Conclusion partielle
Dans cette étude, les méthodes de l'analyse
multicritère et de l'arbre de décision ont permis d'identifier
les zones potentiellement productives des aquifères de socle dans la
commune rurale de Loulouni.L'identification des zones potentielles en eaux, la
carte de potentialité révèle plus de 80% des classes
bonnes et excellentes par l'analyse multicritère et de 74% par l'arbre
de décision.Ces deux (2) méthodes donnent une bonne cartographie
d'eau souterraine, ainsi la carte obtenue par l'arbre de décision est
très proche de la réalité du terrain.La validation de ces
cartes à l'aide des débits d'exploitation des forages a
montré une très bonne correspondance entre les zones à
potentielles en eau souterraine et la classe de débits
correspondants.
Les résultats révèlent que le coefficient
K est fiable et a donné un accord modéré (K=0,47) entre
les deux méthodes. Quant à l'analyse de surface, elle montre un
accord moyen (35,82%). Mais la méthode de l'arbre de décision
apparait la mieux prédite la potentialité des eaux souterraine
par rapport à la méthode de l'analyse multicritère.
CHAPITRE 7 :DISCUSSION
- Cartographie de l'occupation du sol
La carte d'occupation du sol de la commune rurale de Loulouni
en 2019 a été obtenue par la méthode de classification
supervisée avec l'algorithme maximum de vraisemblance. En effet, cet
algorithme, par sa capacité de discrimination des classes
thématiques, a permis d'identifier quatre (4) types d'occupation du sol.
L'image de MSI de Sentinel-2B, utilisée dans ce travail a
été prise au mois de décembre qui correspond à une
période de saison sèche dans la zone d'étude.La
précision globale issue du traitement des images est de 87,05 %. Cette
précision atteste la bonne classification d'image car une classification
est jugée acceptable lorsque la précision globale avoisine 80%.
Elle confirme celles obtenues par les travaux antérieurs des chercheurs
comme :
· Vintrou (2012), dans une étude
de cartographie et caractérisation des systèmes agricoles au Mali
par la télédétection a moyenne résolution spatiale
a obtenu 82% et 86% comme précision globale.
· Sogodogo (2015), dans une étude
de la dynamique des superficies agricoles dans la commune rurale de Loulouni
(Sud du Mali) : apport de la télédétection et SIG, a
trouvé des précisions globales 87,40% et 87,29%.
· Yeo (2017), dans une étude de
contribution des aires protégées aux efforts d'accroissement des
stocks de carbones dans le cadre de la REDD+ : cas de la réserve
biologique de LAMTO (Côte d'Ivoire) a obtenu 83,3% comme précision
globale et 0,82 de coefficient de kappa.
L'analyse de la matrice de confusion révèle
quelques irrégularités (sols nus/habitats, cultures et savanes).
Cette difficulté de discrimination est due à la similarité
des signatures spectrales de ces types d'occupation du sol. Cette tendance
corrobore les conclusions tirées par Yossiet al. (1996) dans
une étude sur la dynamique de la végétation post culturale
en zone soudanienne au Mali. Le même constat a été fait par
Sogodogo (2015).
- Extraction automatique
des linéaments
La méthode d'extraction automatique à l'aide du
module LINE de PCI Geomatica appliquée dans cette étude est
caractérisée par sa rapidité d'exécution et par
l'objectivité dans l'extraction de linéaments selon Moore et
Waletz (1983) cité par Adon (2015).
Les résultats obtenus sont concordants aux travaux
antérieurs : Abudullah et al. (2009) en Malaisie ;
Bishtaet al. (2010) en Jordanie ; Hubbard et al.
