# Suivi de la dynamique du paysage à l'aide de l'analyse d'images satellite par apprentissage automatique du SIG GRASS dans le Parc National du W, nord du Bénin

Polina Lemenkova

► To cite this version:

Polina Lemenkova. Suivi de la dynamique du paysage à l'aide de l'analyse d'images satellite par apprentissage automatique du SIG GRASS dans le Parc National du W, nord du Bénin. Bulletin de l'Association de géographes français, 2025, 102 (1), pp.133-154. 10.5281/zenodo.17994778. hal-05427324

HAL Id: hal-05427324

https://hal.science/hal-05427324v1

Submitted on 20 Dec 2025

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
<figure><img src="image_2.png" /></figure>

OpenEdition
Journals

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

SEARCH

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Tout OpenEdition

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

# Bulletin de l'association
de géographes français

Géographies

102-1 | 2025

Informations numériques géolocalisées et pratiques touristiques

Article varia

# Suivi de la dynamique du paysage à l'aide de l'analyse d'images satellite par apprentissage automatique du SIG GRASS dans le Parc National du W, nord du Bénin

Monitoring Landscape Dynamics Using Satellite Image Analysis by Machine Learning of GRASS GIS in W National Park, Northern Benin

POLINA LEMENKOVA

p. 133-154

## Résumés

Français English

Depuis le début des années 2010, l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique dans le traitement des images satellitaires est devenue une tendance qui se développe rapidement. Dans cette étude, l'analyse des données de télédétection effectuée par les algorithmes du logiciel GRASS SIG est appliquée à des scènes Landsat OLI/TIRS couvrant la zone du Parc National du W, au nord du Bénin. La recherche s'appuie sur deux types de cadres : la classification non supervisée d'images satellitaires et la classification supervisée basée sur plusieurs méthodes d'apprentissage automatique, donnant une perspective technique de la programmation d'applications en cartographie. L'analyse de données multi-temporelles a permis de révéler des changements dans les types d'occupation du sol au sein de la zone d'étude sur la période 2013 à 2023. Cette étude a prouvé l'efficacité des techniques d'apprentissage automatique pour traiter les données d'observation de la Terre dans les études

<figure><img src="image_6.png" /></figure>
géographiques avec un cas particulier de Bénin, Afrique de l'Ouest.

Since the beginning of the 2010s, the use of machine learning techniques in satellite image processing has become a rapidly developing trend. In this study, remote sensing data analysis performed by algorithms of GRASS SIG software is applied to a Landsat OLI/TIRS scenes covering the area of W National Park, northern Benin. The research is based on two types of framework: unsupervised classification of satellite images and supervised classification based on several methods of machine learning, giving a technical perspective of programming applications in cartography. Analysis of multi-temporal data enabled to reveal changes in land cover types of landscapes within the study area in the period of 2013 to 2023. This study proved the efficacy of machine learning techniques for processing Earth observation data in geographical studies with a particular case of Benin, West Africa.

## Entrées d'index

**Mots-clés** : télédétection, image satellitaire, GRASS SIG, végétation, savane, Afrique de l'Ouest, Bénin

**Keywords:** satellite image, remote sensing, GRASS GIS, vegetation, savanna, West Africa, Benin

## Texte intégral

# Introduction

1. Le progrès dans la télédétection constitue un avantage certain pour la cartographie et le suivi environnemental. En effet, la régularité et la couverture d'observation de la Terre permettent de visualiser la dynamique de paysages et de distinguer des types de couverture terrestre contrastés, tels que les surfaces forestières ou subsahariennes. Dans leurs travaux [Lebaut & Manceau 2015, Teddy 2018, Zhao & al. 2020, Lemenkova & Debeir 2022a,] les chercheurs évoquaient déjà le rôle de la télédétection pour cartographier les types de couverture terrestre. L'information qui doit être identifiée sur les images traitées, pour désigner les changements des paysages peut être obtenue à l'aide d'un traitement automatique des données géospatiales. Mamadou Adama Sarr se prononce encore brièvement sur le compte des images satellitaires dans la cartographie thématique, en expliquant notamment que l'information qui se trouve dans les fichiers raster obtenus à partir des satellites d'observation de la Terre reflète les propriétés spectrales des types de couverture terrestre [Sarr 2009]. Ici, on rappelle d'abord que les propriétés physiques des objets visibles à la surface de la Terre diffèrent par leur texture, leur structure, leurs couleurs et luminosité [Devineau 1990]. De plus, les paysages peuvent être distingués par l'hétérogénéité des parcelles individuelles [Griffith & al. 2003, Rocchini & al. 2013].

2. Cette étude a été motivée par le manque de recherche sur les changements de couverture terrestre dans la partie nord du Bénin. Cela contraste avec la partie sud où les écosystèmes ont été étudiés de manière intensive, par exemple dans la zone côtière ou dans la zone centrale avec un accent sur la mosaïque forêt-savane. De plus, il existe des contraintes d'accessibilité et de disponibilité des données dans les régions côtières du Bénin. Les données manquent sur le Parc National du W situé dans la partie nord du Bénin, à la frontière avec le Burkina Faso. Dans le même temps, cette zone se distingue par sa haute valeur environnementale et est affectée par les changements climatiques. Les seules études disponibles sont basées sur des rapports utilisant une approche SIG classique et des enquêtes de terrain. Par conséquent, cette étude contribue à combler le vide existant en présentant cette série de nouvelles cartes montrant les changements de couverture terrestre au nord du

<figure><img src="image_7.png" /></figure>
Bénin pour la période 2013-2023.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 1 – Localisation transfrontalière du Parc National du W au Niger, au Bénin et au Burkina Faso, visible depuis l'espace sur les images satellitaires.</figcaption></figure>

Source des vignettes d'images : ESRI, i-cubed, USDA, USGS, AEX, GeoEye, Getmapping, Aerogrid, IGN, IGP, UPR-EGP et la communauté des utilisateurs SIG ESRI. Modification : Polina Lemenkova (2024).

3

Le plan détaillé de cet article est le suivant. Le premier des six chapitres se demande si les méthodes de programmation peuvent être utilisées pour le traitement d'images satellites et la cartographie de différents types de couverture terrestre, le deuxième se prononce sur la manière dont les images ont été classées par le SIG GRASS et sur ce que sont les modules différents par rapport à la technique traditionnelle de cartographie, le troisième se consacre aux résultats des images classées sous forme de cartes et de commentaires sur les informations dérivées avec un exemple du Bénin, le quatrième s'interroge sur l'influence des aspects climatiques sur les changements de paysages dans le Parc National du W (Fig. 1), le cinquième offre une discussion et le dernier, enfin, passe en revue des difficultés rencontrées.

