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Les opérations d'extraction d'or génèrent divers impacts sur l'environnement, qui doivent être mesurés spatialement. L'objectif de ce travail est de déterminer la dynamique d'occupation du sol et le changement du couvert végétal autour de trois sites miniers. Des images Landsat de deux périodes (pré-mine et actuelle) ont été utilisées. La méthode de classification par maximum de vraisemblance, couplée à un algorithme de détection de changement, a été utilisée pour déterminer l'étendue et les changements des classes d'occupation. Les valeurs du NDVI calculées à partir des images ont été réparties en six classes, cinq avec des niveaux de densité allant de très faible à très élevé et une négative sans végétation. Le test t de STUDENT a été utilisé pour comparer les valeurs du NDVI extraites de manière aléatoire sur 30 points. Les résultats montrent une forte dynamique des classes d'occupation du sol. Cette dynamique se caractérise par la conversion de l'espace de végétation dense en sol faiblement couvert, en surface agricole et en sol nu. Durant la même période, le couvert végétal a considérablement perdu de sa vitalité, signe d'une tendance à la dégradation. La comparaison des valeurs du NDVI extraites aléatoirement confirme cette perte de qualité de la végétation. Ce travail conclut que la végétation dans les sites miniers étudiés a subi une forte dégradation. Gold mining operations generate various environmental impacts that must be spatially measured. The objective of this research is to determine the dynamics of land use and the change in plant cover in three mining sites. Landsat images from two periods (pre-mine and current) were used. A maximum likelihood classification method coupled with a change detection algorithm was to determine the extent and changes of land use and land cover classes. The NDVI values calculated from the images were classified into six classes, five with density levels ranging from very low to very high and one negative without vegetation. STUDENT two samples t test was used to compare the NDVI values randomly extracted on 30 points. The results show strong dynamics of land cover classes. This dynamic is characterised by the conversion of dense vegetation space into slightly covered soil, agricultural area and bare soil. During the same period, the vegetation cover considerably lost its vitality indicating the degradation trend. The comparison of NDVI values extracted randomly confirms this loss of quality of the vegetation cover. This research concludes that the vegetation cover in the three mining sites has undergone severe degradation.

Cet article vise à analyser les chroniques des précipitations, températures et NDVI, générées d’images CHRIPS et MODIS, à l’échelle des cantons A, B et C de la Maâmora, en vérifiant si, durant la période 2001-2016, elles ont identifié des tendances et ruptures, et établi des relations de causalité. Les résultats de l’analyse statistique ont permis de (i) distinguer leur hétérogénéité spatiale et variabilité temporelle marquée par des pics, (ii) révéler un retard de deux mois pour reprendre le cycle du NDVI des cantons B et C, affectés par leur état de dégradation, l’allongement et l’accentuation de la sécheresse. Les tests de Mann-Kendall et Pettitt ont montré la présence de tendances et ruptures légèrement différentes selon les paramètres et les espaces, mais concordantes pour le NDVI du canton B caractérisant une chute depuis Mai-2005 (0.456-0.410). Elles joignent des tendances d’accentuation des Tmax d’été et Tmoy d’automne dudit canton ayant le minimum du NDVI et le maximum des précipitations. Soit l’opposé du canton A bénéficiant d’un adoucissement des Tmax repéré dès août-2008 (28.42°C-27.67°C). Il en découle l’absence de causalité explicite entre les facteurs climatiques étudiés et l’évolution du couvert végétal sous déterminisme d’autres pressions anthropozoïques., Territoires, Environnement et Développement (TED), Vol. 1, No 1 (2022)

Depuis longtemps l’Homme cherche l’exploitation des ressources naturelles à des fines quotidiennes. Ainsi, le développement scientifique et technologique actuel lui a facilité et lui a donné des vraies opportunités pour la surexploitation de ces ressources en général et du couvert végétal en particulier. Afin de montre cette exploitation nous voulons, dans le présent article, étudier l’évolution du couvert végétal de la forêt des Ait Daoud ou Ali, située dans le Haut Atlas central sur une superficie de 30 860 ha, entre 1972, 1999 et 2020, en se basant sur la télédétection et l’outil SIG. Pour ce qui concerne la méthodologie de travail, l’étude multi-chronique de la dynamique du couvert végétal de la zone d’étude, repose sur l’analyse spatio-temporelle et le traitement des images satellitaires par la télédétection spatiale. En effet, dans le présent papier nous avons opté cette démarche qui s’appuie sur l’utilisation des données des images du satellite de LandSat de trois types; il s’agit des images de type MSS, ETM et Oli, pour trois dates 1972, 1999 et 2020 (période de 48 ans) pour identifier les différences spatiales du couvert végétal entre les trois dates choisies. En effet, l’étude de la dynamique du couvert végétal de la forêt des Ait Daoud ou Ali entre 1972, 1999 et 2020, a montré une variation spatio-temporelle très importante, liée essentiellement à plusieurs facteurs (naturels et humaines). La comparaison des résultats de la classification des images Landsat, a montré un recul et une dégradation importante du couvert végétal entre 1972 et 1999 de 12% de la surface totale de la zone d’étude. Cette dégradation est justifiée par l’intervention de plusieurs facteurs, notamment les conditions climatiques et les périodes sèches qu’a connu le Maroc à cette période. Pour la deuxième période (1999-2020), le traitement a montré une progression du couvert végétal de l’ordre de 10%. Dans cette étude, nous avons mis en évidence l’impact des facteurs naturels et notamment les actions anthropiques sur la dynamique de la forêt des Ait Daoud ou Ali située dans Haut Atlas Central, en se basant sur l’utilisation des techniques géospatiales qui nous ont permis d’avoir des informations très précises relatives à la dynamique spatio-temporelle du couvert végétal. For a long time, Man has been looking for the exploitation of natural resources for daily purposes. Thus, the current scientific and technological development has facil-itated and given him real opportunities for the overexploitation of these resources in general and the plant cover in particular. In order to show this exploitation, we want, in this article, to study the evolution of the vegetation cover of the forest of Ait Daoud or Ali, located in the Central High Atlas on an area of 30 860 ha, between 1972, 1999 and 2020, based on remote sensing and GIS tool. Regarding the methodology of work, the multi-chronic study of the dynamics of the vegetation cover of the study area, is based on the spatio-temporal analysis and processing of satellite images by remote sensing space. Indeed, in this paper we have opted for this approach which is based on the use of data from LandSat satellite images of three types; these are the images of type MSS, ETM and Oli, for three dates 1972, 1999 and 2020 (period of 48 years) to identify the spatial differences of the vegetation cover between the three selected dates. Indeed, the study of the dynamics of the vegetation cover of the for-est of Ait Daoud or Ali between 1972, 1999 and 2020, showed a very important spa-tio temporal variation, linked essentially to several factors (natural and human). The comparison of the results of the classification of Landsat images, showed a decline and a significant degradation of vegetation cover between 1972 and 1999 of 12% of the total area of the study area. This degradation is justified by the intervention of several factors, including climatic conditions and dry periods that Morocco has expe-rienced in this period. For the second period (1999-2020), the treatment showed an increase in vegetation cover of about 10%. In this study, we have highlighted the impact of natural factors and especially anthropic actions on the dynamics of the forest of Ait Daoud or Ali located in the Central High Atlas, based on the use of geo-spatial techniques that have allowed us to have very precise information on the spa-tio-temporal dynamics of plant cover. Durante mucho tiempo, el hombre ha tratado de explotar los recursos naturales para fines cotidianos. Así, el desarrollo científico y tecnológico actual ha facilitado y le ha dado oportunidades reales para la sobreexplotación de estos recursos en gene-ral y de la cubierta vegetal en particular. Para mostrar esta explotación queremos, en el presente artículo, estudiar la evolución de la cubierta vegetal del bosque de Ait Daoud o Ali, situado en el Alto Atlas central sobre una superficie de 30.860 ha, entre 1972, 1999 y 2020, basándonos en la teledetección y la herramienta SIG. En cuanto a la metodología de trabajo, el estudio multicrónico de la dinámica de la cubierta ve-getal de la zona de estudio se basa en el análisis espacio-temporal y el procesamien-to de imágenes de satélite por teledetección espacial. En este trabajo, hemos optado por este enfoque, que se basa en la utilización de datos de imágenes de satélite LandSat de tres tipos: imágenes MSS, ETM y Oli, para tres fechas 1972, 1999 y 2020 (período de 48 años), con el fin de identificar las diferencias espaciales de la cubierta vegetal entre las tres fechas seleccionadas. En efecto, el estudio de la dinámica de la cubierta vegetal del bosque de Ait Daoud o Ali entre 1972, 1999 y 2020, mostró una variación espacio-temporal muy importante, esencialmente ligada a varios factores (naturales y humanos). La comparación de los resultados de la clasificación de las imágenes Landsat mostró una importante disminución y degradación de la cubierta vegetal entre 1972 y 1999 del 12% de la superficie total del área de estudio. Esta de-gradación se justifica por la intervención de varios factores, especialmente las condi-ciones climáticas y los periodos de sequía que vivió Marruecos durante este periodo. En el segundo período (1999-2020), el tratamiento mostró un aumento de la cubierta vegetal de alrededor del 10%. En este estudio, hemos puesto de relieve el impacto de los factores naturales y, en particular, de las acciones antrópicas en la dinámica del bosque de Ait Daoud o Ali, situado en el Alto Atlas Central, basándonos en el uso de técnicas geoespaciales que nos han permitido disponer de información muy precisa sobre la dinámica espacio temporal de la cubierta vegetal.

