# BIOTAMAYA

## Rapport méthodologique pour la production de carte d'occupation du sol – Martinique en 2024

Projet R&D « Développement d'un outil de Classification d'Images Satellitaires pour les Territoires Ultramarins »

(Contrat de recherche et développement OFB.22.1523)

Co-financé par

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

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

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

OFB
OFFICE FRANÇAIS
DE LA BIODIVERSITÉ

Stéphane Dupuy, Cirad UMR TETIS, Montpellier, France

Camille Lelong, Cirad UMR TETIS, Montpellier, France

Raffaele Gaetano, Cirad UMR TETIS, Montpellier, France

Alexandre Villers, OFB DRAS, Service Conservation et Gestion des Espèces à Enjeux, France

Le 27.01.2026

Montpellier, France

### Référence à citer :

Dupuy S., Lelong C., Gaetano R., Villers A., 2026, Rapport méthodologique pour la production des cartes d'occupation du sol – Martinique en 2024, Montpellier France, 71 p.

© Cirad, Département Environnement et Société / Unité Mixte de Recherche TETIS, 2026.
# SOMMAIRE

<table><tr><td>1</td><td>Introduction</td><td>4</td></tr><tr><td>2</td><td>Nomenclature</td><td>4</td></tr><tr><td>2.1</td><td>Nomenclature préliminaire</td><td>4</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Nomenclature opérationnelle</td><td>6</td></tr><tr><td>3</td><td>Base de données de référence</td><td>8</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Terrain</td><td>8</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Numérisation des polygones</td><td>8</td></tr><tr><td>4</td><td>Données spatiales</td><td>13</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Imagerie à très haute résolution spatiale (Pléiades)</td><td>13</td></tr><tr><td>4.1.1</td><td>Mosaïques</td><td>13</td></tr><tr><td>4.1.2</td><td>Indices radiométriques</td><td>15</td></tr><tr><td>4.1.3</td><td>Indices de texture</td><td>16</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Série temporelle Sentinel-2</td><td>16</td></tr><tr><td>4.2.1</td><td>Prétraitements</td><td>17</td></tr><tr><td>4.2.2</td><td>Indices radiométriques</td><td>19</td></tr><tr><td>4.3</td><td>MNT, MNS et MNH</td><td>20</td></tr><tr><td>4.3.1</td><td>MNS et MNH</td><td>20</td></tr><tr><td>4.3.2</td><td>MNT</td><td>23</td></tr><tr><td>5</td><td>Classification Objet</td><td>24</td></tr><tr><td>5.1</td><td>LA CHAINE Moringa</td><td>24</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Segmentation</td><td>25</td></tr><tr><td>5.2.1</td><td>L'algorithme de segmentation</td><td>25</td></tr><tr><td>5.2.2</td><td>Choix des données et paramètres utilisés pour la segmentation</td><td>25</td></tr><tr><td>5.3</td><td>Classification</td><td>28</td></tr><tr><td>5.3.1</td><td>Les variables utilisées</td><td>28</td></tr><tr><td>5.3.2</td><td>Algorithme de classification</td><td>28</td></tr></table>
<table><tr><td>5.3.3</td><td>Classification brute</td><td>30</td></tr><tr><td>6</td><td>Evaluation</td><td>31</td></tr><tr><td>6.1</td><td>Métriques</td><td>31</td></tr><tr><td>6.2</td><td>Résultats et discussion</td><td>34</td></tr><tr><td>7</td><td>Post-traitements</td><td>37</td></tr><tr><td>8</td><td>Résultat final</td><td>40</td></tr><tr><td>9</td><td>Conclusion et perspectives</td><td>45</td></tr><tr><td>10</td><td>Remerciements</td><td>46</td></tr><tr><td>11</td><td>Bibliographie</td><td>47</td></tr><tr><td>12</td><td>Annexes</td><td>49</td></tr><tr><td>12.1</td><td>Annexe 1 : Illustration de la mosaïque Pléiades (avec la bande PIR)</td><td>49</td></tr><tr><td>12.2</td><td>Annexe 2 : Matrices de confusion</td><td>50</td></tr><tr><td>12.3</td><td>Annexe 3 : Carte finale mise en forme</td><td>57</td></tr><tr><td>12.4</td><td>Annexe 4 : exemples de la variabilité et hétérogénéité rencontrées dans les milieux agricoles et naturels de Martinique</td><td>59</td></tr></table>
# 1 INTRODUCTION

Le projet de R&D « Développement d'un outil de Classification d'Images Satellitaires pour les Territoires Ultramarins » financé par l'OFB a été baptisé BIOTAMAYA (Biodiversité et Occupation des Territoires A MAYotte et aux Antilles). Il a pour objectif de produire des cartes d'occupation du sol suffisamment renseignées pour permettre des analyses spatiales en relation avec des recherches ornithologiques, conduites en particulier par Alexandre Villers, chargé de Recherches Avifaune Endémique, Menacée et Exotique, du Service Conservation et Gestion des Espèces à Enjeux (SEE) de l'OFB. Les principales applications attendues concernent la conservation des populations d'oiseaux et de leurs habitats, en étudiant, par exemple, la connectivité (vs. la discontinuité) des paysages et l'isolement des populations, la dégradation des milieux forestiers et des habitats des espèces indigènes, ou encore l'impact de l'anthropisation (dynamique et modalités de la colonisation agricole, emprise du bâti, etc...). Mais les perspectives de ce projet sont aussi de proposer des produits cartographiques utiles au plus grand nombre d'acteurs de l'environnement sur les territoires concernés.

Un premier volet du projet a permis de produire la cartographie de l'occupation des sols à Mayotte (Dupuy et al., 2024a) en développant une nouvelle méthodologie de classification adaptée aux spécificités de ce territoire tropical complexe, reposant sur l'utilisation de la chaine Moringa de traitement d'images satellites développées au sein de l'UMR TETIS. Un important travail de recherches a notamment permis de définir la nomenclature de la carte, les données et variables discriminantes, et le paramétrage des différents algorithmes (Dupuy et al., 2024b). Les variables et paramétrages optimum ont ainsi été définis empiriquement, à l'issue de nombreuses expérimentations destinées à analyser leur influence sur la validité des résultats, pour optimiser les performances de production de la carte. Le lecteur pourra s'y référer si besoin pour tous les détails techniques. **Dans ce deuxième volet, nous nous sommes consacrés à la cartographie de l'occupation des sols de la Martinique,** en nous basant sur ces avancées méthodologiques qui ont, par exemple augmenté, la fiabilité de discrimination entre milieux agroforestiers et espaces naturels arbustifs et arborés, ou entre diverses cultures tropicales telles que la banane et le manioc. Plus généralement, ces développements ont permis de prendre en compte l'hétérogénéité et la diversité des parcelles dans un paysage très mité. Nous avons donc appliqué les mêmes procédures que pour Mayotte, utilisé les mêmes variables discriminantes et appliqué les mêmes paramétrages, avec seulement quelques adaptations liées aux données accessibles.

Ce rapport décrit donc l'ensemble des travaux menés dans le cadre de ce projet pour la production d'une cartographie de l'occupation du sol de la Martinique. On abordera notamment : l'élaboration de la nomenclature, les données mobilisées, le déroulement de la mission de terrain, l'élaboration de la base de données de référence, la mise en œuvre des processus de segmentation d'image puis de classification, les post-traitements, et jusqu'à la production finale des cartes. Enfin, nous évaluerons et discuterons de la précision et de la validité des résultats. Ce rapport présentera finalement les cartes de l'occupation du sol de Martinique produites et mises à disposition du public, correspondant à trois niveaux de nomenclature hiérarchiques : un niveau très détaillé (28 classes) obtenu avec 89% de précision globale, un niveau intermédiaire (22 classes) obtenu avec 89,2% de précision globale et enfin un niveau basique (11 classes) obtenu avec 96,6% de précision globale.

# 2 NOMENCLATURE

## 2.1 Nomenclature préliminaire

La constitution de la nomenclature est une étape importante car elle doit répondre à deux contraintes : d'une part la carte doit être utile pour les travaux de l'OFB, mais aussi au plus grand nombre d'autres utilisateurs et, d'autre part, les classes retenues doivent pouvoir être discriminées par les traitements de classification supervisée. Nous avons donc décidé de constituer cette nomenclature de façon collaborative en associant les organismes locaux intéressés par l'occupation du sol.

Les travaux sur la Martinique ont démarré par une présentation du projet lors d'une réunion à distance le 1er juillet 2024 et l'évocation des différents besoins des organismes/projets intéressés. Afin de
conserver une cohérence par rapport aux travaux réalisés à Mayotte, nous avions préparé une nomenclature basée sur la « classification des habitats des Antilles » de l'INPN (inventaire du patrimoine naturel) : https://inpn.mnhn.fr/habitat/cd Typo/70. Lors de la réunion, nous avons été informés que cette nomenclature était ancienne et qu'il était préférable de l'adapter. Une seconde réunion avec le Conservatoire botanique de Martinique le 28 novembre a permis de valider une première nomenclature.

