# Approche cartographique par le SIG GRASS pour l'analyse de la structure du paysage au Libéria, Afrique de l'Ouest

*Cartographic approach by GRASS GIS to analysis of landscape structure in Liberia, West Africa*

Polina Lemenkova

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OpenEdition
Journals

**Édition électronique**

URL : https://journals.openedition.org/dynenviron/8395

DOI : 10.4000/12n01

ISSN : 2534-4358

**Éditeur**

Université d'Orléans

**Édition imprimée**

Date de publication : 22 octobre 2024

Pagination : 1-36

ISBN : 978-9576053-1-6

ISSN : 1968-469X

**Référence électronique**

Polina Lemenkova, « Approche cartographique par le SIG GRASS pour l'analyse de la structure du paysage au Libéria, Afrique de l'Ouest », *Dynamiques environnementales* [En ligne], 53 | 2024, mis en ligne le 04 novembre 2024, consulté le 07 novembre 2024. URL : http://journals.openedition.org/dynenviron/8395 ; DOI : https://doi.org/10.4000/12n01

Ce document a été généré automatiquement le 7 novembre 2024.

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# Approche cartographique par le SIG GRASS pour l'analyse de la structure du paysage au Libéria, Afrique de l'Ouest

*Cartographic approach by GRASS GIS to analysis of landscape structure in Liberia, West Africa*

Polina Lemenkova

## Introduction

1. Au cours des dernières années, les observations de la Terre ont engendré l'idée de percevoir le paysage comme une mosaïque spatio-temporelle à la structure complexe et hiérarchique (Farina, 2022a; Kamwi et al., 2024; Assede et al., 2023; Hounkpati et al., 2024). Ces paysages sont fondés sur les liens entre les structures spatiales de leurs éléments et les mécanismes de leurs interactions (Farina, 2022b; Wang, 2022). Autrement dit, un paysage peut être défini comme un espace spatialement hétérogène qui change au cours du temps. Cela a contribué au développement des études centrées sur la dynamique paysagère, comme un objectif dans le domaine de l'écologie.

2. La mosaïque du paysage résulte de l'interdépendance des facteurs qui forment l'écosystème, notamment les activités humaines et les fluctuations climatiques. L'approche scientifique via l'écologie du paysage est donc une variable fondamentale pour l'étude des dynamiques paysagères et le suivi environnemental. Elle reflète les changements dans les types de l'occupation des terres ce qui est nécessaire pour la planification régionale et la gestion durable des terres.

3. La plupart des inventaires cartographiques et de suivi des phénomènes environnementaux ont intégré cette thématique comme un élément essentiel. Cependant, en raison des caractéristiques associées à une grande diversité spatiale et à
la variabilité locale des paysages, il demeure difficile de repérer les diverses catégories de systèmes d'occupation du sol. Le suivi environnemental des paysages à partir de l'imagerie satellitaire et de données de télédétection est essentiel pour comprendre la dynamique spatio-temporelle des paysages. L'imagerie satellitaire et les données issues de la télédétection offrent alors une solution quant au suivi et à la compréhension des dynamiques spatio-temporelles des paysages, notamment leur hétérogénéité via des études diachroniques. Dans des régions où l'étude de terrain s'avère compliquée pour des questions d'accessibilité, le recours aux services d'éléments aéroportés s'avère crucial. C'est le cas par exemple en Afrique de l'Ouest et notamment au Libéria qui sera le sujet du présent article.

Pour ce faire, l'hétérogénéité paysagère doit être clairement décrite et calculée en utilisant les caractéristiques principales et en les spatialisant. Plusieurs approches coexistent pour évaluer les structures spatiales du paysage selon le type de données recueillies, la manière dont elles ont été obtenues et les objectifs de l'analyse. Cependant, dans le cadre de cet article, l'objectif est de parfaire le développement des méthodes de quantification du paysage en se basant sur les systèmes d'information géographique (SIG), systèmes qui permettent de réaliser les cartes catégorielles des paysages en utilisant les méthodes qui permettent de mesurer les parcelles du paysage et les indiquer sur la carte.

## Position du problème

Sur le plan spatial, de nombreuses recherches récentes signalent une situation préoccupante pour les forêts tropicales d'Afrique de l'Ouest (Traoré et al., 2024; Amani et al., 2021, 2022; Bienvenu et al. 2022; Peprah, 2022; Gillis, 1989) et du Libéria en particulier (Kofron & Chapman, 1995; Broderick, 1995; Brottem & Unruh, 2009). Pour cette raison, le suivi des forêts tropicales d'Afrique en général, et celles du Libéria en particulier, a fait l'objet d'une attention croissante au cours des dernières décennies (Zwuen, 1988; Galochet & Hotyat, 2019; Awange et al., 2018; Grainger, 1998; Boyle, 2017; Fouladbash & Currie, 2015). Ce travail souhaite apporter une contribution significative à la cartographie des forêts libériennes en exploitant des données de télédétection et en présentant des méthodes de traitement des images avancées.

Ainsi, sur le plan technique, l'interaction entre les SIG et l'analyse des données spatiales dans les études environnementales est une étape cruciale dans la capacité d'analyse spatiale du paysage. Bien que la géomatique ait connu des avancées, ces efforts opérationnels et l'utilisation de langages de programmation n'avaient pas fait un grand usage dans l'analyse du paysage et les études sur l'environnement en raison de difficultés techniques de programmation. En outre, les programmes statistiques comme R ou Python, qui peuvent être bénéfiques pour le traitement des données spatiales, sont souvent employés dans le domaine de l'informatique plutôt que dans celui des études géographiques. (Zhang & Atkinson 2016; Lemenkova 2024; Deepthi Murthy et al., 2023).

De fait, l'analyse statistique, et surtout l'analyse statistique spatiale, n'est pas intégrée dans les logiciels SIG commerciaux, ce qui limite considérablement l'application du SIG en tant qu'outil de recherche pour l'exploration et l'analyse des relations spatiales entre les unités de paysages. Le problème récurrent du manque de capacités analytiques paysagères par les SIG actuels pousse parfois les chercheurs à ne se fier
qu'aux outils existants et aux fonctionnalités disponibles des SIG (Nair et al., 2016 ; Zhou et al., 2012 ; Smiraglia et al., 2007 ; Southworth et al., 2002).

8 Par conséquent, des interrogations subsistent sur la nécessité d'une intégration plus étroite entre l'analyse spatiale dans les études du paysage et les SIG (Masolele et al., 2024 ; Azari Dehkordi, 2012 ; Hoang & Kanemoto, 2021). Jusqu'à présent, la plupart des discussions sur ce sujet étaient théoriques (San Martin Saldias et al., 2021 ; Lemenkova & Debeir 2023a ; Qun & Xiaoyan, 2013). Les premières tentatives opérationnelles d'intégration entre le traitement des données spatiales dans les SIG et l'analyse du paysage ont porté sur les problématiques suivantes :

• la construction de liens efficaces entre l'analyse du paysage et le traitement des données spatiales dans les SIG GRASS et la modélisation statistique (De Sarkar et al., 2012).

• l'ajout de fonctions spécialisées de traitement de données spatiales à l'aide de scripts et de techniques de programmation mises en œuvre dans les SIG en utilisant la syntaxe des langages intégrés (par exemple, Lemenkova 2023b, 2023c).

• l'inclusion d'une vue cartographique utilisant des scripts comme l'un des graphiques liés dynamiquement dans les outils de visualisation pour l'analyse exploratoire des données à l'aide de modules de programmation ou de bibliothèques (Soares et al., 2020 ; Lemenkova & Debeir 2022a, 2022b ; Deng et al., 2019 ; Ribeiro et al., 2017).