International audience; The Sahel is a fragile region, characterized in recent decades by profound changes in land use, which are the result of complex interactions between societies and their environment. These phenomena, which modulate and transform the landscape, take place on several spatial and temporal scales. However, few studies have highlighted this multidimensional reality, most generally focusing only on the local or regional level, and on a single site. In this study, we mobilized two scales (local and regional) on three different sites. On the one hand, we performed a diachronic mapping of land cover by the analysis of multispectral Landsat images and, on the other hand, we studied its articulation with NDVI and rainfall time series.The results bring out an original synthesis of the land cover trends observed in the Sahelian agro-pastoral zone. They help understanding the complexity of the multi-scale phenomena that characterize the evolution of Sahelian areas. If the analysis of the time series confirms, as has been observed by several authors, an overall regreening trend on a regional basis as a result of the improvement in rainfall conditions from the 1990s, the diachronic analyzes proposed in this study found significant contrasts at finer scales. Considering the total area mapped (Landsat images covering each region), the areas of vegetation cover progression between 1999 and 2010 represent 18 % of the Gourma area and 27 % for Fakara. In terms of net change between 1999 and 2010, in Fakara which has the highest rate of progression (+13 %), the Dantiandou municipality shows, in contrast, a negative rate (-35 %) which is not the case in the two other studied municipalities: +7 % for Téssékré (in Ferlo) and +12 % for Hombori (in Gourma).; La bande sahélienne est une région fragile, caractérisée ces dernières décennies par des changements profonds de l'occupation du sol, résultats de processus biophysiques et de complexes interactions entre les sociétés et leur environnement. Ces processus, qui modulent et transforment le paysage, s'expriment à plusieurs échelles spatiales et temporelles. Pourtant peu de travaux mettent en valeur cette réalité multidimensionnelle et rares sont les approches comparatives multiscalaires. Dans cette étude, deux échelles (locale et régionale) ont été conjointement mobilisées, sur trois sites. La cartographie diachronique de la couverture du sol par l'analyse d'images multispectrales Landsat et son articulation avec l'analyse des séries temporelles (pluviométrie et NDVI) ont été couplées.Les résultats mettent en lumière une synthèse originale des tendances observées concernant les changements d'occupation du sol par la végétation en zone agropastorale sahélienne. Ils permettent de mieux cerner la complexité du caractère multiscalaire de l'évolution des espaces sahéliens. À la suite de nombreux auteurs, l'analyse des séries temporelles confirme globalement une tendance au reverdissement à l'échelle régionale comme résultat de l'amélioration des conditions pluviométriques à partir des années 1990. Cependant les analyses diachroniques proposées dans cette étude ont révélé d'importants contrastes puisque par rapport à la surface totale cartographiée (emprise des images Landsat couvrant chaque région) les surfaces de progression de la couverture végétales entre 1999 et 2010 correspondent à 18 % de la zone du Gourma et 27 % pour le Fakara. En termes d'évolution nette entre 1999 et 2010, dans le Fakara, qui présente le plus fort taux de progression (+13 %), la commune de Dantiandou montre, à l'inverse, un taux négatif (-35 %), ce qui n'est pas le cas des deux autres communes étudiées : +7 % pour Téssékré (dans le Ferlo) et +12 % pour Hombori (dans le Gourma).

Dans la forêt boréale, l’augmentation de la fréquence et de la superficie d’îlots de pessières à lichens sur le territoire québécois a déjà été observée et pourrait résulter en une migration vers le sud de la limite nordique des pessières à mousses. Ce phénomène survient après des échecs de régénération, qui ont lieu lorsque le milieu est préalablement fragilisé lorsqu’une nouvelle perturbation affecte le peuplement. Avec la possibilité de détecter ce stress en analysant les propriétés spectrales de la végétation, les zones perturbées pourraient alors être identifiées. L’objectif principal de la présente étude est d’établir des liens entre d’une part, les informations extraites des signatures spectrales et d’autre part, les indices de végétation et les différents types de stress affectant les écosystèmes boréaux. Cela permettra de savoir s’il est possible d’identifier les pessières à mousses à risque de subir un accident de régénération en étudiant les propriétés spectrales de la végétation comme indicateur de stress. Pour répondre à cet objectif, des sites d’échantillonnage ont été positionnées aux 51e, 52e et 53e parallèles le long de la route de la baie James. Les placettes ont été regroupées en paires afin de faire des tests appariés et ainsi comparer les deux types de peuplements. Sur le terrain, les signatures spectrales ont été prises sur les feuilles aléatoirement prélevées sur cinq épinettes noires. Ces mesures ont été prises tout au long de la saison de croissance (3 campagnes d’échantillonnage). Quatre indices de végétation (NDVI, NDWI, PRI et SIPI) ont été extraits des signatures spectrales, et la pente moyenne du red-edge a été calculée. Les résultats obtenus ont permis de déterminer que certaines des pessières à mousses ont des valeurs très proches de celles des pessières à lichens, qui sont considérées comme des écosystèmes stressés. À partir de ces résultats, il est possible de supposer que le stress peut également être identifié à l’échelle du paysage (sur les images satellitaires) et ainsi permettre un suivi et une gestion après les feux et les épidémies afin de limiter les pertes de ce précieux écosystème., In the boreal forest of northern Québec, the size and quantity of lichen woodlands patches is increasing, and taking over the spruce-moss forest territory. The phenomenon has been observed, and scientists now believe that the northern limit of the spruce-moss forest will slowly move south. This shift of ecosystem happens when the forest stand is already fragilized, and a perturbation occurs. Vegetation’s spectral properties can be used as a tool to assess and identify disturbed forest areas The main objective of this study is to establish relations between data extracted from spectral signatures, vegetation indexes and different types of stress that could affect boreal ecosystems. The identification spruce-moss woodlands prone to regeneration failure could be achieved with the study of spectral properties as stress indicators. In order to achieve this objective, sites from 3 latitudes (51, 52 and 53) have been sampled on James Bay Road. Plots have been regrouped in pairs for subsequent pairwise statistical tests to compare results from both forest stand types. Spectral signatures have been measured on 5 randomly chosen black spruces. These measurements were taken throughout the growing season (3 sampling campaigns). Four vegetation indexes have been extracted from spectral signatures (NDVI, NDWI, PRI and SIPI), and the mean slope of the red-edge area have been calculated. Results have shown that some of the spruce-moss stands have had very similar values to those from the lichen woodlands, that are considered as stressed ecosystems. From these results, it is possible to assume that stressed ecosystems can be detected at landscape level (on satellite images). Monitoring vegetation stress can help improve forest management after forest fires and insect’s epidemics to prevent the loss of this beautiful ecosystem.