Cette nomenclature a ensuite été remaniée après la mission de terrain de janvier 2025 : les classes pour lesquelles les informations issues du terrain ne sont pas représentatives ont été regroupées pour permettre une meilleure détection lors des traitements d'images.

Finalement, la nomenclature préliminaire présentée dans Tableau 1 a été validée lors d'une réunion OFB/Cirad le 6 février 2025 et a été utilisée pour constituer la base de données de référence initiale pour l'apprentissage de l'algorithme de classification supervisée. A ce stade, la nomenclature est effectivement temporaire car, en fonction des premiers résultats de classification et du niveau de potentiel de discrimination automatique de certaines classes, il a été nécessaire d'en regrouper pour établir la nomenclature opérationnelle.

<table><caption>Tableau 1 : Nomenclature préliminaire retenue pour établir une première base de données de référence.</caption><thead><tr><td>Code</td><td>Nom</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Zones intertidales et tannes (étang bois-sec)</td></tr><tr><td>2</td><td>Mangroves</td></tr><tr><td>3</td><td>Plages et dunes</td></tr><tr><td>4</td><td>Eaux</td></tr><tr><td>5</td><td>Falaises, rochers et sols nus non agricoles</td></tr><tr><td>6</td><td>Ourlets montagnards (broméliacées, fougères, orchidées)</td></tr><tr><td>7</td><td>Formations arbustives xérophiles (dont formation à cactus sur falaise littorale)</td></tr><tr><td>8</td><td>Forêts semi sèches</td></tr><tr><td>9</td><td>Forêts mésophiles</td></tr><tr><td>10</td><td>Forêts humides</td></tr><tr><td>11</td><td>Forêt de fond de vallée (ripisylves)</td></tr><tr><td>12</td><td>Formations montagnardes (ou d'altitude à partir de 1000m)</td></tr><tr><td>13</td><td>Forêts marécageuses</td></tr><tr><td>14</td><td>Marais</td></tr><tr><td>15</td><td>Pâturages et prairies</td></tr><tr><td>16</td><td>Plantations de canne à sucre</td></tr><tr><td>17</td><td>Bananeraies</td></tr><tr><td>18</td><td>Ananas dominant</td></tr><tr><td>19</td><td>Melons et pastèques</td></tr><tr><td>20</td><td>Cultures mélangées et/ou maraîchères (dont tubercules...)</td></tr><tr><td>21</td><td>Friches ou jachères</td></tr><tr><td>22</td><td>Vergers de fruitiers (manguiers, anacardiers, annones...)</td></tr><tr><td>23</td><td>Cultures d'agrumes</td></tr><tr><td>24</td><td>Cultures sur treilles (passion, pitahaya)</td></tr><tr><td>25</td><td>Agroforêts</td></tr><tr><td>26</td><td>Plantations de mahogany</td></tr><tr><td>27</td><td>Cocotiers</td></tr><tr><td>28</td><td>Bambous</td></tr><tr><td>29</td><td>Bâti et chantiers</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>30</td><td>Panneaux photovoltaïques</td></tr><tr><td>31</td><td>Serres</td></tr><tr><td>32</td><td>Végétation urbaine</td></tr><tr><td>33</td><td>Carrières et décharges</td></tr><tr><td>34</td><td>Routes et parkings</td></tr></table>

## 2.2 Nomenclature opérationnelle

La nomenclature opérationnelle a été obtenue après avoir réalisé différents tests de classifications. Elle résulte d'un compromis entre les classes d'intérêt, listées dans la nomenclature préliminaire (cf. Tableau 1), et les classes qu'il est réellement possible de discriminer avec une bonne fiabilité avec les données et les outils mobilisés. Ce regroupement suit aussi une logique thématique afin de ne pas regrouper des classes dont la nature est trop différente.

Par rapport à la nomenclature préliminaire, seulement 6 classes ont été modifiées et 1 ajoutée :

* La classe 9 « Forêts mésophiles » a été supprimée car aucune clé d'identification n'a permis de la distinguer des autres types de Forêts

* Les classes 10 « Forêts humides », 11 « Forêt de fond de vallée (ripisylves) » et 12 « Formations montagnardes (ou d'altitude à partir de 1000m) » ont été fusionnées en une seule classe intitulée « Forêts humides et ripisylves »

* Les classes 22 « Vergers de fruitiers (manguiers, anacardiers, annones...) », 23 « Cultures d'agrumes », 24 « Cultures sur treilles (passion, pitahaya) » et 27 « Cocotiers » ont été fusionnées dans une seule classe « Vergers de fruitiers, cocotiers et cultures sur treilles » car elles présentent trop de confusions inter-classes (s'expliquant notamment par de trop faibles variations radiométriques d'une espèce à l'autre, d'une part, et une trop grande variabilité intraclassé d'autre part (hétérogénéité d'âges, de taille des arbres, de structure de plantation, d'états physiologique ou phénologique, etc...), dans un contexte où la résolution spatiale est elle-même insuffisante pour bien faire apparaître les éventuelles différences de structure d'un type de plantation à un autre.
La nomenclature opérationnelle est présentée dans le Tableau 2. Les classes retenues sont organisées en 3 niveaux hiérarchiques. Le premier niveau (i.e. le moins détaillé) contient 11 classes, le second 22 classes et le troisième 28 classes.

<table><caption>Tableau 2 : Nomenclature opérationnelle retenue pour établir la base de données de référence utilisée pour l'apprentissage du modèle de classification. Elle est composée de 3 niveaux hiérarchiques.</caption><thead><tr><th>Code 1</th><th>Niveau1</th><th>Code 2</th><th>Niveau2</th><th>Code 3</th><th>Niveau3</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">1</td><td rowspan="3">Zones littorales</td><td>1</td><td>Zones intertidales et tannes</td><td>1</td><td>Zones intertidales et tannes (étang bois-sec)</td></tr><tr><td>2</td><td>Mangroves</td><td>2</td><td>Mangroves</td></tr><tr><td>3</td><td>Plages et dunes</td><td>3</td><td>Plages et dunes</td></tr><tr><td>2</td><td>Eaux</td><td>4</td><td>Eaux</td><td>4</td><td>Eaux</td></tr><tr><td>3</td><td>Rochers et sol sans ou avec peu de végétation</td><td>5</td><td>Rochers et sol sans ou avec peu de végétation</td><td>5</td><td>Falaises, rochers et sols nus non agricoles</td></tr><tr><td rowspan="2">4</td><td rowspan="2">Formations herbacées et arbustives</td><td rowspan="2">6</td><td rowspan="2">Formations herbacées et arbustives</td><td>6</td><td>Ourlets montagnards (broméliacées, fougères, orchidées)</td></tr><tr><td>7</td><td>Formations arbustives xérophiles (dont formation à cactus sur falaise littorale)</td></tr><tr><td rowspan="2">5</td><td rowspan="2">Forêts</td><td>7</td><td>Forêts semi sèches</td><td>8</td><td>Forêts semi sèches</td></tr><tr><td>8</td><td>Forêts humides</td><td>9</td><td>Forêts humides et ripisylves</td></tr><tr><td>6</td><td>Marais</td><td>9</td><td>Marais</td><td>10</td><td>Forêts marécageuses</td></tr><tr><td rowspan="7">7</td><td rowspan="7">Espaces agricoles</td><td>10</td><td>Pâturages et prairies</td><td>12</td><td>Pâturages et prairies</td></tr><tr><td>11</td><td>Plantations de canne à sucre</td><td>13</td><td>Plantations de canne à sucre</td></tr><tr><td>12</td><td>Bananeraies</td><td>14</td><td>Bananeraies</td></tr><tr><td>13</td><td>Melons, pastèque, ananas et cultures maraichères et vivrières</td><td>15</td><td>Ananas dominant</td></tr><tr><td>14</td><td>Friches ou jachères</td><td>16</td><td>Melons et pastèques</td></tr><tr><td>15</td><td>Vergers de fruitiers et cultures sur treilles</td><td>17</td><td>Cultures mélangées et/ou maraichères (dont tubercules)</td></tr><tr><td>16</td><td>Autres espaces arborés (dont agroforêts et friches arborées)</td><td>18</td><td>Friches ou jachères</td></tr><tr><td>8</td><td>Autres espaces arborés (dont agroforêts et friches arborées)</td><td>17</td><td>Plantations de mahogany</td><td>21</td><td>Plantations de mahogany</td></tr><tr><td>9</td><td>Plantations de mahogany</td><td>18</td><td>Bambous</td><td>22</td><td>Bambous</td></tr><tr><td rowspan="4">11</td><td rowspan="4">Espaces artificialisés</td><td>19</td><td>Espaces urbanisés</td><td>23</td><td>Bâti et chantiers</td></tr><tr><td>20</td><td>Végétation urbaine</td><td>24</td><td>Panneaux photovoltaïques</td></tr><tr><td>21</td><td>Carrières et décharges</td><td>25</td><td>Serres</td></tr><tr><td>22</td><td>Routes et parkings</td><td>26</td><td>Végétation urbaine</td></tr></tbody></table>
# 3 BASE DE DONNEES DE REFERENCE