• le développement d'une boîte à outils d'analyse spatiale du SIG GRASS et de ses diverses approches d'analyse géographique de l'analyse spatiale du paysage (Andreo et al., 2015 ; Lemenkova 2023a ; Hinthorne et al., 1991 ; Wegmann et al., 2018).

9 C'est dans la continuité de cette dernière approche que notre contribution se situe.

## Objectif et motivation

10 Cette étude vise à analyser la dynamique spatiale de la structure des paysages côtiers et forestiers du Liberia et leurs changements en utilisant les données de télédétection sur un intervalle de 9 années. L'objectif est d'identifier la structure et mesurer l'hétérogénéité du paysage du pays. Ceci est réalisé par l'analyse spatio-temporelle en utilisant les outils numériques de programmation du SIG GRASS (de l'anglais : « Geographic Resources Analysis Support System ») développé par Neteler et al. (2012). La méthodologie comprend le calcul de la fragmentation du paysage, de l'index de paysages, du nombre et l'étendue d'unités paysagères, l'analyse de superficies individuelles et la topologie des unités. L'identification de la dynamique environnementale permet de déterminer la santé de la végétation. La distribution de l'occupation du sol est vérifiée par 10 catégories selon la classification de la Food and Agriculture Organization (FAO) (Di Gregorio & Jansen, 2000).

11 La recherche existante sur la végétation du Libéria est encore descriptive et limitée à des mesures d'associations spatiales (Adhikari & de Beurs 2016 ; de Sousa et al., 2023). D'un autre côté, l'utilisation d'outils avancés est importante pour modéliser des processus environnementaux complexes, y compris l'hétérogénéité des paysages. Dans le même temps, la cartographie des paysages forestiers d'Afrique de l'Ouest est nécessaire comme source d'information pour le suivi environnemental (Mackey et al., 2023 ; Lemenkova & Debeir 2023b), des paysages tropicaux qui seraient sujets à la dégradation, à la déforestation et aux effets du changement climatique (Chirwa & Adeyemi, 2019 ; Brottem & Unruh 2009 ; Barnes, 1990 ; van Rompaey, 1995).
12 L'utilisation de SIG est complexe dans le cas de paysages hétérogènes comme l'est du Libéria. Les quatre problèmes de l'analyse spatiale comprennent les problèmes de limite, d'échelle, de modèle (d'autocorrélation spatiale) et d'unité de paysage. Pour gérer ces problèmes, le traitement d'images satellitaires nécessite des algorithmes de l'automatisation. Puisque les études existantes sur l'environnement du Libéria sont basées sur le SIG traditionnel plutôt que sur les scripts, cette étude comble cette lacune par présentation de méthodes avancées pour le traitement des données de télédétection sur Libéria.

## État de l'art

13 L'utilisation des SIG dans les études paysagères n'est pas particulièrement exigeante, car elle repose principalement sur des recherches simples et un affichage direct des résultats. Même dans les cartes de paysages liées dynamiquement (Frazier et al., 2021), l'accent est mis sur la représentation cartographique, la visualisation et les cartes (Witinok-Huber et al., 2021; Aleman et al., 2018; Xu, 2011) plutôt que sur une analyse approfondie de la structure du paysage. Le plus grand désavantage de l'utilisation de logiciels SIG traditionnels est qu'on assume une matrice de paysage neutre uniforme ce qui est souvent une trop grande simplification de la réalité des paysages de la Terre. De plus, dans les logiciels SIG ou de télédétection conventionnels, les caractéristiques de la composition d'un paysage nous en apprennent souvent autant que les autres mesures d'hétérogénéité du paysage parce que le déterminant prédominant du patron spatial est la proportion des catégories de couverture terrestre.

14 Bien qu'il s'agisse sans aucun doute d'une approche puissante en termes d'analyse exploratoire des données et de cartographie, il est difficile de classer des unités de paysage sur la base des méthodes SIG logiciels traditionnelles, tels que QGIS, R, ArcGIS, ENVI, Idrisi GIS et les autres. Dans de tels programmes, le paysage visible sur les images satellitaires est perçu comme étant spatialement complexe, dans la perspective de l'hétérogénéité ou de la dynamique du paysage. Cependant, chacune des unités de paysage ou des types de parcelles possède une valeur unique et apparaît sur la carte selon une couleur ou une valeur de gris. L'identification précise de ces valeurs nécessite des méthodes avancées de traitement d'images.

15 Grâce à l'emploi de techniques de programmation et de calcul avancées du SIG GRASS, il est possible de résoudre ces difficultés pour analyser le paysage (Rocchini et al., 2013). Néanmoins, jusqu'à présent, les tentatives d'analyse du paysage n'ont pas pleinement exploité les techniques de programmation et l'emploi d'algorithmes exécutés par des programmes. Dans ce contexte, cet article vise à combler une lacune dans les études existantes sur l'analyse du paysage en présentant une approche avancée de l'analyse du paysage.

## Contexte technique

16 Les bibliothèques de programmation offrent la possibilité d'explorer toutes les fonctionnalités opérationnelles des outils modernes d'analyse spatiale en utilisant la gamme complète de techniques statistiques et économétriques spatiales. Il est possible d'appliquer de telles méthodes à l'analyse informatique des unités de paysage, par
exemple pour étudier la topologie, les relations géospatiales et les liens entre les unités
au sein de la structure d'un paysage. Par exemple, la comparaison des cartes permet
d'examiner la dynamique environnementale et les voies interactives entre les éléments
du paysage à travers les indices du paysage et le degré de fragmentation et de
déforestation. De plus, il développe des stratégies viables pour la conservation de la
nature en général, et de la forêt tropicale en particulier. Ainsi, en utilisant des
méthodes de traitement d'images et d'analyse SIG, il devient possible de révéler les
changements dans les types d'occupation du sol, de détecter les zones de déforestation
et d'évaluer la dynamique du paysage. Le suivi environnemental se fait donc à la
croisée des éléments techniques de cartographie et de l'analyse de la déforestation.

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D'un côté, les données de télédétection constituent une source d'information fiable pour la cartographie des paysages, la détection des zones végétalisées et non végétalisées, pour l'analyse de la déforestation et le calcul des indices paysagers. La couverture spatiale des données de télédétection est importante pour la cartographie de la végétation : les images satellitaires permettent de couvrir régulièrement des zones géographiques difficiles d'accès. En outre, les données de télédétection peuvent être utilisées dans les zones où les travaux sur le terrain *in situ* sont difficiles à réaliser en raison de leur localisation difficile à atteindre. Enfin, les images satellitaires représentent le paysage de façon le plus réaliste, y compris les unités du paysage : leurs formes, densités, courbures des bords.

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D'un autre côté, l'utilisation de scripts pour le traitement des images satellites permet d'effectuer une cartographie automatique à l'aide d'algorithmes machines de traitement des données. Cet aspect principal de l'automatisation du traitement des données de télédétection est essentiel pour la répétabilité des scripts de plusieurs images satellitaires. L'automatisation du flux de travail est utile pour l'analyse de séries diachroniques, lorsqu'on compare plusieurs images pour détecter la dynamique environnementale. Il s'agit donc d'une distinction principale entre les scripts cartographiques et les SIG traditionnels. Les fonctionnalités des SIG reposent sur des menus, où chaque image doit être traitée individuellement, ce qui entraîne un processus fastidieux, tandis que la programmation par SIG GRASS gère le traitement automatisé des données de télédétection.

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Ainsi, l'avantage du SIG GRASS réside dans le code produit qui permet de lire, déboguer et maintenir plus facilement le script en s'appuyant sur des algorithmes de haut niveau (Neteler et al., 2006 ; De Sarkar et al., 2012 ; Rocchini et al., 2017 ; Bu et al., 2017). De cette façon, plusieurs images peuvent être traitées plus rapidement à l'aide d'un seul script qui peut être légèrement modifié pour chaque scène. De ce fait, l'utilisation par l'approche du SIG GRASS est avantageuse par l'intégration de méthodes avancées des scripts et de données de télédétection. Une telle approche intégrative permet de faciliter la caractérisation et l'inventaire du végétation à différentes échelles temporelles, avec des approches automatisées et reproductibles par la programmation.