Dans le secteur compris entre Epernay et Dormans (Marne), la relation entre l’état hydrique des sols viticoles et l’instabilité des versants est abordée par le biais d’indices de végétation comme le NDVI (indice de végétation par différence normalisé), et le NDWI (indice d'eau par différence normalisé) obtenus via les images multispectrales à haute résolution (10 m et 20 m) fournies par Sentinel-2 entre 2017 et 2019. L’étude s’appuie sur la relation connue entre l’état de la phytomasse déterminé par les indices de végétation et l’état hydrique des sols mesuré sur le terrain, qui permet d’utiliser les indices NDVI et NDWI pour mettre en évidence les zones de fortes fluctuations annuelles du bilan hydrique. Le croisement des données de la télédétection multispectrale, des données météorologiques, et de l’analyse des formes par la photo-interprétation et les observations de terrain, permet ainsi de dresser une carte de susceptibilité aux glissements de terrain, basée sur la relation spatiale et temporelle entre la teneur en eau des sols et l’instabilité des versants. Cette approche fournit donc un outil inédit utile à la gestion du risque mouvement de terrain. In the area between Epernay and Dormans (Marne), the characterization of the water status of vineyard soils and the determination of their susceptibility to landslides are addressed through vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), and NDWI (Normalized Difference Water Index) obtained via high-resolution multispectral images provided by Sentinel-2 between 2017 and 2019. The study is based on the known relation between the phytomass status determined through vegetation indices and the soil water status measured in the field. This relation allows the NDVI and NDWI indices to be used to highlight areas of high annual water balance fluctuations. By combining data from multispectral remote sensing, weather records and landforms analysis using photo-interpretation and field observation, a landslide susceptibility map based on the spatial and temporal relation between soil moisture content and slope instability can be drawn up. This approach thus provides an original tool for landslide risk management.

International audience; The Sahel is a fragile region, characterized in recent decades by profound changes in land use, which are the result of complex interactions between societies and their environment. These phenomena, which modulate and transform the landscape, take place on several spatial and temporal scales. However, few studies have highlighted this multidimensional reality, most generally focusing only on the local or regional level, and on a single site. In this study, we mobilized two scales (local and regional) on three different sites. On the one hand, we performed a diachronic mapping of land cover by the analysis of multispectral Landsat images and, on the other hand, we studied its articulation with NDVI and rainfall time series.The results bring out an original synthesis of the land cover trends observed in the Sahelian agro-pastoral zone. They help understanding the complexity of the multi-scale phenomena that characterize the evolution of Sahelian areas. If the analysis of the time series confirms, as has been observed by several authors, an overall regreening trend on a regional basis as a result of the improvement in rainfall conditions from the 1990s, the diachronic analyzes proposed in this study found significant contrasts at finer scales. Considering the total area mapped (Landsat images covering each region), the areas of vegetation cover progression between 1999 and 2010 represent 18 % of the Gourma area and 27 % for Fakara. In terms of net change between 1999 and 2010, in Fakara which has the highest rate of progression (+13 %), the Dantiandou municipality shows, in contrast, a negative rate (-35 %) which is not the case in the two other studied municipalities: +7 % for Téssékré (in Ferlo) and +12 % for Hombori (in Gourma).; La bande sahélienne est une région fragile, caractérisée ces dernières décennies par des changements profonds de l'occupation du sol, résultats de processus biophysiques et de complexes interactions entre les sociétés et leur environnement. Ces processus, qui modulent et transforment le paysage, s'expriment à plusieurs échelles spatiales et temporelles. Pourtant peu de travaux mettent en valeur cette réalité multidimensionnelle et rares sont les approches comparatives multiscalaires. Dans cette étude, deux échelles (locale et régionale) ont été conjointement mobilisées, sur trois sites. La cartographie diachronique de la couverture du sol par l'analyse d'images multispectrales Landsat et son articulation avec l'analyse des séries temporelles (pluviométrie et NDVI) ont été couplées.Les résultats mettent en lumière une synthèse originale des tendances observées concernant les changements d'occupation du sol par la végétation en zone agropastorale sahélienne. Ils permettent de mieux cerner la complexité du caractère multiscalaire de l'évolution des espaces sahéliens. À la suite de nombreux auteurs, l'analyse des séries temporelles confirme globalement une tendance au reverdissement à l'échelle régionale comme résultat de l'amélioration des conditions pluviométriques à partir des années 1990. Cependant les analyses diachroniques proposées dans cette étude ont révélé d'importants contrastes puisque par rapport à la surface totale cartographiée (emprise des images Landsat couvrant chaque région) les surfaces de progression de la couverture végétales entre 1999 et 2010 correspondent à 18 % de la zone du Gourma et 27 % pour le Fakara. En termes d'évolution nette entre 1999 et 2010, dans le Fakara, qui présente le plus fort taux de progression (+13 %), la commune de Dantiandou montre, à l'inverse, un taux négatif (-35 %), ce qui n'est pas le cas des deux autres communes étudiées : +7 % pour Téssékré (dans le Ferlo) et +12 % pour Hombori (dans le Gourma).

Ce numéro est constitué d’articles issus du colloque « Le spatial au service de la transition agro-écologique » organisé le 16 décembre 2020, en Webinaire et en partenariat avec le CNES.; International audience; The development of multicriteria evaluation methods is one of the steps to support the current agroecological transition. The implementation of agri-environmental indicators at regional scale faces a major obstacle which is the acquisition of data on management, soil description, vegetation, and even climate, at fine resolution (field, farm) and over large areas (region, country). The use of satellite data is a major solution to remove this obstacle, especially with the deployment since 2014 of a new generation of satellites making it possible to observe earth with high-resolution images; the Sentinels. After a short review of the possibilities provided by these new satellites, the article presents the progress on the development of agri-environmental indicators calculable with help of remote sensing. A focus is given on three indicators in the H2020 NIVA project: carbon budget, nitrate leaching and biodiversity.; Le développement de méthodes d’évaluation multicritère est une des étapes pour accompagner et soutenir la transition agroécologique en cours. La mise en œuvre d’indicateurs agri-environnementaux au niveau territorial se heurte à un obstacle opérationnel qui est la phase d’acquisition des données sur les pratiques, la description des sols, la végétation voire des données climatiques et ceci que ce soit à des résolutions fines (parcelles, exploitation) ou sur de grandes étendues (département, région ou pays). Le recours à des données satellitaires constitue une piste majeure pour lever ce verrou, notamment avec l’arrivée à partir de 2014 d’une nouvelle génération de satellites à haute résolution d’observation de la terre : les Sentinel. Après un bref état de l’art des possibilités offertes par ces nouveaux satellites, l’article présente les avancées sur le développement d’indicateurs agri-environnementaux calculables au moyen de la télédétection. Un focus est mis sur trois indicateurs dans le cadre du projet H2020 NIVA: bilan carbone, risque de lixiviation des nitrates et biodiversité.