## 3.1 Terrain

S. Dupuy et C. Lelong se sont rendus en Martinique du 6 au 17 janvier 2025. L'objectif principal de la mission était d'effectuer des relevés de terrain pour constituer une base de données de référence pour la production de la carte d'occupation du sol. Nous avons ainsi collecté 974 points, géolocalisés par GPS, et totalement décrits en termes de classe d'occupation du sol et de composition végétale le cas échéant (inventaires des espèces majoritaires présentes dans la parcelle). Ces relevés ont été réalisés principalement sur les espaces agricoles car ils évoluent plus rapidement que les espaces naturels. La Figure 1 illustre la localisation des relevés GPS. Ils sont complétés par les 90 points GPS collectés par Alexandre Villers (OFB) en avril 2024.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Localisation des relevés GPS réalisés par l'OFB en 2024 et le Cirad en 2025 avec les nombres de points acquis au total et par classe. Contient des données issues du Dispositif DINAMIS, financé par le CNES, CNRS, IGN, IRD, INRAE, CIRAD. Copyright ADS-CNES, 2024. Production CIRAD</figcaption></figure>

## 3.2 Numérisation des polygones

La constitution de la base de données de référence consiste à numériser des polygones, c'est-à-dire à délimiter manuellement, par photo-interprétation, des surfaces homogènes relativement à la classe indiquée par la vérité-terrain, en prenant en compte le niveau le plus détaillé de la nomenclature (niveau 3).

En plus des relevés GPS documentés lors de notre mission de terrain, nous avons aussi utilisé comme vérité-terrain des sources externes d'information :
* Relevés GPS documentés réalisés par A. Villers (OFB) du 5 au 9 avril 2024

* Registre parcellaire graphique (RPG) de 2023 utilisé pour localiser des parcelles agricoles complémentaires aux relevés de terrain. Toutefois, la nomenclature n'en est pas très détaillée et ne caractérise pas les parcelles avec associations de culture et agroforesterie.

* **Cartographie des séries de végétation forestières** : identification des principaux massifs forestiers ou ensemble de peuplements (Perchet, 2023).

* **Cartographie des formations végétales de Martinique en 2017** : la cartographie des formations végétales est une base de référence pour l'espace forestier et les milieux semi-naturels de la Martinique. Sa nomenclature intègre les types de formation végétale qui répondent à la définition internationale de la forêt établie par la FAO, mais également les types de formation végétales spécifique à la Martinique. (source : Centre de Ressource Géomatique et Infrastructure de Données Géographiques : https://catalogue geomartinique.fr) (DEAL Martinique and IGN, 2018).

* **OCS-GE 2017** : base de données de référence pour la description de l'occupation du sol (source : IGN https://geoservices.ign.fr/ocsge).

* **BD TOPO de l'IGN**, dont une sélection aléatoire de 3534 polygones de bâti varié est ajoutée (après vérification par rapport à l'image Pléiades) à la classe « bâti » de la base de données.

* **Photo-interprétation de l'image Pléiades** : certaines classes sont facilement identifiables sans erreur par photo-interprétation de l'image (exemples : eau, plages, rochers, bambous, cocotiers...) et des polygones peuvent être ajoutés à la base directement par le photo-interprète.

Pour chaque polygone numérisé, la source ainsi que la date (de la numérisation ou du relevé GPS selon le cas) ont été renseignées dans la table attributaire de la base de référence.

Ce travail de numérisation a débuté après la mission de terrain par la constitution d'une BD de référence préliminaire, utilisée pour le calcul des premiers tests de classification. Après analyse de ces premiers résultats, la base de données de référence a évolué par l'ajout de polygones et l'ajustement de certaines classes (regroupement ou suppression). La Figure 2 présente la base de données finale.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2 : Base de données de référence finale utilisée pour l'entrainement de l'algorithme de classification. Elle est composée au total de 8030 polygones (le nombre de polygones par classe est indiqué dans la légende)</figcaption></figure>
Le Tableau 3 renseigne, pour toutes les classes retenues pour le niveau le plus détaillé de la BD de référence finale, la superficie totale des polygones de référence, exprimée en hectares.

<table><caption>Tableau 3 : Base de données de référence finale pour le niveau le plus détaillé de la nomenclature (niveau 3) avec, pour chaque classe, la superficie totale des polygones exprimée en hectares</caption><thead><tr><td>Code</td><td>Niveau</td><td>Surface (ha)</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Zones intertidales et tannes (étang bois-sec)</td><td>14,10</td></tr><tr><td>2</td><td>Mangroves</td><td>56,43</td></tr><tr><td>3</td><td>Plages et dunes</td><td>4,22</td></tr><tr><td>4</td><td>Eaux</td><td>304,97</td></tr><tr><td>5</td><td>Falaises, rochers et sols nus non agricoles</td><td>9,18</td></tr><tr><td>6</td><td>Ourlets montagnards (broméliacées, fougères, orchidées)</td><td>28,12</td></tr><tr><td>7</td><td>Formations arbustives xérophiles (dont formation à cactus sur falaise littorale)</td><td>17,20</td></tr><tr><td>8</td><td>Forêts semi sèches</td><td>84,14</td></tr><tr><td>9</td><td>Forêts humides et ripisylves</td><td>306,68</td></tr><tr><td>10</td><td>Forêts marécageuses</td><td>11,74</td></tr><tr><td>11</td><td>Marais</td><td>5,32</td></tr><tr><td>12</td><td>Pâturages et prairies</td><td>218,56</td></tr><tr><td>13</td><td>Plantations de canne à sucre</td><td>391,11</td></tr><tr><td>14</td><td>Banaderaies</td><td>219,49</td></tr><tr><td>15</td><td>Ananas dominant</td><td>4,77</td></tr><tr><td>16</td><td>Melons et pastèques</td><td>60,93</td></tr><tr><td>17</td><td>Cultures mélangées et/ou maraichères (dont tubercules)</td><td>68,96</td></tr><tr><td>18</td><td>Friches ou jachères</td><td>93,13</td></tr><tr><td>19</td><td>Vergers de fruitiers, cocotiers et cultures sur treilles</td><td>106,99</td></tr><tr><td>20</td><td>Autres espaces arborés (dont agroforêts et friches arborées)</td><td>63,43</td></tr><tr><td>21</td><td>Plantations de mahogany</td><td>34,15</td></tr><tr><td>22</td><td>Bambous</td><td>16,64</td></tr><tr><td>23</td><td>Bâti et chantiers</td><td>67,22</td></tr><tr><td>24</td><td>Panneaux photovoltaïques</td><td>8,69</td></tr><tr><td>25</td><td>Serres</td><td>8,60</td></tr><tr><td>26</td><td>Végétation urbaine</td><td>23,82</td></tr><tr><td>27</td><td>Carrières et décharges</td><td>17,01</td></tr><tr><td>28</td><td>Routes et parkings</td><td>16,71</td></tr><tr><td></td><td>Total des surfaces</td><td>2 262,30</td></tr></tbody></table>

La Figure 3 présente la répartition des classes de la BD de référence, c'est-à-dire le pourcentage de superficie couverte par les polygones de chaque classe par rapport à la surface totale des polygones référencés dans la BD. On constate de grandes variations entre les classes, certaines ayant de très faibles superficies comme les marais (0,24%), les ananas (0,21%) et les forêts marécageuses (0,52%), d'autres étant beaucoup plus étendues comme les forêts humides (13,56%), l'eau (13,48%) ou les plantations de canne à sucre (17,29%). Cette proportion reflète toutefois la réalité du territoire étudié et correspond aux proportions effectivement observées sur l'ensemble de l'île. Le grand nombre
d'échantillons pour la classe de canne à sucre est aussi rendu nécessaire par la grande variabilité temporelle de cette classe (étalage dans le temps des dates de coupe, des cycles, etc...).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3 : Graphique de répartition des classes de la BD de référence en fonction de la superficie totale couverte par les polygones</figcaption></figure>

Cette base de données de référence est constituée de 8030 polygones. Elle est disponible sur le portail des données géographiques du CIRAD (Cirad GeoDE) sous cette référence : **Dupuy, Stéphane; Lelong, Camille; Villers, Alexandre, 2026, "Martinique - 2024 - Base de données de référence de l'occupation du sol", CIRAD GeoDE, https://doi.org/10.18167/GEODE/9295**
# 4 DONNEES SPATIALES

## 4.1 Imagerie à très haute résolution spatiale (Pléiades)

La constellation des satellites Pléiades est composée de 2 satellites opérés par Airbus DS. Elle permet d'acquérir des images correspondant à une emprise au sol d'environ 16 à 20km de côté, constituées (en mode appelé « bundle ») d'une image multispectrale (4 bandes : bleu, vert, rouge et proche infrarouge) à 2m de résolution spatiale et d'une image panchromatique (1 bande couvrant une plage large de longueurs d'onde du bleu au proche infrarouge) à 0,5m par pixel.

