Soutenance mémoire
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CHANGEMENT CLIMATIQUE ET ACTIVITE HUMAINE
L’activité humaine, l’utilisation du sol par exemple, dépend, dans une certaine mesure, des conditions climatiques naturelles. En raison de l’aridité, l’agriculture n’est pas possible dans les zones arides excepté dans quelques secteurs particuliers de la Chine du Nord-Ouest, par exemple le Ningxia Nord, le Milieu du Tarim, où il y a des rivières rendant possible l’irrigation. D’autre part, l’activité humaine irrationnelle occasionne des changements de l’environnement et du climat. Par exemple, la mise en culture à grande échelle dans la prairie ou dans la savane conduit à une dégradation du sol et à un assèchement du climat (Chen et al., 2002). La forêt au Sahel a été menacée par l’activité humaine : déboisement pour l’obtention de combustible, de matériaux de construction, et pour la mise en culture (Courel, 1985 ; Chamard et Courel, 1999). D’autres activités telles que l’utilisation agricole du sol ou le surpâturage provoquent inévitablement l’érosion du sol et une diminution de la couverture de végétation, soit du fait du vent soit de trombes d’eau. Le sol dénudé retient moins l’eau nécessaire à la survie de la végétation et est moins efficace pour réduire la vitesse du vent (Warren et al., 1988 ; Ozer, 1999). Par conséquent, l’orage de poussière se produit plus facilement. Un tel orage aggrave les sécheresses, amplifie la création du désert et augmente l’occurrence des dunes de sable mobiles (Chamard et Courel 1988 ; Steiz et al., 2001). Ainsi, l’activité humaine irrationnelle joue un rôle défavorable dans le changement de climat en zone aride.
L’augmentation de la température moyenne annuelle dans les régions étudiées peut être une indication locale du réchauffement global, considéré comme une conséquence de l’activité humaine. Eriksen (2001) a indiqué que le changement de climat est lié à l’augmentation dans l’atmosphère de la concentration des gaz produits par l’homme, provoquant un effet de serre anormal. L’utilisation des combustibles fossiles, la production de ciment et le changement de l’utilisation du sol, ont conduit à une augmentation de la concentration de CO2 de près de 30% depuis le dix-huitième siècle. D’autres gaz tels que le méthane, le protoxyde d’azote, l’anhydride sulfureux et l’ozone voient également leurs concentrations augmenter dans l’atmosphère du fait de l’activité humaine. Guo et al., (2002) ont précisé que, sans ce réchauffement global, le climat aurait dû se refroidir et s’orienter vers une glaciation.
Par conséquent, l’activité humaine, telle que l’utilisation du sol, l’exploitation des ressources, le déboisement, le développement industriel, etc., a provoqué un changement du climat, ou plutôt, une condition naturelle plus difficile.
SUIVI DE L’ENVIRONNEMENT PAR LA TELEDETECTION
Comme cela fut suggéré par Thomas et al. (1994), la surveillance est l’une des méthodes essentielles pour la recherche en l’environnement aride. En fait, le suivi doit observer la dynamique de l’environnement, discerner et mesurer ses changements, en intégrant les dimensions spatiale et temporelle de sa dégradation. Cependant, Lambin (1997) a précisé que la mesure de la dégradation du sol est particulièrement difficile parce qu’il y a une forte interaction entre la variabilité normale ou aléatoire des précipitations et les changements anthropogènes de couverture végétale. Par conséquent, la surveillance constitue une recherche approfondie dans laquelle n’importe quel facteur menant au malentendu doit être pris en considération.
