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Cartographie et estimation de la capacité de charge du pàĘturage à† partir des images satellitaires : cas de la commune rurale de Diabaly dans la région de Ségou au Mali


par Moctar TRAORE
Université Félix Houphouet-Boigny de Cocody  - Master en Télédétection et SIG, Spécialité: Climat, Environnement et Développement Durable 2019
  

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République de Côte d'Ivoire

~~~~~~~~~~~~~

Ministère de l'Enseignement Supérieur et de
la Recherche Scientifique

 
 

ANNÉE UNIVERSITAIRE : 2019-2020

 

Université Félix Houphouët Boigny de Centre Universitaire de Recherche UFR des Sciences de la Terre

Cocody et d'Application en Télédétection et des Ressources Minières

N° d'ordre :150/2019

MÉMOIRE

Pour l'obtention du diplôme de Master en Télédétection et Système d'Information Géographique Spécialité : Climat, Environnement et Développement Durable (CE2D)

Sujet :

Cartographie et estimation de la capacité de charge du pâturage à
partir des images satellitaires : cas de la commune rurale de
Diabaly dans la région de Ségou au Mali

 

Présenté par :

TRAORE Moctar

Date de soutenance : 27/02/2020 Directeur : Dr. SALEY Mahaman Bachir Co-Directeur : Dr. OUATTARA Adama

Composition du jury

Dr. YAO N'GORAN J.P., Président Dr. OUATTARA Adama, Co-Directeur Dr. ASSOMA Vincent, Examinateur Dr. YAO Noellie, Examinatrice

 

i

DEDICACE
À ma famille
Pour ses efforts consentis à mon enrichissement intellectuel.
Seul le Tout Puissant vous récompensera à votre juste valeur.
Je m'efforcerai de vous rendre fiers de moi.

ii

REMERCIEMENTS

Ce mémoire est le fruit des efforts consentis par plusieurs personnes. Nos remerciements vont tout d'abord à l'endroit des responsables de la coopérative « Niéta » qui nous a exhortés à entreprendre cette étude avec beaucoup d'encouragement. Dans la même veine, nos remerciements vont à l'endroit des responsables du Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection (CURAT) pour nous avoir acceptés dans cette Institution. Nous voudrions citer en premier le Professeur AFFIAN Kouadio, Vice-Président de l'Université Félix Houphouët-Boigny de Cocody et Doyen Honoraire de l'UFR-STRM.

Le Professeur SORO Nagnin, Doyen de l'UFR-STRM et de l'ensemble du décanat.

Nos remerciements singuliers s'adressent au Docteur KOUAME Kan Jean, Directeur du CURAT et de l'Ecole Doctorale Africaine de Télédétection (EDAT) pour avoir cru en nous. Toute ma reconnaissance va à l'endroit du Professeur KOUAME Koffi Fernand, ex-directeur du CURAT, pour ses observations, ses suggestions et ses encouragements.

Le Docteur MOBIO Brice Abaka, Directeur du Laboratoire des Télédétection et SIG, pour m'avoir accueilli au sein de son Laboratoire.

Le Docteur SALEY Mahaman Bachir, Superviseur de ce mémoire, qui a bien voulu accepter mon encadrement.

Le Docteur OUATTARA Adama, Directeur de ce Master, pour m'avoir permis de faire mes premiers pas dans la recherche. Par son goût du travail, sa sympathie et sa simplicité, il a su me guider et m'a permis de prendre confiance en moi, merci Docteur.

Le Docteur ASSOMA Vincent, d'avoir bien voulu instruire ce mémoire avec la rigueur nécessaire pour améliorer mon apprentissage scientifique.

Les Docteurs DANUMAH Jean Homian et N'GUESSAN BI Vami Herman pour leurs conseils et encouragements.

Au corps enseignant du CURAT, Professeur DJAGOUA Eric Valère, Docteur BOYOSSORO Hélène, Docteur YOUAN TA Marc, Docteur DIBI N'DA Hyppolite, Docteur KOUAME Adonis pour leurs conseils et contributions à l'encadrement des étudiants. Merci également au Professeur YAO N'GORAN JP président du jury de ce mémoire et Docteur YAO Noellie l'examinateur. Je voudrais témoigner ma profonde gratitude à ma famille : mon père Amadou TRAORE et ma maman FEU Balakissa DOUMBIA, mes tantes FEU Nakou DOUMBIA et FEU Wassa DIARRA, mon oncle Boubacar Sidiki DOUMBIA, mes frères Gaoussou KONE, Mohamed TRAORE, Ousmane TRAORE et Nouhoum TRAORE, Sory Ibrahima TRAORE, Brahima TRAORE, mes soeurs Fatoumata

iii

TRAORE, et Djénèba TRAORE, pour leur amour, leur affection, leur encouragement, leur prière, leurs soutiens moral et financier tout au long de mes études. Mes sincères remerciements vont à l'endroit de Docteur KOUASSI KAN Désiré, pour ses conseils.

