Cartographie par télédétection des milieux envahis par Acacia mearnsii De Wild. dans l’extrême Nord-Est algérien

Autor: Samir Chekchaki, Mohamed Djalil Zaafour, Arifa Beddiar
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: BOIS & FORETS DES TROPIQUES. 343:5-16
ISSN: 1777-5760
0006-579X
Popis: Dans la région d’El Kala (extrême Nord-Est algérien), Acacia mearnsii De Wild. a été introduit lors des reboisements de 1970, en mélange à 20 % avec l'eucalyptus. Or, depuis quelques décennies, il est constaté un développement de taches d’invasion par cette espèce australienne dans cette même contrée du pays. L’utilisation d’outils tels qu’un système d'information géographique (SIG), avec des informations spatiales à jour, est nécessaire pour mieux comprendre l'invasion et identifier les écosystèmes potentiels à haut risque. Ainsi, le présent travail a été orienté vers la cartographie afin de procéder à l’étude de la répartition de l’invasion de cette espèce. Deux approches ont été adoptées, la première faisant appel aux données collectées sur le terrain et la seconde aux techniques de télédétection, en appliquant la méthode de classification supervisée sur une image Landsat 8. Les résultats obtenus par les deux méthodes montrent que la superficie envahie avoisine les 3 200 ha, répartis en quatre sites. La quasi-totalité de la surface envahie est occupée par l’eucalyptaie et la suberaie (respectivement 65,0 % et 17,9 % de la superficie totale). La classification de l’image satellite n’a permis de détecter que les paysages fortement envahis, tandis que la méthode des relevés effectués sur le terrain a permis de cartographier sa répartition totale. Toutefois, la superposition des deux cartes montre qu’elles sont majoritairement identiques (0,90 ≤ R ≤ 1). Pour conclure, l’utilisation des données spatialisées, couplées à des données ponctuelles (relevés de terrain), a permis, d’une part, de réduire les contraintes liées à la résolution de l’image Landsat et, d’autre part, de montrer l’importance des méthodologies basées sur les travaux de terrain.
Databáze: OpenAIRE