Cartographie des habitats de la forêt d 'El Ancer (W. Jijel) par analyse multi spectrale

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REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE

MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE

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Université de Jijel

Faculté Des sciences exacte et de la nature et la vie Département d'Ecologie & Environnement

Mémoire de

fin

d'étude

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En vue d'obtention du diplôme d'ingénieur d'État en Écologie végétale et Emironnement Option : Écosystèmes Forestiers

'Thème

Cartographie

des habitats de la forêt d 'El Ancer

(W. Jijel) par

analyse

multi

spectrale.

Jury: Président: Mr Sebti M. Examinateur: Mr Krika A. Encadreur: Mr Boudjelal F. Numéro Ordre : ~

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Avec notre profond respect et reconnaissance, nous tenons

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présenter notre sincère remerciement

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prés ou de loin ont contribué

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Nous tenons aussi

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son accomplissement et qui n'a jam ais cessé de

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nous témoigner et de nous prodiguer ses précieux conseilla.

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Nous remercions Mr Sebti Met Mr Krika A pour avoir

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Sommaire

Sommaire

Introduction

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1

Chapitre I: Télédétection et propriétés op

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égétation

I-1 Notions de télédétection

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03

1-1-1 Définition... 03

1-1-2 Etapes de la télédétection,,,-... . 1-1-3 Satellites et capteurs d'observation de la végétation. 'li. ... . 1-1-4 classification des donnés de télédétection.)( ... ..

I-2 Originalités

spectrales

des végétau

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1-2-1 Notion de signatures spectrales ... . 1-2-2 Variabilité des réponses spectrales ... . 1-2-3 Propriétés optiques des feuilles ... . 124 - - propnetes optiques ., ' . d 1 e a vegetat1on 1orest1ere .' ' . c ., ... . 1-2-5 Indice de végétation par différence normalisée (NDVI) ... . 03

04

06 07 07 08 10 11 11

I-3 Les propriétés optiques des sols

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12

I-4 Les propriétés optiques d'eau .

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13

Chapitre II : Matériel et méthode

11-1 Présentation de la zone d'étude.

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15

11-1-1 Localisation géographique. . . 15 11-1-2 Climatologie... 16 11-1-2-1 Climat général... 16 11-1-2-2 Les précipitations... 16 11-1-2-3 Les températures... 17 11-1-2-4 Synthèse climatique... 18

II-2 Matériel...

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19

11-2-1 Images satellitaires utilisées... 19

11-2-1-1 Origine et type d'images·satellitaires... .. . . .. .. . . ... ... 19

11-2-i-2 Procédure d'acquisition des images satellitaires... ... 19

11-2-2 Le logiciel UNESCO Bilko... .. . . ... . . .. 20

11-3 Méthode d'analyse des images landsat... . . . 20

Chapitre III : Résultats et discussion

III Résultats et discussion...

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28

111-1 Calcul de l'indice de Végétation par Différence Normalisée (NDVI)... .. . . ... 28

III-2 L'image NDVI colorée d'El Ancer... 29

ill-3 La composition colorée entre les bandes (3, 2,1) et (4, 2,3)... ... 30

III-4 Carte topographique de la forêt d 'El Ancer. . . 31

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32

Références bibliographiques

Glossaire

Liste des tableaux

Liste

des tableaux

Tableau

1

:

Bandes spectrales d'acquisition de landsat ETM... .. . . os

Tableau

II

:

Caractéristiques spectrales des images SPOT (CCT)...... .. . . . .. . . 06

Tableau

III:

Répartition mensuelle et saisonnière des pluies au niveau de la wilaya de

Jijel (1999 à 2008)... 16

Tableau

1 V:

Répartition moyenne mensuelle des températures au niveau de la wilaya de

Jijel (1999 à 2008)... 17

Tableau V:

Répartition moyenne mensuelle des températures et des pluies au niveau de la

wilaya de Jijel de (1999 à 2008)... 18

Liste

des figures

Fig. 01:

Etapes de télédétection (CCT)... ... .. . .. . . ... . .. . . ... 03

Fig. 02:

Variation de la réflectance en fonction de la longueur d'onde... 08

Fig. 03:

propriétés optiques des feuilles (CCT)... 10

Fig.

04 :

Réflectance de l'eau en fonction de la teneur en chlorophylle... 14

Fig.OS:

Situation géographique de la forêt d'El Ancer (Google Earth)... ... . . . ... . . . .. . . ... 15

Fig.06:

Coordonnées géographiques de la zone d'étude (Google Earth)... 15

Fig.07:

Répartition saisonnière des précipitations de la wilaya de Jijel... 17

Fig. 08:

Diagramme ombrothermique de Gaussen pour la région de Jijel... 18

Fig.

09:

Image NDVI= (PIR-R)/ (PIR+R) pour la forêt d'El Ancer (panchromatique)... 28

Fig.10:

Variation des valeurs du NDVI... .. . .. ... . . . .. . . 28

Fig.11:

Transect dans l'image NDVI... ... . . .. .. . . .. . . 29

Fig.12:

Image NDVI couleur... 29

Fig.

13:

Composition en couleurs naturelles obtenue par superposition des bandes (3, 2, 1). 30

Fig.14:

Composition en fausses couleurs des bandes (4, 2, 3)... ... 30

Fig. 15:

Carte topographique de la forêt d'El Ancer (Echelle 1/50000)... .. 31

Liste des abréviations

Liste des abréviations

CAH:

Classification Ascendante Hiérarchique.

