Caractérisation optique de la végétation active de la forêt d'EI Ancer(WJijel)

(1)

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REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE

MINISTERE DE L'EN~EIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE

Université de Jijel

Faculté des Sciences

Département d'Ecologie &

Environnement

Mémoire de fin d 'Etude

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En vue de l'obtention du diplôme d'ingénieur d'Etat en Ecologie végétale et

environnement

Option : P.cosystèmes Pore$

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~me/{(.:;\-:,

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· Caractérisation optique dè

:

9étation

active de la forêt d'EI Ancer(WJijel)

Jury:

Président : Mr krika A.

Examinateur : Mr Sebti M

.

Encadreur : Mr

Boudjelal F.

Présenté Par : Melle Dib Lei/a.

(2)

Remerciements

Tout d'abord nous remercions dieu le tout puissant de nous avoir donné la force, la patience et

le courage pour accomplir ce travail. Nos vifs remerciements et gratitudes à notre encadreur Mr Boudjelal de nous avoir confiée ce sujet diriger son élaboration jusqu'au bout, et nous la remercions pour ces précieux conseils, ses

encouragements et sa disponibilité permanente. Nous remercions vont également a Mr Sebti et Mr Krika pour avoir honoré en acceptant de juger ce manuscrit.

En fin, je remercie toute personne ayant contribué, de prés ou de loin, directement ou indirectement,à faire paraître ce travail.

(3)

Liste des abréviations :

• CCT: Centre Canadien de Télédétection. • D.G.F : direction générale des forêt. • ETM : Enhanced Ttematique Mapper • FAO: food and agriculture organisation. • HRV: haut résolution visible.

• PIR: proche infrarouge. o IR: infrarouge.

• MIR: moyen infrarouge.

• MNT: Modèle Numérique de la Tene.

• NDVI: Normalised Différentia! Vegetation Index. • nm: nanomètre.

• O.N.M: Office National de Météorologie.

Liste des abréviations :

• SGIIAR: système de gestion Intégré de l'Information Agricole et Rurale. • Spot: satellite pour l'observation de la tene.

• TM: thematic mapper

• UTM: Universal Transverse Mercator. • WGS 84: Ward Global System. o µm : micromètre.

(4)

Liste des figures : ~~~~~~~~~~m~-~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~...,~~~--~~ .... ~~~~--~

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figures :

FigureOl: propriétés optiques des feuilles (cet).

FigureO 2: Réflectance et Transmittance selon le modèle PROSPECT de Jacquemont et Baret ( 1990)

Figure 03: Réflectance et Transmittance selon le modèle LIBERTY pour les aiguilles de Conifères (Dawson et al, (1998).

Figure 04: propriétés optiques des différents éléments d'un sapin (Abies alba). Figure 05: courbe de réflectances d'un sol en fonction de sa teneur en eau (CCT). Figure 06: Droite mettant en relation le proche l'infrarouge et le rouge d'un sol nu.

Figure 07: représentation schématique du sens de l'évolution de la réflectances d'un couvert Végétal au cours de la phase active de croissance et de la sénescence.

Figure08: situation géographique de la forêt d'El Ancer ((Google Earth). Figure09: coordonnées géographique de la zone d'étude (Google Earth).

FigurelO: Diagramme ombrothermigue de Gaussen pour la région de Jijel (1998-2007). Figurel 1: Image représentant Ja forêt d' El Ancer en bande 1.

Figure12: Histogramme représentatif de la forêt d'El Ancer en bande 1. Figure l3:Transect dans la forêt d'EI Ancer (bande J ).

Figure 14: Valeurs numérique du Transect (bande J ).

Figure15: Image représentant la forêt d'El_Ancer en bande 2.

Figure16: Histogramme représentatif de la forêt d'El Ancer en bande2. Figurel 7:Transect dans la forêt d'El Ancer (bande2).

Figure18: Valeurs nw11érique du Transect (bande2).

Figure19: Image représentant la forêt d' El Ancer en bande 3.

Figure20: Histogramme représentatif de la forêt d'EI Ancer en bande 3 Figure21:Transect dans la forêt d'El A.ncer (bande3).

Figure22: Valeurs numérique du Transect (bande3).

Figure23: Image représentant la forêt d'El Ancer en bande 4.

Figurc24: Histob'Tamme représentatif de la forêt d'El Ancer en bande4 Figure 25:Transect dans la forêt d'El Ancer (bande4 ).

Figure26: Valems nwnérique du Transect (bande4 ). Figure 27: Carte thématique de la végétation.

(5)

Figure29: Image NDYJ (PLR-R)/(PlR+R) pour la foret ci.El Ancer. Figure30: Transect dans J'image NDYI.

Figure31 : Valeur numérique du Transect NDVI. Figure32: La composition colorée entre (1, 2,3). Figure33 : La composition colorée entre (2, 3,4 ).

Liste des figures :

(6)

Liste des tableau...\ :

Liste de

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Tableau I : les bandes spectrales d'acquisition de landsat ETM.

Tableau II : moyenne mensuelles des précipitations (O.N.M ; période 1998 -2007).

Tableau Ill: Les températures moyennes mensuelles calculées sur w1e période de dix ans

(7)

Sonvnaire :

S

ommaire

Introduction ... 01

Chapitre I : synthèse bibliographique Propriétés optiques de la végétation, des sols et de l'eau et les capteurs et bandes spectrales d'acquisition 1- Propriétés optiques de la végétation de sol et l'eau et les capteurs et bandes spectrales d'acquisition. 21 l _{- -propnetes}., _{optiques e a vegetat10n iorest1ere ...}. d 1 ' ' . ç ., _._...._.._..._._._...._._...._.._..._._.._..._._..._._.._..._.._.₀₂

I-1-1-Propriétés optiques des feuilles . . . 03

I-1-2- Propriétés optiques des parties corticales : . . . 06

I-~-')p ropnetes optiques u so . . ., ' . d 1 . . . 07

1-3-Propriétés optiques et télédétection des couver1s végétaux... . . 08

I-4- Propriétés optiques des surfaces d'eau libre ... 09

I-5-Quelles sont les bandes spectrales Landsat. ... 10 ·

1-5-1-définition... . . 1

o

I-5-2-Les capteurs et bandes spectrales d'acquisition... ... 1

o

Chapitre II: Matériel et Méthodes ll-1-Présentation de la zone d'étude... 12

II-1-1- localisation g~ographique ... ··: ... ... ... 12

II-1-2-climatologie... .. . ... ... ... ... ... ... ... ... ... .. . ... .. . .. . ... ... ... ... ... . .. .. . ... ... . .. ... ... ... ... i3

