# Cartographie des zones humides à DSCHANG (Cameroun). Utilisation des images satellitales d'accès gratuit.

Francis Tangmouo Tsoata, Raissa Koukem Sogang, S Nadia Mache Foukou

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Francis Tangmouo Tsoata, Raissa Koukem Sogang, S Nadia Mache Foukou. Cartographie des zones humides à DSCHANG (Cameroun). Utilisation des images satellitales d'accès gratuit. African Journal on Land Policy and Geospatial Sciences, 2025, Geospatial Sciences and Land Governance, 8 (4), 10.48346/IMIST.PRSM/ajlp-gs.v8i4.52635. hal-05090219

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Submitted on 12 Jun 2025

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# Mapping of wetlands in DSCHANG (Cameroon) by using the free-access satellite images.

¹TANGMOUO TSOATA Francis, ²KOUKEM SOGANG Raïssa, ³MACHE FOUKOU Suzanne Nadia

¹Labo géomatique, FLSH, université de Dschang

tsoatafrancis@gmail.com
francis.tsoata@univ-dschang.org

²Géographie, FLSH, Université de Douala

raissasogang@gmail.com

³Cereht, FLSH, Université de Dschang

mfsuzannenadia@gmail.com

Corresponding author:
tsoatafrancis@gmail.com
francis.tsoata@univ-dschang.org

## ABSTRACT

### Context and background:

Wetlands are widely recognized for the ecological and cultural functions they provide. In southern countries, planning documents poorly integrate the location and preservation of wetlands due to the cost of the works.

### Goal and objectives:

Our aim is to show how free satellite images can be used for studies aimed at locating and characterizing wetlands with a view to drawing up protection and management plans.

### Methodology:

A remote sensing mapping model applied on Dschang and reproducible in other municipalities is proposed for Wetlands inventory by using free satellite images, thus reducing costs. It is based on the observation of hydrological, morphological, pedological and land use data.

### Results:

The wetlands map made it possible to distinguish 387 sites of more than 1 ha, grouped into three classes staggered according to the level of susceptibility. The first level (414 ha) corresponds to the surfaces of open water, marshes and saturated soils. The second level (1220 ha) corresponds to swamps and related areas to an open water surface. The third level (2390 ha) corresponds to potentially wet areas to be confirmed by field visits. The wetlands map was first validated by an overlay with Google Earth images. The second consisted of producing the overall accuracy by collecting 129 ground truth points. The reliability is over 90%. From the observation of pedology, altimetry and slope, hypersensitive areas where human action should be limited to preserve the balance of the environment were summarily located.

### Keywords:

Wetland, mapping, remote sensing, southern countries, planning document
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<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Cartographie des zones humides à DSCHANG (Cameroun). Utilisation des images satellitales d'accès gratuit.

¹TANGMOUO TSOATA Francis, ²KOUKEM SOGANG Raïssa, ³MACHE FOUKOU Suzanne Nadia

¹Labo géomatique, FLSH,
université de Dschang

tsoatafrancis@gmail.com
francis.tsoata@univ-dschang.org

²Géographie, FLSH, Université
de Douala

raissasogang@gmail.com

³Cereht, FLSH, Université de
Dschang

mfsuzannenadia@gmail.com

Corresponding author:
tsoatafrancis@gmail.com
francis.tsoata@univ-dschang.org

RÉSUMÉ

Contexte :

Les zones humides (ZH) sont largement reconnues pour les fonctions écologiques et culturelles qu'elles offrent. Dans les pays du sud, les documents de planification intègrent faiblement la localisation et la préservation des ZH du fait des coûts pour les travaux.

Objectif :

Notre objectif est de montrer les possibilités d'utilisation des images satellitales d'accès gratuit pour les études visant la localisation et la caractérisation des zones humides en vue de l'élaboration des plans de protection et de gestion.

Méthode :

Une cartographie par télédétection appliquée à Dschang et reproductible à d'autres communes du milieu équatorial est proposée pour l'inventaire des ZH à partir des images satellitales gratuites, réduisant de ce fait les coûts. Il se base sur l'observation des données hydrologique, morphologique, pédologique et de l'utilisation des sols.

Résultats :

La carte des ZH a permis de distinguer 387 sites de plus d'un ha, regroupés en trois classes échelonnées en fonction du niveau de susceptibilité. Le premier niveau (414 ha) correspond aux surfaces d'eau libre, de marais et de sols saturés. Le second niveau (1220 ha) correspond aux marécages et aux zones connexes à une surface d'eau libre. Le troisième niveau (2390 ha) correspond aux zones potentiellement humides à confirmer par des descentes sur le terrain. La carte des ZH a été validée premièrement par une superposition avec les images Google Earth. La seconde a consisté à produire la précision globale par la collecte de 129 points de vérité terrain. La fiabilité est à plus de 90%. A partir de l'observation de la pédologie, de l'altimétrie et de la pente, des zones hypersensibles où il faudrait limiter l'action de l'homme pour préserver l'équilibre du milieu ont été sommairement localisées.