CCT:

Centre Canadien de Télédétection.

CM: Centres Mobiles.

CNES:

Centre National d'Etudes Spatiales.

E TM :

Enhanced Thématique Mapper.

FAO: Food and

Agriculture Organisation.

HRV: Haute résolution visible.

LAI

:

Leaf Area Index (Indice de Surface Foliaire).

MLA: Couche

Multi-Spectrale.

MMS: Multi Spectral Scanner.

NDVI

:

Indice de végétation par différence normalisée.

Nm:

Nanomètre (10-9) mètre.

ONM

:

Office National de Météorologie.

PIR

:

Proche infrarouge.

PLA

:

Couche Panchromatique.

PNDAR: Plans

National de Développement Agricole et Rural.

R:

Rouge.

RBV: Return Bearn Vidicom.

SGIIAR:

Système de Gestion Intégré de l'Information Agricole et Rurale.

SPOT: Système pour l'observation de

la Terre.

Tif: Taged image fich.

TM: Thematic Mapper.

UTM: Universal Transverse

Mercator.

W GS: Word Global Système.

µm: Micromètre

(10-6) mètre.

IDUOOUCOOD

Introduction

Grâce aux satellites d'observation de la Terre, nous disposons d'une source de données exceptionnelle pour l'étude du système terrestre. Les informations provenant de ces satellites

servent dans la solution de problèmes à caractère économique et social dans des domaines tels que

la sécurité alimentaire, la gestion des terres, la prévention des catastrophes, la gestion de l'agriculture et des pêcheries, l'évaluation des ressources forestières, la santé dans le monde, la

surveillance de l'environnement et la planification du développement (Alleng, 2000).

Les photographies aériennes et les satellites d'observation de la Terre sont deux outils utilisés en télédétection. Cela fait longtemps que les pays utilisent les données de la télédétection pour

surveiller et assurer la durabilité de ses forêts. Dans une aussi vaste application, la télédétection est

parfois le seul moyen d'obtenir des renseignements sur des lieux éloignés. La télédétection est utilisée dans de nombreux domaines de la foresterie, notamment pour les inventaires forestiers, la santé des forêts, les feux de friche, la chimie des forêts, la comptabilisation du carbone forestier et la cartographie de la couverture terrestre (Stéphanie, 2006).

La forêt est une société d'arbres d'une ou plusieurs espèces, en équilibre avec le milieu dans lequel elle croit (Bary et al, 1988). Les forêts dans le monde sont inégalement réparties ; elles se situent

surtout dans l'hémisphère boréal. Elles occupent un peu moins de 40 millions de km2 _(Guinard,

2005), Les forêts recouvrent un tiers de la surface terrestre. Ce sont des maillons essentiels de la

chaîne de la vie. Elles fournissent des matières premières, jouent un rôle vital dans la régulation des climats et du cycle de l'eau, et sont des écosystèmes les plus riches et utiles de la planète. Or, dans le monde, la dégradation de la forêt se poursuit à un rythme inquiétant.

Les forêts sont fortement exploitées, mais d'importants efforts sont consentis pour les conserver et les gérer de manière plus durable.

Tout ceci justifie notre étude et le choix de ce thème qui s'intitule: ' Cartographie des habitats de la forêt d'El Ancer (Y'/. Jijel) par analyse multi spectrale .

Nous allons donc analyser et interpréter des images satellitaires de type Landsat qui couvrent la

région par le logiciel BILKO, et estimer le NDVI (Indice de Végétation par Différence Normalisée)

pour évaluer l'état sanitaire de la végétation

Notre mémoire est organisé en trois chapitres :

Le chapitre 1 : qui se compose de deux parties ; la première est consacré à une présentation

générale de la notion de la télédétection et leurs étapes, les satellites et les capteurs d'observation de la végétation et classification des donnés de télédétection, et la deuxième est une description

générale d' originalités spectrales des végétaux, notion de signatures spectrale, Variabilité des réponses spectrales, Propriétés optiques des feuilles, de la végétation forestière, Indice de végétation par différence normalisée (NDVI) ,et Les propriétés optiques des sols et de l'eau .

1

Télédétection et propriétés optiques de

la

végétation

1-1 Notions de télédétection

1-1-1

Définition

Selon le CCT (Centre Canadien de Télédétection), La télédétection est la technique qui, par

l'acquisition d'images, permet d'obtenir de l'information sur la surface de la Terre sans contact direct avec celle-ci. La télédétection englobe tout le processus qui consiste à capter et à enregistrer

l'énergie d'un rayonnement électromagnétique émis ou réfléchi, à traiter et à analyser l'information,

pour ensuite mettre en application cette information.

Dans la plupart des cas, la télédétection implique une interaction entre l'énergie incidente et les cibles. (CCT). Cela inclut l'observation, l'analyse, l'interprétation et la gestion de l'environnement

à partir de mesures et d'images obtenues à l'aide de plates-formes aéroportées, spatiales, terrestres ou maritimes (Andréfouët et al., 2002).

1-1-2

Etapes de la télédétection

Le processus de télédétection (d'après le CCT) comporte les sept étapes suivantes :

1.

Source d'énergie ou

d'illumination

(A):

 l'origine de tout processus de télédétection

se trouve nécessairement une source d'énergie pour illuminer la cible.

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Fig. 01 :

Etapes de télédétection (CCT)

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2.

Rayonnement

et atmosphère (B):

Durant son parcours entre la source d'énergie et la

cible, le rayonnement interagit avec l'atmosphère. Une seconde interaction se produit lors du trajet entre la cible et le capteur.