Le relevé de terrain effectué à différentes dates est la méthode de suivi la plus directe, par laquelle nous pouvons directement observer et tracer dynamiquement la situation de l’environnement dans le secteur concerné. L’imperfection de cette méthode se situe dans sa limite à obtenir des données régionales et globales concernant les modes d’occupation et leurs changements pendant une période donnée, avec un soutien financier limité. Les techniques de télédétection surmontent cette imperfection grâce aux divers capteurs qui peuvent être installés sur différentes plates-formes, tels que les satellites artificiels ou les avions, et peuvent régulièrement balayer la surface de la terre ou le secteur intéressé et acquérir multi-temporellement des informations dynamiques sur l’environnement. Cependant, l’interprétation des données télédétectées peut ponctuellement rencontrer une difficulté lorsque ces données sont utilisées pour analyser un changement subtil. Par conséquent, la combinaison du relevé de terrain (avec le GPS) et de la télédétection semble être une méthode plus adaptée pour accomplir un suivi.
Dès 1963, Verstappen a commencé à employer les photographies aériennes et le relevé de terrain pour mesurer le changement côtier. C’est probablement la première détection de changement de l’environnement par la télédétection. Depuis lors, le suivi de changement est devenu une des applications principales des données spatiales. Plusieurs auteurs ont entrepris ce genre d’études et nombre de documents référentiels pourraient être recensés concernant ce sujet. En choisissant de nous limiter à une certaine période, voici une liste d’exemples mentionnés dans cette recherche. Anuta (1973), Rifman et al. (1975), Swain et al. (1976), Weismiller et al. (1977), Todd (1977), Jensen et al. (1982), Nelson (1983), Tucker et al. (1984, 1986), Justice (1986), Malingreau et al. (1989), Skole et al. (1993), Lambin et al. (1994, 1997a, 1997b), Collins et al. (1996), Mertens et al. (2000), Wu et al. (2002a and b), etc., se sont servis des données satellitaires pour distinguer et surveiller divers genres de changements environnementaux comme le développement urbain ou de frange urbaine, le changement de forêt, le déboisement, la modification côtière, les changements d’utilisation du sol en agriculture, etc. Leurs recherches sont à la base de la création d’un algorithme efficace pour le suivi de changement. Certaines recherches portant sur la télédétection appliquée aux zones arides par Courel et al.(1984) et Courel (1985), Hellden (1984, 1988, 1991), Tucker et al. (1986, 1991), Graetz et al. (1988), Price et al. (1992), Zhu et al. (1993, 1995), Lambin et al. (1997a et b), Wu et al. (2002a), méritent tout particulièrement d’être mentionnées. Leurs recherches ont à la fois concerné le suivi des phénomènes principaux tels que la mutation d’albédo de surface, la désertification de pâturage, le changement d’utilisation du sol, la dégradation de l’écosystème et la modélisation de l’interaction homme-environnement, elles se sont basées sur les résultats de traitement de télédétection. Ces exemples réussis fournissent de bonnes pistes à cette thèse pour définir des algorithmes de suivi de l’environnement. Une brève introduction portera premièrement sur le principe fondamental de la télédétection avant d’exposer les méthodes de suivi des changements environnementaux.
PRINCIPES FONDAMENTAUX DE LA TELEDETECTION ORIGINE
Le terme de “Télédétection” (Remote sensing en anglais) a été utilisé pour la première fois, en 1955, par Mme Evelyn Pruitt du bureau de la recherche navale des Etats-Unis, pour regrouper la photographie aérienne, l’obtention d’images par satellite, ainsi que d’autres formes de collecte de données à distance. Habituellement elle est définie comme la science, la technologie ou l’art d’obtenir à distance des informations sur des objets ou des phénomènes (Encyclopédie Microsoft Encarta, 2001). A proprement parler, n’importe quel moyen pour obtenir des informations à distance est de la télédétection. D’un point de vue pratique, cette expression se rapporte à la collecte, au traitement et à l’extraction d’informations sur l’environnement sur Terre (Centre canadien de télédétection, 2001).
