Utilisation de la télédétection pour le suivi de la dynamique des formations végétales dans le...

1

École Supérieure d’Agronomie (ESA)

Direction de la Production et desIndustries Forestières

(DPIF)

Service SIG et gestion durable des Forêts

MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDES

Pour l’obtention du

DIPLÔME D’AGRONOMIE APPROFONDIE (DAA)

Spécialité : Eaux et Forêts

Thème :

Présenté par :

M. KONAN Yao Eric Landry,Elève Ingénieur des Eaux et Forêts de la 41ème Promotion ENSA

Mémoire soutenu le jeudi 05 juillet 2012 à l’ESA devant le jury composé de :

Prof. WANDAN Eboua Narcisse, INP-HB/FOREN (Président de Jury)

Cne TOUALY W. Sylvie, INP-HB/FOREN (Assesseur)

M. KOUADIO K. Bob INP-HB/FOREN (Encadreur pédagogique)

Cne LOUKOU K. Maxime, DPIF/SIGESFOR (Encadreur de terrain)

UTILISATION DE LA TÉLÉDÉTECTION POUR LE

SUIVI DE LA DYNAMIQUE DES FORMATIONS

VÉGÉTALES DANS LE PÉRIMÈTRE

D’EXPLOITATION FORESTIÈRE (PEF) n° 12530

©Juillet 2012

MINISTÈRE DE L’ENSEIGNEMENT SUPÉRIEURET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE

MINISTÈRE DES EAUX ET FORÊTS

RÉPUBLIQUE DE CÔTE D’IVOIREUnion-Discipline-Travail

I

DÉDICACES

Je dédie ce mémoire de fin d’études

A

Mon très cher père et ma très chère mère

pour leur soutien, les sacrifices

et tous les efforts consentis

pour mon éducation et

ma formation

Je tiens à vous témoigner ma reconnaissance,

mon Amour et mon affection.

Que DIEU vous protège et vous bénisse.

II

AVANT-PROPOS ET REMERCIEMENTS

Dans le cadre de la formation des Ingénieurs Agronomes, l’École Supérieure

d’Agronomie (ESA) de l’INP-HB, organise, en fin de formation, un stage d’une durée de six

mois portant sur un thème de recherche ou de développement. La réalisation de ce stage vise

deux objectifs principaux que sont :

- la satisfaction à une exigence académique de production d’un mémoire de fin d’études

en vue de l’obtention du Diplôme d’Agronomie approfondie (DAA) ;

- la réponse à une problématique identifiée par un promoteur de développement rural ou

agricole.

C’est dans ce cadre que nous avons effectué, d’octobre 2011 à avril 2012, à la Direction de la

Production et des Industries Forestières (DPIF), un stage qui nous a permis de réfléchir sur le

thème « Utilisation de la télédétection pour le suivi de la dynamique des formations

végétales dans le périmètre d’exploitation forestière n°12530 ». Ce thème a été choisi dans

le cadre du projet d’élaboration de plans simples de gestion (PSG) pour les Périmètres

d’Exploitation Forestière (PEF), lui-même inspiré du constat de la déforestation, du

phénomène des changements climatiques et de leurs répercussions sur le développement de la

Côte d’Ivoire.

La première étape d’une telle étude est la connaissance du territoire, de ses potentialités et de

ses faiblesses, afin de, dans une seconde étape, proposer des mesures d’aménagement durable.

Cette étude se propose de déterminer et décrire les différentes formations végétales du

périmètre, de les cartographier, d’analyser leur évolution sur une période donnée, et d’en

déterminer les causes.

Nous ne saurions présenter nos travaux sans exprimer notre gratitude aux personnes qui

de près ou de loin ont contribué au bon déroulement du stage, et à l’élaboration du présent

document. Il s’agit entre autres de :

- Lt/Col OUALOU Kolou, Directeur de la Production et des Industries Forestières, qui

a nous a accueillis dans sa Direction qui a contribué à notre formation, et pour la

confiance qu’il a placée en nous en nous confiant la réalisation de cette étude ;

- M. KOUADIO Bob, Enseignant chercheur au Département FOREN de l’INP-HB,

notre encadreur pédagogique, pour sa très grande disponibilité, ses conseils, son

soutien et pour nous avoir inculqué la rigueur dans le travail ;

III

- Cne LOUKOU Maxime, Chef du service Système d’information géographique et

gestion durable des forêts (SIGESFOR), notre encadreur de terrain qui a été pour nous

durant ce stage bien plus qu’un encadreur. Nous le remercions pour tous ses conseils

et son appui ;

- Cdt AUGOU T. Antoine, Sous-Directeur de l’économie forestière, pour sa

disponibilité, ses directives constructives, ses conseils avisés, et ses suggestions

pertinentes et substantielles pour la conception et l’affinement de notre mémoire.

- Cne DIOMANDE F. Clarisse, Sous-Directrice de la Production forestière et de la

certification pour son soutien tant moral, que financier ;

- Cne KOUDOU Emma epse GNAHOUE, Sous-Directrice des Industries forestières

et produits secondaires de la forêt pour son soutien moral et financier ;

- L’ensemble du corps enseignant qui a contribué à notre formation jusqu’à ce jour ;

- Cne TIESSE Bi, Directeur Régional des Eaux et Forêts de Man, qui a assuré notre

encadrement pendant les premiers mois de notre stage.

Que toute personne ayant d’une manière ou d’une autre contribué à l’élaboration de ce

document et dont le nom n’a pas été cité reçoive l’expression de notre très profonde gratitude.

IV

RÉSUMÉ

Cette étude est une contribution à la mise en place des plans simples de gestion dans les

périmètres d’exploitation forestière (PEF). Son objectif est de suivre la dynamique des

formations végétales d’un de ces périmètres.

Pour cela, les changements dans la couverture végétale sur une période de 22 ans ont été

déterminés, cartographiés, et évalués à partir du traitement numérique des données spatiales

LANDSAT TM (1989) et ETM+ (2000, 2011).

Au terme de cette étude, il ressort que le périmètre 12530 est caractérisé par quatre types de

formations végétales à savoir : les forêts denses, les forêts dégradées, les cultures pérennes et

les cultures vivrières. Les trois cartes de végétation obtenues à l’issue des traitement ont

permis d’identifier les changements au sein du périmètre. L’analyse de ces changements a

montré une diminution de 5 140,67 ha de forêt remplacés par des milieux agricoles. Cette

diminution des forêts est la résultante de plusieurs facteurs dont la croissance démographique

et les pratiques agricoles utilisées.

La télédétection permettant de suivre la dynamique des formations végétales, il serait

souhaitable d’étendre cette étude à tous les périmètres en utilisant des images d’une plus fine

résolution spatiale et de modéliser l’évolution prédictive des formations végétales dans les

périmètres.

Mots clés : télédétection, dynamique, formations végétales, périmètres d’exploitation

forestière.

V

ABSTRACT

This study is a contribution to the development of simple management plans within the

perimeters of logging (FPE). Its objective is to monitor the dynamics of vegetation of these

perimeters.

For this, vegetation changes over a period of 22 years were identified, mapped and evaluated

using digital processing of spatial data LANDSAT TM (1989) and ETM (2000, 2011).

This study shows that the perimeter 12530 is characterized by four types of vegetation

namely: dense forests, degraded forests, perennial crops and food crops. The three vegetation

maps obtained after treatment have allowed to identify changes in the perimeter. Analysis of

these changes showed a decrease of 5 140.67 ha of forest replaced by farmland. Forest loss is

the result of several factors including population growth and agricultural practices used.

Remote sensing allowed to monitoring the vegetation dynamics, it would be desirable to

extend this study to all perimeter using a finer spatial resolution images and modeling the

evolution of perimeter vegetation.

Keywords : remote sensing, dynamic vegetation, logging perimeters.

VI

TABLE DES MATIÈRES

AVANT-PROPOS ET REMERCIEMENTS .................................................................. II

RÉSUMÉ................................................................................................................IV

ABSTRACT..............................................................................................................V

TABLE DES MATIÈRES..........................................................................................VI

LISTE DES FIGURES .............................................................................................IX

LISTE DES TABLEAUX ...........................................................................................X

LISTE DES ANNEXES ............................................................................................XI

INDEX DES SIGLES ET ABRÉVIATIONS ...............................................................XII

INTRODUCTION...................................................................................................... 1

I- GÉNÉRALITÉS.................................................................................................. 3

1.1. PRÉSENTATION DE LA ZONE D’ÉTUDE........................................................ 3

1.1.1. Situation géographique du PEF 12530 .................................................... 3

1.1.2. Milieu physique....................................................................................... 4

1.1.2.1. Climat............................................................................................... 4

1.1.2.2. Relief et Hydrographie....................................................................... 5

1.1.2.3. Sols................................................................................................... 5

1.1.3. Milieu humain......................................................................................... 5

1.2. INFORMATIONS GÉNÉRALES SUR QUELQUES CONCEPTS ......................... 6

1.2.1. Politique de l’exploitation forestière en Côte d’Ivoire ................................ 6

1.2.2. Système des périmètres d’exploitation forestière (PEF)............................. 8

1.2.3. Télédétection satellitaire .......................................................................... 9

1.2.3.1. Définition.......................................................................................... 9

1.2.3.2. Principe ............................................................................................ 9

1.2.3.3. Domaines d’application................................................................... 10

1.2.3.4. Comportements spectraux de quelques objets................................. 11

1.3. QUELQUES TRAVAUX REALISES SUR LA DYNAMIQUE DE LA VEGETATIONEN COTE D’IVOIRE............................................................................................... 12

II- MATERIEL ET METHODES.......................................................................... 13

2.1. MATÉRIEL................................................................................................... 13

2.1.1. Données satellitaires et cartographiques ............................................... 13

2.1.2. Matériel de terrain................................................................................. 13

2.1.3. Logiciels ................................................................................................ 14

VII

2.2. MÉTHODES................................................................................................. 14

2.2.1. Acquisition des images satellites ........................................................... 14

2.2.2. Traitements des images avant la phase de terrain ................................. 14

2.2.2.1. Extraction de la fenêtre de la zone d’étude ...................................... 14

2.2.2.2. Compositions colorées..................................................................... 15

2.2.2.3. Interprétation des compositions colorées ........................................ 16

2.2.2.4. Classification non dirigée ................................................................ 16

2.2.3. Travaux de terrain................................................................................. 16

2.2.3.1. Levé au GPS des limites du PEF...................................................... 16

2.2.3.2. Observations de terrain................................................................... 17

2.2.4. Traitement des images après la phase de terrain ................................... 17

2.2.4.1. Classification dirigée ....................................................................... 17

2.2.4.2. Évaluation des classifications dirigées ............................................ 19

2.2.4.3. Amélioration de l’image classifiée .................................................... 20

2.2.5. Traitement des données de terrain ........................................................ 20

2.2.5.1. Importation des données du GPS .................................................... 20

2.2.5.2. Élaboration de la carte des limites du PEF...................................... 20

2.2.6. Élaboration des cartes de végétation ..................................................... 20

2.2.6.1. Vectorisation................................................................................... 21

2.2.6.2. Extraction de la zone d’étude suivant les limites du PEF................. 21

2.2.7. Analyse de la dynamique des formations végétales ................................ 21

III- RESULTATS ET DISCUSSION...................................................................... 23

3.1. RESULTATS DES TRAITEMENTS D’IMAGES ............................................... 23

3.1.1. Carte des limites du PEF ....................................................................... 23

3.1.2. Compositions colorées et description des formations végétales .............. 24

3.1.2.1. Compositions colorées ....................................................................... 24

3.1.2.2. Description des formations végétales ................................................. 25

3.1.3. Classification et évaluation.................................................................... 28

3.1.4. Analyse de la dynamique des formations végétales ................................ 31

3.1.4.1. Changements sur la période 1989-2000.......................................... 33

3.1.4.2. Changements sur la période 2000-2011.......................................... 35

3.2. PROPOSITIONS POUR L’INTEGRATION DE LA TELEDETECTION DANS

L’AMENAGEMENT PEF ET POUR LA RÉDUCTION DE LA DÉFORESTATION....

