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UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN CENTRE UNIVERSITAIRE DE RECHERCHE ET D’APPLICATION EN TÉLÉDÉTECTION UFR SCIENCES DE LA TERRE ET DES RESSOURCES MINIERES

UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

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UFR SCIENCES DE LA TERRE ET DES RESSOURCES MINIERES. UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN. CENTRE UNIVERSITAIRE DE RECHERCHE ET D’APPLICATION EN TÉLÉDÉTECTION. CARTOGRAPHIE DU RISQUE BILHARZIEN A PARTIR DE L’UTILISATION COMBINÉE DE LA TÉLÉDÉTECTION ET DU SYSTÈME D’INFORMATION GÉOGRAPHIQUE. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN CENTRE

UNIVERSITAIRE DE RECHERCHE ET

D’APPLICATION EN TÉLÉDÉTECTION

UFRSCIENCES DE LA TERRE ET DES RESSOURCES

MINIERES

Page 2: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

PLAN DE L’EXPOSE

1.1. Objectifs et contexteObjectifs et contexte

2.2. Approche et MéthodesApproche et Méthodes

3.3. Résultats acquisRésultats acquis

4.4. Discussion des résultatsDiscussion des résultats

Conclusion généraleConclusion générale

Page 3: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

OBJECTIFS ET CONTEXTE

Page 4: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

> Les bilharzioses et les géohelminthiases infestent deux > Les bilharzioses et les géohelminthiases infestent deux milliards de personnes dans le monde. milliards de personnes dans le monde.

> 300 millions sont gravement atteintes, en particulier > 300 millions sont gravement atteintes, en particulier dans les tranches les plus pauvres des populations dans les tranches les plus pauvres des populations

CONTEXTE

CI: pays d’endémie pour les bilharzioses et les géohelminthiases (N’Goran et al., 1998; Utzinger et al., 1998, 1999; Hekendorm et al., 2002 ; Oga et al., 2004 ; Evi et al., 2007)

Affections parasitaires sont liées à l’environnement par: Affections parasitaires sont liées à l’environnement par: >la bio écologie des hôtes intermédiaires >la bio écologie des hôtes intermédiaires > la mauvaise gestion du péril fécal> la mauvaise gestion du péril fécal>l’utilisation de l’eau disponible parfois de mauvaise qualité>l’utilisation de l’eau disponible parfois de mauvaise qualité

Page 5: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

La méconnaissance de la répartition spatiale des La méconnaissance de la répartition spatiale des facteurs de distribution de ces parasitoses est un facteurs de distribution de ces parasitoses est un facteur limitant dans la définition et la mise en facteur limitant dans la définition et la mise en œuvre d’approches de lutte et de prévention œuvre d’approches de lutte et de prévention intégrées, ciblées et efficaces.intégrées, ciblées et efficaces.

Une contrainte à la mise en œuvre d’une approche Une contrainte à la mise en œuvre d’une approche efficiente de lutte à l’échelle d’un pays ou d’1 efficiente de lutte à l’échelle d’un pays ou d’1 district. district.

La télédétection et SIG améliorent la connaissance La télédétection et SIG améliorent la connaissance des maladies (conditions environnementales de leur des maladies (conditions environnementales de leur répartition) et permettent de mieux les prévenir et répartition) et permettent de mieux les prévenir et une meilleure utilisation des ressources déjà limitées une meilleure utilisation des ressources déjà limitées par le ciblage des zones d’intervention prioritaires.par le ciblage des zones d’intervention prioritaires.

CONTEXTE

Page 6: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

Objectif principal Objectif principal

cartographier le risque bilharzien à partir de cartographier le risque bilharzien à partir de

la télédétection et des SIG en vue d’une la télédétection et des SIG en vue d’une

lutte plus efficace contre cette affection lutte plus efficace contre cette affection

parasitaire.parasitaire.

OBJECTIFS

Objectifs spécifiques Objectifs spécifiques

•cartographier les paramètres environnementaux liés à cette parasitose;•modéliser le risque bilharzien à partir des paramètres environnementaux et générer la carte prédictive de risque de l'infection.

