Systèmes d Information à Référence Spatiale Utilisation d un Estimateur de Régression avec des Données Landsat pour l Estimation de l Etendu et des Changements du Couvert Forestier du Gabon de 1990 à 2010 Conférence internationale sur les changements d occupation du sol et de biomasse forestière en Afrique centrale 20 et 21 Mars 2014, Libreville, Gabon Christophe SANNIER christophe.sannier@sirs-fr.com Parc de la Cimaise Immeuble I 27 rue du Carrousel 59650 VILLENEUVE D ASCQ 03.20.72.53.64-03.20.98.05.78 - E-Mail : info@sirs-fr.com - Site Internet : www.sirs-fr.com S.A.S. au capital de 312.025 - RCS LILLE B 444654271 - APE 6311 Z - N d identification FR 07444654271 - SIRET 444654271 00022
Contexte Déforestation et dégradation estimées contribuer à environ 15% des émissions globales de Gaz à effet de serre (GES) La quantification des GES requiert l évaluation des: Facteurs d émissions: quantité de GES émis par ha Données d activité: superficie déforestée / dégradée GES Emission = Facteurs d émissions Données D activité L utilisation de l Observation de la Terre est préconisée pour évaluer les données d activité L incertitude des estimations doit être connue
Objectifs du projet ESA GSE FM REDD Extension Objectif principal: Mettre en place un système pré-opérationnel pour le suivi du couvert forestier et de ses mutations Projet financé par l Agence Spatiale Européenne et cordonné par GAF AG Cartographie du Couvert Forestier Cartes Forêt/ Non Forêt pour: 1990; 2000 and 2010 Unité Cartographique Minimale: 1ha Précision géométrique: +/-30m Précision thématique: 90% Cartographie de l évolution du Couvert Forestier Cartes de déforestation pour les périodes: 1990-2000 et 2000-2010 Classification des zones déforestées conforme à la nomenclature du GIEC (Terres agricoles, prairies, infrastructure, terres humides et autres types d occupation du sol) Page 3
CARTOGRAPHIE DU COUVERT FORESTIER ET DE SES ÉVOLUTIONS Couverture complète du territoire gabonais en 1990, 2000 et 2010
Méthodologie appliquée Prétraitement des données de l OT Vérification et ajustement si nécessaire du géo-référencement Production d un masque nuages et ombres de nuages pour chaque image Plus de 300 scènes Landsat, SPOT, AVNIR-2, Rapid Eye et ASTER traitées Jusqu à 10 scènes Landsat nécessaires en 1990 pour couvrir complètement une zone Classification forêt/non forêt 2000 utilisée en tant que période de référence Production de la couche forêt / non forêt par classification numérique Correction semi-automatique des artefacts de classification Cartographie de l évolution du couvert forestier Classification des évolutions pour chaque strate (forêt et non forêt) en 1990 et 2010 Production des couches forêt / non forêt pour 1990 et 2010
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Forest Cover Mapping and Forest cover Change in Gabon
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EVALUATION DE LA PRÉCISION ET DE L INCERTITUDE Approche par sondage aréolaire Interprétation indépendante des segments
Comparaison SPOT 5 Landsat 7
Cartographie du couvert forestier 2010
Estimations de l incertitude des estimations Les observations des échantillons et de la carte peuvent être combinées pour améliorer la précision des estimations ˆ MAR Vâr ˆ MAR ˆ map Bîas ˆ 1 m m 1 map m i i1 2
Estimations de l incertitude des estimations Les observations des échantillons et de la carte peuvent être combinées pour améliorer la précision des estimations ˆ MAR Vâr ˆ MAR ˆ map Bîas ˆ 1 m m 1 map m i i1 2 Carte du Couvert Forestier 2010