.................................................................................................................... 38

VIII

CONCLUSION ET PERSPECTIVES ........................................................................ 40

RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES..................................................................... 41

ANNEXES ............................................................................................................. 45

IX

LISTE DES FIGURES

Figure 1 : Situation géographique du PEF 12530 .................................................... 3

Figure 2 : Courbe des précipitations annuelles de la sous-préfecture de Bonoua de

1986 à 2010 ........................................................................................... 4

Figure 3 : Histogramme de l'évolution de la population de la sous-préfecture de

Bonoua de 1988 à 2011.......................................................................... 6

Figure 4 : Schéma du principe de la télédétection ................................................. 10

Figure 5 : Courbe de réflectance de quelques objets .............................................. 11

Figure 6 : schéma montrant le principe de la composition colorée......................... 15

Figure 7 : Carte des limites du PEF 12530 ............................................................ 23

Figure 8 : Compositions colorées des bandes 5-4-3 des images LANDSAT de 1989

(a) et 2000 (b)........................................................................................ 24

Figure 9 : Forêt dégradée dans le PEF 12530 ........................................................ 26

Figure 10 : Plantation d'hévéa (H.brasiliensis) (a) et de palmier (E. guineensis)(b)

dans le PEF 12530................................................................................ 27

Figure 11 : Champ de maïs (Z. mays) dans le PEF 12530 ..................................... 27

Figure 12 : Situation de l'occupation du sol entre 1989 et 2011............................ 32

Figure 13 : Évolution des formations végétales du PEF 12530 de 1989 à 2000 ..... 33

Figure 14 : Carte d'évolution des forêts denses entre 1989 et 2000 ....................... 34

Figure 15 : Évolution des forêts denses de 2000 à 2011........................................ 36

Figure 16 : Évolution des forêts dégradées de 2000 à 2011 ................................... 37

X

LISTE DES TABLEAUX

Tableau I : Classes thématiques utilisées pour la classification dirigée.................. 18

Tableau II : Exemple de matrice de confusion ....................................................... 19

Tableau III : Valeurs des distances de Jeffries-Matustita pour les classes des images

LANDSAT de 1989,2000 et 2011........................................................... 28

Tableau IV : Matrice de confusion de la classification de l'image de 1989.............. 29

Tableau V : Matrice de confusion de la classification de l'image de 2000. .............. 29

Tableau VI : Matrice de confusion de la classification de l'image de 2011.............. 30

Tableau VII : Evolution de la couverture végétale de 1989 à 2011 ............................ f

Tableau VIII : Unités dérivées des formations forestières .......................................... f

XI

LISTE DES ANNEXES

Annexe 1 : Présentation de la structure d'accueil .................................................... a

Annexe 2 : Organigramme de la DPIF...................................................................... b

Annexe 3 : Croquis et textes de définition du PEF 12530 ........................................ c

Annexe 4: Coordonnées GPS des sommets du PEF 12530 et de quelques villages s'y

trouvant.................................................................................................... d

Annexe 5 : Les satellites LANDSAT.......................................................................... e

Annexe 6 : Changements dans la couverture végétale du PEF 12530 ....................... f

XII

INDEX DES SIGLES ET ABRÉVIATIONS

AVHRR : Advanced Very High Resolution Radiometer (Radiomètre avancé à très

haute résolution)

CCT-BNETD : Centre de Cartographie et de Télédétection – Bureau National d’Études

Techniques et de Développement

CCT : Centre Canadien de Télédétection

DPIF : Direction de la Production et des Industries Forestières

ETM : Enhanced Thematic Mapper (Carte thématique améliorée)

ESA : École Supérieure d’Agronomie

FAO : Food and Agriculture Organization (Organisation des Nations unies pour

l’Alimentation et l’Agriculture)

FOREN : Foresterie et Environnement

GPS : Global Positionning System (Système de positionnement global)

IGN : Institut Géographique National

INS : Institut National de la Statistique

LANDSAT : Land Satellite (Satellite d’observation de la terre)

MSS : Multi Spectral Scanner (Capteur multi spectral)

NOAA : National Oceanic and Atmospheric Administration (Administration

nationale Océanique et atmosphérique)

OIBT : Organisation Internationale des Bois Tropicaux

ORSTOM : Office de la Recherche Scientifique et Technique Outre-Mer

PIB : Produit Intérieur Brut

PEF : Périmètre d'Exploitation Forestière

RGPH : Recensement Général de la Population et de l'Habitat

SODEFOR : Société de Développement des Forêts

SODEXAM : Société d'Exploitation et de Développement Aéroportuaire, Aéronautique

et Météorologique

SPOT : Système Probatoire d’Observation de la Terre

TM : Thematic Mapper (Carte thématique)

UTM : Universal Transverse Mercator

WGS : World Geodesic System (System géodésique mondial)

1

INTRODUCTION

La forêt joue un rôle indéniable dans l’épanouissement et la survie des populations,

tant par les produits qu’elle offre que par ses fonctions environnementales (régulation du

climat) et socio-économiques. Le bois, son produit principal est le matériau le plus utilisé

dans le monde (FAO, 2003). En effet, il est utilisé dans divers domaines à des fins multiples

notamment comme matériau de construction, source d’énergie, dans la papeterie, etc.

Cependant avec la croissance démographique, l’urbanisation et la demande sans cesse

grandissante en bois, force est de constater au fil des années, une diminution exponentielle et

continue des ressources forestières mondiales, surtout dans les pays en voie de développement

(FAO, 2008). Les superficies de forêts ivoiriennes sont passées de 16 millions d’hectares en

1900 à près de 12 millions d’hectares en 1960, puis à environ 6 millions d’hectares en 1975,

et à 2,5 millions d’hectares en 2008 (OIBT, 2008).

En Côte d’Ivoire, certains parcs nationaux et forêts classées sont dotés de plan

d’aménagement et de plan de gestion. Plusieurs études ont été menées sur la dynamique de la

végétation dans ce domaine. Il s’agit des travaux de Dibi N’Da et al. (2008) dans le parc

national de la Marahoué, ceux de N’Guessan et al. (2003) dans la forêt classée du Haut-

Sassandra et ceux d’Achard et al. (1993).

Par contre, le domaine rural, qui est le siège d’une pression anthropique importante n’est doté

d’aucun plan de gestion. Pour résoudre ce problème, l’État ivoirien a initié l’élaboration de

plans simples de gestion des périmètres d’exploitation forestière. Or l’élaboration d’un plan

de gestion nécessite une connaissance parfaite de la dynamique des formations végétales qui

composent le PEF. En plus, aucune étude sur ce sujet n’a jusqu’à présent été entreprise au

niveau du domaine rural. Pour répondre à ces préoccupations, l’étude dont le thème est

« Utilisation de la télédétection pour le suivi de la dynamique des formations végétales

dans le périmètre d’exploitation forestière n° 12530 » nous a été proposée par la Direction

de la Production et des Industries Forestières (DPIF). Une telle étude nécessite une vue

globale du site d’étude. La méthode qui s’adapte au mieux est la télédétection, qui grâce à son

aspect synoptique, et sa répétitivité, permet de discriminer la totalité des occupations du sol,

d’où son utilisation dans cette étude. (Sitayeb et Benabddeli, 2008)

Cette étude a donc pour objectif principal de contribuer au suivi de la dynamique des

formations végétales dans le périmètre d’exploitation forestière n° 12530 dans le cadre de

l’élaboration de son plan simple de gestion. Il s’agira plus spécifiquement de :

2

- cartographier été décrire les différents types de formations végétales;

- analyser leur dynamique ;

- déterminer les causes de leur évolution.

Ce document, qui présente, les résultats de cette étude s’articule, autour de trois

principales parties. La première est une synthèse bibliographique sur la zone d’étude,

l’exploitation forestière, et la télédétection. La seconde est la description du matériel et des

méthodes utilisées, et enfin la troisième partie présente les résultats obtenus qui feront l’objet

d’une discussion et de recommandations.

3

I- GÉNÉRALITÉS

1.1. PRÉSENTATION DE LA ZONE D’ÉTUDE

1.1.1. Situation géographique du PEF 12530

Le PEF 12530 est situé au Sud-est de la Côte d’Ivoire. Il s’inscrit dans un quadrilatère

défini par les coordonnées : 3°39’ et 3°26’ longitude Ouest ; 5°29’ et 5°15’ latitude Nord

(figure 1).

Au plan administratif, il appartient au Département de Grand-Bassam et dépend de la

sous-préfecture de Bonoua. Il s’étend sur 51 598,96 ha, et couvre les sous-préfectures de

Bonoua, d’Oghwalpo, d’Alépé et d’Adiaké. Le PEF 12530 a été attribué pour la première

fois le 8 mai 1995, par la décision n°169 du 08 mai 1995.

Figure 1 : Situation géographique du PEF 12530 (ArcGIS 10)

4

1.1.2. Milieu physique

1.1.2.1. Climat

Située dans la zone climatique dite guinéenne, en forêt dense humide, la zone d’étude

bénéficie d’un climat de type équatorial. Il est caractérisé par une forte humidité

atmosphérique (moyenne annuelle de 85 %), et une importante pluviométrie avec une

moyenne de 1 721,56 mm de pluie par an sur les dix dernières années. La figure 2 donne les

hauteurs de pluie moyennes annuelles de la Sous-préfecture de Bonoua, de 1986 à 2010.

Figure 2 : Courbe des précipitations annuelles de la sous-préfecture de Bonoua de

1986 à 2010 (SODEXAM, 2012)

Les températures sont élevées et constantes tout au long de l’année avec une moyenne

de 26 °C et des amplitudes thermiques inférieures à 5 °C.