Page 7: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

APPROCHE ET MÉTHODES

Page 8: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

L'utilisation de la télédétection en épidémiologie repose sur l'hypothèse la distribution d‘1e maladie est liée à son environnement, et que cet environnement peut être caractérisé à l'aide d'images satellitaires.

Les SIG peuvent être utilisés pour identifier les zones favorables à une maladie. Leur utilisation facilite aussi  la mise à disposition des résultats, notamment sous forme de cartes de risque.

Ces outils permettent d’élaborer un modèle prédictif qui peut servir à cibler les zones d’intervention se présentant ainsi comme des outils d’aide à la décision.

APPROCHE

Page 9: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

Imagerie satellitaire Imagerie satellitaire > Scène Landsat ETM+ 196/056 31-12-2002> Scène Landsat ETM+ 196/056 31-12-2002

Données cartographiquesDonnées cartographiques>22 cartes topographiques à l’échelle 1/50000>22 cartes topographiques à l’échelle 1/50000

Données de précipitationDonnées de précipitation>Données issues des 15 stations pluviométriques>Données issues des 15 stations pluviométriques

Données parasitologiquesDonnées parasitologiques>Données de prévalences (enquêtes épidémiologiques)>Données de prévalences (enquêtes épidémiologiques)

OutilsOutils>>ENVI 4.4 / ArcView 3.2 / MapInfo Profesional

7.5

DONNÉES ET OUTILS

Page 10: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

Cartographie des paramètres environnementauxCartographie des paramètres environnementaux

MéthodesMéthodes

Image LANDSAT Image LANDSAT ETM+ETM+

Étalement linéaireÉtalement linéaireFiltre médian 3X3Filtre médian 3X3

Calcul Calcul du NDVIdu NDVI

Image prétraitéeImage prétraitée

Calcul de Calcul de l’indice l’indice

d’humiditéd’humidité

Cartes Cartes topographiquestopographiques

Conversion CN Conversion CN B6 en B6 en

TempératureTempérature

NumérisationNumérisation

GéoréférencementGéoréférencementMosaïqueMosaïque

InterpolationInterpolation

Réseau Réseau hydrographiquehydrographique

Données Données pluviométriquespluviométriques

Courbes Courbes de niveaude niveau

Découpage Découpage point + point +

interpolationinterpolation

Calcul de la Calcul de la distancedistance

Carte intensité Carte intensité photosynthétiquephotosynthétique

Carte de Carte de l’humidité de l’humidité de

surfacesurface

Carte de Carte de TempératureTempérature

Carte de distance Carte de distance aux points d’eauaux points d’eau

MNTMNT Carte de Carte de pluviométriepluviométrie

ORGANIGRAMME DE LA CARTOGRAPHIE DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUXORGANIGRAMME DE LA CARTOGRAPHIE DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUX

Page 11: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

CRITERES

•Couverture végétale (NDVI)• Humidité de surface (IH)• Relief (MNT) •Hydrographie (Distance aux points d’eau)•Température (Compte numérique Bande 6)•Précipitation

Réalisation du modèle prédictif du risque de la survenance de la bilharziose

•Classification•Codification•Combinaison

Deux classes retenues: •Risque faible •Risque élevé

–Numérisation retenues d’eau + extraction des valeurs des pixels de ces environnements (T°, ndvi, IH). –Relief : altitudes < 120 m. –Précipitation: 1200-1300 mm.–Hydrographie: distance<1.5 Km

>>Modélisation spatiale du risque par AMC>>Modélisation spatiale du risque par AMC