La technique de la télédétection peut remonter au XIXème siècle. L’invention de la photographie en 1839 par un inventeur français, J. Daguerre (1787-1851) a donné naissance à la photogrammétrie. En 1858, un autre français, Felix Tournachon (sous le pseudonyme de Félix Nadar) (1820-1910), a pris la première photographie à partir d’un ballon et a déposé un brevet pour le nouveau système de la photographie aérostatique donnant un aperçu de la topographie, de l’hydrographie et des données cadastrales vues du ciel (Chen, 1984 ; Encyclopédie Microsoft Encarta Standard, 2001). Le succès du vol des frères Wright en 1903 a donné le coup d’envoi à l’application de la photographie aéroportée. En 1957, le lancement réussi des satellites en ex-Union Soviétique puis aux Etats-Unis en 1958, avec en particulier, le satellite Landsat de la NASA (Etats-Unis) en 1972, a ouvert une nouvelle ère d’utilisation paisible et d’application civile des techniques de télédétection. Depuis lors, divers capteurs optiques, des radars mais également une variété de plates-formes, telles que le ballon, l’avion et le satellite ont été développés pour différentes applications. La télédétection a été ensuite largement appliquée dans de nombreux domaines : cartographie géographique et géologique, inventaire des ressources naturelles, suivi de l’environnement, étude sur l’utilisation des sols, estimation de la productivité agricole, prévisions météorologiques, études sur l’atmosphère et l’océan, détection militaire, etc.
PRINCIPE
Le principe de la télédétection, tel qu’il est présenté dans sa définition ci-dessus, repose sur l’acquisition de signaux de radiation ou de réflexion de l’objet, par exemple, l’utilisation des sols, par un capteur à distance installé sur différentes plates-formes (telles que l’avion, le satellite) en utilisant les bandes visibles, infrarouge et micro-onde. La perception et l’enregistrement du rayonnement naturel ou de la réflexion de l’énergie solaire des objets est appelée télédétection passive. La trace multibande visible et infrarouge de l’information de surface du sol en est un exemple. En revanche, lorsqu’il s’agit d’illuminer des objets précis puis de récolter l’information à partir de la réflexion de l’énergie émise par la plate-forme elle-même, le procédé s’appelle télédétection active. Le radar en est un exemple.
DISPERSION, ABSORPTION, EFFET ET FENETRE D’ATMOSPHERE
L’énergie solaire arrive sur le sol sous forme d’une série d’ondes électromagnétiques, telles que les rayons X, les rayons ultraviolets, les rayons visibles, les rayons infrarouges et les ondes radio. Cependant, du fait de l’absorption et de la dispersion atmosphérique subies par certaines longueurs d’onde de l’énergie solaire, toute l’énergie de rayonnement ne peut atteindre la surface de la terre et donc les radiations ainsi que l’intensité du signal émanant de la cible vers le capteur s’en trouvent atténuées. Ce phénomène s’appelle l’effet atmosphérique.
En ce qui concerne la dispersion, deux formes différentes sont discernables dans l’atmosphère : Rayleigh et Mie. Rayleigh apparaît généralement au moment où le rayonnement interagit avec les molécules atmosphériques ou les autres particules d’un diamètre notablement inférieur à la longueur d’onde du rayonnement. L’effet de dispersion de Rayleigh est inversement proportionnel à la puissance quatrième de la longueur d’onde (Curcio 1961 ; Lillesand et al., 1979 et 1994 ; Slater et al., 1980 ; Richards, 1986 et Chavez, 1988). Par conséquent, il y a une grande probabilité pour que les ondes courtes soient plus menacées par ce mécanisme de dispersion que les grandes ondes. Le ciel « bleu » est une manifestation de dispersion de Rayleigh, car l’atmosphère de la terre disperse plus significativement les rayons d’onde courte (bleue), que les autres longueurs d’onde, dans la bande visible quand les rayons du soleil interagissent avec l’atmosphère. Les lueurs rougeâtres du lever ou du coucher du soleil sont également provoquées par la dispersion de Rayleigh étant donné que, la distance atmosphérique à ces moments-là favorise la dispersion de la majeure partie du rayonnement d’onde courte par rapport à une longueur d’onde plus longue. La dispersion de Mie ou d’aérosol existe quand les rayons du soleil interagissent avec de plus grandes particules atmosphériques telles que celles de la vapeur d’eau, de la fumée, de la brume. Ces particules sont de l’ordre d’un dixième à un de longueur d’onde. Ainsi cette dispersion est également dépendante de la longueur d’onde, bien que pas aussi nettement que la dispersion de Rayleigh. Quand les particules sont beaucoup plus grandes que la longueur d’onde, tels que celles des brouillards, des nuages et de la poussière, la dispersion n’est plus dépendante de la longueur d’onde et devient non-sélective (Lillesand et al., 1979, 1994 ; Richards, 1986). Dans une atmosphère idéale claire, la dispersion de Rayleigh est le seul mécanisme présent (Richards, 1986).
