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APPLICATION DE LA TELEDETECTION ET LES SIG A LA CARTOGRAPHIE DE LEROSION DANS LE BASSIN VERSANT DE LOUED MINA Préparé par : TOUMI Samir.

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1 APPLICATION DE LA TELEDETECTION ET LES SIG A LA CARTOGRAPHIE DE LEROSION DANS LE BASSIN VERSANT DE LOUED MINA Préparé par : TOUMI Samir

2 Les changements rapides du paysage sous linfluence de la pression démographique et lextension des cultures dexploitation, ont contribué à laugmentation de lexposition des terres au processus de ruissèlement, et par conséquent, à la dégradation des sols par lérosion. Introduction Elle résulte de détachement et le transport de fragments ou de particules du sol ou de roches de leur emplacement initial par leau, dégradant la qualité et la fertilité des sols et réduisant la capacité des réservoirs deau.

3 Dans ce présent travail on se propose de mettre en relief la gravité et lévolution de ce phénomène à travers lanalyse des facteurs responsables de cette érosion dans le bassin de lOued Mina. Elle est basée sur lintégration des images satellitaires et de données cartographiques dans un système dinformation géographique (SIG) pour lidentification et la cartographie, des zones à risques dérosion hydrique. Introduction La méthodologie suivie consiste à cartographier séparément les facteurs explicatifs afin de connaitre le rapport entre ces facteurs et les alias de lérosion.

4 Quasi-statiques Morphologie Infiltration Erodabilité Facteurs Variables Occupation et utilisation du sol Intensité des pluies Pratiques agricoles Les facteurs influençant lérosion hydrique peuvent être représentés par différents paramètres, ces derniers peuvent être déterminés à laide de la télédétection et des données additionnelles.

5 Le bassin versant de loued Mina est soumis à un climat de type méditerranéen, avec une aridité estivale marquée et un hiver froid, présentant un régime pluviométrique fortement influencé par les orages. lOued Mina est soumis à une érosion intense. Elle est la cause principale de lenvasement des ouvrages de stockage de leau dans la région, à savoir, le barrage de Sidi Mhamed Ben Aouda et le barrage de Bekhada et de plusieurs retenues collinaires qui se trouvent abandonnées, vu le taux denvasement avancé et qui atteint les 100 % pour la majorité.

6 Cartes Topographique Images satellitaires Landsat TM Traitement dimage Occupation du sol Angle de pente0 MNT Densité du couvert végétal Orientation de pente Longueur de pente Carte lithologique Données météorologiques Mesure sur terrain Spatialisation des paramètres Erodabilité des sols Erosivité des pluies Mesures de protection Modèle dévaluation quantitatives des pertes en sol E=R.LS.K.P.C Base de donnée Cartographier lérosion hydrique Méthode adoptée

7 Date de priseRésolution Période sèche m m m Période humide m m m Traitement des images de télédétection les données utilisées sont des images Landsat TM. Ce dernier a été choisi car sa définition de base (pixel de 30x30m) est tout-à-fait adaptée à léchelle souhaitée. Dautre part, il possède 7 canaux, dont quatre dans linfrarouge proche, moyen et thermique qui sont primordiales pour travailler sur les caractères du sol.

8 Cest le cas des sols, des végétaux et de leau. à chacun de ces objets correspond un groupe de comportements spectraux, très différents entre eux. Un comportement spectral correspond à la fonction définissant la valeur de la réflectance dans les diverses bandes spectrales étudiées (courbe de réflectance). Les catégories suivantes d'occupation du sol prédéfinies ont été classées dans chaque image: Végétation (foret, champ de culture) Végétation (foret, champ de culture) Eau (barrage, sebkha, zones humides) Eau (barrage, sebkha, zones humides) Sol nu (terrains nus, habitations) Sol nu (terrains nus, habitations) Traitement des images de télédétection Les différents objets nabsorbent pas tous la même partie du rayonnement solaire, et quen conséquence, le spectre du rayonnement réfléchi est différent.

9 Carte de NDVIGoogle Earth NDVI > 0.2 Végétation (Foret) Repérage et identification des sites traités en utilisant les images satellitaires de Google Earth

10 Carte de NDVIGoogle Earth Champs de culture Repérage et identification des sites traités en utilisant les images satellitaires de Google Earth

11 On a effectué, ensuite, une classification (zonage) des objets déterminés par linterprétation visuelle sur les échantillons pris des images de la zone détude. Il sagit une généralisation des résultats en regroupant touts les pixels dune image qui ont les même caractéristique spectrales.