PAYSAGE

GEOMORPHOLOGIE

CLIMAT

INDICATEURS

2.2. Matériels et méthodesMatériels et méthodes

Page 12: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

CODIFICATION DES PARAMETRESCODIFICATION DES PARAMETRES

2.2. Matériels et méthodesMatériels et méthodes

INDICATEURSINDICATEURS CRITERESCRITERES PARAMETRESPARAMETRES VALEURSVALEURS CODESCODES CLASSESCLASSES

PAYSAGEPAYSAGE

Couverture Couverture

végétalevégétalendvindvi

<-0,391 et >0,148<-0,391 et >0,148 11Risque Risque

faiblefaible

-0,391 à -0,148-0,391 à -0,148 22 Risque élevéRisque élevé

Humidité de Humidité de

surfacesurfaceIndice d’humiditéIndice d’humidité

<-116,04 et> -54,55<-116,04 et> -54,55 1010Risque Risque

faiblefaible

-116,04 à -54,55-116,04 à -54,55 2020 Risque élevéRisque élevé

GEOMORPHOLOGIEGEOMORPHOLOGIE

ReliefRelief altitudealtitude>120 m>120 m 100100

Risque Risque

faiblefaible

<120 m<120 m 200200 Risque élevéRisque élevé

HydrographieHydrographieDistance aux points Distance aux points

d’eaud’eau

>1,5 km>1,5 km 10001000Risque Risque

faiblefaible

<1,5 km<1,5 km 20002000 Risque élevéRisque élevé

CLIMATCLIMAT

TempératureTempératureValeur de la Valeur de la

températuretempérature

<19,96° et >22,82°C<19,96° et >22,82°C 1000010000Risque Risque

faiblefaible

à 22,82°Cà 22,82°C 2000020000 Risque élevéRisque élevé

PrécipitationPrécipitationHauteur de pluie Hauteur de pluie

annuelleannuelle

< 1200 mm et >1200 < 1200 mm et >1200

mmmm100000100000

Risque Risque

faiblefaible

1200 mm à1300 mm 1200 mm à1300 mm 200000200000 Risque élevéRisque élevé

Page 13: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

11 22

1010 1111 12122020 2121 2222

CRITERE 1CRITERE 2

Combinaison 11: risque faibleCombinaison 11: risque faibleCombinaison 22: risque élevéCombinaison 22: risque élevéCombinaison 12Combinaison 12Combinaison 21Combinaison 21 Fonction de l’importance de chaque critèreFonction de l’importance de chaque critère

REGLE DE DECISION DE LA METHODE PAR COMBINAISONREGLE DE DECISION DE LA METHODE PAR COMBINAISON

2.2. Matériels et méthodesMatériels et méthodes

Page 14: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

RÉSULTATSRÉSULTATS

Page 15: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

Les + petites valeurs de Les + petites valeurs de ndvi autour des ndvi autour des localités et des retenues localités et des retenues d’eau. d’eau.

Les valeurs de -0,039 à Les valeurs de -0,039 à 0,039 se retrouvent au 0,039 se retrouvent au SudSud

Les valeurs de 0,039 à Les valeurs de 0,039 à 0,109 (zones de cultures 0,109 (zones de cultures forêts dégradées) sont + forêts dégradées) sont + représentées au Sudreprésentées au Sud

Les valeurs élevées de Les valeurs élevées de ndvi (ndvi > 0,109) sont ndvi (ndvi > 0,109) sont dans le Nord (zones de dans le Nord (zones de forêt dense)forêt dense)

3. RésultatsA.A. CARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUXCARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUX

< - 0,039 - 0,039 à 0,039

Carte de répartition du ndviCarte de répartition du ndvi

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Carte de répartition de l’indice d’humidité

3 grandes entités : 13 grandes entités : 1èreère = = indices d’humidité < à -indices d’humidité < à -110, 2110, 2èmeème entité : de -110 à - entité : de -110 à -90 et la dernière est celle 90 et la dernière est celle ayant des valeurs > à -90.ayant des valeurs > à -90.

Les petites valeurs = zones Les petites valeurs = zones nues et de bâtis au niveau nues et de bâtis au niveau des localités.des localités.

La deuxième classe: zones La deuxième classe: zones de cultures et les forêts de cultures et les forêts dégradées.dégradées.

La dernière catégorie est La dernière catégorie est constituée des forêts constituée des forêts denses des retenues d’eau.denses des retenues d’eau.