L’énergie de radiation est absorbée de manière sélective par l’atmosphère à travers laquelle elle transmet un rayonnement à la Terre ou au capteur. Un tel phénomène est appelé absorption atmosphérique. Les composants principaux de l’atmosphère qui absorbent l’énergie solaire sont la vapeur d’eau (H2O), l’anhydride carbonique (CO2), l’oxygène (O2) et l’ozone (O3) (Lillesand et al., 1979, 1994, 2000 ; Chou et al., 1995). L’ozone absorbe principalement les rayons ultraviolets ; l’anhydride carbonique, les rayons infrarouges et thermiques moyens. La vapeur d’eau joue également un rôle significatif en réduisant l’intensité des rayons proche-à-moyens infrarouges. Par conséquent, l’absorption atmosphérique atténue le rayonnement solaire émis vers la Terre.
Les gammes de longueurs d’onde pour lesquelles l’atmosphère est particulièrement transmissive ou à la transmittance (nous adopterons ce terme pour définir la capacité à transmettre) de l’énergie élevée sont nommées : fenêtres atmosphériques (Lillesand et al., 1979, 1994, 2000 ; Chen, 1984 ; Chou et al., 1995). La figure II-1 montre les localisations de ces fenêtres dans le spectre électromagnétique. Pour collecter les données de la télédétection, il est fondamental de sélectionner les gammes transmissibles. Les fenêtres connues et déjà utilisées à cette fin sont les suivantes (Chen, 1984) :
1. Fenêtres photographiques (0,3-1,3 m) : comprenant tout le visible, une partie des ultraviolets (0,3-0,38 m) et du proche infrarouge (0,76-1,3 m). Cette gamme d’énergie peut être largement transmise par l’atmosphère (> 90%). De plus, cette fenêtre peut être employée pour obtenir et enregistrer l’information électromagnétique des objets par la photographie. C’est pourquoi cette section d’onde électromagnétique est le plus fréquemment utilisée dans le cadre de la télédétection.
2. Infrarouge moyen (1,5-5,5 m) : avec une transmittance de 50-90% selon la longueur d’onde.
Il existe deux vallées significatives de transmission à environ 2 m et 2,5 m dues à l’absorption par la vapeur d’eau (H2O) et le CO2. Cette fenêtre peut ainsi être divisée en trois sous-fenêtres aux longueurs d’onde respectives de 1,5-1,8 m, 2,1-2,4 m et 3-5,5 m. Les informations de radiation et de réflexion des objets de la surface du globe peuvent être détectées par le scanner mais pas par l’appareil photo.