# 1. État de l'art : l'apprentissage automatique comme outils de traitement d'images satellitaires

4

Les difficultés relatives au traitement d'images satellites sont nombreuses, et des chercheurs les ont rangées dans des approches différentes, pour préciser au sein de chacune d'entre elles des questions de détails. La plupart de ces difficultés ont déjà été abordées par les recherches précédentes [Houesse & Mering 2023, Assoma & al. 2021, Diédhiou & al. 2020, Cotonnec & al. 2005, Harguedinguy 1999]. Néanmoins, on se demande ainsi de nouveau d'où les informations peuvent être dérivées des images et comment il faut concevoir l'apparente multiplicité des cartes produites de données satellitaires. Il y a autant de cartes thématiques que d'approches de traitement d'images existantes, et ces méthodes ne sont pas de même technique, de

<figure><img src="image_9.png" /></figure>
sorte qu'on se demande si toutes les méthodes de traitement des données de télédétection sont fiables et efficaces [Gilg 2002, Charfi & Dahech 2018]. On revient sur l'appréciation de la manière dont il faut concevoir le rapport qu'entretiennent les images avec l'information dérivée. Ou encore et enfin, on revient sur les méthodes de programmation, sur les facultés de leurs aptitudes au traitement des données, sur la manière dont le langage machine traite les images sous forme de tableaux de pixels [Perry & Campos 2023, Lemenkova & Debeir 2022b]. Ces méthodes sont possibles en utilisant les bibliothèques ou algorithmes de l'approche orientée-objet [Sellin & al. 2015, Akoguhi & al. 2022].

5

Chacune de ces questions, depuis le début de l'informatique, a été rencontrée dans la littérature existante [Bourget & Le Dû-Blayo 2010, Lemenkova & Debeir 2023b, Zhu & al. 2012]. Elles sont donc rassemblées et liées dans les articles de synthèse existants, mais elles sont surtout reprises et approfondies comme elles ne l'avaient pas été dans les recherches précédentes sur le traitement des images. Il est remarquable que ces questions soient reprises et approfondies à la faveur de difficultés qui peuvent sembler n'être que des détails [Shin & al. 2018, Idbraim & al. 2009, Xu 2022] mais dont les questions de méthodes de traitement d'images satellites tirent à chaque fois le profit le plus considérable qui soit. Ainsi de la difficulté de l'entrée des méthodes de programmation dans le domaine de classification des données de télédétection, qui nous permet de revenir sur la distinction des méthodes mathématiques et géographiques, ou ainsi encore de celles de l'approche numérique qui nous permet de se prononcer sur les différentes syntaxes des langages de programmation mais également de produire un exposé raisonné des différentes facultés des algorithmes. Robin & Gourmelon se prononcent sur la manière dont la géoinformatique, au moyen de sa puissance de calcul, c'est à dire de sa puissance d'algorithmes, peut traiter et classifier les données de télédétection [Robin & Gourmelon 2005]. C'est alors que se pose le problème du traitement des images et la cartographie.

6

Pour la partie de données vectorielles, l'information géospatiale peut être obtenue facilement en raison de la faible taille des données, tandis que des données raster sont de grande taille (par exemple, une image Landsat OLI/TIRS fait environ 800 à 900 Mo) [Lemenkova & Debeir 2023c]. C'est aussi le cas de l'administration de données, dont la taille diffère pour les données vectorielles et raster. Donc, dans la cartographie traditionnelle [Yin & al. 2023], le processus des données raster prend plus de temps, de ressources numériques, de mémoire informatique ainsi que la méthodologie comporte plusieurs étapes [Duvail & al. 2005]. En revanche, l'utilisation de méthodes de programmation permet d'utiliser plus efficacement les capacités informatiques, tant pour les données vectorielles que raster, ces dernières étant présentées par les images satellitaires. C'est pour s'opposer aux méthodes de cartographie traditionnelle que, les études récentes [Lemenkova & Debeir 2023a ; Fichera & al. 2012], rappellent l'efficacité des scripts et leurs utilisations pour les traitements des plusieurs images satellitaires comme dans le cas de la série temporelle pour le suivi environnemental ; ces idées sont également exposées dans les travaux récents [Deepthi Murthy & al. 2023, Swapna & al., 2023, Chand & al. 2023]. Contrairement aux méthodes de cartographie traditionnelles par le SIG, on estime que des scripts utilisant des algorithmes de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique traitent les images satellitaires de manière plus efficace, précise et rapide [Ridgeway & al. 2015, Lemenkova 2023a, Yue & al. 2023].

7

Bref, pour utiliser les méthodes plus avancées, on utilise les facilités de programmation telles que le GRASS SIG sans abandonner les méthodes traditionnelles de cartographie : c'est dans l'accord des approches que le traitement des images peut être fait de la façon la plus optimisée [Nartišš & Melniks 2023, Lemenkova 2023b, Jasiewicz & Metz 2011]. Dans son travail récent, Pierre Ouassa évoquait déjà le rôle des processus climatiques et hydrologiques dans les paysages Béninois [Ouassa 2022]. Il adapte à ses propos les méthodes cartographiques pour

<figure><img src="image_10.png" /></figure>
analyser la sécurité alimentaire dans les conditions environnementales tropicales du Bénin. Alain Abi-Kaberou et les coauteurs confirment le changement et la modification des paysages à travers une augmentation de la superficie des plantations, ce qui indique une dynamique d'utilisation des terres au Bénin [Abi-Kaberou & al. 2023]. Sena Donalde Dolores Deguenon retrouve le parallélisme entre la dynamique spatio-temporelle des paysages, telle que la diminution des écosystèmes de mangrove dans les zones côtières et les effets climatiques [Deguenon 2022]. Dans une autre étude, on retrouve clairement la distinction entre la dynamique des paysages dans les zones côtières et dans d'autres écosystèmes du Bénin, tels que la forêt semi-décidue, la forêt marécageuse, la forêt galerie, les zones boisées et de savane [Biah & al. 2023, Gayibor 1986].

## 2. La zone d'étude

8

La zone particulière d'intérêt de cette étude se concentre sur la partie du Parc National du W situé au nord du Bénin (figure 2).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 2 – Zone d'étude : le Parc National du W au nord du Bénin. Carte topographique du Bénin et sa localisation en Afrique de l'Ouest.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Source des données : GEBCO, produites à l'aide du logiciel GMT. Réalisation : Polina Lemenkova (2024).
9

Le parc existe parmi des zones protégées et des parcs nationaux du Bénin représentant les écosystèmes naturels primaires. Il tire son nom du méandre du fleuve Niger qui présente une courbure en forme de « W » dans cette région [Hauzeur & Pelle 1993, Dimobe & al. 2019, 2022]. La superficie du parc a été initialement définie comme une réserve de faune et forêt, et protégé comme Parc National du W en 1954. Sa superficie couvre 220 000 ha et comprend les régions transfrontalières du Burkina Faso et du Bénin. Le Parc National du W est classé comme site du patrimoine mondial, car il est représentatif des zones de transition restantes et rares avec une végétation de savane de type sahélien à soudanien en Afrique de l'Ouest. Le parc abrite une grande diversité d'espèces sauvages endémiques et rares [Inoussa & al. 2017].

