# Cartographie par télédétection des milieux envahis par *Acacia mearnsii* De Wild. dans l'extrême Nord-Est algérien

Samir CHEKCHAKI¹

Arifa BEDDIAR¹

Mohamed Djalil ZAAFOUR²

¹ Université Badji Mokhtar Annaba Laboratoire de biologie végétale et environnement
BP 12, Annaba 23000
Algérie

² Université Badji Mokhtar Annaba Laboratoire Sol et développement durable
BP 12, Annaba 23000
Algérie

Auteur correspondant / Corresponding author:
Samir Chekhaki –
tchek08sam@hotmail.fr

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>**Photo 1.**

Vue d'ensemble de l'invasion de la forêt de Boumalek par *Acacia mearnsii*, qui se repère par ses inflorescences jaunes.

Photo S. Chekhaki.</figcaption></figure>

**Doi :** 10.19182/bft2020.343.a31835 – Droit d'auteur © 2020, Bois et Forêts des Tropiques – © Cirad – Date de soumission : 29 décembre 2018 ; date d'acceptation : 18 juin 2019 ; date de publication : 2 janvier 2020.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

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

cirad

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

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

Licence Creative Commons :
Attribution - 4.0 International.
Attribution-4.0 International (CC BY 4.0)

**Citer l'article / To cite the article**

Chekhaki S., Beddiar A., Zaafour M. D., 2020. Cartographie par télédétection des milieux envahis par *Acacia mearnsii* De Wild. dans l'extrême Nord-Est algérien. Bois et Forêts des Tropiques, 343 : 5-16. Doi :
https://doi.org/10.19182/bft2020.343.a31835
# RÉSUMÉ

## Cartographie par télédétection des milieux envahis par *Acacia mearnsii* De Wild. dans l'extrême Nord-Est algérien

Dans la région d'El Kala (extrême Nord-Est algérien), *Acacia mearnsii* De Wild. a été introduit lors des reboisements de 1970, en mélange à 20 % avec l'eucalyptus. Or, depuis quelques décennies, il est constaté un développement de taches d'invasion par cette espèce australienne dans cette même contrée du pays. L'utilisation d'outils tels qu'un système d'information géographique (SIG), avec des informations spatiales à jour, est nécessaire pour mieux comprendre l'invasion et identifier les écosystèmes potentiels à haut risque. Ainsi, le présent travail a été orienté vers la cartographie afin de procréder à l'étude de la répartition de l'invasion de cette espèce. Deux approches ont été adoptées, la première faisant appel aux données collectées sur le terrain et la seconde aux techniques de télédétection, en appliquant la méthode de classification supervisée sur une image Landsat 8. Les résultats obtenus par les deux méthodes montrent que la superficie envahie avoisine les 3 200 ha, répartis en quatre sites. La quasi-totalité de la surface envahie est occupée par l'eucalyptaie et la suberaie (respectivement 65,0 % et 17,9 % de la superficie totale). La classification de l'image satellite n'a permis de détecter que les paysages fortement envahis, tandis que la méthode des relevés effectués sur le terrain a permis de cartographier sa répartition totale. Toutefois, la superposition des deux cartes montre qu'elles sont majoritairement identiques (0,90 ≤ R ≤ 1). Pour conclure, l'utilisation des données spatialisées, couplées à des données ponctuelles (relevés de terrain), a permis, d'une part, de réduire les contraintes liées à la résolution de l'image Landsat et, d'autre part, de montrer l'importance des méthodologies basées sur les traumas de terrain.

**Mots-clés :** *Acacia mearnsii* De Wild., invasion, suberaie, Landsat, SIG, télédétection, Nord-Est algérien.

# ABSTRACT

## Mapping by remote sensing of areas invaded by *Acacia mearnsii* De Wild. in north-eastern Algeria

*Acacia mearnsii* De Wild. was introduced into the El Kala region (far north-east of Algeria) during reforestation programmes in the 1970s, in plantations with 20% eucalyptus. In the last few decades, increasingly invasive patches of this Australian acacia species have been observed in the same parts of the country. Tools such as a Geographic Information System (GIS) with up-to-date satellite data need to be used in order to better understand this invasion and identify potentially high-risk ecosystems. This study therefore used mapping tools to investigate the distribution of invasions by this species. Two approaches were applied, one based on data collected in the field and the other on remote sensing techniques, using the supervised classification method across a Landsat 8 image. The results from the two methods show that the species has invaded four sites with a total area of about 3,200 ha. The areas affected are occupied almost entirely by eucalyptus and cork oak forests (respectively 65.0% and 17.9% of the total). Classification across the satellite image could only show heavily invaded areas, whereas the field survey method made it possible to map the entire distribution of the invasion. However, when superimposed, the two maps were largely identical (0.90 ≤ R ≤ 1). To conclude, the use of satellite data coupled with field survey data reduced the constraints arising from Landsat image resolution while also demonstrating the importance of methods based on fieldwork.