3. Résultats

A.A. CARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUXCARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUX

> -80 -110 à -80 < -110

Page 17: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

Modèle Numérique de Terrain (MNT)

L’altitude varie L’altitude varie entre 40 et 160 entre 40 et 160 m. Quelques pics m. Quelques pics avec des valeurs avec des valeurs allant jusqu’à 200 allant jusqu’à 200 m. m.

Les basses Les basses

altitudes sont au altitudes sont au sud et au centre.sud et au centre.

Les altitudes Les altitudes élevées sont au élevées sont au Nord et à l’Ouest.Nord et à l’Ouest.

3. Résultats

A.A. CARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUXCARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUX

Page 18: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

Carte de la distance aux points d’eau (hydrographie)Carte de la distance aux points d’eau (hydrographie)

3. Résultats

A.A. CARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUXCARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUX réseau hydro dense. réseau hydro dense. Quelques retenues d’eau .Quelques retenues d’eau . Dist sup à 5 Km occupent Dist sup à 5 Km occupent

une petite surface .une petite surface . >>la densité du réseau >>la densité du réseau

hydrographique.hydrographique.

Page 19: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

Carte de répartition de la températureCarte de répartition de la température

4 gdes classes : t° < à 21°C, 4 gdes classes : t° < à 21°C, 21 à 22°C, 22 à 23°C et > à 21 à 22°C, 22 à 23°C et > à 23°C.23°C.

basses t° au Sud et le NE basses t° au Sud et le NE (végétation importante.) (végétation importante.)

t° de 21 à 22°C au Centre et t° de 21 à 22°C au Centre et à l’Est.à l’Est.

t° de 22 à 23°C au N et à t° de 22 à 23°C au N et à l’Ouest.l’Ouest.

hautes t° concentrées au hautes t° concentrées au niveau des habitats et des niveau des habitats et des retenues d’eau. retenues d’eau.

3. Résultats

A.A. CARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUXCARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUX

Page 20: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

Carte de répartition de la pluviométrieCarte de répartition de la pluviométrie

3. Résultats

A.A. CARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUXCARTES DE REPARTITION DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUX

Pluviométrie basse au Pluviométrie basse au Nord (< 1300 mm). Nord (< 1300 mm). >végétation se raréfie du >végétation se raréfie du sud vers le Nord. sud vers le Nord.

Fortes pluviométries Fortes pluviométries sont à l’Est et à l’Ouest sont à l’Est et à l’Ouest de la zone d’étudede la zone d’étude

Page 21: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

•Risque faible au Nord Risque faible au Nord et au Nord-Est ainsi et au Nord-Est ainsi qu’à l’Ouest qu’à l’Ouest •Risque élevé sur Risque élevé sur l’ensemble de la zone l’ensemble de la zone d’étude.d’étude.•91% des localités 91% des localités appartiennent à la appartiennent à la classe de risque élevéclasse de risque élevé >la forte endémicité >la forte endémicité de la bilharziose dans de la bilharziose dans la région.la région.

3. Résultats

Carte du risque bilharzien Carte du risque bilharzien

B.B. Résultat de la modélisation spatiale du risque par AMCRésultat de la modélisation spatiale du risque par AMC

Page 22: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

DISCUSSIONDISCUSSION

Page 23: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

A.A. Cartographie des paramètres environnementauxCartographie des paramètres environnementaux

Carte du ndvi, de l’indice d’humidité, du réseau Carte du ndvi, de l’indice d’humidité, du réseau hydrographique, de la température, de la pluviométrie et hydrographique, de la température, de la pluviométrie et le Modèle Numérique de Terrain sont disponibles.le Modèle Numérique de Terrain sont disponibles.