L'accès à ces images est facilité grâce au support de la station de réception SEAS Guyane et du Dispositif Institutionnel National d'Accès Mutualisé en Imagerie Satellitaire (DINAMIS https://dinamis.data-terra.org), dispositif de l'Infrastructure de recherche Data Terra (https://www.data-terra.org).

Dans ce projet, nous avons utilisé des images orthorectifiées par SEAS Guyane et/ou IGN (Institut national de l'information géographique et forestière) afin que les précisions géométriques soient de bonne qualité et que les images soient bien superposables avec d'autres données.

### 4.1.1 MOSAÏQUES

Pour pouvoir couvrir l'ensemble du territoire de la Martinique, il est indispensable de produire une mosaïque de plusieurs images Pléiades acquises sur différentes parties de la zone d'étude. De plus, la météorologie de ce territoire ne permet pas l'acquisition d'images avec peu ou pas de nuages et cela nécessite en plus de composer avec des images acquises sur plusieurs dates pour obtenir des données exploitables.

Ainsi, la partie centrale de la Martinique a été couverte par trois images acquises les 13 et 19 février 2023, et ses deux extrémités seulement les 28 et 29 mars et 10 avril 2024. Il a ensuite fallu combler les zones de ces images couvertes par des nuages, en utilisant de petits extraits acquis à différentes dates entre 2022 et 2024. La ** ! Source du renvoi introuvable.** présente la carte d'assemblage des images mosaïquées résultante.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4 : Carte d'assemblage de la mosaïque d'images Pléiades de la Martinique pour 2023 - 2024</figcaption></figure>

Cette mosaïque a été produite avec la boîte à outils Orféo (OTB, https://www.orfeo-toolbox.org/) en suivant la méthode décrite dans (Cresson and Saint-Geours, 2015). Cet outil permet de coupler le mosaïquage spatial avec une harmonisation radiométrique, afin de réduire les variations entre les différentes scènes à assembler dues aux différentes conditions et périodes d'acquisition. Comme nous souhaitions conserver les 4 bandes des images, nous avons privilégié l'égalisation indépendante de chacune des bandes. Les zones nuageuses et l'eau ont été exclues du calcul des statistiques pour l'harmonisation avec l'utilisation de masques définis en amont, puis d'autres masques ont été utilisés pour définir l'emprise de mosaïquage sur chacune des scènes. Sur ces masques de découpage, une dilatation de 2 mètres a permis d'éviter que les « coutures » soient visibles en laissant une marge de recouvrement entre chaque image sur laquelle a lieu la transition entre deux scènes. Malgré tout, l'harmonisation entre les différentes « tesselles » de la mosaïque n'est pas parfaite et d'importants écarts radiométriques subsistent localement, qui ne peuvent pas être corrigés simplement. La série temporelle Sentinel-2 permettra notamment de compenser en partie ces biais grâce à son homogénéité spatiale d'acquisition.

La démarche de production des mosaïques a été appliquée de la même manière sur les images multispectrales, panchromatiques et fusionnées (pansharpening).

La mosaïque finale Pléiades produite pour 2023 - 2024 est représentée en couleurs naturelles à la **Erreur ! Source du renvoi introuvable..** Une représentation de cette image avec une composition colorée utilisant la bande proche infrarouge est disponible en annexe1. C'est cette image globale qui sera utilisée pour la suite des traitements.
<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Figure 5 : Mosaïque des images Pléiades de 2023 - 2024, produite par le Cirad, en couleurs naturelles. Contient des données issues du Dispositif DINAMIS, financé par le CNES, CNRS, IGN, IRD, INRAE, CIRAD. ©CNES, 2024, distribution Airbus DS. Production DINAMIS.

### 4.1.2 INDICES RADIOMETRIQUES

Les indices radiométriques sont calculés avec l'OTB à partir de l'image Pléiades multispectrale à 2m de résolution spatiale, en combinant différentes bandes selon diverses équations réputées mettre en évidence des caractéristiques propres aux différentes natures de la surface étudiée. Nous avons sélectionné les indices ayant déjà montré un potentiel discriminant à Mayotte (Dupuy et al., 2024b), à savoir les 8 indices suivants :

* **Catégorie végétation :**

* NDVI : Normalized difference vegetation index (Red, NIR) (Rouse, J. W., Jr. et al., 1974)

* RVI : Ratio vegetation index (Red, NIR) (Jordan, 1969; Kriegler, 1969)

* GEMI : Global environment monitoring index (Red, NIR) (Pinty and Verstraete, 1992)

* LAIFromNDVILog : Leaf Area Index from log NDVI (Red, NIR) (Chrysafis et al., 2020)

* **Catégorie Eau :**

* NDWI2 : Normalized difference water index (McFeeters, 1996) (Green, NIR)

* NDTI : Normalized difference turbidity index (Lacaux et al., 2007) (Red, Green)

* **Catégorie sol :** RI : Redness index (Red, Green) (Pouget et al., 1991)

* **Catégorie « bâti » :** ISU : Built Surfaces Index (NIR,Red) (Abdellaoui and Rougab, 1997)

Ces indices sont empilés dans un seul fichier multi-bandes (une « pile ») contenant 8 bandes, qui sera intégré aux variables utilisées par l'algorithme de classification supervisée.
### 4.1.3 INDICES DE TEXTURE

La texture caractérise la distribution spatiale des variations tonales locales dans une image. C'est une information importante pour détecter des motifs et des structures visibles sur l'image THRS, tels que les alignements d'arbres dans les cultures agricoles par exemple, qui peuvent permettre de distinguer des types de surfaces qui ont le même comportement spectral moyen mais ne se distinguent que par leur organisation spatiale. Deux types d'attributs texturaux ont été utilisés dans cette étude, fournissant des informations indépendantes et complémentaires.

#### 4.1.3.1 Indices de texture de Haralick

Les indices de texture dits « de Haralick » (Haralick et al., 1973) sont basés sur les statistiques du deuxième ordre de la matrice de co-occurrence des niveaux de gris (GLCM), laquelle permet de capturer la dépendance spatiale des valeurs de niveaux de gris dans une image. Ils permettent donc de mesurer quantitativement l'arrangement spatial de la réflectance dans une région. Les calculs sont appliqués à la mosaïque de l'image Pléiades panchromatique car il s'agit de l'image ayant la résolution spatiale la plus précise (50 cm), donc celle sur laquelle les motifs seront les plus visibles.

Pour calculer les indices de texture de Haralick, nous utilisons une version personnalisée des fonctionnalités de l'OTB : « Selective Haralick Texture » (disponible avec la chaîne Moringa), dont les paramètres sont les suivants :

* indices : choix des indices entre : mean, dissimilarity, energy, entropy, contrast, correlation et variance

* radius : taille de l'élément structurant en x et y

* Plages de valeurs min et max des pixels de l'image à calculer en consultant les valeurs de moyenne et d'écart type des statistiques de l'image :

* Valeur minimum relevée dans les statistiques de l'image fournies par QGIS

* Valeur maximum relevée dans les statistiques de l'image fournies par QGIS

* Nombre de « Bins », permettant de contraindre les plages de niveaux de gris analysées : 16, 32 ou 64

Par soucis de cohérence, et sachant que ces paramètres avaient alors fait l'objet d'une recherche argumentée, nous avons choisi de conserver les mêmes paramètres que pour la carte produite à Mayotte (Dupuy et al., 2024b) :

* 5 indices : mean, entropy, contrast, correlation, variance

* 4 tailles pour la fenêtre glissante : radius de 4 (soit 9x9 pixels de 50cm), radius de 7 (soit 15x15 pixels de 50cm), radius de 10 (soit 21x21 pixels de 50cm) et radius de 20 (41x41 pixels de 50cm)

* 64 bins pour les radius 4 et 7 et 16 bins pour les radius 10 et 20.

#### 4.1.3.2 Indices de texture Fototex

Les indices FOTOTEX sont basés sur l'analyse fréquentielle (nombre de fois que le motif se répète) des motifs présents dans une image au travers de la transformée de Fourier bidimensionnelle. L'application FOTOTEX (Fourier Transform Textural Ordination in Python), implémentée avec le langage Python, est décrite dans (Teillet et al., 2021). Elle est basée sur la méthode FOTO elle-même décrite dans (Couteron et al., 2006). L'outil est disponible via ce lien : https://forge.ird.fr/amacp/fototex/-/tree/main. FOTOTEX combine une transformée de Fourier rapide et une analyse en composantes principales pour convertir la texture en signal de fréquence et l'ordonner suivant ses différents facteurs d'échelle.

Comme préconisé par notre étude sur Mayotte, nous avons opté pour une méthode de calcul par blocs, avec des tailles de bloc de: 11, 15, 21, 31, 41, 51, 61, 71, 81, 91, 101, 121 et 151 (exprimées en pixels de 50cm).

