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Application de la modélisation spatiale multifactorielle pour l'évaluation de la dynamique et la vulnérabilité des écosystèmes forestiers face aux changements globaux: cas de la forêt de Maà¢mora

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par Koffi Dodji NOUMONVI
Ecole Nationale Forestière dà¢â‚¬â„¢Ingénieurs (ENFI) de Salé - Ingénieur des Eaux et Forêts spécialisé en Géomatique des ressources naturelles 2015
  

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Conclusion

On peut remarquer que les conditions écologiques de la forêt de Maâmora sont assez spéciales et délicates, donnant lieu à une végétation et une faune particulière. Ces

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ressources naturelles restent fragiles non seulement à cause de la délicatesse des conditions écologiques, mais aussi à cause de l'activité anthropique.

Retenons de tous ces aménagements qu'a connu la forêt de Maâmora, qu'ils étaient inadaptés car les gestionnaires avaient du mal à reconstruire la subéraie. Mais au fil du temps, ils se rendent compte que même si les conditions de station sont difficiles, des techniques de régénération comme la régénération par semis de glands donnent des résultats acceptables et pourront être pour l'instant le meilleur moyen de régénérer la subéraie.

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Chapitre3 :

APPROCHE METHODOLOGIQUE

Afin d'atteindre l'objectif principal qui est de produire une base de données cartographique, outil d'aide à la décision aux aménagements futurs de la forêt de Maâmora tenant compte de la vulnérabilité des écosystèmes arborés face aux changements globaux, la méthodologie adoptée dans ce travail se décline en deux grands axes : l'analyse de la dynamique et l'évaluation de la vulnérabilité. Avant d'explorer la méthodologie détaillée de ces deux parties, on verra la source des données utilisées ainsi que les outils qui ont servi à les traiter.

3.1. Sources de données et Outils de traitement

3.1.1. Sources de données

Les images satellites utilisées ont été acquises par téléchargement sur le site www.glovis.usgs.gov. Il s'agit d'images Landsat de résolution 30 m. Ce choix est justifié par la disponibilité des images anciennes et récentes. Des images prises entre Juin et Septembre ont été choisies afin d'éliminer les confusions de classification dues à la végétation herbacée et arbustive qui peut être dense en dehors de cette période. Après le téléchargement, les bandes isolées sont réunies pour obtenir l'image multi-bandes. Pour cette période (Juin-Septembre) d'une même année, si plusieurs images sont disponibles, on a procédé à une composition d'images. La composition d'images consiste en une opération arithmétique sur différentes images pour en ressortir une seule image d'une plus grande qualité car elle permet de réduire certains défauts radiométriques qui peuvent exister si on considère seulement une image.

Les données climatiques ont été acquises auprès de la DMN (Direction de la Météorologie Nationale) sous forme de données de précipitations, températures, etc. journalières depuis 1980 jusqu'en 2013.

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"Le doute est le commencement de la sagesse"   Aristote