Mots-clés :

Zone humide, cartographie, télédétection, pays du sud, document de planification
# 1. INTRODUCTION

Les zones humides sont « des étendues de marais, de fagnes, de tourbières ou d'eaux naturelles ou artificielles, permanentes ou temporaires, où l'eau est stagnante ou courante, douce, saumâtre ou salée, y compris des étendues d'eau marine dont la profondeur à marée basse n'excède pas six mètres » (Ramsar, 1971). Ce sont des interfaces entre les terres et les eaux, riches et diversifiées dont les valeurs sont aujourd'hui fortement reconnues pour leurs bienfaits écologiques et culturels (Millennium Ecosystem Assessment, 2005; Mitsch et al., 2015). Les scientifiques estiment à plus de 64% des zones humides disparues depuis 1900 et cette régression devrait s'accentuer avec les changements climatiques (OFB & OIE, 2018; Steinbach et al., 2023; Wang et al., 2023). Depuis une vingtaine d'années, on observe une régression rapide due à l'urbanisation pressante et au drainage des eaux pour l'agriculture (Morera, 2019; Thamaga et al., 2022; Mupepi et al., 2024). Particulièrement pour l'Afrique, ces milieux représentent un enjeu pour l'identité culturelle des peuples (Bobbink et al., 2006). Les fonctions des ZH sont largement reconnues au point où, depuis 1971, 170 pays ont ratifié la convention relative à leur protection (RAMSAR, 2016).

Le Cameroun également a ratifié la convention RAMSAR, entrée en vigueur le 20 juillet 2006 avec 7 sites inscrits sur la liste des zones humides d'importance internationale, ayant une superficie totale de 827 060 hectares (Annotated List of Wetlands of International Importance, 2006). Mais cette convention ne recense que de vastes milieux humides. Il existe à l'échelle des communes de nombreux milieux humides qualifiés d'ordinaire d'un point de vue national, mais intéressants pour leurs fonctions culturelles, d'atténuation des crues, d'irrigation agricole et de purification des eaux, de nids d'hébergement d'animales et de végétaux, et de régulation des climats, pas encore inventoriés (Rapinel et al., 2019). Ainsi, il apparaît un intérêt pour leur localisation et leur caractérisation en vue de l'élaboration des plans de gestion et de protection. Mais, comme tous les pays du sud, les communes camerounaises font face aux coûts élevés des travaux de cartographie et de caractérisation des zones sensibles.

La télédétection est un outil évolutif et efficace pour le suivi des milieux naturels et artificiels, car elle permet de localiser, de suivre et d'extraire des informations sur des surfaces d'eau, la rugosité des sols, le couvert végétal, l'humidité de sols, les changements d'usage et de la nature des sols (Begni et al., 2005; Luque et al., 2018; Kaplan et al., 2019; Wu et al., 2022; Conroy et al., 2022; Thamaga et al., 2022)... L'avancée dans la disponibilité des données en imagerie satellitale en accès libre permet d'avoir des images multi-spectrales de hautes résolutions spatiales allant de 10m à 30m. C'est dans cet axe de réflexion que cette étude propose une approche de cartographie par télédétection aisément reproductible sur d'autres communes et à moindre coût, visant l'inventaire des ZH et l'identification sommaire des ZH hypersensibles par l'exploitation combinée des images Sentinel 2 et SRTM v3. Le site d'application est la commune de Dschang.

La localisation et la caractérisation des zones humides et l'évaluation des menaces ont été depuis des décennies réalisées par des relevés de terrains pour leur inscription dans les programmes de gestion et de protection (Ramsar, 1971; Vacquié & Houet, 2012). Cette méthode permet de délimiter et de caractériser plus fidèlement les zones humides, mais ne s'applique que sur quelques-unes d'elles du fait d'une part de la demande énorme en ressources humaines pour l'inventaire et d'autre part, des coûts de ces opérations qui restent très élevés. Le besoin actuel de connaissance et de gestion des
milieux humides suppose l'utilisation des outils d'inventaire et de suivi plus adaptés applicables à de vastes territoires.

On recense des travaux de cartographie appliqués à la localisation et à la caractérisation des zones humides faits à base de photographies aériennes sur des échelles relativement grandes. À ces échelles et compte tenu de l'hétérogénéité des zones humides (Zeeb & Hemond, 1998; Roe & Georges, 2007; Larkin, 2018), l'interprétation manuelle et semi-automatique des photographies aériennes s'avère efficace, mais nécessite des connaissances poussées de la part des spécialistes, car elle résulte du cerveau humain qui prend en compte la texture, la couleur et la forme des objets zones humides (Anderson et al., 1993; Lebaut & Manceau, 2015). Cette cartographie est performante dans la représentation des plans d'eau particulièrement, et des confusions sont observées avec des zones d'ombrage (Gramond et al., 2005). Comme applications, on peut noter la cartographie par photographie aérienne infrarouge des milieux humides, particulièrement les plans d'eau de Limoges par Gramond (2005) et l'étude de Cartographie de la végétation d'un marais tropical d'eau douce dans le nord de l'Australie par Harvey & Hill (2001). Les photographies aériennes capitalisent sur un seul moment de la phénologie des espèces végétales, limitant les aptitudes de traitement dans la séparation des habitats différents (Alleaume et al., 2013).

