Le logiciel de SIG utilisée dans cette étude

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Les pressions démographiques

Les pressions démographiques sont tous ceux qui résultent ou témoignent des influences démographiques directes ou indirectes aux besoins ou nécessités en ressource forestière. Ces pressions sont désignées par l’évolution de la population et la pauvreté.

Les pressions du milieu naturel

Ce sont les changements climatiques comme l’augmentation de la température, l’instabilité des pluviométries. Ces pressions influencent l’évolution de la couverture forestière mais on n’intègre pas ces paramètres dans cette étude car elles sont considérées aussi comme indicateurs d’incidence.

Le reboisement

Le reboisement fait parti de la régénération artificielle, le reboisement passe plusieurs étapes, commence par la sélection des graines, puisla création et la mise en place d’une pépinière. Le reboisement passe plusieurs étapes qui demandent des grandes prudences aux sylviculteurs. Le problème lors de son exécution est que la surface de terres reboisées ne dépasse et n’atteint plus la surface subite de la zone subite de la dégradation. Cela est dû à l’insuffisance des financements de reboisement, insuffisance des organisations ou associations motivés et enfin les difficultés sur la sylviculture. La surface du reboisement déjà effectuée dans la région Amoron’i Mania est insuffisante. L’espèce plantée est presque toujours l’eucalyptus dans les Districts de Fandriana, Ambositra et Manandriana.

Les différentes formes des problèmes environnementaux à Madagascar [8] [9]

Les différentes formes des problèmes environnementaux sont : la dénaturation qui concerne le changement de certains paramètres de l’environnement par rapport aux conditions normales, puis la dégradation qui correspond à des changements qui affectent négativement le peuplement forestier ou le site et enfin la disparition qui est le changement définitif de l’environnement dû à l’extinction de certains de ce s paramètres.

Caractéristiques d’un satellite : l’orbite et sa fauchée[24] [11]

La trajectoire effectuée par un satellite autour dela Terre est appelée orbite. L’orbite d’un satellite est choisie en fonction de la capacité des capteurs qu’il transporte et des objectifs de sa mission. Deux types d’orbites sont couramment utilisés : l’orbite héliosynchrone et l’orbite géostationnaire. Lorsqu’un satellite est en orbiteautour de la Terre, le capteur “observe” une certaine partie de la surface. Cette surface porte le nom de couloir-couvert ou fauchée. Les capteurs sur plate-forme spatiale ont une fauchée dont la largeur varie généralement entre une dizaine et plusieurs centaines ou même plusieurs milliers de kilomètres.

La réflectance spectrale[11]

Les caractéristiques de réflexivité des objets de urfaces de la terre peuvent être quantifiées en mesurant la partie reflétée de l’énergie incidente. Ces nombres sont enregistrés en pixel organisés en matrices de lignes et colonnes qui forment des images. La dimension de cette matrice combinée avec la dimension du pixel correspond à la portion de la surface de la terre vue par le capteur. Chaque pixel est composé de plusieurs mesures du REM ce qui constitue l’approche multi spectrale. L’analyse visuelle ou s tatistique des réflectance nous permet de discriminer des objets dont la réponse spectrale (combinaison d’intensité d’énergie réfléchie par chaque cible à la surface de la terre dans des long ueurs d’ondes variées) est différente. Une courbe graphique de la réflectance d’un objet en fonction de la longueur d’onde se nomme une courbe spectrale de réflectance. La configuration de telles courbes nous donne des indications sur les caractéristiques spectrales d’un objet et nfluencei fortement le choix des régions de longueur d’onde dans lesquelles des données de télédétection sont acquises pour une application particulière. En ce qui concerne la végétation saine, la chlorophylle absorbe l’énergie d’une longueur d’onde d’environ 0,45µm (bleu) et à 0,67µm (rouge). Dans le proche infrarouge, la végétation se caractérise par une forte réflectance.C’est pourquoi nous percevons la végétation saine comme étant de couleur verte. La figure suivante montre la réflectance de l’eau, du sol et de la végétation. On représente la réflectance enrdonnée et la longueur d’onde en abscisse.

La classification non dirigée[15]

La classification non dirigée est une méthode probabiliste destinée à obtenir des groupes homogènes de réponses spectrales de pixels d’une image. Son intérêt est d’être une méthode de recherche originale pour détecter certains phénomènes. Mais l’interprétation des groupes constitués est délicate car plusieurs types de variables thématiques interviennent dans la formation des groupes et certaines ne sont pas forcément recherchées. Finalement ce type de classification ne fournit qu’un nombre peu élevé declasses intéressantes pour un thème donné et la cartographie obtenue est à reprendre après interprétation des groupes en fusionnant ou éclatant certaines classes.