## 4.2 Série temporelle Sentinel-2
Les satellites Sentinel 2A et 2B (S2A et S2B) ont été déployés par l'Agence Spatiale Européenne (ESA), offrant des images acquises tous les 5 jours, dans 13 bandes spectrales, avec une résolution spatiale comprise entre 10m et 60m.

## 4.2.1 PRETRAITEMENTS

Nous avons téléchargé les données Sentinel-2 de niveau L1C via le catalogue de Microsoft Planetary Computer : https://planetarycomputer.microsoft.com

Le passage en niveau L2A est réalisé par la chaine Moringa avec l'outil Sen2Cor : https://step.esa.int/main/snap-supported-plugins/sen2cor. Le traitement consiste en une correction des images des effets de l'atmosphère, du terrain est des nuages. On obtient des images de niveau TOA avec des masques de nuages.

La Martinique est localisée à l'intersection de 2 tuiles (Cf. Figure 6) : 20PPB et 20PQB. Après suppression des images trop brumeuses et/ou nuageuses, 314 images constituent la série temporelle de la période allant du 20 décembre 2022 au 31 janvier 2025. Nous avons sélectionné ces dates d'acquisition afin de couvrir l'ensemble de la période couverte par les données Pléiades ainsi que la mission de terrain de janvier 2025. Cette série temporelle est ensuite rééchantillonnée, afin de réduire le nombre d'images qui sera utilisé dans le processus de classification, par une opération de « gapfilling » qui permet de créer des images de synthèse mensuelles. Cette opération, basée sur un processus d'interpolation multi-temporelle est décrit dans (Inglada et al., 2017) et réalisée par la chaine Moringa. Au final, nous avons donc travaillé avec 25 images de synthèse (dites de niveau 3), correspondant aux dates suivantes :

* en 2023 : janvier, février, mars, avril, mai, juin, juillet, août, septembre, octobre, novembre et décembre

* en 2024 : janvier, février, mars, avril, mai, juin, juillet, août, septembre, octobre, novembre et décembre.

* en 2025 : janvier
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 6 : Situation de la Martinique à l'intersection de 2 tuiles Sentinel-2</figcaption></figure>

Ces images apportent de l'information discriminante sur les surfaces en fonction de leur évolution temporelle, en particulier le cycle végétatif en lien avec les saisons. Elles permettent de suivre par exemple la diminution de vigueur de la végétation arborée pendant la saison sèche entre décembre et avril (chute des feuilles des espèces décidues et mise en pause globale) et sa reprise à partir de juin, jusqu'en novembre, avec le retour de la saison des pluies (Cf. Figure 7a). Elles fournissent aussi une information liée aux cycles des cultures et aux rotations culturales, comme par exemple pour la canne à sucre, la banane ou le maraichage (Cf. Figure 7b). Toutefois, notons que l'algorithme de classification ne permet malheureusement pas de prendre en compte l'ordre des données utilisées en entrée, donc de conserver une information chronologique sur ces données temporelles. Cela peut limiter l'accès aux modalités de variations au cours de la série temporelle, mais apporte des indicateurs en rapport avec les stades relatifs des différentes parcelles à chaque date individuellement.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 7 : Extraits de la série temporelle obtenue après l'étape de Gapfilling avec zoom sur a) une zone principalement forestière et b) une zone plus agricole</figcaption></figure>

### 4.2.2 INDICES RADIOMETRIQUES

Pour chacune des 25 images Sentinel-2 issues du traitement de Gapfilling, nous avons calculé 6 indices radiométriques permettant de mettre en évidence des caractéristiques spectro-temporelles contrastées entre les différents types de surfaces présentes dans la zone :

* Normalized Difference Vegetation Index (Rouse, J. W., Jr. et al., 1974)

* Modified Normalized Difference Vegetation Index (Jurgens, 1997)

* Normalized Difference Water Index (Gao, 1996)

* Modified Normalized Difference Water Index (Xu, 2006)

* Brightness Index : Racine carrée de la somme des valeurs au carré de toutes les bandes.

* RNDVI : Rededge NDVI (Schuster et al., 2012)
## 4.3 MNT, MNS et MNH

### 4.3.1 MNS ET MNH

#### 4.3.1.1 Sélection du MNS

Comme lors des travaux de cartographie de Mayotte, nous souhaitions produire un MNS à partir d'images Pléiades acquises en mode stéréoscopique. Une programmation des satellites avait donc été demandée via la station de réception SEAS OI mais la trop forte couverture nuageuse n'a pas permis d'obtenir une couverture complète de l'île.

Nous avons donc utilisé le produit « Modèles Numériques de Surfaces Corrélés » (MNSC) de l'IGN, produit par corrélation des images aériennes acquises pour mettre à jour la BD ORTHO® : https://geoservices.ign.fr/modeles-numeriques-de-surfaces-correles

Les tuiles du MNSC ont été assemblées pour créer une seule image. La résolution spatiale de la donnée est de 50cm.

#### 4.3.1.2 Production du MNH

Le Modèle Numérique de Hauteur (MNH) a ensuite été calculé en soustrayant au MNSC le MNT à 1m de résolution spatiale produit par l'IGN intitulé « RGE ALTI »®. Il s'agit d'un MNT maillé qui décrit le relief du territoire français à grande échelle, mis à jour à partir des relevés obtenus par LIDAR aéroporté ou par corrélation d'images aériennes (https://geoservices.ign.fr/rgealti).

La Figure 8 présente ce MNH. Les valeurs de hauteur de la végétation et des bâtiments obtenues apportent des informations de hauteurs relatives, qui seront intégrées aux variables utilisées par l'algorithme de classification supervisée. Par ailleurs, ce produit datant de 2021, est bien antérieur à l'acquisition des autres données et ne sera vraiment utile que pour la caractérisation d'espaces ayant subi peu d'évolution, comme les espaces boisés.

La Figure 9 illustre les MNS et MNH finaux.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 8 : Modèle Numérique de Hauteur (MNH) obtenu à partir du Modèle Numérique de Surface Corrélé (MNSC) de L'IGN.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 9 : Illustration du MNS (à gauche) et du MNH (à droite) au niveau de la ville de Le Marin</figcaption></figure>

La Figure 10 illustre, sur un secteur situé à côté de la ville de Le Marin, l'information complémentaire apportée par le MNH par rapport à l'image : certains peuplements boisés apparaissant homogènes sur l'image ont en réalité des hauteurs d'arbres différentes.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 10 : Extrait de l'image Pléiades (à gauche) et du MNH (à droite) au niveau de la ville de Le Marin</figcaption></figure>

#### 4.3.1.3 Calcul des textures du MNH

Pour prendre en compte et caractériser cette hétérogénéité spatiale du MNH, 17 indices de texture du MNH ont aussi été calculés :

* Indices de texture Haralick : mean, entropy, contrast, correlation et variance, avec une taille de radius de 80 (soit 161x161 pixels de 50cm pour être cohérent avec les calculs effectués avec une taille de 81x81 pixels sur le MNH de Mayotte à 1m de résolution) et 16 bins ;

* Indices de textures Fototex avec la méthode de calcul par blocs, pour des tailles de blocs de 21, 41, 61 et 81 pixels.

#### 4.3.2 MNT

Le MNT utilisé est le produit IGN « RGE Alti » à 1 mètre de résolution spatiale. Les pentes sont calculées à l'aide du logiciel QGIS (en degrés). Le MNT et les pentes sont utilisées comme variables dans le processus de classification.
# 5 CLASSIFICATION OBJET

## 5.1 LA CHAINE Moringa

La chaîne de traitement Moringa permet d'automatiser la production de cartes d'occupation du sol à partir d'images à très haute résolution spatiale (THRS) selon une méthodologie particulièrement adaptée aux systèmes agricoles tropicaux (acquisitions nuageuses, petites tailles de parcelles, paysages hétérogènes et fragmentés) (Dupuy et al., 2020; Gaetano et al., 2019). Le développement de la chaîne Moringa se fait au fil de l'eau, en fonction des besoins de nouvelles fonctionnalités ou pour corriger des bugs. La plus récente version de la chaîne Moringa (au 22 Janvier 2026), équivalente d'un point de vue fonctionnel à celle utilisée pour ce projet, peut être téléchargée à partir du lien suivant : https://forge.inrae.fr/raffaele.gaetano/moringa.

La méthodologie est basée sur l'utilisation combinée d'images Pléiades, de séries temporelles d'images optiques Sentinel-2 et d'un modèle numérique de terrain (MNT) dans le cadre d'une analyse d'image basée sur les objets (OBIA = Object Based Image Analysis) et d'une approche de classification supervisée par Random Forests (Breiman, 2001) pilotée par une base de données de référence combinant des mesures in situ et de photo-interprétation. La chaîne est construite sur les applications de l'Orfeo Tool Box (OTB), pilotées par des scripts en Python. Certaines étapes de prétraitement sont réalisées sous QGIS. La Figure 11 illustre quelques étapes mises en œuvre par la chaîne Moringa. Les paragraphes suivants décrivent les paramètres spécifiques appliqués pour la Martinique.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 11: La chaîne Moringa en quelques mots clefs</figcaption></figure>
## 5.2 Segmentation

La chaîne de traitement de Moringa est conçue pour opérer une classification d'objets, c'est à dire des entités surfaciques et non des pixels individuels, ce qui assure une meilleure cohérence spatiale des résultats ainsi qu'une performance plus élevée de discrimination. Ces objets sont obtenus lors de l'étape de segmentation de l'image, qui délimite automatiquement des surfaces homogènes selon des critères définis par l'utilisateur : variables à prendre en compte, paramètres d'échelle, mode de calcul de l'homogénéité, etc...