II-1-2-1-climat général ... ... ··· 13

II-1-2-2- les précipitations ... 13

11-1-2-3- les températures ... : ... ··· 13 II-1-2-4-le diagramme ombrothermique de Gaussen... ... .. . . .. ... ... . .. ... ... ... . .. ... ... ... .. . ... 14

II-2 - Matériel... 15

II-2-1- Image satellitaires utilisées... ... 15 II-2-1-1- Origine et type d'images satellitaires ... 15

(8)

Sommaire:

11-2-1-2-procédure d'acquisition des images satellitaires... ... ... ... ... ... ... . .. ... ... ... ... ... .. 15

ll-2-2-les logiciels... 16

II-2-2-1- Spot2titus ... i 6 II-2-2-2- Titus2... .. . . .. . . .. . . .. .. . . .. . .. . .. . . .. ... . . ... . . . ... . . . ... ... ... . .. ... .. . ... . . 16

II-2-2-3-Modul d'importation... 17

II-2-2-4- Unesco bilko.... .. . . . ... .. . ... . . . ... . . . .. . . .. . . .. . . .. ... ... . . . 17

II-3-Méthode d'analyse des images Landsat ... ... 18

Chapitre III : Résultats et discussion... . . 29

1- La réflectance dans la bandel (bleu) ... ... 29

III-2 -La réflectance dans la bande2 (vert) ... 31

III-3-La réflectance dans la bande3 (rouge)... 33

III-4- La réflectance dans la bande3 (Infrarouge)... ... 35

III-5- Classification monocanale de la bande 4 (Infrarouge)... 37 III-6 -Calcul de !'Indice de la Végétation par Différence Normalisée (NDVI)... .. . . .. .. . 38

III-7-La composition colorée ... 40

Conclusion générale ... 42 Références bibliographiques.

(9)

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(10)

Introduction

Introduction

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----A l'écheUe du gJobe, l~forêt couvre _1_2% des terres émergées-s0it 42 millions de K.rn2

(Becher et al ., 1981).-:.. _ _ _

Dans chaque région, la forêt est l'écosystème le plus complexe, le plus stable et le plus durable du tapis végétal (Albert, 1984).

Selon (D.G. F) la forêt est à la fois un manteau protecteur des sols, une éponge régulant le débit des sources, un réservoir de gènes précieux à conserver, un poumon oxygénant, un énorme climatiseur, un filtre et dépolluant.

, Malgré leur grande importance, les écosystèmes forestiers subissent de graves agressions (pollutions déforestation, maladies, incendies ... etc (Bonne, 1996).

Les facteurs de déforestations résultent soit de l'action de l'homme, comme le défrichement, les délits forestiers, les incendies, le pâturage intensif, soit de l'action des e1memis animaux et

végétaux de arbres (Boudy, 1951).

Plusieurs méthodes ont été élaborées dans le but d'une meilleure connaissance des phénomènes régissant les écosystèmes forestiers.

Depuis les années 70, l'événement des satellites d'observations de la terre a permis de répondre à ces besoins de suivre l'évolution des écosystèmes à l'échelle planétaire. le

. ~éveloppement des technologies a permis une augmentation des données de télédétection

s'accompagnant d'une meilleure évolution des ressources forestières à plusieurs échelles et

pe1met aussi .d'?bsery.er__et de mesurer les pe1iurbations qui affect~nt.1~ santé des milieux forestiers ainsi que-leùr évolution dans le temps ( Bijaber et al ., 2005

f

---=-=-Pour répondre a ces questions nous allons analyser et interpréter des images satellitaires de type làndsat q~i couvrent la région, et estime~.J~ NDVI (indice de ~égétat16n par différence normalisée) étant donné que ce dernier est très utilisé pour évaluer l'état sanitaire de la végétation.

Notre travail consiste à une caractérisation optique de la végétation active de la forêt d'El Ancer (W. Jijel).

/

Pour répondre à notre objectif, on a subdivisé notre étude en trois chapitres :

• Le premier chapitre consiste une étude bibliographique qui traite les propriétés optiques

de la végétation, du sol et de l'eau et les capteurs et bandes spectrales d'acquisition.

• Le deuxième chapitre consiste en une description de la zone d'étude ainsi que le matériel et les méthodes parcourues dans le traitement des images satellitaires.

• On trouvera par la suite une paiiie relative aux résultats obtenues et leur interprétation,

(11)

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Chapitre I P,ropriétés optiques de la végétation, des sol~· et de l'eau

et les capteurs et bandes spectrales d'acquisition.

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I- Propriétés optiques de la

végétation

des sols et

de

l'eau et les capteurs

et

bandes spectrales

d'acquisition

Dans ce travail, on se référera. Plus particulièrement, aux travaux de synthèse de guyot

(1989), guyot et al (1989), baret et guyot (1991 ). Breda et al (2003). On distinguera entre les

propriétés optiques des feuilles et du sol d les propriétés optiques du couvert végétal.

I-1-propriétes optiques de la végétation forestière

Les végétaux ont une réflectance caractéristique dans le visible et l'infrarouge. C'est 1'actiYité

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 abs01ptions, la

couleur verte de la végétation que !' 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 diftërance entre les valeurs de réflectance dans le visible et le

PIR ont amené les chercheurs à proposer les indices pour mieux identifier les espaces

végétalisés par des indices de végétation. Dans le PIR, ce sont les caractéristiques internes du

végétal qui influent sur le signal perçu et pem1ettent w1e éventuelle identification. Dans

l'infrarouge moyen (1.3 à 2.5 ~un). C'est la teneur en eau des végétaux qui ressort du signal

capté.

Il faut aussi relever que le signal dans le visible est dépendant de l'état du végétal (sec ou \'ert

atteint de maladie ou non). Un végétal chlorophyllien a une réflectance plus faible qu \m

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

suffisanunent importante. Pour que le signal soit modifié (cas du Bayoud dans le Palmeraies

sahariennes).

Si une végétation est peut couvrante (pieds de vigne par exemple), la réflectance contient,' à

la fois, l'inforrnation du végétal et celle du sol qui le porte. Une parcelle de blé aura des

réflectance diffërente selon les dates de prises de vue. La différence se situant ess~ntiellement

dans le PIR. C'est pour cela qu'il faut tenir compte du calendrier agTicole pour conm1andcr

(13)

Chapitre I

Propriétés optiques de la végétation, des sols et de l'eau

et les capteurs et bandes spectrales d'acquisition.

