta Pucacocha Quitaracsa Milliscocha 1 Milliscocha 2 Matarcocha Rajucocha Cullicocha Yuracocha Taullicocha Jatuncocha Arhuaycocha Parón Llanganuco Alta Llanganuco Laguna 69 Artesa Hualcacocha Chequiacocha Auquiscocha Cochca 513 Lejiacocha Paccharuri Pucaranracoch Akillpo Pacliash Cocha Ishinca Pacliash Llaca Palcacocha Cuchillacocha Tullparaju Shallap Rajucolta Tararhua Querococha Purhuay Allicocha Cancaraca Cancaraca Yanaraju Carhuanca

Lacs V o lu m e ( m

3

)

Vol. 1 Vol. 2 Vol. 3

Figure 69 : Volume de 44 lacs de la Cordillera Blanca. Vol. 1 : volume réel (estimé par levé bathymétrique, source : Ames (1988) et UGRH (2005) ; Vol. 2 : calculé avec l’équation (1) et Vol. 3 : calculé avec l’équation (4)

d) Distribution du nombre des lacs et du volume par bassin versant

Dans le bassin versant du Santa, les 38 lacs qui ont des données bathymétriques stockent 358x10⁶ m³ d’eau ; le volume, calculé en appliquant l’équation (1), des 393 lacs « inconnus » représente environ 235x10⁶ m³. Cela indique que les réserves potentielles dans ce bassin versant sont d’environ 593x10⁶ m³ (tableau 34).

Concernant le bassin versant du Marañon, le volume réel des 6 lacs (avec de la bathymétrie) est de 63x10⁶ m³, tandis que celui des 419 lacs (sans bathymétrie), est d’environ 214x10⁶ m³. Cela indique que, dans ce bassin versant, l’ensemble des lacs a un stock potentiel de 277x10⁶ m³. Et dans le BV du Pativilca, le volume potentiel est de 3.6x10⁶ m³ (tableau 34).

Finalement, dans notre région d’étude, la réserve hydrique, concentrée dans les 881 lacs, est d’environ 874x10⁶ m³, dont 421x10⁶ m³ mesurés et 453x10⁶ m³ estimés (tableau 34).

Nombre de lacs Volume (10⁶ m³)

BV Avec *

bathymétrie

Sans bathymétrie

Total Mesuré * ^{Estimé Total}

Santa 38 393 431 358 235 593

Marañon 6 419 425 63 214 277

Pativilca 25 25 3.6 3.6

Total 44 837 881 421 453 874

Tableau 34 : Nombre des lacs et du volume par bassin versant (* d’après les données officielles : Ames, 1988 ; UGRH, 2005)

2.6.5. Synthèse de la distribution des réserves hydriques par bassin versant (état 2002) En 2002, le BV du Santa avait un potentiel hydrique d’environ 12.3 km³, ce qui représente 70

% des réserves totales, dont 0.6 km³ stocké dans les lacs et 11.7 km³ dans les glaciers. Pour la même année, le BV du Marañon comptait une réserve hydrique de 5.1 km³, ce qui équivaut à 29 % du total, repartie entre 0.3 km³ dans les lacs et 4.8 km³ dans les glaciers. Et quant au BV du Pativilca, il stockait un volume potentiel de 0.1 km³, ce qui représente 1 % des réserves (tableau 35).

Lacs Glaciers Total

BV Volume (km³) % Volume (km³) % Volume (km³) %

Santa 0.6 67 11.7 70.5 12.3 70

Marañon 0.3 33 4.8 29.0 5.1 29

Pativilca <0.01 <1 0.1 0.5 0.1 1

Total 0.9 100 16.6 100 17.5 100

Tableau 35 : Distribution des réserves hydriques par bassin versant pour 2002

D’après le tableau 35 on peut déduire que le volume des réserves hydriques, concentré dans les glaciers de la Cordillera Blanca, représente 95 % du total, les 5 % restant étant stockés dans les 881 lacs.

2.7. Couverture du sol

Pour la gestion des ressources hydriques, la carte de la couverture du sol s’avère d’une importance capitale. En effet, elle permet de connaître l’étendue des surfaces agricoles (ou des zones potentielles pour l’agriculture), les zones bâties (urbain) et celles où il y a des activités humaines (mines, industries). Toutefois, en région de montagne, telle que la Cordillera Blanca, l’élaboration d’une carte de ce type n’est pas facile, dans la mesure où l’on a recours à l’imagerie satellitaire (seule solution praticable). Le problème majeur est l’effet topographique sur les images et, par conséquent, sur les signatures spectrales des classes de couverture (Silverio et Jaquet, 2003b, p. 71). A cela, il faut ajouter l’impossibilité de différencier la couverture végétale naturelle des cultures. Or, pour la gestion de l’eau, il est très important de connaître l’étendue des surfaces cultivées, particulièrement dans notre région d’étude, qui est éminemment agricole.

