Classification binaire sur image satellitale multibandes pour la cartographie du recouvrement arboré (chêne-liège de la Maamora)

Abdelkader BANABOU, Ahmed EL ABOUDI, Zakaria OUAREG, Abderrahmane AAFI, Aissa CHKHICHEKH, Said MOUKRIM, Said LAARIBYA

Résumé


Dans cette étude, une classification dirigée binaire « arbre, non arbre», selon la méthode SVM (Support Vector Machine), a été testée pour la cartographie du recouvrement arboré des peuplements naturels de chêne-liège dans les cantons A, B et C de la forêt de la Maamora. L’image multibandes 2,5m de résolution utilisée est issue de la fusion d’une image SPOT multibandes de 10m et d’une image panchromatique Google Earth de 2,5m de résolution. Et pour permettre une lecture technique correcte des résultats obtenus, une carte des densités a été élaborée sur la base d’un quadrillage de 4 ha et selon les classes adoptées dans le cadre des études d’inventaire forestier national. Les résultats de la classification réalisée ont permis d’obtenir un coefficient kappa supérieur à 81,71%. Ils ont montré que la classe « arbre » ne couvre que 35% de la superficie de la zone d’étude, alors que la classe « non arbre » occupent les 65% restants. La carte des densités a permis de révéler des taux de l’ordre de 9%, 24%, 32% et 25% respectivement pour les classes « dense », « moyennement dense », « claire » et « éparse ». Les terrains vides dominent sur près de 9% de la superficie. Cette situation alarmante renseigne sur l’ampleur de la dynamique de dégradation caractérisant les peuplements naturels de chêne-liège de la Maamora, soumis à des pressions multiples. Une telle tendance est largement observée dans le cadre de plusieurs travaux de recherche conduits dans la zone d’étude.


Mots-clés


Cartographie ; inventaire forestier ; classification dirigée ; méthode SVM ; image SPOT ; image Google Earth ; recouvrement arboré

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DOI: https://doi.org/10.34874/IMIST.PRSM/ted-i1.33627

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