La classification dirigée[11]

La classification dirigée ou supervisée est une méthode déterministe destinée à obtenir des catégories (ou classes) de pixels au moyen d’un traitement interactif des données radiométriques couvrant la zone d’étude à partir desites témoins identifiés au sol ou sur photos aériennes. Ce type de classification permet de faire apparaître des phénomènes présentant des particularités radiométriques difficiles à repéreret d’utiliser un nombre de bandes spectrales supérieur à celui figurant sur les compositions colorées. Elle fournit directement une cartographie infographique définitive en couleurs conventionnelles par pixel. La classification doit être évaluée par les matrices de confusion enutilisant des données de référence. Parmi les algorithmes de classification dirigée les plus utilisés, on peut citer : la méthode du maximum de vraisemblance, la méthode de la distance minimum aux moyennes, la méthode du parallélépipède,…

Evaluation des résultats du traitement de télédétecion [5]

L’évaluation des résultats du traitement de télédétection se distingue en deux catégories qui dépendent beaucoup sur les moyens ou sur les disponibilités des données. Le résultat peut se valider à l’aide de l’utilisation d’une carte plus précis ou au moins de même précision par rapport à la nouvelle carte, peut être aussi validé par lavérité terrain. Une matrice de confusion ou tableau de contingence exprime la qualité d’une classification. Elle est obtenue en comparant les données classées avec des données de référence quidoivent être différentes de celles ayant servi à réaliser la classification. Elle ne doit pas êtreconfondue avec la table de performance qui sert à évaluer l’homogénéité thématique des zones testsrvantse à réaliser une classification supervisée. Elle permet de calculer l’exactitude globale, l’exa ctitude pour le producteur et pour l’utilisateur:
L’exactitude globale évalue la proportion de pixels de l’échantillon correctement classifiés par rapport à la totalité de l’échantillon utilisé dans la validation.
L’exactitude pour le producteur est le rapport entre le nombre total de pixels correctement attribués à une classe et le nombre total de pixels de cette classe selon les données de référence.
L’exactitude pour l’utilisateur est le rapport entr e le nombre total de pixels correctement attribués à une classe et le nombre total de pixels de cette classe selon la classification réalisée.
Une classification n’est pas complète sans l’évaluation de son exactitude. En effet, on ne peut pas utiliser des données obtenues par télédécteion avec certitude si on ne sait pas quel est, statistiquement, le niveau de l’erreur qui lui est associé. Le tableau suivant est un exemple de matrice de confusion qui indique l’évaluation de la qualité des cartes lors du traitement, c’est-à-dire dans le processus de classification et les données de référence.

Avantages d’un SIG

Les bénéfices d’un SIG sont difficiles à évaluer età quantifier. Ils dépendent étroitement de ses applications. On peut classer en sept catégories les avantages d’un SIG.
Un SIG permet d’abaisser les coûts de production des cartes et des plans. Dans de nombreuses mairies, les cartes et plans sont établis à la main, avec des délais et des coûts de correction, de mise à jour, de dessin, etc. Le S IG permet de les établir plus rapidement et à moindre frais.
Il permet aussi d’établir des cartes et des plans que l’on ne pouvait pas réaliser à la main. Grâce à l’informatique, il est possible de réaliser des produits nouveaux qu’il était impossible de réaliser à la main.
Un SIG évite d’avoir à refaire plusieurs fois les mêmes levers. Il évite que des services différents procèdent à des levers topographiques sur la même zone et évite les pertes d’information avec le temps en accumulant l’information recueillie sur le terrain.
Lorsque le SIG est en place, installer une nouvelle application nécessite un investissement modeste et le retour sur investissement est rapide.
Un SIG facilite la réalisation d’étude pour tous les projets ayant une composante géographique. Il permet de multiplier les représentations visuelles et facilite ainsi la prise de décision tout en diminuant les risques d’erreurs.
Le SIG améliore le service rendu à l’usager en permettant de lui fournir avec rapidité et fiabilité une information de qualité dont il a besoin.
Le SIG permet des calculs utiles à la prise de décision. Cela va du calcul simple, la superposition cartographique, au calcul complexe d’analyse spatiale intégrant un grand nombre de paramètres.