On y observe quatre saisons sur toute l’année, réparties comme suit :

- Une grande saison de pluies, de Mars à juillet ;

- Une petite saison de pluie, d’octobre à novembre ;

- Une grande saison sèche de décembre à février ;

- Une petite saison sèche d’août à septembre.

500

700

900

1100

1300

1500

1700

1900

2100

2300

Hau

teur

de

plui

e (m

m)

Années

Hauteur de pluie

5

1.1.2.2. Relief et Hydrographie

La sous-préfecture de Bonoua comporte un relief moyennement accidenté composé de

nombreux bas-fonds. On trouve aussi un ensemble de vallées étroites bordées de collines

abruptes.

Le réseau hydrographique de Bonoua est composé des lagunes ‘’Ono’’, ‘’Ebé’’ et

‘’Kodjoboué’’. Aux différentes lagunes, s’ajoutent le fleuve Comoé et l’océan atlantique qui

sont respectivement ses limites ouest et sud. (ANADER, 2010)

1.1.2.3. Sols

Les sols de la Sous-préfecture de Bonoua appartiennent au groupe des sols ferralitiques

fortement lessivés du fait de la forte pluviométrie. Ces sols restent donc de qualité chimique

médiocre, bien que généralement profond. On rencontre:

- des sols ferralitiques sur roches éruptives et métamorphiques (granite, schistes et

roches basiques), à bonne rétention d'eau. Ils conviennent aux cultures pérennes et

annuelles notamment la banane plantain, les vivriers, le palmier à huile, le caféier et le

cacaoyer;

- des sols ferralitiques sur sables tertiaires : la mauvaise qualité de ces sols se trouve

compenser par leur profondeur suffisamment importante, permettant ainsi la culture du

café, du cacao, du palmier à huile et de l'ananas;

- des sols développés sur sables quaternaires sur lesquels seule la culture de cocotier est

réalisable. Ces sols sont retrouvés aux pourtours de la lagune Ono;

- des sols hydromorphes beaucoup moins étendus. Il s'agit des vallées et des bas-fonds.

1.1.3. Milieu humain

La sous-préfecture de Bonoua a connu une croissance démographique importante. En

effet, la population qui était de 57 746 habitants en 1988 (INS, 1988) est passée à 78 682

habitants en 1998 (INS, 1998). La figure 3 montre l’évolution de la population de la sous-

préfecture de la sous-préfecture de Bonoua de 1988 à 2011.

6

Figure 3 : Histogramme de l'évolution de la population de la sous-préfecture de

Bonoua de 1988 à 2011 (INS, 1998)

1.2. INFORMATIONS GÉNÉRALES SUR QUELQUES CONCEPTS

1.2.1. Politique de l’exploitation forestière en Côte d’Ivoire

L’exploitation forestière en Côte d’Ivoire se réalise soit à l’intérieur des forêts classées

dont la gestion est confiée à la Société de Développement des Forêts (SODEFOR), soit dans

le domaine rural, qui est géré par l’administration forestière. Cette exploitation concerne les

bois d’œuvre et d’ébénisterie, et les produits secondaires de la forêt.

En Côte d’Ivoire, la législation forestière a connu une évolution depuis 1900 jusqu’à nos

jours. L’évolution de cette législation forestière a conduit au système actuel d’exploitation

forestière qui est le système des périmètres d’exploitation forestière (PEF). Cette évolution

peut être scindée en trois grandes phases.

Avant les indépendances

Entre 1900 et 1912, le régime forestier de la colonie de Côte d’Ivoire a été organisé par

le décret du 20 juillet 1900. Selon les termes de ce décret, il appartient uniquement au

Lieutenant-gouverneur, d’autoriser par un permis strictement personnel et temporaire, les

exploitations forestières des bois du domaine. Durant cette période, l’exploitation forestière se

40 000

50 000

60 000

70 000

80 000

90 000

100 000

110 000

120 000

Population

Années

7

pratiquait dans les chantiers d’exploitation forestière. Ceux-ci ne pouvaient avoir une étendue

supérieure à 2 500 ha, et n’étaient accordés que pour une année.

Mais cela a évolué avec la signature du décret du 18 juin 1912 qui donnait la possibilité

d’accorder des permis de coupe de bois sur de plus vastes étendues et pour une durée plus

longue.

Le régime de 1912, bien que n’étant une adaptation de celui de 1900 aux nouvelles

conditions dans lesquels se faisaient l’exploitation forestière, avec la raréfaction des arbres

exploitables le long des voies de communication, est beaucoup plus rigoureux et détaillé que

celui de 1900.

Il définissait clairement deux formes sous lesquelles pouvaient être exploitées les forêts

domaniales :

- l’exploitation en régie ;

- et l’exploitation par vente de coupe.

Les aspects les plus importants de ce régime sont entre autres :

- l’accroissement des droits de charges à payer ;

- le renforcement de la lutte contre les fraudeurs ;

- l’imposition de replanter trois fois le nombre d’arbres précieux abattus.

En 1935, l’élaboration d’un code forestier entraine la définition de quatre systèmes

d’exploitation. Il s’agit de :

- l’exploitation en régie ;

- l’exploitation par vente de coupe ;

- l’exploitation par permis de coupe

- l’exploitation par permis temporaires d’exploitation (PTE)

De 1965 à 1995

Durant cette période, la Côte d’Ivoire assumant sa souveraineté adopte un nouveau

dispositif d’ensemble. L’exploitation se faisait dans le cadre des permis temporaires

d’exploitation. Attribué par décret, le permis porte sur des chantiers d’une superficie unitaire

de 2 500 ha (5 km × 5 km). Le nombre de chantiers attribué à chaque exploitant était calculé

selon la richesse des permis, leur durée de validité et la capacité de production de l’entreprise.

8

Les PTE étaient répartis en trois catégories : les permis de 5 ans, de 10 ans et ceux de 15

ans. Les permis de la première catégorie étaient attribués aux exploitants se livrant

uniquement à la production de grumes, ceux de la 2ème catégorie étaient réservés aux

propriétaires d’une scierie, et la dernière catégorie aux entreprises intégrées disposant des

usines de transformations.

De 1995 à 2012

La perte du couvert végétal consécutive à l’exploitation minière de la forêt ivoirienne

(300 000 ha/an) (Ibo & Késsé, 1998) a perturbé les conditions écologiques originelles de la

Côte d’Ivoire. Pour remédier à ce problème, l’État ivoirien a pris la décision de réformer

l’exploitation forestière. En effet, à partir de février 1995, la réforme de l’exploitation

forestière a été mise en œuvre, par le Décret présidentiel n° 94-368 du 1er juillet 1994, et a

supprimé les permis temporaires d’exploitation basés sur de petites concessions de 2 500 ha.

Désormais, l’exploitation se fait dans des Périmètres d’exploitation forestière (PEF).

Les composantes de cette réforme sont entre autres :

- l’interdiction totale d’exporter des bois en grume de certaines essences ;

- l’interdiction d’exploiter du bois au-delà du 8ème parallèle ;

- la révision de la fiscalité forestière

- la réorganisation de l’administration forestière.

1.2.2. Système des périmètres d’exploitation forestière (PEF)

La réforme de l’exploitation forestière a conduit à la création, dans le domaine rural, de

384 périmètres d’exploitation forestière (PEF) d’une superficie globale de 14 144 953 ha, tous

situés en dessous du 8ème parallèle.

Le PEF est un système d’exploitation des bois d’œuvre et d’ébénisterie, d’une

superficie minimale de 25 000 ha, qui s’apparente à un acte de cession qui lie le concédant et

le concessionnaire. Il renvoie en effet à un cahier des charges qui précise les droits et les

obligations de chaque partie. Tous les effets possibles du contrat sont prévus, définis, limités

d’avance par la loi. Les particuliers sont libres de passer ou de ne pas passer l’acte.

9

1.2.3. Télédétection satellitaire

1.2.3.1. Définition

Plusieurs définitions existent concernant la télédétection. Cependant, elles se rejoignent

toutes. Nous n’en retiendrons donc que quelques-unes.

Selon le Centre Canadien de télédétection (2002) : « la télédétection est la technique,

qui par l’acquisition d’images, permet d’obtenir de l’information sur la surface de la Terre

sans contact direct avec celle-ci. La télédétection englobe tout, le processus qui consiste à

capter et à enregistrer l’énergie d’un rayonnement électromagnétique émis ou réfléchi, à

traiter et analyser l’information, pour ensuite mettre en application cette information. »

Le COMITAS (1988) définit la télédétection comme étant un ensemble de

connaissances et de techniques utilisées pour la détection des caractéristiques physiques et

biologiques d’objets par des mesures effectuées à distance sans contact direct avec ceux-ci. La

télédétection englobe donc tout le processus qui consiste à capter et à enregistrer l'énergie d'un

rayonnement électromagnétique émis ou réfléchi, à traiter et à analyser l'information, en vue

de la mettre en application

Il existe deux types de télédétection en fonction de la source d’énergie utilisée par les

satellites :

- la télédétection passive, où seules les sources naturelles de rayonnement (Soleil) sont

mises en jeu et le capteur est un simple récepteur, « passif » ;

- la télédétection active, dans laquelle une source de rayonnement, artificielle, est

embarquée à bord du satellite. Son émission s’effectue en direction des objets observés

qui renvoient un signal que détecte le capteur du satellite. Les images radars

appartiennent au domaine de la télédétection active.

1.2.3.2. Principe

Le principe de la télédétection repose sur l’acquisition de signaux de radiation issus de

l’interaction entre l'énergie qui est transmise par le rayonnement électromagnétique provenant

d'une source naturelle (par exemple le soleil) ou artificielle (par exemple l’émission de micro-

ondes) et la cible. Cette énergie est ensuite captée par un système d'observation, le capteur,

10

installé sur différentes plates-formes (telles que l'avion, le satellite, etc.) qui l'enregistre et la

transmet à une station de réception traduisant alors ce signal en image numérique. (Bégni et

al., 2005)

Figure 4 : Schéma du principe de la télédétection (CCT, 2002)

1.2.3.3. Domaines d’application

Le champ d’application de la télédétection est très vaste. Elle peut s’appliquer dans

plusieurs domaines :

- En météorologie et en climatologie : elle est utilisée dans l’étude de la nébulosité, pour

la mesure des températures, etc.

- En océanographie, elle est utilisée dans l’analyse de la couleur des océans, dans

l’étude de la dynamique des océans, pour la mesure des températures de surface de la

mer, etc.

- En agriculture la classification des types de cultures, pour la surveillance des cultures

et l’évaluation des dommages, pour l'estimation de la production totale d'une récolte,

pour la cartographie des caractéristiques du sol, etc.

- En foresterie, elle est utilisée pour l’observation de la dynamique du couvert forestier,

la cartographie de coupe à blanc, pour la surveillance de l’état sanitaire, de la qualité et

de la stratification des forêts, etc.