Chapitre 1 Télédétection et propriétés optiques de la végétation

3.

Interaction

avec

la

cible (C):

Une fois parvenue à la cible, l'énergie interagit avec la

surface de celle-ci. La nature de cette interaction dépend des caractéristiques du rayonnement et des propriétés de la surface.

4.

Enregistrement

de l'énergie par le capteur (D):

Une fois l'énergie diffusée ou émise par la cible, elle doit être captée à distance (par un capteur qui n'est pas en contact avec la cible) pour être enfin enregistrée.

5.

Transmission, réception et

traitement

(E):

L'énergie enregistrée par le capteur est

transmise, souvent par des moyens électroniques, à une station de réception où l'information

est transformée en images (numériques ou photographiques).

6. Interprétation

et analyse (F):

Une interprétation visuelle et/ou numérique de l'image

traitée est ensuite nécessaire pour extraire l'information que l'on désire obtenir sur la cible.

7.

Application

(G):

La dernière étape du processus consiste à utiliser l'information extraite de

l'image pour mieux comprendre la cible (Davitian, 2003).

I-1-3

Satellites et capteurs

d'observation de la végétation

A.

Satellites

Landsat

Bien que plusieurs satellites météorologiques soient également utilisés pour la surveillance de la

surface de la terre, ceux-ci n'ont pas été conçus pour la cartographie détaillée de la surface terrestre.

Tous les satellites Landsat ont été placés en orbite héliosynchrone polaire.

tes trois premiers satellites (Landsat-1 à tandsat-3) se situaient à une altitude de 900km avec une

répétitivité de 18 jours, tandis que les derniers orbitent à une altitude approximative de 700km avec

une répétitivité de 16 jours.

Tous les satellites Landsat croisent l'équateur le matin pour profiter des conditions d'illumination

optimales (Erwan et Souiah, 2003).

Les satellites de la série Landsat portent plusieurs capteurs comme les systèmes de caméras RBV

(Return Bearn Vidicon), le système MSS (Multi Spectral Scanner), le TM (Thématic Mapper) et plus tard le ETM (Enhanced Thématic Mapper), chacun de ces capteurs a une fauchée de 185 km, avec une scène complète de 185km sur 185km.

Les capteurs des satellites américains Landsat ETM présente 8 bandes spectrales d'acquisition

comme représente le tableau (I).

Tableau

1:

les bandes spectrales d'acquisition de Landsat ETM (Ximenes et al., 2005).

Bandes Domaine spectral

(µm)

TMl 0.45-0.52 µm (bleu

TM2 0.52-0.60 µm (vert)

Application

Discrimination entre le sol et la végétation,

bathymétrie / cartographie côtière, identification des traites culturels et urbains

Cartographie de la végétation verte (mesure le

sommet de réflectance) ; et urbains.

TM3 0.63-0.69 µm (rouge) Discrimination entre les espèces des plantes a

TM4 0.76-0.90 µm (proche infrarouge) TM5 1.55-1.75 µm (IR de courte longueur d'onde) TM6 10.4-12.5 µm (IR thermique) TM7 2.08-2.35 µm (IR de courte longueur d'onde TM8 0.50-0.90 µm (panchromatique)

B.

Satellites SPOT

feuilles ou sans feuilles; (absorption déchlorophile);

identification des traites culturels et urbains.

Identification des types de végétation et de plantes

santé et contenue de la masse biologique ;

délimitation des étendues d'eau, humidité dans le sol.

Sensible a l'humidité dans le sol et les plantes ;

discrimination entre la neige et les nuages.

Discrimination du stress de la végétation et de

l'humidité dans le sol relié an rayonnement thermique : cartographie thermique.

Discrimination entre les minéraux et les types de roches; sensibles au taux d'humidité dans la végétation

Le système SPOT (Système pour l'observation de la Terre) est une série de satellites d'observation de la terre qui ont été conçus et lancés par le Centre National d'Études Spatiales (CNES) de la

France avec l'aide de la Belgique et de la Suède. Le SPOT-1 a été lancé en 1986, et a été suivi

d'autres satellites lancés tous les trois ou quatre ans. Tous les satellites sont en orbite héliosynchrone

Chapitre 1 Télédétection et propriétés optiques de la végétation

polaire à une altitude de 830 km, ce qui produit une répétitivité de 26 jours. Ils croisent l'équateur vers 10h30 heure solaire locale.

Tous les satellites SPOT ont deux capteurs multi bandes HRV (haute résolution visible).

Chaque HRV peut capter en mode panchromatique (une seule bande) et offre une excellente limite de résolution spatiale delO m. Ils peuvent aussi capter en mode multi bande (MLA) (trois bandes) qui offre une résolution spatiale de 20m. La fauchée pour les deux modes est de 60 km à partir du nadir. Le tableau suivant décrit les caractéristiques spectrales des images SPOT (CCT).

Tableau II :

les caractéristiques spectrales des images SPOT (CCT).

Mode/bande

Panchromatique (PLA) Moiti spectrale (MLA) Bande 1

Bande2 Bande3

Domaine spectral (microns)

0,51 - 0,73 (bleu-vert-rouge)

0,50 - 0,59 (vert) 0,61 - 0,68 (rouge)

0, 79 - 0,89 (proche infrarouge)

1-1-4 classification des donnés de télédétection

Classer des données satellitaires, c'est regrouper les unités primaires qui les composent (les pixels) en un nombre donné de catégories thématiquement connues ou spectralement homogènes. Les

procédures de classification permettent la confection de carte thématique. Elles sont appelées nom supervisées si le traitement ne tient compte que des données numériques de l'image. Elles sont supervisées, si le traitement associe données numériques et observation au sol.

