Application de la télédétection dans la connaissance et la cartographie de la salinité des sols de la plaine du Bas-Chéliff

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1 Application de la télédétection dans la connaissance et la cartographie de la salinité des sols de la plaine du Bas-Chéliff Douaoui A 1., Hartani T 2 1. Université de Chlef, abdouaoui@yahoo.fr 2. INA, Alger Résumé - L application de la télédétection dans le suivi et l indentification des états de surface, telle que la salinisation des sols, est de plus en plus utilisée ces dernières années. La salinité qui est la principale caractéristique de la plaine du Bas Chéliff peut être détectée directement par l accumulation des sels à la surface ou indirectement par son effet sur les états de surfaces. Ce travail consiste à confronter les données de salinité mesurées sur des échantillons prélevés sur terrain aux données numériques de télédétection issues de l image ASTER de l été 25 d une part, et la cartographie de la salinité par la télédétection d autre part. La comparaison visuelle entre la carte de la salinité mesurée et l image Aster classée montre une bonne concordance entre les deux types de données. Les deux cartes établies montrent une même tendance et une même répartition des niveaux de salinité. Dans ce sens, un indice de salinité issu des données de télédétection a montré une corrélation significative avec les points échantillonnés de ces classes. Cette corrélation exprimée par un r=,82 a été trouvée par la combinaison des trois canaux dont deux dans le visible et le troisième dans le proche infrarouge. Il n en est pas de même lorsque cette corrélation a été déterminée ponctuellement entre les CN des pixels et la CE correspondant à chacun de ces pixels. L origine de la faiblesse de cette corrélation est due probablement au déséquilibre dans la balance des valeurs de la CE dans la plaine où 85 % des échantillons prélevés ont une valeur de CE inférieure à 1 ds/m (en pâte saturé). Mots clés : Télédétection, états de surface, salinité I. Introduction La plaine du Bas-Chéliff se situe au Nord du bassin du Chéliff (Nord-Ouest de l Algérie), à environ 25 km à l Ouest d Alger et à 35 km à vol d oiseau de la méditerranée. Elle se trouve entre 4 et de longitude Est et et de latitude Nord. D'une superficie de plus de 5 ha. Le climat du Bas- Chéliff, est très rude et très contrasté par ses étés très chauds et des températures basses en hiver, avec des précipitations moyennes annuelles de l'ordre de 25 mm. Les études pédologiques effectuées dans cette région montrent que les sols de la plaine sont formés dans des alluvions quaternaires et ce sont des sols en majorité peu différenciés, plus ou moins calcaires, de texture variable, parfois hydromorphes, avec localement la présence de sols vertiques ou calcimagnésiques [1]. Le Bas-Chélif se distingue par la présence de nombreux sols salés [2]. Cette salinité caractérise les états de surface des sols soit par l accumulation des sels à la surface soit par son intervention sur la qualité des sols et la végétation [3]. Un échantillonnage, aussi important soit il, ne peut aboutir à une bonne connaissance et une cartographie exhaustive de la salinité sur la totalité de la plaine du Bas-Chéliff qui s étend sur une superficie de avoisinant les 65 ha. Il s agit par ce travail d une part, de connaître et de cartographier la salinité des couches de surface des sols de la plaine du Bas-Chéliff par l utilisation combinée du SIG et de la télédétection et d autre part, de comparer ces résultats à la carte de la salinité établie par l approche géostatistique. II. Matériel et méthodes II. 1. Echantillonnage La reconnaissance du terrain et le prélèvement des échantillons ont été effectués durant une période s étalant sur un mois, du 15 juillet au 15 août de l année 26. Le choix de cette période coïncide avec une couverture végétale très faible voire inexistante dans certaines zones de la plaine. C est