1-1-1- Propriétés optiques des feuilles

Fig. 01 : représente les propriétés optiques des feuilles (la réfectance selon les longueurs

d'ondes) ~ a-0 7'0 ~o a; 50 0

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'10 ~ 30 a; 20 10 Lesf Cell

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Fig. 01 : propriétés optiques des feuilles (CCT).

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Do~'iflMt làôtor

conlrolling le&J rerlect&.nce } Prim&y absorption bands

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 in Soudani, 2007). On distingue deux

bandes de faible réflectance et de forte absorption, dans le bleu ( 450 nm) et dans le rouge (670

nm, canal XS2 SP01), 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 SPOT).

Proche Infrarouge 700-1300 nm: dans 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 cellulaires important (Guyot, 1989 in Soudani , 2007).

(14)

Chapitre I _{Propriétés optiques de la vé}_gé_ta_t_{ion, de}_{s sols}_et_de_l_'ea_u

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

Essentiellement les bandes d'absorption de l'eau, centrées sur 1450 nm, 1950 nm et 2500 run. Les pics de réflectance sont à 1650 run et 2200·run (canaux 5 et 7 du satellite LANDS4T TJ11[).

De nombreux facteurs (structure interne des feuilles, âge, teneur en eau, déficiences minérales

et état sanitaire des feuilles) sont à l'origine des perturbations de ces propriétés (Guyot, 1989 in Soudani, 2007).

1- La taille des cellules et l'épaisseur relative du parenchyme lacuneux conditionnent la réflectance dans le proche infrarouge. Les feuilles épaisses sont généralement plus réfléchissantes que les feuilles fines. Notons aussi que pour une même espèce, les feuilles de

lumière sont plus épaisses et plus réfléchissantes que les feuilles d'ombre.

2- L'âge des feuilles .affecte indirectement les propriétés optiques, car il influence la structure et la composition des feuilles. Ses effets sont généralement liés à des variations de la concentration chlorophyllienne. Au cours de la saison de végétation dans les forêts de feuillus,

des variations phrénologiques sont visibles. La diminution de la concentration

chlorophyllieru1e à la fin de la saison de végétation a pour effet une forte diminution de l'absorption et un accroissement de la réflectance dans le jaune-vert et dans le rouge. Dans le

proche infrarouge, l'évolution est uniquement visible lorsque la structure interne des feuilles se trouve modifiée. Chez les conifères, la réflectance des aiguilles diminue lorsque l'âge

augmente. Cette diminution est provoquée par l'augmentation de la concentration

chlorophyllienne et la structme interne des aiguilles, qui devient de plus en plus dense (Guyot et al. 1989 in Soudani, 2007).

3- Les effets de la teneur en eau se manifestent dans toutes les bandes spectrales. Une

diminution de la teneur en eau a pour effet une augmentation de la réflectance. Elle est beaucoup plus importante dans l'infrarouge moyen que dans le visible et le proche infrarouge.

4- Les déficiences minérales affectent les propriétés optiques car elles influencent la structure

et la composition des feuilles. Une diminution de la nutrition azotée se traduit par une diminution de la concentration chlorophyllienne, ayant pour effet une augmentation de la

réflectance dans le visible.

5- Les effets de l'état sanitaire dépendent de la nature des manifestations (dessèchement et

chute foliaire, changement de pigmentation, etc.).

(15)

Chapitre 1

Propriétés optiques

de

la végétation, des sols et de l'eau

et les capteurs et bandes spectrales d'acquisition.

Comportement optique des feuilles suivant les caractéristiques anatomiques, les

caractéristiques de surface, la teneur en eau et en pigmentation foliaire. Brièvement, on

distingue globalement quatre catégories de modèles (Jacquemoud & Ustin, 2001).

a-

les modèles de lancer de rayon sont basés sur une description détaillée et une modélisation

Tridimensionnelle de la structure anatomique de la cellule et de la feuille et simulent la propagation de photons dans ce milieu en utilisant les lois de réflexion, de réfraction et

d'absorption. Il s'agit de modèles à la fois géométriques et optiques. Tel est le cas du modèle

RA YTRAN, développé par l'Institut des Applications Spatiales (Jacquemoud

et al.

1997).

b- les modèles à N flux basés sur la théorie de Kubelka-Munk. Ces modèles décrivent les

différents flux montants et descendants où la feuille est considérée comme un ensemble de couches absorbantes et diffusantes. Chaque couche est caractérisée par un coefficient de

diffusion et un coefficient d'absorption qui sont conceptuellement associés à la composition

de la feuille (cellules plus ou moins absorbantes).

c-les modèles d'empilement de couches. La feuille est divisée en N couches, séparées par des

espaces d'air. Dans cette catégorie de modèles, on cite le modèle PROSPECT (Jacquemoud &

Baret, 1990). Il s'agit d'un modèle de transfert radiatif permettant de calculer la réflectance et

la transmittance hémisphériques des feuilles vertes dans des longueurs d'onde allant de 400 à

2500 nm.

Les paramètres d'entrée de ce modèle sont : le paramètre N caractérisant la structure

anatomique foliaire (de 1 à 3), la concentration en chlorophylles a et b, la teneur en eau, en

protéine, en cellulose et en lignine (fig. 02).

O.B 0.6 0.4 0.2 Reflectance Transmntanc:e

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Fig.02 : Réflectance et Transmittance selon le modèle PROSPECT de

J acquemoud et Baret

(16)

Chapitre I Propriétés optiques de la végétation, des sols et de l'eau et les capteurs et bandes spectrales d'acquisition.

(4) d'autres modèles simulant le transfert radiatif au sein d'une feuille ont été aussi

développé. On cite par exemple le modèle de Dawson et al. (1998) conçu pour simuler les

propriétés optiques des aiguilles de pin fraîches ou sèches. Les entrées de ce modèle sont

illustrées par la fig. 03:

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Sylvain G Leblan:::

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Fig03 : Réflectance et Transmittance selon le modèle LIBERTY pour les aiguilles

de conifères (Dawson et al, 1998).

(http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/ccrs/tekrd/rd/apps/em/beps/scale e.html).

1-1-2- Propriétés optiques des parties corticales

Les troncs, les branches et les rameaux ont des propriétés optiques différentes de celles des

feuilles. Ces organes ne présentent pas les bandes d'absorption dans le visible puisqu'ils sont

dépourvus de chlorophylle. D'une façon générale, la réflectance dans le visible et le proche

infrarouge croit lorsque la longueur d'onde augmente.