In viticulture, as in many fields, the adoption of modern methods is an essential step in order to guarantee compliance with quality standards. Remote sensing, making it possible to map, analyze and treat vineyards is today a modern solution for efficiently managing vineyard plots. In addition, the use of multispectral sensors, in particular infrared and near infrared, provides key indicators that could helpto diagnose a plot, in particular by generating a normalized difference vegetation index (NDVI) map.Finally, 3D reconstruction methods offer a real contribution to the vineyard diagnosis, since they allow precise measurements that could be made directly from the 3D model.While several solutions exploit the different strengths of these methods, they simply treat these indicators separately. Thus, it is possible to obtain a 3D map from specific sensors, a 2D NDVI map can be generated using infrared images and aerial images are regularly taken from a drone or satellite to analyze the evolution of a vineyard.The objective of this thesis is to show that it is possible to combine these indicators in order to provide a 3D NDVI map of a plot from aerial images taken by a drone with a spécific pair of sensors embedded.We propose in the first part of this manuscript the context in which our study is placed. We introduce the notion of 'precision viticulture', and establish a state of the art of the various remote sensing methods applied to the study of the health state of the vine.In a second part, we focus in 3D reconstruction by stereo vision, and propose several methods to improve the quality of the point cloud generated.We will investigate in a third part the 3D reconstruction methods from a system involving only one camera. In this part, we present a method for optimizing the number of images processed in order to lighten the solutions on embedded systems; as well as a convolutional neural network model able to generating a 3D point cloud from a single image.Finally, we highlight in a last part the use of a multispectral mobile stereo system. We provide a public dataset to help the development of future methods and detail the development of a multi-spectral stereo drone prototype. We finally show how to use the images obtained by this prototype to build a 3D NDVI map and demonstrate its advantages over 2D maps that are used today., En viticulture comme dans de nombreux domaines, l'adoption de méthodes modernes est une étape essentielle dans l'optique de garantir la conformité aux normes de qualités. La télédétection, permettant de cartographier, analyser et traiter les vignobles est aujourd'hui une solution moderne pour gérer efficacement les parcelles de vignes. De plus, l'utilisation de capteurs multi-spectraux, notamment infrarouge et proche infrarouge, fournit des indicateurs clés dans l'aide au diagnostique d'une parcelle, notamment par la génération de carte d'indice de végétation par différence normalisée (NDVI). Enfin, les méthodes de reconstruction 3D offrent un réel apport pour le diagnostique d'un champ de vignes, puisqu'elles permettent d'effectuer des mesures précises directement depuis le modèle.Tandis que plusieurs solutions exploitent les différentes forces de ces méthodes, elles se contentent de traiter ces indicateurs séparément. Ainsi, il est possible d'obtenir une carte 3D à partir de capteurs spécifiques, l'on peut générer une carte NDVI 2D grâce aux images infrarouges et des images aériennes sont régulièrement prises à partir de drone ou de satellite pour analyser l'évolution d'un vignoble.L'objectif de cette thèse est de montrer qu'il est possible de combiner ces indicateurs afin de fournir une carte NDVI 3D d'une parcelle à partir d'images aériennes prises par un drone équipé d'une paire de capteurs.Nous proposons dans la première partie de ce manuscrit le contexte dans lequel se place notre étude. Nous introduisons la notion de viticulture de précision, et établissons un état de l’art des différentes méthodes de télédétection appliquées à l’étude de l’état phytosanitaire de la vigne.Nous nous intéressons dans une deuxième partie aux modèles 3D reconstruits par stéréo vision, et proposons différentes méthodes pour améliorer la qualité du nuage de points généré.Nous nous attarderons dans une troisième partie aux méthodes de reconstruction 3D à partir d'un système ne comportant qu'une seule caméra. Nous présentons dans cette partie une méthode pour optimiser le nombre d'images traitées pour alléger les solutions sur système embarqué ; ainsi qu'un modèle de réseau neuronal convolutif permettant de générer un modèle 3D à partir d'une seule image.Enfin, nous mettons en avant dans une dernière partie l'utilisation d'un système stéréo mobile multi-spectral. Nous mettons à disposition un jeu de données public aidant au développement de futures méthodes et détaillons le développement d'un prototype drone stéréo multi-spectral. Nous montrons enfin comment utiliser les images obtenues par ce prototype pour construire une carte NDVI 3D et démontrons ses avantages par rapport aux cartes 2D qui sont utilisées aujourd'hui.

Résumé Les images satellites apportent une aide significative à la connaissance de la couverture végétale et le suivi de son état. C’est notamment le cas des images à grande résolution temporelle. Cette étude a pour objectif principal d’établir une typologie des arrondissements du Cameroun selon leur trajectoire phénologique de 1999 à 2013. Ceci afin de distinguer ceux où elle est positive de ceux où elle est négative. A partir des images satellites d’une résolution spatiale de 1 km et composées des produits de synthèse du NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) issus du capteur SPOT-VEGETATION (SPOT-VGT), une méthode mixte combinant l’Analyse en Composante Principale (ACP) et la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)a été utilisée pour parvenir à une typologie en 4 classes de tendance d’évolution de la vigueur de la végétation mesurée au sein de chacun des 360 arrondissements du Cameroun. Il en ressort que de 1999 à 2013, près de 5% des arrondissements du pays ont connu une très forte diminution de leur activité végétale principalement en raison du développement urbain et de la croissance démographique ; tandis que 46,94% des arrondissements du pays ont connu une stabilité, voire une progression relative de leur activité végétale au courant de cette période. Ces résultats montrent ainsi toute l’utilité de ce type d’images satellites en matière de monitoring de la dynamique spatio-temporelle de l’activité végétale à grande échelle. Abstract Satellite images provide a significant aid in understanding the vegetation cover and monitoring its condition. This is particularly the case for those with high temporal resolution en medium to low spatial resolution. The main objective of this study is to establish a classification of the districts of Cameroon according to their phenological trajectory from 1999 to 2013. This is in order to distinguish those where it is positive from those where it is negative. Using satellite images with a spatial resolution of 1 km that represent NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) synthesis products from the SPOT-VEGETATION (SPOT-VGT) sensor, a mixed method combining Principal Component Analysis (PCA) and Ascendent Hierarchical Classification (AHC) was used to arrive at a classification in 4 classes of vegetation evolution trend measured within each of the 360 districts of Cameroon. The main result of this study shows that from 1999 to 2013, nearly 5% of the districts of Cameroon experienced a very sharp decline in vegetation growing mainly due to urban development and population growth; while 46.94% of the districts of Cameroon experienced some increase in vegetation growing during this period. These results thus show all the usefulness of this type of satellite images in terms of monitoring of spatial and temporal dynamics of vegetation growing on a large scale.