L'avancée significative et continue en télédétection, notamment sur les résolutions des images, permet aujourd'hui d'évaluer efficacement les zones humides. En tenant compte de la résolution spatiale, de nombreuses études se sont faites à partir d'images satellitales de très haute résolution spatiale (Jollineau et al., 2008; Jeziorska, 2019). On a l'exemple de Sebastien Rapinel (2012) utilisant les images Ikonos dans un sous-bassin versant de la Dordogne et celui de Whiteside & Bartolo (2015) ayant utilisé les images WorldView-2 pour la cartographie de la végétation aquatique dans une zone humide tropicale. Les images de très haute résolution spatiale paraissent être la solution indiquée pour la cartographie des zones humides, mais les échelles d'application restent relativement réduites (Lebaut & Manceau, 2015) et nécessitent d'énormes coûts pour l'acquisition de ces images.

Ainsi, pour un inventaire global des zones humides à des échelles régionales, l'utilisation des images de haute résolution spatiale (entre 10m et 30m) semble plus adaptée. Dans ce cadre, on recense de nombreuses études couplant les images SPOT, Landsat et radar appliquées aux inventaires et caractérisations des zones humides (Gond et al., 2004; Baker et al., 2006; Dong et al., 2014; Lebaut & Manceau, 2015; Rapinel et al., 2015; Whiteside & Bartolo, 2015; Luque et al., 2018; LaRocque et al., 2020; Mao et al., 2020). L'avancée en termes de gratuité de données satellitales permet aujourd'hui d'avoir des images de résolution spatiale de 10m dans la gamme du visible et du proche infrarouge avec des images Sentinel 2 (fréquence de prise d'images tous les cinq (5) jours) (ESA, 2013).

# 2. MÉTHODOLOGIE

## 2.1. Cadre conceptuel

En Afrique, la question de la localisation et de la caractérisation des zones sensibles par télédétection est faiblement étudiée et peu intégrée dans les documents communaux de planification (Zogning Moffo, 2016; Tangmouo tsoata et al., 2020). En consultant particulièrement le plan d'occupation des sols de la commune de Dschang, il apparaît faiblement des espaces déclarés zones humides, bien qu'existants. Ceci pourrait s'expliquer par les coûts élevés des travaux de planification intégrant la
localisation, la délimitation, la caractérisation des zones humides. Ainsi, notre approche prend en compte le contexte de pauvreté des États du sud, à disposer des fonds nécessaires pour la cartographie des ZH. Alors, nous préconisons l'utilisation des images d'accès libre et facilement accessibles via des portails en ligne.

Pellerin & Poulin (2013) présentent les limites des modèles de télédétection qui ne prennent pas en compte les zones humides en dessous des canopées d'arbres et les petites surfaces des ZH. Ainsi, pour localiser au maximum les ZH en dessous des canopées d'arbres, l'approche propose un croisement entre les données hydrologiques, l'indice de différence normalisé de la végétation (Gao, 1996) et l'indice d'humidité topographique. Pour le cas des petites zones humides, la disponibilité des images Sentinel 2 gratuitement nous permet depuis 2014 de passer de 900m² pour le Landsat 8 à 225m² pour un pixel.

Clement et al. (2008) mettent en évidence la limite de la télédétection pour l'étude des zones humides liée à leur diversité en relation avec leur phénologie végétative et les changements d'humidité des sols. Le modèle d'analyse (Figure 8) prend en compte cette observation en s'appuyant sur l'étude de Lebaut et Manceau (2015) par le choix d'images des mois de fortes précipitations et de saturation des sols. Selon la définition des milieux humides comme étant des surfaces d'eaux naturelles ou artificielles, permanentes ou temporaires, où l'eau est stagnante ou courante, l'approche préconise l'utilisation des images satellitales des mois où les sols sont les plus saturés.

Iovan et al. (2008) et Clement et al. (2008) présentent la forte variabilité des réponses spectrales du fait de l'hétérogénéité d'espèces végétales entrainant une proportion élevée de pixels isolés. Pour réduire au maximum les pixels isolés, l'approche développée ici (Figure 8) effectue un croisement entre une classification non supervisée et l'indice modifié de différence normalisé des surfaces d'eau libre développé par Hanqiu Xu (2006). Ainsi, un pixel isolé devrait soit se voir augmenter la susceptibilité à l'humidité, soit se voir relayer dans les zones potentielles, soit encore dans les zones sans intérêts en fonction de sa position reçue après le croisement effectué.