A. Les classifications non supervisées

La recherche des classes ne tient compte que des données de l'image. Chaque individu (ou pixel) est caractérisé par un nombre de mesures égal au nombre de canaux retenus dans la classification. Retenir le mode non supervisé c'est classer l'image en appliquant des algorithmes qui utilise le critère de distance entre pixels. Deux méthodes sont généralement utilisées : la classification ascendante hiérarchique (CAH) et classification autour de centres mobiles (CM) (Erwan et Souiah, 2003).

B. Les classifications supervisées

Une classification supervisée s'appuie sur des références de terrain. Le recueil des informations au sol se fait selon l'objectif assigné à l'étude. Les parcelles échantillon du terrain doivent balayer l'ensemble des thèmes se référant à l'étude même si le résultat final ne permet pas d'identifier l'ensemble des postes de la nomenclature terrain. C'est l'une des limites de la télédétection. Le

principe est le suivant :

./ On délimite des polygones sur l'image, un attribut thématique et une couleur sont affectés à

chacun d'eux (eau, urbain, culture, sols nus, bois, etc.). La relation« thème-classes spectrales » est une condition nécessaire. Elle est la clef de la classification supervisée .

./ Sur l'échantillon des pixels renseignés thématiquement, on effectue une étude statistique et

une première évaluation de la séparabilité des postes initialement retenus. Le problème est de cerner les pixels qui risquent d'avoir une double appartenance aux thèmes retenus ou sont non classés. L'idéal est qu'aucun pixel ne change de classe thématique, une situation

rarement atteinte. S'il y a peu de risque de migration de pixels (d'un thème à un autre), la classification aura toutes les chances de réussir et on pourra la lancer sur l'ensemble de l'image à condition que les références du terrain soient suffisamment représentatives

(Stéphanie, 2006).

1-2 Originalités

spectrales

des végétaux

Les propriétés optiques des couverts végétaux dépendent à la fois de celles des plantes qui les composent, de leur arrangement spatial, ainsi que celle des sols sous-jacents. La connaissance des propriétés optiques des feuilles et de celles des couverts végétaux, est nécessaire aussi pour analyser la pénétration de la lumière, pour déterminer la photosynthèse d'un couvert, ainsi que pour en déterminer les échanges énergétiques ou interpréter des données de satellites de télédétection, c'est pourquoi on analysera successivement dans ce paragraphe les propriétés optiques des feuilles, celles des sols et celles des couverts.(Guyot, 1999 ).

1-2-1 Notion de

signatures spectrales

Pour chaque objet observé dans le spectre électromagnétique à la surface de la terre, la valeur de réflectance correspond au rapport de l'intensité du rayonnement réfléchi au rayonnement incident d'une surface en%. Cette valeur varie en fonction de la longueur d'onde. Il est ainsi possible d'obtenir une courbe de réflectance en fonction des longueurs d'ondes dont l'allure générale constitue la signature spectrale de l'objet tel que le montre la figure suivante :

Chapitre 1 Télédétection et propriétés optiques de la végétation p <%) 70 -60 -50 _, 40-' ' I I ' I ' I \ \ \ '... I f · .. = ' ·. 1 : 1 : ] (1 -j I : \ '.. .·· · Soja vert à 1naturîté

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Fig. 02:

Variation de la réflectance en fonction de la longueur d'onde (Bonn et Rochon, 1993).

1

-2-2 Variabilité des

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De nombreux facteurs sont cependant susceptibles d'influer sur la réponse spectrale des couverts

végétaux. Ils interviennent à différentes échelles, celle des organes végétaux, celle des plantes et

celle des peuplements. (Devineau, 1990).

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Les principaux facteurs de variabilité sont les suivants :

- Structure anatomique des limbes: nombre des assises cellulaires, épaisseur de la cuticule, présence

de poils, ...

- Teneur en eau: sensibilité surtout du moyen infrarouge.

- Etat physiologique et phytosanitaire, déficience minérale, attaque parasitaire.

- Coloration

- Age: les propriétés optiques des feuilles sont assez stables pendant toute leur vie sauf à l'état

juvénile et à la sénescence.

Pendant la sénescence l'accroissement de la réflectance et de la transmittance dans le rouge est

marqué à cause de la disparition rapide des pigments chlorophylliens.

Dans le proche infrarouge la réflectance évolue seulement lorsque la structure foliaire est désorganisée par le dessèchement.

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Architecture des plantes, inclinaison des feuilles (fonction de distribution de l'inclinaison des

feuilles) .

./ Organisation spatiale du couvert

L'effet de l'orientation des rangs d'une culture par rapport à l'orientation du soleil est, par exemple, plus marqué dans le visible que dans le proche infrarouge .

./ Distribution en classes d'âge des feuilles

Pour un couvert composé d'un mélange de matériel sec et de matériel vert, le PIR est le meilleur indicateur de LAI (Indice de Surface Foliaire) total. Cela est dû à la sensibilité différente du rouge et du PIR à la sénescence .

./ Effet de productivité

L'abondance de la chlorophylle dans une feuille dépend de l'équilibre qui s'établit entre sa vitesse de formation et sa vitesse de disparition.

