Matériel et méthodes
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Création de cinq classes : urbanisations (739 échantillons), végétations (610
échantillons), terres agricoles (102 échantillons), sols nus (73 échantillons) et
eau (177 échantillons) > algorithm : Maximum Likelihood Classification
Un calcul des superficies et pourcentages de chaque classe a été effectué par la suite sur le
logiciel ArcGIS.
3.3.6 Carte de l’indice de végétation par différence normalisée (NDVI)
Le NDVI quantifie la végétation en mesurant la différence entre le proche infrarouge (que
la végétation reflète fortement) et la lumière rouge (que la végétation absorbe). Il est calculé par
la formule suivante (ROUSE et al., 1974) :
í µí±µí µí±«í µí±½í µí±° =
í µí±µí µí±°í µí±¹−í µí±¹í µí²í µí²
í µí±µí µí±°í µí±¹+í µí±¹í µí²í µí²
… (5)
Où « NIR » et « Red » sont la réponse spectrale dans une bande du proche infrarouge et
une bande du rouge, respectivement. Le NDVI est toujours compris entre -1 et +1. Lorsque les
valeurs sont négatives, il est fort probablement que ce soit de l’eau. D’un autre côté, si la valeur
est proche de +1, il y a de forte chance qu’il s’agisse de feuilles vertes denses. Mais lorsque le
NDVI est proche de zéro, il s’agit de zones urbanisées ou de zones sans végétation (ROUSE et al.,
1974).
Cet indice permet de déterminer la vitalité et la santé de la végétation en mesurant la teneur
en chlorophylle des plantes via des capteurs embarqués sur des satellites ou des drones
GAUSMAN (1985).
C’est un indice important dans notre étude car la végétation permet de lutter contre le
ruissellement en augmentant l’infiltration de l’eau dans le sol, elle permet de retenir les eaux
excessives et de réduire les dégâts en cas d’inondation.
Pour réaliser la carte NDVI, l’image satellitaire Sentinel 2A de 10 m de résolution spatiale
(niveau 2) de l’année 2021 a été utilisée. Sur cette image, le NIR (proche infrarouge) correspond
à la bande spectrale n°8 et le RED (rouge) correspond à la bande 4 :
Introduction de la bande 8 (NIR) et la bande 4 (visible : rouge) de l’image Sentinel
2A sur ArcMap :
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Création de cinq classes : urbanisations (739 échantillons), végétations (610
échantillons), terres agricoles (102 échantillons), sols nus (73 échantillons) et
eau (177 échantillons) > algorithm : Maximum Likelihood Classification
Un calcul des superficies et pourcentages de chaque classe a été effectué par la suite sur le
logiciel ArcGIS.
3.3.6 Carte de l’indice de végétation par différence normalisée (NDVI)
Le NDVI quantifie la végétation en mesurant la différence entre le proche infrarouge (que
la végétation reflète fortement) et la lumière rouge (que la végétation absorbe). Il est calculé par
la formule suivante (ROUSE et al., 1974) :
í µí±µí µí±«í µí±½í µí±° =
í µí±µí µí±°í µí±¹−í µí±¹í µí²í µí²
í µí±µí µí±°í µí±¹+í µí±¹í µí²í µí²
… (5)
Où « NIR » et « Red » sont la réponse spectrale dans une bande du proche infrarouge et
une bande du rouge, respectivement. Le NDVI est toujours compris entre -1 et +1. Lorsque les
valeurs sont négatives, il est fort probablement que ce soit de l’eau. D’un autre côté, si la valeur
est proche de +1, il y a de forte chance qu’il s’agisse de feuilles vertes denses. Mais lorsque le
NDVI est proche de zéro, il s’agit de zones urbanisées ou de zones sans végétation (ROUSE et al.,
1974).
Cet indice permet de déterminer la vitalité et la santé de la végétation en mesurant la teneur
en chlorophylle des plantes via des capteurs embarqués sur des satellites ou des drones
GAUSMAN (1985).
C’est un indice important dans notre étude car la végétation permet de lutter contre le
ruissellement en augmentant l’infiltration de l’eau dans le sol, elle permet de retenir les eaux
excessives et de réduire les dégâts en cas d’inondation.
Pour réaliser la carte NDVI, l’image satellitaire Sentinel 2A de 10 m de résolution spatiale
(niveau 2) de l’année 2021 a été utilisée. Sur cette image, le NIR (proche infrarouge) correspond
à la bande spectrale n°8 et le RED (rouge) correspond à la bande 4 :
Introduction de la bande 8 (NIR) et la bande 4 (visible : rouge) de l’image Sentinel
2A sur ArcMap :