Réflectance % 60 50 40 30 20 10

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écorce ecorce aiguille o .___.___....__.____.~~_._~..__.___..__~~~~~~...__._-"'-'-_.___..~~__. 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 Longueur d'onde (nm)

Fig 04 Propriétés optiques des différents éléments d'un sapin

(17)

Chapitre I Propriétés optiques de la végétation, des sols et de l'eau

et les capteurs et bandes spectrales d'acquisitlon.

I-2-Propriétés

optiques des

sols

La présence du fer et de l'eau dans les minéraux affecte la signature spectrale. Des agents

atmosphériques produisent des effets d'altération sur les roches. Ces deux précisions

préalables sont importantes dans la mesure ou la l'enregistrement en est dépendent. (Erwan et al., 2003).

Les propriétés optiques du sol dépendent de sa composition minérale, de la teneur en eau et en

matière organique et de la rugosité de surface. Les effets de la rugosité sont très importants

dans toutes les bandes spectrales allant du visible à l'infrarouge thermique. Plus les panicules

d'Lm sol donné sont fines, plus la réflectance est élevée. Une structure grossière du sol, suite à des travaux agricoles tels que les labours, se traduit par des aspérités importantes qui

accentuent la diffusion et génèrent des zones d'ombre. Concernant la teneur en eau, plus le sol est sec, plus sa réflectance est importante. La diminution de la teneur en eau du sol affecte de

manière similaire toutes les bandes spectrales (fi.g.05). Etant donné que la teneur en eau est, à

la fois, très variable et détenninante dans le comportement optique des sols, certains auteurs

(Baret, 1986 in Soudani, 2007) définissent Lm type de sol donné par une droite, dite droite du

sol, mettant en relation sa réflectance dans le proche infrarouge et le rouge (fig. 06). Cette

droite permet de caractériser les propriétés optiques du sol dans ces deux bandes,

(18)

Chapitre I Propriétés optiques de la végétation, des sols et de l'eau et les capteurs et bandes spectrales d'acquisition.

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Fig. 05 : courbe de réflictances d'un sol

en fonction de sa teneur en eau ( CCT).

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Fig. 06 : Droite mettant en relation le proche

l'infrarouge et le rouge d'un sol nu.

1-3-Propriétés optiques et télédétection des couvert

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cartographie

de la végétation et de l'occupation du sol,

déforest

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foliaire,

photosynthèse e7 évapotranspiration, biomasse, producti~~~~mes agricok:s,

. ~._! ·~ .

phénologie forestière, coupes et régénération, défoliation foliaire et dépériss~ment des couverts forestiers (Soudan, 2003).

La télédétection des couverts forestiers pose des problèmes particuliers liés à l'hétérogénéité du milieu. En télédétection passive optique, les propriétés optiques d'un couvert forestier résultent des effets de ses différentes composantes, photosynthétiques et corticales (branches

et troncs), et du sol sous-jacent, couvert ou non par une végétation herbacée. En télédétection active en hyperfréquences, le signal radar rétro diffusé (réfléchi dans la direction de l'antenne de réception) est essentiellement conditionné par les propriétés géométriques et la teneur en eau du couvert et du sol.

Le comportement spectral d'un couvert végétal est la résultante de la contribution de la Végétation et du sol sous-jacent qui, dans le cas des forêts, peut être couvert ou non par une Végétation herbacée. La contribution du sol dans la radiométrie d'un pixel dépend essentiellement du taux du couvert et de l'épaisseur de la couche végétale qui le couvre. Ces

(19)

Chapitre I Proprié1és optiques de la végétation, des sols et de l'eau

et les capteurs et bandes spectrales d'acquisitio1t.

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24 -

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deux caractéristiques structurales du couvert peuvent être exprimées, respectivement, par le

degré d'ouverture du couvert et l'indice foliaire (Soudan, 2003).

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Fig. 07 : représentation schématique du sens de l'évolution de la réflectance d'tm couvert végétal au cours de la phase active de croissance et de la sénescence

(GU)'Ot, 1989).

I

-

4-

Proprié

t

és optiques

d

es

surf

a

ces d'eau iibre

Atteignant une surface d'eau libre, une grande partie du rayonnement incident est réfléchie

d'une manière spéculaire conune sur lm miroir et ceci dans toutes les longueurs d'onde du

spectre visible et infrarouge proche et moyen. La partie absorbée est rapidement atténuée d.'.ms

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>me manière générale, la réflectance des surfaces d'eau libre décroît

rapidement du visible à l'infrarouge. On peut admettre qu'elle esl de quelques % clans le

(20)

Chapitre I _{Propriétés optiques de}_la_{végétation, des}_sol"i_et_de_l'eau

I-5-Quelles sont les bandes spectrales Landsat

I-5-1-définition

La bande est une couche d'une image multi-spectrale (SPOT, LANDSAT) représentant une

partie spécifique spectre dectrornagnétique du rayonnement teITestre (ultraviolet, blanc, \·ert,

rouge, proche infrarouge, infrarouge, infrarouge themlique, . _ .. ) ou un rayonnement réfléchi

par la surface terrestre (radar). Dans un SIG, une image multi-spectrale (ou mult-bande) est

généralement représentée en couleur. La couleur de chaque pixel de l'image est alors obtenue

en associant 3 bandes de l'image aux 3 bases chromatiques rouge, vert et bleu pem1ettant de

définir une coLtleur lors de l'affichage à l'écran. Il existe des images mono-ban.de qui

représentent une seule valeur pour chaque pixel de l'image. Ces images peuvent être affichées

selon un dégradé monochromatique (dégradé de gris, dégradé de rouge, ... ) où a l'aide d'une

table de couleurs.

De nombreux capteurs numériques utilisés en télédétection permettent de réaliser

simultanément des images d'un même site dont plusieurs bandes spectrales, c'est par exemple

le cas des capteurs des satellites Landsat.

I-5-2-Les capteurs et bandes spectrales d'acquisition

Les capteurs Landsat TM présentent les caractéristiques suivantes

(Erwann et al, 2003). 0 TMJ (bleu) : 0.45-0.52 ~Lm (30 m) • TM2 (vert) : 0.52-0.60 µrn (30 rn) o TM3 (rouge) : 0.63-089 µm (30 m) • TM 4 (PUZ) : 076-090 µm (30 m) • TMS (MIR) : 1.55-1.75 pm (30 m) • TM6 (IRT): 10.4-12.5 pm(120rn) • TM7 (MIR): 2.08-2.35 pm (30 m)

Les capteurs des satellites américains land.sat ETM présente 8 bandes spectrales d'acquisition

(21)

Chapitre I Propriétés optiques de la végétation, des sols et de l'eau et les capteurs et bandes spectrales d'acquisition.