Les étapes principales d’élaboration de la carte de couverture du sol pour l’année 2002 sont résumées dans la figure 70, et les diverses procédures sont présentées dans la figure 71.

Figure 70 : Etapes pour l’élaboration de la carte de la couverture du sol à partir de l’imagerie satellitaire

2.7.1. Pré-traitement

L’UNEP/GRID-Sioux Falls nous a fourni une image mosaïquée (Path : 008 ; Rows : 066-067) du satellite Landsat 7, Enhanced Thematic Mapper (ETM+), du 17 juin 2002, sous format GeoTIFF (géoréférencée en orbite ; système de coordonnées UTM). Les dimensions sont de 12173 ligne par 8482 colonnes et l’image comprend les bandes suivantes (tableau 36) :

Bandes spectrales Longueur d’onde (µm) Résolution (m)

Bande 1 (bleu –vert) Bande 2 (vert) Bande 3 (rouge)

Bande 4 (proche infrarouge : PIR) Bande 5 (infrarouge moyen : IRM) Bande 6 (infrarouge thermique)

Tableau 36 : Caractéristiques du capteur ETM+ (Source : www.eurimage.com)

Toutes les étapes du pré-traitement ont été réalisées sous ERDAS IMAGINE.

a) Extraction d’une sous-scène

Les bandes 1, 2, 3,4,5 et 7 ont été empilées, puis une sous-image (3’733 colonnes par 7’000 lignes) a été extraite de l’image mosaïque entre les coordonnées :

Xmin, Ymin : 168’000, 8’850’000 X_max, Y_max : 280'000, 9'060’000

b) Correction géométrique et ré-échantillonnage

La correction géométrique a été réalisée par le module Geometric Correction, avec le modèle de transformation « polynomial » de 1^er degré, sur la base de l’image de 1987 et 55 points de contrôle. Le ré-échantillonnage a été effectué avec la méthode du plus proche voisin (pixel de 25 m). L’erreur quadratique moyenne s’élève à 1 pixel. De l’image résultante, qui comporte 4465 colonnes par 8402 lignes, une sous-image a été découpée, entre les

Les diverses étapes accomplies dans cette procédure sont résumées dans la figure 71, ainsi que les logiciels et modules utilisés.

NDVI (.img)

Opération logique: AV/Spatial Analyst / Map Calculator

Superposition de thèmes: AV/Spatial Analyst / Grid Tools Rasterisation de thèmes: AV / Convert to Grid Indice: ERDAS / Operators

Union de thèmes: AV / Xtools

MNA

Carte de la couverture du sol NDVI

Calcul de pentes: AV/Spatial Analyst / Slope

Opération logique: AV/Spatial Analyst / Map Query Conversion: ERDAS / Export

Numérisation: AV

Edition de thèmes: AV / Edit

10

Découpage: AV / Script

3

Buffer + rasterisation: AV / Xtools / Edit / Convert to Grid

12

Villages

12

Opération logique: AV/Spatial Analyst / Map Calculator

3

Figure 71 : Organigramme pour l’élaboration de la carte de la couverture du sol (AV = ArcvView)

(1) Détermination des altitudes > 3650 m et ≤ 3650 m

Etant donné que dans notre région d’étude la limite des cultures se situe vers 3650 m d’altitude, à partir du MNA à résolution de 25 m, nous avons déterminé les altitudes : > 3650 m et ≤ 3650 m. Les résultats ont été croisés avec la densité végétale (cette procédure a été réalisée à l’aide du module Map Calculator de Spatial Analyst).

(2) Calcul des pentes

Dans une région comme la Cordillère Blanca, avec une topographie très accidentée, il est indispensable de connaître la distribution des pentes. Cela permet de mettre en évidence, par exemple, les surfaces potentielles (à pente faible) pour l’aménagement de certaines infrastructures. Dans notre cas, les pentes, associées à la densité végétale, peuvent être des indicateurs de la localisation et de l’étendue des surfaces agricoles. Les pentes ont été calculées à partir du MNA de 25 m, avec le module Slope de Spatial Analyst.

