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Caracterisation de la vegetation des tourbieres de Wasalaka dans le bassin de la riviere Itimbiri dans le contexte du changement environnemental


par Jean Pierre Apandani
Université de Lisala - Maitrise 2024
  

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2.2.6. Flore associées aux écosystèmes des tourbières de la RD Congo

Le ministère de l'environnement et développement durable (MEDD) a défini la vision nationale sur les tourbières en 2019, dont ``Protéger les tourbières pour le Peuple et la Nature''.

En effet, ces écosystèmes présentent des défis uniques dans la mise en oeuvre des méthodes d'inventaire forestier. L'une des grandes difficultés, c'est se déplacer dans un environnement gorgé d'eau en permanence. Chaque étape de déplacement à travers une tourbière représente un effort majeur pour l'investigateur, et il faut un engagement physique très important pour réaliser une campagne de collecte des données in situ pour élaborer la stratégie nationale. (CRREBaC, 2023).

Cependant, la réalisation des inventaires botaniques reste un défi majeur pour la RDC principalement dans les tourbières ou les forêts denses humides sur sols hydro morphes (ou marécageuses).

2.3.Classification LULC des tourbières

La classification sont des techniques de classification permettant d'extraire des données précises sur l'utilisation des sols à partir d'images de télédétection sont très polyvalentes. La précision des techniques de classification est influencée par des facteurs, tels que le choix de la préparation des tests, l'hétérogénéité de la zone d'étude, les capteurs, le nombre de classes à caractériser.

Les classificateurs peuvent être classés en plusieurs classes en fonction de la méthodologie et des technologies utilisées, par exemple.

Les principaux types de techniques et d'approches pour la classification LULC sont la classification manuelle, la classification numérique et, approche hybride, et Autres méthodes de classification en vogue. Susmentionné.

· Classification manuelle : Classification manuelle, l'agencement d'informations détectées à distance pour caractériser l'utilisation des terres, en particulier lorsque l'enquêteur connaît la région commandée.

· Classification manuelle et numérique : sont l'application de l'intelligence artificielle (IA) dans l'étude LULC Classification qui s'est divisée en

· Approche hybride : Une approche mixte combine les avantages des stratégies informatisées et manuelles pour créer une carte de la couverture terrestre qui est d'une meilleure manière que si une technique solitaire était disponible. L'approche d'un métis est à l'une des stratégies de regroupement mécanisées(Global transition,2021).

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