In southern Tunisia, not all irrigated oasis-type perimeters have undergone the same development, we observed an evolution of the covered surfaces which more than doubled in the last half-century, while for other regions they have remained practically stable and in some cases, a decrease in these areas. These changes have affected environmental and economic systems. In this context, the evaluation of the state of oases and the development of a typology of oases systems is a key-issue for sustainable agriculture. To know the state of vegetation in these oases, monitoring systems for oasis ecosystems must be informed by data on cultivated areas. These data can be obtained in part by satellite observation systems with high and moderate spatial resolution and high temporal repetitiveness, offer a synoptic vision that makes them a particularly appropriate information source for the estimation of such data. The research work presented here focuses on the exploration of methods developed from two types of time series of Earth observation images: those produced by the SPOT-5 experiment (Take5) and the MOD13Q1 product of the MODIS sensor, at 10m and 250m spatial resolution respectively. These methods and data were tested in the Djerid region with the final aim of setting up an oasis monitoring system based on the analysis of time signatures from Earth observation images made very regularly over time.Two change detection approaches based on NDVI time series. The first consists on temporal variations in vegetation activity over a short period from April to September 2015 through the SPOT-5 time series (Take5): the comparison between oases was made at the scale of the irrigated perimeter (an oasis can be composed of several irrigated perimeters) using agglomerative hierarchical clustering (AHC) method.The second uses a temporal decomposition technique to extract the trend from a multi-year time series at the scale of a geographical point (a 250mx250m pixel) across the MOD13Q1 time series (2000-2016).Results obtained from the processing and analysis of optical time series have shown that it is possible to identify the main types of irrigated perimeters present in the Djerid region, and to retrospectively trace their recent development history. They also highlight the fact that SPOT-5 (Take5) images, which prefigure those currently available with images produced by Sentinel2 satellites, significantly improve the spatio-temporal characterization of oases functioning through their 10m spatial resolution and 5-day temporal repetitiveness.The results of this thesis highlight new possibilities for the combination of remote sensing, field data and statistical analysis, delivering nonstop information in time and space on the characterization of oases systems. Indeed, with a single sensor such as Sentinel2, coupled with the historical data of MOD13Q1, it is now possible to accurately characterize oases on a continuous basis.; Dans le sud tunisien, tous les périmètres irrigués de type oasis n’ont pas connu le même développement au cours de 50 dernières années. On observe ainsi depuis plusieurs décennies, une évolution des surfaces couvertes qui dans certaines régions ont plus que doublé, alors que pour d’autres elles sont restées pratiquement stables et dans certains cas, ont même connu une régression. Face aux enjeux que ces changements impliquent tant sur le plan environnemental qu’économique et social, l’élaboration d’une typologie des oasis ainsi que l’estimation de leur état sont d’une importance stratégique aux niveaux national, régional et international. Pour connaître l'état de la végétation dans ces oasis, des systèmes de surveillance de ces écosystèmes oasiens devraient être mis au point et renseignés régulièrement par des données prises sur ces surfaces cultivées. Ces données peuvent être obtenues en partie par les systèmes d’observations satellitaires à haute et à moyenne résolution spatiale, et forte répétitivité temporelle, qui par leur vision synoptique, constituent une source d’informations particulièrement adéquate. Le travail de recherche présenté ici porte sur l’exploration de méthodes développées à partir de deux types de séries temporelles d’images d’observation de la Terre : celles produites par l’expérience SPOT-5 (Take5) et le produit MOD13Q1 du capteur MODIS, respectivement à 10m et 250 m de résolution spatiale, et avec des répétitivités de 5 et 26 jours. Ces méthodes et données ont été testées sur la région du Djérid dans le but final de mettre en place un système de surveillance des oasis basé sur l'analyse des signatures temporelles à partir d’images d’observations de la Terre prises très régulièrement dans le temps.Deux démarches différentes d’analyse ont été menées pour chaque type de données, basées sur le traitement de séries temporelles d’un indice de végétation, le NDVI. La première repose sur les variations temporelles de l’activité végétale sur une courte période d’avril à septembre 2015 à travers la série d’images SPOT-5 (Take5) : la comparaison entre oasis s’est faite à l’échelle du périmètre irrigué (une oasis peut être composée de plusieurs périmètres irrigués) en utilisant la méthode statistique de classification ascendante hiérarchique. La seconde utilise une technique de décomposition temporelle d’un signal pour extraire la tendance d’une série d’images pluriannuelles à l’échelle d’un point géographique (un pixel de 250mx250m) à travers la série temporelle MOD13Q1 de 2000 à 2016.Les résultats obtenus à partir du traitement et de l’analyse de ces séries temporelles optiques ont permis de montrer qu’il est possible d’identifier les principaux types de périmètres irrigués présents dans la région de Djérid, et retrouver rétrospectivement l’histoire récente de leur développement. Ils mettent aussi en évidence le fait que les images SPOT-5 (Take5), qui préfigurent celles actuellement disponibles avec les images produites par les satellites Sentinel2, améliorent considérablement la caractérisation spatio-temporelle du fonctionnement des oasis grâce à la finesse de leur résolution spatiale et de leur répétitivité temporelle.Les résultats de cette thèse permettent de dégager de nouvelles pistes de couplage entre télédétection, données de terrain et analyses statistiques en apportant une information continue dans le temps et dans l’espace pour le suivi et la surveillance des écosystèmes oasiens. En effet avec deux capteurs tel que Sentinel2, couplé aux données historiques de MOD13Q1, il est permis désormais de caractériser précisément les oasis d’une façon presque continue.