## 2.2. Zone d'étude

Située à l'Ouest-Cameroun (Figure 1), la commune de Dschang couvre une superficie de 221 km² pour une population de 220 000 habitants. Le climat est de type équatorial avec une longue saison pluvieuse allant de mi-mars à mi-novembre. Le mois de septembre, avec une moyenne de 333 mm, affiche les précipitations les plus importantes (Figure 2). L'agriculture reste une activité de prédilection pour les populations. Elle se pratique aussi bien dans la zone rurale que dans l'espace urbain. Les systèmes de production sont encore artisanaux et se caractérisent par la pratique des cultures associées et mixtes, ce qui cause une dégradation rapide des sols. Cette agriculture qui est essentiellement pratiquée dans les basfonds, entraine une pression non maitrisée sur les zones humides. Bien que suffisamment pratiquée, l'agriculture dans les basfonds bute au problème de superficie du fait de l'étalement urbain et de la demande de plus en plus importante en produits maraichers, d'où la conquête des nouveaux espaces.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 1 : Carte de localisation de la commune de Dschang</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 2 : Données de station météorologique de Dschang de 2006 à 2016, IRAD 2019</figcaption></figure>

## 2.3. Données

Les données (Tableau I) ont été obtenues gratuitement par téléchargement sur le site internet Earth explorer de l'United States Geological Survey, auprès de l'Institution Nationale de Cartographie (INC), auprès de Institut de Recherche Agricole pour le Développement (IRAD) et enfin sur le terrain au moyen d'un GPS de navigation (3m).

<table><caption>Tableau 1: Données et utilisés</caption><thead><tr><td>Données</td><td>Caractéristique</td><td>Lieu/Site</td><td>Utilité</td></tr></thead><tbody><tr><td>Modèle numérique de terrain</td><td>30m de résolution spatiale, SRTM v3</td><td rowspan="2">Earth Explorer</td><td>Extraction du réseau de drainage, calcul du TWI...</td></tr><tr><td>Sentinel 2B</td><td>10m, RGB-PIR; Oct. 2019</td><td>Occupation du sol, Calcul du MNDWI et du NDWI...</td></tr><tr><td>Fond pédologique</td><td>Echelle 1/5 000 000</td><td rowspan="2">INC</td><td>Extraction de la carte pédologique</td></tr><tr><td>Fond topographique</td><td>Bafoussam 2A, 1974, 1/200 000</td><td>Extraction des ZH de contrôle</td></tr><tr><td>Point de vérité terrain</td><td>Collecte GPS (3m), Sept. 2020</td><td>Terrain</td><td>Validation de la carte produite</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Données de stations météorologiques de</td><td>Moyenne mensuelle de 2006 à 2016</td><td>IRAD</td><td>Détermination du mois de l'année de submersion optimale des sols</td></tr></table>

## 2.4. Méthode

Pour inventorier les zones humides, cette étude pose comme postulat qu'une analyse multicritère basée sur la pédologie, l'hydrologie, l'utilisation du sol, la morphologie du sol et la collecte de données terrain est nécessaire.

- Premier niveau : approche théorique

Dans un premier niveau d'analyse, il s'agira de localiser et quantifier de façon exhaustive les zones humides de l'arrondissement de Dschang. Une approche de croisement successive sera effectuée pour l'ensemble des différents critères du modèle (l'utilisation du sol, l'hydrologie et la morphologie du sol). Cette étape consiste à mettre en évidence globalement la présence des zones humides dans la commune de Dschang.

- Deuxième niveau : approche terrain

La caractérisation des végétations naturelles et la caractérisation du réseau hydrographique permettent de conduire une évaluation des différentes zones humides. La végétation est un des intégrateurs de l'hydrodynamique passée et présente et, par conséquent, est un indicateur du degré d'humidité (Bouzillé et al., 2001; Bonis et al., 2014). La caractérisation de la végétation permet de repérer des phénomènes hydrodynamiques qui se déroulent sur un pas de temps significatif (Rapinel et al., 2019). Ce niveau s'appuie principalement sur des descentes sur quelques sites et permet également de délimiter les seuils de susceptibilité des variables du modèle d'analyse (Figure 8). C'est également à ce niveau que les zones hypersensibles sont délimitées par l'observation du relief et de la pédologie, permettant de proposer des règlementations encadrant la gestion desdits espaces et leur sécurisation dans les documents de planification.

### a. Les variables de l'étude

Il s'agit principalement du réseau de drainage (RD), de l'utilisation des sols (UDS), des indices des surfaces d'eau libre (MNDWI et NDWI), de l'indice d'humidité topographique (IHT) et de la pédologie.