Tableau I : les bandes spectrales d'acquisition de landsat E11vf

Bandes

1Ml

TM2

TM3

TM4

Domaine spectral (µm) Application j

Discrimination entre le sol et la végétation, JI

bathymétrie / cartographie côtière,

identification des traites culturels et urbains. 1

0.45-0.52 µm(bleu)

!

0.52-0.60 µm (vert) Cartographie de la végétation verte (mesure ;

le sonu11et de réflectance); et urbains.

0.63-0.69 ~Lm (rouge) 1 Discrimination entre les espèces de plantes a

0.76-0.90 ~Lm

infrarouge)

feuilles ou sans feuilles ; (absorption déchlorophile) ; identification des traites

culturels et urbains. 1

i

l

(proche ! Identification des types de végétation et de J . plantes santé et contenue de la masse

1 biologique ; délimitation des étendues d'eau,

1 humidité dans le sol.

1--~~~~-+~~~~~~~~~~~-~~+-~~~

1

1.55-1.75 ~Lm (IR de courte Sensiblë a l'humidité dans le sol et les

i

1M5

TM6

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TM7

1

TM8

1

longueur d'onde) ' plantes ; discrimination entre la neige et les

!

+

10.4-125 µm (IR thermique) Di

~~.

scrimination du stress de la

végé

tation

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1

de l'humidité dans le sol relié an 1 rayo1mement thennique : cartographie 1

1 themuque.

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1 ! 2.08-2.35 µm (IR de longueur d'onde 0.50-0.90

~Ôurte 1 Discrimination entre les nlinéraux et les

i

µm

types de roches ; sensibles au taux ; d'humidité dans la végétation 1

1

(22)

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(23)

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Chapitre II Matériel et méthodes

II- Matériel et Méthodes

11-1- Présentation de la zone d'étude

Il-1-1- localisation géographique

La localité d'El Ancer est situé 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. 08et 09)

Fig.OS: situation géographique de la forêt d'El Ancer (Google Earth).

Comme le montre la figure suivante, elle est limitée par les latitudes 36° 47' et 37° 48' Nord et par les longitudes 7° 1 O' et 8° 11' Est.

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(24)

Chapitre JI _{Matériel et méth}_o_de_s

La forêt d'El Ancer est fom1éc d'une subéraie caractérisé par un sous bois Lrès din:rsifié,

panni les espèces rencontrées nous citons :

Le myrte (klyrtus communis), le lentisque (Pistacia lentiscus), la la\'ande (Lavana'ula

stoecha,\), diss (Ampelodesma mauritanium), calycotome (Ca(vcotome spinosa).On y

rencontre aussi quelques espèces tipisyhes le peuplier blanc (Populus alba), peuplier noir

(.Popu.lus nigra) et lamier noble (Laurier nobilis),

Notant aussi que la foret est lrnversée par! 'Oued El Kabîr (Constatation sur terrain).

II-1-2-Climatolouic ₀

11-1-2-1-Climat généra]

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

Météorologie pour la station de Jijel, on a peu réaliser tme analyse climatique, sur une période

de dix ans allant de 1998 jusqu'à 2007.

II-1-2-2- les précipitations

Durant la période pluvieuse située entre le mois de septembre et mai, la foret d'El Ancer reçoit

en moyenne.

Pour la période étudier ( 1998-2007), le mois Je plus humide étant (Janvier) avec une n:oyenne

de (200.2 nu11), et le mois le plus sec est celui de (Aüüt) duùmt le quel les préL:ipitatio;1s

n'excèdent pas (3.1111111).

yCes résultats sont récapitulés dans le tableau suivant et représentés graphiquement dans

la fig. l O.

Tableau 11: moyenne rnensu.elles des précipitations (O.N.M; période 1998 _2007).

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(25)

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Chapitre li _{Matériel et méthodes}

11-1-2-3- les températures

Les températures moyennes mensuelles, calculées sur une périodes de dix ans (1998 _ 2007),

montrent que le mois le plus chaud est celui (Août) avec une moyenne de (25.60°c) c), alors

que le mois le plus froid est celui de (Janvier) avec une moyenne de (11.23°c).

Tableau ID: Les températures moyennes mensuelles calculées sur une période de dix ans

(O.N.M; période 1998 -2007).

MOIS J F M A M J J A

s

0 N D

T°C 11.23 11.42 13.73 15.16 18.75 21.7 25.13 25.6 23.52 20.82 14.99 12.23

T : température en °C

11-1-2-4-Le diagramme ombrothermique de Gaussen

Pour avoir une idée sur le caractère des saisons dans la région nous avons établi le diagramme ombrothérmique 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 ( fig.10 ).

125 - - - 250 100 200

-

Précipitations

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Températures 75 150

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Mois

Fig.10 : Diagramme ombrothermique de Gaussen pour la région de Jijel (1998-2007).

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(26)

Chapitre Il JHatériel el méthodes

CS"ftlr1 www;:::a·~..,~~~~rn-mr !lll!C!ie .A z.o ~~

II

-

2-

Matériel

Pour la recmrnaissance de l'état sanitaire d'Lm écosystème forestier par des méthodes optiques

il est indispensable de pouvoir désposer d'images satellitaires les mieux adaptées au but

poursuivi ainsi que de logiciels cohérents qui pem1ettent de répondre au principales questions

posés dans le but d'<1ttcindre cet objectif.

II-2-1- Image satellitaires utilisées

II-2-1-1-Origine et type d'images satellitaires

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 ont été téléchargées

a partir du site .)..\J~.l\,_SCLU.!1.L< .. org.

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

spectrales, il fallait donc sélecti01mer les bandes ayant une forte dynamique pour le

phénomène que l'on veut détecter, pour cela on a choisi les bandes spectrales du ble~ vert,

proche infrarouge et rouge.

Les images Landsat dont on dispose couvrent la zone UTM32 et possèdent w1e résolution de

28.5 rn, ce qui permet une précision satisfaisante. Elles sont géoréférencées selon le système

de projection WGS84-TJTM. L'acquisition est faite entre (2000-2001), les images récente~ ne

sont pas disponibles au niveau du site.

Il-2-1-2-Procédurc d'acc1uisition des images satellitaires

Les images satellitaires obtenues solls fo1me de fichiers compre~sés. Une image Landsat,

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

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

elle sont par la suite décompressés ù 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 fom1at .img ou en format .tt2 (titus2) par l'intcnnédiaire de logiciels

spécialisés d'analyses et de traitement des images satellitaires.