(3) Détermination de la pente ≤ 30°

Dans une région avec contrainte topographique, les cultures ne poussent pas partout. Dans notre région, on peut faire des cultures jusqu’à des pentes de ≤ 30°. Au delà de ce seuil, les moyens mécaniques ou animaux peuvent déraper. Le module Map Calculator de Spatial Analyst a permis d’exécuter cette procédure.

(4) Création de l’indice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) à partir des Nombres Digitaux (ND)

Selon Colby (1991), les indices ou les rapports de bandes spectrales permettent d’atténuer les effets topographiques. Le NDVI sert pour le suivi hebdomadaire de la biomasse et comme support aux programmes de modélisation des changements planétaires (Bonn et Rochon, 1992, p. 337).

Pour le capteur ETM+ du satellite Landsat 7, le NDVI est défini par la fonction arithmétique suivante :

NDVI = (Bande 4 – Bande 3) / (Bande 4 + Bande 3) (exprimées en ND)

Notons que le NDVI est normalement calculé à partir de la réflectance. Le calcul de cette dernière dans les zones à fort relief étant compliqué (Colby, 1991), nous avons exprimé le NDVI à partir des nombres digitaux, ce qui est adéquat pour le but poursuivi (classification).

L’indice résultant a été nommé NDVI-25m.img.

(5) Conversion du NDVI

L’image résultant dans l’étape précédente a été converti en format « .grid », pour être analysé sous ArcView ; le fichier résultant a été nommé NDVI-25m.grid.

(6) Composition colorée et numérisation de thèmes vectoriels

Une composition colorée, comportant les bandes 7, 4 et 2, codées en Rouge, Vert et Bleu, a été réalisée. Cette image a servi pour la numérisation, sur l’écran, des thèmes résumés dans le tableau 37 :

ID Thèmes Types Explication

(connaissance de terrain + cartes topographiques) 1 Urbain Polygone correspondant aux zones occupées par les villes et les chef lieu

des districts

5 Mines Polygone correspondant aux zones affectées par l’activité minière 6 Avalanche Polygone zone affectée par l’avalanche de 1995

7 Lave torrentielle Polygone zone affectée par la lave torrentielle de 1999 11 Lacs Polygone ensemble des lacs pour la zone d’étude

12 Rivières Ligne il s’agit de rivières « permanentes », ayant une source permanente (glaciers ou lacs) et qui coulent tout le long de l’année. Certaines rivières ne se manifestent que durant la saison humide.

3, 4 Routes Ligne goudronnées et en terre

Tableau 37 : Thèmes numérisés à l’écran

(7) Union des thèmes et intégration d’autres thèmes

Une fois la numérisation terminée, nous avons procédé à l’union des thèmes du type polygone avec celui de la région d’étude (limite pour la classification pour la couverture du sol). De même, les autres thèmes « glaciers » (ID : 8), « glaciers couverts » (ID : 9) et

« intrusion rocheuses » (ID : 10), résultant de l’analyse de l’indice de neige normalisé (NDSI), on été intégrés dans cette procédure (figure 72, gauche).

(8) Création du masque

L’édition du fichier résultant de l’étape précédente (qui représente l’« union » de tous les thèmes) a permis de créer un masque (reste.shp ; type : polygone) [figure 72, droite]. La méthodologie est décrite dans Silverio et Jaquet (2003b).

Le masque est le résultat de la soustraction de divers thèmes (numérisés et résultant de l’analyse du NDSI) à celui de la « région d’étude ». Dans la partie soustraite (auparavant

« occupée » par les divers thèmes), il n’y a plus d’information (No Data), dans le reste de la zone, la valeur est égale à 1 (figure 72, droite).

Figure 72 : Union des thèmes « région d’étude » (zone de classification) et divers polygones (numérisés et résultant de l’analyse du NDSI) [gauche] ; masque reste.shp résultant de l’édition d’union de thèmes (droite)

(9) Découpage du NDVI avec le masque

Sous ArcView et à l’aide du script Grid Tools (Jenness Enterprises)¹³, l’indice NDVI-25m.grid (figure 73, gauche) a été découpé avec le masque « reste.shp » ; l’image résultant de cette opération a été nommée NDVI_reste.grid (figure 73, droite). Les intervalles des valeurs des NDVI sont résumés dans le tableau 38.