10

L'analyse des types d'occupation du sol a été réalisée en s'appuyant sur la classification de l'Organisation pour l'Alimentation et l'Agriculture (Food and Agriculture Organization -FAO) utilisée pour la figure 3. Selon la FAO, les principaux types de couverture terrestre au Bénin comprennent les types suivants :

1. végétation des terres cultivées en mosaïque ;

2. les terres cultivées ;

3. Prairies ou végétation ligneuse sur sols inondés dans les eaux salées des zones côtières ;

4. les surfaces artificielles et les zones associées ;

5. sols nus ;

6. terres cultivées pluviales ;

7. forêts feuillues à feuilles caduques ;

8. mosaïque forêt/terres cultivées ;

9. forêt mosaïque ou maquis et prairies ;

10. prairies, forêts et broussailles en mosaïque ;

11. Végétation herbacée, lichens et mousses ;

12. prairies fermées ;

13. forêts dispersées de feuillus sempervirents ou de feuillus ;

14. forêts fermées (> 40 %) de feuillus sempervirents ou de feuillus ;

15. arbustes à feuilles caduques feuillues ;

16. forêts de feuillus ou zones arbustives situées dans des eaux saumâtres inondées en permanence ;

17. forêt de feuillus située dans des eaux douces ou saumâtres temporairement inondées ;

18. zones d'eau.

11

La répartition principale de ces types de couverture terrestre est présentée dans la figure suivante (Fig. 3).

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 3 – Types de couvertures terrestres au Bénin.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Source des données : Organisation pour l'Alimentation et l'Agriculture (FAO). Réalisation : Polina Lemenkova (2024).

12

La saison sèche continue de novembre à mars et de juillet à septembre, tandis que les saisons des pluies — d'avril à juillet et de septembre à octobre. Le centre du pays connaît un climat de transition [Orou N'gobi & al. 2020]. Les précipitations varient en moyenne de 700 mm au nord jusqu'à 1 500 mm dans les zones côtières du sud. Dans les régions du centre et du nord du Bénin, les principaux types de paysages sont présentés par des forêts et des savanes, tandis que les régions du sud sont dominées par des forêts tropicales semi-décidues et décidues [Djaouga & al. 2022]. Les régions du sud du Bénin, le long de la côte de l'océan Atlantique, comprennent également des forêts tropicales de mangroves [Sikirou 1994, Ballouche 2002]. Récemment, des changements de couverture terrestre ont été détectés au Bénin en raison des effets cumulatifs des activités anthropiques liées aux activités agricoles, de la croissance urbaine et des effets du changement climatique [Houesse 2023]. À cet égard, l'objectif principal de cette étude est de cartographier les changements de couverture du sol au nord du Bénin au cours des 10 années, de 2013 à 2023, à l'aide d'images satellites et d'approche d'apprentissage automatique.

# 3. Méthodes et données

## 3.1. Méthodologie

13

Dans un secteur aussi complexe que ce terrain d'étude, qui comprend à la fois des zones montagneuses du Bénin offrant des mosaïques végétales spécifiques et des zones planes couvertes d'arbustes, de prairies et d'une végétation herbacée à feuilles caduques, la cartographie détaillée des indices de végétation par une approche visuelle (terrain et/ou imagerie), est un défi quasi insurmontable. Dans ces conditions, la classification des images satellitaires pour cartographier la végétation en utilisant une programmation par scripts confère un avantage déterminant. Donc, dans cette étude, nous appliquons le logiciel GRASS SIG pour le traitement des images satellitaires Landsat 8-9 OLI/TIRS multi-temporelles (figure 4) qui a été utilisé avec succès dans les études précédentes en utilisant ses divers modules [Lemenkova 2023c]. Alors que l'importance des images satellitaires pour le suivi

<figure><img src="image_15.png" /></figure>
environnemental est claire, les méthodes pour les processus cartographiques des images varient. Pour traitement les images satellitaires, l'une des techniques les plus utilisées est la classification. Le terme « classification » qui désigne à proprement parler d'identifier les caractéristiques des types de couverture terrestre identifiées sur les images en utilisant l'information de différence de réflectance spectrale des pixels détectés par vision par ordinateur. Cette différence est en général utilisée pour identifier et définir les classes de types d'occupation du sol.

L'approche combine une console de programmation, pour calculer les valeurs de réflectance spectrale qui peuvent être ainsi cartographiées, et une méthode de classification, pour la détection de différents types d'occupation du sol. Le logiciel GRASS SIG s'est montré ici performant pour le calcul automatisé des indices de végétation.

14

Cette approche dite classique comprend les deux principales approches méthodologiques : classification supervisée et classification non-supervisée. Les méthodes de programmation proposent des solutions diverses pour chacune de ces méthodes. La classification non-supervisée est basée sur le regroupement automatique des pixels non étiquetés dans une matrice raster à l'aide d'informations sur les caractéristiques et structures cachées des types de couverture terrestre et d'autres objets détectés à la surface de la Terre. On peut utiliser, par exemple, la méthode de « k-means », comme une des approches le plus connues. Alors que l'approche simple de classification non-supervisée peut être réalisée à l'aide du clustering, la classification supervisée est largement utilisée dans les approches avancées de programmation telles que l'apprentissage automatique. C'est en effet l'ensemble de données de formation qui, par l'intermédiaire d'algorithmes d'apprentissage automatique, est responsable de la production d'une nouvelle carte créée à l'aide de modèle d'apprentissage des règles, c'est-à-dire d'un nouveau modèle de carte plus précise.

15

La difficulté d'analyse des données de télédétection réside dans la similitude de la réflectance spectrale des types de couverture terrestre qui peuvent être facilement identifiés comme étant de la végétation et mal classé. Cela est dû aux propriétés des matériaux de surface qui ont une réflectance spectrale similaire en raison de la variation topographique, de la complexité de la réflectance, des caractéristiques de structure et de texture. Donc, l'idée essentielle d'approche de classification supervisée se trouve dans les données à utiliser comme source pour les tests de modèle. Lorsqu'ils se trouvent dans le modèle de machine, ces données de sources entrainent la formation de modèle cartographique pourvu d'une utilisation d'algorthme dans le logiciel. Ainsi, pour l'approche d'apprentissage automatique, il peut s'agir d'une classification basée sur un traitement d'image déjà effectué (par exemple, au cours des années précédentes). Ainsi, le traitement automatique des images satellitaires peut surmonter ce problème grâce à l'approche de vision par ordinateur qui classe objectivement les images satellitaires à l'aide d'enregistrements numériques de pixels des bandes raster des images. Dans ce cas, les algorithmes d'apprentissage automatique ont été appliqués aux images prétraitées. Le pré-traitement a été effectué à l'aide de corrections atmosphériques du module « landsat.toar » de GRASS SIG.

16

Contrairement à la classification non supervisée, on peut distinguer trois étapes dans le processus de la classification supervisée, ce qui est effectuée par le « machine learning », i.e. apprentissage automatique : 1) génération de pixels d'entraînement par le module « r.learn train » (il y a plusieurs algorithmes possibles qui peuvent être sélectionnés parmi les méthodes intégrées à la machine), 2) la prédiction de pixels par le module « r.learn predict» (ici, la machine évalue la probabilité que chaque pixel soit affecté à telle ou telle classe selon la réflectance spectrale), 3) et la classification supervisée proprement dite, par le module « r.category» de GRASS SIG. Alors, on peut obtenir de mieux résultats grâce aux « données d'entraînement » existantes qui sont utilisées par la machine comme exemple de classification et qui contribuent

17

<figure><img src="image_16.png" /></figure>
ainsi à améliorer les résultats.