### 5.2.1 L'ALGORITHM DE SEGMENTATION

Nous utilisons la technique ascendante de croissance par paire de régions, décrite dans (Baatz, 2000), qui est un processus itératif débutant par des « germes » constitués d'un seul pixel de l'image. A partir de ces germes, les pixels qui leur sont à la fois connexes et répondant aux critères de similarité imposés par l'utilisateur et calculés à partir des descripteurs des pixels sont regroupés au sein d'un même objet. Puis les petits objets connexes sont fusionnés à leur tour de façon itérative en fonction de critères d'homogénéité. Le processus s'arrête lorsque l'homogénéité des paires d'objets candidates à la fusion dépassent l'hétérogénéité maximale acceptée. Pour obtenir un résultat de segmentation adapté à l'étude, l'opérateur agit à la fois sur les critères d'homogénéité et le seuil d'hétérogénéité maximale. Il choisit aussi les descripteurs (radiométrie, texture, etc...) les plus informatifs comme variables d'entrée.

Avec l'application « Generic Region Merging » de l'OTB (Lassalle et al., 2014), l'opérateur agit sur les 3 paramètres suivants :

* Le paramètre d'échelle (« threshold » dans OTB), qui correspond à l'hétérogénéité maximale acceptée. Il n'y a pas d'unité de mesure pour ce paramètre : une valeur plus grande produit des objets plus grands.

* Le poids pour l'homogénéité spectrale de l'objet (« cw » dans OTB), qui définit l'importance relative accordée à la valeur quantitative des variables analysées (radiométrie, texture, etc...) dans le processus de fusion des objets. Les valeurs sont comprises entre 0 et 1 et une valeur forte implique une importance forte accordée à la valeur quantitative des variables d'analyse.

* Le poids pour l'homogénéité spatiale (« sw » dans OTB), qui définit l'importance relative accordée à la forme dans le processus de fusion des objets. Les valeurs sont comprises entre 0 et 1 et une valeur forte implique une forme plus compacte.

### 5.2.2 CHOIX DES DONNEES ET PARAMETRES UTILISES POUR LA SEGMENTATION

Dans le cas de la cartographie de Mayotte, nous avions déterminé empiriquement les meilleurs paramètres de segmentation, à savoir :

- Les variables extraites des images à prendre en compte et coefficients d'inter-étalonnage de ces variables : images Pléiades panchromatique (avec un poids de 9) et multispectrales + indices de texture d'Haralick mean, entropy et contrast calculés sur l'image panchromatique avec un radius de 4 (soit 9 pixels)

- Les valeurs des paramètres : threshold=400, CW=0,7 et SW=0,5

Nous avons donc appliqué ces mêmes paramètres pour segmenter le territoire de la Martinique. Toutefois, les objets résultants apparaissaient trop petits, sur-segmentant largement des parcelles pourtant bien homogènes sur l'image. Les autres paramètres n'ayant qu'un impact restreint à ce niveau, nous avons donc fait varier le paramètre d'échelle (threshold) en testant 500, 550, 600, 650 et 700, puis analysé l'impact de cette augmentation sur deux extraits représentatifs des paysages, l'un au Nord et l'autre au Sud de l'île. Il nous est alors apparu qu'un **threshold de 700** était mieux adapté à la configuration parcellaire de la Martinique, réduisant en outre le nombre d'objets segmentés d'environ 35%. Les Figure 12, Figure 13 et Figure 14 montrent une comparaison des résultats de la segmentation dans différents contextes avec en A le paramètre utilisé pour Mayotte et en B celui retenu pour la Martinique.
<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Figure 12 : Illustration des limites des objets obtenues à l'issue de la segmentation sur une zone d'arboriculture avec en A un paramètre d'échelle de 400 et en B un paramètre d'échelle retenu de 700.

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Figure 13 : Illustration des limites des objets obtenues à l'issue de la segmentation sur une zone de culture de banane et canne à sucre avec en A un paramètre d'échelle de 400 et en B un paramètre d'échelle retenu de 700.
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 14 : Illustration des limites des objets obtenues à l'issue de la segmentation sur une zone de bâti avec en A un paramètre d'échelle de 400 et en B un paramètre d'échelle retenu de 700.</figcaption></figure>
# 5.3 Classification

## 5.3.1 LES VARIABLES UTILISEES

Les 491 variables finalement utilisées dans cette étude pour modéliser le classifieur Random Forests et produire les classifications sont listées par type dans le Tableau 4.

<table><caption>Tableau 4 : Liste des variables utilisées pour la classification (avec HRS : Haute Résolution Spatiale, THRS : Très Haute Résolution Spatiale, MNH : Modèle Numérique de Hauteur et MNT : Modèle Numérique de Terrain).</caption><thead><tr><th>Type</th><th>HRS</th><th>THRS</th><th>MNH</th><th>MNT</th></tr></thead><tbody><tr><td>Réflectance</td><td>10 bandes spectrales pour chacune des 25 images</td><td>4 bandes spectrales pour l'image MS et 1 pour le PAN</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Indices spectraux</td><td>NDVI<sup>1</sup>, MNDVI<sup>2</sup>, NDWI<sup>3</sup>, MNDWI<sup>4</sup>, BI<sup>5</sup>, RNDVI<sup>6</sup></td><td>NDVI<sup>1</sup>, RVI<sup>7</sup>, GEMI<sup>8</sup>, LAIFromNDVILog<sup>9</sup>, NDWI<sup>10</sup>, NDTI<sup>11</sup>, RI<sup>12</sup>, ISU<sup>13</sup>.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Indices de texture de Haralick<sup>14</sup></td><td></td><td>Mean, Entropy, Contrast, Correlation, Variance. Calculés avec 4 tailles de radius<sup>15</sup> : 4, 7 10 et 20</td><td>Mean, Entropy, Contrast, Correlation, Variance. Calculés avec 1 taille de radius<sup>16</sup> : 80</td><td></td></tr><tr><td>Indices de texture Fototex (3 bandes par images)</td><td></td><td>Tailles (en pixels) de 11, 15, 21, 31, 41, 51, 61, 71, 81, 91, 121 et 151</td><td>Tailles (en pixels) de 11, 21, 31 et 41</td><td></td></tr><tr><td>Indices lies à la topographie et hauteur</td><td></td><td></td><td>MNH</td><td>MNT Pentes</td></tr><tr><td>Nombre</td><td>400</td><td>72</td><td>17</td><td>2</td></tr></tbody></table>

1: Normalized Difference Vegetation Index (Rouse, J. W., Jr. et al., 1974)

2: Modified Normalized Difference Vegetation Index (Jurgens, 1997)

3: Normalized Difference Water Index (Gao, 1996)

4: Modified Normalized Difference Water Index (Xu, 2006)

5: brightness index= Racine carrée de la somme des valeurs au carré de toutes les bandes.

6: Rededge NDVI (Schuster et al., 2012)

7: Ratio vegetation index (Pearson and Miller, 1972)

8: Global environment monitoring index (Pinty and Verstraete, 1992)

9: Leaf Area Index from reflectances with logarithmic combination (Chrysafis et al., 2020)

10: Normalized Difference Water Index 2 (McFeeters, 1996)

11. Normalized difference turbidity index (Lacaux et al., 2007)

12: Redness index (Pouget et al., 1991) 13: Built Surfaces Index (Abdellaoui and Rougab, 1997) 14. (Haralick et al., 1973)

15: soit, en pixels, des fenêtres glissantes de 9x9 15x15, 21x21 et 41x41. 16: soit, en pixels, une fenêtre glissante de 81x81 pixels

## 5.3.2 ALGORITHME DE CLASSIFICATION

Moringa utilise l'algorithme de classification supervisée Random Forests (Breiman, 2001), qui est adapté pour des données hétérogènes comme c'est le cas ici puisque nous utilisons des données provenant de plusieurs capteurs mais aussi l'altitude, les pentes, les hauteurs, ainsi que des indices de texture. Cet algorithme est également adapté à un nombre élevé de variables, ce qui sera aussi notre cas, comportant 491 variables.