Présentation du site d'étude

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Le Libéria est situé sur la côte atlantique de l'Afrique de l'Ouest et est entouré par la
Sierra Leone, la Guinée et la Côte d'Ivoire (figure 1). Malgré la taille relativement petite
du pays (11 millions d'hectares), les forêts tropicales du Libéria ont une valeur
significative pour les écosystèmes africains. Les forêts du Libéria représentent des lieux
de biodiversité importants avec des habitats d'espèces précieuses de flore et de faune (Mayers, 1992 ; Lamb et al., 2009) et une structure paysagère complexe (figure 2). Les différentes structures géomorphologiques des paysages du Libéria vont des plaines basses et sablonneuses aux collines et aux plateaux. Les régions littorales sont constituées de plaines côtières, de lagons et de mangroves. Dans les régions centrales du pays, les terrains sont vallonnés et couverts par les forêts tropicales. Selon la FAO, 44,9 % du territoire libérien, soit environ 4 329 000 ha, est couvert de forêts. Sur ce total, 4 % sont classés comme forêt primaire, la forme de forêt la plus riche en biodiversité et en carbone (UNDP Liberia, 2023).

21. Néanmoins, les forêts du Libéria sont sujettes à la déforestation depuis le 20e siècle (Kim et al., 2015). Les statistiques concernant les taux de déforestation au Libéria indiquent la tendance suivante. Selon l'état actuel de la couverture forestière au Libéria (2004), la perte de forêt entre 1979 et 2004 est d'environ 15 %, ce qui signifie une perte de 30 000 ha/an (FAO 2010 ; https://worldrainforests.com/deforestation/archive/Liberia.htm). Plusieurs assertions confirment cette tendance au recul de la forêt :

* Entre 1990 et 2005, le Libéria a perdu 22,3 % de sa couverture de forêt tropicale humide (https://worldrainforests.com/20liberia.htm).

* Entre 2000 et 2005, le taux de déforestation était ainsi de 1,74 % par an.

* En 2006, selon Worldrainforests, le taux de déforestation annuel moyen au Libéria était de 1,49 %.

* En 2022, le Libéria a perdu environ 150 000 ha de forêt naturelle, selon l'organisation de conservation Global Forest Watch.

22. En général, la déforestation au Libéria est causée par deux facteurs : l'impact climatique et les activités humaines (Chazdon, 2003). Alors que le premier inclut l'augmentation des températures, les sécheresses, la dessiccation des sols, la désertification et les catastrophes naturelles (les incendies de forêt), le second implique des processus liés aux changements d'utilisation des terres, à la conversion de terres naturelles en terres industrielles et agricoles pour des raisons commerciales.
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 - Division administrative des régions du Libéria.</figcaption></figure>

Auteur

23 Selon une perspective sociale, la déforestation et la dégradation des forêts au Libéria sont des symptômes de la pauvreté car les forêts tropicales sont substituées par des plantations commerciales pour des raisons économiques. À titre d'exemple, Masolele et al. (2024) rapportent que les zones précédemment occupées par les forêts sont progressivement remplacées par des zones agricoles (plantations de cacao, terres cultivées, palmiers à huile et hévéas) ainsi que des zones industrielles (routes et stations urbaines). Tout comme dans d'autres pays d'Afrique occidentale, comme le Ghana et la Côte d'Ivoire, le Libéria présente un taux élevé de conversion des forêts en cultures de base. Les raisons économiques de la déforestation au Libéria comprennent l'exploitation forestière pour les ventes commerciales (Nisbett & Monath, 2001). Ainsi, la coupe à blanc régulière des forêts tropicales à des fins commerciales fait suite à la demande accrue de matières premières et de produits bruts tels que le bois, la pâte et le papier (Inatimi, 2023 ; Hoang & Kanemoto, 2021).

24 D'autres raisons incluent la restructuration et la réorganisation des types d'utilisation des terres pour les besoins agricoles (Roesch, 2021) et urbaines (McCandless & Christie, 2006). Les changements dans la gestion de l'utilisation des terres entraînent le remplacement des paysages naturels par des terres agricoles. Ces processus contribuent à la déforestation du Libéria. Par exemple, les monocultures qui dominent le secteur agricole du Libéria comprennent le cacao, le caoutchouc naturel, le riz, le manioc, les bananes et l'huile de palme. Néanmoins, les plantations de monoculture cultivées (en particulier de cacao) qui ont remplacé les forêts primaires ont plusieurs impacts : perte de biodiversité, déforestation et augmentation des émissions de carbone (Kumar et al., 2022 ; Houghton & Hackler, 2006). Par exemple, Antonanzas et Quinn (2022) rapportent que la coupe à blanc pour planter des hévéas pour la fabrication du caoutchouc a eu un impact négatif important sur l'empreinte carbone des produits au Libéria en augmentant les émissions de CO₂.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2 - Types de couverture terrestre au Libéria par classes de végétation selon l'Organisation pour l'alimentation et l'agriculture (Food and Agriculture Organization -FAO), 2009. Production : P. Lemenkova, 2024</figcaption></figure>

Auteur

Pour résumer, la déforestation au Libéria a plusieurs raisons y compris les suivantes : l'expansion agricole et l'extraction de bois (p.e., l'exploitation forestière) à des fins commerciales ; l'augmentation des pressions humaines à travers le développement des infrastructures et l'expansion des réseaux routiers (Witinok-Huber et al., 2021), l'augmentation de la construction et de l'urbanisation (Bruce, 2007) ; la récolte du bois pour le combustible domestique ou le charbon de bois (Allen & Barnes, 1985; Barron et al., 1986). La combinaison de ces facteurs a conduit à la perte des forêts tropicales du Libéria.

## Méthodologie d'approche

Des méthodes de quantification du paysage sont nécessaires pour comparer les paysages, identifier les changements, estimer la fragmentation, évaluer l'hétérogénéité, associer les modèles de configuration spatiale aux fonctions écologiques ou faire des prédictions sur le paysage. La caractérisation du paysage en utilisant des images nécessite l'utilisation d'indices tels que l'indice de densité des unités paysagères, l'indice de forme, l'indice de numéro des unités paysagères, l'écart type, le coefficient de variation et la plage de patch.

Plusieurs indices ont été calculés pour la zone d'étude. Dans le calcul des taux de déforestation, les équations prennent en compte les corrections pour la surface forestière restante recalculée et la surface totale des images satellitaires. L'approche utilise une console de programmation du SIG GRASS. Le flux de travail comprend les étapes principales décrites ci-dessous. Les extraits de codes avec les fragments les plus importants sont présentés pour être réutilisés dans des travaux futurs. Nous
commentons les résultats obtenus sur le calcul des unités de paysages à l'aide des fonctions d'algèbre cartographique et des outils d'analyse du paysage.

## Données

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Les cartes sont visualisées pour analyse diachronique des changements des structures paysagères de l'est du Libéria et de ses régions côtières (figure 3). Les images ont été prises en saison d'hiver, car les conditions climatiques sont plus propices à la croissance de la végétation dans cette période. Les températures basses (ca. 25 °C) et précipitations moyennes (50 mm) (Climate Change Knowledge Portal, 2024) favorisent le développement du couvert végétal après la fin de la saison des pluies.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3 - Données originales (RVB) de la région côtière de l'ouest du Libéria : images satellitaires Landsat 8-9 OLI/TIRS (2014 et 2023).</figcaption></figure>

USGS

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Un autre facteur de sélection des données est la qualité des images des archives ouvertes Landsat de l'US Geological Survey (USGS) : les images ont été sélectionnées en fonction de la faible nébulosité (< 10 % de couverture nuageuse). Enfin, l'intervalle de temps entre les images (9 ans) est choisi en utilisant l'étendue maximale entre les deux données disponibles pour l'analyse de la dynamique du paysage. La cartographie réalisée à partir de deux images prises avec une différence de 9 ans permet une analyse des effets interannuels sur les paysages.