18

Dans cette perspective, les algorithmes d'intelligence artificielle donnent aux modules de GRASS SIG la capacité d'« apprendre » à partir de données (i.e., les résultat de la supervision précédents) la mosaïque des paysages dans le Benin et la distribution des types du couverture de sol, *via* des modèles mathématiques. Donc, les algorithmes de « machine learning » sont un processus d'analyse des images dans leur ensemble, où le modèle joue le rôle d'instructeur conditionnel et les modules de GRASS SIG celui d'instrument technique, alors que l'utilisateur (un cartographe) n'est intéressé que par les résultats, i.e. les cartes de couvertures de sol produites en utilisant des données traitées par ce processus.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 4 – Images Landsat 8-9 OLI/TIRS.</figcaption></figure>

Source des images : USGS. Compilation : Polina Lemenkova (2024).

## 3.2. Données géospatiales

19

Les informations concernant les données géospatiales sont présentées ci-dessous en indiquant les données primaires telles que l'origine et sources de fabrication de la carte, les caractéristiques informatiques (type, format de données) et temporelles, géométriques (résolution) et sémantiques (classes et caractéristiques spatiales).

20

Les principales caractéristiques techniques des données Landsat sont les suivantes :

* La projection des images est UTM Zone 34, avec WGS 84 pour le datum et l'ellipsoïde, WRS 175 pour le chemin, WRS 83 pour la rangée et LGN pour l'identifiant de station.

* L'angle de roulis est de 0° pour toutes les images, à l'exception de l'image de 2023 où l'angle est de 1° ;

<figure><img src="image_18.png" /></figure>
* L'identifiant du capteur pour toutes les scènes est OLI/TIRS-sur satellite Landsat 9 pour l'image de 2023 et Landsat 8 pour celles de 2013.

* Toutes les images appartiennent à la catégorie T1 de la collection Landsat, numéro 2. La version des points de contrôle au sol utilisée pour corriger les images est la 5. Le type de données L2 est OLI_TIRS_L2SP pour toutes les images.

# 4. Résultats et discussion

21

La supervision non-supervisée touche à la précision cartographique, mais par une autre, cette approche est simple et directe, ce qui explique ses multiples applications dans les recherches existantes. Il faut donc produire deux cartes : celle de la classification elle-même qui visualise les types d'occupation du sol attribués automatiquement, et celle qui évalue l'exactitude de l'affectation des pixels, c'est-à-dire une évaluation de la précision effectuée à l'aide de la méthode de l'algorithme du « chi carré ». Ces cartes sont visualisées sur les figures 4 et 5.

22

L'une des difficultés majeures attachées à l'analyse des images satellitaires, dans beaucoup de travaux similaires, vient du fait que les propriétés spectrales des pixels peuvent avoir des valeurs similaires. Lorsqu'on analyse les résultats de clustering, on peut souligner l'efficacité des logiciels, la simplicité algorithmique et les instructions itératives qui répètent l'exécution de classification pour chaque image jusqu'à ce que chaque pixel soit assigné à une certaine classe. Néanmoins, même si l'on essaie de produire des cartes aussi précises que possible, un certain pourcentage de pixels mal classés est inévitable, car la réflectance spectrale dans de nombreux types de végétation est similaire en raison des différents cycles phénologiques de plantes qui affectent la couleur des feuilles et qui donc conservent cette imprécision. Donc, les pixels peuvent être mal classés et attribués par erreur à d'autres classes de couverture terrestre. Ainsi, l'essentiel de cette analyse concerne l'exactitude de classification, c'est-à-dire la précision d'identification de pixels par la vision par ordinateur.

**Figure 5** – Classement des images satellitaires sur le Parc National du W, utilisées comme polygones d'entraînement : 9 décembre 2013 et 05 décembre 2023 par la machine learning et l'évaluation de la précision (pourcentage de pixels correctement classés).

<figure><img src="image_19.png" /></figure>
<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Réalisation : Polina Lemenkova (2024).

Les cartes des types de couverture terrestre au Bénin produites à l'aide d'une approche d'apprentissage automatique utilisant les modules GRASS SIG sont présentées dans les figures 6 et 7.

Dans les figures 7 et 8, nous pouvons comparer les résultats de la classification par apprentissage automatique des images satellitaires pour 2013 (figure 7) et 2023 (figure 8). Pour l'analyse des cartes, il est clair que les meilleurs résultats sont obtenus à partir du traitement des images utilisant l'algorithme de machine à vecteurs de support (« SVM »), car les parcelles classées sont détaillées mais peuvent être clairement distinguées en types de couverture terrestre. L'algorithme « Arbres de décision » a démontré les pires performances, car les images obtenues sont surpartitionnées, de sorte que les parcelles de paysage sur les cartes sont présentées comme des ondulations marbrées. Cet algorithme souffre clairement d'un ajustement des pixels et fonctionne donc de manière inefficace pour les paysages hétérogènes typiques du nord du Bénin.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 6 – Classement des images satellitaires sur le Parc National du W : 25 décembre 2013 et 29 décembre 2023 et l'évaluation de la précision (pourcentage de pixels correctement classés).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Réalisation des cartes : Polina Lemenkova (2024).

25

L'approche d'apprentissage supervisé de l'analyse discriminante quadratique (« Quadratic Discriminant Analysis - QDA ») montre des résultats médiocres de la classification qui peuvent encore être améliorés, mais meilleurs que « l'arbre de décision classé ». Les raisons d'une telle performance de l'algorithme peuvent s'expliquer par son approche méthodologique : il suppose que les données pour chaque classe de couverture terrestre proviennent d'une distribution gaussienne, ce qui n'est pas nécessairement vrai en situation réelle de la surface de la Terre, puisque les modèles réels du paysage peuvent être très hétérogènes et présenter une grande complexité de mosaïque de bandes végétales intercalées. De plus, cet algorithme génère une limite de décision quadratique en ajustant les densités conditionnelles de classe aux données en utilisant la règle de Bayes qui est plus adaptée à la modélisation théorique des données géospatiales qu'à la cartographie du paysage.

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>**Figure 7** – Classement des images satellitaires sur le Parc National du W, utilisées comme polygones d'entraînement : 25 décembre 2013 pour les 4 méthodes de classification machine learning : « Decision Tree », « Random Forest », « Quadratic Discriminant Analysis » et « Support Vector Machine ».</figcaption></figure>
<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Réalisation des cartes : Polina Lemenkova (2024).

