[en] Algorithms of GIS are increasingly used for automatic extraction of landscape characteristics due to development of advanced methods of geospatial data analysis. This paper explores the potential of GRASS GIS for analysis of geometry of landscape patches using calculation of raster data. The data were obtained from the classified satellite images covering Liberia, West Africa, for the period of 2014 and 2023. Landscape dynamics was analysed in changes in six computed patch indices indicating deforestation in coastal Liberia: patch density index, shape index, patch number index, standard deviation, coefficient of variation and patch range. The numerical analysis was technically performed using scripting methods of GRASS GIS by the following key modules: r.li.patchdensity, r.li.shape, r.li.patchnum, r.li.padsd, r.li.padcv and r.li.padrange. Based on the analysis of patch sizes in forest areas for the estimated periods, the shape index increased from 2.86 in 2014 to 4.09 in 2023, indicating an increase in the sum of landscape edge lengths. This means that the divergence of the shape of a landscape patch becomes higher during this period which indicates increased landscape fragmentation. The study also revealed the increased curvature of the landscape area and separability of individual elements indicate forest fragmentation processes. In contrast to this phenomenon, lower values ​​of the patch density index decreased from the average of 1.68 to 1.15, indicating a decrease in the dense forest class over this period. In addition, the forest area was reduced by 12%, suggesting an average annual deforestation rate of 0.9% in Liberia.

[fr] L'extraction automatique des caractéristiques du paysage est de plus en plus rendue possible grâce à l'utilisation croissante des algorithmes SIG et des méthodes avancées d'analyse des données géospatiales. L'article aborde le potentiel du SIG GRASS pour l'analyse de la géométrie des unités de paysage à travers le calcul de données raster. Les données ont été obtenues en se basant sur des images satellites classifiées du Libéria, en Afrique de l'Ouest, entre 2014 et 2023. La dynamique du paysage a été analysée dans les changements diachroniques de six indices indiquant la déforestation au Libéria : indice de densité des unités paysagères, indice de forme, indice de numéro des unités de paysage, écart type, coefficient de variation et plage de patch. L'analyse numérique a été effectuée techniquement en utilisant les méthodes de script de SIG GRASS par les modules suivants : r.li.patchdensity, r.li.shape, r.li.patchnum, r.li.padsd, r.li.padcv et r.li.padrange. A l'échelle parcellaire, l'indice de forme est passé de 2,86 en 2014 à 4,09 en 2023, ce qui indique l'augmentation de la somme des longueurs de bords du paysage, donc une fragmentation accrue du parcellaire. A l'échelle du paysage, la courbure accrue de la zone paysagère et la séparabilité des éléments individuels indiquent également des processus de fragmentation mais à l'échelle des forêts. Cette fragmentation à différentes échelles s'accompagne d'une baisse notable de la part de la forêt dense, information prouvée par des valeurs inférieures de l'indice de densité des patchs en 2023 (1,15) qu'en 2014 (1,68). En global, la superficie forestière a été réduite de 12 % ce qui suggère un taux annuel moyen de déforestation de 0,9 % au Liberia.