# Analyse par télédétection de l'impact du feu sur la dynamique d'une forêt sèche

Elisa Thérèse Baovola Rafanoharana, Eric Delaitre, Arisetra Razafinimaro, Samuel Jean Razanaka, Aimé Richard Hajalalaina

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Elisa Thérèse Baovola Rafanoharana, Eric Delaitre, Arisetra Razafinimaro, Samuel Jean Razanaka, Aimé Richard Hajalalaina. Analyse par télédétection de l'impact du feu sur la dynamique d'une forêt sèche. Méthodes et Applications des Sciences de l'Information Géographique pour des Territoires Durables, UMR 7300 ESPACE; GdR MAGIS CNRS, May 2025, Avignon, France. pp.34 - 38. hal-05146879

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Submitted on 6 Jul 2025

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# Analyse par télédétection de l'impact du feu sur la dynamique d'une forêt sèche

## Cas du Parc National Mikea – Sud-Ouest de Madagascar

Baovola RAFANOHARANA¹, Eric DELAITRE², Arisetra RAZAFINIMARO¹, Samuel Jean RAZANAKA³, Aimé Richard HAJALALAINA¹

1. Université de Fianarantsoa, Madagascar
rafanoharana.baovola@univ-fianarantsoa.mg / hajalalaina@univ-fianarantsoa.mg / arisetra.razafinimaro@univ-fianarantsoa.mg

2. UMR 228, ESPACE-DEV, Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Montpellier, France
eric.delaitre@ird.fr

3. Centre National de Recherche sur l'Environnement (CNRE), Antananarivo, Madagascar
samuel.razanaka@ird.fr

### ABSTRACT.

This study uses remote sensing to assess the impact of fire on vegetation in Mikea National Park, an ecologically important dry forest in southwest Madagascar. Based on the analysis of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), combined with the Normalized Burn Ratio (NBR) and Burn Area Index for Sentinel-2 (BAIS2) fire indices derived from Sentinel-2 images, this research examines the evolution of vegetation following fires during the dry season of 2023. The results shed light on the environmental changes induced by these fires.

MOTS CLES: Images satellitaires, télédétection, dynamique, forêt sèche, feux, impact

KEYWORDS: Satellite images, remote sensing, dynamic, dry forest, fires, impact
# 1. Introduction

La télédétection est un outil clé pour la surveillance environnementale, particulièrement dans la gestion des feux de forêt. L'exploitation des images satellitaires offre de nouvelles perspectives de recherche. Plusieurs études ont exploré la cartographie des changements de végétation avant et après les incendies en utilisant des indices radiométriques comme le NDVI (Rouse *et al.*, 1974) et le NBR (Key et Benson, 2006). Konko *et al.* (2021) mettent en relief la potentialité des données Sentinel-2 pour cartographier l'impact de feux sur la végétation au Togo. L'article de Tahintsoa et al. (2022) nous a inspiré pour appliquer la combinaison de deux indices radiométriques de feux le NBR et le BAIS2 (Chuvieco *et al.*, 2002) pour un parc national abritant une forêt sèche à Madagascar. Les données sur les surfaces brûlées dans le Parc National Mikea restent encore limitées. Bien que le produit standard *Madagascar's Burned Area from Sentinel-2 (MGBAS2)* (Fernández-García et al., 2024) couvrant la période 2016-2022 est disponible, il ne tient pas compte des spécificités écologiques locales. Or, la diversité des formations végétales à Madagascar nécessite une approche adaptée pour des résultats plus précis. Notre étude propose donc une méthode spécifique au contexte du Parc National Mikea afin d'améliorer l'analyse des surfaces brûlées.

**Objectif** : Il s'agit de mettre en relation les feux et la végétation, à travers les calculs d'indices de zones brûlées pendant la période de feux et d'activités chlorophylliennes avant et après le passage de feux.

**Problématique** : L'étude menée cherche à explorer les questions suivantes : quels impacts ont les feux sur la dynamique de la forêt sèche pour une zone d'intérêt comme celle du Parc National Mikea ? L'usage d'images satellitaires et la mise au point des chaînes de traitements à partir d'indices radiométriques permettent-ils de suivre et de surveiller des changements de biomasses végétales avant et après les incendies et d'en déduire l'impact des feux sur la forêt sèche ?