Pendant la période de croissance la vitesse de formation l'emporte largement. Pendant les phases

d'active croissance (forte productivité) la teneur en chlorophylle est augmentée et, par conséquent, l'absorption dans le visible l'est aussi .

./ Ombres

Leur composition spectrale résulte de la transmission des radiations au travers des feuilles. Les

ombres des végétaux sont ainsi très sombres dans le visible, mais plus "claires" dans le PIR . ./ Densité du couvert

La réflectance dans le rouge est sensible aux variations du couvert végétal pour les faibles LAI

(Indice de Surface Foliaire). Un plateau est cependant assez rapidement atteint car les effets d'ombre sont importants à cette longueur d'onde pour laquelle la transmittance du feuillage est faible.

La réflectance dans le proche infrarouge, où la transmittance du feuillage est plus grande, est sensible aux variations d'une gamme plus étendue de LAI (effets d'ombre atténués).

b-Interférences

sol -

végétation

Lorsque la végétation est peu couvrante la réponse spectrale des peuplements est affectée par la

réflectance de la surface des sols.

Dans le cas de sols sombres la réflectance dans le rouge est en effet très peu sensible aux

variations des faibles valeurs de LAI. Dans le proche infrarouge, lorsque le LAI ou le recouvrement sont faibles, l'effet du sol est cependant nettement perceptible, surtout lorsque le substrat est clair.

c-Phénologie

Une conséquence de la variabilité des réponses spectrales en fonction de la structure du couvert est la variation de la réflectance d'un même peuplement végétal au cours du temps, notamment avec les saisons, suivant les différents stades phénologiques.

Facteurs externes au couvert

-Angle solaire

Variation de l'importance des phénomènes d'ombre au cours de la journée

Chapitre 1 Télédétection et propriétés optiques de la végétation

-Angle de visée

La variation dépend de la longueur d'onde considérée (variation de la proportion de sol nu, d'ombre).

-Taille de la surface visée

-Composition de l'atmosphère: teneur en eau de l'atmosphère (absorption de l'infrarouge), aérosols, ... influent sur les mesures prises par les satellites.

1-2-3 Propriétés

optiques

des feuilles

Les feuilles sont les principales surfaces diffusant et absorbant la lumière dans un couvert végétal.

L'atténuation de la lumière à l'intérieur d'une feuille résulte de phénomènes complexes liés à sa composition biochimique et à sa structure anatomique alors que l'épiderme détermine surtout la réflectance bidirectionnelle (la réflectance bidirectionnelle est une expression qui met en relation la réflexion par la surface d'une cible avec la réflexion par une surface lambertienne qui serait

observée à l'emplacement de la cible. D'une manière générale, cette réflectance varie en fonction de la direction du soleil et de la direction d'observation de la cible. Dans le cas d'une surface

lambertienne, cette réflectance ne varie pas) (Ximenes et al., 2005), (Bousquet, 2007), (Valette, 2001).

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Visible 400-700 nm: Dans le visible, les propriétés optiques des feuilles sont fortement conditionnées par la pigmentation foliaire, xanthophylle, carotène, anthocyanes, et tout particulièrement les chlorophylles a et b (Guyot, 1989). On distingue deux bandes de faible réflectance et de forte absorption, dans le bleu (450 nm) et dans le rouge (670 nm, canal XS2

SPOI), provoquées par les chlorophylles a et b. Entre ces deux bandes, se situe un pic de réflectance autour de 550 nm (vert -jaune, Canal XSJ SPOI).

Proche Infrarouge 700-1300 nm: Oans le proche infrarouge, les propriétés optiques sont Affectées par la structure interne de la feuille. On observe une faible absorption et des fortes

Réflectance et transmittance. Pour cette bande, les pigments foliaires et la cellulose, qui constituent les parois cellulaires, sont transparents et induisent une faible absorption (10% maximum). La réflectance et la transmittance sont pratiquement similaires. La réflectance (50% maximum) atteint un plateau dont le niveau est lié à la structure anatomique des feuilles. Celui-ci est d'autant plus élevé que les feuilles présentent une structure cellulaire irrégulière, une composition hétérogène et un nombre d'assises cellulaire important.

Infrarouge moyen 1300-2500 nm: Dans la bande infrarouge moyenne, on distingue

essentiellement les bandes d'absorption de l'eau, centrées sur 1450 nm, 1950 nm et 2500 nm. Les pics de réflectance sont à 1650 nm et 2200 nm (canaux 5 et 7 du satellite Landsat ETM).

1-2-4 Propriétés

optiques

de la végétation forestière

Les végétaux ont une réflectance caractéristique dans le visible et l'infrarouge. C'est l'activité chlorophyllienne qui en est responsable. En effet, le rayonnement solaire sur du couvert végétal

subit une importante absorption dans le visible (entre 04 µm et 07 µm). C'est la photosynthèse qui en est responsable: la plante a besoin de cette énergie pour la synthèse des matières organiques.

C'est dans le bleu et le rouge que l'on note les plus fortes absorptions, la couleur verte de la végétation que l'œil humain perçoit en est la conséquence directe. Dans le PIR (0.8 à 1.5 µm), les végétaux ont une réflectance plus importante car l'énergie absorbée par la feuille et très faible. La différance entre les valeurs de réflectance dans le visible et le PIR ont amené les chercheurs à

proposer les indices pour mieux identifier les espaces végétalistes par des indices de végétation.