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Les principales caractéristiques des images Landsat sont les suivantes :

* la scène 1 de Landsat 8 (acquise le 29/12/2014) a l'ID LC81990562014363LGN01, nébulosité (couverture nuageuse) 0,01, azimut du soleil 139,15864051, élévation du soleil 51,10069657.

* la scène 2 de Landsat 8 (acquise le 04/01/2023) a l'ID LC81990562023004LGN00, nébulosité (couverture nuageuse) 0,67, azimut du soleil 137,95221145, élévation du soleil 51,02863442.

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Les deux images multispectrales Landsat 8 ont été prises sur le capteur WRS Path199/row56 OLI/TIRS, projeté dans la zone 29 Universal Transverse Mercator (UTM), Datum et Ellipsoid WGS84, taille de cellule de grille (résolution) de 30 m. La situation géographique des images et la zone d'étude dans le pays sont présentées dans la figure 4.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4 - Zone d'étude couverte par des images Landsat sur la carte topographique.</figcaption></figure>

Auteur

## Traitement d'images

La liste complète des descriptions techniques est disponible sur le site Web de l'USGS par ID de scène de chaque image. Ce flux de travail technique a été brièvement décrit dans la note¹. L'importation et le traitement des données ont été réalisés à l'aide du logiciel SIG GRASS. Les fonctions spécifiques du SIG sont réalisées à l'aide du module « r.mapcalc » pour le calcul et l'algèbre cartographique, et de plusieurs autres modules pour l'analyse du paysage (« r.li.patchdensity », « r.li.shape », « r.li.patchnum », « r.li.padsd », « r.li.padcv » et « r.li.padrange »). Les différences entre les types de données cartographiques vectorielles et raster seront évoquées pour l'analyse environnementale des paysages.

Les images satellitaires de 2014 et 2023 ont été classées à l'aide de la méthode de 'clustering' afin de définir et de détecter les forêts parmi d'autres classes de couverture terrestre (figure 5).

À cette fin, le module 'i.cluster' a été utilisé pour créer un fichier de signature pour chacune des images satellitaires. Les signatures ont été appliquées pour discriminer les types de couverture terrestre sur les images satellitaires à l'aide du module « i.maxlik ». Suite à cela, les classes définies ont été vérifiées à l'aide des modules « r.category » et « rdescribe » pour obtenir des informations concernant ces classes. Les isolignes ont été tracées tous les 200 m de relief sur les cartes à l'aide du module 'r.contour' comme suit : r.contour GEBCO_Liberia out=relief step=200. Cette description succincte du processus de cartographie est complétée par la note².
# Analyse du paysage

35 Par comparaison visuelle des deux images, la figure 5 nous présente déjà une idée de la dynamique de paysage dans la zone d'étude couvrant la région côtière du Libéria. Ici, la visualisation des classes de types de couverture terrestre automatiquement détectées et cartographiées est présentée pour 2014 et 2023. La teneur en chlorophylle s'appréhende par la réflectance spectrale des pixels permettant de déterminer la capacité des cultures à réfléchir la lumière. Les cartes d'occupation du sol et de végétation ont été faites à partir de la classification des images satellitaires.

36 Les 10 principaux types de couverture terrestre comprennent les catégories suivantes qui correspondent aux numéros de la légende : 1) Forêts 2) Mangroves 3) Terres agricoles 4) Forêts fragmentées et dégradées 5) Savane 6) Terres boisées en mosaïque mixte 7) Terres cultivées 8) Arbustes et prairies 9) Zones artificielles et espaces urbains 10) Plans d'eau. Cette typologie d'unités paysagères a été définie automatiquement par reconnaissance de signatures spectrales de référence à l'aide du SIG GRASS. Étant donnée l'importance de la vérification afin d'éviter toute erreur, les données ont été vérifiées en utilisant une cartographie mondiale de la couverture terrestre qui utilise les données Sentinel-1 et Sentinel-2 à une dimension de 10 mètres.

37 Après le traitement des données cartographiques, l'analyse du paysage a été réalisée à l'aide de SIG GRASS. Tout d'abord, la méthode de fenêtre mobile 7x7 a été définie et stockée dans SIG GRASS à l'aide du module "g gui .rlisetup". Les superficies forestières ont été sélectionnées par rapport à toutes les autres classes de couverture terrestre à l'aide de calculs et de conditions logiques dans le module 'r.mapcalc" en utilisant le code du SIG GRASS qui est intégré à la note³. La visualisation des seules classes « forêts » pour 2014 et 2023 est présentée dans la figure 6.

38 L'analyse de la densité du couvert végétal dans des unités de paysage et les calculs pour 2014 et 2023 ont été effectués à l'aide du module « r.li.patchdensity » qui calcule l'indice de densité des unités dans les paysages sur une carte raster, en utilisant un algorithme de contextualisation à 4 pixels voisins. Techniquement, cela a été mis en œuvre par le code suivant : « r.li.patchdensity forests conf =movwindow7 out =forests_p_dens7 --overwrite » . La composition du paysage est donnée par l'indice de densité de richesse des parcelles (ou les unités de paysage) et l'indice de densité des parcelles (anglais : « patch density index »). En ce qui concerne la structure spatiale du paysage, l'indice de forme moyenne pondérée par la superficie permet de mesurer la complexité de la forme des parcelles dans le paysage, l'indice de cohésion de parcelles évalue la connectivité des parcelles de même classe, tandis que l'indice de la moyenne de la distribution de superficie des parcelles et l'indice de la moyenne de la distribution de superficie intérieure fournissent deux informations distinctes sur la superficie des parcelles dans le paysage.

39 La densité du couvert végétal dans des unités de paysage correspond à la répartition des trois principaux types de forêt au Libéria :

* Premièrement, les forêts humides sempervirentes ou mixtes sempervirentes/semi-décidues dans la partie occidentale du pays. Ce type de forêts connaît une saison sèche sur le plateau boisé ;

* Deuxièmement, les forêts humides à feuilles persistantes (forêt tropicale humide) de l'est du Libéria qui ont une saison sèche très courte ou absente ;
* Troisièmement, les forêts sub-montagnardes ou de montagne, généralement au-dessus d'une altitude de 800 à 1 000 mètres, avec une végétation mixte. De plus, les plantes commerciales et les cultures arboricoles incluent l'huile de palme, le caoutchouc et le cacao (Integra, 2018).

## Analyse géométrique : l'hétérogénéité spatiale

40 La déforestation sur la côte du Libéria a été évaluée en utilisant des données de télédétection et l'approche du SIG GRASS. Six indices ont été calculés pour évaluer les changements paysagers du Libéria, y compris le déclin des forêts : indice de densité des unités paysagères, indice de forme, indice de numéro des unités paysagères, écart type, coefficient de variation et plage de patch. L'analyse des modifications des éléments du paysage au Libéria permet de comprendre la complexité structurelle des forêts tropicales.

41 L'analyse de la géométrie et de la topologie des unités de paysage est l'une des applications les plus fréquentes d'une étude de l'hétérogénéité spatiale du paysage. C'est donc le cas où l'intérêt réside dans la différence entre les valeurs moyennes dans des sous-ensembles spatiaux d'unités de paysage (régions) des données raster. Ceci est évalué dans le logiciel SIG GRASS au moyen de plusieurs modules, comme expliqué dans la présentation méthodologique, dans lequel les indicateurs de variables de la structure du paysage correspondent aux régions des unités modifiées.