# 2. Zone d'étude

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>FIGURE 1. Présentation de la zone d'étude</figcaption></figure>

Le Parc National Mikea (cf. carte en figure 1) est situé dans la Région Atsimo Andrefana, au Sud-Ouest de Madagascar. Le parc a une superficie de 184 630 hectares et il est principalement constitué de forêts sèches caducifoliées. Les feux qui sont principalement d'origine anthropique constituent la menace principale pour la biodiversité du parc. Le parc est partagé en 3 zones, depuis la plus protégée vers la moins protégée : noyau dur, zone tampon et zone de protection.

# 3. Données, méthodes et outils

Nous avons utilisé des collections d'images Sentinel-2 de 10 mètres de résolution pour l'année 2023, en libre accès à partir du site *Copernicus* de l'Agence Spatiale Européenne (ESA). Les données ont été collectées sur trois périodes en tenant compte de la saison sèche, qui s'étend de mai à octobre, et de la saison des pluies, de novembre à avril : 1) avant les
feux, 2) après les feux et 3) pendant les feux. La saison sèche correspond à la saison des feux. Les traitements d'images ont été efféctués sous *Google Earth Engine (GEE)*, la cartographie s'est effectuée sous *QGIS*. La figure 2 illustre les chaînes de traitements suivies. Le traitement statistique final a été réalisé sous Rstudio avec les packages « sf », « terra », « ggplot2 » et « dplyr ».

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 2 : Chaînes de traitements</figcaption></figure>

**3.1. Prétraitements :** Dans la première phase, nous découpons les images pour n'en extraire que les informations concernant notre zone d'intérêt. Ensuite, ces images vont être nettoyées des nuages et des ombres, et en plus pour les images pendant les feux, les zones de non-végétation vont être aussi éliminées à partir de la carte d'occupation du sol annuelle. On sélectionne les bandes utiles pour le calcul des indices pour les trois périodes. Le calcul de la valeur médiane se fait uniquement dans les images avant et après période de feux. Un composite médian est une méthode utilisée pour créer une seule image à partir d'une collection d'images satellites, en prenant la valeur médiane pour chaque pixel calculé à partir de toutes les images de la collection.

**3.2. Traitements intermédiaires :** Cette étape consiste à caractériser l'activité chlorophyllienne de l'occupation du sol. Il s'agit de calculer l'indice de végétation *NDVI* avant et après feux, et ensuite, pour la période de feux, on calcule les deux indices de feux, *NBR* et *BAIS2*. (Les détails seront donnés dans l'article long).

**3.3. Traitement final :** On combine spatialement les valeurs de *NDVI* (avant et après feux sur les zones brûlées) ainsi que de la différence *NDVI* avec les zones brûlées et non brûlées afin d'étudier l'impact des feux sur le couvert végétal. L'identification des zones brûlées repose sur les seuils fixés pour les indices *NBR* et *BAIS2*, ces résultats sont additionnés pour produire une image unique distinguant les zones brûlées des non brûlées pour la période des feux. Ils sont ensuite croisés avec les différentes valeurs de *NDVI* pour analyser les changements de la végétation dans les zones touchées par les incendies.
## 4. Résultats

Les résultats obtenus sont structurés en deux parties : la première pour visualiser la répartition spatiale des différentes variables cartographiées (NDVI, NBR et BAIS2) et la seconde pour produire des résultats statistiques de corrélation spatiale afin d'approfondir les observations cartographiques.

### 4.1. Résultats cartographiques

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 3. NDVI avant la période de feux : Janvier - Avril</figcaption></figure>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 4. NDVI après la période de feux : Novembre - Décembre</figcaption></figure>

Les zones en vert foncé correspondent à des valeurs élevées de NDVI jusqu'à 0,7, indiquant une végétation dense et en bonne santé, qui se traduit par une forte activité chlorophyllienne. Tandis que les zones en vert clair indiquent des valeurs plus faibles, entre 0,2 à 0,7, ces zones correspondent à une activité chlorophyllienne réduite. Les zones qui tendent vers la couleur blanche, ayant une valeur inférieure à 0,2 sont sans végétation, ou du moins sans activité chlorophyllienne (cf. cartes en figures 3 et 4).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 5. Superposition des zones brûlées avec la différence NDVI</figcaption></figure>

La couleur jaune montre les zones qui n'ont pas ou peu de changement (valeur de différence de NDVI proche de 0), la couleur violette nous présente les zones où le NDVI a significativement baissé, jusqu'à -0,6, correspondant probablement aux zones brûlées. Tandis que les zones en vert reflètent une augmentation des valeurs de NDVI (jusqu'à 0,3), ce qui indiquerait une régénération de la végétation après la saison des feux. Le contour noir indique les zones brûlées. Visuellement, les zones brûlées se superposent aux zones où les différences de NDVI sont les plus négatives (cf. carte en figure 5).