26

L'algorithm « Forêt aléatoire » (« Random Forest ») a montré une meilleure performance de classification des images par rapport aux approches « Arbre de décision » et « Analyse discriminante quadratique ». Ici, il s'agit d'un algorithme couramment utilisé dans les applications d'apprentissage automatique du traitement d'images satellites qui combine la sortie de plusieurs arbres de décision de pixels classés selon la similitude de leur réflectance spectrale et en suivant les règles des données d'entraînement supervisées pour arriver à un résultat unique de classification finale. Sa simplicité et sa flexibilité ont contribué à son adoption dans le traitement des données de télédétection et cartographie.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>**Figure 8** – Classement des images satellitaires sur le Parc National du W, utilisées comme polygones d'entraînement : 29 décembre 2023 pour le 4 méthodes de classification machine learning : « Decision Tree », « Random Forest », « Quadratic Discriminant Analysis » et « Support Vector Machine ».</figcaption></figure>
<figure><img src="image_26.png" /></figure>

Réalisation des cartes : Polina Lemenkova (2024).

27

Les machines à vecteurs de support (SVM) ont démontré les meilleurs résultats en matière de traitement des données géospatiales et de classification des images satellitaires. Sa précision et ses analyses précises des propriétés des données pouvant contenir des pixels ayant une réflectance spectrale et des propriétés similaires, permettent de surmonter d'éventuelles difficultés de classification des images satellitaires et d'améliorer la précision, visible sur les figures 7 et 8. De plus, sa fonctionnalité surpasse les méthodes traditionnelles basées sur les pixels. (cf. figure 6) qui peinent à classer avec précision des classes complexes d'occupation du sol. L'algorithme SVM capture les relations complexes au sein des types de couverture terrestre représentés sur les images à l'aide de données d'entraînement étiquetées (figure 5).

28

L'information sur les changements de végétation dérivée des données de télédétection a donc fourni une méthode de suivi environnemental dans la zone d'étude du Bénin. A cette fin, la couverture végétale a été analysée à l'aide de techniques d'analyse et de traitements d'images satellitaires et données cartographiques. Cette méthode a permis d'obtenir une précision et une vitesse de cartographie plus élevées grâce aux scripts exécutés à partir de la console par rapport à l'utilisation du SIG traditionnel. Par comparaison des cartes des indices de végétation, on constate que la couverture de la végétation naturelle, y compris les forêts, les arbustes et les herbes, a diminué tandis que la couverture des zones bâties, des champs de culture et des terres nues a augmenté dans la zone d'étude au cours de la période 2013-2023.

# 5. Conclusion

29

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

La dynamique du paysage a un impact sur la structure et la fonction des écosystèmes proches du Parc National du W. Les informations sur ces changements (2013-2023) peuvent être dérivées de l'analyse comparative de plusieurs images
satellitaires prises à des dates différentes. Pour tester cette méthode, cet article analyse les images satellitaires prises en 2013 et 2023 et les traite à l'aide de GRASS SIG. L'objectif principal est de tester des méthodes d'apprentissage automatique telles que « Decision Tree », « Random Forest », « Quadratic Discriminant Analysis » et « Support Vector Machine » pour la classification d'images satellitaires afin de détecter les changements dans les types de couverture terrestre au nord du Bénin sur la période 2013-2023. Cela a permis d'évaluer la dynamique de la végétation dans les régions du Parc National du W. Bénin.

30

Du point de vue de la cartographie, l'utilisation des algorithmes d'apprentissage automatique et approche de programmation, occupe la place à la fois centrale et stratégique dans la géoinformatique moderne, que nous évoquions pour terminer. L'importance de l'ensemble formé par les données de télédétection et l'application de l'apprentissage automatique aura été plusieurs fois vérifiée dans les études similaires. La recherche présentée dans cet article donne d'abord une idée assez exacte de la manière dont on peut classer les images satellitaires pour la cartographie de la couverture terrestre à l'aide d'approches de GRASS SIG et en utilisant les algorithmes de » machine learning'. Mais on aperçoit aussi bien, de manière très vivante, ce que concerne le changement des paysages dans Benin qui a eu lieu depuis 2013 jusqu'en 2023.

31

Les changements complexes des paysages de la Terre, produits et déclenchés par les processus de changement climatique et les activités humaines, sont visibles de l'espace, sur les images satellitaires. La question de la récupération de ces informations est donc celle de l'utilisation de méthodes avancées de traitement d'images. Les méthodes permettant de traiter les images efficacement, rapidement et précisément reposent aujourd'hui sur des algorithmes d'automatisation de langage compilé et interprété de GRASS SIG, comme le démontre cet article. Par conséquent, les méthodes présentées sont fortement recommandées pour l'analyse du paysage et les techniques informatiques dans les études axées sur la dynamique environnementale. Les avantages du traitement automatique des données de télédétection par apprentissage automatique ont été rapportés dans ces travaux. L'utilisation des méthodes de calcul GRASS SIG s'est avérée être l'approche efficace pour le traitement des images satellitaires visant à la cartographie environnementale du Parc National du W. Bénin, Afrique de l'Ouest.

## Bibliographie

ABI-KABEROU, A. & al. (2023) — « Dynamique d'Utilisation des Terres (1991-2023) des Plantations d'Anacarde dans la Zone Soudano-Guinéenne du Centre Bénin », *European Scientific Journal*, ESJ, vol. 19, nº 35, 134. https://doi.org/10.19044/esj.2023.v19n35p134.

AKOGUHI P. N., N'DA DIBI H., GODO, M. H., ADJA G. M. & KOUAMÉ, F.K. (2022) — « Évaluation des méthodes de classifications dirigées (spectrale et orientée objet) sur les images satellitaires à THRS », *VertigO*, vol. 22, n° 3. http://journals.openedition.org/vertigo/36548.

ASSOMA, V. T., YAO, N. A., DIO, J. S. & JOURDA, J.-P. (2021) — « Apport de la télédétection et d'un SIG à la cartographie des changements de l'occupation du sol dans le bassin versant de la Lobo en Côte d'Ivoire », *Physio-Géo*, vol. 16, no. 1, pp. 107-126, https://doi.org/10.4000/physio-geo.12654

BALLOUCHE, A. (2002) — « Premiers éléments de l'histoire des mangroves et des paysages végétaux holocènes du Sud-Bénin », in *Côtes et estuaires : milieux naturels. Actes du 124e Congrès national des sociétés historiques et scientifiques*, « Milieu littoral et estuaires », Nantes, 1999. Paris, Editions du CTHS, pp. 75-87.

BIAH, I. & al. (2023) — « Land Use and Land Cover Change and Carbon Footprint in Tropical Ecosystems in Benin, West Africa. » *Trees, Forests and People*, vol. 15, art. 100488. https://doi.org/10.1016/j.tfp.2023.100488

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

BOURGET, É. & LE DÛ-BLAYO, L. (2010) — « Définition d'unités paysagères par télédétection en Bretagne : méthodes et critiques », *Norois*, n° 216, pp. 69-83, http://journals.openedition.org/norois/3399.
CHAND, R. K., KUMAR, B., RANJEETH, M, DASARI, K., SINGH, P. & PAVAN, K. S. (2023) – « Implementation of Panoramic Image Stitching using Python », 14th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT), Delhi, Inde, pp. 1-7, https://doi.org/10.1109/ICCCNT56998.2023.10308099.

CHARFI, S. & DAHECH, S. (2018) – « Cartographie des températures à Tunis par modélisation statistique et télédétection », *Mappemonde*, n° 123. http://journals.openedition.org/mappemonde/442.

