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International Journal of Innovation and Scientific Research
ISSN: 2351-8014
 
 
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Analyse prospective de la déforestation estimée par télédétection dans la réserve de biosphère de Yangambi


Volume 24, Issue 2, June 2016, Pages 236–254

 Analyse prospective de la déforestation estimée par télédétection dans la réserve de biosphère de Yangambi

Mikwa Ngamba1, Masimo Kabuang’a2, Anitambua Sungu3, Jean-Marie Kahindo4, and Hyppolite Nshimba5

1 Faculté des Gestions des Ressources Naturelles Renouvelables, Université de Kisangani, BP2012, Kisangani, RD Congo
2 Unité de recherche en sol et systèmes d’informations spatiales, RUSSIS, Faculté de Gestion des Ressources Naturelles Renouvelables, Université de Kisangani, BP 2012, Kisangani, RD Congo
3 Unité de recherche en sol et systèmes d’informations spatiales, RUSSIS, Faculté de Gestion des Ressources Naturelles Renouvelables, Université de Kisangani, BP 2012, Kisangani, RD Congo
4 Faculté des sciences, Université de Kisangani, BP 2012, Kisangani, RD Congo
5 Faculté des Sciences, Université de Kisangani, RD Congo

Original language: French

Copyright © 2016 ISSR Journals. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract


The different forest ecosystems of the RDC have been affected by the dynamics of the soil occupation during these last decades, characterized by a clean reduction of the natural formations to the profit of the formations anthropiques. The studies achieved on this day limited themselves to an analysis diachronique by the integrated approaches implying the techniques of spatial analysis combined to the geographical information system (SIG). Setting to part the analysis diachronique of the imagery LANDSAT TM, ETM+ and OLI (of parth and Raw 177-59, 1766-59 and 176-60) spreading of years 1986 to 2015 and supported of direct observations, the present survey sketches a prospective analysis of this dynamics while combining the applicable variables of the changes and the deterioration of the forests to a test of modelling to the deadline 2065. The variables have been regrouped in 7 subgroups: agriculture, lumbering, infrastructures, the demographic factors, the socio-politic factors, the economic factors and the biophysical factors. Nevertheless, only the variables spatially explicit have been quantified and steady to the models. For the rest, two tools of modelling (CA_Markov and LCM) have been used and the best allowed of cartographier the risks of deforestation the deadline 2065; the modelling has been made to the scale of the reserve of biosphere of Yangambi. For the two models a based objective and quantitative approach on the budgeting of the mistakes and the correct predictions has been adopted finally. The results show a meaningful regression of the forest formations to the profit of the classes anthropisées with rates of deforestation of 1986-2002 and 2002-2015 of 1,1% and 4,31% and respectively. These reports come proved the necessity of the setting in application of a planning plan in view of the lasting management. The visual and statistical comparison of the affected and real cards of 2015 allowed to use the tool THAT Markov for the simulation of the variation in surface of the classes of soil occupations the deadline 2065. However, the omen of an alarming and continual regression if some consequent measures are not set in motion.

Author Keywords: Prospective analysis, THAT Markov, LCM, deforestation and Yangambi.


Abstract: (french)


Les différents écosystèmes forestiers de la RDC ont été affectés par la dynamique de l’occupation du sol au cours de ces dernières décennies, caractérisée par une nette réduction des formations naturelles au profit des formations anthropiques. Les études réalisées à ce jour se sont limitées à une analyse diachronique par les approches intégrées impliquant les techniques d’analyse spatiale combinée au système d’information géographique (SIG). Mise à part l’analyse diachronique de l’imagerie LANDSAT TM, ETM+ et OLI (de parth et Raw 177-59, 1766-59 et 176-60) s’étendant des années 1986 à 2015 et appuyées d’observations directes, la présente étude esquisse une analyse prospective de cette dynamique en combinant les variables pertinentes des changements et de la dégradation des forêts à un essai de modélisation à l’échéance 2065. Les variables ont été regroupées en 7 sous-groupes : agriculture, exploitation forestière, infrastructures, les facteurs démographiques, les facteurs socio-politiques, les facteurs économiques et les facteurs biophysiques. Néanmoins, seules les variables spatialement explicites ont été quantifiées et calées aux modèles. Pour le reste, deux outils de modélisation (CA_Markov et LCM) ont été utilisés et le meilleur a permis de cartographier les risques de déforestation à l’échéance 2065 ; la modélisation a été faite à l’échelle de la réserve de biosphère de Yangambi. Enfin, pour les deux modèles une approche objective et quantitative basée sur la budgétisation des erreurs et des prédictions correctes a été adoptée. Les résultats montrent une régression significative des formations forestières au profit des classes anthropisées avec des taux de déforestation de 1986-2002 et 2002-2015 de 1,1% et 4,31% et respectivement. Ces constats viennent prouvés la nécessité de la mise en application d’un plan d’aménagement en vue de la gestion durable. La comparaison visuelle et statistique des cartes simulées et réelles de 2015 a permis d’utiliser l’outil CA Markov pour la simulation de la variation en superficie des classes d’occupations du sol à l’échéance 2065. Toutefois, le présage d’une régression alarmante et continuelle si des mesures conséquentes ne sont pas mises en œuvre.

Author Keywords: Analyse prospective, CA Markov, LCM, déforestation et Yangambi.


How to Cite this Article


Mikwa Ngamba, Masimo Kabuang’a, Anitambua Sungu, Jean-Marie Kahindo, and Hyppolite Nshimba, “Analyse prospective de la déforestation estimée par télédétection dans la réserve de biosphère de Yangambi,” International Journal of Innovation and Scientific Research, vol. 24, no. 2, pp. 236–254, June 2016.