**Keywords:** *Acacia mearnsii* De Wild., invasion, cork oak forest, Landsat, GIS, remote sensing, north-eastern Algeria.

# RESUMEN

## Cartografía por teledetección de las zonas invadidas por *Acacia mearnsii* De Wild. en el extremo nordeste argelino

En la región de El Kala (extremo del nordeste argelino), se introdujo *Acacia mearnsii* De Wild. durante las reforestaciones de 1970, mezclada al 20 % con eucalipto. Sin embargo, desde hace algunas décadas se ha constatado un desarrollo de manchas de invasión de esta especie australiana en esta misma región del país. Es necesario utilizar herramientas como un sistema de información geográfica (SIG) con datos espaciales al día para comprender mejor la invasión e identificar los ecosistemas potenciales de alto riesgo. Por ello, el presente trabajo utilizó métodos cartográficos para estudiar la distribución de la invasión de esta especie. Se utilizaron dos enfoques: el primero a partir de los datos recogidos sobre el terreno y el segundo mediante técnicas de teledetección, aplicando el método de clasificación supervisada en una imagen del Landsat 8. Los resultados obtenidos mediante ambos métodos muestran que la superficie invadida se acerca a las 3 200 ha, distribuidas en cuatro zonas. La casi totalidad de la superficie invadida está ocupada por eucaliptales y alcornocales (respectivamente 65,0 % y 17,9 % de la superficie total). La clasificación de la imagen de satélite solo permitió detectar los paisajes muy invadidos, mientras que el método de los mapas efectuados sobre el terreno permitió cartografiar su repartición total. Sin embargo, la superposición de ambos mapas muestra que son en su mayor parte idénticos (0,90 ≤ R ≤ 1). En conclusión, la utilización de datos espaciales, cotejados con datos puntuales (planos de terreno) permitieron, por un lado, reducir las limitaciones relacionadas con la resolución de la imagen Landsat y, por otro, mostrar la importancia de las metodologías basadas en los estudios de campo.

**Palabras clave:** *Acacia mearnsii* De Wild., invasión, alcornocal, Landsat, SIG, teledetección, nordeste argelino.
## Introduction

Les espèces invasives constituent une menace majeure pour la biodiversité et les services écosystémiques (Mack *et al.*, 2000). Elles entraînent des changements sur l'état des nutriments du sol, le modèle communautaire et les interactions entre espèces, modifiant ainsi la structure de la végétation (Traveset et Richardson, 2006). Le caractère invasif d'une espèce est localement déterminé par ses interactions avec les autres composantes de l'écosystème envahi telles que l'absence des prédateurs naturels, la fragilité et la sensibilité du milieu. La biologie de la plante, son mode de reproduction, sa tolérance aux perturbations du milieu, sa capacité d'exploitation des ressources, sont des facteurs propres à l'espèce favorisant l'invasion.

Dans la région d'El Kala (Nord-Est algérien) renfermant un parc national classé réserve de la biosphère par l'Unesco depuis 1983, *Acacia mearnsii* De Wild. manifeste un comportement invasif. En effet, ces dernières décennies, cet arbre se développe d'une manière spectaculaire et menace l'avenir du parc (Beddiar *et al.*, 2012).

Il s'agit d'une espèce d'origine australienne de la famille des Mimosaceae, à croissance initiale rapide, qui, selon Wiersum (1991), atteint 3 m par an après 3-5 ans. C'est une espèce héliophile (Sherry, 1971) dont la durée de vie est relativement courte, d'environ 10 à 20 ans et pouvant atteindre les 40 ans dans des conditions très favorables (Searle, 2000). Sa reproduction est assurée par graines qui, après maturation, ne seront retenues sur l'arbre pas plus de deux à trois semaines (Midgley et Turnbull, 2003). Elle se fait également par rejets de souche (Wagner *et al.*, 1999).

Certains arbres fleurissent dès l'âge de 2 ans (Sherry, 1971). La floraison s'étale de mi-mars à fin mai en Algérie (obs. pers.). Les semences, au nombre de 66 000 à 110 000 par kilogramme (Duke, 1981), peuvent rester viables jusqu'à 50 ans (Searle, 2000).