Modèle Numérique de Terrain, l’hydrographie et la Modèle Numérique de Terrain, l’hydrographie et la pluviométrie cette cartographie ne pose pas de problème pluviométrie cette cartographie ne pose pas de problème particulier, il n’en est pas de même pour le ndvi, l’indice particulier, il n’en est pas de même pour le ndvi, l’indice d’humidité et la températured’humidité et la température

La scène 196/056 acquise le 31 décembre (saison sèche, La scène 196/056 acquise le 31 décembre (saison sèche, soit une seule période de l’année)soit une seule période de l’année)

4. Discussion

Page 24: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

Solution: utilisation d’images AVHRR de NOAA avec une plus Solution: utilisation d’images AVHRR de NOAA avec une plus grande répétitivité temporelle ce qui permet d’avoir un grande répétitivité temporelle ce qui permet d’avoir un meilleur suivi de ces paramètres (Raso et meilleur suivi de ces paramètres (Raso et al.al., 2005b ; Brooker , 2005b ; Brooker et et al.al., 2006a, 2006b ; Guo et , 2006a, 2006b ; Guo et al.al., 2002, 2005)., 2002, 2005).

Cependant, du fait de l’étendue de la zone d’étude (9744 Cependant, du fait de l’étendue de la zone d’étude (9744 KmKm22) ces images ne permettent pas une cartographie fine des ) ces images ne permettent pas une cartographie fine des paramètres environnementaux.paramètres environnementaux.

L’utilisation d’une image de la saison des pluies pourrait être L’utilisation d’une image de la saison des pluies pourrait être une ébauche de solution à ce problème.une ébauche de solution à ce problème.

4. Discussion

A.A. Cartographie des paramètres environnementauxCartographie des paramètres environnementaux

Page 25: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

Il a permis à partir de données de télédétection, de données cartographiques et parasitologiques de donner l’ordre de priorité en matière de lutte contre la bilharziose

Une analyse des résultats montre que le modèle de la prédiction du risque bilharzien classe bien les localités avec une précision de 56,82%.

Les données de télédétection, introduites dans le SIG, ont permis de hiérarchiser les zones à risque de bilharziose.

B.B. Le modèle par combinaison des couches par AMCLe modèle par combinaison des couches par AMC4. Discussion

Page 26: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

>>deux catégories : le risque faible et le risque élevé

Dans nos travaux antérieurs, nous avons utilisé une approche similaire (Kouamé et al., 2008) mais quatre classes avaient été retenues ce qui rendait le modèle plus lourd. Les deux classes retenues ici permettent de rendre le modèle plus souple

La démarche adoptée dans ce travail à la différence de ce qui a été fait par Yang et al., (2006) utilise comme données de TLD en plus NDVI et de l’indice d’humidité, la température.

B.B. Le modèle par combinaisonLe modèle par combinaison4. Discussion

Page 27: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

CONCLUSION ET CONCLUSION ET PERSPECTIVESPERSPECTIVES

Page 28: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

Les techniques de télédétection et SIG sont des outils très importants en épidémiologie

Cartographie des paramètres environnementaux liés à la bilharziose pour la région de l’Agnéby est disponible. Il s’agit de la température, l’altitude, la distance aux points d’eau, la précipitation, le couvert végétal et l’humidité de surface.

Le modèle issu de la combinaison des couches par Le modèle issu de la combinaison des couches par AMC a permis de dégager deux grandes classes : le AMC a permis de dégager deux grandes classes : le degré de risque élevé et le degré de risque faibledegré de risque élevé et le degré de risque faible

Conclusion générale et perspectives

Page 29: UNIVERSITE DE COCODY ABIDJAN

56,82% des localités sont bien classées 56,82% des localités sont bien classées 81,82% des localités échantillonnées ont un degré de risque 81,82% des localités échantillonnées ont un degré de risque

bilharzien élevé.bilharzien élevé.

PERSPECTIVESAcquérir des images satellitaires plus récentes et

prises à différentes périodes de l’année, ce qui permettra de mettre en œuvre un modèle spatio-temporel de la région de l’Agnéby, puis pour d’autres régions de la Côte d’Ivoire ;

Utiliser d’autres types d’image avec des résolutions spatiales plus fines pour mettre en place un modèle prédictif pour tout le pays.

Conclusion générale et perspectives

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