COTONNEC, A., GOUÉRY, P., MOKRANI, M., FOURNIER, J., ANSELME, B., DRÉAU, A., DUBREUIL, V., PANIZZA, A. C. & TALEC, P. (2005) – « Utilisation de données SPOT5 pour la cartographie des habitats benthiques littoraux. Application à l’archipel des Îles Chausey (golfe normand-breton, France) », *Norois*, n° 196, pp. 37-50, https://doi.org/10.4000/norois.393

DEEPTHI MURTHY, T. S., ARYALEKSHMI, B. N. & NAYANA, D. K. (2023) – « District-Level Vegetation and Wetland Analysis with GEE Python API: A Flask Web Application Approach », 2023 7th International Conference on Computation System and Information Technology for Sustainable Solutions (CSITSS), Bangalore, Inde, pp. 1-6, https://doi.org/10.1109/CSITSS60515.2023.10334172.

DEGUENON, S. D. D. M. & al. (2022) – « Using of intensity Analysis Approach in Benin coastal Zone (West Africa) to assess land use/land cover change for further decision making », *Heliyon*, vol. 8, no. 12, e12384, https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e12384.

DEVINEAU, J.-L. (1990) – « Propriétés spectrales de la végétation ». In M. Pouget, C. Mering & H. Andrianasolo H. (ed.), *Images satellites et milieux terrestres en régions arides et tropicales*. Paris, Ed. ORSTOM, pp. 43-49.

DIÉDHIOU, I., MERING, C., SY, O., & SANÉ, T. (2020) – « Cartographier par télédétection l'occupation du sol et ses changements », *EchoGéo*, n° 54, https://doi.org/10.4000/echogeo.20510.

DJAOUGA, M. & al. (2022) – « Cartographie de la biomasse forestière et évaluation du carbone séquestré dans la forêt classée de l'Ouémé supérieur au Centre – Bénin », *International Journal of Biological and Chemical Sciences*, vol. 15, pp. 2388-2401, https://doi.org/10.4314/ijbcs.v15i6.12.

DIMOBE, K. & al. (2019) – « Diversity-carbon stock relationship across vegetation types in W National park in Burkina Faso », *Forest Ecology and Management*, vol. 438, pp. 243-254, https://doi.org/10.1016/j.foreco.2019.02.027.

DIMOBE, K. & al. (2022) – « Trends and drivers of land use/cover change in W National park in Burkina Faso », *Environmental Development*, vol. 44, art. 100768, https://doi.org/10.1016/j.envdev.2022.100768.

DUVAIL, S., HOGAN, R., MWAMBESO, P., XL NANDI, R., ELIBARIKI R. & HAMERLYNCK, O. (2005) – « Apport de la cartographie à la gestion locale des ressources renouvelables dans les villages du district de Rufiji (Tanzanie) », *Norois*, n° 196, pp. 51-66, https://doi.org/10.4000/norois.410.

FICHERA C. R., MODICA G. & POLLINO M. (2012) – « Land Cover Classification and Change-Detection Analysis using multi-temporal remote sensed imagery and Landscape metrics ». *European Journal of Remote Sensing*, vol. 45, n° 1, pp. 1-18, https://doi.org/10.5721/EuJRS20124501.

GAYIBOR N. L. (1986) – « Écologie et histoire : les origines de la savane du Bénin », *Cahiers d'études africaines*, vol. 26, n° 101-102. Milieux, histoire, historiographie. pp. 13-41, https://doi.org/10.3406/cea.1986.2163.

GILG, J.-P. (2002) – « Télédétection et sciences de l'homme et de la société », *Annuaire de l'EHESS*, http://journals.openedition.org/annuaire-ehess/15108.

GRIFFITH J. A., STEHMAN S. V., SOHL T. L. & LOVELAND T. R. (2003) – « Detecting trends in landscape pattern metrics over a 20-year period using a sampling-based monitoring program », *International Journal of Remote Sensing*, vol. 24, n° 1, p. 175-181. https://doi.org/10.1080/01431160305009.

HARGUEDINGUY, M. (1999) – « Paysages d'estives : de la télédétection à la cartographie de synthèse », *Cybergeo : European Journal of Geography* http://journals.openedition.org/cybergeo/5151.

HAUZEUR, J. & PELLE, L. (1993) – « Fleuve Niger : toponymie et géographie récente du W (de Kirtachi à Boumba) », *Journal des africnistes*, vol. 63, n° 1. pp. 35-66, https://doi.org/10.3406/jafr.1993.2371.

HOUESSE, R. (2023) – *Les trajectoires des territoires ruraux face aux changements socio-environnementaux au Nord du Bénin*, Thèse de doctorat, PhD Thesis. Université de Paris (Université Paris Diderot). École doctorale Sciences Des Sociétés (ED 624) Laboratoire Interdisciplinaire des Énergies de Demain – LIED UMR 8236. Présentée et soutenue

<figure><img src="image_29.png" /></figure>
publiquement le 24 mars 2021, 359 p., https://hal.science/tel-03983590v1/file/
These_TrajectoiresdesterritoiresrurauxNordBenin_RodrigueHOUESSE_2021.pdf.

HOUESSE, R. & MERING, C. (2023) — « La déforestation au Nord Bénin : vers une multiplicité de trajectoires territoriales », *L'Espace géographique*, vol. 50, nº 3, pp. 153-174,
https://doi.org/10.3917/eg.503.0153.

IDBRAIM, S., ABOUTAJDINE, D., MAMMASS, D. & DUCROT, D. (2009) — « Classification of remote sensing imaging by an ICM method with constraints: Application in land cover cartography », 2009 International Conference on Multimedia Computing and Systems, Ouarzazate, Maroc, pp. 472-477, https://doi.org/10.1109/MMCS.2009.5256649.

INOUSSA, M. M. & al. (2017) — « Contrasting Population Structures of two keystone woodland species of W National Park, Niger », *South African Journal of Botany*, vol. 112, p. 95-101,
https://doi.org/10.1016/j.sajb.2017.05.010.

JASIEWICZ J, & METZ, M. (2011) — « A new GRASS GIS toolkit for Hortonian analysis of drainage networks », *Computers & Geosciences*, vol. 37, nº 8, pp. 1162-1173, https://doi.org/10.1016/j.cageo.2011.03.003.

LEBAUT, S. & MANCEAU, L. (2015) — « Potentialités des images Landsat pour l'identification et la délimitation de zones humides à l'échelle régionale : l'exemple de l'Est de la France », *Physio-Géo*, vol. 9, nº 1, pp. 125-140, https://doi.org/10.4000/physio-geo.4563.

LEMENKOVA, P. (2023a) — « A GRASS GIS Scripting Framework for Monitoring Changes in the Ephemeral Salt Lakes of Chotts Melrhir and Merouane, Algeria », *Applied System Innovation*, vol. 6, nº 4, ref. 61. https://doi.org/10.3390/asi6040061.