L'invasion par cette espèce engendre une consommation accrue de l'eau, une acidification du sol et une augmentation du taux des nutriments, particulièrement l'azote, le phosphore, le potassium, le carbone et le manganèse (Musil et Midgley, 1990 ; Nyoka, 2003 ; Van der Waal, 2009).

*Acacia mearnsii* a été introduit lors du projet de reboisement industriel de 1970 à base d'Eucalyptus camaldulensis Dehnh. destiné à la production de pâte à papier. Il a été planté en mélange à 20 % avec ce dernier afin de rendre le sol plus fertile en raison de sa qualité d'arbre fixateur d'azote moléculaire (Searle, 1997) et permettre ainsi un bon démarrage de l'eucalyptus.

Au fil du temps, l'espèce australienne s'est étendue dans divers paysages (photo 1). Son expansion, en accord avec les observations de Tassin (2002), est due à son adaptation aux conditions climatiques difficiles (la longue saison sèche dans la région), sa croissance vigoureuse avec une phase juvénile courte, sa forte production de semences dotées d'une grande longévité, l'efficacité de sa dispersion par allochorie et barochorie, et à l'absence de prédateurs.

La gestion des espèces invasives nécessite une cartographie précise des zones fortement touchées (Hulme, 2003). En général, cette dernière est réalisée sur le terrain mais demande beaucoup de temps et comporte parfois des erreurs (Hierro *et al.*, 2005). De ce fait, les données de télédétection satellitaire sont des moyens privilégiés du fait de leur représentation spatialement explicite de la surface terrestre et de leurs caractéristiques spatiales, temporelles et spectrales (Bonan *et al.*, 2002). La disponibilité de données de télédétection et de techniques de traitement d'images satellitaires constitue un moyen rentable et rapide pour cartographier et surveiller les invasions, comme *Prosopis* spp. (Van den Berg *et al.*, 2013 ; Rembold *et al.*, 2015) ou *Ludwigsia* spp. (Nicolas *et al.*, 2011).

L'objectif premier de ce travail était de réaliser une carte de répartition d'A. mearnsii à partir de relevés sur le terrain, suite à une prospection exhaustive de la zone d'étude. Le second objectif était d'évaluer et de comparer ces résultats à ceux générés par des méthodes automatisées de traitement d'images de télédétection.

## Présentation de la zone d'étude

L'invasion par A. mearnsii a été observée par les services de la conservation des forêts à l'extrême Nord-Est algérien, dans la wilaya d'El Taref (figure 1). La zone d'étude est en grande partie située au sein du Parc national d'El Kala (PNEK) et couvre une superficie totale de 30 624 ha.

Selon Junqua (1954) in De Belair (1990), cette partie du territoire algérien possède un caractère biogéographique particulier. Le climat y est de type méditerranéen, pluvieux en hiver et sec en été. En effet, le quotient pluviométrique

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 1.**
Localisation de la zone d'étude.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 2.**
Analyse de la mosaïque *Google Earth* par photo-interprétation.</figcaption></figure>

d'Emberger (1952) situe la région d'El Kala dans l'étage bio-
climatique subhumide chaud, à la limite de l'étage humide.
Les températures élevées de l'été et l'humidité relative de
l'air, dépassant 75 %, se conjuguent pour créer ici et là
une ambiance atmosphérique subtropicale. En revanche,
les conditions climatiques hivernales définissent un cli-
mat tempéré semblable au climat des régions atlantiques,
ce qui permet d'avancer que la région comporterait une
poche relictaire tropicale (De Belair, 1996). La végétation
de la région d'El Kala semble se répartir en cinq principales
 séries (Thomas, 1975 ; Aouadi, 1989 ; De Belair, 1990) : la
 série de Quercus suber, la série de Quercus canariensis, la
 série de Quercus coccifera, la série de Pinus pinaster et la
 série de plantes de milieu humide. Leur répartition est due
 également à un relief contrasté qui juxtapose des dépres-
sions et de hautes collines atteignant 1 200 m, formées par
des substrats diversifiés. Les collines sont caractérisées par
des grés et des argiles de Numidie, les dunes par des régo-
sols et les dépressions par les alluvions et les colluvions
(Marre, 1992). Cette répartition de la végétation est aussi
due à une couverture pédologique selon une distribution
de chaînes de sols dont l'évolution est sous l'influence des
facteurs liés à la topographie, la végétation en surface et la
roche mère en profondeur, donnant une très grande diver-
sité morphologique (Durand, 1954).