aussi durant cette période que l accumulation des sels est la plus importante à la surface du sol et par conséquent plus facilement détectable. L échantillonnage adopté est de type stratifié ; il s est basé sur les classes issues de l image satellitaire de juillet 2 [3]. Chaque site échantillonné a été géoréférencié à l aide d un GPS de navigation de type Garmin. Le plan d échantillonnage des points sol (fig.1), montre la répartition des points prélevés dans la plaine. La salinité des 4 points échantillonnés a été mesurée dans le laboratoire par la méthode de l extrait dilué 1/5 dont 5 échantillons ont fait l objet de mesures sur l extrait de la pâte saturée [4] GAA Point de CE O.Chéliff Hmadna O.Djidiouia Oued Cheliff et ses affluents Ouarizane O.O.Rhiou km 2.5km 5km Fig. 1. Plan d échantillonnage des points de sol (26) II. 2. Données de l image satellitaire Comme image satellitaire, nous avons utilisé une scène du satellite ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflectance Radiometer), prise en août 25 (fig. 2). Cette image est constituée de 14 bandes comprenant trois régions spectrales à savoir : 1

2 - VPIR avec la bande 1 (le vert) µm, la bande 2 (le rouge) µm, et la bande 3 (le proche infrarouge) µm ; - MIR (bandes 4-9) 3 mètres de résolution ; - TIR (bandes 1-14) avec 9 mètres de résolution. Fig. 2. L image Aster utilisée (août 25) III. Résultas et discussion III. 1. Traitement de l'imagerie satellitaire L histogramme bidimensionnel, obtenu par l intersection du canal rouge et le proche infrarouge, est utilisé pour mettre en évidence les différents états de surface à l échelle de toute la plaine (Fig. 3). La concentration des points autour de la droite des sols indique l'existence d'une série importante des sols nus allant des plus sombres aux plus clairs. En contre partie, le nuage de points qui s'étale vers l'axe du proche infrarouge de l histogramme bidimensionnel indique également la présence des classes de végétation à différentes densités. De façon générale et à l échelle de toute la plaine, il apparaît un net déséquilibre entre les superficies couvertes par la végétation chlorophyllienne et les sols nus qui occupent la majeur partie de la plaine. PIR VCHTD VCHD SNSCSB SNCDA VH SNCP JCH La droite des sols SNSCB Rouge VH : Végétation halophyte, SNSCB : Sols non salés, clairs du plateau de Benziane. SNSCSB : Sols non salés, céréaliers, sombre du plateau de Benziane. VCHD : Végétation chlorophyllienne, dense. VCHTD : Végétation chlorophyllienne, très dense. SNCP : Sol nu cultivé de la plaine. SNCDA : Sols nu cultivés à dominance d'artichaut. JCH : Sols mis en jachère. Fig. 3. Histogramme bidimensionnel de la plaine Il s agit maintenant de déterminer les différentes classes de l image satellitaire. L objectif est de faire ressortir les différents états de surface et de les représenter cartographiquement en classes homogènes continues par l utilisation de la télédétection. Les informations dont nous disposons (nos propres connaissances sur le terrain, les photo-aériennes, analyse visuelle de l image ) ont permis de définir les aires d entraînement (Area Of Interset) représentatives de la plaine du Bas-Chéliff et de retenir la méthode de classification supervisée. Dans ce sens, 9 zones d entraînements ont été retenues : - Végétation halophyte (VH) : se sont des faciès a dominance d'espèces halophytes (Sueda fructosa, Sueda molis, et Salsola vermuculata), On les retrouve un peu partout dans la plaine, et surtout au milieu et dans la dépression fermée à l ouest de la plaine connue sous le nom de la Gaa. - Sols nus salés (SNS) : Ils ont une salinité élevée qui n encourage pas les agriculteurs à les cultiver. - Sols non salés, clairs du plateau de Benziane (SNSCB) : cette classe est particulièrement différente des autres par la nature des sols et par sa localisation géomorphologique connue sous le nom de plateau de Benziane, Les céréales non irriguées restent la principale culture