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La conservation des espèces arborées dans les systèmes agroforestiers constitue un enjeu important pour l’agriculture. Dans la zone d’étude qui nous intéresse située à Bambey à l’Est de Dakar au Sénégal, nous nous sommes intéressés au parc à Faidherbia albida où l’utilité de ses arbres est d’autant plus évidente, car l’écosystème y est fragile du fait de la présence de sols sableux peu fertiles et d’un climat semi-aride. D’où l’importance de développer des outils innovants pour inventorier les espèces existantes et les suivre dans le temps. Parmi ces techniques, nous proposons d’explorer les potentialités d’une image satellite WorldView-3 pour l’identification de sept espèces arborées, car elle combine à la fois une résolution spatiale sub-métrique et huit bandes spectrales sur un ter[...]

La conservation des espèces arborées dans les systèmes agroforestiers constitue un enjeu important pour l’agriculture. Dans la zone d’étude qui nous intéresse située à Bambey à l’Est de Dakar au Sénégal, nous nous sommes intéressés au parc à Faidherbia albida où l’utilité de ses arbres est d’autant plus évidente, car l’écosystème y est fragile du fait de la présence de sols sableux peu fertiles et d’un climat semi-aride. D’où l’importance de développer des outils innovants pour inventorier les espèces existantes et les suivre dans le temps. Parmi ces techniques, nous proposons d’explorer les potentialités d’une image satellite WorldView-3 pour l’identification de sept espèces arborées, car elle combine à la fois une résolution spatiale sub-métrique et huit bandes spectrales sur un territoire avec une emprise au sol d’environ 20 km X 20 km. Pour ce faire, nous procédons en 4 étapes pour lesquelles plusieurs méthodes issues de la bibliographie ont été testées, puis comparées : 1) l’extraction des couronnes d’arbre par segmentation multirésolution, et par seuillage manuel du NDVI et du SAVI ; 2) l’identification des bandes et des indices radiométriques et texturaux permettant la discrimination des arbres par les méthodes d’ACP et AFD ; 3) la classification de l’image en comparant 3 algorithmes : le spectral angle mapper (SAM) ; le support vector machine (SVM) linéaire et le SVM radial ; et le random forest (RF) ; 4) enfin la mesure de la robustesse du meilleur algorithme choisi à la suite de la comparaison des précisions produites. Les résultats montrent que le seuillage de NDVI > 0,4 arrive à mieux cerner les couronnes d’arbres, contrairement à la segmentation multirésolution qui présente des débordements sur les contours des cimes, et que seuls les moyennes et les écarts-type des réflectances permettent de discriminer 4 espèces (Azadirachta indica ; Balanites aegyptica ; Faidherbia albida ; et Tamarindus indica) possédant des signatures spectrales typiques pouvant les distinguer des autres. Les espèces Adansonia digitata, Anogeissus leiocarpus et Celtis integrifolia ne possèdent pas de signatures spectrales spécifiques, nous obligeant à les regrouper en une classe « Autres espèces ». Dans l’ensemble, les meilleurs résultats ont été obtenus avec le SVM linéaire dont la classification finale faite à l’issu de l’entrainement sur 30 tirages aléatoires des données d’entrainement a produit de précisions globales et kappa respectives de 89 % et 0,71 pour le meilleur tirage. En perspective, afin d’améliorer ces travaux, il serait intéressant de tester l’apport complémentaire des données temporelles à haute résolution spatiale telles que PLANET et celles à très haute résolution spatiale de WV-3, en vue d’améliorer la possibilité de discrimination des espèces arborées dans une approche temporelle de l’analyse spectrale.