Dans le PIR, ce sont les caractéristiques internes du végétal qui influent sur le signal perçu et permettent une éventuelle identification. Dans l'infrarouge moyen (1.3 à 2.5 µm). C'est la teneur en eau des végétaux qui ressort du signal capté.

11

faut aussi relever que le signal dans le visible est dépendant de l'état du végétal (sec ou vert atteint de maladie ou non). Un végétal chlorophyllien a une réflectance plus faible qu'un végétal sénescent ou desséché. Les maladies, qui perturbent la fonction de synthèse de végétaux, sont détectables dans les canaux du visible. Mais il faut que l'épidémie soit suffisamment important

(Erwan et Souiah, 2003).

1-2-5 Indice de végétation par différence normalisée (NDVI)

Calculé à partir de l'écart entre le PIR(XS3) et le rouge (XS2) pour les images SPOT, cet indice informe sur le couvert végétal si ce dernier couvre suffisamment le sol. Le rayonnement solaire sur le végétal subit une importance absorption dans le visible (entre 0,4 et 0,7 µm) car la plante a besoin

Chapitre 1 Télédétection et propriétés optiques de la végétation

de cette énergie pour la synthèse des matières organiques.par contre dans le PIR (0,8 à 1,5 µm) la

réflectance est plus importante car l'énergie absorbée par la feuille est très faible (Erwan et Souiah,

2003).

L'indice de végétation normalisé (NDVI) est le rapport entre la différence entre le PIR-R et PIR+R

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S'agissant de valeurs faibles, le calcul et l'affichage, en choisissant l'option réels simples à 32 bits,

permettent une interprétation plus aisée (Golay et Caloz, 2007).

1-3

Les

propriétés

optiques

des

sols

D'après (Jacquemoud, 1993), (Escadafal, 1990) les propriétés optiques des sols dépendent des

propriétés spectrales intrinsèques des matériaux pédologiques (minéraux, matière organique, eau),

de la taille des agrégats et de la géométrie de mesure (angles solaire et de visée). Elles sont susceptibles de varier très rapidement dans l'espace et dans le temps pour certaines d'entre elles. Les propriétés spectrales des sols ont été beaucoup étudiées en laboratoire sur des poudres minérales et en milieu naturel sur des roches ou des sols variés.

Les principaux constituants du sol affectant la réflectance sont: les minéraux (argiles, oxydes et

hydroxydes de fer, carbonates, sulfates ... ), la matière organique (humus et substances non

humiques), l'eau et l'air qui forment des milieux extrêmement variés dont les propriétés optiques sont en conséquence presque infinies.

Le rayonnement solaire qui arrive sur un sol ne rencontre généralement pas une surface plate et

lisse mais une surface rugueuse et irrégulière. D'après (Picard, 2002) La rugosité de surface est le

premier facteur influençant la réponse d'un sol nu. Comme pour les couverts végétaux, les sols

rugueux peuvent présenter un phénomène de rétrodiffusion important.

Les facteurs influençant la réflectance des

sols

La réflectance des sols est une courbe uniformément croissante de 400 à 1450 nm. Elle se

distingue très bien de la réflectance des végétaux chlorophylliens : dans le visible, les valeurs sont

habituellement plus élevées que celles de la végétation et plus particulièrement autour de la bande

675 nm tandis qu'elles sont le plus souvent plus faibles dans le proche infrarouge.

Dans l'infrarouge moyen, il existe deux bandes principales d'absorption centrées sur 1400 nm et

1900 nm qui correspondent à l'absorption de l'eau.

Plusieurs facteurs influent sur la réflectance des sols :

• les états de surface ou rugosité : la rugosité modifie la réflectance en fonction de la plus ou moins

grande quantité d'ombre saisie par le capteur. Plus une surface est rugueuse, plus sa réflectance sera

faible.

• Les composants physico-chimiques tels la matière organique, le calcaire, le fer, la teneur en eau, la

granulométrie, les sels qui augmentent ou diminuent la réflectance des sols. La matière organique,

le fer, la teneur en eau diminuent

la

réflectance dans le visible et l'infrarouge au contraire du

calcaire et de certains sels qui l'augmenteront. La composition granulométrique déterminera la capacité de rétention d'eau du sol (les particules fines retiennent mieux l'eau que les grosses) et par

la même la plus ou moins grande réflectance des sols (Ximenes et al., 2005)

1-4 Les propriétés

optiques

d'eau libre

Atteignant une surface d'eau libre, une grande partie du rayonnement incident est réfléchie d'une manière spéculaire comme sur un miroir et ceci dans toutes les longueurs d'onde du spectre visible

et infrarouge proche et moyen. La partie absorbée est rapidement atténuée dans le volume suite aux

phénomènes de diffusion et d'absorption. Sur les images de télédétection, les surfaces d'eau

apparaissent dans des teintes sombres et se comportent comme si elles étaient des corps noirs qui

absorbent tout le rayonnement qu'ils reçoivent. La réflectance des surfaces d'eau libre dépendent

bien évidement de la concentration des substances dissoutes et en suspension. D'une manière

générale, la réflectance des surfaces d'eau libre décroît rapidement du visible à l'infrarouge. On

peut admettre qu'elle est de quelques% dans le visible et pratiquement nulle dans l'infrarouge

proche et moyen. (Soudani, 2007).

