Évaluation des risques d’érosion de surface et profonde à oued Amtar (Rif, Maroc) Apport des outils géomatiques et de machine Learning

dc.contributor.authorMohammed EL BRAHIMI
dc.date.accessioned2025-10-24T10:37:08Z
dc.date.accessioned2026-01-24T08:38:20Z
dc.date.available2025-10-24T10:37:08Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractL'érosion hydrique, principale cause de dégradation des sols et de risques naturels comme les mouvements de terrain et les inondations, est particulièrement préoccupante au Maroc, surtout en zones montagneuses. Le bassin versant de l’oued Amtar, au Rif central, illustre cette problématique, où le relief accidenté, la faible couverture végétale et les changements climatiques intensifient l'érosion. Le présent travail s’attache à évaluer, cartographier et hiérarchiser les zones à risque d'érosion hydrique en s’appuyant sur la télédétection spatiale et les systèmes d'information géographique (SIG). Les méthodes incluent l'analyse morphométrique, le modèle Gavrilovic (EPM), l'équation universelle révisée (RUSLE), ainsi que de la susceptibilité aux mouvements de terrain via la régression logistique (LR), Random Forest (RF), et Support Vector Machine (SVM). Les résultats ont permis d'identifier les zones à risque et d'estimer les pertes en sol (en t/ha/an), ainsi que de prédire la susceptibilité aux mouvements de terrain. Ces résultats montrent que l'intensité de l'érosion et des mouvements de masse dépend de l'occupation des sols, de la nature des terrains et des pentes. Les modèles utilisés présentent tous des performances significatives avec des précisions supérieures à 90%. Ces dernières démontrent que les trois modèles ont une capacité de prédiction élevée. Plus spécifiquement, les valeurs d'AUC (Aire Sous la Courbe ROC) indiquent que les modèles RF et LR ont une meilleure performance que le modèle SVM. Les scores AUC obtenus sont de 0,93 pour RF, 0,90 pour LR et 0,91 pour SVM, Ces mesures de performance statistiques et visuelles démontrent que le modèle RF est le plus puissant et le plus performant pour classifier ce type de risque naturel. Les résultats de cette étude pourraient contribuer à la durabilité environnementale et à la viabilité économique du bassin versant, offrant une feuille de route pour les décideurs locaux, régionaux et centraux dans la gestion des risques et le développement du bassin.fr_FR
dc.description.collaboratorMohammed FEKHAOUI
dc.description.collaboratorEl Mostafa MILI
dc.description.collaboratorDriss SADKAOUI
dc.description.collaboratorBouchta EL FELLAH
dc.description.collaboratorBrahim BENZOUGAGH
dc.description.collaboratorMohamed MASTERE
dc.description.laboratoireGéophysique et Risques Naturelsfr_FR
dc.identifier.urihttps://toubkalpreprod.imist.ma/handle/123456789/37157
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherFaculté des Sciences, Rabatfr_FR
dc.subjectScience de la Terrefr_FR
dc.subjectGéomatiquefr_FR
dc.subjectGéomorphologiefr_FR
dc.subjectRisques Naturels et Environnementfr_FR
dc.subjectÉrosion hydriquefr_FR
dc.subjectMouvement de terrainfr_FR
dc.subjectsusceptibilitéfr_FR
dc.subjectcartographiefr_FR
dc.subjectModèles (RSULE- EPM-LR-RF-SVM)fr_FR
dc.subjectAnalyse Morphométriquefr_FR
dc.subjectbassin versant Amtarfr_FR
dc.subjectle Riffr_FR
dc.titleÉvaluation des risques d’érosion de surface et profonde à oued Amtar (Rif, Maroc) Apport des outils géomatiques et de machine Learningfr_FR

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