Depuis la réalisation des plantations industrielles
dans la région d'El Kala, l'eucalyptus occupe une importante
superficie. Il se mélange parfois avec les maquis à chêne-
liège environnants en raison de sa parfaite acclimatation
(Benyacoub et Chabi, 2000). A. mearnsii a d'abord colonisé
les quelques mètres entre les rangs des plantations, puis
s'est étendu, formant des taches irrégulières au sein de la
zone d'étude.

Méthodes

Cartographie de la répartition de l'invasion par A. mearnsii

À l'aide de données ponctuelles

Afin de disposer d'une carte précise de la répartition
d'A. mearnsii dans la zone d'étude, la méthode de pros-
pection employée a consisté à effectuer des relevés de pré-
sence/absence de cette espèce.

Une prospection préliminaire de la région d'étude a
été réalisée en mars 2014. Elle avait pour objectif de loca-
liser les sites touchés par l'invasion. Les coordonnées géo-
graphiques des limites de chaque site ont été relevées au
moyen d'un GPS.

À l'aide des systèmes d'information géographique (SIG), une maille de 30 m x 30 m a été superposée à une mosaïque d'images satellitaires à très haute résolution spatiale (1 m). En tant que source de données gratuites et ouvertes, ces images fournissent de vastes supports pour la cartographie traditionnelle de la couverture des sols et la vérification des résultats (Mering et al., 2010).

Pour la réalisation de cette mosaïque, 704 extraits,
pris à la même date du 08 juin 2016, ont été enregistrés
selon des paramètres bien précis (altitude de visualisation
de l'image, résolution de l'écran, nombre et répartition des
points d'amer).

Chaque extrait a été géoréférencé en projection Trans-
verse universelle de Mercator (UTM) zone 32 Nord, à l'aide
de cinq points de calage, avec une erreur résiduelle ne
dépassant pas 0,05 m. Les extraits ont été assemblés en
une image vouée à servir de support analysable par pho-
to-interprétation (figure 2).

Les prospections se sont déroulées durant trois années
successives (de 2014 à 2016), à une période très favorable
à l'identification d'A. mearnsii, entre mi-mars et fin mai. Ces
observations ont été réalisées aléatoirement au sein de
milieux homogènes (suberaie, eucalyptaie, maquis à strate
arborée dense, maquis haut, maquis bas, pelouse). La pré-
sence ou l'absence de l'acacia a été notée et cartographiée
tous les 30 m, ainsi que le type de milieu dominant, aboutis-
sant à huit classes identifiées comme étant envahies.

À l'aide de données spatiales

Cette méthode permet de cartographier non seulement
les milieux envahis, mais aussi les milieux vierges. Elle com-
porte trois étapes : 1) prétraitement de l'image satellite,
2) classification supervisée de l'image, 3) validation du
résultat.

Nous avons exploité une image multispectrale issue du
satellite Landsat 8, muni du capteur OLI (Operational Land
Imager) et TIRS (Thermal InfraRedSensor). La scène 198/37
a été prise le 08 juin 2016 (niveau de traitement L1T).

Ce choix a été opéré sur la base de plusieurs critères
dont le plus pertinent est la richesse spectrale favorable du
capteur (11 bandes), en raison de la nature de l'occupation
du sol à cartographier (couvert végétal).

Certaines couches d'information ont été utilisées afin de
nous orienter dans le choix des parcelles d'entraînement pour la
classification, et des parcelles tests retenues pour la validation.
## Tableau I.

Superficies et pourcentages des sites envahis par *Acacia mearnsii*.

<table><thead><tr><th></th><th>Site 1</th><th>Site 2</th><th>Site 3</th><th>Site 4</th><th>Autres</th></tr></thead><tbody><tr><td>Superficie des sites envahis (ha)</td><td>1 117</td><td>1 099,5</td><td>505</td><td>430</td><td>70</td></tr><tr><td>Pourcentage des sites envahis (%)</td><td>34,7</td><td>34,1</td><td>15,7</td><td>13,3</td><td>2,2</td></tr></tbody></table>

## Prétraitement de l'image satellite

Les prétraitements réalisés sur l'image Landsat ont consisté en une correction atmosphérique pour réduire les effets perturbateurs de l'atmosphère et la création des néocanaux afin d'améliorer la précision de la classification de l'image satellite. Ces derniers sont issus d'une analyse en composantes principales (ACP) appliquée sur l'image (bandes 2 à 7), et du calcul de l'indice de végétation NDVI (Normalized Difference Vegetation Index).

## Classification supervisée de l'image

La méthode de classification supervisée retenue est celle par maximum de vraisemblance, algorithme de classification le plus largement utilisé (Hagner et Reese, 2007).