In southern Tunisia, not all irrigated oasis-type perimeters have undergone the same development, we observed an evolution of the covered surfaces which more than doubled in the last half-century, while for other regions they have remained practically stable and in some cases, a decrease in these areas. These changes have affected environmental and economic systems. In this context, the evaluation of the state of oases and the development of a typology of oases systems is a key-issue for sustainable agriculture. To know the state of vegetation in these oases, monitoring systems for oasis ecosystems must be informed by data on cultivated areas. These data can be obtained in part by satellite observation systems with high and moderate spatial resolution and high temporal repetitiveness, offer a synoptic vision that makes them a particularly appropriate information source for the estimation of such data. The research work presented here focuses on the exploration of methods developed from two types of time series of Earth observation images: those produced by the SPOT-5 experiment (Take5) and the MOD13Q1 product of the MODIS sensor, at 10m and 250m spatial resolution respectively. These methods and data were tested in the Djerid region with the final aim of setting up an oasis monitoring system based on the analysis of time signatures from Earth observation images made very regularly over time.Two change detection approaches based on NDVI time series. The first consists on temporal variations in vegetation activity over a short period from April to September 2015 through the SPOT-5 time series (Take5): the comparison between oases was made at the scale of the irrigated perimeter (an oasis can be composed of several irrigated perimeters) using agglomerative hierarchical clustering (AHC) method.The second uses a temporal decomposition technique to extract the trend from a multi-year time series at the scale of a geographical point (a 250mx250m pixel) across the MOD13Q1 time series (2000-2016).Results obtained from the processing and analysis of optical time series have shown that it is possible to identify the main types of irrigated perimeters present in the Djerid region, and to retrospectively trace their recent development history. They also highlight the fact that SPOT-5 (Take5) images, which prefigure those currently available with images produced by Sentinel2 satellites, significantly improve the spatio-temporal characterization of oases functioning through their 10m spatial resolution and 5-day temporal repetitiveness.The results of this thesis highlight new possibilities for the combination of remote sensing, field data and statistical analysis, delivering nonstop information in time and space on the characterization of oases systems. Indeed, with a single sensor such as Sentinel2, coupled with the historical data of MOD13Q1, it is now possible to accurately characterize oases on a continuous basis.; Dans le sud tunisien, tous les périmètres irrigués de type oasis n’ont pas connu le même développement au cours de 50 dernières années. On observe ainsi depuis plusieurs décennies, une évolution des surfaces couvertes qui dans certaines régions ont plus que doublé, alors que pour d’autres elles sont restées pratiquement stables et dans certains cas, ont même connu une régression. Face aux enjeux que ces changements impliquent tant sur le plan environnemental qu’économique et social, l’élaboration d’une typologie des oasis ainsi que l’estimation de leur état sont d’une importance stratégique aux niveaux national, régional et international. Pour connaître l'état de la végétation dans ces oasis, des systèmes de surveillance de ces écosystèmes oasiens devraient être mis au point et renseignés régulièrement par des données prises sur ces surfaces cultivées. Ces données peuvent être obtenues en partie par les systèmes d’observations satellitaires à haute et à moyenne résolution spatiale, et forte répétitivité temporelle, qui par leur vision synoptique, constituent une source d’informations particulièrement adéquate. Le travail de recherche présenté ici porte sur l’exploration de méthodes développées à partir de deux types de séries temporelles d’images d’observation de la Terre : celles produites par l’expérience SPOT-5 (Take5) et le produit MOD13Q1 du capteur MODIS, respectivement à 10m et 250 m de résolution spatiale, et avec des répétitivités de 5 et 26 jours. Ces méthodes et données ont été testées sur la région du Djérid dans le but final de mettre en place un système de surveillance des oasis basé sur l'analyse des signatures temporelles à partir d’images d’observations de la Terre prises très régulièrement dans le temps.Deux démarches différentes d’analyse ont été menées pour chaque type de données, basées sur le traitement de séries temporelles d’un indice de végétation, le NDVI. La première repose sur les variations temporelles de l’activité végétale sur une courte période d’avril à septembre 2015 à travers la série d’images SPOT-5 (Take5) : la comparaison entre oasis s’est faite à l’échelle du périmètre irrigué (une oasis peut être composée de plusieurs périmètres irrigués) en utilisant la méthode statistique de classification ascendante hiérarchique. La seconde utilise une technique de décomposition temporelle d’un signal pour extraire la tendance d’une série d’images pluriannuelles à l’échelle d’un point géographique (un pixel de 250mx250m) à travers la série temporelle MOD13Q1 de 2000 à 2016.Les résultats obtenus à partir du traitement et de l’analyse de ces séries temporelles optiques ont permis de montrer qu’il est possible d’identifier les principaux types de périmètres irrigués présents dans la région de Djérid, et retrouver rétrospectivement l’histoire récente de leur développement. Ils mettent aussi en évidence le fait que les images SPOT-5 (Take5), qui préfigurent celles actuellement disponibles avec les images produites par les satellites Sentinel2, améliorent considérablement la caractérisation spatio-temporelle du fonctionnement des oasis grâce à la finesse de leur résolution spatiale et de leur répétitivité temporelle.Les résultats de cette thèse permettent de dégager de nouvelles pistes de couplage entre télédétection, données de terrain et analyses statistiques en apportant une information continue dans le temps et dans l’espace pour le suivi et la surveillance des écosystèmes oasiens. En effet avec deux capteurs tel que Sentinel2, couplé aux données historiques de MOD13Q1, il est permis désormais de caractériser précisément les oasis d’une façon presque continue.

International audience; In the current context of environmental changes, mapping vegetation and monitoring its changes are necessary to meet the needs of those involved in protecting and conserving biodiversity. The major national mapping programs, such as the IGN “Forest” database, do not allow for temporal monitoring due to the low frequency of updates and the impossibility of comparing the different versions. Many methods are therefore used to map vegetation, such as using correlative models and remote sensing data. The objective of this study is to estimate the capacity of these two methods to map the distribution of dominant species in the Roya valley (South-Eastern France), and to assess their mutual interests and limits. To do this, the method implemented consists in carrying out a mapping of phenological sets by remote sensing, as well as a mapping of potential dominant species by the MaxEnt model, in order to compare these results with the reference database from the database BD IGN Forest v2. Results indicate that these two methods do not allow a satisfactory mapping of the forest cover in the Roya valley. The conclusions of this study point out the need to take into account the different dimensions of the vegetation and the historical factors in the modeling process.; Dans le contexte actuel des changements environnementaux, cartographier la végétation et suivre ses changements sont nécessaires pour répondre aux besoins des acteurs de la protection et de la conservation de la biodiversité. Les grands programmes de cartographie nationale, telle que la base de données « Forêt » de l’IGN, ne permettent pas d’assurer un suivi temporel en raison de la faible fréquence des mises à jour et de l’impossibilité de comparer les différentes versions. Dès lors, de nombreuses méthodes sont employées pour cartographier la végétation, telles que les modèles corrélatifs et les méthodes de télédétection. L’objectif de cette étude est d’estimer la capacité de ces deux méthodes à cartographier la répartition des espèces dominantes dans la vallée de la Roya, et d’évaluer leurs intérêts et limites réciproques. Pour ce faire, la méthode mise en place consiste à réaliser une cartographie des ensembles phénologiques par télédétection, ainsi qu’une cartographie des espèces dominantes potentielles par le modèle MaxEnt, afin de comparer ces résultats à la base de données de référence issue de la BD Forêt v2 de l’IGN. Les résultats indiquent que ces deux méthodes ne permettent pas d’établir une cartographie satisfaisante du couvert forestier dans la vallée de la Roya. Les conclusions de cette étude rappellent la nécessité de prendre en compte les différentes dimensions de la végétation et les facteurs historiques dans les processus de modélisation.

In semiarid regions, drought is a frequent phenomenon that causes serious problems for agricultural crops and that constitutes a real threat to food security. This chapter proposes the use of a drought index based on a temporal series of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) MODIS images for the monitoring of drought in France during the last 15 years at a spatial resolution of 250 m. The goal is to show how to track and map drought using quantum geographic information system (QGIS) free software. It uses the Vegetation Condition Index (VCI), which has been tested at different sites, revealing its strong potential for detecting and monitoring the drought. The chapter identifies two classes of drought: extreme to moderate drought: VCI 20%. It explains the steps to calculate the agricultural, forest and urban areas within each drought polygon.; Dans ce chapitre, nous proposons l'utilisation d'un indice de sécheresse fondé sur une série temporelle d'images de NDVI MODIS pour le suivi de la sécheresse en France durant ces dix-sept dernières années, à une résolution spatiale de 250 m. L'objectif est de montrer comment suivre et cartographier la sécheresse en utilisant le logiciel libre QGIS. Les surfaces des zones agricoles, urbaines et forestières seront fournies pour les zones touchées par la sécheresse sur un exemple qui correspond à la période de la canicule qui a touché l'Europe à l'été 2003 (première quinzaine d'août).