LEMENKOVA, P. (2023b) — « Using open-source software GRASS GIS for analysis of the environmental patterns in Lake Chad, Central Africa », *Die Bodenkultur: Journal of Land Management, Food and Environment*, vol. 74, no 1, pp. 49-64, https://doi.org/10.2478/boku-2023-0005.

LEMENKOVA, P. (2023c) — « Monitoring Seasonal Fluctuations in Saline Lakes of Tunisia Using Earth Observation Data Processed by GRASS GIS ». *Land*, vol. 12, no 11, art. 1995, https://doi.org/10.3390/land12111995.

LEMENKOVA, P. et DEBEIR, O. (2022a) — « R Libraries for Remote Sensing Data Classification by K-Means Clustering and NDVI Computation in Congo River Basin, DRC », *Applied Sciences*, vol. 12, nº 24, art. 12554. https://doi.org/10.3390/app122412554.

LEMENKOVA, P. & DEBEIR, O. (2022b) — « Satellite Image Processing by Python and R Using Landsat 9 OLI/TIRS and SRTM DEM Data on Côte d'Ivoire, West Africa ». *Journal of Imaging*, vol. 8, no 12, https://doi.org/10.3390/jimaging8120317.

LEMENKOVA, P. & DEBEIR, O. (2023a) — « Time Series Analysis of Landsat Images for Monitoring Flooded Areas in the Inner Niger Delta, Mali », *Artificial Satellites*, vol. 58, nº 4, pp. 278-313, https://doi.org/10.2478/arsa-2023-0011.

LEMENKOVA, P. & DEBEIR, O. (2023b) — « Recognizing the Wadi Fluvial Structure and Stream Network in the Qena Bend of the Nile River, Egypt, on Landsat 8-9 OLI Images ». *Information*, vol. 14, no 4, p. 249, https://doi.org/10.3390/info14040249.

LEMENKOVA, P. & DEBEIR, O. (2023c) — « Multispectral Satellite Image Analysis for Computing Vegetation Indices by R in the Khartoum Region of Sudan, Northeast Africa ». *Journal of Imaging*, vol. 9, nº 5, https://doi.org/10.3390/jimaging9050098.

NARTIŠŠ, M., & MELNIKS, R. (2023). — « Improving pixel-based classification of GRASS GIS with support vector machine ». *Transactions in GIS*, vol. 27, pp. 1865-1880, https://doi.org/10.1111/tgis.13102.

OUASSA, P. & al. (2022) — « SIG pour l'optimisation de la cartographie de l'influence des évènements hydroclimatiques extrêmes sur l'état de la sécurité alimentaire dans le bassin béninois de la Pendjari à l'exutoire de Porga », *International Journal of Progressive Sciences and Technologies*, vol. 34, nº 2, pp. 235-248, https://doi.org/10.52155/ijpsat.v34.2.4636.

OROU N'GOBI, B. M. S. & al. (2020) — « Dynamique de l'occupation du sol dans la forêt classée des trois rivières au Nord Bénin dans un contexte de variabilité climatique », *Afrique Science Revue Internationale des Sciences et Technologie*, vol. 17, nº 3, pp. 1-15.

PERRY, K. & CAMPOS, C. (2023) — « Panel Segmentation: A Python Package for Automated Solar Array Metadata Extraction Using Satellite Imagery », *IEEE Journal of Photovoltaics*, vol. 13, no. 2, pp. 208-212, https://doi.org/10.1109/JPHOTOV.2022.3230565.

RIDGEWAY, J., WILBON, T., BRUMFIELD, A. & HAYDEN, L. (2015) — « Update of the CERSER TeraScan cataloguing system and the TeraScan image processing scripts », *IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)*, Milan, Italie, pp. 1362-1365, https://doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7326029.

ROBIN M. & GOURMELON, F. (2005) — « La télédétection et les SIG dans les espaces côtiers. Eléments de synthèse à travers le parcours de François Cuq », *Norois*, vol. 196, nº 3, pp. 11-21,

<figure><img src="image_30.png" /></figure>
https://doi.org/10.4000/norois.368

ROCCHINI, D., DELUCCHI, L., BACARO, G., CAVALLINI, P., FEILHAUER, H., FOODY, G. M., HE, K. S., NAGENDRA, H., PORTA, C., RICOTTA, C., SCHMIDTLEIN, S., SPANO, L.D., WEGMANN, M. & NETELER, M. (2013) – « Calculating landscape diversity with information-theory based indices: A GRASS GIS solution », *Ecological Informatics*, vol. 17, pp. 82-93. Special issue of the 7th international Conference on Ecological Informatics, 13-16 December 2010, Ghent/Gand, Belgique: » Unravelling complexity and supporting sustainability', https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2012.04.002

SARR, M. A. (2009) – « Cartographie des changements de l'occupation du sol entre 1990 et 2002 dans le nord du Sénégal (Ferlo) à partir des images Landsat », *Cybergeo: European Journal of Geography, Environnement, Nature, Paysage*, vol. 472, https://doi.org/10.4000/cybergeo.22707.

SELLIN, V., MAGNANON, S., GOURMELON, F., DEBAINE F. & NABUCET, J. (2015) – « Etude expérimentale en cartographie de la végétation par télédétection », *Cybergeo: European Journal of Geography*, Cartographie, Imagerie, SIG, vol. 730, http://journals.openedition.org/cybergeo/27067.

SHIN, J. –I., KIM, T., YOON, W. –S. & PARK, H. –J. (2018) – « Improving Satellite-Aerial Image Matching Success Rate by Image Fusion », in *2nd European Conference on Electrical Engineering and Computer Science* (EECS), Berne, Suisse, pp. 224-227, https://doi.org/10.1109/EECS.2018.00049.

SIKIROU, A. K. (1994) – « Le littoral du golfe du Bénin, atout stratégique ». *Cahiers du Centre nantais de recherche pour l'aménagement régional*, n° 41-42, Défense des côtes ou protection de l'espace littoral, quelles perspectives ? *Actes du colloque international (17-20 octobre 1991)* pp. 31-41, https://doi.org/10.3406/canan.1994.1577.

SWAPNA, B., VENKATESSAN, R., TASKEEN, F., INDRAPRIYA, K., MANJULA, D. & MUTHUKUMAR, D. S. (2023) – « Scalable Deep Learning for Categorization of Satellite Images », in *7th International Conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud) (I-SMAC)*, Kirtipur, Népal, 2023, pp. 773-778, https://doi.org/10.1109/I-SMAC58438.2023.10290437.

TEDDY A. (2018) – « Télédétection », in *Dynamiques Environnementales*, https://doi.org.hypotheses.org/607.

XU, L. (2022) – « Research on the Application of Computer Big Data Technology in Satellite Remote Sensing Map Cartography and Geographic Information », in *IEEE 2nd International Conference on Power, Electronics and Computer Applications (ICPECA)*, Shenyang, Chine, pp. 776-779, https://doi.org/10.1109/ICPECA53709.2022.9719260.

YUE, Z., MEI, X. & ZHONG, S. (2023) – « Implementation of an Automated Vegetation Drought Monitoring System Based on Long-Term Satellite Remote Sensing », *11th International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics)*, Wuhan, Chine, 2023, pp. 1-6, https://doi.org/10.1109/Agro-Geoinformatics59224.2023.10233504.