11

1.2.3.4. Comportements spectraux de quelques objets

L’analyse et l’interprétation des images de télédétection se fait en fonction du

comportement spectral qui est le produit de l’interaction du rayonnement et de l’objet à traiter.

La figure 5 donne les courbes de réflectance de quelques objets à la surface de la terre.

Figure 5 : Courbe de réflectance de quelques objets (Soudani, 2006)

Les sols : les réponses spectrales des sols se caractérisent par des valeurs de

réflectance régulièrement croissantes dans le visible et le proche infrarouge, tandis qu'elles

sont généralement faibles dans le moyen infrarouge réflectif. Ces valeurs, d'autant plus faibles

que les sols sont humides, sont particulièrement faibles pour les bandes d'absorption de l'eau à

1,45, 1,95 et 2,45 µm.

L’eau : le comportement spectral de l’eau présente un maximum dans la

bande bleue avec une réflectance de 0.5 µm et quasi nulle dans l’infrarouge. La turbidité, le

transport de matériaux en suspension et une eau peu profonde modifient ses caractéristiques et

la réflectance devient plus importante pour toutes les longueurs d’onde.

La végétation : en télédétection, le terme végétation fait référence à la

chlorophylle. Le comportement spectral de la végétation dépend de la nature de l’espèce, la

pigmentation, de la structure physiologique, du contenu en eau de la plante, du stade de

développement, du taux de recouvrement et de l’état du peuplement.

La figure 5, montre que la réflectance de la végétation est faible, avec un maximum dans le

vert (0,55 µm) et élevée dans le proche infrarouge (0,7 – 0,9 µm).

12

1.3. QUELQUES TRAVAUX RÉALISES SUR LA DYNAMIQUE DE LA

VÉGÉTATION EN COTE D’IVOIRE

Plusieurs auteurs ont utilisé la télédétection dans le cadre de leurs travaux.

En Côte d’Ivoire, la plupart des travaux de télédétection spatiale consacrés à l’étude de

la forêt concernent les parcs et réserves, et ces travaux sont axés sur des problèmes concrets

tels que la cartographie de la végétation et de l'occupation du sol, le suivi de la déforestation,

la détection et la cartographie des feux ou la surveillance des pâturages.

Il s'agit entre autres des travaux de Dibi N’Da et al. (2008) qui ont travaillé sur le parc

national de la Marahoué. Leur étude avait pour objectifs de caractériser et de cartographier la

couverture végétale de ce parc, puis d’évaluer sa dynamique forestière de 1986 à 2003.

L’étude a révélé que les défrichements agricoles ont entraîné la disparition de 16 378 ha de

forêt en 17 ans, soit un rythme annuel de déforestation de 963 ha/an.

Il y a eu aussi les travaux de N’Guessan et al. (2003) qui, eux, ont travaillé sur une forêt

classée : celle du Haut-Sassandra. Ils ont utilisé les données de SPOT pour suivre l’évolution

de la forêt classée du Haut-Sassandra entre 1988 et 2001, suite aux pressions anthropiques

qu’elle subit. À l’issue de ces travaux, ils ont obtenu un rythme de déforestation de

4000 ha/an.

Toujours dans le cadre des forêts classées, on peut citer les travaux de Koné et al. (2007), qui

avaient pour objectif de suivre la couverture ligneuse en milieu de savane, précisément dans la

forêt classée du mont Korhogo. Pour cela, ils ont utilisé des images LANDSAT TM et ETM+

pour établir les cartes de végétation de 1986 et 2000. Les classifications de ces deux images

ont donné des précisions globales respectives de 97 et 98 %.

Il faut toutefois signaler que jusque-là, aucune étude pertinente n’a concerné le suivi de

la déforestation ou de l’occupation du sol dans les Périmètres d’exploitation forestière.

13

II- MATÉRIEL ET MÉTHODES

2.1. MATÉRIEL

Pour réaliser cette étude et la mener à bien, un matériel, composé de données

satellitaires et cartographiques, de matériel de terrain et de logiciels a été utilisé.

2.1.1. Données satellitaires et cartographiques

Les données satellitaires sont constituées de trois images satellites LANDSAT de la

scène 195-56 téléchargées sur le site http://glovis.usgs.gov/. Ce sont :

- une image LANDSAT TM, du 02 janvier 1989 ;

- une image LANDSAT ETM+, du 02 février 2000 ;

- une image LANDSAT ETM+, du 05 janvier 2011.

Les données cartographiques sont constituées de :

- une carte topographique de Grand-Bassam au 1/200 000 éditée en 1998 par le CCT du

BNETD ;

- la portion sud-est de la carte de végétation de la Côte d’Ivoire au 1/500 000 de

l’ORSTOM (année 1961) ;

- un fond topographique numérique du Département de Grand-Bassam.

2.1.2. Matériel de terrain

Le matériel de collecte des données de terrain est composé de la façon suivante :

- le croquis et les textes de définition du PEF 12530 (Annexe 3), pour la matérialisation

des limites ;

- un récepteur GPS (Global Positionning System) GARMIN etrex legend Hcx utilisé

pour lever les coordonnées du point d’ancrage, des sommets et des limites du PEF. Il a

aussi servi à lever les coordonnées des zones d’apprentissage pour la phase de

classification supervisée ;

- un appareil photographique numérique pour les différentes prises de vue.

14

2.1.3. Logiciels

Cinq principaux logiciels ont été utilisés dans le cadre de cette étude. Il s’agit des

logiciels :

- ENVI 4.7, utilisé pour la visualisation et le traitement numérique des images

satellites ;

- ArcGIS 10 et Arcview 3.2, pour les applications SIG et les rédactions

cartographiques ;

- MAPSOURCE 6.16.3 pour les transferts des données du GPS vers ArcGIS 10 ;

- et Word et Excel 2010 de Microsoft, pour la rédaction du rapport.

2.2. MÉTHODES

2.2.1. Acquisition des images satellites

D’après Tran et al. (2009), la date d’acquisition de l’image est très importante dans

l’étude des changements du paysage à partir de données satellites. Pour cela, nos données ont

été sélectionnées pendant la grande saison sèche, c’est-à-dire la période de l’année où le taux

de nébulosité et de couverture nuageuse sont les plus faibles (Chatelain, 1996).

Nous avons utilisé des images avec une période de 11 ans, car pour pouvoir percevoir les

changements au niveau de la végétation, il faut au moins 10 ans.

2.2.2. Traitements des images avant la phase de terrain

2.2.2.1. Extraction de la fenêtre de la zone d’étude

Cette opération a consisté à extraire de la scène entière une portion d’image

correspondant au quadrilatère circonscrit à la zone d’étude. Ainsi, une portion d’image

inscrite dans le quadrilatère, dont les coordonnées des sommets, sont : 3°39’ et 3°26’

longitude Ouest 5°29’ et 5°15’ latitude Nord a été obtenue.

15

2.2.2.2. Compositions colorées

Chaque image issue d’un canal est en niveau de gris. Nous avons utilisé la composition

colorée pour produire une image couleur à partir de la combinaison de trois bandes spectrales.

Cette combinaison repose sur le principe d’affectation des bandes spectrales, choisies en

fonction des objectifs de l’étude, aux trois couleurs primaires rouge, vert et bleu (Enonzan,

2010). La figure 6 présente le principe de la composition colorée.

Figure 6 : schéma montrant le principe de la composition colorée

L’objectif de cette opération est d’avoir une synthèse d’information en vue de faire une

bonne discrimination des types d’objets à étudier. Il s’agit dans notre cas des différentes

formations végétales.

Dans cette étude, plusieurs compositions colorées ont été effectuées, mais celles qui

nous ont permis de mieux discriminer les formations végétales sont les compositions colorées

TM 5-4-3 ou ETM+ 5-4-3. Ces compositions colorées ont permis :

- la sélection de sites à visiter et l’orientation sur le terrain ;

- le choix des parcelles d’entraînement pour la réalisation des classifications dirigées ;

- le choix des parcelles de contrôle pour l’évaluation des classifications.

16

2.2.2.3. Interprétation des compositions colorées

Les différentes compositions colorées réalisées ont été interprétées à partir de la

connaissance des caractéristiques de chacune des bandes spectrales utilisées, de celles du

comportement des différentes formations végétales présentes et de la carte topographique de

Grand-Bassam. L’interprétation des compositions colorées a été également vérifiée par des

observations de terrain.

2.2.2.4. Classification non dirigée

C’est une méthode automatique qui, basée sur les signatures spectrales des éléments de

l’image, permet de la segmenter en classes. L'algorithme de ces classifications non dirigées

s’appuie sur la détermination des pics de fréquence de l'histogramme de l'image à classifier

(Collet, 1992).

Cette méthode a été utilisée, parce qu’un pixel de l’image LANDSAT couvre une superficie

d’environ 900 m2. Ce qui implique que plusieurs classes d’occupation du sol peuvent se

retrouver dans un même pixel. Nous avons donc utilisé la classification non dirigée pour

segmenter, de façon automatique, l’image en thème d’occupation du sol afin de choisir les

zones d’entrainement.

Pour cette étude, c’est l’algorithme de classification ISODATA « ’Iterative Self-

Organizing Data Analysis Technics » (Ball et Hall, 1965), qui a été utilisé. Nous avons fixé

un maximum de quinze classes et un minimum de cinq classes. Il fallait choisir un nombre de

classes ni trop grand, pour ne pas avoir à séparer des classes identiques, ni trop petit pour ne

pas avoir à fusionner des classes différentes.

2.2.3. Travaux de terrain

2.2.3.1. Levé au GPS des limites du PEF

Le croquis et les textes de définition du PEF 12530 ont permis de déterminer le point

d’ancrage. Celui-ci est un carrefour dans le village ‘’Ono 14’’ situé dans la sous-préfecture de

Bonoua. Ce carrefour a été levé à l’aide d’un récepteur GPS, dans le système de projection

UTM WGS 84. La précision du récepteur GPS est de + ou - 3 m.

17

Les coordonnées obtenues ont permis de déterminer celles des autres sommets. Les

coordonnées de la limite sud (axe routier Bonoua-Adiaké) ont été obtenues en enregistrant au

GPS le tracé obtenu en le parcourant en voiture.

Seuls le point d’ancrage et l’axe routier ont été levés, du fait de la non-ouverture des limites

du PEF.

2.2.3.2. Observations de terrain

Selon Benkrid (2008), l’utilisation des supports cartographiques engendre des

informations incertaines qui ne peuvent être levées que par des observations de terrain.

Les classes thématiques définies, d’une part, et l’analyse des compositions colorées, des

supports cartographiques et des résultats des classifications non supervisées d’autre part ont

permis de recenser un certain nombre de zones de pixels que nous n’arrivions pas à assigner à

une classe thématique. Les coordonnées de ces pixels ont été relevées puis retrouvées et

identifiées sur le terrain. La mission de terrain s’est déroulée du 16 au 25 janvier 2012, bien

après la date d’acquisition de la dernière image, mais à la même saison.

