Approche d'estimation du volume-tige de peuplements forestiers par combinaison de données Landsat et données terrain Application à la pineraie de Tlemcen-Algérie

• Main Authors: Kada Bencherif, Houari Tadj
• Format: Article
• Language: English
• Published: Société Française de Photogrammétrie et de Télédétection 2017-08-01
• Series: Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection
• Subjects: Inventaire forestier; Volume-tige; Landsat; Échantillonnage stratifié; Pin d’Alep
• Online Access: https://rfpt.sfpt.fr/index.php/RFPT/article/view/360

Une approche méthodologique s'appuyant sur la combinaison de données satellitaires et données de terrain est proposée pour l’estimation du volume-tige de peuplements forestiers hétérogènes ou peu homogènes. L'objectif est d'évaluer la disponibilité forestière, en inventoriant moins de 1% de la surface étudiée et avec une erreur max. de 15%. L'approche consiste en la réalisation de trois étapes principales : i) Analyse de la variance sur le volume-tige, ii) classification des données satellitaires et iii) Désignation et inventaire des pixels-échantillons. L'analyse et le calcul de la variance permet d'orienter les calculs du volume en fonction de sa variabilité dans les différentes strates de la forêt alors que la classification des données satellitaires vise à obtenir une stratification de la forêt. La troisième étape consiste en la sélection de pixels-échantillons sur l'image classifiée puis la géolocalisation, l'installation et le cubage des placettes-terrain correspondantes (même dimension spatiale que le pixel de l'image utilisée). Appliquée sur une futaie peu homogène de pin d'Alep (forêt de Tlemcen, Nord-Ouest algérien), l'approche a permis d'estimer un volume global sur pied du peuplement égal à 30 595 m3 m3±15.6% et ce en inventoriant 0.4% seulement de la surface totale. L'analyse de variance sur 12 placettes-échantillons a mis en évidence le caractère peu homogène de la forêt et la faible variabilité du volume-tige. Cependant, Elle fait apparaître aussi que la stratification apporte une légère amélioration à la précision (15.6%) contre 17.6% sans stratification. La classification supervisée d'une image Landsat (Mai 2002) par la méthode du maximum de vraisemblance (précision moyenne de 96%) a permis de stratifier la zone étudiée en six classes (forêt très dense, forêt dense, forêt claire, matorral, herbacées, autres). Pour chaque strate de forêt, le cubage complet de 4 placettes-échantillons comparables en dimension au pixel (30m—30m), a fourni le volume-tige moyen par pixel alors que la généralisation de celui-ci à l'ensemble des pixels a permis de déterminer le volume total de chaque strate. Vu les confusions générées par la classification supervisée au profit des objets pistes, routes et matorral, le volume global a été revu à la baisse (taux de réduction de 10%) et la valeur du volume total corrigé était de 27 535 m3±15.6%, une erreur, bien que non conforme à celle exigée par l'aménagement forestier (max ±10%), s'approche de celle généralement admise (une moyenne de ±15%) pour certains inventaires simplifiés.