Ainsi, l'eau paraît généralement bleue ou bleu-vert car elle réfléchit davantage les petites longueurs d'onde, elle paraît encore plus foncée si elle est observée sous les longueurs d'onde du

rouge ou du proche infrarouge. Lorsque les couches supérieures de l'eau contiennent des sédiments

en suspension, la transmission diminue, la réflexion augmente et l'eau paraît plus brillante. La

couleur de l'eau se déplacera légèrement vers les plus grandes longueurs d'onde. Nous confondons

parfois l'eau qui contient des sédiments en suspension avec l'eau peu profonde et claire, car ces deux phénomènes paraissent très semblables. La chlorophylle dans les algues absorbe plus de bleu et

réfléchit plus de vert.

L'eau paraît donc plus verte quand elle contient des algues. L'état de la surface de l'eau (rugueuse,

lisse, vagues, débris flottants, etc.) peut aussi susciter des problèmes dans l'interprétation à cause de

la réflexion spéculaire et des autres influences sur la couleur et la brillance.

Par exemple, l'eau et la végétation peuvent avoir une signature spectrale similaire aux longueurs

d'onde visibles, mais sont presque toujours différenciables dans l'infrarouge. Les signatures

spectrales peuvent être très variables pour la même sorte de cible et peuvent aussi varier dans le

temps et dans l'espace. Pour interpréter correctement l'interaction du rayonnement

électromagnétique avec la surface, il est important de savoir où regarder dans le spectre et de

comprendre les facteurs qui influencent la signature spectrale de la cible (CCT).

Chapitre 1 Télédétection et propriétés optiques de la végétation

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II Matériel et Méthodes

11-1 Présentation de la zone d'étude

11-1-1 Localisation géographique

Matériel et méthode

La localité d'El Ancer est située à l'Est du chef lieu de la wilaya de Jijel à une trentaine de

kilomètres, limitée au Nord par la commune de Beni Belaid, au Sud par la commune de Belhadef, à

l'Ouest par la commune de Djamaa Beni Habibi et enfin à l'Est par celle d'El Milia (Fig.OS et 06).

Fig.05 :

Situation géographique de la forêt d'El Ancer (Google Earth).

Comme le montre la figure suivante, la zone d'étude est limitée par les latitudes 36° 47' et 37° 48'

Nord et par les longitudes 7° 10' et 8° 11' Est.et couvre une superficie de 61,92 km2.

Fig.06:

Coordonnées géographiques de la zone d'étude (Google Earth).

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La forêt d'El Ancer est formée d'une subéraie caractérisé par un sous bois très diversifié, parmi les espèces rencontrées nous citons :

Le myrte (Myrtus communis), le lentisque (Pistacia lentiscus), la lavande (Lavandula stoechas),

Diss (Ampelodesma mauritanica), Calycotome (Calycotome spinosa). On y rencontre aussi

quelques espèces ripisylves : le peuplier blanc (Populus alba), peuplier noir (Populus nigra) et

laurier noble (Laurus nobilis).

Notant aussi que la forêt est traversée par l'Oued El Kabîr (Constatation sur terrain).

11-1-2 Climatologie

11-1-2-1 Climat général

A partir des données de précipitations et de températures fournies par l'Office National de

Météorologie pour la station de Jijel, on a pu réaliser une analyse climatique, sur une période de dix

ans allant de 1999 jusqu'à 2008.

11-1-2-2 Les précipitations

Tableau III:

Répartition mensuelle et saisonnière des pluies au niveau de la wilaya de

Jijel (1999 à 2008). ~

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P:Les précipitations en millimètre (mm) (Source: ONM Jijel, 2008

Ce tableau met en évidence que la saison la plus humide est l'hiver avec une valeur (454,52 mm) de

précipitation saisonnière. Par contre la saison la plus sèche est l'été avec une valeur de (30,84 mm).

Chapitre II _{Matériel et méthode} 500 450 400 E E 3:,0 V1 _{300 -1} s:: .2 _{250 ~-}/

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(Source : OMN Jijel, 2008).

On remarque que la valeur maximale de la température est enregistrée au mois d'août (31. 81

°

C)

et la valeur minimale au mois de Janvier (6.21° C). La valeur moyenne annuelle est de l'ordre de

(18 °C) au mois de mai.

11-1-2-4

Synthèse climatique

Diagramme Ombrothermique de Gaussen

Pour avoir une idée sur le caractère des saisons dans la région nous avons établi le diagramme

Ombrothermique de Gaussen pour la station de Jijel. L'intersection des deux courbes de

précipitation et de température, montre une période sèche, qui s'étend du mois de (mai) au mois de (septembre), et une saison humide qui s'étend sur le reste de l'année

Tableau V:

Répartition moyenne mensuelle des températures et des pluies au niveau de la wilaya de Jijel de (1999 à 2008).

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(Source : OMN Jijel, 2008).

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Fig.

08:

Diagramme ombrothermique de Gaussen pour la région de Jijel.

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118]

Chapitre Il _{Matériel et méthode}

11-2 Matériel

Pour la reconnaissance de l'état sanitaire d'un écosystème forestier par des méthodes optiques il est indispensable de pouvoir disposer d'images satellitaires les mieux adaptées au but poursuivi ainsi que de logiciels cohérents qui permettent de répondre aux principales questions posés dans le but d'atteindre cet objectif

11-2-1 Images satellitaires utilisées

11-2-1-1 Origine et

type d'images satellitaires

Le Système de Gestion Intégré de ! 'Information Agricole et Rurale (SGIIAR) est un organisme

financée par la coopération italienne et le Ministère de l' Agriculture et du développement rural de

l'Algérie, visant le développement agricole et rurale au niveau national. Activité entreprise par le

gouvernement algérien à travers le Plans National de Développement Agricole et Rural (PNDAR),

lancé au mois de septembre 2000.