Images Valeurs du NDVI Explication

NDVI-25m.grid [-0.742 , 0.748] Valeurs du NDVI pour la zone comprise entre les coordonnées :

Xo, Yo : 180’000, 8’872'000 et X1, Y1 : 276'000, 9'048’000

NDVI_reste.grid [-0.726 , 0.748] Valeurs du NDVI pour la zone d’étude, hors des thèmes : glacier, glacier couvert, intrusion rocheuse, lacs, mines, urbain, avalanche, lave torrentielle

Tableau 38 : Intervalle des valeurs pour le NDVI

13 www.jennessent.com

Figure 73 : NDVI-25m.grid (gauche), après découpage avec le masque reste.shp, NDVI_reste.grid (droite)

(10) Segmentation du NDVI, intégration de l’altitude et classification

Etant donné qu’ArcView n’a pas permis d’afficher l’histogramme de l’image NDVI-25m.grid en 255 classes, sous Erdas Imagine nous avons procédé à l’identification des classes à l’aide de l’histogramme de l’image NDVI-25m.img (figure 74).

L’histogramme de la figure 74 montre un pic pour le NDVI entre les valeurs de -0.0056 et + 0.011. Cet intervalle correspond à la transition entre les surfaces nues et végétalisées (Silverio et Jaquet 2003).

L’histogramme de l’image NDVI_reste.grid présente une unimodalité (figure 75), qui ne permet pas un seuillage adéquat des classes. C’est pourquoi nous avons retenu les quatre classes identifiées à l’aide de l’image NDVI-25m.img (tableau 39).

Figure 74 : Histogramme du NDVI pour l’ensemble de la zone d’étude (image : ndvi-25m.img) avec les intervalles des classes identifiées

Figure 75 : Histogramme du NDVI (image NDVI_reste.grid) avec les intervalles des valeurs de segmentation (à l’intérieur de la région d’étude)

Classes Valeurs du NDVI Interprétation

1 [-0.726 , 0.011] Sol nu

2 [0.011 , 0.209] Végétation peu dense

3 [0.209 , 0.345] Végétation dense

4 [0.345 , 0.748] Végétation très dense

Tableau 39 : Seuillage du NDVI, hors thèmes numérisés

Ces quatre classes représentent la densité de la végétation pour l’ensemble de la zone de classification. Toutefois, dans la région, il y a la présence des cultures qui ne sont pas différenciables d’autres végétaux, car elles ont la même signature spectrale. Etant donné que pour la gestion de l’eau il est indispensable de connaître la distribution des zones de culture, nous avons introduit les paramètres d’altitude et de pente, ce dernier dérivé du Modèle Numérique d’Altitude (MNA). Les critères sont définis dans le tableau 40.

MNA

Altitude Pente

NDVI Thèmes Image résultante

(.grid)

≤ 3650 m ≤ 30° ≥ 0.209 Culture [classe_17]

≤ 3650 m Pas prise [-0.726 - 0.011] Sol nu type 1 [classe_13]

≤ 3650 m Pas prise [0.011 - 0.209] Végétation peu dense type 1 [classe _14]

≤ 3650 m Pas prise [0.209 - 0.345] Végétation dense type 1 [classe_15]

≤ 3650 m Pas prise [0.345 - 0.748] Végétation très dense type 1 [classe_16]

> 3650 m Pas prise [-0.726 - 0.011] Sol nu type 2 [classe_18]

> 3650 m Pas prise [0.011 - 0.209] Végétation peu dense type 2 [classe_19]

> 3650 m Pas prise [0.209 - 0.345] Végétation dense type 2 [classe_20]

> 3650 m Pas prise [0.345 - 0.748] Végétation très dense type 2 [classe_21]

Tableau 40 : Critères pour la définition des classes de la densité végétale

Ces critères ont été établis sur la base de notre connaissance du terrain. En effet, la plupart des cultures ont comme limite altitudinale 3650 m et des pentes ≤ 30°. Cependant, certaines cultures, comme la pomme de terre, le blé, la fève et la quinoa poussent jusqu’à 3950 m d’altitude (Silverio 2003, p. 24). Toutefois, il s’agit de petites parcelles et dans la plupart des cas, leur dimension est moins d’un pixel (25x25 m²), donc impossible à différencier d’autres

Ces critères ont été établis sur la base de notre connaissance du terrain. En effet, la plupart des cultures ont comme limite altitudinale 3650 m et des pentes ≤ 30°. Cependant, certaines cultures, comme la pomme de terre, le blé, la fève et la quinoa poussent jusqu’à 3950 m d’altitude (Silverio 2003, p. 24). Toutefois, il s’agit de petites parcelles et dans la plupart des cas, leur dimension est moins d’un pixel (25x25 m²), donc impossible à différencier d’autres

Dans le document Application des SIG pour une gestion durable des ressources hydriques de la Cordillera Blanca (Pérou) (Page 173-0)