International audience; L'objectif de cette étude est de caractériser la variabilité pluviométrique et son impact sur le couvert végétal du nord-ouest Bénin. Les données utilisées dans cette étude sont essentiellement des données pluviométriques (1961-2016) de 16 stations ayant une influence sur le secteur d'étude, des images satellitaires Landsat (2000 et 2016) et une série d'images Modis NDVI (2000 à 2016). Le logiciel Khronostat a été utilisé pour le traitement statistique des séries pluviométriques et le logiciel Tersset pour les traitements des images satellitaires. Les résultats du calcul de l'Indice Standardisé des Précipitations (SPI) et des tests de Pettitt et de Buishand montrent que la période 1961 à 2016 se décompose en trois sous-périodes avec deux ruptures de stationnarité : 1961-1969 (moyenne pluviométrique annuelle de 1431,88 ± 248,58 mm) ; 1970-2011 (moyenne pluviométrique annuelle de 1189,23 ± 178,15 mm) ; 2012-2016 (moyenne pluviométrique annuelle de 830,40 ± 79,86 mm). Le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) et le coefficient d'efficacité pluviométrique (CEP) sur la période 2000 à 2016 évoluent est à la baisse sur toute la période. Ceci pour toutes les catégories d'occupation du sol du milieu. La mauvaise répartition spatio-temporelle des précipitations et surtout la forte pression anthropique qui s'exerce sur le couvert végétal expliquent cette dégradation du couvert végétal du milieu. Il est donc indispensable que des mesures soient prises pour réglementer les activités humaines responsables de la dégradation du couvert végétal de ce milieu.

L'augmentation de la population d'ongulés sauvages ces dernières décennies dans les forêts européennes en général et française en particulier a suscité une inquiétude chez les sylviculteurs. Ces ongulés sauvages notamment le Cerf et le Chevreuil font partie des grands herbivores dont l'impact (au travers de l'abroutissement et de l'écorçage) sur les essences forestières a fini par être démontré. Les Indicateurs de Suivi Ecologique (ICE) apparus dans les années 2000 ont apporté des précisions sur l'abondance et la répartition des populations de cervidés dans les massifs forestiers. Ces indicateurs permettent de réajuster les plans de chasse pour maintenir ces animaux dans un habitat qui leur a toujours été favorable. Les diagnostics sylvicoles actuels par enquête de terrain sont lourds en termes de mobilisation en ressources humaines et financières. Ce qui constitue une véritable difficulté pour les sylviculteurs dans l'indentification et la caractérisation des peuplements sensibles aux dégâts des cervidés. Pour pallier ce problème, nous avons travaillé sur la construction d'indicateurs forestiers à partir de l'utilisation de l'imagerie satellitaire afin de détecter les zones d'interventions sylvicoles qui seraient plus sensibles aux dégâts des cervidés. Ce travail entre dans le cadre du projet ReForest en cours depuis 2016 dans la région Centre-Val de Loire. Ce projet a pour objectif de réunir les acteurs de la forêt (chasseurs et sylviculteurs) pour trouver ensemble et proposer des outils pertinents d'aide à la décision dans un contexte de maintien de l'équilibre sylvo-cynégétique.1 L'adaptation de la méthode bi-dates de détection des coupes à la problématique sylvicole a permis de retrouver un grand nombre d'interventions sylvicoles mais avec des taux de commissions élevés. L'approche série quant à elle ne permet pas de pousser plus loin le suivi des interventions sylvicoles à l'état actuel des donnes détections disponibles. Une visualisation des zones d'interventions sylvicoles est cependant envisageable à partir d'une classification supervisée de type Random Forest. La détection des interventions sylvicoles par la méthode bi-dates doit être poursuivie dans les années à venir. La complémentarité avec d'autres méthodes et données sont des perspectives pour l'amélioration de la qualité des détections d'interventions sylvicoles.

The objective of this work is on one hand to show the vulnerability of forest landscapes in relation to climate variability at the scale of Tanzania and on the other hand to analyze forest dynamics in order to carry out a prospective study of the dynamics of land use in the forest reserves of Pugu and Kazimzumbwi. Analysis of the TRMM data over the period from 2001 to 2013 has allowed revealing a seasonal and inter-annual variability in precipitation across the country. The inter-annual precipitation maps have made it possible to distinguish the years with low rainfall (2003, 2005, 2012 ), the years of high rainfall (2002, 2007, 2006, 2011) and the years of intermediate rainfall (2001, 2007, 2008, 2009, 2013). It has also help to distinguish 11 types of rainfall regimes marked by different patterns of seasonal variability at the scale of Tanzania. There are oppositions between the rainfall regimes of the central savannah region on one hand marked by low annual heights over an important period of seven dry months, also more affected by inter-annual variability, and the northern, southern and eastern forest regions are more humid and presenting low deficits of heights inter-annual rainfall. The sensitivity of plant phenology to rainfall variability has been analyzed by the examination of the spatio-temporal relationships between the standardized vegetation index NDVI-MODIS and rainfall (rain TRMM). The rain / NDVI correlation maps show an opposition between the dry regions of the center marked by savannah landscapes highly vulnerable to rainfall variability and the southern regions of moist forests, mountains and coastal regions, mangrove forests Reacting poorly to this rainfall variability. In the savannah regions of the center, the intensity of rain / NDI dependence is measured by a correlation coefficient of 0.70. A monitoring of the analysis of human pressures on forest reserves was carried out using the example of the Pugu and Kazimzumbwi forests during the period 1995-2015 using SPOT 6 (high resolution) and LANDSAT imagery. The land use classifications were realized from the object oriented method. The forest review shows that in 2015 (55% of which 32% is dense forest), from the two reserves only the reserve of Pugu still preserves nearly the half of its surface in forest while the reserve forest of Kazimzumbwi contains only 5% of its area. Over the entire period studied, the sub-period 2009-2014 was the most critical in terms of forest loss. In fact, within five years the forest reserves of Pugu and Kazimzumbwi have almost lost the double of their area. Based on the increased vulnerability of human pressures in the Pugu and Kazimzumbwi forest reserves and their periphery, a multicriteria analysis has made it possible to identify areas of high and low human pressures. The most vulnerable areas remain those located close to the communication axes and cities. Consequently forest reserves are more vulnerable in their eastern parts, close to major roads and major urban centers such as Pugu and Kazimzumbwi. The use of a model for prospective modeling in 2050 has required the integration of the explanatory variables of the observed changes and the land use maps of 1995 and 2014. The model is validated from a predicted map and a real map. The result shows an exact simulation at 72%, based on this hypothesis of an increase in anthropogenic human pressures on the two forest reserves over time; we have predicted the land use map of 2050 under the effect of explanatory variables. This prospective modeling therefore envisages, by 2050, an expansion and densification of artificial surfaces, notably at the north-eastern periphery of the reserve of Pugu and on the south in the kazimzumbwi reserve. This growth in artificial surfaces will result in a significant decline in existing forest areas within reserves.; L'objectif de ce travail est de montrer la vulnérabilité des paysages forestiers en relation avec la variabilité climatique à l'échelle de la Tanzanie d’une part et d'analyser les dynamiques forestières, afin de réaliser une étude prospective des dynamiques de l'occupation des sols dans les réserves forestières de Pugu et de Kazimzumbwi d'autre part. L'analyse des données TRMM sur la période 2001-2013 a permis de mettre en évidence une variabilité saisonnière et interannuelle des précipitations à l'échelle du pays. Les cartes de précipitations interannuelles ont permis de distinguer les années à faible pluviométrie, les années à forte pluviométrie et les années à pluviométrie intermédiaire. Cette analyse a également permis de mettre en évidence 11 types de régimes pluviométriques marqués par des modes de variabilité saisonnière différents à l'échelle de la Tanzanie. Des oppositions existent entre les régimes pluviométriques de la région centrale savanicole marquées par des hauteurs annuelles faibles, un nombre de mois secs important (7 mois) et plus affectée par la variabilité interannuelle des précipitations d'une part et d’autre part les régions forestières du nord, sud et l'est plus humides et présentant des faibles déficits des hauteurs pluviométriques interannuelles. La sensibilité de la phénologie végétale à la variabilité pluviométrique a été analysé par l'étude des relations spatio-temporelles entre l'indice de végétation normalisé NDVI-MODIS et la pluviométrie (pluie TRMM). Les cartes de corrélations pluie/NDVI mettent en évidence une opposition entre les régions sèches du centre marquée par des paysages de savane fortement vulnérables à la variabilité pluviométrique et les régions du sud de forêts humides de montagnes et des régions côtières de forêts de mangroves réagissant peu à cette variabilité pluviométrique. Dans les régions de savanes du centre l'intensité de la dépendance pluie/NDVI est mesurée par un coefficient de corrélation de 0.70. Un suivi de l'analyse des pressions humaines sur les réserves forestières a été réalisé à partir de l'exemple des forêts de Pugu et de Kazimzumbwi sur la période 1995-2015 à partir de l'imagerie SPOT 6 (haute résolution) et LANDSAT. Les classifications de l’occupation du sol ont été réalisées à partir de la méthode orientée objet. Le bilan forestier montre que, des deux réserves forestières, seule la réserve de Pugu conserve encore près de la moitié de sa surface en forêt en 2015 (55% dont 32 % de forêt dense). À l'inverse la réserve de Kazimzumbwi ne contient que 5 % de forêt dense de sa superficie. Sur l'ensemble de la période étudiée (1995-2014), la sous-période 2009-2014 a été la plus critique en terme de perte de forêt. En effet, en l’espace de 5 ans les réserves forestières de Pugu et Kazimzumbwi ont presque perdu le double de leur superficie. Partant du constat d'une vulnérabilité accrue des pressions humaines dans les réserves, une analyse multicritère a permis d'identifier les zones de fortes et faibles pressions humaines. Les zones les plus vulnérables restent celles situées à proximité des axes de communication et des villes. Ainsi, les réserves forestières sont plus vulnérables dans leurs parties est, proches des routes principales et des grands centres urbains comme Pugu et Kisarawé. L'utilisation d’un modèle pour une modélisation prospective en 2050 a nécessité l’intégration des variables explicatives des changements observés et des cartes d'occupation du sol de 1995 et 2014. Le modèle est validé à partir d’une carte prédite et d’une carte réelle. Le résultat montre une simulation exacte à 72 %. Le modèle prévoit ainsi, à l’horizon 2050 une expansion et densification des surfaces artificialisées notamment à la périphérie nord-est de la réserve de Pugu et au sud dans la réserve de Kazimzumbwi. Cette croissance des surfaces artificialisées entraînera un recul important des surfaces forestières existantes à l’intérieur des réserves.