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Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE I. DESCRIPTION DE LA ZONE D’ETUDE
I.1. Milieu physique
I.1.1. Localisation de la zone d’étude
I.1.2. Géomorphologie et géologie
I.1.3. Climat
I.1.4. Hydrographie
I.2. Milieu biologique
I.2.1. Faunes
I.2.2. Végétations et flores
I.2.3. Les pressions anthropiques
I.2.4. Les pressions démographiques
I.2.5. Les pressions du milieu naturel
I.2.6. Le reboisement
I.3. Milieu socio-économique
I.3.1. Démographie
I.3.2. Infrastructures
I.3.3. Organisation sociale : us et coutumes
I.3.4. Les activités économiques
PREMIERE PARTIE : GENERALITES
CHAPITRE II. L’ENVIRONNEMENT
II.1. Définitions
II.2. Les différentes formes des problèmes environnementaux à Madagascar
CHAPITRE III. TELEDETECTION, SIG ETMODELISATION
III.1. Télédétection
III.1.1. Définition
III.1.2. Principes physiques de la télédétection
III.1.3. Les satellites de télédétection
III.1.4. La réflectance spectrale
III.1.5. Analyse et traitement d’image
III.1.6. Evaluation des résultats du traitement de télédétection
III.2. Système d’Information Géographique
III.2.1. Définitions
III.2.2. Composants d’un SIG
III.2.3. Fonctionnalités techniques d’un SIG
III.2.4. Avantages d’un SIG
III.2.5. Niveaux de compétences SIG
III.2.6. Champs d’application d’un SIG
III.3. Modélisation
III.3.1. Définitions d’un modèle
III.3.2. Les fonctions des modèles
III.3.3. Les qualités d’un modèle
III.3.4. Les différents problèmes dans le cadre de la modélisation
III.3.5. Les solutions
DEUXIEMEPARTIE : METHODOLOGIES
CHAPITRE IV. : ACQUISITION DES DONNEES
IV.1. Inventaire des données satellitaires
IV.2. Information Géographique de Base
IV.3. Les données statistiques et documents bibliographiques
IV.3.1. Les données statistiques
IV.3.2. Les données bibliographiques
CHAPITRE V. TRAITEMENT D’IMAGES SATELLITAIRES
V.1. Importation de l’image
V.2. Reprojection
V.3. Amélioration des images
V.4. Mosaïquage et découpage
V.5. Composition colorée
V.6. Création néocannaux
V.7. Classification
V.7.1. Traitement post classification
V.7.2. Evaluation de la qualité de la classification
V.8. Vectorisation
V.9. Exportation vers le logiciel SIG
CHAPITRE VI. INTEGRATIONS SIG
VI.1. Le logiciel de SIG utilisée dans cette étude
VI.2. Les matériels informatiques utilisés
VI.3. Les spécificités du SIG
VI.3.1. Les références :
VI.3.2. Les systèmes de projection utilisée
CHAPITRE VII. MODELISATION
VII.1. Enoncé du problème et l’objectif
VII.1.1. Problème
VII.1.2. Objectif
VII.2. Les paramètres mise en jeux et les raisons de leur choix
VII.3. Hypothèse des évolutions
VII.3.1. Scénario pessimiste (déforestation) :
VII.3.2. Scénario optimiste (conservation)
VII.3.3. Le modèle utilisé
VII.4. Validation de la modélisation
TROISIEME PARTIE : RESULTATS DE L’ETUDE
CHAPITRE VIII. PRESENTATIONS DES DIFFERENTS RESULTATS
VIII.1. Aspects cartographiques
VIII.2. Aspects quantitatifs et analytiques
VIII.3. Résultats de la modélisation
VIII.3.1. Historique des données
VIII.3.2. Résultats dans le scénario pessimiste
VIII.3.3. Résultats dans le scénario optimiste
VIII.3.4. Conclusion sur la modélisation
VIII.4. Critères méthodologiques
VIII.4.1. Le traitement d’image
VIII.4.2. La modélisation
VIII.5. Suggestion de la méthodologie
VIII.5.1. Suggestion sur le traitement d’image
VIII.5.2. Suggestion sur la modélisation
VIII.6. Interprétations des résultats cartographiques
VIII.6.1. Les déforestations
VIII.6.2. Les régénérations
VIII.6.3. Les forets restants
VIII.7. Interprétations de l’évolution de la couverture forestière
VIII.7.1. Les causes et acteurs des pressions
VIII.7.2. Les forets restants et les régénérations
VIII.8. Conclusion partielle
VIII.9. Recommandations
CONCLUSION
BIBLIOGRAPHIE

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