Les données issues de la télédétection couplées à des approches de type système d'information géographique sont d'un grand intérêt potentiel pour l'aménagement forestier. Le but de cette recherche est dans un premier temps de fournir une cartographie utilisable des espèces forestières dominantes à l'échelle du pixel, en utilisant des méthodes éprouvées de la télédétection. Le site d'étude choisi est le versant sud du Mont Ventoux, une montagne méditerranéenne présentant une forte biodiversité forestière. Les travaux relatés dans la première partie ont permis de réaliser des cartographies discriminantes des espèces forestières à partir des données satellitaires (Spot 5) par classification supervisée et non supervisée, en lien avec des relevés terrains. La pertinence de ces méthodes pour la cartographie de la couverture forestière est évaluée et discutée, l'objectif étant d'identifier les conditions optimales en fonction de la résolution spatiale et de la bande spectrale pour la discrimination des espèces forestières majeures du Mont Ventoux. Ce travail nous a ensuite amenés à proposer une méthode originale de mesure de la variabilité de la biodiversité à l'aide de 4 indices classiques : indices de Shannon, de Simpson, de Richesse et de Dominance. L'approche a été appliquée en utilisant deux descripteurs de la biodiversité : l'indice de végétation normalisé (NDVI) et la diversité en espèces forestières. Cette méthode inédite permet, grâce au recours à différentes images de résolutions spatiales imbriquées et à un processus systématique d'agrégation, d'extraire la part de biodiversité (alpha et bêta) due à la structure spatiale, en éliminant l'effet du support spatial, composante déterminante du Modifiable Areal Unit Problem (MAUP). Nous discutons également dans cette recherche de la capacité de notre méthode à extraire, une « échelle pertinente » de mesure de la diversité.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00502464 |
Date | 16 July 2009 |
Creators | Mafhoud, Ilène |
Publisher | Université d'Avignon |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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