3. Infrarouge thermique (8-14 m) : à la transmittance d’environ de 60-70%, elle est employée pour la détection de la radiation thermique des objets de la surface ; et
4. Micro-onde (8mm-1m) : fenêtre de transmission totale (100%) utilisée pour la détection par radar.
REFLECTANCE SPECTRALE
Les caractéristiques de réflexivité des objets de surface de la terre peuvent être quantifiées en mesurant la partie reflétée de l’énergie incidente. Ce qui est mesuré en fonction de la longueur d’onde est appelé la réflectance spectrale et peut être exprimé en pourcentage (Lillesand et al., 1979, 1994 ; Chen, 1984). Une courbe graphique de la réflectance d’un objet en fonction de la longueur d’onde se nomme une courbe spectrale de réflectance (figure II-2). La configuration de telles courbes nous donne des indications sur les caractéristiques spectrales d’un objet et influence fortement le choix des régions de longueur d’onde dans lesquelles des données de télédétection sont acquises pour une application particulière (Lillesand et al., 1979, 1994). La figure II-2 présente la réflectance spectrale de trois compositions communes de surfaces de la Terre dans la gamme du visible, de l’infrarouge et de la proche-moyen infrarouge.
En ce qui concerne la végétation saine, la chlorophylle absorbe l’énergie d’une longueur d’onde d’environ 0,45 m (bleu) et à 0,67 m (rouge) et a une réflexion d’environ 0,55 m (vert) dans la gamme spectrale visible. C’est pourquoi nous percevons la végétation saine comme étant de couleur verte. Avec l’augmentation de la longueur d’onde de 0,76 m à 1,3 m dans la section du proche infrarouge, la végétation reflète fortement l’énergie et montre une réflectance élevée. Toutefois elle diminue dans la gamme infrarouge moyenne et des creux significatifs se produisent à environ 1,4 m, 1,9 m et 2,5 m, parce que l’eau dans les feuilles absorbe fortement, à ces longueurs d’onde. Si la plante est sensible à un risque de maladie ou est menacée par un insecte, la concentration en chlorophylle de la feuille diminuera et conduira à moins d’absorption dans les bandes bleues et rouges. La feuille devient alors jaune en raison de l’augmentation de la réflectance rouge et bleue.
Le sol nu sec montre une augmentation de réflectance en ce qui concerne la longueur d’onde mais décroît également à environ 1,4 m, 1,9 m et 2,5 m, du fait de l’humidité. La réflectance du sol dépend de l’humidité, du contenu organique, de la texture de sa composition et de la rugosité de surface.
L’eau claire semble avoir seulement un faible pouvoir de réflexion dans le visible. Cependant, avec le changement de la turbidité de l’eau, la transmittance et la réflectance de l’eau changent nettement (Lillesand et a1., 1994).
Les positions des bandes spectrales pour les instruments communs de télédétection sont indiquées dans la figure II-2.
BANDES SPECTRALES EN TELEDETECTION
Basée sur les caractéristiques spectrales de réflectance de différents objets, une série de gammes de longueur d’onde du spectre a été employée pour scanner et détecter les informations de surface de la Terre. Ces gammes de longueur d’onde s’appellent les bandes spectrales. Chaque bande a une sensibilité spécifique pour certain(s) objet(s) de sorte qu’elle peut être appliquée au balayage ou à l’enregistrement des caractéristiques d’un tel objet. Si l’on observe Landsat MSS, TM, ETM+ et SPOT HRV et HRG par exemple, les gammes de bandes spectrales et leur application potentielle sont présentées dans le tableau 2-1.
