Cartographie Physionomique de la Végétation Forestière par Télédétection Satellitaire Optique de Moyenne Résolution Spatiale en Zones Semi-arides (Ouest Algérien)

L’interprétation automatique d’images satellitaires s’appuie essentiellement sur les algorithmes de classification. Ces classifications peuvent être dirigées ou non dirigées. Pour la cartographie forestière, la première catégorie est souvent préférée à la seconde pour sa précision,. Cependant, en milieu forestier méditerranéen tel que celui des zones semi-arides de l’ouest Algérien, l’hétérogénéité des formations végétales rend difficile la sélection de zones d’entraînement précises même en possession de données terrain. Dans ce cas, les classifications non dirigées peuvent être une solution à condition de trouver une relation fiable entre certains paramètres dendrométriques des peuplements forestiers et les classes spectrales pour en faciliter l’interprétation. Cette étude sur une zone forestière semi-aride de l’ouest algérien a montré que dans un espace forestier hétérogène, comportant plusieurs formations végétales de type forêt, matorral arborescent, matorral, herbacées et des vides, la classification non dirigée par nuées dynamiques a découpé l’espace spectral en strates spectrales se différenciant Principalement par la hauteur et ordonnées par ordre décroissant de la hauteur des formations végétales qu’elles représenten. Il s’agit des strates thématiques suivantes : forêts, matorral arboré, matorral, herbacées et les vides. A l’intérieur de chaque strate comportant deux ou plusieurs formations végétales, l’algorithme de classification partage la strate spectrale en classes spectrales ordonnées par ordre décroissant de leur densité. Ces premiers résultats ont permis d’établir la carte des grands types physionomiques de la végétation de la zone d’étude. Cette carte servira de base pour établir la carte des types de peuplements forestiers. Deux solutions peuvent être envisagées dans ce cas : la première consiste en l’exploitation des connaissances terrain de l’interprète pour affiner les résultats. La seconde réalise une classification dirigée de l’image. Dans les deux cas, la réalité terrain doit être toujours disponible.

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