C’est un véritable défi que s’est lancée la DAAF de Mayotte. Elle tente de cartographier la végétation et plus particulièrement les espaces cultivés de Mayotte. Compte tenu de la géographie de notre île et la complexité de nombreux milieux, envoyer des agents sur le terrain pour réaliser l’intégralité de ce travail titanesque était tout simplement impossible. La DAAF a donc décidé d’utiliser la «télédétection», autrement dit de travailler à partir d’images satellites.
«De nos jours, la télédétection est un outil largement utilisé, car l’acquisition d’images satellites permet d’inventorier des situations sans avoir recours à l’intervention de terrain et cela génère des économies non négligeables», explique le dernier numéro de la lettre mensuelle de l’institution.
Le service a profité de la présence de Rafaël Molina, un étudiant en Master 2 de «géomatique», la science qui permet d’analyser les données géographiques, pour expérimenter une approche nouvelle pour Mayotte: tenter de cartographier à grande échelle l’occupation des sols avec ces images prises depuis l’espace.
Des images tombées du ciel
Comme tous les services de l’Etat, la DAAF de Mayotte peut bénéficier gratuitement des images des deux satellites français d’observation de la terre «Pléiades», exploités par Spot image. Le Service d’Information Statistique et Économique de la DAAF a choisi de travailler avec des images à la «très haute résolution spatiale» accessible au grand public, c’est-à-dire des images d’une précision de 50 centimètres.
Il s’agissait de positionner sur leurs cartes les différents types d’occupation des sols: les cultures vivrières (banane, manioc, maïs), les litchis et les manguiers, l’ylang-ylang facilement repérable à l’alignement des arbres, les serres, les cocotiers mais aussi la forêt.
L’ordinateur reconnaît les plantes
Une fois les images récupérées, pas question pour les agents de repérer chaque type de végétations les uns après les autres. L’informatique s’en charge. Les images satellites sont en effet traitées automatiquement, analysées selon une méthode dite «orientée-objet». Elle consiste à regrouper des pixels homogènes, à segmenter l’image et finalement à isoler chaque type d’occupation des sols. Et pour confirmer la cartographie obtenue, le passage par une phase de terrain est tout de même obligatoire… mais pas forcément les pieds sur terre.
En plus des déplacements «humains», nécessaires pour réaliser des points GPS de géolocalisation, la DAAF s’est aussi attachée les services d’un drone qui, à son tour, réalise des prises de vue de très nombreuses zones. Ces nouvelles observations ont ainsi permis de réaliser quelques corrections. Car traduire automatiquement ces les images satellite n’est pas facile, l’ordinateur fait environ 27% d’erreurs. La principale difficulté vient du fait que nos cultures sont souvent en «jardin mahorais», des petites surfaces où cohabitent différentes espèces…
Un outil pour de multiples usages
Ainsi, vu du ciel, pas simple de reconnaître les cocotiers… A Mayotte, les cocoteraies sont anciennes et donc souvent envahies par bien d’autres espèces. La surface de la forêt a également été surestimée. La DAAF explique donc que le challenge consiste maintenant à réussir à identifier correctement les différents types de cultures de façon semi-automatique, pour suivre leur évolution dans le temps, si elles gagnent en surface ou si, à l’inverse, elles régressent.
La Daaf achève donc ce travail et souhaite répéter l’opération à 3 dates différentes dans la même année, pour proposer un suivi précis de l’évolution de l’occupation des terres mahoraises et des cycles de cultures… Ce travail colossal pourrait également servir à bien d’autres choses. La DAAF indique qu’il pourrait être un outil précieux pour observer, par exemple, l’expansion du bâti, un autre enjeu toujours plus important à Mayotte.
RR
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*La publication a été réalisée par Molina R., Didelot D., Huat J., Dupuy S., Mathey J., Puissant A., 2016 – Apport des images THRS pour la catégorisation des agro-systèmes complexes à Mayotte. Géomatique Expert n°111. 31-37
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