Dans Moringa, l'implémentation du classifieur RF est celle du package scikit-learn de python. Celui-ci prévoit par défaut d'utiliser des arbres de décision dont la profondeur maximale (c'est-à-dire le nombre de niveaux dans l'arborescence des décisions binaires aboutissant en fine aux classes) n'est pas limitée, pour ne pas contraindre le modèle. Par contre, il est possible de régler le nombre d'arbres de décision à construire pendant l'apprentissage, ce qui permet de renforcer la significativité statistique du modèle
de classification. Plus le nombre d'arbres est élevé, plus l'estimation sera fiable et précise, mais le temps de calcul sera allongé. Dans notre cas, nous avons choisi un grand nombre d'arbres, égal à 800, pour privilégier la qualité du résultat.

L'évaluation des performances du classificateur est accomplie dans Moringa par validation croisée (dite « cross validation » en anglais) afin d'éviter d'utiliser la stratégie classique (le « hold-out ») consistant à mettre de côté une partie de la BD de référence pour la dédier uniquement à la validation, ce qui peut biaiser à la fois l'apprentissage et l'évaluation lorsque le nombre d'objets de référence de certaines classes est faible et/ou que la variabilité intra-classe est forte.

La validation croisée est ici mise en œuvre par ce qu'on appelle la méthode des k-folds. La base de données de référence est divisée en k=5 sous-ensembles, contenant tous à peu près le même nombre d'objets (c'est-à-dire les polygones de la base de données). On procède alors k=5 fois (i.e. 5 folds) à l'entraînement du classificateur Random Forest, en mettant de côté pour la validation l'un des 5 sous-ensembles d'objets, distinct à chaque fold, et en utilisant le reste des objets pour l'apprentissage. De cette façon, chaque sous-ensemble est utilisé 4 fois pour l'apprentissage et une seule fois pour la validation. On obtient alors cinq modèles de Random Forest qui permettent, outre le calcul des métriques d'évaluation de chaque modèle, d'en analyser la sensibilité au jeu d'entraînement, et d'en générer une carte de synthèse.

En raison du faible échantillonnage de certaines classes, la validation croisée peut toutefois provoquer une forte instabilité d'un test (fold) à l'autre, qu'il convient de prendre en compte dans l'évaluation de la robustesse de la classification finale. Aussi, les précisions calculées par fold peuvent être biaisées par le trop faible nombre d'objets de ces classes pris en compte dans la validation, ce qui au contraire aura tendance à augmenter artificiellement les erreurs. C'est donc une méthode fiable et intéressante pour obtenir une classification fiable mais sur laquelle il est préférable de conserver un esprit critique.
### 5.3.3 CLASSIFICATION BRUTE

Au cours du processus de modélisation par k-fold, Moringa estime à chaque fold, pour chaque objet, sa probabilité d'appartenance à chacune des classes. Moringa calcule alors la somme de ces 5 probabilités par classe, et affecte à l'objet la classe ayant la plus forte somme de probabilités d'appartenance. La classification résultante est ainsi la plus fiable possible. La Figure 15 présente la classification obtenue pour le niveau 3 de la nomenclature en sortie de la chaîne Moringa.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 15 : Classification brute pour le niveau 3 de la nomenclature obtenue en sortie de la chaîne Moringa</figcaption></figure>
# 6 EVALUATION

## 6.1 Métriques

A l'issue de chacun des 5 folds exécutés par Moringa, une matrice de confusion est calculée sur le sous-ensemble laissé de côté pour la validation. Elle permet de calculer, pour chaque fold, les indicateurs suivants :

* **Précision globale (overall accuracy)** : fait référence à la portion de surface bien classée par rapport à la totalité de la surface connue.

* **Indice de Kappa (ou KIA)** : prend en compte les erreurs dans les lignes et les colonnes de la matrice de confusion. Il exprime la réduction de l'erreur par rapport à celle obtenue par une classification qui serait effectuée de manière aléatoire. Il varie de 0 à 1. Par exemple, une valeur de 0,75 exprime que la méthode de classification utilisée évite 75% des erreurs obtenues par une procédure fonctionnant complètement au hasard.

* **Précision pour l'utilisateur (recall)** : pourcentage d'individus d'une classe issue de la classification qui sont correctement classés vis-à-vis de la référence. Cette précision pour l'utilisateur indique la probabilité pour qu'un individu qui a été classé dans une classe soit effectivement, dans la réalité un individu de cette classe. Elle se lit en colonne dans la matrice de confusion.

* **Précision pour le producteur (precision)** : pourcentage d'individus d'une classe de référence qui sont correctement classés par la procédure de classification. Cette précision pour le réalisateur indique le taux de réussite avec lequel il a réussi à classer les individus appartenant en réalité à la classe. Elle se lit en ligne dans la matrice de confusion.

* **F1-score** : moyenne harmonique des précisions de l'utilisateur et du producteur. Cet indicateur informe sur la validité de chaque classe.

On obtient aussi les F1-scores moyens par classe pour les 5 folds, ainsi que la précision globale moyenne et l'indice de kappa moyen (cf. colonnes « F1 score par fold » et F1 score moyen » du Tableau 5).

En complément, nous avons généré une matrice de confusion globale (compilation) qui regroupe tous les folds, c'est à dire qui accumule tous les résultats obtenus en validation afin d'obtenir des métriques d'évaluation plus globales pour la modélisation (cf. colonnes « compilation des matrices des 5 folds » du Tableau 5). Chaque objet n'appartenant qu'à un sous ensemble et chaque sous-ensemble n'étant utilisé qu'une seule fois dans la validation croisée, cette matrice caractérise bien l'ensemble des tests. Ces métriques correspondent à l'évaluation la plus stricte qu'on puisse faire de la classification, car elle sous-estime ses performances. Ce travail a été réalisé sur les matrices de confusion obtenues au niveau 3 de la nomenclature. De cette matrice de confusion globale du niveau 3 a ensuite été calculé une matrice de confusion pour les niveaux 1 et 2 de la nomenclature afin de calculer tous les indicateurs. Le Tableau 6 présente pour chaque niveau de la nomenclature les F1 score, précision globale et indices de Kappa.