### 4.1. Corrélation spatiale

Ces résultats sont représentés par des boites à moustache pour permettre de comparer les variations des valeurs de NDVI en fonction du zonage du parc (noyau dur (ND), zone tampon (ZT), zone de protection (ZP)), mettant en évidence les différences entre les zones brûlées et non brûlées, sur toute la zone d'étude.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 6. Distribution des valeurs de NDVI avant feux par zones brûlée/non brûlée</figcaption></figure>

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 8. Distribution des différences de NDVI avant et après feux par zones brûlée/non brûlée</figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 7. Distribution des valeurs de NDVI après feux par zones brûlée/non brûlée</figcaption></figure>

Avant feux (cf. figure 6) : Dans le noyau dur, les zones brûlées concernent tous les types de végétation à travers une très large gamme de valeurs de *NDVI*. Pour la zone tampon, les zones brûlées tendent à avoir des valeurs de *NDVI* plus fortes que les zones non brûlées, et c'est le contraire pour la zone de protection. Après feux (cf. figure 7) : Pour toutes les zones, les valeurs de *NDVI* sont significativement plus faibles dans les zones brûlées que non brûlées. Cette différence de *NDVI* illustre l'impact significatif des incendies sur la végétation. Les zones brûlées présentent des différences de *NDVI* globalement plus négatives que les zones non brûlées, avec une gamme nettement plus large dans le noyau dur (cf. figure 8).

## 6. Conclusion et perspectives

L'étude réalisée à partir des images Sentinel-2 est encore partielle, mais elle a permis de commencer à étudier les changements de l'activité chlorophyllienne de la végétation en fonction des zones brûlées et des différentes zones de protection du parc. Pour mieux comprendre ces dynamiques, il serait pertinent d'exploiter des séries temporelles sur plusieurs années et d'effectuer des analyses spatiales plus fines (comparaisons intra- et extra-parc ; par commune ; distances avec les villages ; densités de population...). Ces résultats préliminaires sont à discuter avec les différents acteurs locaux pour mieux les interpréter. L'automatisation des chaînes de traitements apparaît essentielle pour standardiser et optimiser les analyses à grande échelle.

## Bibliographies

- Chuvieco, E., Martín, M.P., Palacios, A., (2002). Assessment of different spectral indices in the red-near-infrared spectral domain for burned land discrimination. *International Journal of Remote Sensing*, vol. 23, n° 23, p. 5103-5110.

- Fernández-García, V., Franquesa, M., Kull, C.A., (2024). Madagascar's burned area from Sentinel-2 imagery (2016-2022) Four times higher than from lower resolution sensors. *Science of the Total Environnement*. vol. 914, p.169929.

- Key, C., Benson, N., (2006). Landscape Assessment: Ground measure of severity, the Composite Burn Index; and Remote sensing of severity, the Normalized Burn Ratio. FIREMON: Fire Effects Monitoring and Inventory System. p. LA 1-51

- Konko, Y., Afelu, B., Kokou, K., (2021). Potentialité des données satellitaires Sentinel-2 pour la cartographie de l'impact des feux de végétation en Afrique tropicale : application au Togo. *Bois et forêts des Tropiques*, vol. 347, n° 347, p. 59-73.

- Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., Deering, D.W., (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. NASA Special Publication, vol 351, n° 1, p. 309.

- Tahintsoa, G.H., Raherinjatovoarison, D., Rakotoarinivo, H., Ratsimandresy, R., Rakoto Ratsimba, H., (2022). Using satellite images to monitor burned areas in Madagascar. *Tropical Forest Issues 61: Toward fire-smart landscapes*. p. 186-191.