Merci également à tous mes amis, en particulier, YEO Nahoua, KAMENAN Jean Ernest Djemin, DIARRA Adama, Moussa SANGARE, Zoumana DIALLO, OUATTARA Kassoum, AKA Kadio Saint Rodrigue, Oura AFFOUE MARTINE, Fahimat YUSSUF pour leur sympathie, leur disponibilité et encouragements.

iv

TABLE DES MATIERES

LISTE DES ABRÉVIATIONS viii

LISTE DES FIGURES ix

LISTE DES TABLEAUX x

RÉSUMÉ xi

ABSTRACT xii

INTRODUCTION 1

PREMIÈRE PARTIE : GÉNÉRALITÉS 3

CHAPITRE 1 : PRÉSENTATION DE LA ZONE D'ÉTUDE 4

1.1. Cadre géographique 4

1.2. Relief 4

1.3. Sol 5

1.4. Géologie 6

1.5. Pente 7

1.6. Climat 8

1.7. Végétation 9

1.8. Population 9

1.9. Activités socio-économiques et culturelles 10

CHAPITRE 2 : NOTIONS ET CONCEPTS DE L'ÉTUDE 11

2.1. Biomasse 11

2.2. Valorisation de la biomasse 12

2.3. Avantages et Inconvénients de la biomasse 13

2.3.1. Avantages de biomasse 13

2.3.2. Inconvénients de la production de biomasse 13

2.4. Composition de la Biomasse 14

2.4.1. Cellulose 14

2.4.2. Hémicelluloses 14

V

2.4.3. Lignine 15

2.5. Propriétés de la biomasse 15

2.6. Stratégie de mobilisation de biomasse 16

2.6.1. Cultures dédiées à la production d'énergie 16

2.6.1.1. Plantes agricoles 16

2.6.1.2. Bois et les forêts 16

2.6.1.3. Plantes aquatiques et les algues 17

2.6.2. Résidus de la biomasse 17

2.6.2.1. Agriculture 17

2.6.2.2. Forêts 18

2.6.3. Biomasse des déchets 18

2.6.3.1. Déchets fermentescibles des ordures ménagères 18

2.6.3.2. Déchets verts 18

2.7. Méthodes d'estimation de la biomasse par Télédétection 18

2.7.1. Télédétection 18

2.7.2. Imagerie multi-spectrale pour l'estimation de biomasse 20

2.8. Capacité de charge animale 21

DEUXIÈME PARTIE : MATÉRIEL ET MÉTHODES 23

CHAPITRE 3 : DONNÉES ET MATÉRIEL 24

3.1. Données 24

3.1.1. Images satellitaires 24

3.1.2. Couches numériques et photographies 26

3.1.3. Données générales sur l'élevage 26

3.2. Matériel 26

CHAPITRE 4 : MÉTHODOLOGIE 27

4.1. Collecte des données d'enquête 27

4.2. Cartographie d'occupation du sol à partir d'image MSI de sentinel-2B 27

vi

4.2.1. Prétraitement l'image MSI de Sentinel-2B 27

4.2.1.1. Correction radiométrique et atmosphérique 27

4.2.1.2. Mosaïque d'image et extraction de la zone d'étude 27

4.2.3. Traitement de l'image satellitaire Sentinel-2B 28

4.2.3.1. Choix d'une composition colorée et identification d'une nomenclature des

classes d'occupation du sol 28

4.2.3.2. Choix des sites d'entraînement 28

4.2.3.3. Extraction des classes d'occupation du sol à partir des signatures spectrales 28

4.2.3.4. Discrimination des unités d'occupation du sol 29

4.2.3.5. Classification supervisée (orientée Pixel) 30

4.2.3.6. Evaluation et validation de la classification 31

4.3. Déterminer la capacité de charge du pâturage de la commune rurale de Diabaly 31

4.3.1. Estimation de la quantité de biomasse à partir des images MSI de sentinel-2B 31

4.3.2. Détermination de la capacité de charge du pâturage 32

TROISIÈME PARTIE : RÉSULTATS ET DISCUSSION 34

CHAPITRE 5 : OCCUPATION DU SOL 35

5.1. Résultat d'enquête 35

5.2. Composition colorée de l'image MSI de sentinel-2B 35

5.2. Validation de la classification supervisée 36

5.3. Carte de l'occupation du sol de la commune de Diabaly 37

CHAPITRE 6 : CAPACITÉ DE CHARGE DU PÂTURAGE 40

6.1. Indice de Végétation Ajusté du Sol Optimisé (OSAVI) 40

6.2. Biomasse produite 40

6.3. Répartitions de la biomasse 41

6.4. Quantité de biomasse consommable 42

6.5. Capacité de la charge du pâturage de la commune rurale de Diabaly 42

DISCUSSION 43

vii

CONCLUSION 44

RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES 46

ANNEXE xii

viii

LISTE DES ABRÉVIATIONS

ALOS : Advanced Land Observing Satellite

CURAT : Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection

CPS : Cellule de planification et de la statistique

DNPIA : Direction Nationale des Productions et des Industries Animales

ESA : Agence Spatiale Européenne

FAO : Organisation des Nations Unies pour l'Agriculture et Alimentation

GPS : Global Positioning System (Système mondiale de Positionnement par Satellites)

ha : hectare

MNT : Model Numérique du Terrain

ms : Matière sèche

MSI : MultiSpectral Instrument

ON : Office du Niger

OSAVI : Indice de Végétation Ajusté du Sol Optimisé

