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Les techniques de cartographie de l’occupation des sols par télédétection ne cessent d’évoluer. Depuis, on est passé de la simple photo-interprétation à la classification numérique. Cette dernière pouvant être supervisée ou non supervisée. La classification supervisée quand a elle fait appel à des algorithmes d’apprentissage, prenant en entrée des vérités de terrains, pour classifier une image ou une série temporelle d’image. Ainsi, Moringa, un outil qui a été développé par le CIRAD, utilise une approche OBIA (orientée objet) et le Random Forest (un ensemble d’arbre de décision) pour la cartographie de l’occupation des sols. Moringa n’est pas un simple classifieur, mais une chaine de traitement faisant appel à d’autres algorithmes opérant dans tout le processus, depuis l’acquisition d[...]

Les techniques de cartographie de l’occupation des sols par télédétection ne cessent d’évoluer. Depuis, on est passé de la simple photo-interprétation à la classification numérique. Cette dernière pouvant être supervisée ou non supervisée. La classification supervisée quand a elle fait appel à des algorithmes d’apprentissage, prenant en entrée des vérités de terrains, pour classifier une image ou une série temporelle d’image. Ainsi, Moringa, un outil qui a été développé par le CIRAD, utilise une approche OBIA (orientée objet) et le Random Forest (un ensemble d’arbre de décision) pour la cartographie de l’occupation des sols. Moringa n’est pas un simple classifieur, mais une chaine de traitement faisant appel à d’autres algorithmes opérant dans tout le processus, depuis l’acquisition de l’image jusqu’au produit final. Elle a été conçue pour être adaptée dans le contexte des pays tropicaux ou la couverture nuageuse crée souvent des difficultés et ou le territoire est marquée par une forte hétérogénéité spatiale (agriculture sur de petites parcelles, végétation variée). Le présent travail est une cartographie de l’occupation des sols par l’application de la chaine Moringa dans la commune de Dame-Marie, une commune d’Haïti qui a été fortement ravagée par le cyclone Matthieu en octobre 2016. Il entre dans le cadre d’un ensemble d’action et d’effort soutenu par le CEOS (Committee on Earth Observation Satellites) et piloté par le projet RO (Recovery Observatory), pour mettre à la disposition des institutions, un ensemble de produits pouvant contribuer au relèvement du pays. Les résultats obtenus à travers cette étude témoignent d’une part, du côté outil, une très bonne performance de la chaine Moringa sur les images obtenues en 2016 et 2017 en THRS par SPOT6/7 et les séries temporelles d’images HRS pour ces mêmes années obtenues par Sentinel-2. Les matrices de confusion et les valeurs d’indices obtenues pour la validation ne laissent point de doute. D’autre part, du côté territoire, certains écosystèmes ont été fortement impactés par le cyclone Matthieu, une réduction de 30% de la couverture arborée a été constatée de 2016 à 2017. Certaines dynamiques spatiales plutôt ponctuelles comme l’évolution de l’urbanisation ne pouvaient pas être perçu, vue l’intervalle de temps considérée. Toutefois il serait important de tenir compte des résultats obtenus pour une meilleure compréhension de l’évolution de ce territoire et une suivie dans les années à venir. Ce qui sera un atout non seulement dans le processus de relèvement, mais aussi dans la planification, la prévention des risques et la gestion du territoire de la commune de Dame-Marie.