Géoinformatique et géostatistique : un aperçu

Classification par arbre de décision de l'utilisation et de la couverture du sol de la région forestière nationale de Tapajos, en Amazonie brésilienne

Luciane Yumie Sato, Yosio Edemir Shimabukuro et Tatiana Mora Kuplich

Classification par arbre de décision de l'utilisation et de la couverture du sol de la région forestière nationale de Tapajos, en Amazonie brésilienne

La forêt amazonienne couvre une superficie d'environ 5 millions de km2 et abrite une grande partie de la biodiversité de la planète. Malgré son importance, cette région souffre constamment du processus de déforestation et constitue une source d'étude et le centre d'attention de la communauté scientifique du monde entier. La forêt nationale de Tapajos est une unité de référence importante pour la conservation des ressources forestières tropicales et fait souvent l'objet de plusieurs études. Cependant, peu d'études intègrent différentes informations issues de données collectées à distance dans la cartographie de l'utilisation et de la couverture du sol dans la forêt nationale de Tapajos. Dans ce contexte, l'objectif principal de cette étude était d'évaluer l'utilisation de la technique de l'arbre de décision pour cartographier l' utilisation et la couverture du sol dans la région de la forêt nationale de Tapajos, y compris les classes de dégradation et de régénération forestières. Français Pour cela, nous avons utilisé la technique d'exploration de données, connue sous le nom d'arbre de décision , et comme données d'entrée pour la création de l'arbre de décision, nous avons utilisé différentes informations obtenues à partir d'une image optique du capteur TM du satellite Landsat 5 et cette image est de l'année 2009. Par conséquent, les données qui ont été utilisées dans l'arbre de décision étaient les six bandes du capteur Landsat 5 TM de l'année 2009, les images à trois fractions (sol, ombre et végétation) obtenues par le modèle de mélange spectral linéaire, les trois indices de végétation, l'indice de végétation par différence normalisée, l'indice d'eau normalisé et l'indice de végétation ajusté au sol. Grâce à ce travail, nous avons conclu que l'utilisation de l'arbre de décision permettait l'intégration des informations obtenues à partir de l'image Landsat 5 TM. De plus, la classification de la couverture terrestre et de l'utilisation des terres de la forêt nationale de Tapajos a montré des résultats satisfaisants avec un indice Kappa de 0,79. Environ 81,2 % des pixels ont été classés correctement et environ 18,8 % des pixels ont été classés incorrectement par l' arbre de décision . Les plus grandes erreurs de classification ont été observées entre les classes de pâturage, de régénération, de forêt et de forêt dégradée. Les classes qui ont montré les meilleurs résultats en matière de classification étaient les classes eau, nuage et ombre des nuages.