PPN : Production Primaire Nette

PIR : la réflectance dans le Proche Infra Rouge

R : la réflectance dans le Rouge

UBT : Unité Bétail Tropical

t : tonne

ix

LISTE DES FIGURES

Figure 1: Localisation de la commune de Diabaly dans la région de Ségou. 4

Figure 2: Model Numérique de Terrain issu des données MNA (ALOS PALSAR). 5

Figure 3: Carte pédologique de la commune Diabaly issue des données de FAO, 1974. 6

Figure 4: Carte géologique de la commune Diabaly issue des données de DNGM, 1981. 7

Figure 5: Carte de pente issue des données MNA (ALOS PALSAR). 8

Figure 6: Diagramme ombrothermique de 2019 issue des données 9

Figure 7: Différentes ressources de la biomasse (source : Ademe, 2007). 12

Figure 8: Spectre du rayonnement solaire. 19

Figure 9: Courbe de réflectance d'une feuille dans le visible et l'infrarouge 20

Figure 10: Couverture des données N0208/R008 (A) ; N0208/R051 (B) de Sentinel-2B de

2019. 24
Figure 11: Mosaïque des scènes N0208/R008 ; N0208/R051 MSI de Sentinel-2B de 2019. 28

Figure 12: Organigramme méthodologique de cartographie et estimation de la biomasse. 33
Figure 13 : Composition colorée de l'image satellitaire MSI de sentinel-2B d'octobre 2019

dans les Bandes spectral 4-5-7. 36

Figure 14 : Carte d'occupation du sol de la zone d'étude 2019. 38

Figure 15 : Répartition des classes d'occupation du sol issue de la classification de l'image

MSI de Sentinel-2B de la commune rurale de Diabaly 2019. 39
Figure 16 : Occupation du sol à partir de l'Indice de Végétation Ajusté du Sol Optimisé

(OSAVI) image Sentinel-2B. 40

Figure 17 : Carte de la biomasse (t/ha) issue de l'image MSI de sentinel-2B. 41

Figure 18: Rendement de biomasse par unité de superficie (t/ha). 42

x

LISTE DES TABLEAUX

Tableau I: Caractéristiques des bandes de Sentinel-2B 25

Tableau II: Types d'occupation du sol et Correspondances en pixel. 30

Tableau III: Données générales sur l'élevage 35

Tableau IV: Matrice de confusion de la classification de l'image Sentinel-2B de 2019 36

xi

RÉSUMÉ

Les systèmes d'élevage des pays sahéliens sont fortement exposés au changement climatique et la plupart d'entre eux subissent déjà des épisodes de sécheresse depuis le début des années 1970. Par ailleurs, les ressources pastorales disponibles dans le secteur d'étude reposent sur les réserves fourragères, les résidus de cultures et les points d'eau. Elles sont soumises à une forte pression d'exploitation (surpâturage, désertification, l'ensablement des points d'eau et les feux de brousse) ayant comme corollaire la dégradation de l'environnement. L'objectif de cette étude est de fournir une estimation de la biomasse consommable et la capacité de charge du pâturage de la commune de Diabaly (Mali) en utilisant une méthode non destructive. Les données utilisées se composent, essentiellement, d'images satellitaires (MSI de sentinel-2B d'octobre 2019, image MNT de ALOS PALSAR de 2007), la base de données numérique géo-référencée de l'IMG 2009 du Mali et les données générales sur l'élevage (le nombre d'éleveurs, le nombre de bétail et leurs localités). La méthodologie utilisée, en plus du traitement numérique des images satellitaires se base sur la cartographie du couvert végétal. Cette cartographie a été appuyée par un inventaire de biomasse pour estimer la capacité de charge du pâturage. Les résultats obtenus confirment une faible capacité de charge du pâturage de 0,94 UBT/ha/an et une production de biomasse moyenne utilisable de 19 617 t dans la commune de Diabaly. Les périodes de pâturage, des déplacements généralement internes sont sources de conflits entre exploitants agricoles et éleveurs. Ainsi, la faible capacité de charge, l'extension des cultures au détriment des pâturages et l'accroissement du cheptel vont accentuer la dégradation des écosystèmes de la zone d'étude déjà fragilisés ce qui aura une conséquence néfaste sur les performances zootechniques du cheptel et l'économie de la commune de Diabaly.

Mots clés : cartographie, biomasse, capacité de charge, pâturage, images satellitaires, commune de Diabaly, Mali.

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"Ceux qui r√™vent de jour ont conscience de bien des choses qui échappent à ceux qui r√™vent de nuit"   Edgar Allan Poe