Modèles de soustraction d’objet-foncé (DOS) et de COST
Une approche simple nommée “soustraction d’objet-foncé”(DOS) a été développée pour les données de Landsat MSS par Vincent (1972), Chavez (1975) et Potter et al.(1975). Elle présuppose que la bande 7 est libre de tout effet atmosphérique. Les comptes numériques (DC) ou les nombres numériques (DN) des objets-foncés, tels que les retenues profondes d’eau claire où les ombres, devraient être zéro ou de près de zéro pour chaque bande dans l’image. Selon la corrélation linéaire entre la bande 7 et les autres, le décalage (offset) de chaque bande par rapport à la bande 7, qui représente la valeur de brume attribuée à la dispersion atmosphérique, peut être obtenu à partir d’une analyse de régression linéaire et être soustrait à tous les pixels de cette bande. Une autre manière d’effectuer cette correction est d’ajuster le niveau de gris minimum, dans l’histogramme de comptes numériques de chaque bande, sur zéro ou proche de zéro, en supposant que la radiation, dans les secteurs ombragés ou les plans d’eau, est produite par la brume (Chavez, 1975, 1988). Une telle correction atmosphérique employant la technique de soustraction d’objet-foncé s’appelle la correction de brume (Chavez, 1996) ou l’enlèvement de brume (Richards, 1986 ; Richards et Jia, 1999). En raison de sa simplicité, cette approche a été largement appliquée à la procédure de prétraitement d’image et adoptée dans beaucoup de travaux de télédétection (Sabins, 1978 ; Lillesand et al., 1979, 1994, 2000 ; Schowengerdt, 1983 ; Richards, 1986 ; Chou et al., 1995 ; Richards et Jia, 1999).
Le défaut principal de cette approche réside dans le fait qu’un tel enlèvement de brume peut ne pas être conforme au modèle de la dispersion atmosphérique et donc impliquer une sur-correction (Chavez, 1988). Il est également délicat de l’appliquer pour traiter des images sans objet-foncé. Pour cette raison, Chavez a amélioré la méthode DOS en 1988 et l’a étendue aux images de Landsat TM en considérant le modèle relatif de la dispersion atmosphérique par Curcio (1961) et Slater (1983), dans lesquels la dispersion est divisée en cinq catégories correspondant à différentes conditions atmosphériques (tableau 2-2). Les facteurs de multiplication dérivés de ses travaux pour présager des valeurs de brume, pour les données de TM et de MSS, sont également présentés dans le tableau 2-2.
Dans le tableau 2-2, la bande 1 est choisie pour calculer la première valeur de brume. Quand elle est très claire, par exemple, la valeur de brume pour la bande 1 dérivée de la technique de soustraction d’objet foncé ajustée avec l’offset est 37,42. Les valeurs de brume pour les bandes 2, 3, 4, 5 et 7 sont respectivement 21,1(37,42 0,563), 10,9 (37,42 0,292), 4,4 (37,42 0,117), 2,8 (37,42 0,075) et 0,1 (37,42 0,002). Chavez (1988) a considéré que ces valeurs prévues semblaient acceptables pour l’enlèvement de brume. Des valeurs équivalentes, correspondant à d’autres conditions climatiques peuvent être obtenues avec la même méthode.
Modèle de Lillesand et Kiefer
Lillesand et Kiefer (1994, 2000) ont proposé un modèle de correction de l’effet atmosphérique intégrant l’altitude du soleil, la distance de la Terre au soleil, il est présenté dans l’équation suivante :Rs = ET Lsat = RsET/ + Lp (II-6)
(Lsat Lp) (II-7)
où Rs — réflectance d’objet ; Lsat — radiance spectrale totale mesurée par le capteur ; Lp — radiance de parcours ; T — transmission de l’atmosphère ; et E — irradiance sur l’objet, qui peut être exprimé comme : E = d2 E0 cos (II-8)
où E0 — irradiance solaire avec une distance Terre-soleil moyenne ; — angle au zénith; et d — distance Terre-soleil en unité astronomique. Ainsi, l’équation II-7 peut être modifiée ainsi : Rs = (Lsat Lp) d2 E0 T cos(II-9)
Selon Lillesand et Kiefer, Lp radiance de parcours représente l’effet de brume produit par la dispersion. Il est similaire à Lhaze en équation II-5. Les équations II-9 et II-5 peuvent donc, dans une certaine limite, être équivalentes.