pratiquée sur ces sols. Les croûtes sont d ordre structural. - Sols non salés, céréaliers, sombre du plateau de Benziane (SNSCSB) : semblable a la classe précédente sauf que ces sols ont une particularité d être sombre, il s agit des sols isohumiques. - Végétation chlorophyllienne, dense (VCHD) : présence importante d arboriculture, de couleur rouge vive sur l image. Cette classe se retrouve le plus souvent dans les périmètres irrigués de Ouarizane, Djidiouia, et Oued Rhiou. - Végétation chlorophyllienne, très dense à dominance d arboriculture (VCHTD), présence importante d agrumes, irriguées, la plus part de ses superficies se trouvent dans les périmètres de Ouarizane, Djidiouia, et Oued Rhiou. - Sol nu cultivé de la plaine (SNCP) : se sont des sols nus qui sont cultivés et se répartissent sur toute la plaine. - Sols nu cultivés à dominance d'artichaut (SNCDA) : se sont des sols cultivés irrigués à dominance d'artichaut. - Sols mis en jachère (JCH) : ils ne sont qu occasionnellement cultivés et sont mis le plus souvent en jachère, Ils ont une salinité élevée qui n encourage pas les agriculteurs à les cultiver régulièrement. La méthode retenue pour la classification de l image est celle de maximum de vraisemblance. C est la méthode la plus utilisée donnant une meilleure information. Elle est basée sur les propriétés statistiques des composantes spectrales de l image. Les traitements statistiques utilisent les statistiques des sites d entraînement pour calculer la probabilité d appartenance du pixel à une classe en particulier. Enfin, comme elle est assistée, elle permet de ne classer que ce qui correspond au but recherché et de mettre dans une classe toutes les autres composantes de l image qui ne sont pas utiles [5]. Le recours à cette méthode nécessite une connaissance des objets à classifier et par conséquent, les aires d entraînement doivent être choisies avec beaucoup de soin de sorte à être les plus représentatifs possibles de la dynamique spectrale de chacun d eux [6]. 2

3 En tenant compte des zones d entraînements retenus, neuf (9) classes ont donc été délimitées (fig. 4). Pour valider cette classification et voir sa pertinence, Le coefficient Kappa a été déterminé à partir de la matrice de confusion [7]. La valeur trouvée est égale est de % ; sachant que la valeur critique de ce dernier au-delà de laquelle une classification est jugée acceptable est de 75 % [5], on peut donc dire qu il y a une bonne correspondance entre la cartographie issue de la classification de données de la télédétection et les observations de terrain. Sup (ha) ,53 14,7 8,94 VH SNS SNSCB SNSCS B Superficie (ha) Pourcentage (%) 3,31 2,61 2,89 18,7 13,56 6,2 VCHD VCHTD SNCP SNCDA JCH Superficie (ha) 16183,3 7459, , , ,1 1531,6 9578, , ,86 Pourcentage (%) 3,53 14,7 8,94 3,31 2,61 2,89 18,7 13,56 6,2 P (%) Fig. 5. Superficie des classes Fig. 4. L image satellitaire classée VH SNS SNSCB SNSCSB VCHD VCHTD SNCP SNCDA JCH La répartition des superficies par classe montre que celle de la végétation halophyte représentée par la classe 1 vient en tête avec un pourcentage assez élevé de 3,53 % de la superficie totale ; on la retrouve un peu partout dans la plaine, occupant des vastes étendues. Les sols nus salés avec plus de 14 % viennent en troisième position (fig. 5). Un tel résultat témoigne de la présence des sels à une échelle spatiale élevée dans la plaine. En deuxième position, on retrouve les sols nus cultivés du plateau de Benziane et de la plaine avec un total de 3.32 %. La superficie occupée par la jachère n en n est pas moins importante avec près de 14 % de la superficie totale. La végétation chlorophyllienne dense et très dense ne représente qu un pourcentage très faible de 5,5 % au total avec les classes 5 et 6 ayant respectivement 2,61 % et 2,89 %. On les retrouve essentiellement dans les trois périmètres irrigués (Djidiouia, Ouarizane et Oued Rhiou) et le long du cours d eau de Oued Chlef. Enfin, La classe 9, dominée par