- Le réseau de drainage

L'hydrologie conditionne le drainage des zones humides. L'humidité d'un sol est fortement liée au cours d'eau qui recharge les aquifères (Mazagol et al., 2008). Les cours d'eau de la commune de Dschang sont drainés en moyenne entre 8 et 9 mois annuellement du fait des précipitations abondantes (1936 mm). Afin de représenter la variable hydrologie, nous passons par l'élaboration d'une carte du réseau de drainage (Tarboton & Rodriguez-Iturbe, 1991) dont le classement a été effectué selon la méthode Strahler (1964) à partir des données lidar SRTM v3. La carte du réseau hydrologique obtenue est classée en 5 classes (Figure 3). Les cours d'eau les plus importants ont reçu une zone tampon de 10m, les cours d'eau secondaires une zone tampon de 80m, les cours d'eau tertiaires une zone tampon de 60m, les cours d'eau temporaires une zone tampon de 40m et les ruisslements une largeur de 20m. L'image a été de nouveau rastérisée en dimension 10m*10m pour un pixel. Les zones tampons ont été créées sur la base d'observations des largeurs moyennes des cours d'eau sur le terrain.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 3: carte du réseau de drainage</figcaption></figure>

- L'utilisation des sols

L'utilisation du sol conditionne l'humidité des sols. Par exemple, un sol couvert par le bâti sera moins humide qu'un sol couvert par la forêt ou les cultures, ou encore la présence des basfonds à raphiale témoigne de la présence de zones humides permanentes ou temporaires. La couverture du sol ici est obtenue à partir du traitement d'une image Sentinel 2B d'octobre 2019 où 8 classes d'occupation des sols sont extraites (surface d'eau, bâtie, forêt dense, forêt claire/savane arbustive, savane herbeuse, culture, sol nu et des forêts de basfonds). Les 8 classes ont été regroupées en 5 classes principales (Figure 4).

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 4: carte de l'occupation du sol</figcaption></figure>
- L'indice modifié des surfaces d'eau libre (MNDWI)

Les surfaces d'eau libre et les surfaces connexes ont été représentées à partir de l'indice MNDWI (Figure 5). Le MNDWI est un indice développé par Hanqiu (2006) pour l'extraction des surfaces d'eau libre. Il diminue l'intensité des couvertures bâties qui se confondent parfois aux surfaces d'eau dans d'autres indices tels que le NDWI (Normalized Difference Water Index). L'intérêt d'associer cet indice réside dans le fait que l'humidité des zones à proximité des cours d'eau est renforcée par la présence des surfaces d'eau libre (Hanqiu Xu, 2006). Une connaissance de terrain a permis de délimiter les seuils. Cet indice est calculé ainsi :

$$MNDWI = (Vert-MIR) / (Vert+MIR)$$

Dans les bandes du Sentinel 2B, le Vert = la bande 3 et le MIR = la bande 12

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 5: Indice modifié de différence normalisée de la végétation (MNDWI)</figcaption></figure>

- L'indice des surfaces d'eau libre (NDWI)

Le NDWI est un indice normalisé qui permet de mettre en évidence la teneur en eau de la végétation (Gao, 1996; Sisay, 2016).

$$NDWI = (NIR-MIR) / (NIR+MIR) ;$$

Dans l'image Sentinel 2B, le NIR = la bande 8 et le MIR = la bande 12.

Si vous cherchez à surveiller la végétation dans les zones touchées par la sécheresse, il est conseillé d'utiliser le NIR et le SWIR. La SWIR reflète les changements tant dans la teneur en eau de la végétation que dans la structure spongieuse mésophile des couverts végétaux. Le facteur de réflexion proche infrarouge est affecté par la feuille structure interne et la feuille teneur en matière sèche, mais pas par la teneur en eau (Singh et al., 2015). La combinaison du NIR avec le SWIR élimine les variations induites par la feuille structure interne et la feuille teneur en matière sèche, permettant d'améliorer la précision de la récupération de la teneur en eau de la végétation. Le NDWI obtenu a été ensuite reclassé en 5 plages. Un croisement entre l'indice d'humidité topographique (Figure 7),
le réseau hydrologique (Figure 3) et l'indice NDWI (Figure 6) permet de mettre en évidence les zones humides en dessous des canopées d'arbres.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 6: Indice de différence normalisée de la végétation (NDWI)</figcaption></figure>

- L'indice d'humidité topographique (IHT)

L'indice d'humidité topographique (Figure 7) est un indice classique développé par Beven & Kirkby (1979) qui sert à quantifier l'effet de la topographie sur les processus hydrologiques (entre autres l'engorgement des sols). Il permet de distinguer les zones relativement plates et naturellement humides de par leur position dans le bassin versant (Sørensen et al., 2006).

$$ \text{IHT} = \ln (a / \tan b) \text{ où b est la pente locale et a, l'aire drainée par chaque pixel.} $$

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 7: Indice d'Humidité Topographique (IHT)</figcaption></figure>
- La pédologie

La nature du sol (Figure 10) conditionne également les zones humides du fait de sa formation et de son évolution au cours du temps. Dans cette étude, elle est importante pour la localisation des zones hydromorphes et la proposition d'un plan de protection des zones humides contre des activités agricoles et l'étalement urbain. La commune de Dschang présente des zones hydromorphes situées en aval des versants (principalement le lieudit « Falaise » au sud de la commune) qu'il faudrait localiser sur la carte et sécuriser pour la préservation de l'équilibre des sols et du milieu.

b. Validation de l'approche

Afin de valider la carte des zones humides, nous procédons par l'extraction (géoréférencement et vectorisation) de quelques zones humides connues sur la carte topographique Bafoussam 2A (1/200 000), par la photo-interprétation des images Google Earth de 2020 et par la collecte des points pour le test de vérité terrain. Dans un premier temps, une superposition de la carte des zones humides dans le logiciel Google Earth pour une validation visuelle est réalisée. Dans un second temps, une base de données est construite avec 129 points de zones humides vraies à partir desquels un calcul du pourcentage de fiabilité de la carte des zones humides est effectué.