Transformation de chapeau à cône (tasseled cap)
Kauth et Thomas (1976) ont développé une importante technique de traitement orthogonal linéaire la transformation de chapeau à cône, basée sur une observation de la trajectoire de culture dans la dimension de Landsat MSS. Comme dans la figure II-5, les bandes 4 et 5 constituent un plan des sols. Ils ont noté que, comme les cultures se développent sur n’importe quel type de sol, leurs trajectoires se prolongent en suivant la direction de la bande 6 (NIR) et convergent nettement au moment de la maturité, ce qui implique la fermeture totale du couvert végétal. Pendant qu’elles continuent vers le jaunissement (la sénescence -senescing), ces trajectoires divergent puis reviennent à leur situation originelle de sol après la moisson. Cette trajectoire croissante-sénescente des récoltes forme un chapeau à cône (tasseled cap). En se basant sur cette observation, Kauth et Thomas ont développé une transformation linéaire orthogonale pour distinguer les récoltes et déterminer leur étape de croissance. C’est la dénommée transformation de chapeau à cône, dans laquelle les axes orthogonaux majeurs sont respectivement appelés la Brillance (B, Brightness) se situant au niveau du sol, la Verdeur (G, Greenness) verticale à ce plan, utilisée pour mesurer la biomasse verte, et le Jaune (Y, Yellowness) perpendiculaire au plan B-G, employé comme indicateur de maturation de récolte. Enfin, un quatrième axe, sélectionné pour décrire l’information non-relative au B, G et Y, est appelé Non-Such (« autre »). Selon Malila et al. (1980), le Jaune et le Non-Such indiquent des changements dans la condition de la brume atmosphérique et peuvent donc être utiles pour le calibrage relatif des images avec des différences atmosphériques. Semblable à l’ACP, cette transformation peut être calculée ainsi : Y=TX
Où Y est une matrice composée des vecteurs de CN transformés, X une matrice de vecteurs de CN originels de MSS et T la matrice de transformation produite par une procédure d’orthogonalisation Gram-Schmidt. Ses composants sont listés dans le tableau 2-3.
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Table des matières
Avant-propos
Chapitre I: INTRODUCTION — ZONES ARIDES ET PROBLEMATIQUES
I. DISTINCTION DES ZONES ARIDES
II. PROBLEMATIQUES ET ETAT ACTUEL DE LA RECHERCHE
1. DESERTIFICATION
2. EROSION DU SOL, VENT DE SABLE ET DE POUSSIERE
3. ETAT ACTUEL DE LA RECHERCHE EN ZONES ARIDES
4. OBJECTIFS DE CETTE THESE
III. CONTEXTE GEOGRAPHIQUE DES SITES ETUDIES
1. LOCALISATIONS
2. CONDITIONS CLIMATIQUES
Chapitre II: METHODOLOGIE — APPROCHES POUR LA RECHERCHE DES ZONES ARIDES
I. SUIVI DE L’ENVIRONMENT PAR LA TELEDETECTION
1. PRINCIPES FONDAMENTAUX DE LA TELEDETECTION ORIGINE
DISPERSION, ABSORPTION, EFFETS ET FENETRES D’ATMOSPHERE
BANDES SPECTRALES EN TELEDETECTION