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(27)

Chapitre Il !VfaJérief et méthodes

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II-2-2-les logiciels

La majorité du traitement et d'analyse de:> images couvrant la zone d'étude est cffecmé ù l'aide

du looiciel titu₀ s2 accom1)a<mée ₀ d'w1 module d'imn_.tortation_-'. nous avons éoalemen₀ t utilise le

logiciel spot2titm; pour découper la partie de l'image qui coITespond à la zone étudiée.

Le travail est foite co1~jointcrnent sur les logiciels spot2titus, titus2 et son module

d'impo1tation et Bilko.

II-2-2-1- Spot2titus

Produit par le Ministère Français de l'Education National _2002 est un utilitaire pe1mettant la

visualisation d'images satellitaires aux format TIF et IMG. 11 sert à:

• Afficher l'image en taille réelle ;

• Extraire une sous-image:

• Visualiser l'histogranu11e ;

• Visualiser le transect ;

• L'extraction numérique.

II-2-2-2- Titus2

Le logiciel titus2, produit par Ministère Français de l'Education National est destiné ù une

initiation au traitement des images numériques des satellites d'observation de la terre.

Il comprend les fonctions essentielles du traiteri1ent d'images.

• Visualisation et analyse $latistique d'une image ;

• Sélection interactiYe de sites de travHil sur l'image et l'analyse radiométrique de ces sites

pour établir Lme typologie en vue d'une classification ;

• Classification d'une image selon plusieurs méthodes ;

• Ex.traction d'une SOLlS image et création de masques ;

(28)

Chapitre 11 fr1atériel et méthodes

w:i m bNitiWWWl;&:i ~~~~~ C'aCJ~

II-2-2-3-Module d'importation

C'est un petit logiciel qui complète le travail de titus2 et complète aussi ces fonctionrnüités, pern1et d'importer les images dont des fonm1ts différents et les transformer en fom1at titus2 (.tt2).

II-2-2-4- UNESCO Bi!ko

C'est un logiciel cLmalyse et de traitemenl des images qui permet d'affiché les différentes

(29)

"'"

11-3- Méthode d'analyse des images landsat

1- 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).

2- Les images Landsat sont en format .tif. A l'aide du logiciel spot2titus on les transforme

en format .img. mais avant de les transformer on passe par quelques étapes.

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Li-e ltn)Qe llTVS (IMG}

TrenslCl'l SPOT - > 111\IS

Qutle<

3- Dans spot2titus, on clique sur fichier ensuite sur lire image. (tif), une fenêtre apparaît, on choisit le répertoire où on a sauvegardé les images .

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(30)

4- On choisit par la suite une image Landsat et on clique sur ouvrir.

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5- L'image qu'on a choisie apparaît ensuite sur l'écran.

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(31)

Chapitre li Matériel et méthodes

6- On va ensuite délimiter une sous image de la forêt d'El Ancer et on la sauvegarde sous le nom de : El Ancer 1.

7- L'image découpée est maintenant en format.img, pour lire cette image on clique sur

Fichier/ lire image Titus 2(IMG), et une fenêtre apparaît, dans la fenêtre on choisit le

.

fichier. img et on sélectionne l'image puis on clique sur ouvrir.

F~1t"., Id...-~ _:;J!

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1

(32)

8- L'image découpée qui représente la forêt d'El Ancer apparaît sur l'écran du

micro-ordinateur.

9- On passe après à la classification monocanale basé sur la bande infrarouge (IR), c'est

la bande qui permet de déterminer l'état de santé de la végétation. L'image est en

format .img .a l'aide du logiciel module d'importation on la transforme en format .tt2 .

...... _J'<!

(33)

·--Chapitre II Matériel et méthodes

10- Pour afficher l'image on a lancé le logiciel Titus2 mais avant l'affichage de l'image on est passé par quelques étapes :

-cliquer sur Fichier/choisir une image /choisir un canal.

fiT3

(34)

11- Pour réaliser une classification : cliquer sur classification /créer une classification/ Hypercube/par mode numérique.

12-0n note à chaque fois le minimum et le maximum pour chaque classe ;

53-104 végétation. 84-150 sol nu. 30-52 lit de rivière.

(35)

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Atnic1 1 ~

13-pour calcul le NDVI on a le logiciel Unesco bilko. On clique sur File/ open, une fenêtre

apparaît, on choisit le répertoire qui contient des images de la forêt d'El Ancer format .bmp,

on sélectionne l'image 3(R) et 4(PIR) et on clique sur ouvrir.

.;;;. 11ko ... ~ _J Mes cba.menl~ Poitedeb~<i ~ FcWOIÎ$réseau Nooidu!Chier: Fdielcdetype: P E"'od P - P M"rirne

(36)

14-Ies deux images en bandes 3 et 4 seront affichées à l'écran .

.;;u:. UNESCO Bilko -El-Ancer14

File Edit View Image Stretch Window Help

ù:u.; UNESCO Bilko -El-Ancer1 3

(37)

15-pour connecter les deux images (3 et 4) on clique sur image / connect une fenêtre apparaît,

on sélectionne les image 3et4 /stacked et on clique sur ok.

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+

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Blanks: jo ~ Stacked

16-Le stack des deux images apparaît.

_· ~·,··~_.'!

17-pour calculer le NDVI on clique sur le stack (1 of 2 El Ancer) / New / FORMAT

(38)

Chapitre// Matériel et méthodes

..

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J ~ 'f lt? Ill New TRANSECT Document IMAGE DOCllnent STRETCH Docunent PALETTE Doct.rnent FlLTEA Docunent

18- Un programme d'informatique a été écrit pour calculer le NDVI (PIR+R).

'" UNf5CO llilko ·NOVI

# Normalised Difference Vegetation fndex - NOVI

Il Assumes two images (one in red and one 111 near-lR) have been connected

const Red = @ll ;

const Near_IR = coi2 ;

set output 32F ;

(Near_JR - Red) / (Near_IR +Red) ;

NDVI (PIR-R)/

19-pour exécuter ce programme on clique sur copy (copie) et ensuit sur past (coller); l'image NDVI apparaît.

(39)

Chapitre Il Matériel et méthodes

20-Pour faire une composition colorée entre les bandes (1, 2, 3) d'une part et (2, 3, 4) d'autre

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

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

3) apparaît.

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

(40)

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(41)

Chapitre III Résultats et discution.

ID

-Résultats

et discussion

Une fois les images sont affichées en format .img une analyse des réflectances dans les différentes longueurs d'onde (bleu, vert, rouge et infrarouge) a été effectuée afin d'aboutir à

une caractérisation optique de la zone d'étude.