Cette approche se base sur la combinaison des trois (3) principaux types de données : l'hydrologie, la topographie et l'utilisation du sol. L'étude vise une susceptibilité échelonnée. C'est-à-dire que la forte susceptibilité des zones humides à certains endroits tient compte de la présence des facteurs favorables de l'humidité et vice versa, tout en prenant en compte des situations intermédiaires. Ce schéma suivant retrace l'ensemble de ces étapes (Figure 8).

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 8: modèle d'élaboration de la cartographie des zones humides</figcaption></figure>
Alti = Altimetrie ; RD = Réseau de drainage ; IHT : Indice d'Humidité topographique ; UDS : Utilisation du sol ; NDWI : Normalized Difference Water Index ; MNDWI : Modified Normalized Difference Water Index ; SRTM : Shuttle Radar Topography Mission.

# 3. RÉSULTATS

## 3.1. Carte des zones humides

Les différentes variables élaborées précédemment permettent d'apprécier la morphologie du site, l'hydrologie et l'utilisation des sols. Ainsi, pour déterminer les zones humides, la superposition des différentes variables est nécessaire en corrélation avec la méthodologie élaborée à la Figure 8. Grâce à l'outil de calculatrice raster du logiciel, nous avons procédé à la superposition des différentes couches. La carte des zones humides et des zones potentiellement humides de la commune de Dschang a donc été obtenue (Figure 9).

Après descente de terrain sur quelques points, cette carte (Figure 9) a été classée en 4 plages en fonction du niveau d'humidité. Le niveau 1 (414 ha) correspond aux surfaces d'eau libre, aux marais et aux sols saturés représenté en bleu sur la carte. Les zones humides de second degré (1220 ha) représentent les surfaces de marécages et les surfaces de continuité à une surface d'eau libre représentées en vert foncé sur la carte. Les zones de niveau 3 (2890 ha) sur la carte sont constituées des surfaces de continuité aux surfaces humides de 2nd degré et des surfaces situées dans les positions de talwegs qui présentent une susceptibilité à l'humidité, représentées en vert clair sur la carte. Le niveau 4 illustre les zones sans intérêt, représentées en blanc sur la carte.

<table><caption>Tableau II: Statistique des classes d'humidité de la commune de Dschang</caption><thead><tr><td>Typologie</td><td>Pixel</td><td>Surface (ha)</td><td>Pourcentage</td></tr></thead><tbody><tr><td>Surface d'eau libre et sol saturé</td><td>41373</td><td>413,73</td><td>1,8</td></tr><tr><td>Zone humide de 2nd degré</td><td>121968</td><td>1219,68</td><td>5,5</td></tr><tr><td>Zone humide potentielle</td><td>489048</td><td>2890,48</td><td>13,1</td></tr><tr><td>Zone sans intérêt</td><td>1553377</td><td>17533,77</td><td>79,5</td></tr><tr><td>Total</td><td>2205766</td><td>22057,66</td><td>100,0</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_13.png" /></figure>

1 : surface d'eau libre (lac municipal) ; 2 : marais ; 3 : marécages ; 4 : sol saturé et surface connexe à une surface d'eau libre ; 5 : surface connexe à un marécage ; 6 : zone humide en dessous des canopées d'arbres ; 7 : surface potentiellement humide sur la carte confirmée humide après descente.

<caption>Figure 9: Carte des zones humides de la commune de Dschang</caption>

L'appréciation visuelle de la carte (Figure 9) montre que la distribution des zones humides est répandue dans les quatre points cardinaux de la commune de Dschang. On peut conclure que la concentration de la végétation à Dschang n'implique pas forcément la concentration des milieux humides, car selon la carte NDWI (Figure 6), les zones de grandes végétations humides sont situées au sud de la carte de Dschang.
## 3.2. Identification sommaire des zones sensibles

L'urbanisation et l'aménagement des zones agricoles doivent tenir compte du respect de l'équilibre des sols et du milieu dans lequel ils prennent forme. Comme exemple de zones de sensibilité, on peut citer les zones à proximité directe des cours d'eau, des lacs et, particulièrement à Dschang, les versants de colline, appelés localement la « falaise de Dschang » (Figure 10). Pour ce site en particulier, il faudrait une délimitation et une démarcation physique visant à limiter l'action de l'homme sur ce milieu. D'après, l'observation de la carte pédologique, cette zone est hydromorphe, et selon la carte des pentes, elle présente des pentes abruptes (plus de 30°) ; et de l'observation de l'altimétrie, c'est l'exutoire des cours d'eau de la commune. Ce secteur est fortement pratiqué par la circulation automobile, car il est traversé par une voie régionale (R.17) de praticabilité permanente. Si les activités agricoles progressent dans cette zone, suivra le bâti autour de la voie régionale, ce qui perturbera l'équilibre des sols et du milieu et rendra la zone susceptible aux glissements de terrain et aux inondations.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 10: Identification d'un ensemble de zones humides sensibles à la suite de l'observation de trois (3) variables ; à gauche la variable pente, au centre la variable hydrologique et à droite la variable altimétrique.</figcaption></figure>