DONNEES DIGITALISEES
2. SUIVI DES CHANGEMENTS
CORRECTIONS ATMOSPHERIQUES
RECTIFICATION GEOMETRIQUE
TRANSFORMATION MULTISPECTRALE
Indices de végétation
Analyse en Composantes Principales (ACP)
Transformation de Chapeau à cône
DISTINCTION DES CHANGEMENTS
Détection de changement du Delta
Differencing d’image
Ratioing d’image
Analyse du vecteur de changement
Régression d’image
Comparaison de post-classification
Analyse des données multidates
II. UTILISATION DU SIG
1. CONCEPTION
2. FONCTIONS
3. APPLICATION DES SIG A LA RECHERCHE ENVIRONNEMENTALE
III. ANALYSE DE L’INTERACTION HOMME-ENVIRONNEMENT
1. INTRODUCTION
2. APPROCHES POUR LA MODELISATIONS
MODELISATION DE REGRESSION
MODELISATION SPATIALE STATISTIQUE
IV. RESUME
Chapitre III: CAS D’ETUDE 1 — SUIVI DES CHANGEMENTS DE L’ENVIRONMENT URBAIN ET LITTORAL A NOUAKCHOTT
I. INTRODUCTION
II. SUIVI DES CHANGEMENTS ENVIRONNEMENTAUX DE L’URBAIN
1. MEHODOLOGIE
2. DETECTION DE L’EXTENSION URBAINE
3. ANALYSE DE L’EXPANSION URBAINE
4. EVALUATION DU RISQUE D’INONDATION
5. EXPOSE SUR L’ENVIRONNEMENT URBAIN
III. ANALYSE DE L’ EVOLUTION DU LITTORAL
1. METHODOLOGIE
2. RESULTATS
3. ANALYSE DE L’EVOLUTION POTENTIELLE DE LA COTE
VAGUES ET COURANTS LITTORAUX
ANALYSE DE L’EROSION A L’AVAL
ESPERANCE DE VIE DU PORT
4. EVALUATION DU SUIVI DE CHANGEMENT COTIER
IV. CONCLUSIONS
Chapitre IV: CAS D’ETUDE 2 — SUIVI ET MODELISATION DES CHANGEMENTS ENVIRONNEMENTAUX AU NINGXIA NORD
I. INTRODUCTION
II. METHODOLOGIE
III. DISCRIMINATION DES CHANGEMENTS
1. PROCEDURES
2. CHANGEMENTS PERCEPTIBLES DANS LES ZOOMS TYPIQUES
3. CARTOGRAPHIE DES CHANGEMENTS AU NIVEAU DEPARTEMENTAL
4. RESULTATS
IV. ANALYSE DES RESSOURCES ACTUELLES DU SOL
1. APPROCHES.
2. PROCEDURE ET RESULTATS
3. EVALUATION DE LA PRECISION ET VALIDATION
V. EVOLUTION DES DONNEES SOCIO-ECONOMIQUES
1. DEVELOPPEMENT DE LA POPULATION ET DE LA MAIN-D’OEUVRE
2. ACCROISSEMENT DES TERRES CULTIVEES
3. AUGMENTATION DES PRODUITS AGRICOLS ET INDUSTRIELS
4. CROISSANCE DU PIB
5. EVOLUTION METEOROLOGIQUE
VI. ANALYSE SUR L’INTERACTION HOMME-ENVIRONNEMENT
1. ANALYSE DE PANEL
2. ANALYSE TRANSVERSALLE
VII. DISCUSSION
VIII. SYSTEME DE SUIVI DYNAMIQUE
IX. CONCLUSIONS
Chapitre V: CAS D’ETUDE 3 — EVALUATION DES CHANGEMENTS ENVIRONNEMENTAUX AU SHAANXI NORD, CHINE
I. INTRODUCTION
II. METHODOLOGIE
III. IDENTIFICATION DES CHANGEMENTS
1. CORRECTION GEOMETRIQUE
2. CORRECTION ATMOSPHERIQUE
3. TRANSFORMATION DE CHAPEAU A CONE
4. DETECTION DES CHANGEMENTS
5. RESULTATS
IV. ENQUETE SUR LES RESSOURCES DU SOL
V. ANALYSE DE L’INTERACTION HOMME-ENVIRONNEMENT
VI. REFLEXIONS SUR LA DEGRADATION DES SOLS…..
1. DEGRADATION DE LA VEGETATION SUR LE PLATEAU DE LOESS
2. DEGRADATION DE LA VEGETATION AU MU US SANDY LAND
VII. CONCLUSIONS
Chapitre VI: CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES
Bibliographies
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