les Sols cultivés irrigués à dominance d'artichaut, couvre une superficie de 6,2 % de la superficie totale de la plaine. Les sols de cette classe sont toujours plus ou moins salés. Cette classe est particulière par sa spécificité dans la plaine. C est une classe dominée par la culture d artichaut qui est la culture phare de la plaine au vue de sa résistance à la salinité. Le comportement numérique selon la moyenne des trois canaux (VPIR) est représenté graphiquement pour comparer entre les différentes tendances spectrales des neuf classes définies. Le comportement spectral des deux classes représentant la végétation chlorophyllienne diffère nettement de l ensemble des autres classes. Elle montre des courbes concaves ascendantes à droite bien visibles pour la classe à végétation chlorophyllienne très dense. On retrouve également la classe des sols nus cultivés à dominance d artichaut (SNCDA) proche à celle de la végétation chlorophyllienne. Ce rapprochement entre les deux classes chlorophylliennes et la classe SNCDA revient, au fait, à la présence d une végétation chlorophyllienne non négligeable due à la présence des plants d artichaut en fin de cycle et l existence d une végétation naturelle assez dense suite au maintien d un niveau acceptable de l humidité du sol suite à l irrigation B1 B2 B3 VH SNS SNSCB SNSCSB VCHD VCHTD SNCP SNCDA JCH VH : Végétation halophyte. SNS : Sols nus salés. SNSCB : Sols non salés, clairs du plateau de Benziane. SNSCSB : Sols non salés, céréaliers, sombre du plateau de Benziane. VCHD : Végétation chlorophyllienne, dense. VCHTD : Végétation chlorophyllienne, très dense. SNCP : Sol nu cultivé de la plaine. SNCDA : Sols nu cultivés à dominance d'artichaut. JCH : Sols mis en jachère. Fig. 6. Comportement numérique des neuf classes III. 2. Confrontation des données de télédétection aux données mesurées de la salinité des sols Pour cette confrontation, deux cas ont été retenus : le premier cas prend en compte la confrontation de la CE par classes, alors que dans le deuxième cas il s agit de la confrontation avec les données ponctuelles de la CE. Les 4 échantillons dont nous disposons ont été utilisés pour évaluer l apport de la télédétection dans la cartographie de la salinité en tenant compte des neuf classes définies par la classification supervisée de l image satellitaire. 3

4 Le tableau 1, donne les caractéristiques statistiques de la conductivité électrique pour les neuf classes. Les deux classes des sols nus et la végétation halophyte montrent une valeur moyenne de CE la plus élevée respectivement de 2.9 et 1.66 ds/m. Paradoxalement, on trouve dans la classe des sols clairs non salés du plateau de Benziane une valeur maximum de CE élevée 8.96 ds/m. Ceci peut être expliqué par le fait que des pixels ayant un comportement spectral proche des sols du plateau de Benziane mais n en faisant pas partie ont été affectés à cette classe. dénommé ISs (indice de salinité du sol-végétation) a été déterminé. ISs = 2*vert (rouge + PIR) Le tableau 2 montrent que la corrélation trouvée entre l indice VSSI et la CE est la plus élevée par rapport aux autres indices tirés de la bibliographie. Cette corrélation qui témoigne d une bonne relation entre l indice SSI issu des données de télédétection et la CE est également significative au seuil de 5%. Tableau 1. Valeurs de la CE 1/5 (ds/m) des classes SNS SNS CSB VCH VCH SNC stat VH SNS CB D TD SNCP DA JCH moy 1,66 2,22,56,35,34,4,87 1,31,68 max 1,8 12,4 8,96,5,74,88 5,9 6,35 4,5 min,8,16,6,1,11,1,1,12,7 La représentation graphique des valeurs moyennes de la CE en fonction de leurs classes correspondantes montre une très bonne discrimination entre celles-ci. Ce résultat confirme le lien étroit entre les niveaux de salinité et les différents états de surface de la plaine du Bas-Chéliff et montre à quel point les états de surface sont influencés par la teneur en sel (fig. 7). 