## 3.3. Validation de l'approche

La première validation est faite par superposition des zones humides sur un fond d'images Google Earth. Le procédé a consisté en la conversion de l'image raster des zones humides en fichier vecteur kml où une importation dans le logiciel Google Earth est effectuée. L'appréciation visuelle montre une cohérence acceptable entre la carte produite et le fond d'images Google Earth (Figure 11).
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 11: validation visuelle du modèle par superposition sur des fonds Google Earth</figcaption></figure>

La seconde validation a consisté en une collecte de 129 points de vérité terrain. Ensuite, une superposition de ces points (Figure 12) sur la carte d'humidité de surface a été effectuée. Grâce à l'outil extract value to point contenu dans la boite à outils du logiciel ArcGIS, la précision globale de la carte des ZH (Figure 9) a été mesurée.

<figure><img src="image_16.png" /></figure>
Figure 12: illustration of l'outil extra value to point de la boite à outils d'ARCGIS pour le calcul de la cohérence globale de la carte d'humidité avec les points vérité terrain.

L'évaluation de la précision (Tableau III) s'est faite premièrement sans considération des zones humides potentielles (niveau 3 sur la carte des zones humides). Ainsi, 36 points ont présenté une incohérence lors de la superposition contre 93 points cohérents, soit une précision de 72,1%. Pour la deuxième évaluation, nous avons pris en compte le niveau 3 et nous avons obtenu 9 points non cohérents contre 120 points cohérents, soit une précision globale de 97,7%. Ces validations permettent de confirmer que la carte des ZH produite présente une bonne cohérence avec les données de terrain, confirmant une fiabilité acceptable des résultats obtenus.

<table><caption>Tableau III: Évaluation de la cohérence de la carte produite</caption><thead><tr><th>Description</th><th>Point non cohérent</th><th>Point cohérent</th><th>Total des points collectés</th><th>Précision globale (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sans considération des ZH potentielles</td><td>36</td><td>93</td><td rowspan="2">129</td><td>72,1</td></tr><tr><td>En considérant les ZH potentielles</td><td>13</td><td>120</td><td>97,7</td></tr></tbody></table>

## 4. DISCUSSION

Les actions anthropiques phagocytent au fil du temps les espaces naturels sur son passage au profit du bâti et des espaces agricoles. Les galeries forestières à Dschang subissent une régression annuelle de l'ordre de 68 ha/an au profit des zones de culture et du bâti (Tangmouo Tsoata, 2020). Ce phénomène s'accentue du fait de la non-reconnaissance des services produits par les zones humides. Ceci est observable dans le quartier Paidground à Dschang, où les étangs naturels (7 étangs sur 8) ont été remblayés au fil des années pour les constructions résidentielles. Les services municipaux en charge de la gestion sont peu éclairés, comme l'a reconnu le maire lors d'un entretien pendant l'expédition scientifique sur le lac municipal de la délégation nantaise le 10 avril 2019. « On a laissé faire, jusqu'au jour où on a constaté que ces lacs ont leur importance dans la régulation du climat. » a affirmé le maire (Momokana, 2019).

À contrario, les espaces agricoles sont aménagés dans le souci de nourrir la population urbaine de plus en plus croissante (Souberou et al., 2017; Tchékoté et al., 2018). Actuellement, cette population à Dschang est de 220 000 habitants en 2020 contre 110 000 habitants en 2005 (INS, 2015), avec un taux de croissance annuel de plus de 4%, ce qui montre que les effets anthropiques sur les espaces naturels devraient encore s'accentuer dans les décennies à venir. L'intensification des cultures dans la région est due à la crise économique des années 1980 et à la création de l'université de Dschang qui a favorisé une croissance urbaine rapide (Bertrand, 1988; Fouepe, 2008; Kaffo & Fongang, 2009; Yemmafouo, 2012). Cette intensification s'est faite au détriment de la préservation des milieux naturels (Temgoua et al., 2015).

Cette étude a proposé un modèle de cartographie des milieux humides et, comme résultats, on a obtenu 387 sites de plus d'un hectare pour une surface totale de 4524 ha de surfaces humides et potentiellement humides. Cette cartographie a été validée avec un pourcentage de fiabilité entre 72,1% et 97,7%. Ces résultats sont acceptables en comparaison avec l'étude de Rapinel et al., 2019
portant sur la cartographie des zones humides par télédétection utilisant une approche multi scalaire avec fiabilité de 80% et l'étude de Souberou et al., 2017 portant sur l' inventaire et la caractérisation des basfonds dans le bassin versant de l'Oti au Bénin à l'aide des images Landsat et ASTER DEM avec un pourcentage de fiabilité de 89%. Des zones d'ombres sont néanmoins présentes, dues à la définition des seuils pour la séparation des différentes surfaces humides (Sebastien Rapinel, 2012; Dong et al., 2014; Vacquié & Houet, 2012; Whiteside & Bartolo, 2015). La définition des seuils s'est principalement appuyée sur la reconnaissance de terrain. La validation d'un modèle de cartographie par des observations sur le terrain reste incontournable quel qu'en soit le modèle.