International audience; Population growth coupled with urbanization are generating determining changes into livestock development owing to the increasing demand of animal products whereas forage resources are becoming scarce. In this alarming context, a monitoring and evaluation system seems to be necessary to estimate above-ground forage biomass quantity. Therefore, a combined approach of remote sensing, modelization and computer programming is used to create a cartography tool for forage resources quantity estimation. This tool was developed based on ground agronomic measurements datas coupled with satellite-images datas to elaborate forage biomass quantity prediction models. These models were then applied to several archived satellites images to track temporal profile production of different forage species through juxtaposition of 4 066 vegetation index (NDVI) extracts. For each satellite image acquisition, temporal profile equation parameters were modified to calculate new biomass yields through assimilation of datas obtained from satellite-imageprediction. Biomass exploitation status and animal carrying capacity of different pasture plots predicted by these models are helpful datas in decision-making for optimal management of plots utilization. Models were thereafter implemented in a cartographying and piloting interface from a web page. Therefore, it is possible to draw a plot on satellite image as background and to calculate different indicators for this plot. Through the same interface Web, these models can be utilized as a prospective tool for the estimation of forage production over several weeks from satellite image acquisition date. This tool was conceived to assist rural development actors in counseling livestock farmers for optimal management of forage resources.; La croissance démographique et l'urbanisation engendrent une augmentation de la demande en produits d'origine animale alors que la disponibilité en ressources fourragères se réduit. Un système d'évaluation et de suivi pour estimer la quantité de biomasses fourragères disponibles est indispensable. Ainsi, une approche combinée de télédétection, modélisation et programmation informatique a été utilisée pour créer un tel outil cartographique. Pour cela, des mesures de données agronomiques sur le terrain sont couplées avec des données d'imagerie satellitaire pour élaborer des modèles de prédiction. Les modèles obtenus sont ensuite utilisés sur plusieurs images satellites archivées pour retracer le profil de disponibilité temporel des différentes espèces fourragères via la juxtaposition de 4 066 extraits d'indices de végétation (NDVI) obtenus à Madagascar. À chaque acquisition d’image satellite, les paramètres de l'équation du profil temporel sont modifiés, pour calculer de nouveaux rendements de biomasse, par l'assimilation dans les modèles de prédiction des données obtenues via l'imagerie satellite. L'état d'exploitation de la biomasse et la capacité de charge animale des différentes parcelles de pâturages, prédits par les modèles, constituent des données d’aide à la décision pour une gestion optimale de l'usage des parcelles. Les modèles sont ensuite implémentés et intégrés à une interface cartographique et de pilotage à partir d’une page Web. Ainsi, il est possible de dessiner une parcelle sur fond d’image satellite, puis de calculer les différents indicateurs pour cette parcelle. À travers la même interface Web, ces modèles peuvent aussi être utilisés comme outils de prospective permettant d'estimer la production fourragère sur plusieurs semaines après la date d'acquisition de l'image satellite. Cet outil a été conçu pour aider les acteurs du développement rural de Madagascar à conseiller les éleveurs sur la façon optimale de gérer les ressources fourragères.

Natural Solutions is a company specialized in the creation and the development of digital solutions for the environment since 2008. It develops and creates for its various customers digital solutions tailored in the fields of nature, biodiversity, environment and land management: websites, mobile applications, software. Currently, due to the development of a new product, a software dedicated to the management of green spaces, ecoRelevé Espaces Verts, Natural Solutions wants to deepen the use of cartography. One of the modules of this software aims to allow the visualization of green spaces, via a processing of satellite images, using the index NDVI on a given city. The study described in this report contains the results of a needs analysis carried out for ecoRelevé Espaces Verts software, as well as some elements of the functional specifications for the visualization module. Once these different points are presented, it focuses on the technical development of such an application, highlighting the different choices made, in term of methodology and technology. A prototype has been done and will serve as a basis for future uses in the ecoRelevé Espaces Verts software.; Natural Solutions est une entreprise spécialisée dans la création et le développement de solutions numériques au service de l’environnement et ce depuis 2008. Elle développe et crée pour ses divers clients des solutions numériques sur mesure dans les domaines de la nature, de la biodiversité, de l'environnement et de la gestion du territoire : sites web, applications mobiles, logiciels. Actuellement, du fait du développement d’un nouveau produit, un logiciel dédié à la gestion des espaces verts, ecoRelevé Espaces Verts, Natural Solutions souhaite approfondir l’usage de la cartographie. Un des modules de ce logiciel vise à permettre la visualisation des espaces verts, via un traitement d’images satellites, en utilisant l’indice NDVI sur une ville donnée. L’étude décrite dans ce mémoire reprend les résultats d’une analyse des besoins menée pour le logiciel ecoRelevé Espaces Verts, ainsi que certains éléments du cahier des charges fonctionnel concernant le module de visualisation. Une fois ces différents points présentés, elle porte sur le développement technique d’une telle application, en mettant en avant les différents choix réalisés, aussi bien au niveau méthodologique qu’au niveau des technologies utilisées. Le prototype de l’application développé servira alors de base pour une utilisation future dans le logiciel ecoRelevé Espaces Verts.