Cartographie de l'occupation du sol du bassin versant de la rivière Câu (Vietnam) au moyen d'images optiques et SAR en support à la modélisation hydrologique.

Hoang, Kim Huong (2014). Cartographie de l'occupation du sol du bassin versant de la rivière Câu (Vietnam) au moyen d'images optiques et SAR en support à la modélisation hydrologique. Thèse. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Doctorat en sciences de l'eau, 244 p.

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Résumé

Le bassin versant de la rivière Câu (nord du Vietnam) a connu un développement économique important accompagné d'urbanisation et d'industrialisation après l'adoption d'une politique de réforme économique en 1986. Une étude sur les changements de l'occupation survenus dans la partie aval du bassin versant entre 1993 et 2003 (Hoang, 2007) a fait ressortir une expansion importante du milieu urbain associée à une densification des zones urbaines existantes et à une diminution significative des espaces agricoles. Il en résulte un impact sur l'hydrologie et la qualité de l'eau. Le besoin d'améliorer la gestion intégrée du bassin versant de la rivière Câu demande de développer des méthodes pour surveiller l'occupation du sol. La méthode de télédétection optique pour classifier et cartographier l'occupation du sol (Hoang et al., 2008) est bien établie et peut être considérée comme efficace. Néanmoins, cette méthode affiche certaines lacunes lorsqu'appliquée à l'échelle détaillée des régions où l'occupation du sol est complexe et où la couverture nuageuse est fréquente, comme c'est le cas dans le bassin versant étudié. La détection des rizières, lesquelles occupent une proportion importante de la superficie du bassin versant, est donc limitée en utilisant des données optiques. Dans la première partie de cette thèse, afin de suivre l'évolution récente de l'occupation du sol, des images HRVIR 2 de SPOT -4 ont été acquises fin novembre 2007 et début janvier 2008. L'approche de classification hiérarchique avec le mode de classification « avec caractéristique liée aux classes» a été développée et appliquée afin d'extraire les classes d'occupation du sol pertinentes à la modélisation hydrologique, sans distinguer les rizières des autres types de culture. Cette approche a montré son efficacité, la précision globale de la classification étant de 91 %. Une diminution significative de la confusion entres les milieux urbain, les terres agricoles et les plantations a été remarquée par rapport à la classification de l'image LANDSAT-7 de 2003, dont la précision globale était de 78 %. Par la suite, afin de distinguer les rizières des autres types de culture, deux séries de données RADARSAT-2 en bande-C (double polarisation et polarimétriques) ont été utilisées, ces images ayant été acquises de mai 2009 à mai 2010 et couvrant deux périodes de croissance du riz, soit la période de la principale récolte (saison traditionnelle du riz) et celle du printemps. En se basant sur l'analyse de la rétrodiffusion temporelle des rizières, une méthode de seuillage adaptée a été appliquée sur les images du rapport de données double polarisation en mode Standard (S5) acquises en début de saison et à la mi-saison. Cette méthode a permis de détecter 74 % des rizières de la saison traditionnelle du riz et 63 % des rizières de la saison de riz du printemps, en comparant avec des données statistiques de la province de Thai Nguyen. La précision globale de la classification obtenue est de 71 % pour la saison traditionnelle de riz et de 67 % pour la saison de riz du printemps. Afin d'estimer le potentiel des données polarimétriques RADARSAT-2 en mode fin (FQ21) pour cartographier les rizières d'une zone hétérogène, la matrice de cohérence a été choisie, parmi d'autres matrices et paramètres polarimétriques, pour identifier les rizières. La classification a été réalisée à l'aide de l'algorithme Support Vector Machine (SVM). Cet algorithme a été également appliqué sur la seule polarisation HH en vue de comparer l'efficacité d'identification des rizières entre la matrice de cohérence et une seule polarisation. Les résultats ont montré le potentiel des données polarimétriques ainsi que celui de la méthode de la classification par le SVM pour détecter et distinguer les rizières dans les milieux d'utilisation du sol morcelée. La classification dérivée de la polarisation HH obtient une précision globale moindre que celle dérivée des données polarimétriques, soit 72 % contre 82 % (pour la saison traditionnelle du riz 2009) et 71 % contre 74 % (pour la saison de riz du printemps). Malgré certaines limites observées (le manque de données de référence ainsi que de données sur le terrain, le retard par rapport aux usages des pratiques agricoles dû aux conditions climatiques ou économiques et la mauvaise qualité de la croissance des plantes), la méthode par seuillage a permis d'identifier les rizières du bassin versant. Ces dernières informations ont ensuite été intégrées à la carte thématique dérivée d'images SPOT-4 pour obtenir la carte finale. Cette carte sert directement à la modélisation hydrologique. Enfin, les calculs des besoins en eau pour la culture du riz ont montré que les rizières prennent une grande proportion du débit total dans les deux sous-bassins versants utilisés en exemple. Ces calculs montrent l'importance de détecter les rizières si l'on souhaite réaliser des simulations hydrologiques réalistes sur le bassin versant de la rivière Câu et tendent à confirmer une des hypothèses de la thèse, qui est que l'identification des rizières sur la carte d'occupation du sol améliore les évaluations et prédictions liées au cycle hydrologique. Les résultats obtenus offrent l'avantage d'ouvrir des pistes d'application des images SAR et de la classification SVM pour classifier les types d'occupation du sol, en général, et plus particulièrement pour détecter les rizières au nord du Vietnam. Ils contribuent également à supporter les décideurs du bassin versant pour établir des actions concrètes en matière de gestion durable, de protection et de conservation de l'environnement, en général, et de celle de l'eau, en particulier.

Type de document:	Thèse Thèse
Directeur de mémoire/thèse:	Bernier, Monique
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Duchesne, Sophie; Tran, Y Minh
Mots-clés libres:	occupation du sol; bassin versant; culture du riz; modélisation hydrologique; qualité de l’eau; imagerie radar; imagerie optique; images SPOT 4-HRVIR; RADARSAT-2; rivière Câu; Vietnam
Centre:	Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt:	23 sept. 2014 20:47
Dernière modification:	20 nov. 2015 16:25
URI:	http://espace.inrs.ca/id/eprint/2376

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