2,5 2 1,5 1 CE Tableau 2. Corrélations entre la salinité moyennes des classes les indices aux points échantillonnés par classe Variable SI NDSI IS ISs CE,26,53,27.76 II. 3. Cartographie de la salinité Le variogramme expérimental moyen se calcul sur la moitié de la distance entre les deux points les plus éloignés. Dans notre cas, la distance entre les deux points les plus éloignés est un peu plus de 5 km, ce qui fait que la distance de 3 km sur laquelle le variogramme a été calculée reste dans les normes de la variographie (fig. 8). L intérêt d établir le variogramme sur une distance maximale permise offre la possibilité d interpréter la structure spatiale de la salinité sur une grande surface. Le variogramme expérimental moyen montre un déploiement régulier de la salinité de façon linéaire au début jusqu à atteindre un palier à partir duquel la variance commence à diminuer, ce qui témoigne de la bonne structure de la salinité (fig. 8).,5 SNS VH JCH SNCP SNCDA SNSCB VCHTD SNSCSB VCHD Fig. 7. Evolution de la CE moyenne en fonction des classes de télédétection Cette bonne relation entre les classes de télédétection et leurs valeurs moyennes de salinité respectives nous a amené à rechercher un meilleur indice de salinité. Il s agit pour ce faire, de trouver la meilleure combinaison possible aboutissant à la meilleure corrélation entre les canaux de télédétection et les données de salinité (CE). Dans la bibliographie on trouve plusieurs indices qui sont utilisés pour estimer la salinité [8], [9]: Salinity Index (SI); SI = Racine (B x R); Normalized Differential Salinity Index (NDSI); NDSI = (B2-B3) / (B2+B3); Indice de salinité IS = Racine ( R² + PIR²). L application de ces différents indices dans le cas de notre travail n a pas donné des résultats satisfaisants. Partant du principe de la combinaison entre les réponses spectrales du visible et du proche infra-rouge qui sont souvent utilisés dans la télédétection de la salinité [6], un nouvel indice Fig. 8. Variogramme expérimental moyen Comme le krigeage est de type ordinaire, c'est-à-dire que l interpolation se fera autour d un voisinage de point, il n est pas nécessaire d ajuster le variogramme sur la distance de calcul de 3 km retrouvée ici. Il est toutefois nécessaire de rechercher un variogramme robuste qui ne dépend pas du type d échantillonnage. Pour cela il faut veiller à ce que le nombre de couples par classes soit supérieur à cinquante et le nombre de classes doit être suffisant pour pouvoir bien ajuster le variogramme [1]. Le variogramme expérimental robuste retenu répond à ces conditions (fig. 9) et montre que : 4

5 - la distance de calcul de 11 km est largement inférieure à la distance maximale qui est de 51 km ; - le nombre de classes est de 12. Cest un nombre suffisant pour faire un bon ajustement ; - le nombre de couples par classe est de très loin supérieur à 5. cas est égale à 1,98. L existence de cette anisotropie témoigne d un changement de comportement de la salinité selon au moins deux directions dont il faut tenir compte lors du krigeage. Fig. 11. Variogramme surfacique de la conductivité électrique Fig. 9. Variogramme expérimental moyen retenu Le variogramme expérimental moyen retenu a été ajusté par un modèle sphérique avec un effet de pépite de 49,3 (ds/m)2, un palier de 2 (ds/m)2 et une portée égale à 825 m (fig. 1). Figure 1. Variogramme théorique moyen de la CE ajusté à un modèle sphérique La valeur de l effet de pépite n est certes pas très élevée, mais elle reste non négligeable en occupant le 1/3 de la variance totale. Cet effet de pépite qui représente la variabilité locale est un indicateur des difficultés de l estimation de la salinité aux faibles distances avec des risques d erreur dont il faut prendre en charge lors du krigeage. La valeur élevée du palier par rapport à la CE moyenne traduit aussi la grande variabilité de la CE à l échelle de la plaine du Bas-Chéliff. Le variogramme surfacique est un bon outil qu offre le logiciel Variowin pour connaître directement les deux principales