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Université Mustapha Stambouli de Mascara (2021)

Utilisation des données satellitaires à haute et à faible résolutions spatiales pour le suivi et la caractérisation des conditions de la sécheresse dans le bassin versant de la Macta, Ouest Algérien.

ABBES, Malika

Titre : Utilisation des données satellitaires à haute et à faible résolutions spatiales pour le suivi et la caractérisation des conditions de la sécheresse dans le bassin versant de la Macta, Ouest Algérien.

Auteur : ABBES, Malika

Université de soutenance : Université Mustapha Stambouli de Mascara

Grade : Doctorat Spécialité Hydrogéologie, sol et environnement 2021

Résumé
Les techniques utilisées présentement pour la détection et la surveillance des conditions de la sécheresse dans le monde sont essentiellement basées sur des données fournies par un réseau de stations météorologiques. Ces réseaux sont parfois peu représentatifs car trop peu de stations, souvent mal situées, les constituent. Depuis plusieurs années déjà, l’imagerie satellitaire est utilisée pour le suivi des conditions météorologiques et environnementales. Plus précisément, les satellites de la série MODIS et LANDSAT offrent la possibilité d’acquérir des données météorologiques pour un territoire désiré. L’objectif de la présente étude est d’évaluer et d’intégrer le potentiel de l’imagerie satellitaire (LANDSAT, MODIS) pour le suivi d’évaluation de la sécheresse dans le Nord-ouest de l’Algérie. Cet outil est le résultat de l’application de la télédétection spatiale qui, grâce à sa capacité de surveillance continue, pourrait s’avérer très utile pour la mise au point d’un système de surveillance et d’alerte précoce à la sécheresse. Pour mieux comprendre cet aléa climatique, nous proposons une étude de l’évolution de l’intensité des sécheresses à l’échelle annuelle sur le bassin versant de la Macta à partir de deux approches. La première approche a adopté le SPI (Standardized Precipitation Index) qui est le principal index météorologique préconisé pour le suivi des conditions de sécheresse. Les données météorologiques utilisées lors du calcul du SPI proviennent de quarantedeux stations possédant une série temporelle de données pluviométrique sur la période (1969-2011). La deuxième approche est basée principalement sur la télédétection. Les données satellitaires utilisées couvrent les années (1988, 1989, 1992, 1996, 1998 et 2008) pour les données LANDSAT, les années de 2000 à 2019 pour les données de capteur satellitaire Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) à bord de TERRA. Comme étant connu, le comportement de la végétation est fortement lié au changement climatique. Sur cette base quatre indicateurs satellitaires Indice de Végétation par Différence Normalisée (NDVI), l’indice de condition de végétation (VCI), l’Indice de condition thermique (TCI) et l’Indice de Santé de Végétation (VHI), ont été calculés pour toute la région d’étude 14680 km2 . La combinaison de ces deux approches a permis d’observer la variation de l’intensité de la sécheresse et d’identifier les années les plus sèches sur le bassin de la Macta. Celle-ci varie considérablement dans le temps et dans l’espace. Une comparaison des variations de l’indice normalisé de végétation NDVI et celles des indices de sècheresse calculés à partir de données météorologique (SPI) a été réalisée. De même, une extraction des valeurs de NDVI de données LANDSAT a été faite pour chaque station météorologique. La régression linéaire entre le SPI et NDVI a révélé une forte corrélation. Les résultats obtenus ont permis l’établissement d’un nouveau indice de sécheresse basé uniquement sur les données spatiales SPI_NDVI. Ce nouvel indice représente l’avantage de suivre le phénomène de la sécheresse spatialement (pixel par pixel) et peut résoudre le problème de manque de donnes climatiques. La sécheresse édaphique ne représente pas un évènement occasionnel dans le bassin de la Macta, mais un phénomène qui est récurrent et variable en intensité.

Mots Clés  : Sécheresse Macta SPI NDVI VHI MODIS LANDSAT

Présentation

Version intégrale (16,3 Mb)

Page publiée le 11 novembre 2022