2.2.4. Traitement des images après la phase de terrain

2.2.4.1. Classification dirigée

La mise en œuvre d’une classification dirigée requiert plusieurs étapes, dont la

définition des classes, la sélection de zones d’entraînement bien distinctes, la mise en œuvre

de la classification.

Définition des classes thématiques

La définition des classes thématiques constitue une étape préalable à la phase de

classification dirigée. Cette définition s’est faite sur la base des classes obtenues après

regroupement des pixels par classification non dirigée. Les classes ont été définies de sorte à

être, à la fois, bien discriminées entre elles et communes aux trois images.

Les différentes occupations du sol présentes sur les images ont été regroupées en six

classes thématiques (Tableau I).

18

Tableau I : Classes thématiques utilisées pour la classification dirigée

CLASSESTHÉMATIQUES GROUPES DESCRIPTION

Plans d’eau Eau Rivières, lacs, lagunes, fleuves, etc.

Sols nus Sol nuEspace urbanisé, routes, sables, surfaces

récoltées, etc.Forêt 1 Milieu forestier

Forêts densesForêt 2 Forêts dégradéesCultures pérennes

Milieu agricoleHévéa, palmier à huile, etc.

Cultures vivrières Manioc, maïs, etc.

Sélection des parcelles d’entrainement et de contrôle

Le nombre et le choix des parcelles d’entrainement et de contrôle ont été définis, en se

basant sur les travaux de terrain et sur l’interprétation des compositions colorées. Elles ont été

obtenues en sélectionnant des zones polygonales de pixels sur l’image. Pour chacune des

images, deux groupes de zones ont été sélectionnés :

- le premier pour la mise en œuvre de la classification supervisée (parcelles

d’entrainement) ;

- et le second pour son évaluation (parcelles de contrôle).

Ces parcelles ont été choisies de sorte à être représentatives de l’ensemble de la zone d’étude,

et de chacun des types d’occupation du sol. Aussi, elles ont été choisies de sorte à être le plus

possible homogènes spectralement à l’intérieur d’une même classe, et hétérogènes entre

classes.

Vérification de la séparabilité des parcelles d’entrainement

Pour vérifier si les parcelles d’entrainement étaient différentes radiométriquement, on a

ressorti leurs signatures spectrales pour les comparer.

Ainsi, la séparabilité des zones a été vérifiée, par le calcul de la distance de Jeffries-Matustita

(Wang et al., 2004 ; Colditz et al., 2006), pour chaque paire de classes, et pour chaque année.

L’indice de séparabilité des classes (Richards et Jia, 1999) a été utilisé pour évaluer la

séparabilité des classes.

La valeur prise par cet indice est comprise entre 0 et 2. D’après ce qu’ont rapporté

Wang et al. (2004) et Colditz et al. 2006, un indice de séparabilité supérieur à 1,90 indique

19

une bonne séparabilité de classes tandis qu’une valeur inférieure à 1,0 montre une faible

séparabilité (recouvrement plus ou moins accentué des signatures spectrales des classes

considérées).

Classification dirigée

Une fois le choix des zones d’entrainement validé, la classification dirigée a été

effectuée. Elle consiste à affecter tous les pixels de l'image du périmètre à une classe

d'occupation du sol identifiée à priori.

La méthode de classification utilisée est celle par maximum de vraisemblance.

L’algorithme de classification selon le maximum de vraisemblance calcule une fonction de

probabilité multidimensionnelle qui permet de déterminer la probabilité de chaque pixel

d’appartenir à l’une des catégories correspondant aux signatures spectrales (Collet, 1992).

2.2.4.2. Évaluation des classifications dirigées

La pertinence et la précision des classifications ont été évaluées à l’aide des matrices de

confusion entre les données de vérité-terrain et celles des traitements des images satellitaires,

par le calcul d’un certain nombre d’indices à partir de la matrice de confusion.

La matrice de confusion est une matrice carrée de taille égale au nombre de classes. Le

tableau II présente un exemple de matrice de confusion.

Tableau II : Exemple de matrice de confusion

Eau Forêt Culture

Eau x c e

Forêt a y f

Culture b d z

En diagonale se trouvent les pourcentages de pixels bien classés. De part et d’autre de la

diagonale se trouvent les pourcentages de pixels confondus lors de la classification.

Dans cette étude, les différents indices qui ont servis à évaluer les classifications sont :

- la précision globale : elle correspond au nombre de pixels correctement classifiés par

rapport au nombre total de pixels d’entrainement ;

20

- L’erreur de déficit : elle correspond au pourcentage de pixels d’une classe de référence

affectés à d’autres classes par la classification

2.2.4.3. Amélioration de l’image classifiée

Un filtre post-classification a été appliqué pour améliorer les résultats en effectuant une

homogénéisation des thèmes après la classification (Charbonneau et al., 1985). Il s’agit d’un

filtre de convolution médian de dimension 3×3. Il permet d’éliminer les pixels isolés sur

l’image.

2.2.5. Traitement des données de terrain

2.2.5.1. Importation des données du GPS

À l’aide du logiciel MAPSOURCE, les coordonnées (x ; y) des points levés ont été

transférés au logiciel ArcGIS 10 de la manière suivante :

- d’abord, elles ont été exportées vers un fichier Excel ;

- ensuite, le fichier Excel a été exporté dans le logiciel ArcGIS 10, où les points ont été

projetés sur une couche de polygone créée à cet effet. Cette couche avait été

préalablement superposée avec la carte IGN scannée.

2.2.5.2. Élaboration de la carte des limites du PEF

L’édition de la couche précédemment créée a permis de relier les points projetés et de

digitaliser le fleuve Comoé (limite ouest du PEF), pour finalement obtenir le polygone des

limites du PEF.

2.2.6. Élaboration des cartes de végétation

Pour cerner l’évolution de la végétation, des cartes de végétation multidates ont été

élaborées. Ces cartes ont été réalisées avec le logiciel ArcGIS 10, à partir des résultats des

classifications des images LANDSAT TM et ETM+ des années 1989, 2000 et 2011.

Ces cartes ont permis d’apprécier la dynamique des formations végétales du PEF 12530.

21

2.2.6.1. Vectorisation

Les images classifiées et filtrées, au format raster, ont été vectorisées dans le logiciel

ENVI puis exporté dans le logiciel ArcGIS 10 pour la rédaction cartographique.

2.2.6.2. Extraction de la zone d’étude suivant les limites du PEF

Jusqu’à cette étape, nous avons travaillé sur la fenêtre de l’image satellite correspondant

au quadrilatère circonscrit à notre zone d’étude. Il s’avère nécessaire d’extraire notre zone

d’étude pour la circonscrire à ses limites, en utilisant la couche numérique du contour du PEF.

Cela a permis d’éliminer tous les éléments en dehors de ce polygone, dans le but de travailler

uniquement sur la zone contenue à l’intérieur des limites du PEF.

2.2.7. Analyse de la dynamique des formations végétales

La méthode de comparaison des classifications (Mas, 2000 ; Lu et al., 2004) a été

choisie pour détecter les changements de l’occupation du sol au sein du PEF. Le principe de

cette méthode est basé sur la comparaison des classifications des images de la même scène

acquises à au moins deux dates différentes.

Les trois images classifiées du PEF ont constitué la base de détermination et de calcul

des changements des formations végétales entre les années 1989 et 2011. L’évaluation de ces

changements s’est faite à deux niveaux.

Dans un premier temps, les changements à l’échelle globale ont été déterminés en ressortant

les superficies des différentes unités de formation végétale pour chaque année. Les

changements ont été déterminés par période (1989-2000 ; 2000-2011 et 1989-2011), en

effectuant pour chaque période le rapport entre les superficies finales et les superficies

initiales.

Dans un second temps, nous sommes passés à une analyse approfondie, en évaluant les

changements intervenus au sein de chaque unité d’occupation du sol prise isolément. Pour

cela, chaque thème a d’abord été constitué en couche indépendante. Les unités dérivées d’une

unité d’occupation donnée représentent les transformations de cette unité en d’autres dans la

période de temps considérée. Elles sont obtenues en effectuant le croisement numérique des

22

couches des trois cartes obtenues, deux à deux. On a ainsi obtenu les superficies des zones

restées inchangées, et celles des zones transformées.

Les changements intervenus ont été représentés sous forme de graphiques, et sous forme

cartographique.

23

III- RÉSULTATS ET DISCUSSION

3.1. RÉSULTATS DES TRAITEMENTS D’IMAGES

3.1.1. Carte des limites du PEF

Les levés au GPS ont permis d’obtenir la carte des limites du PEF 12 530 (figure 7).

Figure 7 : Carte des limites du PEF 12530

La carte des limites du PEF 12530 obtenue montre que la limite ouest-est une limite

naturelle, et elle est représentée par le fleuve « Comoé ». La limite sud-est représentée par

l’axe routier Bonoua-Adiaké. Les autres limites (nord et est) sont des limites virtuelles, non

matérialisées sur le terrain.

24

La carte des limites du périmètre met également en évidence les villes et villages à l’intérieur

du PEF. Il s’agit de la ville de Bonoua et d’une quinzaine de villages, dont Ono 14 et

Akroaba.

3.1.2. Compositions colorées et description des formations végétales

3.1.2.1. Compositions colorées

Les compositions colorées LANDSAT TM 5-4-3 et ETM+ 5-4-3 du 02 janvier 1989 et

du 02 février 2000 obtenues à l’issue du traitement des images sont présentées par la figure 8.

Figure 8 : Compositions colorées des bandes 5-4-3 des images LANDSAT de 1989

(a) et 2000 (b)

Les classes thématiques, identifiables sur les compositions colorées ont été réparties en

quatre groupes. Sur ces compositions colorées :

25

- les sols nus apparaissent dans des colorations allant du rose au mauve ;

- les plans d’eau apparaissent en bleu foncé ;

- les forêts, en vert foncé ;

- et les milieux agricoles, dans des colorations allant du jaune au vert clair.

En comparant la figure 8 (b) à la figure 8 (a), on constate une diminution des colorations

vert foncé et rose correspondant aux forêts et aux sols nus. On observe également une

augmentation du jaune qui correspond aux milieux agricoles

Les compositions colorées TM 5-4-3 et ETM+ 5-4-3 utilisées dans cette étude ont été

utiles pour atteindre notre objectif de cartographie de la couverture végétale. Le choix des

bandes, dont deux dans l’infrarouge (TM 5, TM 4, ETM+ 5 et ETM+ 4) et une dans le rouge

(TM 3 et ETM+ 3), a permis de discriminer les formations végétales entre elles et de les

différencier des autres occupations du sol.