42 La complexité des formes des parcelles dans le paysage est mesurée par l'indice de densité de bordures et l'indice de forme du paysage, ainsi que par l'indice de forme moyenne pondérée par la superficie. L'utilisation de l'indice de forme pondéré par la superficie est la méthode la plus efficace pour repérer les paysages similaires et les paysages distincts afin de mesurer la structure des paysages. Le processus technique de travail est exposé dans la note⁴.

43 La mosaïque forestière est généralement représentée par des cartes catégoriques avec des unités cartographiques (patch) relativement homogènes. Les caractéristiques du patch comprennent la taille, le nombre, la forme et la densité de l'unité. Le nombre de parcelles (patch) présentes dans le paysage montre les mosaïques de unités qui sont calculées à l'aide de l'index du numéro de patch. Cet indice a été calculé à l'aide du module « r.li.patchnum » avec les résultats présentées sur les cartes pour les années 2014 et 2023. Les détails techniques sont présentés dans le code de la note⁵.

## Analyse numérique et le calcul statistique

44 Le coefficient de taille des éléments du paysage varie en fonction de la composition et de la structure spatiale du paysage. Il analyse également la quantité de classes présentes sur l'image, la proportion et la variété de classes en fonction de l'ensemble de l'image satellitaire. Le coefficient de variation de la taille des unités de paysages a été calculé à l'aide du module « r.li.padcv » sur la base des données précédemment calculées sur l'écart type de la taille des unités de paysages, leur taille moyenne, la superficie et le nombre des unités de paysages en hectares.

45 Techniquement, le calcul a été fait en utilisant le code inséré dans la note⁶ (ici, un exemple pour 2023). Les données calculées à partir d'images satellitaires par le SIG GRASS ont permis de calculer le coefficient de variation de la superficie des parcelles
sur une carte raster entre les années 2014 et 2023. Ceci est basé sur la correspondance entre la connectivité des unités paysagères et les attributs des paysages. L'analyse de cet indice permet de détecter les changements dans la densité forestière du Libéria et la transformation des forêts de conifères et de divers autres types en forêts plus naturelles ou en plantations agricoles.

## Analyse quantitative des indices des paysages

46 Le calcul de six indices de déforestation sur la côte du Libéria (figures 7 et 8) a été utilisé pour évaluer les évolutions paysagères du Libéria, y compris le déclin des forêts : indice de densité des unités paysagères, indice de forme, indice de numéro des unités paysagères, écart type, coefficient de taille des éléments et plage de patch. Dans les figures 7 et 8, nous présentons l'attribut visualisé de l'analyse statistique des unités de paysage de 2014 et 2023. La modélisation du paysage réside dans l'application du filtre « fenêtre mobile » (« lasso ») qui est appliqué pour l'analyse raster. Cette approche évalue l'ensemble de l'image raster à l'aide d'un processus itératif étape par étape d'analyse des correctifs. La différence entre les images analysées de 2014 et 2023 montre les valeurs statistiques significatives calculées pour les deux années qui permettent d'indiquer objectivement les changements dans la structure du paysage du Libéria.

47 Concernant la complexité de forme des parcelles dans le paysage, l'indice de forme du paysage fournit une appréciation quantitative du paysage d'être fragmenté ou agrégé. De plus, il mesure la connectivité des parcelles de même classe. Les figures 7 et 8 présentent des indices paysagers visualisés. Puisque les parcelles de la mosaïque possèdent un nombre restreint d'attributs – la classe, la superficie, le périmètre et la classe des cellules voisines – ces variables ne permettent que quelques mesures primaires du paysage qui sont données par les indices.

48 L'indice de densité des unités – angl. « Patch Density Index » – (Figures 7a et 8a) montre l'aspect fondamental de la structure du paysage. La densité des unités des paysage a pour utilité de décrire le nombre d'unités de paysage d'une taille minimale de 30 mètres. La densité des unités peut constituer un bon indicateur de l'indice de fragmentation du paysage. De même, la densité des éléments dans l'ensemble de la mosaïque paysagère constitue un indice d'hétérogénéité spatiale.

49 L'indice de forme du paysage (LSI) (Figure 7b et 8b) mesure le rapport périmètre/superficie du paysage dans son ensemble. Cet indice est identique à l'indice de diversité des habitats proposé par Patton (1975). La forme est un paramètre difficile à quantifier de manière concise dans une métrique. SIG GRASS calcule les types de relation périmètre-surface de l'indice de forme. Il montre la limite quantifiée de l'habitat. En écologie du paysage, il sert de moyen de comparaison des changements alternatifs d'habitat (le défrichement des forêts tropicales). Cet indice de forme mesure la complexité de la forme d'une unité paysagère par rapport à une forme standard. La forme du patch est évaluée avec une forme circulaire. L'indice de forme est un minimum pour les parcelles circulaires et augmente à mesure que les unités paysagères deviennent moins circulaires.

50 Pour ce qui est de la superficie des parcelles, l'index des numéros des unités – angl. « Patch number index » (Figure 7c et 8c) – calcule le numéro de patch sur une carte raster (donc, le numéro des unités de paysage), en utilisant un algorithme à 4 voisins.
L'indice est basé sur la dimension du patch (unité de paysage) dans le paysage en nous montrant sur un autre aspect de la superficie des parcelles du paysage en nous pourvoyant d'une moyenne de la superficie intérieure des parcelles du paysage. En conséquence, plus le nombre est élevé, plus les unités paysagères individuelles sont présentées. La zone d'écart type (Figures 7d et 8d) est fonction de la superficie totale du paysage et capture un aspect de la configuration spatiale du paysage. Cet index classe les paysages en fonction de leur hétérogénéité spatiale et de leurs variations par rapport à la norme en utilisant une analyse multi-échelle de la structure du paysage. Il vise à mettre en œuvre des mesures statistiques de la structure du paysage.

## Calcul du coefficient de variation

Le coefficient de variation (Figures 7e et 8e) indique la variabilité des tailles des unités par rapport à leurs tailles moyennes respectives (écart type à peu près équivalent à la moyenne des paysages). Cet indice a été développé afin de quantifier et de comparer l'hétérogénéité catégorique spatiale du paysage sur les images satellitaires. Le plus grand coefficient de variation de la taille des unités de paysage par rapport aux autres unités de paysages indique une variation relative beaucoup plus grande de la taille de l'unité de paysage. La variabilité relative par rapport à la moyenne est mesurée par le coefficient de variation de la taille des unités (c'est-à-dire la variabilité en pourcentage de la moyenne dans les unités paysagères). Enfin, l'indice d'étendue des unités de paysage (figures 7f et 8f) montre le classement des unités en fonction de poids qui représentent l'ampleur du contraste de bordure entre les types des unités de paysage adjacentes. Cet indice varie entre des valeurs faibles (pas de contraste) et élevées (contraste maximum).

# Résultats et discussion

## Les changements dans l'occupation du sol

D'après les figures 5 et 6, la plupart de la région est en voie de développement, chaque entité géographique et parcellaire (terres agricoles, forêts fragmentées et dégradées, zones artificielles et espaces urbains, terres cultivées, etc.) évoluant à son propre rythme au fil du temps. Les forêts clairsemées et dégradées (classe 4) ont suivi le même cheminement vers les arbustes et prairies ouvertes (classe 8) et la savane (classe 5). Au sud-est de la région étudiée, les transitions des classes de canopée plus denses vers des classes de canopée plus ouvertes ont été principalement observées.