L'approche développée dans cette étude présente de nombreux avantages : (1) La prise en compte des zones humides sous les canopées d'arbres permettant de corriger au mieux les faiblesses observées par Pellerin & Poulin (2013) sur les modèles de télédétection qui sous-estiment les zones humides en dessous des forêts. Cette opération a été rendue possible par la superposition entre le réseau hydrologique (RH), l'indice d'humidité topographique (IHT) et l'indice de différence normalisé de l'eau (NDWI). (2) Le modèle a permis un inventaire global des zones humides de la commune de Dschang car il a pris en compte les observations de Clement et al. (2008) sur l'étude des milieux humides liée à la diversité des zones humides en relation avec leur phénologie végétative et les changements d'humidité des sols. L'étude a préconisé l'utilisation des images du mois de forte saturation des sols en eau (Lebaut et Manceau, 2015). Ainsi, les données d'imagerie satellitale sur l'utilisation des sols ont été obtenues sur le mois d'octobre. Une image de la fin du mois de septembre aurait été plus judicieuse, mais la couverture nuageuse a empêché son exploitation. (3) Le modèle a également permis de corriger au maximum l'observation de Iovan et al. (2008) liée à la présence de pixels isolés dans le calcul des indices de couverture du sol à la suite de l'hétérogénéité d'espèces végétales. Le modèle a effectué un croisement entre une classification non supervisée et l'indice des surfaces d'eau libre, réduisant de ce fait les pixels isolés.

Les images Sentinel 2 présentent de nombreux avantages pour l'étude des surfaces naturelles ou artificielles du fait d'une fauchée de 290 km, d'un large domaine spectral de 13 bandes allant du visible au moyen infrarouge (400 nm à 2300 nm), d'une très grande répétitivité temporelle (acquisition d'images en un point tous les 5 jours), d'une large résolution spatiale (10, 20 et 30m) et d'un accès gratuit pour le téléchargement. L'angle de prise de vue étant constant, il n'y a donc pas d'effet directionnel à corriger. Mais elles présentent néanmoins des limites du fait d'un besoin de données complémentaires d'une autre série d'images pour identifier au mieux les éléments de continuité écologique. La prise des images à une fréquence de 5 jours requiert le couplage des satellites Sentinel 2A et 2B. L'étude s'est intéressée aux surfaces humides de plus d'un (1) ha, mais pourrait aller en deçà, montrant l'intérêt d'une préférence d'image Sentinel au Landsat dont la résolution est en deca de 30m.

## 5. CONCLUSION

Les perturbations et les pertes des milieux humides ont des répercussions directes ou indirectes sur les nombreux services qu'ils offrent. Face à cela, il est devenu nécessaire de les inventorier depuis les années 1970, mais les études ne se sont intéressées qu'aux grands milieux humides du fait du coût énorme des travaux et des méthodes d'inventaire inadaptées.
La télédétection et les SIG offrent de nombreuses possibilités dans ce sens pour l'inventaire et la caractérisation des zones humides permettant l'élaboration des plans de conservation et de gestion intégrée. L'étude présente a permis de développer une approche pour la cartographie des milieux humides validée à partir des fonds d'images Google Earth et de la collecte de 129 points vérité terrain qui a permis de produire un pourcentage de fiabilité au-dessus de 90%. Les résultats ont permis de distinguer au sein de la commune de Dschang environ 1633 ha de surface humide et d'eau libre et 2890 ha de surface potentiellement humide.

L'utilisation combinée des images satellitales Sentinel 2 et des images lidar SRTM v3 permettent d'affirmer leur efficacité pour l'inventaire et la caractérisation des zones humides par la diversité de résolutions spectrale, radiométrique, spatiale et temporelle qu'elles offrent. Ces images contribuent à améliorer les connaissances disponibles pour répondre aux problématiques de localisation et de suivi des couvertures du sol et de sécurisation des zones sensibles. Elles présentent une caractéristique notamment la gratuité qui est un avantage important pour les études à budget limité.

# 6. RECONNAISSANCE

Nous aimerions remercier infiniment les maisons de production et de diffusion gratuites des images satellitales dans le monde, qui rendent possibles nos travaux de recherche en cartographie.

# 7. APPUI FINANCIER

Aucun appui financier.

# 8. CONTRIBUTIONS DES AUTEURS

TANGMOUO T. Francis pour la conception, le traitement, l'élaboration des cartes et la rédaction.

KOUKEM S. Raïssa et MACHE F. S. Nadia pour la collecte des données sur le terrain et la rédaction.

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