Une légende regroupant 18 classes a été définie d'après nos propres observations sur le terrain et grâce à la carte de délimitation des biotopes de Benyacoub et Chabi (2000), ainsi qu'à celle de la végétation des bassins versants des lacs Tonga et Oubeira de De Belair (1990). Des échantillons homogènes et représentatifs pour chaque type d'occupation du sol ont été sélectionnés sur l'image, un groupe étant destiné à l'établissement des signatures spectrales, et un autre groupe servant à la validation des résultats. Seules l'eucalyptaie et la suberaie ont été choisies pour représenter l'invasion. Les faibles superficies qu'occupent les autres milieux envahis par *A. mearnsii* rendent difficile l'élaboration de parcelles d'entraînement. Comme le stipulent Girard et Girard (1999), chaque noyau doit avoir un effectif de plus de 200 pixels afin de définir les populations potentielles à partir desquelles s'effectuera la classification.

## Validation du résultat

La validation de la classification de l'image satellite a été évaluée par l'examen de la matrice de confusion, élaborée à partir des parcelles tests. Certaines statistiques, incluant la précision globale, la précision « utilisateur » et « producteur », les erreurs d'omission et de commission ainsi que le coefficient Kappa (entre 0 et 1), ont été dérivées de la matrice.

Une phase de photo-interprétation de l'image *Google Earth* en post-traitement a été conduite afin de supprimer des erreurs et d'améliorer le résultat obtenu, comme l'ont souligné Eisfelder et al. (2009).

## Comparaison entre les méthodes de détection de l'espèce invasive

La comparaison des données obtenues par les deux méthodes a été effectuée en superposant les deux cartes de répartition d'A. mearnsii afin de définir les espaces envahis, détectés par les deux méthodes réunies, et ceux détectés séparément. Un traitement statistique a aussi été effectué en utilisant le coefficient de corrélation linéaire de Bravais-Pearson.

# Résultats

## Cartes de répartition de l'invasion

La figure 3, qui représente la répartition d'A. mearnsii dans la zone d'étude, montre que, sur une superficie totale de 30 624 ha, 10 % (soit 3 221,5 ha) sont envahis par cette espèce. Quelques taches d'invasion isolées ont été enregistrées ; néanmoins, de fortes concentrations ont été notées dans quatre sites distincts (tableau I).

Il apparaît, selon chacun des sites répertoriés, et sur une échelle réduite (figure 4), que *A. mearnsii* occupe une grande superficie des eucalyptaies et des suberaies (respectivement 65,0 % et 17,9 % des surfaces envahies).

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 3.</figcaption></figure>

Carte de répartition et localisation des quatre principaux sites d'invasion par *Acacia mearnsii*.
## Tableau II.

Superficies et pourcentages des types d'occupation du sol envahis par *Acacia mearnsii* dans chaque site, par relevés de terrain.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Milieux envahis</th><th colspan="5">Superficie (ha)</th><th rowspan="2">Pourcentage de la superficie totale (%)</th></tr><tr><th>Site 1</th><th>Site 2</th><th>Site 3</th><th>Site 4</th><th>Autres</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eucalyptaie</td><td>637,9</td><td>750</td><td>406,5</td><td>285</td><td>13,6</td><td>65</td></tr><tr><td>Suberaie avec sous-bois</td><td>276</td><td>229,7</td><td>14,9</td><td>46,9</td><td>7,5</td><td>17,9</td></tr><tr><td>Pinède</td><td>33,8</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0,2</td><td>1</td></tr><tr><td>Ripisylve</td><td>25,8</td><td>10</td><td>0</td><td>25,7</td><td>7</td><td>2,1</td></tr><tr><td>Maquis</td><td>95,5</td><td>57,4</td><td>31,7</td><td>41</td><td>16</td><td>7,5</td></tr><tr><td>Pelouse</td><td>8</td><td>15,8</td><td>15</td><td>8,4</td><td>7,3</td><td>1,7</td></tr><tr><td>Sol nu</td><td>40</td><td>36,3</td><td>36,9</td><td>23</td><td>5,2</td><td>4,4</td></tr><tr><td>Milieu urbain</td><td>0</td><td>0,3</td><td>0</td><td>0</td><td>13,2</td><td>0,4</td></tr></tbody></table>

Sur une superficie totale de 3 221,5 ha, en tenant compte du pourcentage d'invasion le plus élevé, le site 1 est le plus envahi par cette espèce (photo 2) avec 30,5 % répartis dans les eucalyptaies et 48 % répartis dans les suberaies.