En effet, la chlorophylle, pigment caractéristique de la végétation, réfléchit dans

l’infrarouge. (CCT, 2002 ; Pony et al. 2000). C’est ce qui a conduit plusieurs auteurs comme

Koné et al. (2007) et Dibi N’Da et al. (2008) à utiliser les bandes infrarouges dans leurs

compositions colorées pour cartographier l’occupation du sol et de la végétation.

3.1.2.2. Description des formations végétales

Quatre types de formations végétales ont été observés sur le PEF 12530. Ce sont :

- Les forêts denses

Les forêts denses dans le PEF 12530 sont composées de forêts naturelles et de plantations

forestières qui sont soit des forêts denses à canopée fermée, soit des forêts denses ouvertes,

soit des îlots forestiers.

Ce thème caractérise également les forêts sur sols hydromorphes, présentant des traces

d’inondations permanentes ou périodiques, qu’il s’agisse de formations marécageuses ou

simplement de forêts sur sols peu perméables.

Les espèces fréquentes identifiées dans ces zones sont : le samba (Triplochiton

scleroxylon Sterculiaceae), l’acajou (Khaya ivorensis, Meliaceae), Diospyros spp

(Ebenaceae), Mapania spp (Cyperaceae), Pycanthus angolensis, etc.

26

- Les forêts dégradées

Les forêts dégradées sont des formations forestières qui découlent de la dégradation des forêts

denses. Cette dégradation est provoquée soit par l’exploitation forestière, soit par

l’implantation de l’agriculture. Leur structure est comparable à celle des forêts denses

(ouverte ou fermée).

Figure 9 : Forêt dégradée dans le PEF 12530

- Les cultures pérennes

Les cultures pérennes englobent les cultures de rente comme le palmier à huile (Elaeis

guineensis, Arecaceae), l’hévéa (Hévéa Brasiliensis, Euphorbiaceae), le cacaoyer (Theobroma

cacao, Sterculiaceae), le caféier (Coffea spp, Rubiaceae), etc.

27

Figure 10 : Plantation d'hévéa (H.brasiliensis) (a) et de palmier (E. guineensis)(b)

dans le PEF 12530 (Photo : KONAN, 2012)

- Les cultures vivrières

Les cultures vivrières dans le PEF 12530 sont composées de cultures vivrières comme le

manioc (Manihot esculenta, Euphorbiaceae), l’igname (Dioscorea spp, Dioscoreaceae), le

maïs (Zea mays, Poaceae), etc.

Figure 11 : Champ de maïs (Z. mays) dans le PEF 12530 (Photo : KONAN, 2012)

(a) (b)

28

3.1.3. Classification et évaluation

Séparabilité des classes

L’évaluation de la séparabilité des classes s’est effectuée à l’aide du calcul de la

distance de Jeffries-Matustita pour chacune des paires de classes et pour chacune des années.

Les valeurs de ces distances sont consignées dans le tableau III.

Tableau III : Valeurs des distances de Jeffries-Matustita pour les classes des imagesLANDSAT de 1989,2000 et 2011

Classe de base Classe decomparaison

Indice deséparabilité

1989


2000


2011Plans d’eau Sols nus 2,0 2,0 2,0Plans d’eau Forêts denses 2,0 2,0 2,0Plans d’eau Forêts dégradées 2,0 2,0 2,0Plans d’eau C. pérennes 2,0 2,0 2,0Plans d’eau C. vivrières 2,0 2,0 2,0

Sols nus Forêts denses 2,0 2,0 2,0Sols nus Forêts dégradées 2,0 2,0 2,0Sols nus C. pérennes 2,0 2,0 2,0Sols nus C. vivrières 2,0 2,0 2,0

Forêts denses Forêts dégradées 1,7 1,7 1,2Forêts denses C. pérennes 2,0 2,0 2,0Forêts denses C. vivrières 1,9 2,0 2,0

Forêts dégradées C. pérennes 2,0 2,0 2,0Forêts dégradées C. vivrières 2,0 2,0 2,0

C. pérennes C. vivrières 2,0 2,0 2,0

L’analyse du tableau III, qui présente les valeurs d’indice de séparabilité des paires de

classes mises en œuvre pour les classifications supervisées montre que pour toutes les années

considérées, les valeurs d’indice de séparabilité obtenu sont dans l’ensemble supérieures à

1,9. Ce qui signifie que les paires de classes présentent une très bonne séparabilité. Elles ont

donc été bien choisies. Et une bonne séparabilité entre classes aura un impact positif sur la

qualité future des classifications.

29

Matrices de confusion

Les matrices de confusion obtenues à l’issue de la classification dirigée des images de

1989, 2000 et 2011 sont consignées dans les tableaux IV, V et VI.

Tableau IV : Matrice de confusion de la classification de l'image de 1989.

Classes Plansd’eau

Solsnus

Forêtsdenses

Forêtsdégradées

Culturespérennes

Culturesvivrières

Plans d’eau 99.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00Sols nus 0.00 98.03 0.00 0.66 5.46 7.09

Forêts denses 0.00 0.00 85.71 12.91 0.10 9.41Forêts dégradées 0.93 0.05 11.19 75.93 0.00 0.41

C. pérennes 0.00 0.00 0.00 0.88 89.98 1.50C. vivrières 0.00 1.92 3.10 9.63 4.46 81.58

Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00Erreur

d'omission0.93 1.97 14.29 24.07 10.02 18.42

Précision globale = 90,74 %

Tableau V : Matrice de confusion de la classification de l'image de 2000.


Solsnus

Forêtsdenses

Forêtsdégradées

Culturespérennes

Culturesvivrières




Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00Erreur

d'omission0.92 0.45 5.62 32.10 2.35 31.39


30

Tableau VI : Matrice de confusion de la classification de l'image de 2011


Sols nus Forêtsdenses

Forêtsdégradées

Culturespérennes

Culturesvivrières




Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00Erreur

d'omission0.92 1.21 9.95 28.08 6.18 24.90


La précision globale obtenue à l’issue de la classification est de 90,74 % pour l’image

de 1989, 90,25 % pour l’image de 2000 et 90,42 % pour celle de 2011. Ce qui signifie que

plus de 90 % des pixels des images ont été correctement classés conformément aux données

de vérité-terrain. Ces résultats sont jugés satisfaisants même si des auteurs comme Koné et al.

(2007), ont pu obtenir une précision globale de 98 % en traitant des images satellites

LANDSAT de 2000, car selon Pham et al. (2007), il faut avoir un minimum de 80 % pour

qu’une classification soit jugée acceptable.

Les chiffres sur les diagonales montrent que dans tous les trois (3) cas, les plans d’eau et les

sols nus ont été les mieux discriminés. Par contre, les plus fortes confusions se sont opérées

entre :

- les forêts dégradées et les forêts denses avec 11,19 % et 12,91 % d’erreur pour l’image

de 1989, 31,48 % pour l’image de 2000 et 7,39 % et 22,20 % d’erreur pour celle de

2011 ;

- les cultures pérennes et les cultures vivrières, avec des erreurs de 1,43 % et 6,47 %

respectivement pour les images de 2000 et 2011;

- les cultures vivrières et les forêts dégradées, avec une erreur de 9,63 % pour l’image

de 1989.

Les confusions notées entre les forêts denses et les forêts dégradées pourraient

s’expliquer par le fait qu’en fonction du degré de dégradation de leurs strates arborées

31

supérieures, les forêts dégradées peuvent être semblables aux forêts denses ouvertes du point

de vue physionomique.

Les confusions entre cultures pérennes et cultures vivrières pourraient s’expliquer par le fait

qu’en fonction de leur stade végétatif (jeunes plants par exemple), les plantations peuvent

présenter les mêmes signatures spectrales que les cultures.

Les confusions notées entre cultures vivrières et forêts dégradées sont dues essentiellement

aux erreurs de classifications.

3.1.4. Analyse de la dynamique des formations végétales

La rédaction cartographique des classifications dirigées des images de 1989, 2000 et

2011 ont permis d’obtenir les cartes de végétation représentées par la figure 12.

32

Figure 12 : Situation de l'occupation du sol entre 1989 et 2011

1989 2000 2011

33

La figure 13 montre que :

- les formations forestières sont localisées dans la partie ouest et nord-ouest du

périmètre et le long des cours d’eau ;

- les cultures pérennes qui en 1989 étaient localisées seulement au nord du PEF

couvrent en 2000 et 2011 toute l’étendue du PEF ;

- les cultures vivrières qui en 1989 et 2000 étaient localisées autour des zones urbaines

sont réparties en 2011 sur la presque totalité du PEF.

Les superficies des différentes formations végétales pour les années 1989, 2000 et 2011

ont permis de dresser les courbes de leurs évolutions (figure 13)

Figure 13 : Évolution des formations végétales du PEF 12530 de 1989 à 2000

3.1.4.1. Changements sur la période 1989-2000

Durant cette période, on note une diminution des superficies des forêts denses qui

passent de 15,30% de la superficie totale du PEF à 9,56%, et une augmentation des

superficies occupées par les forêts dégradées qui passent de 10,36% de la superficie totale du

PEF à 23,16%.

On note également une augmentation des superficies allouées aux cultures pérennes qui

passent de 2,86% de la superficie totale du PEF en 1989 à 25,22% en 2000, et une diminution

0

5 000

10 000

15 000

20 000

25 000

30 000

1989 2000 2011

Supe

rfic

ies

en h

a

Années

Forêts denses

Forêts dégradées

C. pérennes

C. vivrières

34

de celle des cultures vivrières qui passent de 50,56% de la superficie totale du PEF en 1989 à

21,64% en 2000.

Les superficies de forêts denses perdues se sont transformées en d’autres formations

végétales. Ainsi, 40,14 % ont été dégradées, 17,35 % sont devenues des cultures pérennes et

12,54 % des cultures vivrières. La figure 14 montre les changements intervenus dans les

superficies de forêts denses.

Figure 14 : Carte d'évolution des forêts denses entre 1989 et 2000

Les changements du couvert forestier dans le PEF 12530 pourraient s’expliquer par

deux raisons essentielles :

la diminution des superficies des forêts denses et leur transformation en forêts

dégradées pourrait être due à l’exploitation forestière très sélective, qui en prélevant les arbres

de grands diamètres a provoqué des trouées dans la couverture des forêts denses, ce qui a

entrainé leur dégradation.

La diminution des superficies occupées par les forêts denses et leur transformation

en milieux agricoles pourrait être due aux pratiques agricoles. Ceci a été montré par Bertrand

35

(1983) qui affirme que la déforestation est généralement le résultat des défrichements

agricoles opérés par les paysans qui profitent des voies d’accès créées par les exploitants

forestiers. Or ces défrichements agricoles sont associés :

- à la pratique traditionnelle de la culture sur brûlis qui conduit à l’appauvrissement

du sol et donc réduit la durée de rotation culturale ;

- au développement des cultures pérennes comme l’hévéa qui nécessitent une coupe

à blanc ;

- au système de culture extensive à faible rendement et à faible niveau de

mécanisation.