La cartographie des paysages entre 2014 et 2023 a révélé quelques modifications avec une réduction des espaces forestiers et un accroissement des surfaces cultivées. Nous avons constaté que les pertes sont plus visibles dans les zones occupées par les forêts (Classe 8 sur la Figure 5) qui sont remplacées par les « Terres cultivées » (Classe 7 sur la Figure 5) dans la deuxième image (1237 km²) et la Classe 3 « Terres agricoles » (4144 km²). De plus, la superficie des Classes 6 « Terres boisées en mosaïque mixte » (6054 km²) et 4 « Forêts fragmentées et dégradées » (8144 km²) a augmenté par rapport aux forêts. Les déboisements y sont donc minimes, de même que dans les zones non affectées par les activités humaines.
Variations spatiales de la déforestation

54 L'analyse statistique spatiale des unités de paysage du Libéria, à partir des modules du logiciel SIG GRASS, permet d'appréhender la dynamique environnementale qui affecte les forêts du pays de manière plus intense dans le sud-est de la zone d'étude que dans les régions périphériques sur la période 2014-2023 (figure 6). D'ailleurs, la figure 6 met en exergue entre 2014 et 2023 des changements dans les zones forestières qui ont considérablement diminué au cours de cette période. La répartition des zones forestières qui occupaient les territoires en 2014 par rapport à 2023 indique un problème potentiel pour la conservation de l'environnement au Libéria.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 5 - Classification des images satellitaires Landsat OLI/TIRS sur 2014 et 2023 réalisées dans le SIG GRASS. La carte est superposée sur la grille topographique GEBCO.</figcaption></figure>

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55 L'analyse des images satellitaires et les estimations calculées des taux récents de perte de forêt au Libéria donnent les résultats suivants. Selon l'analyse de la taille des parcelles dans les zones forestières pour les périodes estimées, au cours des 9 années, la superficie forestière a été réduite de 12 %. Cela suggère un taux annuel moyen de déforestation de 0,9 %. Les données de télédétection analysées révèlent une diminution des forêts, en particulier dans le sud-est du pays. La couverture forestière totale a été estimée à 11 408 km² en 2014 et à 11 305 km² en 2023, avec une période de 9 ans entre les paires d'images, ce qui correspond à une perte totale de 0,84 % sur la période de 9 ans.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 6 - Zones forestières de l'ouest du Libéria extraites des images satellite Landsat OLI/TIRS de 2014 et 2023 superposées sur le relief ombré.</figcaption></figure>

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Entre 2014 et 2023, 80 % des forêts étaient concentrées dans de grandes parcelles de plus de 1 km², tandis que les 20 % restants se trouvaient dans des parcelles de moins de 0,1 km². Cependant, en 2014, 73 % des forêts du Libéria se trouvaient à moins de 3 km d'une lisière non forestière selon l'indice de lisière, ce qui indique la vulnérabilité potentielle des forêts en raison de la facilité d'accès pour la coupe. Ces valeurs ont augmenté jusqu'à atteindre 76 % en 2023. Ces chiffres sont des taux moyens obtenus en divisant la superficie de perte de forêt selon les tailles de parcelles calculées et comparées pour les deux années.

Des résultats quantitatifs sur la dynamique paysagère des forêts libériennes sont représentés dans les Tableaux 1 et 2 : données statistiques extraites de l'image satellitaire de 2014 et 2023 (calculs numériques) et des figures 7 et 8 (visualisations cartographiques).

<table><caption>Tableau 1 - Données statistiques extraites de l'image satellitaire de 2014</caption><thead><tr><th>Nom</th><th>Indice de densité des patchs</th><th>Indice de forme</th><th>Patch n°.</th><th>Écart type de la zone de patch</th><th>Coefficient de variation de la zone de patch</th><th>Plage de taille de la zone de patch</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nr.</td><td>33145180</td><td>33369593</td><td>57018180</td><td>33369593</td><td>33369593</td><td>33369593</td></tr><tr><td>Minimum</td><td>0.10</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Maximum</td><td>4.73</td><td>5.61</td><td>17</td><td>469.13</td><td>263.77</td><td>938.25</td></tr><tr><td>Intervalle de variation</td><td>4.62</td><td>4.61</td><td>17</td><td>469.13</td><td>263.77</td><td>938.25</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>1.68</td><td>2.86</td><td>3.63</td><td>94.79</td><td>98.21</td><td>240.08</td></tr><tr><td></td><td>1.68</td><td>2.86</td><td>3.63</td><td>94.79</td><td>98.21</td><td>240.08</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 2 - Données statistiques extraites de l'image satellitaire de 2023</caption><tr><td>Moyenne des valeurs absolues</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Déviation standard</td><td>1.24</td><td>0.51</td><td>3.76</td><td>93.42</td><td>44.19</td><td>202.54</td></tr><tr><td>Variance</td><td>1.53062</td><td>0.26</td><td>14.13</td><td>8727.97</td><td>1952.53</td><td>41023.10</td></tr><tr><td>Coefficient de variation</td><td>73.83</td><td>17.66</td><td>103.68</td><td>98.56</td><td>44.99</td><td>84.37</td></tr><tr><td>Somme</td><td>55545763</td><td>95549445</td><td>206727795</td><td>3163139208</td><td>3277392874</td><td>8011260294</td></tr></table>

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>Indice de densité des patchs</td><td>Indice de forme</td><td>Patch n°.</td><td>Écart type de la zone de patch</td><td>Coefficient de variation de la zone de patch</td><td>Plage de taille de la zone de patch</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nr.</td><td>33054328</td><td>33054328</td><td>56621160</td><td>33054328</td><td>33054328</td><td>33054328</td></tr><tr><td>Minimum</td><td>0.26</td><td>0.17</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Maximum</td><td>5.01</td><td>5.97</td><td>17.21</td><td>436.32</td><td>292.2</td><td>929.74</td></tr><tr><td>Intervalle de variation</td><td>4.98</td><td>5.80</td><td>17.21</td><td>436.32</td><td>292.2</td><td>929.74</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>1.15</td><td>4.09</td><td>4.78</td><td>12.39</td><td>53.47</td><td>37.24</td></tr><tr><td>Moyenne des valeurs absolues</td><td>1.15</td><td>4.09</td><td>4.78</td><td>12.39</td><td>53.47</td><td>37.24</td></tr><tr><td>Déviation standard</td><td>0.61</td><td>1.05</td><td>4.73</td><td>18.55</td><td>29.77</td><td>59.92</td></tr><tr><td>Variance</td><td>0.37</td><td>1.10</td><td>22.39</td><td>344.09</td><td>886.51</td><td>3590.87</td></tr><tr><td>Coefficient de variation</td><td>53.21</td><td>25.65</td><td>98.90</td><td>149.73</td><td>55.68</td><td>160.92</td></tr><tr><td>Somme</td><td>38022399</td><td>35217453</td><td>270899178</td><td>409476806</td><td>1767580075</td><td>1230883106</td></tr></tbody></table>

58

Les deux tableaux (tableau 1 et 2) établis à partir des matrices de calculs quantitatifs des images satellitaires ont permis de faire une analyse multi-échelle de la structure du paysage. Dans ces tableaux, on ne conserve que les valeurs statistiques qui ont été obtenues à partir d'une analyse raster. De cette façon, on ne prend en compte que la zone couverte par les images satellitaires traitées et non tout le Libéria. On peut ainsi
analyser des écarts entre la situation du paysage observée en 2014 et celle en 2023, conformité construite à partir de valeurs des indices de paysages calculés en lignes (e.g., Indice de densité des patchs, Indice de forme, etc.) et en colonnes (statistique calculée par rapport aux deux images).

59 La deuxième colonne des tableaux 1 et 2 illustre les valeurs de l'Indice de densité des patchs et les différences entre 2014 et 2023. Le passage de la densité des parcelles de 1,68 (valeur moyenne) en 2014 à 1,15 en 2023 correspond à la réduction du nombre de parcelles distinctes où le paysage est divisé. Ainsi, cela suggère une plus grande fragmentation du paysage et une réduction du nombre de zones dans lesquelles le paysage est divisé. Ce n'est donc pas la taille (en soi) ou la forme qui est décrite par cet indice, mais la position relative des parcelles dans le paysage, c'est-à-dire la disposition spatiale des parcelles.

