Préparé par : TOUMI Samir

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1 Préparé par : TOUMI Samir
APPLICATION DE LA TELEDETECTION ET LES SIG A LA CARTOGRAPHIE DE L’EROSION DANS LE BASSIN VERSANT DE L’OUED MINA Préparé par : TOUMI Samir

2 Introduction Les changements rapides du paysage sous l’influence de la pression démographique et l’extension des cultures d’exploitation, ont contribué à l’augmentation de l’exposition des terres au processus de ruissèlement, et par conséquent, à la dégradation des sols par l’érosion. Elle résulte de détachement et le transport de fragments ou de particules du sol ou de roches de leur emplacement initial par l’eau, dégradant la qualité et la fertilité des sols et réduisant la capacité des réservoirs d’eau.

3 Introduction Dans ce présent travail on se propose de mettre en relief la gravité et l’évolution de ce phénomène à travers l’analyse des facteurs responsables de cette érosion dans le bassin de l’Oued Mina. Elle est basée sur l’intégration des images satellitaires et de données cartographiques dans un système d’information géographique (SIG) pour l’identification et la cartographie, des zones à risques d’érosion hydrique. La méthodologie suivie consiste à cartographier séparément les facteurs explicatifs afin de connaitre le rapport entre ces facteurs et les alias de l’érosion.

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

5 Le bassin versant de l’oued 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. l’Oued Mina est soumis à une érosion intense. Elle est la cause principale de l’envasement des ouvrages de stockage de l’eau 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 d’envasement avancé et qui atteint les 100 % pour la majorité.

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

7 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 l’échelle souhaitée. D’autre part, il possède 7 canaux, dont quatre dans l’infrarouge proche, moyen et thermique qui sont primordiales pour travailler sur les caractères du sol. Date de prise Résolution Période sèche 30m Période humide

8 Traitement des images de télédétection
Les différents objets n’absorbent pas tous la même partie du rayonnement solaire, et qu’en conséquence, le spectre du rayonnement réfléchi est différent. C’est le cas des sols, des végétaux et de l’eau. 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) Eau (barrage, sebkha, zones humides) Sol nu (terrains nus, habitations)

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

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

11 On a effectué, ensuite, une classification (zonage) des objets déterminés par l’interprétation visuelle sur les échantillons pris des images de la zone d’étude. Il s’agit une généralisation des résultats en regroupant touts les pixels d’une image qui ont les même caractéristique spectrales.

12 Classification de l’occupation du sol
Classification selon les propriétés spectrales des objets Classes juin-87 juin-02 juin-09 Surface (km2) Proportion Sol nu 7643,8332 93,64 7538,5305 92,35 7791,5835 95,45 Végétation 484,8822 5,94 528,1461 6,47 348,5601 4,27 Eau 34,2846 0,42 96,3234 1,18 22,8564 0,28 Total 8163 100

13 Classification de l’occupation du sol
Classification de la végétation Un autre moyen pour suivre la variation spatio-tremporelle de la végétation. Il est basé sur le changement de la réflectance spectrale par une valeur dite « indice » par exemple l’indice de végétation normalisé NDVI. PIR : la bande proche de l’infrarouge. R : la bonde de la couleur rouge. NDVI<-1 : Eau -1 <NDVI<0.25 : Sol nu 0,15<NDVI<0.25 : végétation séparée. 0.25<NDVI<0.40 : végétation modérée. NDVI>0.40 : végétation dense

14 ( A. Sadiki, S. Bouhlassa, Dj. Auajjar, A. Faleh, J.J. Macaire, 2004)
+1.29 ( A. Sadiki, S. Bouhlassa, Dj. Auajjar, A. Faleh, J.J. Macaire, 2004) Pi représente les précipitations mensuelles et P les précipitations annuelles en mm de la période allant de 1968 à 2001.

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 l’inclinaison de pente.
Le facteur LS estimé en utilisant le module « Lenghtslope » du logiciel IDRISI

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

18 Détection des changements
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 IDRISITM. 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 n’a pas changé entre les deux dates respectives.

19  Changement de Vers Changement (km2) 1987_2002 Changement (km2) 2002_2009 Changement (km2) 1987_2009 Végétation Eau 0,74 1,93 1,16 Sol nu 4,54 7,57 6,33 0,31 0,04 0,217 711 448,53 385,53 22,5 2,87 18,57 856,47 954,81 1038,38

20 Evolution de la végétation
1987=>2002 1987=>2009 2002=>2009 Pertes Hectares Pertes 95481 Hectares Pertes Hectares

21 Classification de l’occupation du sol avec ENVI
Classification selon les propriétés spectrales, spatiales et texturales des objets Contrairement avec la classification traditionnelle, qui se base sur la détection des pixels qui ont les mêmes caractéristiques spectrales, ENVI Feature Extraction Fonction utilise une méthode basée les caractéristiques spatiale, spectrale (luminosité et la couleur) et les caractéristiques qui définissent la texture de la région. Les résultats obtenus sont ensuite projetés dans un SIG afin de les interroger. Par exemple, si on veut faire une sélection (requête) dans la table de Mapinfo pour nous sélectionner tout les objets qui ont le ratio (pir/rouge) supérieur a une valeur (0.1 qui caractérise la végétation) et inférieur à (l’Eau).

22 Conclusion Selon la superposition des cartes de la couverture végétale, pente, pluie, et la lithologie du bassin de l’Oued Mina, on a partagé le bassin en trois régions suivant la gravité du processus de l’érosion. La région sud d’une formation géologique consolidée, de faible pente et couvert végétal plus ou moins faible. Cette zone est considérée comme zone à faible risque d’érosion. La zone de haut risque d’érosion située en amont du barrage de Sidi M’Hamed 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.

23 Conclusion La comparaison entre deux périodes différentes, permet d’apprécier la dynamique de l’occupation des sols et de la végétation, mais elle ne permet pas de dégager un scénario d’évolution simple des formations végétales, mais traduit la variation des situations et la diversité d’occupation des terres. Selon les résultats de calcul des changements entre l’année 1987 et l’année 2009, environ 1038 Km2 des terrains couverts par la végétation sont devenus des terrains nus. Pour la suite de ce travail, on va utiliser d’autres données satellitaire (Spot végétation et Modis). Les images de Spot (résolution 1 km) Végétation décadaires disponibles permettent de suivre l’évolution de la végétation au cours d’un 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 l’utilisation et l’occupation du sol.

25 MERCI POUR VOTRE ATTENTION