ID-1-La réflectance dans la bande l(bleu)

Fig.11 : Image représentant la forêt d' El Ancer en bande l(bleu) .

• ~Aflt(•r11 F1orn (O. 0) To (429. /l.ô)

Me.u1 v,1h1e Stil. ile\folion Ske'Mle~s Kmtosk E11tropy

75 8535 11 7'B56 2 1aœ 7

nm

s01os ~ ocoo 7COO ocoo :fJ)) .(.ro:J 1JXJ·

xoo·

1COO 0 0 50 100 19) 2.)) _l50

(42)

Les données de l'image appartiennent à un intervalle très réduit. On constate que l'essentiel de l'information dans cette bande est dans l'intervalle (61-132).

L'histogramme a un seul mode 69 avec un effectif de 9261 pixels; ce qui peut s'expliquer par la présence d'un seul milieu.

Fig. 13:Transect dans la forêt d'El (bandel). ~ -1 95 ~ e5 OO 7S 70 65 0 E~Allcerl 1 Frem (?JI. 113) lo {110. 163) Minimum hh~i11111111 M..111 v.ilue

6J ())Q) 99 0000 73 01$

5 10 15 20 25 3J 36 45 ~

Fig.14 : Valeurs numérique du Transect Ancer (bandel).

L'analyse d'un Transect de 50 pixels met en évidence un milieu homogène avec quelques variations. La valeur maximale enregistrée est 99 alors que la valeur minimale est de 64. Une comparaison entre les valeurs du transect et ce que l'on voit sur l'image montre que la valeur maximale est enregistrée dans le milieu aquatique et celle la plus basse est enregistrée dans la forêt.

Conclusion :

Dans les longueurs d'ondes du bleu, l'eau et la végétation peuvent avoir une signature spectrale similaire; c'est pour cela qu'il est difficile de séparer les deus milieux.

(43)

Chapitre III _{Résultats et discution.}

ID-2-La réflectance dans la bande2 (vert):

Fig.15 : Image représentant la forêt d' El Ancer en bande 2

f;l.,~ncoil2 From fJ. 0) To (429. 246) Mo.111 v.11110 Std. d~'Ji.1tio11 Sk~wu~~s t<111tosls E11ll opy 61 94'2 1~ !JJ)j 1 %$ 5 &5~ 5 3143 ïCOJ &OO 50CO 4CQJ ~OJ 2CŒ ICCO 0 0 9J 100 150 jOO _'F

Fig.16 : Histogramme représentatif de la forêt d'El Ancer en bande2

(44)

D'après l'histogramme les valeurs numériques varient entre 44(valeur minimale) et

127(valeur maximale). L'histogramme comprend un seul mode : 52 avec effectif de 7715, ce

qui prouve l'existante d'un seul milieu.

b fl·Ancer1 7

[J(QJ

Fig.17:Transect dans la forêt

d'El Ancer (bande2).

EIAnce112 f1om (2œ. 114) To (2œ. 162) Nh1lm11111 MJxJr11u111 Mt.111 v.1l11t

50 (OO] a; CJlOO 59 Kl9

10 15 ô ll ;s

Fig.18 : Valeurs numérique du Transect

(bande2).

40 tS

L'analyse d'un Transect de 48 pixels fait découvrir un milieu assez homogène. La valeur

maximale est 86 est la valeur minimale est de50.

Les valeurs les plus basses sont enregistrées dans le milieu forestier tandis que les valeurs les plus élevées correspondent au milieu aquatique.

Conclusion :

Dans les longueurs d'ondes du vert, l'eau et la végétation peuvent avoir une signature

(45)

ill-3-La réflectance dans la bande 3(rouge):

Fig.19: Image représentant la forêt d'El Ancer en bande 3.

El·Ancc11J From ~. 0) To (429. 2~6)

Me.111 v.1l11e Srd. de11b1lo11 Shwness Kunosk E11t1opy

5J '0077 22 7172 1 8503 J 337J 5 6756 IIDJ· :ml 400) ~OOJ :m:i

cm

0 0 :a 100 1:0 20J rJJ

(46)

D'après l'histogramme les valeurs numériques varient entre28 (valeur minimale) et 154 (valeur maximale). L'histogramme comprend un seul mode avec un effectif de 6114 pixels, ce qui prouve l'existence d'un seul milieu.

Fig.21 :Transect dans la forêt d'El Ancer (bande3). 120 110 10J ~ El) 7() El) :D 40

t;l-Anter13 Frorn(,'07, 110)1o(t\)7, 157)

hll11l11111111 hlJxlmum Me,111 vJlue

35 corn m rom 56 œ33

0 5 10 15 20 25 )) 35

Fig.22 : Valeurs numérique du Transect (bande3).

ol()

L'analyse des valeurs d'un Transect de 47 pixels fait d découvrir un milieu assez homogène. la valeur maximale est 122 est la valeur minimale est de35.

Les valeurs les plus basses sont enregistrées dans le milieu forestier tandis que les valeurs les plus élevées correspondent au milieu aquatique.

Conclusion :

Dans les longueurs d'ondes du rouge la végétation a une faible réfletance, le maximum de l'énergie solaire est absorbée par les pigments foliaires. Dans le domaine du visible, le maximum de réflectance se trouve dans le vert (vers 550nm), alors que cette dernière est négligeable dans le reste du spectre (visible).

Comme dans le vert, il n'est pas possible de séparer l'eau de la végétation à cause de la forte similarité de leurs signatures spectrales dans ce domaine.

(47)

ID-4-La réflectance dans la bande4 (infrarouge):

Fig.23: Image représentant la forêt d'El Ancer en bande 4.

El·l'1lte114. Frllln \O. 0) To (421. 246)

Mo.111 v.ilue Std. 1le~.11io11 ShYt11ess K111tosis Entropy

~.7059 13 ffi9l 0 07 4J 1 S5GS 5 31 E8 ~ lXXl HJJ 20')) If((} ICOJ q,:o 0 - l _-_- ---. 0 :t.l 100 150

:m

r..ll

(48)

Chapitre III Résultats et discution.

Les données de l'image appartiennent à un intervalle réduit allant de 31 à 184.

L'histogramme a une forme bimodale: une population de pixels appartient au domaine aquatique et une population de pixels à la forêt.

Fig. 25:Transect dans la forêt

d'El Ancer (bande4).

l:ll

0 50

0 10 lJ

E•Antt1!4 F1om (2)3. 113) io (21)3. 182)

Minimum Maxl11111111 Mean v.1lue

52 0000 127 0000 97 ))) 1

ll 50

Fig.26 : Valeurs numérique du Transect

(bande4).