directions anisotropiques de la CE à l échelle de la plaine [3]. L établissement du variogramme surfacique a été calculé sur des incréments de 26 m et 13 m respectivement pour X et Y avec un nombre de 1 classes. Il montre l existence d une anisotropie principale selon la direction 82 dans le sens de la plus grande portée (fig. 11). La valeur de l anisotropie (rapport des deux portées selon les deux principales directions d anisotropie) trouvée dans ce Le krigeage ordinaire à variogramme global a été fait en tenant compte des résultats de la variographie. En effet, l anisotropie a été respectée en choisissant un rayon de krigeage selon une ellipse dont le rapport entre le rayon majeur et le rayon mineur est égal à 2, tout en étant inférieurs à la portée moyenne (3/15 m). Le nombre de points maximal retenus dans le voisinage pour l estimation est de 5. L interpolation par bloc (surface) de 15 m de coté au lieu de l interpolation ponctuelle a été retenue pour pouvoir faire la comparaison avec la salinité estimée par télédétection sur des pixels de mêmes dimensions. La carte de la salinité obtenue par krigeage ordinaire montre que les sols les moins salés (CE< 8 ds/m) se localisent sur les périphéries de la plaine. On peut, en effet, les voir sur le plateau de Benziane, la colline de partage et les périmètres de Ouarizane, Djédiouia-Oued Rhiou et Guerouaou (fig. 12). Les superficies dont la salinité est supérieure à 16 ds/m couvrent la région centrale de la plaine et se prolongent vers l ouest. Cette région couvre une bonne partie du périmètre de Hmadna et s étale vers la partie sud de la Gaa. Cette classe de salinité apparaît également sur la rive droite de oued Chlef au nord du périmètre de Hmadna. Le reste de la partie centrale jusqu à l extrême ouest est occupé essentiellement par une salinité comprise entre 8 et 16 ds/m marquant une salinité moyenne [4]. Cette classe de salinité apparaît également à l est de la plaine aux alentours de Merdjet Sidi Abed. Fig. 12. Carte de la salinité estimée par KO 5

6 III. 4. Cartographie de la salinité par combinaison entre SIG et télédétection La carte de la salinité établie à partir de 9 valeurs seulement montre la même répartition spatiale des niveaux de la salinité que celle obtenue par krigeage (fig. 13). On peut en effet voir que les superficies les plus salées se trouvent dans le périmètre de Hmadna et la Gaa mais également au nord de Merdjet Sidi Abed. Cette dernière est effectivement connue par ses sols très salées et abandonnés [6]. Les superficies les moins salées se trouvent également sur le plateau de Benziane et les autres périmètres irrigués ainsi que tout au long de l oued Chlef ce qui concorde avec la réalité du terrain. La variabilité spatiale de la salinité à l échelle locale est plus fidèle à la réalité ici qu à celle établie par krigeage comme l avait montré la valeur élevée de l effet de pépite du variogramme. Fig. 13. Carte de la salinité par combinaison entre SIG et télédétection En examinant les superficies correspondant aux superficies des classes de salinité par les deux méthodes (krigeage et télédétection-sig), il apparaît nettement que la carte estimée par télédétection-sig a permis d avoir une estimation meilleure par rapport à celle obtenue par krigeage ordinaire. On peut en effet voir (tab. 2) que les sur-estimations obtenues au niveau des faibles valeurs de CE sont passées de près de 24 % à 8 % pour les sols légèrement salins (CE < 4 ds/m), soit une diminution d une superficie de 8441 ha. Par ailleurs, les sousestimations obtenues au niveau des superficies salées (CE > 8 ds/m) ont été améliorées de 6,3 % en passant de 45,7 % à 52 % ; soit une augmentation d une superficie de 3371 ha. Tableau 2. Superficies des classes de CE estimées par KO et télédétection-sig classes de CE (ds/m) < > 16 CE estimée par KO ha % Total CE estimée par télédét-sig ha % Faut il encore le rappeler, et c est très important à notre sens, que cette performance