(2012) en Afghanistan ; Rayan (2013) en Iraq ; Adon et
al. (2014)en Côte d'Ivoire utilisant le module LINE de PCI ont
montré son potentiel à détecter les linéaments pour
les études hydrogéologiques. Le choix de la méthode
automatique s'est justifié par son caractère innovant en milieu
de socle précambrien(Adon et al., 2019).Cependant, la
validation des linéaments par vérité-terrain est le moyen
le plus concordant car les failles d'extension kilométrique sont
immédiatement reconnaissables (Kouamé, 1999). Á
défaut, on procède soit à une validation à l'aide
des travaux antérieurs de cartographie structurale, soit par une
méthode inverse basée sur les forages productifs à gros
débits (Jourdaet al., 2016).Dans cette étude la
validation à l'aide des travaux antérieurs a été
effectuée.La comparaison des directions
préférentielles : NE-SW (N0-N10°, N30°, N70°
et N90°), et NW-SE (N110-120°, N135° et N180°) à
celles obtenues par Koné et al. (2019) dans une étude de
caractérisation structurale et litho-structurale des linéaments
par différents traitements d'image satellitaire : cas de Bamako et
ses environs, sud-ouest du Mali. La direction NE-SW correspondant aux
directions des formations birrimiennesont été mises en
évidence par le projet SYSMIN (2006) cité par Koné et
al. (2019). Aussi, ces directions concordent avec les directions des
fractures présentent dans la carte géologique du sud du Mali.
Dans cette analyse, nous pouvons attester que les
linéaments extraits automatiquement à l'aide du module LINE de
PCI permettent de déterminer l'état de la fracturation du socle
de Loulouni.
- Cartographie de
potentialité des eaux souterraines
Cette étude montre que la contribution de la
télédétection et SIG couplée à l'analyse
multicritère, présentent d'énormes avantages dans la
recherche des zones potentielles en eaux souterraines dans la commune rurale de
Loulouni. En effet, ces différentes méthodes ont permis à
certains auteurs (Jourda, 2005 ;Youan Ta, 2008 ; Abdou Babaye,
2012 ; Sorokoby, 2013 ; Adon, 2015 ;Abdelfethat, 2018) d'obtenir
des résultats satisfaisants.
Toutefois, cette méthode présente des
difficultés dans sa mise en oeuvre. Celles-ci proviennent au choix des
critères retenus pour cartographier les zones propices qui
diffèrent en fonction des travaux et selon la disponibilité des
données. Aussi des difficultés de choix des limites de classe des
critères choisis de la méthode. Ce choix des limites de classe
s'opère en fonction d'une part, de la faculté de discernement de
l'opérateur et son sens de jugement et, d'autre part, des valeurs
affichées par les histogrammes des critères (Jourdaet
al., 2016).
Malgré ces difficultés, nous remarquons une
bonne cohérence entre les classes de débits, bien que l'allure
des courbes de tendance des classes de sensibilité soit
différente de celle des courbes théoriques établies par
Jourdaet al. (2016).
Quant à la méthode de l'arbre de décision
Les résultats obtenus sont conformes aux travaux de Lee et al.
(2015), Duan et al. (2016) qui ont appliqué le modèle
d'arbre de décision pour la cartographique de la potentialité des
eaux souterraines respectivement en Corée et en Chine. Ils ont obtenu
des résultats satisfaisants avec des précisions de
prédiction estimées à 87,88% en Corée et 85,09% en
Chine ;un arbre de décision ne fait aucune hypothèse statistique.
Cependant la classification de l'arbre de décision est une
méthode précise et rapide et plus fiable pour évaluation
du potentiel en eau souterraine.
La comparaison des cartes de potentialités du test de
Kappa et de l'analyse de surfaces a montré que le coefficient d'accord
(K) est fiable et donne un accord k = 0,47 entre les deux méthodes. Ces
résultats sont en concordance de celui obtenu par Kouamé (2007)
dans une étude de la contribution à la gestion
intégrée des ressources en eaux du district d'Abidjan.
Les résultats de l'analyse de surfaces confirment celui
du test de Kappa dans cette étude. Les cartes de potentialités en
eaux souterraines dans la commune de Loulouni sont donc différentes, ce
qui montre que l'association entre les deux méthodes n'est pas
parfaite.En définitive, ces résultatsapporteront une contribution
aux succès des prochaines campagnes dans la commune et elle
réduit le taux d'échec lors de l'exécution des ouvrages
hydrogéologiques.
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