ED

L'analyse des valeurs d'un Transect de 61 pixels, montre que la valeur maximale (120) se

rencontre dans le milieu forestier, alors que la valeur minimale (54) appartient au milieu

aquatique.

Conclusion :

Dans le proche infrarouge (0.8 à 15 µm), les végétaux ont une réflectance plus importante car

l'énergie absorbée par les feuilles est très faible. Pour ce qui est de l'eau, les principales

bandes d'absorption se situent vers 1200 nm, 1450 nm, 1950 nm met 2500 nm, et sa

réflectance est faible (synthèse bibliographique); ce qui permet de bien différencier les deus

milieux (eau, végétation).

(49)

ID-5-Classification monocanale de la bande4 (Infrarouge):

• v1!9etello:fl

o

~o1nv

•

Fig. 27: Carte thématique de la forêt d'El Ancer.

~---~----..

__

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__

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__

.

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~-.. ...,-.. ,... ... 1.-- • .,... ... _ .__. •• ..._ ... , •-r....,·••-.•""'

...

(50)

Une petite comparaison entre la carte thématique et la carte topographique (Fig.28) de la forêt

d'El Ancer montre que cette classification est conforme à la carte topographique.

ill-6 Calcul de l'indice de Végétation par Différence Normalisée (NDVI):

Le NDVI est basé sur un calcule arthmétrique de la bande du proche infrarouge (PIR) et de la bande du rouge (R)

Le calcul

du

NDVI nous a permis d'obtenir une image (fig. 29).

Fig.29: Image NDVI= (PIR-R)/ (PIR+R) pour la forêt d'El Ancer.

L'analyse des valeurs d'un Transect effectué dans l'image NDVI nous a permis de

voir que la valeur maximale est 0.238 et la valeur minimale est 0.054 (d'après la

Fig.31).

Sur l'image on a pu distinguer nettement les massifs forestiers en blanc, la rivière et les Petites agglomérations en noir.

(51)

Chapitre III

Fig.30: transect dans l'image NDVI.

240 220 200 180 160 140 120 100 80 60 0 50 lmage01 : From (411, 14) To (5, 242)

Minirnnrn Maximum Mean value

54.moo 238.moo 189.0885

100 150 200 250

Fig. 31: valeur numérique du Transect.

Résultats et discution.

D'.l 350 400

Plus les valeurs du NDVI sont grandes plus la végétation apparaît blanche et plus cette

(52)

ID-7- La composition colorée entre (1, 2,3) et entre (2, 3,4) :

Fig.32 : La composition colorée entre (1, 2,3)

(53)

La composition en couleurs naturelles des bandes (1, 2, 3) et la composition fausses couleurs des bandes (2, 3, 4) montrent que la bande infrarouge est la meilleure bande qui permet de distinguer les régions de la zone d'étude.

(54)

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1 1 ' 1

(55)

Conclusion générale :

Conclusion générale

Parce-que la forêt est l'écosystème le plus complexe il esCîmpossible de reconnaître tontes les modifications qui résultent soit de la nature tels que l'état de l'atmosphère ou les échanges du climat, soit aux processus biologiques interactions comme la photosynthèse.

Avant de présenter les principaux résultats, il convient de rappeler que cette étude a pour but caractériser optiquement la végétation active de la forêt d'El Ancer qui exerce une influence

déterminante sur l'état sanitaire des milieux forestiers.

Les d01mées de la télédétection nous a conduits a définir plusieurs méthodes d'analyse et de traitement des images satellitaires qui couvrent notre zone d'étude, parmi ces méthodes on note l'estimation du NDVI qui est utilisé pour évaluer l'état de santé de la végétation.

L'analyse des valeurs des Transects et des histogrammes effectués dans les images obtenues,

après différents traitements à l'aide des logiciels spécialisés, a permis de définir deux choses : les massifs forestiers apparaissent toujours en blanc et la rivière et les petites agglomération en noir.

L'analyse de NDVI a montré des valeurs en dessous de la moyenne (0.5) et par conséquent nous pouvons dire que la forêt d El Ancer est loin d'être en bonne santé.

(56)

·

-1 1 1/ 1 1 1

,

I!

1 i 1 1

i

1

(57)

Glossaire:

Glossaire:

Bande spectrale: Etendu de longueur d'onde à laquelle est sensible un capteur de satellite.

Capteur: appareil photodétecteur qui recueille l'énergie réfléchie par la surface terrestre et la

convertit en un signal électrique propoîLionnel qui est ensuite nwnérésé (-capteur-imajeur).

Cette modification entTain une combinaison particulière d'intensités variées à différentes

longueurs d'onde .c' est la carte d'identité radiométrique d'un objet.

œG : fonnat de fichiers d'ùnages satellites (*.img) utilisé par TITUS version Windows.

Indice de végétation (normalisé): combinaison de signatures spectrales brutes selon la

formule suivante (canal PIR-canal rouge)/ (canal PIR+ canal rouge). C'est l'indice de

végétation normalisé (lVN), le plus utilisé.

l\foyen infrarouge : centré sur 3 ~Lm, il est un peut moins utilisé que le PIR et sert sur1out à la

détection de l'eau dans les plantes, de la neige et de glace, à l'évaluation de l'humidité dans

le sol.

Pixel: c'est la plus petite surface homogène d'une image numérique.

Proche infrarouge (PIR): partie de spectre électromagnétique comprise entre 0.7 et l.3pm

de longueur d'onde, très utilisée pour l'étude de la végétation et la détection de l'eau.

Réflectance: füipport entre l'énergie reçue par une surface et l'énergie réfléchie par cette

surface .Elle est comprise entre O(tout est absorbé) et l (tout est réfléchi).

Signature spectrale : la modification de la lw11ière et des onde:; du spectre

électromagnétique en fonction de la nature d'un objet qui permet son identification à distance.

Cette modification entraîne une combinaison par1iculière d'intensités variées à différentes

longueurs d'onde; c'est la car1e d'identité radiométrique d'un objet.

Télédétection : c'est la technique d'étude de la surface terrestre par analyse d'images

provenant d'avions ou de satellites.

Visible: canal visible ,partie de spectre électromagnétique à la quelle l'oeil humain est

sensible comprise entre 0.38et 0.78 µm.un objet très réflectant est traduit en blanc(

neige,glace ,nuage). un objet très absorbant est traduit en noir( mer, océans, lacs). les mil ielL~

continentaux apparaissent dans une gamme de gris .En gris foncé: forêt, villes ,va\l.ées ;en

·gris clair: zones calcaires ,sable, végétation sèche, voiles nuageux.