Au total, 3640 ha de forêt ont disparu de 1989 à 2000, soit un rythme de déforestation de 331

ha/an.

L’augmentation des superficies allouées aux cultures pérennes au détriment des cultures

pourrait s’expliquer par une combinaison de facteurs politiques et climatiques. En effet, le

climat et les sols de la sous-préfecture de Bonoua sont favorables au développement des

cultures comme le palmier à huile et l’hévéa. D’après les travaux de Compagnon (1986),

l’hévéa prospère à des températures moyennes de 25 °C, avec un minimum de 1500 mm de

pluie par an.

À cela s’ajoute la politique agricole du pays. En effet, durant la période 1978-1994, la

SAPH avec le financement de l’état a initié la mise en place de plus de 10 000 ha de

plantations villageoises d’hévéa dans l’est du pays.

3.1.4.2. Changements sur la période 2000-2011

Comme dans la période précédente, on note une diminution des surfaces occupées par

les forêts denses qui passent de 9,56% de la superficie totale du PEF en 2000 à 2,92% de

celle-ci en 2011, et cette fois, une diminution de celles occupées par les forêts dégradées qui

passent de 23,16% de la superficie totale du PEF en 2000 à 12,78% en 2011.

Les superficies perdues se sont également transformées en d’autres formations

végétales.

36

Au niveau des forêts denses, 50,86 % des superficies sont devenus des forêts dégradées,

19,69 % des cultures pérennes et 23,25 % des cultures vivrières. La figure 15 montre les

changements intervenus dans les superficies de forêts denses sur la période 2000-2011.

Figure 15 : Évolution des forêts denses de 2000 à 2011

Au niveau des forêts dégradées, 31,79% des superficies ont été détruites pour la mise en place

de cultures pérennes et 26,13% pour la mise en place de cultures vivrières. La figure 16

montre les changements intervenus dans les superficies occupées par les forêts dégradées.

37

Figure 16 : Évolution des forêts dégradées de 2000 à 2011

L’ensemble des milieux forestiers est presque réduit de moitié. Il passe de 16 883 ha à 8

102 ha, soit un rythme de déforestation de 798 ha/an.

La valeur élevée du taux de déforestation est la résultante de l’interaction d’une chaîne de

causes qui intervient à différents niveaux d'organisation (Blaikie et Brookfield, 1987).

En effet, en plus de la croissance démographique qu’a connue la sous-préfecture de Bonoua,

la crise sociopolitique qu’a traversé le pays à partir de 2002 a entrainé un mouvement des

populations du nord vers le sud du pays. Et Bonoua n’a pas été épargné par ce flux migratoire.

Cette augmentation de population va de pair avec augmentation des besoins, notamment en

nourriture. Ce qui a conduit à une augmentation des zones de cultures. C’est ce qui pourrait

expliquer cette augmentation du rythme de déforestation.

En ce qui concerne les milieux agricoles, les superficies des plantations connaissent une

évolution, mais cette fois d’amplitude plus faible que pour la période de 1989 à 2000. Et on

note une augmentation des cultures, qui doublent pratiquement.

38

Au total, entre 1989 et 2011, 5105 ha ont disparu principalement au profit des milieux

agricoles. Ce qui correspond à un rythme annuel de déforestation de 234 ha/an. Cette valeur

est inférieure à celle obtenue par Dibi N’Da et al. (2008) dans le parc national de la

Marahoué. Cela pourrait être dû au fait que dans le domaine classé, la densité des arbres est

plus élevée que dans le domaine rural. Ce qui entraine que pour une même surface défrichée,

on détruira plus de forêts dans le domaine classé que dans le domaine rural.

3.2. PROPOSITIONS POUR L’INTÉGRATION DE LA

TÉLÉDÉTECTION DANS L’AMÉNAGEMENT DU PEF ET

POUR LA RÉDUCTION DE LA DÉFORESTATION

Acquisition de couches cartographiques

Les PEF représentent de vastes étendues dont la gestion nécessite une vue globale.

Aussi, les limites des PEF ne sont pas matérialisées sur le terrain. Ce qui complique les

opérations de contrôle sur le terrain.

Les outils de télédétection associés aux SIG seraient très intéressants pour la gestion d’un tel

patrimoine. C’est pourquoi nous recommandons aux services de la DPIF, et par suite de toute

l’administration forestière de se procurer des couches cartographiques de ces PEF.

L’acquisition de tels outils permettrait d’avoir une meilleure connaissance des PEF afin de

mieux les gérer.

Réalisation d’inventaire

Nous recommandons également d’approfondir cette étude en réalisant un inventaire

dans les différentes formations végétales présentes sur le périmètre, et d’entendre cette étude à

tous les PEF pour connaitre de façon claire l’occupation du sol dans les PEF.

La cartographie de l’occupation du sol serait indispensable aux industriels, en réduisant les

temps de prospection, mais l’inventaire serait un plus, car les zones les plus riches en bois de

valeur ne sont pas forcément localisées dans les massifs forestiers.

39

Utilisation d’images à haute résolution et modélisation de l’évolution des

formations végétales

Autre proposition serait d’utiliser des images d’une résolution plus fine que celle de

LANDSAT, pour pouvoir mieux discriminer les formations végétales, afin d’avoir des

résultats plus fiables.

Et nous suggérons de faire une modélisation prédictive de l’évolution des formations

végétales. Cela serait un élément important pour la prise de décision en matière

d’aménagement.

Sensibilisation des populations

Les paysans ne connaissent pas la valeur de l’arbre. C’est pourquoi ils n’hésitent pas à y

mettre le feu pour la mise en place de culture

Il serait nécessaire de sensibiliser les populations à la valeur de l’arbre, en développant une

approche participative, par la création de commissions regroupant les représentants des

populations et ceux de l’administration forestière. Ces commissions devront former les

paysans aux techniques d’agroforesterie, telles que le maintien de l’arbre dans le paysage

agricole, l’utilisation de l’arbre pour le cloisonnement des différentes cultures, la délimitation

des propriétés et la restauration des sols.

Il faudrait, pour limiter l’utilisation du bois comme source d’énergie, sensibiliser les

populations et les encourager à l’utilisation d’autres sources d’énergie. Les équipements pour

les énergies solaires, gazeuses et électriques doivent être encouragés afin de réduire la

dépendance vis-à-vis du bois

Fixation des quotas d’exploitation

Les quotas d’exploitation de bois d’œuvre et d’ébénisterie sont fixés au prorata de la

superficie du PEF et non en fonction de la possibilité du PEF en termes de forêt. Ceux-ci

doivent être fixés par rapport aux superficies de forêts présentent sur le PEF et par rapport au

taux de régénération de celles-ci.

40

CONCLUSION ET PERSPECTIVES

Dans cette étude, le recours à la télédétection a permis de mettre en évidence et de

suivre la dynamique des formations végétales du PEF 12530 entre les années 1989 et 2011, et

de la mettre en relation avec d’autres facteurs du milieu capables de l’expliquer.

En effet, la méthode de traitement des images satellitaires LANDSAT, couplée aux travaux de

terrain a permis d’identifier six unités d’occupation du sol, allant des sols nus aux formations

forestières.

L’analyse de la dynamique des formations végétales fait ressortir d’importants changements

dans celles-ci entre 1989 et 2011. Ainsi, les superficies forestières ont diminué de 5140,67 ha,

soit de 38,82%. Cette diminution des superficies forestières s’est faite au profit des milieux

agricoles. Ceux-ci ont connu, entre 1989 et 2011, une augmentation de 36,88 % par rapport à

leur superficie de 1989.

Ces changements sont à attribuer à une combinaison de facteurs naturels, anthropiques et

politiques. Au niveau naturel, le climat et les sols de la sous-préfecture de bonoua sont

favorables au développement de l’agriculture. En plus de cela, elle a connu une croissance

démographique amplifiée par les flux migratoires dus à la crise sociopolitique de 2002.

La prise en compte des propositions qui ont été faites dans cette étude favoriserait la

mise en œuvre des plans simples de gestion et la réduction de la déforestation. Il s’agit :

- d’étendre cette étude à tous les PEF en utilisant des images d’une plus fine résolution

spatiale et de modéliser l’évolution prédictive des formations végétales dans les PEF ;

- d’encourager l’utilisation d’autres sources d’énergie comme les énergies solaires,

gazeuses et électriques afin de réduire la dépendance vis-à-vis du bois.

41

RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES

ACHARD, F., LAPORTE, N. et BLASCO, F., 1993. Suivi de la végétation forestière dense

humide en Afrique de l'Ouest par télédétection spatiale. Chapitre 12, in. BONN F. (dir.)

Télédétection de l'environnement dans l'espace francophone. Presse de l'Université du

Québec, pp. 221-227.

ANADER, 2010. Rapport annuel d’activité. Zone d’Adiaké, Côte d’Ivoire, 30 p.

BALL G.H. & HALL D.J., 1965. ISODATA, a novel method of data analysis and pattern

classification. Technical Report, Stanford Research Institute, Menlo Park, California,

U.S.A.

BEGNI G., ESCADAFAL R., FONTANNAZ D. & NGUYEN A.T., 2005. « La télédétection

: un outil pour le suivi et l’évaluation de la désertification ». Les dossiers thématiques

du CSFD, n° 2. 44 p.

BENKRID E., 2008. Etude de l’évolution spatio-temporelle de l’occupation du sol dans la

plaine du Bas Chéliff (Algérie). Mémoire de Master. Université de Montpellier,

Montpellier, 45 p.

BERTRAND, A. 1983. La déforestation en zone de forêt en Côte d’Ivoire. Bois et Forêts des

Tropiques, n° 202. pp. 3-17.

CHARBONNEAU L., MORIN D. & BROCHU R., 1985. Détection des unités d’utilisation et

de couverture du sol urbain au moyen d’une simulation SPOT. Cahiers de géographie

du Québec, Vol. 29, n° 76, pp. 29-47.

CHATELAIN C., 1996. Possibilités d’application de l’imagerie satellitaire à haute résolution

pour l’étude des transformations de la végétation en Côte d’Ivoire forestière. Thèse de

doctorat. Université de Genève, Suisse, 158 p.

42

COLDITZ, R.R., WEHRMANN, T., BACHMANN, M., STEINNOCHER, K., SCHMIDT,

M., STRUNZ, G. & DECH, S., 2006. Influence of image fusion approaches on

classification accuracy: a case study. International Journal of Remote Sensing, vol. 27,

n° 15, pp. 3311-3335.

COLLET C., 1992. Systèmes d'information géographique en mode image. Lausanne, Presses

polytechniques et universitaires romandes, Collection Gérer l'environnement, n° 7, 186

p.