Sur le même périmètre zonal, *A. mearnsii* a également proliféré vers certains milieux différents tels que des pinèdes, des ripisylves, des maquis, des pelouses, des sols nu, ainsi que des milieux urbains (tableau II).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 4.</figcaption></figure>

Carte des zones concurrencées par *Acacia mearnsii*.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Photo 2.**
Une eucalyptaie de la région d'étude envahie par *Acacia mearnsii*. Photo S. Chekchaki.</figcaption></figure>

D'après la classification supervisée de l'image Landsat (figure 5), la région apparaît selon une vocation agricole, 23 % de la superficie totale étant occupés par la culture maraîchère. Malgré cela, la suberaie avec sous-bois ainsi que les maquis à strate arborée dense et claire reflètent bien la dimension naturelle du PNEK, puisqu'ils représentent à eux seuls 35 % de la superficie totale, soit 10 802,6 ha.

Cependant, les deux classes qui nous intéressent, l'eucalyptaie et la suberaie envahies, occupent respectivement 5,7 % et 1,1 % de la totalité des quatre sites répertoriés (tableau III).

Concernant la validation de la carte (tableau IV), le coefficient Kappa a une valeur de 0,91. La précision globale de la classification est de 93,02 %. De plus, la précision de l'utilisateur de la classe « eucalyptaie envahie » et de la classe « suberaie envahie » est, respectivement, de 96,55 et de 99,04 % (soit 3,45 % et 0,96 % d'erreurs de commission). La précision du producteur est de 95,72 % et 81,96 %, respectivement (soit 4,28 % et 18,04 % d'erreurs d'omission).

## Superposition des résultats obtenus

En procédant à la superposition des cartes produites (figure 6), nous avons relevé un écart de marge, d'où la différence entre l'étude relevée sur le terrain et la classification supervisée de l'image satellitaire (respectivement 2 668 ha enregistrés comme étant envahis, contre 2 120,9 ha).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 5.**
Carte d'occupation du sol de la zone d'étude.</figcaption></figure>
## Tableau III.

Superficies et pourcentages des eucalyptes et suberaiess envahies par *Acacia mearnsii* dans chaque site, par analyse d'image satellite Landsat.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Milieux envahis</th><th colspan="5">Superficie (ha)</th><th rowspan="2">Pourcentage de la superficie totale (%)</th></tr><tr><th>Site 1</th><th>Site 2</th><th>Site 3</th><th>Site 4</th><th>Autres</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eucalyptaie</td><td>486,7</td><td>730,3</td><td>268,2</td><td>152</td><td>140,4</td><td>83,8</td></tr><tr><td>Suberaie avec sous-bois</td><td>187,7</td><td>119,9</td><td>11</td><td>11,1</td><td>13,6</td><td>16,2</td></tr></tbody></table>

## Tableau IV.

Extrait de la matrice de confusion de la classification supervisée de l'image satellite Landsat 8 de l'année 2016 (en pourcentage) : MAC : maquis à strate arborée claire ; MAD : maquis à strate arborée dense ; SB : suberaie avec sous-bois ; EU : eucalyptaie ; SBE : suberaie envahie ; EUE : eucalyptaie envahie ; Pr. Ut. : précision de l'utilisateur ; Pr. Pro. : précision du producteur ; Er. C. : erreurs de commission ; Er. Om. : erreurs d'omission.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Classes</th><th colspan="6">Vérité terrain</th><th rowspan="2">Pr. Ut. (%)</th><th rowspan="2">Er. C. (%)</th></tr><tr><th>MAC</th><th>MAD</th><th>SB</th><th>EU</th><th>SBE</th><th>EUE</th></tr></thead><tbody><tr><td>MAC</td><td>81,22</td><td>14,03</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0,67</td><td>73,84</td><td>26,16</td></tr><tr><td>MAD</td><td>14,88</td><td>69,71</td><td>15,69</td><td>0,72</td><td>1,33</td><td>0</td><td>60,42</td><td>39,58</td></tr><tr><td>SB</td><td>0,98</td><td>16,26</td><td>82,77</td><td>0</td><td>16,45</td><td>0</td><td>79,65</td><td>20,35</td></tr><tr><td>EU</td><td>0,24</td><td>0</td><td>0</td><td>86,33</td><td>0</td><td>3,33</td><td>86,96</td><td>13,04</td></tr><tr><td>SBE</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>81,96</td><td>0,29</td><td>99,04</td><td>0,96</td></tr><tr><td>EUE</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>12,59</td><td>0,27</td><td>95,72</td><td>96,55</td><td>3,45</td></tr><tr><td>Pr. Pro. (%)</td><td>81,22</td><td>69,71</td><td>82,77</td><td>86,33</td><td>81,96</td><td>95,72</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Er. Om. (%)</td><td>18,78</td><td>30,29</td><td>17,23</td><td>13,67</td><td>18,04</td><td>4,28</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Cependant, d'après la figure 7, nous constatons que les résultats évoluent dans le même sens. En effet, il existe des corrélations fortes ($0,90 \le R \le 1$) entre les deux méthodes étudiées et l'invasion de l'eucalyptaie, de la suberaie ainsi que de la totalité de l'espace envahi ($R = 0,91$ ; $R = 0,98$ ; $R = 0,94$, respectivement).