60 La troisième colonne des tableaux 1 et 2 illustre les valeurs de l'Indice de forme de 2,86 en 2014 jusqu'à 4,09 en 2023. Cette colonne indique l'augmentation de cet index qui marque les changements dans la configuration spatiale du paysage qui se réfèrent à la disposition et à la position des parcelles dans le paysage. La hausse de ces valeurs pendant la période étudiée renvoie à certains éléments de la configuration, tels que l'isolement des parcelles qui résulte d'une configuration plus fragmentée du paysage. Ces mesures représentent la répartition des types de parcelles par rapport aux autres parcelles. Les changements dans la structure du paysage représentés par l'indice de forme illustrent la dynamique spatiale du paysage. À son tour, cela a un impact sur la nature des alentours des parcelles et sur la fraction du paysage en parcelles séparées.

61 La quatrième colonne des tableaux 1 et 2 démontre les changements dans le nombre de patchs en utilisant le nombre de longueur totale des lisières dans les patchs : de 3,63 en 2014, elles sont passées à 4,78 en 2023. Cela signifie une dispersion accrue des parcelles qui se réfère généralement à la diminution de l'agrégation du paysage et est corrélée à une fragmentation accrue du paysage. Cette mesure est quantifiée en termes de parcelles individuelles et est spatialement explicite au niveau de la parcelle individuelle. Les valeurs accrues de ces mesures indiquent que les propriétés écologiques d'une parcelle sont influencées par le voisinage environnant (par exemple, les effets de bordure dus à la parcelle disparue, par exemple, une parcelle où le défrichement de la forêt modifie la configuration antérieure du paysage). De plus, la comparaison des valeurs pour 2014 et 2023 illustre l'ampleur de ces changements.

62 Les cinquième et sixième colonnes des tableaux 1 et 2 permettent d'évaluer les catégories statistiques : écart type et coefficient de variation. Cette série de mesures est dérivée de la distribution cumulative des tailles de parcelles et fournit des mesures alternatives et plus explicites de subdivision par rapport des différences. Lorsqu'elles sont appliquées au niveau de la classe, ces mesures peuvent être utilisées pour mesurer le degré de fragmentation du paysage.

63 Enfin, on observe les variations dans la plage de taille de la zone de patch à partir de 2014 (septième colonne des tableaux 1 et 2). Les variations dans la répartition des parcelles indiquent le contraste, qui fait référence à la différence relative entre les types de parcelles. Par exemple, une zone de forêt ancienne et mature à côté d'une forêt mixte jeune présente une bordure moins contrastée qu'une forêt indigène adjacente à une savane ou à un champ ouvert (par exemple, un terrain nu après un défrichement forestier).
64

L'analyse statistique des données et des calculs est obtenue à partir de l'intégration de
la modélisation spatiale avec les résultats du traitement des images satellites. Pour cela,
nous avons réalisé une analyse des caractéristiques spatiales des différentes mosaïques
du Libéria et examiné si statistiquement les indices nous permettaient de mettre en
évidence ces différences afin de détecter les différences de composition et de
configuration spatiale entre les paysages de 2014 et 2023. Il convient toutefois de noter
une remarque importante concernant le calcul du pourcentage. Les taux moyens
suggèrent que la même superficie est perdue chaque année. Si tel était le cas, le taux de
déforestation devrait logiquement augmenter, car la superficie des forêts restantes
diminue chaque année par rapport à la superficie totale (le taux moyen de
déforestation est de 0,9%).

Analyse du paysage : variations spatio-temporelles

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 7 - La production de données : Cartes des indices de paysage (2014) : (a) Indice de densité des unités paysagères ; (b) Indice de forme ; (c) Index du numéro des unités de paysage ; (d) Écart type de la superficie de l'unité paysagère ; (e) coefficient de variation de la superficie du paysage ; (f) gamme de tailles des unités de paysage.</figcaption></figure>

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<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 8 - La production de données : Cartes des indices de paysage (2023). (a) Indice de densité des unités paysagères ; (b) Indice de forme ; (c) Index du numéro d'unité de paysage ; (d) Écart type de la superficie de l'unité paysagère ; (e) coefficient de variation de la superficie du paysage ; (f) gamme de tailles des unités de paysage.</figcaption></figure>

Auteur

Les figures 7 et 8 montrent les résultats de l'analyse de la structure du paysage en utilisant les images satellitaires traitées pour 2014 et 2023. L'exploitation forestière active pendant cette période pour des raisons commerciales peut être, entre autres, la cause de la perte de ces forêts. Les forêts denses du Libéria ont progressivement évolué vers des types de couverts plus ouverts au cours de la période 2014-2023.

Les forêts denses ont été étendues à des forêts ouvertes ou fragmentées et dégradées à chaque image, l'indice moyen des parcelles passant de 3,63 à 4,78 au cours de cette période (tableaux 1 et 2). Cela signifie l'augmentation de la fragmentation des mosaïques paysagères. De même, les plus grandes augmentations de l'indice de forme, qui est passé de 2,86 en 2014 à 4,09 en 2023, montrent l'augmentation de la somme des longueurs de bords par rapport à la longueur totale.

La courbure accrue de la zone paysagère et la séparabilité des éléments individuels indiquent des processus de fragmentation des forêts. À la différence de ce phénomène, des valeurs inférieures de l'indice de densité des patchs sont passées de la moyenne de 1,68 à 1,15, ce qui indique une baisse de la classe de forêt dense tout au long de cette période.

Conclusion

L'analyse des modèles cartographiques spatiaux a donné un aperçu de l'hétérogénéité environnementale des forêts dans diverses régions du Libéria. De plus, il a démontré
des pertes dans des zones centrales (par rapport à la zone d'étude, c'est-à-dire l'étendue des images satellitaires) en comparaison avec les zones périphériques (les régions frontières, éloignées du centre des images satellitaires). Cela constitue un préalable essentiel à une analyse plus approfondie des interactions dynamiques et des processus de déforestation ou de restauration forestière au Libéria, appuyés par l'analyse spatiale des images satellitaires.

69 Les points essentiels de cette étude sont les suivants :

* Techniquement, l'utilisation du SIG GRASS a permis de répondre aux problèmes soulevés en permettant de dresser des analyses spatiales des items.

70 Toutes les analyses de données spatiales ont été réalisées à l'aide de la console du SIG GRASS, un outil spécialement développé qui relie les méthodes de programmation au traitement des données cartographiques. Nous avons limité la discussion aux méthodes existantes et documentées du SIG GRASS pour évaluer sa perspective dans l'analyse des données paysagères. Nous ne nous sommes donc pas concentrés sur les techniques cartographiques des logiciels commerciaux et les outils de techniques géospatiales existants, bien que ceux-ci puissent être testés dans des études similaires.

71 L'utilisation des données de télédétection pour la surveillance environnementale représente une opportunité de surveiller les tendances et la dynamique actuelles des forêts comme base pour la gestion des terres et la restauration des forêts. La méthode d'intégration dynamique du traitement des données a été employée, mettant en évidence la relation entre les données traitées par le SIG GRASS en utilisant des modules d'analyse de données et des techniques de script. L'estimation des variables clés (taille des unités de paysage, densité, écart type, étendue de superficie et coefficient de variations) donne des valeurs positives particulièrement significatives par rapport à 2014, attestant le déclin des forêts pour la période donnée.

72 Le logiciel SIG GRASS s'est montré performant pour le calcul automatisé des indices de paysages permettant l'évaluation de la dynamique de paysage. Le cartes des unités de paysages, la visualisation de la typologie et la structure du paysage sont possibles à l'aide d'algorithmes de modélisations avancées et de techniques des scripts pour dévoiler les unités des forêts libériennes.