YIN, L. & al. (2023) – « Mapping smallholder cashew plantations to inform sustainable tree crop expansion in Benin », *Remote Sensing of Environment*, vol. 295, art. 113695, https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113695.

ZHAO, J., FANG, Y., ZHANG, M. & DONG, Y. (2020) – « Identification of Remote Sensing-Based Land Cover Types Combining Nearest-Neighbor Classification and SEaTH Algorithm ». *Journal of the Indian Society of Remote Sensing*, vol. 48, pp. 1007-1020, https://doi.org/10.1007/s12524-020-01131-6.

ZHU, X., LIU, B., ZHANG, G. & TANG, X. (2012) – « Multispectral image registration and accuracy analysis of ZY-3 satellite », *First International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics)*, Shanghai, Chine, pp. 1-5, https://doi.org/10.1109/Agro-Geoinformatics.2012.6311701

## Table des illustrations

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Titre

Figure 1 – Localisation transfrontalière du Parc National du W au Niger, au Bénin et au Burkina Faso, visible depuis l'espace sur les images satellitaires.

Crédits

Source des vignettes d'images : ESRI, i-cubed, USDA, USGS, AEX, GeoEye, Getmapping, Aerogrid, IGN, IGP, UPR-EGP et la communauté des utilisateurs SIG ESRI. Modification : Polina Lemenkova (2024).

URL

http://journals.openedition.org/bagf/docannexe/image/13880/img-1.jpg

<figure><img src="image_32.png" /></figure>
<table><tr><td><strong>Fichier</strong></td><td>image/jpeg, 408k</td></tr><tr><td><strong>Titre</strong></td><td>Figure 2 – Zone d'étude : le Parc National du W au nord du Bénin. Carte topographique du Bénin et sa localisation en Afrique de l'Ouest.</td></tr><tr><td><strong>Crédits</strong></td><td>Source des données : GEBCO, produites à l'aide du logiciel GMT. Réalisation : Polina Lemenkova (2024).</td></tr><tr><td><strong>URL</strong></td><td>http://journals.openedition.org/bagf/docannexe/image/13880/img-2.jpg</td></tr><tr><td><strong>Fichier</strong></td><td>image/jpeg, 1,1M</td></tr><tr><td><strong>Titre</strong></td><td>Figure 3 – Types de couvertures terrestres au Bénin.</td></tr><tr><td><strong>Crédits</strong></td><td>Source des données : Organisation pour l'Alimentation et l'Agriculture (FAO). Réalisation : Polina Lemenkova (2024).</td></tr><tr><td><strong>URL</strong></td><td>http://journals.openedition.org/bagf/docannexe/image/13880/img-3.jpg</td></tr><tr><td><strong>Fichier</strong></td><td>image/jpeg, 584k</td></tr><tr><td><strong>Titre</strong></td><td>Figure 4 – Images Landsat 8-9 OLI/TIRS.</td></tr><tr><td><strong>Crédits</strong></td><td>Source des images : USGS. Compilation : Polina Lemenkova (2024).</td></tr><tr><td><strong>URL</strong></td><td>http://journals.openedition.org/bagf/docannexe/image/13880/img-4.jpg</td></tr><tr><td><strong>Fichier</strong></td><td>image/jpeg, 364k</td></tr><tr><td><strong>Titre</strong></td><td>Figure 5 – Classement des images satellitaires sur le Parc National du W, utilisées comme polygones d'entraînement : 9 décembre 2013 et 05 décembre 2023 par la machine learning et l'évaluation de la précision (pourcentage de pixels correctement classés).</td></tr><tr><td><strong>Crédits</strong></td><td>Réalisation : Polina Lemenkova (2024).</td></tr><tr><td><strong>URL</strong></td><td>http://journals.openedition.org/bagf/docannexe/image/13880/img-5.jpg</td></tr><tr><td><strong>Fichier</strong></td><td>image/jpeg, 1,5M</td></tr><tr><td><strong>Titre</strong></td><td>Figure 6 – Classement des images satellitaires sur le Parc National du W : 25 décembre 2013 et 29 décembre 2023 et l'évaluation de la précision (pourcentage de pixels correctement classés).</td></tr><tr><td><strong>Crédits</strong></td><td>Réalisation des cartes : Polina Lemenkova (2024).</td></tr><tr><td><strong>URL</strong></td><td>http://journals.openedition.org/bagf/docannexe/image/13880/img-6.jpg</td></tr><tr><td><strong>Fichier</strong></td><td>image/jpeg, 1,5M</td></tr><tr><td><strong>Titre</strong></td><td>Figure 7 – Classement des images satellitaires sur le Parc National du W, utilisées comme polygones d'entraînement : 25 décembre 2013 pour les 4 méthodes de classification machine learning : « Decision Tree », « Random Forest », « Quadratic Discriminant Analysis » et « Support Vector Machine ».</td></tr><tr><td><strong>Crédits</strong></td><td>Réalisation des cartes : Polina Lemenkova (2024).</td></tr><tr><td><strong>URL</strong></td><td>http://journals.openedition.org/bagf/docannexe/image/13880/img-7.jpg</td></tr><tr><td><strong>Fichier</strong></td><td>image/jpeg, 1,5M</td></tr><tr><td><strong>Titre</strong></td><td>Figure 8 – Classement des images satellitaires sur le Parc National du W, utilisées comme polygones d'entraînement : 29 décembre 2023 pour le 4 méthodes de classification machine learning : « Decision Tree », « Random Forest », « Quadratic Discriminant Analysis » et « Support Vector Machine ».</td></tr><tr><td><strong>Crédits</strong></td><td>Réalisation des cartes : Polina Lemenkova (2024).</td></tr><tr><td><strong>URL</strong></td><td>http://journals.openedition.org/bagf/docannexe/image/13880/img-8.jpg</td></tr><tr><td><strong>Fichier</strong></td><td>image/jpeg, 1,4M</td></tr></table>

Pour citer cet article

Référence papier

Polina Lemenkova, « Suivi de la dynamique du paysage à l'aide de l'analyse d'images satellite par apprentissage automatique du SIG GRASS dans le Parc National du W, nord du Bénin », *Bulletin de l'association de géographes français*, 102-1 | 2025, 133-154.

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

Référence électronique

Polina Lemenkova, « Suivi de la dynamique du paysage à l'aide de l'analyse d'images satellite par apprentissage automatique du SIG GRASS dans le Parc National du W, nord du Bénin », *Bulletin de l'association de géographes français* [En ligne], 102-1 | 2025, mis en ligne
le 01 décembre 2025, consulté le 19 décembre 2025. URL : http://journals.openedition.org/bagf/13880

## Auteur

### Polina Lemenkova

Alma Mater Studiorum — Université de Bologne, Département des sciences biologiques, géologiques et environnementales, Via Irnerio 42, 40126 Bologna, Italie — Courriel : polina.lemenkova2[at]unibo.it

## Droits d'auteur

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont susceptibles d'être soumis à des autorisations d'usage spécifiques.

<figure><img src="image_35.png" /></figure>