## Discussion

Il existe dans le Nord-Est algérien quelque 18 000 ha d'eucalyptus établis entre 1958 et 1963, desquels une grande partie a dépassé suite aux attaques cryptogamiques, bactériennes et parasitaires. Suite à ce dépérisssement, il y a eu l'introduction des acacias en mélange à 20 % avec l'eucalyptus vers les années 1970 pour assurer un bon démarrage de l'eucalyptus, de par sa qualité d'arbre fixateur d'azote $N_2$ et aussi dans le but de créer une association végétale australienne, l'eucalyptus acceptant dans son voisinage la présence des acacias (Beddiar et al., 2012). Cette espèce s'est répandue et couvre actuellement plus de 3 200 ha, envahissant la quasi-totalité de l'étendue occupée par l'eucalyptaie et la suberaie (figure 4). Ceci serait la conséquence des perturbations d'ordre naturel et anthropique (dont la coupe illicite d'arbres et les actes de pyromanie) (photo 3). Il est à noter que la

région, étant située sur la façade méditerranéenne, comporte certaines espèces inflammables (Ubeda et al., 2006). En effet, la wilaya d'El Taref a enregistré à elle seule 51 192,90 ha de forêts incendiées de 1990 à 2000, avec 1 503 départs de feu enregistrés à cette époque, d'après les données de la Direction générale des forêts (1992) et de Benderradji et al. (2004). Comme le souligne Tassin (2002), ces conditions aggravantes rendent l'invasion par *A. meanrsii* latente, voire imminente.

La gestion des espèces invasives nécessite des documents de référence toujours plus précis et exhaustifs. L'État a donc besoin d'un outil de gestion tel qu'un SIG avec des informations spatiales à jour pour mieux comprendre l'invasion et identifier les écosystèmes potentiels à haut risque.

L'analyse de ces informations spatiales va permettre de mettre en évidence les taches qui représentent une source de contamination et de comprendre comment l'espèce se propage dans la région d'étude.

Bien que ni la classification de l'image Landsat 8, ni la carte réalisée à l'aide des relevés sur le terrain et par photo-interprétation ne puissent être considérées comme des représentations exactes à 100 % de la distribution d'A. mearnsii dans la région d'étude, elles ont fourni des informations sur sa répartition et constituent une première étape vers la création de produits plus précis pour une gestion de l'invasion.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 6.**
Carte des différences entre les deux méthodes de détection d'Acacia mearnsii
(A : invasion totale ; B : invasion de l'eucalyptaie et de la suberaie).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 7.**
Comparaison des deux méthodes de détection de l'invasion par Acacia mearnsii.</figcaption></figure>

Dans la présente étude, la photo-interprétation de l'image *Google Earth* à très haute résolution nous a permis d'inclure les bases d'un diagnostic paysager, ce qui nous a orientés vers un suivi analytique. Cela nous a également permis d'inclure une échelle de transition relative aux données de terrain et de l'image Landsat 8. De plus, elle a permis d'améliorer considérablement la cartographie finale de la classification de l'image satellite (figure 5). En effet, nous avons constaté que la précision globale de la classification de l'image est très fiable (93,02 %) et que le coefficient Kappa (91 %) montre une parfaite concordance entre les parcelles d'entraînement et les parcelles destinées au test. Ce schéma de superposition est l'aboutissement d'une excellente validation selon l'échelle de Monserud et Leemans (1992).