12 Classification de loccupation du sol Classification selon les propriétés spectrales des objets Classes juin-87juin-02juin-09 Surface (km 2 )Proportion Surface (km 2 )Proportion Surface (km 2 )Proportion Sol nu7643,833293,647538,530592,357791,583595,45 Végétation484,88225,94528,14616,47348,56014,27 Eau34,28460,4296,32341,1822,85640,28 Total

13 Classification de loccupation du sol Classification de la végétation NDVI<-1 : Eau -1 0.40 : v é g é tation dense NDVI<-1 : Eau -1 0.40 : v é g é tation dense Un autre moyen pour suivre la variation spatio-tremporelle de la v é g é tation. Il est bas é sur le changement de la r é flectance spectrale par une valeur dite « indice » par exemple l indice de v é g é tation normalis é NDVI. PIR : la bande proche de linfrarouge. R : la bonde de la couleur rouge.

14 +1.29 Pi représente les précipitations mensuelles et P les précipitations annuelles en mm de la période allant de 1968 à ( A. Sadiki, S. Bouhlassa, Dj. Auajjar, A. Faleh, J.J. Macaire, 2004)

15 Le facteur C est estimé à partir du NDVI. (Ioannis Z. Gitas, Kostas Douros, Chara Minakou, George N. Silleos and Christos G. Karydas, 2009)

16 Le facteur LS est en fonction de la longueur et linclinaison de pente. Le facteur LS estimé en utilisant le module « Lenghtslope » du logiciel IDRISI

17 MNT Climat Couvert végétal Densité de drainage Précipitation s Pente Sensibilité à lérosion Erosivité des pluies Potentiel érosif Occupation du son Réseaux hydrographiqu e

18 Dans cette partie, on a essayé de tracé les cartes de la couverture du sol pour 3 périodes (1987, 2002et 2009) et de déterminer les gains et les pertes dans chaque classe (eau, végétation et sol nu) en utilisant le module (Land Change Modeller) de IDRISI TM. Les paramètres suivants ont été tirés: Contribution du changement dans chaque variation en pourcentage de la surface du sol (de chaque catégorie de la couverture du sol). la variation nette de chaque catégorie. La persistance de chaque classe: la couverture du sol qui na pas changé entre les deux dates respectives. Détection des changements

19 Changement deVers Changement (km 2 ) 1987_2002 Changement (km 2 ) 2002_2009 Changement (km 2 ) 1987_2009 VégétationEau0,741,931,16 Sol nuEau4,547,576,33 EauVégétation0,310,040,217 Sol nuVégétation711448,53385,53 EauSol nu22,52,8718,57 VégétationSol nu856,47954,811038,38

20 1987=> => =>2009 Pertes Hectares Pertes Hectares Pertes Hectares Evolution de la végétation

21 Classification de loccupation du sol avec ENVI Classification selon les propriétés spectrales, spatiales et texturales des objets Contrairement avec la classification traditionnelle, qui se base sur la d é tection des pixels qui ont les mêmes caract é ristiques spectrales, ENVI Feature Extraction Fonction utilise une m é thode bas é e les caract é ristiques spatiale, spectrale (luminosit é et la couleur) et les caract é ristiques qui d é finissent la texture de la r é gion. Les r é sultats obtenus sont ensuite projet é s dans un SIG afin de les interroger. Par exemple, si on veut faire une s é lection (requête) dans la table de Mapinfo pour nous s é lectionner tout les objets qui ont le ratio (pir/rouge) sup é rieur a une valeur (0.1 qui caract é rise la v é g é tation) et inf é rieur à (l Eau).

22 Selon la superposition des cartes de la couverture végétale, pente, pluie, et la lithologie du bassin de lOued Mina, on a partagé le bassin en trois régions suivant la gravité du processus de lérosion. La région sud dune formation géologique consolidée, de faible pente et couvert végétal plus ou moins faible. Cette zone est considérée comme zone à faible risque dérosion. La zone de haut risque dérosion située en amont du barrage de Sidi MHamed Ben Aouda, sa formation géologique est marneuse, le sol est globalement nu, de forte pente et plus exposée aux exercices agricoles. La région du nord, caractérisée par un terrain plat où se déposent les terres érodées. Conclusion

23 La comparaison entre deux périodes différentes, permet dapprécier la dynamique de loccupation des sols et de la végétation, mais elle ne permet pas de dégager un scénario dévolution simple des formations végétales, mais traduit la variation des situations et la diversité doccupation des terres. Selon les résultats de calcul des changements entre lannée 1987 et lannée 2009, environ 1038 Km 2 des terrains couverts par la végétation sont devenus des terrains nus. Conclusion Pour la suite de ce travail, on va utiliser dautres données satellitaire (Spot végétation et Modis). Les images de Spot (résolution 1 km) Végétation décadaires disponibles permettent de suivre lévolution de la végétation au cours dun cycle hydrologique et pour plusieurs années ( ).

24 Conclusion On va aussi utiliser les images de haute résolution (5 m) pour faire une classification orientée objet sur une partie du bassin dite zone atelier. Cette nouvelle méthode de classification est très utile pour étudier lutilisation et loccupation du sol.

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