Statistiques de superficie du couvert forestier pour le Gabon 1990 2000 2010 Study area (ha) 26 766 700 Direct Expansion Estimate Direct Expansion Estimate at 95% Confidence Interval Map area statistics Regression Estimate (ha) 23 663 313 23 589 452 23 565 108 (%) 88.41 88.13 88.04 (ha) ± 532 580 ± 534 395 ± 535 099 (%) ±1.99 ±2.00 ±2.00 (ha) 23 725 874 23 663 416 23 660 916 (%) 88.64 88.41 88.40 (ha) 23 739 463 23 658 504 23 633 999 (%) 88.69 88.39 88.30 Regression Estimate at 95% Confidence Interval (ha) ± 66 360 ± 71 088 ± 69 774 (%) ±0.25 ±0.27 ±0.26
Statistiques d évolution du couvert forestier pour le Gabon 1990-2000 2000-2010 1990-2000 2000-2010 1990-2000 2000-2010 Deforestation Regeneration Net Change Direct Expansion Estimate (ha) 111 210 74 099 37 349 49 756 73 861 24 343 (%) 0.47 0.31 0.16 0.21 0.31 0.10 Direct Expansion (ha) ± 12 183 ± 21 057 ± 11 378 ± 14 835 ± 47 727 ± 26 839 Estimate at 95% Confidence Interval (%) ±0.05 ±0.08 ±0.04 ±0.06 ±0.18 ±0.10 (ha) 102 491 51 211 41 233 47 069 61 258 4 142 Map area statistics (%) 0.43 0.22 0.17 0.20 0.26 0.02 (ha) 124 514 79 873 40 203 51 556 79 768 26 147 Regression Estimate (%) 0.52 0.34 0.17 0.22 0.34 0.11 Regression Estimate at 95% Confidence Interval (ha) ± 6 837 ± 17 717 ± 10 006 ± 14 226 ± 29 246 ± 25 926 (%) ±0.03 ±0.07 ±0.04 ±0.05 ±0.11 ±0.10
Statistiques d évolution du couvert forestier Plus de 23,5 millions d ha soit plus de 88% du territoire en 2010 avec une erreur de l ordre de ± 0,25% à 95% d intervalle de confiance Déforestation entre 1990 et 2000 de l ordre de 87 000ha (± 29 000ha) soit 0,34% sur 10ans Entre 2000 et 2010, taux de déforestation autour de 26 000ha mais ce résultat est proche de ne pas être statistiquement différent de 0. La deforestation brute entre 2000 and 2010 a été réduite d 1/3 par rapport à la période 1990 et 2000
Conclusions La méthode présentée permet de produire des cartes fiables et des estimations de superficie dont l incertitude est connue et optimisée. Les cartes Wall to wall apportent des données complémentaires utiles pour la gestion des forêts par rapport à une approche purement par échantillonnage. La mise en œuvre du service est compatible avec un système de suivi annuel des forêts à partir des données optiques permettant une quantification annuelle des données d activité Méthode appliquée en RCA, au Cameroun et au Congo Application de la méthode aux classes du GIEC
Conclusions La méthode présentée permet de produire des cartes fiables et des estimations de superficie dont l incertitude est connue et optimisée. Les cartes Wall to wall apportent des données complémentaires utiles pour la gestion des forêts par rapport à une approche purement par échantillonnage. La mise en œuvre du service est compatible avec un système de suivi annuel des forêts à partir des données optiques permettant une quantification annuelle des données d activité Méthode appliquée en RCA, au Cameroun et au Congo Application de la méthode aux classes du GIEC
Références bibliographiques Fichet LV, Sannier C, Massard, Seyler F (2013) Assessing the Accuracy of Forest Cover Map for 1990, 2000 and 2010 at National Scale in Gabon. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observation and Remote Sensing. In press. http://dx.doi.org/10.1109/jstars.2013.2271845 Sannier C, McRoberts R A, Fichet LV and Massard (2014) Using the regression estimator with Landsat data to estimate proportion forest cover and net proportion deforestation in Gabon. ForestSat 2012 Special Issue. Remote Sensing of Environment, in press. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2013.09.015
Systèmes d Information à Référence Spatiale MERCI! Christophe SANNIER christophe.sannier@sirs-fr.com Parc de la Cimaise Immeuble I 27 rue du Carrousel 59650 VILLENEUVE D ASCQ 03.20.72.53.64-03.20.98.05.78 - E-Mail : info@sirs-fr.com - Site Internet : www.sirs-fr.com S.A.S. au capital de 312.025 - RCS LILLE B 444654271 - APE 6311 Z - N d identification FR 07444654271 - SIRET 444654271 00022