Cependant, la précision de l'utilisateur et celle du producteur, pour les deux classes représentant l'invasion dans la zone d'étude, indiquent de petites imprécisions entre classes envahies et non envahies (figure 6). Ces résultats justifient une des raisons pour lesquelles la superficie de l'invasion de ces classes est inférieure à celle enregistrée par la méthode des relevés effectués sur le terrain. Le taux de recouvrement de l'espèce invasive serait une autre raison de cet écart cartographique. En effet, la résolution spatiale de l'image satellite Landsat 8 s'est révélée adaptée pour cartographier les étendues réellement envahies par A. mearnsii,
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Photo 3.**
Régénération de plantules d'Acacia mearnsii dans une eucalyptaie après le passage d'un incendie.
Photo S. Chekhaki.</figcaption></figure>

et ayant un caractère structurel homogène. Cependant, elle a été incapable de détecter les taches et les pieds isolés de l'espèce, puisque d'après O'Neill et al. (1996) la résolution spatiale devrait être au moins deux à cinq fois plus petite que les objets visés. Ainsi, la précision augmente en fonction de la taille des taches et diminue suivant le processus de l'hétérogénéité (Smith et al., 2003). En d'autres termes, un pixel qui contient 80 % d'eucalyptus, 15 % d'acacia et 5 % de sol nu est marqué comme eucalyptus et contribue donc à une perte de l'information, comme le relèvent Ju et al. (2003). De ce fait, cette résolution s'est avérée inadéquate avec les dimensions des objets à cartographier, contrainte qu'a également rencontrée Van den Berg (2010).

Cependant, la moyenne résolution de ce capteur satel-
lite peut être jugée satisfaisante. En effet, d'après Hulme
(2003), des résolutions trop grossières tendraient à sures-
timer l'extension de l'invasion et échoueraient à décrire de
façon adéquate la structure spatiale des invasions, tandis
que des échelles trop fines ne permettraient pas d'avoir une
vue d'ensemble de l'invasion et seraient trop coûteuses.

De ce fait, la perte d'information a été compensée par
le travail fastidieux effectué sur le terrain. Les résultats obte-
nus par cette méthode ont permis de mettre en avant l'im-
portance des informations collectées, avant d'entamer tout
projet cartographique.

Nous comprenons pourquoi Rocchini et al. (2005)
avaient estimé que les méthodes de télédétection visent à
compléter plutôt qu'à remplacer les méthodologies basées
sur les travaux de terrain. En effet, la méthode des rele-
vés sur le terrain a été plus fiable et a permis de détecter
d'autres paysages envahis par l'espèce (figure 4), dont la
superficie totale avoisine les 550 ha.

De plus, elle a permis de signaler les micro-taches d'A. mearnsii dispersées aux alentours de chaque site, d'où les différences enregistrées lors de la comparaison entre les deux méthodes (figure 6). Toutefois, les deux cartes de répartition de l'espèce obtenues restent majoritairement identiques, à quelques exceptions près. Les superficies obtenues sont presque similaires. Il existe de fortes corrélations entre les deux méthodes étudiées, d'après le coefficient de corrélation linéaire de Bravais-Pearson (R) dont la valeur avoisine le 1 (figure 7).

Conclusion

L'utilisation des données spatialisées, couplées à des
données ponctuelles (relevés de terrain), a permis de carto-
graphier la répartition d'A. mearnsii dans la région d'El Kala.

L'espèce est essentiellement présente dans des euca-
lyptaies ainsi que dans des suberaies dégradées, au sein de
quatre sites bien distincts. L'utilisation de l'image issue du
capteur OLI du satellite Landsat 8 a permis de détecter et de
cartographier les paysages fortement envahis par A. mearnsii.

La méthode des relevés effectués sur le terrain a per-
mis de cartographier la répartition totale de l'espèce invasive
dans la zone d'étude. De plus, la photo-interprétation de
l'image Google Earth à très haute résolution spatiale a permis
d'accéder aux petites formes et ainsi de corriger en post-
traitement les erreurs engendrées lors de la classification
automatique de l'image Landsat. Cette dernière a pu complé-
ter et justifier les résultats obtenus sur le terrain.

Cette complémentarité entre les deux méthodes a donc
permis non seulement de réduire les contraintes liées à la
résolution des images Landsat, mais aussi de montrer l'im-
portance des méthodologies basées sur les travaux de terrain.
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## Chekhaki *et al.* – Contribution des auteurs

<table><thead><tr><td>Rôle du contributeur</td><td>Noms des auteurs</td></tr></thead><tbody><tr><td>Conceptualisation</td><td>S. Chekhaki, A. Beddiar, M. D. Zaafour</td></tr><tr><td>Enquête et investigation</td><td>S. Chekhaki, M. D. Zaafour</td></tr><tr><td>Méthodologie</td><td>S. Chekhaki</td></tr><tr><td>Supervision</td><td>A. Beddiar, S. Chekhaki</td></tr><tr><td>Validation</td><td>A. Beddiar</td></tr><tr><td>Écriture – Préparation de l'ébauche originale</td><td>S. Chekhaki</td></tr><tr><td>Écriture – Révision et édition</td><td>S. Chekhaki, A. Beddiar</td></tr></tbody></table>