dans la cartographie de la salinité en vue de sa meilleure estimation spatiale a été obtenue avec seulement 9 valeurs de CE représentant la moyenne de chaque classe obtenues par télédétection à partir de 4 échantillons. Il est également vrai que cet échantillonnage était fait de façon stratifiée pour tenir compte des différents états de surface de la plaine. Les résultats de la corrélation obtenue directement sur les points échantillonnés et non pas sur leurs moyennes par classe n ont pas été concluants. Tableau 3. Corrélation entre la salinité et les différents indices de végétation et de sol Indices NDVI TSAVI PVI IC IB ISsv CE Le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, TSAVI (Transformed Soil Adjusted Vegetation Index, PVI (Perpendicular Vegetation Index, IC (Indice de couleur), IB (indice de brillance), ISsv (Indice de salinité sol-végétation) L origine de la faiblesse des corrélations entre les différents indices et la salinité est due essentiellement au déséquilibre dans la balance des valeurs de la CE dans la plaine (tab.4), où 85 % des échantillons prélevés ont une valeur de CE inférieure à 1 ds/m (en pâte saturé). C est justement au delà de ce seuil que la détection directe des sels devient possible [9]. Tableau 4. Répartition des valeurs de la CE par rapport au seuil 1 ds/m (pâte saturée) Moyenne % CE ds/m < 1 2,7 85 CE ds/m 1 2,4 15 CE ds/m 2 32, Conclusion Par sa haute résolution et la rapidité dans l acquisition des données, la télédétection constitue une aide certaine dans la discrimination entre les différents états de surface de façon générale et de façon particulière, dans la connaissance et la cartographie de la salinité. La combinaison des données de la télédétection avec les données de terrain a donné de bons résultats quand il s agit de raisonner par rapport aux classes de salinité, ce qui est souvent le cas en cartographie. Ce n est pas le cas lorsqu il s agit de confronter les données de télédétection aux données ponctuelles de salinité. Dans ce dernier cas, la télédétection de la salinité est meilleure aux delà des valeurs de salinité supérieures à 1 ds/m.. Enfin, les résultats des deux approches ont montré une extension importante de la salinité qui risque de s étendre encore vers des sols qui ne sont pas encore touchés par ce le problème de la salinisation si les mesures nécessaires ne sont pas prises concrètement et rapidement. 5. Références [1] J., Boulaine, Etude des sols des plaines du Cheliff. Thèse d état de l Université d Alger, 1957, 582 p. 6

7 [2] A. Douaoui, C. Gascuel-Odoux, Ch. Walter. Infiltrabilité et érodibilité de sols salinisés de la plaine du Bas Chéliff (Algérie). Mesures au laboratoire sous simulation de pluie. EGS, Vol. 11, N 4, 24, [3] A. Douaoui, Variabilité Spatiale de la salinité et sa relation avec certaines caractéristiques des sols de la plaine du Bas-Chéliff.Apport de la géostatistique et de la télédétection. Thèse Doct d état, INA Alger, 25, 233 p. [4] U.S.S.L.S. (Unated State Salinity Laboratory Staff), Diagnosis and improvement of saline and alkali soils, US Department of Agriculture, Handbook n 6, U. S. Gov. Print. Office, Washington DC. [5] M. C Girard and C. M. Girard, Traitement des données de télédétection. DUNOD Ed. Paris, 529 p. [6] Douaoui A., Nicolas H., Walter Ch., 26. Detecting salinity hazards within a semiarid context by means of combining soil and remotesensing data. Geoderma 134 (26) [7] R. G., Congalton, A Review of Assessing the Accuracy of Classifications of Remotely Sensed Data. remote sens. environ. 1991, 37:35-46 [8] G. I. Metternicht and J. A. Zinck, Remote sensing of soil salinity : potentials and constraints. Remote Sensing of Envoronment, 23, 5812, 1-2. [9] G. I. Metternicht and J. A. Zinck, Remote sensing and soil salinization. CRC press, Taylor and Francis group. New york, 29, 374 P. [1] A. G Géostatistique minière. Centre de géostatistique. Ecole des mines, Fontainbleau, Tome 1 et 2, 1977, 737 p. 7