apport de la télédétection spatiale à la cartographie des incendies de forêts dans le rif, maroc

Abstract

Apport de la télédétection spatiale à la cartographie des incendies de forêts dans le Rif, Maroc Les écosystèmes forestiers sont exposés de plus en plus à diverses perturbations liées aux activités humaines et naturellement accentuées par les changements climatiques. Les feux de forêt sont l'un des catastrophes les plus perturbateurs des écosystèmes, car ils ont des effets économiques, écologiques et atmosphériques graves. L'identification des forêts brûlées et leur surveillance fournissent des informations essentielles pour une gestion et une conservation appropriées de ces écosystèmes. En raison de la grande variation spatiale et temporelle et de l'incertitude des feux de forêt, il est toujours difficile d'estimer avec précision la zone touchée et la gravité des brûlures après un incendie important. Les techniques de télédétection offrent une meilleure façon de détecter la variabilité spatiale et temporelle à moindre coût et en moins de temps que les méthodes traditionnelles d'inventaire sur le terrain. Le Nord du Maroc, soumis à un climat méditerranéen, les étés sont très chaud ce qui expose les forêts à des feux très fréquents. Dans un premier travail on a pu cartographier les zones brûlées au cours de l'été 2016 à l'aide d'indices spectraux tirés d'images MODIS, à savoir le rapport de combustion normalisé (NBR) et l'indice de surface brûlée pour le MODIS (BAIM). Deux enquêtes sur le terrain ont été utilisées pour calibrer et valider les cartes. Tout d'abord, une analyse mono temporelle à l'aide d'une seule image post-incendie a permis de déterminer le seuil approprié des indices spectraux (BAIM et NBR) pour la détection des brûlures. Puis, on a appliqué une méthode multi temporelle fondée sur des images dBAIM et dNBR qui représentaient les différences pré-incendie et post-incendie de l'image BAIM et NBR, respectivement. Les résultats montrent que l'utilisation séparée de méthodes mono temporelles post-incendie et multi temporelles a produit une surestimation des zones brûlées. Enfin, nous proposons un nouvel algorithme combinant les deux méthodes de cartographie des zones brûlées que nous appelons Burnt Area Algorithm. Les produits MCD45A1 et MCD64A1 MODIS de la zone brûlée ont été comparés à l'algorithme proposé. La validation des superficies estimées brûlées à partir des données de référence du Haut-Commissariat aux Eaux et Forêts et à la Lutte contre la Désertification du Maroc a donné des résultats satisfaisants en utilisant l'algorithme proposé, avec un coefficient de détermination de 0,68 et une erreur quadratique moyenne de 44,0 ha. Dans un deuxième travail, nous avons caractérisé la sévérité de ces feux en utilisant les données spectrales LANDSAT-8, SENTINEL-2 et les données topographiques. Les méthodes des indices spectraux ainsi que la classification par la méthode Spectral Angle Mapper (SAM) ont été utilisées. Les résultats ont démontré que les indices MIRBI et NBR permettent une meilleure caractérisation des zones incendiées que l’indice BAI. Quant à la classification SAM, elle offre une bonne caractérisation des classes de sévérité des forêts incendiées. Il a été démontré aussi que l’indice MIRBI et l’exposition au soleil sont fortement corrélés avec les classes de sévérité.