* Les analyses générées ont permis de prouver les assertions textuelles sur la déforestation au Libéria, la fragmentation des paysages et d'autres changements relatifs à la couverture terrestre et végétation.

73 Les liens révélés entre les diverses unités de paysage et leurs changements détectés au fil du temps ajoutent une puissance supplémentaire aux techniques SIG et de script qui peuvent être utilisées pour les études de paysage. En comparant les résultats obtenus via la figure 5 avec les études précédentes, des changements forestiers majeurs ont été démontrés. Ainsi, les résultats antérieurs font état d'un taux de déforestation annuel moyen de 0,2 % au cours de la période 1986-2000 (Christie et al., 2007), puis de 0,35 % au cours de la période 2000-2006 (R-Pin, 2008), alors que nos travaux trouvent des valeurs plus élevées (0,9 % sur la période 2014-2023).

74 Des indices paysagers ont été utilisés pour étudier la dynamique des forêts tropicales du Libéria au cours de la dernière décennie (2014-2023). Les résultats de l'étude ont démontré un cycle prévisible d'expansion/contraction de la couverture forestière avec une déforestation dans le centre du Libéria. Cette période a été marquée par une réduction de l'étendue et une augmentation de la fragmentation des forêts denses du
Libéria. Ce processus confirme le passage des forêts denses à des classes plus ouvertes du couvert forestier. L'analyse de deux images satellites a montré que les forêts sont fragmentées. La déforestation et la transformation des paysages côtiers autour du fleuve Cestos sont dus à l'érosion, à la dégradation des sols, aux pratiques agricoles non durables et à l'urbanisation.

75

Au niveau de l'unité de paysage, on observe une fragmentation de la forêt dense. Grâce au calcul de six indices paysagères basés sur les caractéristiques quantifiables, il a été possible de représenter la mosaïque forestière, de déterminer la structure spatiale du paysage et de repérer le déclin des forêts. La complexité de l'arrangement spatial correspond à les valeurs attribuées à la diversité de paysages, la connectivité des surfaces et à la fragmentation du paysage qui sont liées aux effets du climat et des actions humaines au Libéria. Le traitement d'images de 2014 et 2023 a permis d'obtenir des cartes de l'occupation du sol qui montrent une évolution du paysage.

76

Les conclusions de l'étude ont révélé un cycle prévisible d'expansion/contraction de la couverture forestière avec une déforestation dans le sud-est et dans certaines régions du centre du Libéria. Même si la connaissance des processus fonctionnels du paysage est cruciale pour appréhender leur dynamique, il existe peu de données disponibles au Libéria. Ce travail apporte une contribution aux enquêtes environnementales au Libéria en utilisant les techniques de programmation du SIG GRASS pour analyser les données de télédétection. Donc cette étude contribue au développement de méthodes de statistiques spatiales et de calcul dans l'analyse et le suivi environnemental. Les approches de programmation du SIG GRASS pour le traitement d'images satellite, couplées à des données géospatiales et topographiques, permettent l'analyse des habitats spécifiques, telles que les forêts ou unités d'agriculture en Libéria. La méthodologie proposée dans cet article peut être appliquée et adoptée dans des études similaires d'analyse du paysage.

## BIBLIOGRAPHIE

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## NOTES

1. Tout d'abord, les données ont été importées dans le projet de travail SIG GRASS à l'aide du module `r.import`. Ensuite, la région de cartographie des données pour l'étendue du Libéria a été définie et configurée à l'aide du module « `g.region` ». À l'aide de ce module, le programme définit les limites de la région géographique en utilisant les coordonnées des données spatiales, c'est-à-dire dans ce cas - des images satellite. Les étapes suivantes correspondent à la cartographie et l'interprétation des indices de paysages en utilisant les deux images satellitaires Landsat du Liberia. Plusieurs indices de paysages ont été calculés et comparés pour la région sud-ouest du Liberia par les méthodes de GRASS SIG y compris les indices suivants : Indice de densité des patchs, Indice de forme, patch n°, Indice écart type de la zone de patch, coefficient de variation de la zone de patch et plage de taille de la zone de patch.

2. Les grilles sur les cartes ont été ajoutées à intervalles toutes les 30 minutes à l'aide de la commande « `d.grid -g size=00:30:00 color=white width=0.1fontsize=10 text_color=white` ». La visualisation des cartes a été réalisée à l'aide des modules SIG GRASS « `d.mon` », « `d.rast` » et «`d.legend` ». Les palettes de couleurs ont été définies et sélectionnées pour les cartes à l'aide du module « `rcolors` ».

3. Le code pour calculer l'algèbre cartographique dans GRASS GIS en utilisant le module 'mapcalc': « `r.mapcalc "forests = if(L_2014_cluster_classes >= 6 && L_2014_cluster_classes <= 7, 1, null())" --overwrite` ».

4. La complexité de la forme du paysage est estimée par l'indice de forme. Pour cela, les statistiques sur les données ont été collectées à l'aide du module « `r.univar` » comme suit : « `r.univar forests_p_dens7` ». Suite à cela, l'indice de forme (anglais : «shape index») sur les deux
cartes raster a été calculé à l'aide du module 'r.li.shape' comme suit : « r.li.shape input=forests conf=movwindow7 out=forests_shape Doc Mov7 ». La visualisation des résultats a été superposée sur la carte du relief monochrome ombré à l'aide de la suite de commandes suivante : « d.rast shaded relief dm.rast forests lungs mov7 ».

5. Techniquement, le méthode de ce module utilise l'algorithme de contextualisation à 4 pixels voisins par le code suivant : « r.li.patchnum input=forests conf=movwindow7 out=forests_patchnum Doc Mov7 ». L'écart type de la superficie des unités de paysages sur une carte raster a été calculé pour décrire les différences entre toutes les unités de paysages de 2014 et 2023. Cette métrique évalue les écarts de chaque zone par rapport à la taille moyenne des unités de paysages du type de forêt correspondant. L'implémentation a été réalisée à l'aide du code suivant : « r.li.padsd input=forests conf=movwindow7 out=forests_padsd Doc Mov7 ».

6. « r.li.padcv input=forests2023 conf=movwindow7 out=forests_padcv Doc Mov7_2023 ». Enfin, la plage de taille de la zone de patch a été calculée à l'aide de « r.li.padrange » comme suit : « r.li.padrange input=forests2023 conf=movwindow7 out=forests_padrange Doc Mov7_2023 ». Ainsi, les statistiques de répartition des paysages obtenues à partir des modules GRASS SIG ont résumé les propriétés de toutes les unités de paysages appartenant à la même classe de forêts en 2014 et 2023 en utilisant des informations sur toutes les unités de paysages de cette catégorie de paysages.

## RÉSUMÉS

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

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

# INDEX

**Keywords** : Remote sensing, vegetation, West Africa, satellite image, tropical forest

**Mots-clés** : Télédétection, végétation, Afrique de l'Ouest, forêt tropicale, image satellite

# AUTEUR

POLINA LEMENKOVA

1) Alma Mater Studiorum – Université de Bologne, Département des sciences biologiques, géologiques et environnementales (Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, Dipartimento di Scienze Biologiche, Geologiche e Ambientali), Via Irnerio 42, 40126 Bologna, Émilie-Romagne, Italie. ORCiD ID: 0000-0002-5759-1089 ; Email : polina.lemenkova2@unibo.it

2) Université libre de Bolzano, Faculté des sciences agricoles, environnementales et alimentaires (Libera Università di Bolzano, Facoltà di Scienze Agrarie, Ambientali e Alimentari), Piazza Università 5, IT-39100, Bolzano, Tyrol du Sud, Italie. E-mail : polina.lemenkova@unibz.it