COMITAS, 1988. Glossaire des termes officiels de la télédétection aérospatiale - Bull SFPT

n°112. 50 p.

COMPAGNON P., 1986. Le caoutchouc naturel. Biologie, Culture et Production. Paris :

Maisonneuve et Larose, 1986. 595 p.

DIBI N’DA H., N’GUESSAN E. K., WADJA M. E. & AFFIAN K., 2008. Apport de la

Télédétection au suivi de la déforestation dans le parc national de la Marahoué (Côte

d’Ivoire). Revue Télédétection, 2008, vol. 8, n° 1, pp. 17-34

ENONZAN F., 2010. Utilisation de la télédétection et des SIG dans la gestion durable des

aires protégées : Cas des forêts classées du Dogo-kétou au Bénin. Mémoire DESS. [En

ligne]. (Page consultée le 01 Novembre 2011). URL :

http://www.memoireonline.com/06/11/4575/Utilisation-de-la-teledetection-et-des-SIG-

dans-la-gestion-durable-des-aires-protegees--cas-des.htmlMemoireoneline.com

FAO, 2003. Rapport d’Atelier FAO/EC LNV/GTZ sur la gestion des forêts tropicales

secondaires en Afrique : Réalité et perspectives. [En ligne] (Page consultée le 30 Avril

2012). URL : http://www.fao.org/docrep/007/j2578f/J2578F16.htm

FAO, 2008. Contribution of the forestry sector to national economies, 1990-2006. By

LEBEDYS A. Forest Finance Working Paper FSFM/ACC/08. FAO, Rome. 163 p.

43

IBO J. & KESSE M., 1998. La réforme de l’exploitation forestière en Côte d’Ivoire : quels

impacts sur les acteurs locaux ? International Institute for Environnemental and

Developpement (IIED). 46p.

KONE M., AMAN A., ADOU YAO C.Y., COULIBALY L. & N’GUESSAN K.E., 2007.

Suivi diachronique par télédétection spatiale de la couverture ligneuse en milieu de

Savane soudanienne en côte d’ivoire. Revue Télédétection, 2007, vol. 7, n° 1-2-3-4, pp.

433-446.

LU D., MAUSEL P., BRONDIZIO E. & MORAN E., 2004. Change detection techniques.

International Journal of Remote Sensing, vol. 25, n° 12, pp. 2365-2407.

MAS, J.F., 2000. Une revue des méthodes et des techniques de télédétection du changement.

Journal Canadien de Télédétection, vol. 26, n° 4, pp. 349-362.

N’GUESSAN E., BELLAN M.F. & BLASCO F., 2003. Suivi par télédétection spatiale d’une

forêt tropicale humide protégée soumise à des pressions anthropiques. Télédétection,

vol. 3, n° 5, pp 443-456.

OIBT, 2008. Rapport de la Mission de Diagnostic en Côte d’Ivoire du 25 août au 5 septembre

2008. Mission d’appui au Gouvernement de la Côte d’Ivoire en vue d’atteindre

l’Objectif 2000 de l’OIBT et l’aménagement forestier durable.

PHAM T.T.H., BONN F. & DUBOIS J-M., 2007. Démarche méthodologique pour la

détection des changements d’un milieu morcelé en utilisant des images à moyenne

résolution spatiale : Application à une région littorale au Viêt-Nam. Revue

Télédétection, vol. 7, n° 1-2-3-4, pp. 303-323.

PONY O., DESCOMBES X. & ZERUBIA J., 2000. Classification d’images satellitaires

hyperspectrales en zone rurale et périurbaine. Rapport de recherche. Hyper articles en

ligne. [En ligne], Consulté le 02 novembre 2011. URL :

http://hal.inria.fr/docs/00/07/26/36/PDF/RR-4008.pdf. 64 p.

44

INS (Institut National de la Statistique), 1998. Recensement Général de la population et

l’Habitat.

RICHARDS J.A. & JIA X.P., 1999. Remote Sensing Digital Image Analysis - An

introduction. Springer, 363 p.

SITAYEB T. & BENABDELI K., 2008. Contribution à l’étude de la dynamique de

l’occupation des sols de la plaine de Macta (Algérie) à l’aide de la télédétection et des

systèmes d’information géographique. Comptes Rendus Biologies, n° 331, p. 466-477.

TRAN D. B., SKUPINSKI G. & WEBER C., 2009. Les images satellites Spot multi-dates et

la métrique spatiale dans l’étude du changement urbain et suburbain – Le cas de la basse

vallée de la Bruche (Bas-Rhin, France) , Cybergeo : European Journal of Geography

[En ligne], Systèmes, Modélisation, Géostatistiques, article 439, mis en ligne le 12 mars

2009, consulté le 02 mai 2012. URL: http://cybergeo.revues.org/21995 ; DOI :

10.4000/cybergeo.21995

WANG L., SOUSA W.P. & GONG P., 2004. Integration of object-based and pixel-based

classification for mapping mangroves with IKONOS imagery. International Journal of

Remote Sensing, vol. 25, n° 24, pp. 5655-5668.

a

Annexe 1 : Présentation de la structure d'accueil

1.1. Localisation et mission générale

Située à la cité administrative au plateau, la Direction de la Production et des IndustriesForestières (DPIF) occupe le 8ème étage de la tour C. C’est une direction centrale du Ministèreen charge des Eaux et Forêts qui a pour mission générale d’encadrer et de suivre les activitésrelatives à l’exploitation, à la transformation et à l’exportation des produits forestiers. LaDPIF est organisée par décret n°2007-568 du 10 Août 2007.

1.2. Attributions

Conformément au Décret n° 2011- 402 du 16 novembre 2011 portant organisation duMinistère des Eaux et Forêts, la Direction de la Production et des Industries Forestières a pourattribution :

- la promotion des conditions d’exploitation rationnelle des ressources ligneuses ;- l’instruction des demandes de concessions forestières, d’agrément des industries du

bois, de permis et autres titres d’exploitation des essences forestières ;- la promotion de l’exploitation de nouvelles essences forestières;- la conception, le suivi et la collecte des documents de l’exploitation, de la

transformation, de la valorisation et de l’exportation des produits ligneux ;- la promotion de la transformation et la valorisation des produits ligneux et autres

produits de la forêt à l’exception de la faune ;- la promotion et le suivi de la certification des produits ligneux et des produits

secondaires exploitables de la forêt ;- la mise en œuvre de la traçabilité des produits forestiers ;- l’attestation de l’origine légale des produits forestiers produits en Côte d’Ivoire ;- la promotion de l’économie forestière.

1.3. Organisation générale

Pour réaliser sa mission, la Direction de la Production et des Industries Forestières(DPIF) est organisée comme suit. Elle comprend :

- Trois (03) Sous-Directions ;- Deux (02) services d’inspection pour les Ports d’Abidjan et San-Pedro ;- Un bureau d’étude ;- Un service administratif et financier.

L’organigramme de la DPIF est disponible en annexe 2.

b

Annexe 2 : Organigramme de la DPIF

c

Annexe 3 : Croquis et textes de définition du PEF 12530

d

Annexe 4: Coordonnées GPS des sommets du PEF 12530 et de quelques villages s'y

trouvant

Dénomination Nature Zone /H X Y

Carrefour Ancrage PEF 30 N 448 700 603 247

O Référence PEF 30 N 451 650 603 247

A Sommet PEF 30 N 451 650 585 497

B Sommet PEF 30 N 451 650 607 747

C Sommet PEF 30 N 426 950 607 747

ABROBAKRO Village 30 N 444 064 583 402

ADAHIO Village 30 N 431 959 584 263

ADOSSO Village 30 N 441 882 594 686

AKROABA-A Village 30 N 442 658 596 704

AKROABA-B Village 30 N 443 857 598 527

ASSE Village 30 N 447 345 588 512

ASSE-MAFIA Village 30 N 449 794 587 921

BONOUA Village 30 N

KIMOUKRO Village 30 N 439 485 599 127

LARABIA Village 30 N 449 158 590 072

MEDINA Village 30 N 445 936 586 306

ONO 14 Village 30 N 448 504 603 330

ONOSALCI Village 30 N 437 081 594 902

SAMO Village 30 N 442 619 584 495

TCHINTCHEBE Village 30 N 438 181 587 067

WOGNNINKRO Village 30 N 449 464 593 836

e

Annexe 5 : Les satellites LANDSAT

Série Satellites Périoded'activité

Altitudemoyenne

Capteurs et canaux

1ère

LANDSAT 123/07/1972 -06/01/1978

907-915 km

Caméras RBV (3 canaux) etradiomètre MSS (4 canaux)

LANDSAT 222/01/1975 -05/02/1982


LANDSAT 305/03/1978 -31/03/1983


2èmeLANDSAT 4

16/07/1982 -01/08/1993

705 km

Radiomètre MSS (5 canaux)Radiomètre TM (7 canaux)

LANDSAT 501/03/1985 -opérationnel

Radiomètre MSS (5 canaux)Radiomètre TM (7 canaux)

3èmeLANDSAT 6

03/10/1993 -03/10/1993

705 km

Radiomètre ETM+ (7 canauxplus canal panchromatique)

LANDSAT 715/04/1999 -opérationnel

Radiomètre ETM+ (7 canauxplus canal panchromatique)

f

Annexe 6 : Changements dans la couverture végétale du PEF 12530

Tableau VII : Évolution de la couverture végétale de 1989 à 2011

Unités

d’occupation

du sol

1989 2000 2011

Superficie

(ha)

Superficie

(%)

Superficie

(ha)

Superficie

(%)

Superficie

(ha)

Superficie

(%)

Forêt 1 7 897,03 15,30% 4 934,15 9,56% 1 505,03 2,92%

Forêt 2 5 345,52 10,36% 11 948,84 23,16% 6 596,86 12,78%

Culture 1 1 475,66 2,86% 13 012,86 25,22% 15 357,14 29,76%

Culture 2 26 089,26 50,56% 11 167,64 21,64% 22 374,01 43,36%

TOTAL 51 598,96 100,00% 51 598,96 100,00% 51 598,96 100,00%

Tableau VIII : Unités dérivées des formations forestières

Unités de

départ

Unités

dérivées

1989-2000 2000-2011

Superficie

(ha)%

Superficie

(ha)%

Forêt 1

Inchangé 1 505,01 19,06 % 245,75 4,98 %

Forêt 2 3 170,19 40,14 % 2 509,37 50,86 %

Plantation 1 369,84 17,35 % 971,50 19,69 %

Culture 990,39 12,54 % 1 147,12 23,25 %

Forêt 2

Forêt 1 1 545,04 28,90 % 1 021,64 8,55 %

Inchangé 2 633,32 49,26 % 3 480,71 29,13 %

Plantation 516,41 9,66 % 3 798,50 31,79 %

Culture 409,74 7,67 % 3 122,37 26,13 %

Utilisation de la télédétection pour le suivi de la dynamique des formations végétales dans le...

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