TY - JOUR

T1 - Approche cartographique par le SIG GRASS pour l'analyse de la structure du paysage au Libéria, Afrique de l'Ouest

AU - Леменкова, Полина Алексеевна

PY - 2024/10/22

Y1 - 2024/10/22

N2 - L'extraction automatique des caractéristiques du paysage est de plus en plus rendue possible grâce à l'utilisation croissante des algorithmes SIG et des méthodes avancées d'analyse des données géospatiales. L'article aborde le potentiel du SIG GRASS pour l'analyse de la géométrie des unités de paysage à travers le calcul de données raster. Les données ont été obtenues en se basant sur des images satellites classifiées du Libéria, en Afrique de l'Ouest, entre 2014 et 2023. La dynamique du paysage a été analysée dans les changements diachroniques de six indices indiquant la déforestation au Libéria : indice de densité des unités paysagères, indice de forme, indice de numéro des unités de paysage, écart type, coefficient de variation et plage de patch. L'analyse numérique a été effectuée techniquement en utilisant les méthodes de script de SIG GRASS par les modules suivants : r.li.patchdensity, r.li.shape, r.li.patchnum, r.li.padsd, r.li.padcv et r.li.padrange. A l’échelle parcellaire, l’indice de forme est passé de 2,86 en 2014 à 4,09 en 2023, ce qui indique l’augmentation de la somme des longueurs de bords du paysage, donc une fragmentation accrue du parcellaire. A l’échelle du paysage, la courbure accrue de la zone paysagère et la séparabilité des éléments individuels indiquent également des processus de fragmentation mais à l’échelle des forêts. Cette fragmentation à différentes échelles s’accompagne d’une baisse notable de la part de la forêt dense, information prouvée par des valeurs inférieures de l’indice de densité des patchs en 2023 (1,15) qu’en 2014 (1,68). En global, la superficie forestière a été réduite de 12 % ce qui suggère un taux annuel moyen de déforestation de 0,9 % au Liberia.

AB - L'extraction automatique des caractéristiques du paysage est de plus en plus rendue possible grâce à l'utilisation croissante des algorithmes SIG et des méthodes avancées d'analyse des données géospatiales. L'article aborde le potentiel du SIG GRASS pour l'analyse de la géométrie des unités de paysage à travers le calcul de données raster. Les données ont été obtenues en se basant sur des images satellites classifiées du Libéria, en Afrique de l'Ouest, entre 2014 et 2023. La dynamique du paysage a été analysée dans les changements diachroniques de six indices indiquant la déforestation au Libéria : indice de densité des unités paysagères, indice de forme, indice de numéro des unités de paysage, écart type, coefficient de variation et plage de patch. L'analyse numérique a été effectuée techniquement en utilisant les méthodes de script de SIG GRASS par les modules suivants : r.li.patchdensity, r.li.shape, r.li.patchnum, r.li.padsd, r.li.padcv et r.li.padrange. A l’échelle parcellaire, l’indice de forme est passé de 2,86 en 2014 à 4,09 en 2023, ce qui indique l’augmentation de la somme des longueurs de bords du paysage, donc une fragmentation accrue du parcellaire. A l’échelle du paysage, la courbure accrue de la zone paysagère et la séparabilité des éléments individuels indiquent également des processus de fragmentation mais à l’échelle des forêts. Cette fragmentation à différentes échelles s’accompagne d’une baisse notable de la part de la forêt dense, information prouvée par des valeurs inférieures de l’indice de densité des patchs en 2023 (1,15) qu’en 2014 (1,68). En global, la superficie forestière a été réduite de 12 % ce qui suggère un taux annuel moyen de déforestation de 0,9 % au Liberia.

KW - Remote sensing

KW - vegetation mapping

KW - West Africa

KW - satellite image

KW - Tropical forest

U2 - 10.4000/12n0l

DO - 10.4000/12n0l

M3 - статья

VL - 53

SP - 1

EP - 36

JO - Dynamiques environnementales

JF - Dynamiques environnementales

SN - 1968-469X

ER -