Grâce au Service d'accès à l'information géospatiale de la F.A. 0 (SGIIAR) basé a Alger, nous

avons pu disposer gratuitement d'images satellitaires de type Landsat qui a été téléchargées a partir

du site www.SGilAR.org.

Ces images sont fournies par Landsat ETM, elles sont disponibles dans plusieurs bandes

spectrales, il fallait donc sélectionner les bandes ayant une forte dynamique pour le phénomène que

l'on veut détecter, pour cela on a choisi les bandes spectrales du bleu, vert, proche infrarouge et

rouge.

Les images Landsat dont on dispose couvrent la zone UTM32 et possèdent une résolution de 28,5

m, ce qui permet une précision satisfaisante. Elles sont géoréférencées selon le système de

projection WGS84-UTM. L'acquisition est faite entre (2000-2001), les images récentes ne sont pas disponibles au niveau du site.

11-2-1-2 Procédure d'acquisition des images satellitaires

Les images satellitaires sont obtenues sous forme de fichiers compressés. Une image Landsat,

même décompressés est un fichier volumineux qui fait entre 20 et 31 MB.

Après avoir été téléchargées, les images sont mises dans un répertoire du micro- ordinateur, elles

sont par la suite décompressés à l'aide du logiciel de décompression (7 - zip) ; elles deviennent par

conséquent de plus on plus volumineuses.

Les images Landsat sont alors au format . Tif, ce format peut être traité directement ou après

transformation en format .dat, par l'intermédiaire d'un logiciel spécialisé d'analyse et de traitement

des images satellitaires.

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Les formats de fichiers

Une fois l'image numérisée, il est possible de l'enregistrer sous différents formats. Ces formats se

distinguent par :

_ Le type de compression

Le nombre maximum de couleurs

_La taille maximum de l'image

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BMP

Un fichier BMP est un fichier bitmap, les pixels sont stockés sous forme de tableau de points

(Cordellier, 2005). Ce dernier contient les informations de géo-référencement et doit donc toujours

accompagner le fichier d'image (De Sousa, 2005) •

./ TIFF

Format indépendant de tout système permettant de prendre en charge des images de très grande

taille. Généralement utilisé par les scanners (De Sousa, 2005).

11-2-2 Le logiciel UNESCO Bilko

Les traitements et les analyses des images couvrant la zone d'étude ont été effectués, pour la majorité, par le logiciel Bilko est un simple outil d'analyse d'images qui possède des fonctions complémentaires permettant le calcul des différents indices de végétations ainsi que la coloration des images en utilisant des palettes. C'est un logiciel qui permet de traiter les données par les

techniques de traitement de l'image et d'afficher les images en différents formats (Atkinso, 2006).

11-3 Méthode d'analyse des images landsat

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Après téléchargement des images Landsat ETM, on les sauvegarde dans un répertoire du

micro-ordinateur, on les décompresse ensuite par le logiciel de décompression (7-zip).

1. Dans le Bilko, on clique sur file ensuite sur open.

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2. Sélectionner les bandes 3 et 4 ; on clique sur ouvrir.

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4. Les bandes 3 et 4 apparaissent sur l'écran.

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6. Une fenêtre avec les images connectées apparait sur l'écran.

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7. Cliquer sur file> open> sélectionner convert-to-reflectence.frm et cliquer sur ouvrir

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EHH..::ICt r- Apply Minimi;;;:o

Pour transformer les valeurs entre 0 et 1.

~~ t ·.;~... Coti'Gl11~ •'••flde··: Hel:: 1.;;lli!I ... S f

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Chapitre II

8. Cliquer sur Edit> puis copy> past.

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9. Apparait deux images 1 et2.

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Matériel et méthode

10. Cliquer sur Image ensuite sur connecter> sélectionner les images 1 et 2> stacked >OK .

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11. Une fenêtre avec les images connectées apparait sur lécran.

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12. Pour calculer le NDVI on clique sur file> open; on sélectionne le programme informatique (NDVl.frm) qui permet de calculer le NDVI ; puis on clique sur ouvrir.

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J1rviA.::.as ft.r1',p:-d .. t-;-rt.~-=>C.b11-.. hc:rt:i~~ ,...,-i - -1 f:;:;. EMtraot: '";;;. A p pl.Y r Minil'nlz:,..

13. Une fenêtre apparait, NDVI. Frm.

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124]

Chapitre II Matériel et méthode

14. Pour exécuter ce programme, on clique sur copy et ensuit puis sur l'image stak et ensuit sur

past. L'image ND VI apparait sur l'écran.

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15. Pour obtenir l'histogramme et le transect NDVI, on clique, new> histogramme ou transect

document et ensuite sur OK.

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C.oncel

Help

16. On clique sur le bouton droit >names pour renommer (X, Y) et la courbe, ensuite cliquer sur

OK.

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1 7. Le transect du ND VI apparait sur lécran.

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18. Pour faire une composition colorée a partir des bandes (3, 2, 1) d'une part et (4, 2, 3) d'autre

par, on suit les mêmes étapes de calcul du NDVIjusqu'à l'obtention d'un stack des images (3, 2, 1)

puis on clique sur image> composite, l'image de composition colorée des bandes (3, 2, 1)

apparaît.

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On suit les mêmes étapes pour obtenir une composition fausse couleur pour les bandes (4, 2,3)

apparait.

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