Les matrices de confusion correspondantes sont présentées en Annexe 2 : Matrices de confusion.
<table><caption>Tableau 5 : F1-scores et précision globale obtenus à chacun des 5 folds de la validation croisée, comparés aux F1-scores moyens et à la précision globale moyenne des 5 folds et aux F1-scores obtenus lors de la compilation des matrices de confusion</caption><thead><tr><th rowspan="2">Classes du niveau 3 de la nomenclature</th><th colspan="5">F1 score par fold</th><th rowspan="2">F1 score moyen</th><th colspan="3">Compilation des matrices des 5 folds</th></tr><tr><th>Fold1</th><th>Fold2</th><th>Fold3</th><th>Fold4</th><th>Fold5</th><th>Precision</th><th>Recall</th><th>F1 score</th></tr></thead><tbody><tr><td>1 Zones intertidales et tannes (étang bois-sec)</td><td>86,94%</td><td>83,41%</td><td>92,35%</td><td>90,23%</td><td>99,91%</td><td>90,57%</td><td>93,67%</td><td>91,94%</td><td>92,80%</td></tr><tr><td>2 Mangroves</td><td>99,80%</td><td>98,55%</td><td>99,23%</td><td>99,41%</td><td>99,46%</td><td>99,29%</td><td>98,82%</td><td>99,69%</td><td>99,25%</td></tr><tr><td>3 Plages et dunes</td><td>90,96%</td><td>85,93%</td><td>76,68%</td><td>73,85%</td><td>89,97%</td><td>83,48%</td><td>81,18%</td><td>85,97%</td><td>83,50%</td></tr><tr><td>4 Eaux</td><td>97,58%</td><td>99,70%</td><td>100,00%</td><td>99,94%</td><td>99,95%</td><td>99,44%</td><td>99,89%</td><td>99,76%</td><td>99,83%</td></tr><tr><td>5 Falaises, rochers et sols nus non agricoles</td><td>86,36%</td><td>76,52%</td><td>87,61%</td><td>87,03%</td><td>90,27%</td><td>85,56%</td><td>90,83%</td><td>81,39%</td><td>85,85%</td></tr><tr><td>6 Ourlets montagnards (broméliacées, fougères, orchidées)</td><td>99,11%</td><td>98,91%</td><td>99,71%</td><td>99,42%</td><td>99,25%</td><td>99,28%</td><td>99,03%</td><td>99,52%</td><td>99,27%</td></tr><tr><td>7 Formations arbustives xérophiles (dont formation à cactus sur falaise littorale)</td><td>69,23%</td><td>71,03%</td><td>72,08%</td><td>77,78%</td><td>82,94%</td><td>74,61%</td><td>66,66%</td><td>85,85%</td><td>75,05%</td></tr><tr><td>8 Forêts semi sèches</td><td>91,24%</td><td>86,57%</td><td>93,48%</td><td>93,94%</td><td>90,13%</td><td>91,07%</td><td>90,47%</td><td>91,72%</td><td>91,09%</td></tr><tr><td>9 Forêts humides et ripisylves</td><td>94,16%</td><td>94,26%</td><td>96,58%</td><td>97,26%</td><td>93,53%</td><td>95,16%</td><td>97,62%</td><td>93,17%</td><td>95,34%</td></tr><tr><td>10 Forêts marécageuses</td><td>98,74%</td><td>100,00%</td><td>99,14%</td><td>96,12%</td><td>91,42%</td><td>97,08%</td><td>95,10%</td><td>100,00%</td><td>97,49%</td></tr><tr><td>11 Marais</td><td>96,64%</td><td>95,38%</td><td>26,37%</td><td>91,31%</td><td>82,34%</td><td>78,41%</td><td>77,41%</td><td>100,00%</td><td>87,27%</td></tr><tr><td>12 Pâturages et prairies</td><td>83,11%</td><td>84,83%</td><td>79,15%</td><td>93,10%</td><td>84,05%</td><td>84,85%</td><td>90,70%</td><td>80,67%</td><td>85,39%</td></tr><tr><td>13 Plantations de canne à sucre</td><td>73,11%</td><td>88,80%</td><td>91,13%</td><td>95,61%</td><td>95,59%</td><td>88,85%</td><td>91,66%</td><td>87,25%</td><td>89,40%</td></tr><tr><td>14 Bananeraies</td><td>73,70%</td><td>90,39%</td><td>86,78%</td><td>90,85%</td><td>90,67%</td><td>86,48%</td><td>84,66%</td><td>87,43%</td><td>86,02%</td></tr><tr><td>15 Ananas dominant</td><td>96,78%</td><td>76,56%</td><td>85,32%</td><td>51,21%</td><td>70,46%</td><td>76,07%</td><td>60,61%</td><td>100,00%</td><td>75,48%</td></tr><tr><td>16 Melons et pastèques</td><td>99,99%</td><td>91,30%</td><td>96,49%</td><td>100,00%</td><td>91,38%</td><td>95,83%</td><td>92,58%</td><td>98,79%</td><td>95,58%</td></tr><tr><td>17 Cultures mélangées et/ou maraichères (dont tubercules...)</td><td>73,26%</td><td>61,01%</td><td>80,24%</td><td>76,43%</td><td>78,21%</td><td>73,83%</td><td>68,12%</td><td>79,55%</td><td>73,39%</td></tr><tr><td>18 Friches ou jachères</td><td>63,12%</td><td>55,08%</td><td>77,11%</td><td>80,14%</td><td>48,68%</td><td>64,83%</td><td>67,85%</td><td>69,93%</td><td>68,87%</td></tr><tr><td>19 Vergers de fruitiers, cocotiers et cultures sur treilles</td><td>84,43%</td><td>84,54%</td><td>78,31%</td><td>81,38%</td><td>82,52%</td><td>82,24%</td><td>78,00%</td><td>86,95%</td><td>82,23%</td></tr><tr><td>20 Autres espaces arborés (dont agroforêt et friches arborées)</td><td>56,69%</td><td>79,04%</td><td>63,77%</td><td>69,44%</td><td>74,37%</td><td>68,66%</td><td>65,16%</td><td>75,13%</td><td>69,79%</td></tr><tr><td>21 Plantations de mahogany</td><td>90,69%</td><td>79,01%</td><td>93,76%</td><td>96,43%</td><td>97,69%</td><td>91,52%</td><td>85,94%</td><td>97,22%</td><td>91,24%</td></tr><tr><td>22 Bambous</td><td>61,77%</td><td>93,04%</td><td>60,08%</td><td>84,53%</td><td>68,07%</td><td>73,50%</td><td>81,07%</td><td>71,50%</td><td>75,99%</td></tr><tr><td>23 Bâti et chantiers</td><td>94,32%</td><td>96,81%</td><td>98,02%</td><td>95,63%</td><td>94,20%</td><td>95,80%</td><td>99,32%</td><td>92,43%</td><td>95,75%</td></tr><tr><td>24 Panneaux photovoltaïques</td><td>93,11%</td><td>48,99%</td><td>100,00%</td><td>87,84%</td><td>100,00%</td><td>85,99%</td><td>73,32%</td><td>100,00%</td><td>84,60%</td></tr><tr><td>25 Serres</td><td>97,34%</td><td>91,48%</td><td>88,69%</td><td>94,71%</td><td>66,91%</td><td>87,82%</td><td>80,99%</td><td>99,51%</td><td>89,30%</td></tr><tr><td>26 Végétation urbaine</td><td>68,18%</td><td>66,42%</td><td>68,79%</td><td>79,24%</td><td>57,21%</td><td>67,97%</td><td>62,00%</td><td>76,31%</td><td>68,41%</td></tr><tr><td>27 Carrières et décharges</td><td>67,05%</td><td>98,01%</td><td>77,43%</td><td>81,10%</td><td>94,40%</td><td>83,60%</td><td>68,86%</td><td>93,51%</td><td>79,31%</td></tr><tr><td>28 Routes et parkings</td><td>97,28%</td><td>63,85%</td><td>87,73%</td><td>83,42%</td><td>97,71%</td><td>86,00%</td><td>90,10%</td><td>78,43%</td><td>83,86%</td></tr><tr><td>Précision globale</td><td>82,64%</td><td>88,48%</td><td>89,66%</td><td>93,48%</td><td>89,80%</td><td>89,00%</td><td></td><td>89,03%</td><td></td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 6 : F1-scores et précisions obtenus lors de la compilation des matrices de confusion pour chacun des niveaux de la nomenclature</caption><thead><tr><th colspan="3">Niveau 1</th><th colspan="3">Niveau 2</th><th colspan="3">Niveau 3</th></tr><tr><th>Code</th><th>Nom</th><th>F1 score</th><th>Code</th><th>Nom</th><th>F1 score</th><th>Code</th><th>Nom</th><th>F1 score</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">1</td><td rowspan="3">Zones littorales</td><td rowspan="3">98,42%</td><td rowspan="3">1</td><td>Zones intertidales et tannes</td><td>92,80%</td><td>1</td><td>Zones intertidales et tannes (étang bois-sec)</td><td>92,80%</td></tr><tr><td>Mangroves</td><td>99,25%</td><td>2</td><td>Mangroves</td><td>99,25%</td></tr><tr><td>Plages et dunes</td><td>83,50%</td><td>3</td><td>Plages et dunes</td><td>83,50%</td></tr><tr><td>2</td><td>Eaux</td><td>99,83%</td><td></td><td>Eaux</td><td>99,83%</td><td>4</td><td>Eaux</td><td>99,83%</td></tr><tr><td>3</td><td>Rochers et sol sans ou avec peu de végétation</td><td>85,85%</td><td></td><td>Rochers et sol sans ou avec peu de végétation</td><td>85,85%</td><td>5</td><td>Falaises, rochers et sols nus non agricoles</td><td>85,85%</td></tr><tr><td rowspan="2">4</td><td rowspan="2">Formations herbacées et arbustives</td><td rowspan="2">91,28%</td><td rowspan="2"></td><td rowspan="2">Formations herbacées et arbustives</td><td rowspan="2">87,40%</td><td>6</td><td>Ourlets montagnards (broméliacées, fougères, orchidées)</td><td>99,27%</td></tr><tr><td>7</td><td>Formations arbustives xérophiles (dont formation à cactus sur falaise littorale)</td><td>75,05%</td></tr><tr><td rowspan="2">5</td><td rowspan="2">Forêts</td><td rowspan="2">96,17%</td><td rowspan="2"></td><td>Forêts semi sèches</td><td>91,09%</td><td>8</td><td>Forêts semi sèches</td><td>91,09%</td></tr><tr><td>Forêts humides</td><td>95,38%</td><td>9</td><td>Forêts humides et ripisylves</td><td>95,34%</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>10</td><td>Forêts marécageuses</td><td>97,49%</td></tr><tr><td>6</td><td>Marais</td><td>87,27%</td><td></td><td>Marais</td><td>95,47%</td><td>11</td><td>Marais</td><td>87,27%</td></tr><tr><td rowspan="7">7</td><td rowspan="7">Espaces agricoles</td><td rowspan="7">98,39%</td><td rowspan="7"></td><td>Pâturages et prairies</td><td>87,27%</td><td>12</td><td>Pâturages et prairies</td><td>85,39%</td></tr><tr><td>Plantations de canne à sucre</td><td>85,39%</td><td>13</td><td>Plantations de canne à sucre</td><td>89,40%</td></tr><tr><td>Bananeraies</td><td>89,40%</td><td>14</td><td>Bananeraies</td><td>86,02%</td></tr><tr><td rowspan="3">Melons, pastèque, ananas et cultures maraichères et vivrières</td><td rowspan="3">84,74%</td><td>15</td><td>Ananas dominant</td><td>75,48%</td></tr><tr><td>16</td><td>Melons et pastèques</td><td>95,58%</td></tr><tr><td>17</td><td>Cultures mélangées et/ou maraichères (dont tubercules)</td><td>73,39%</td></tr><tr><td></td><td>Friches ou jachères</td><td>68,87%</td><td>18</td><td>Friches ou jachères</td><td>68,87%</td></tr><tr><td></td><td>Vergers de fruitiers et cultures sur treilles</td><td>82,23%</td><td>19</td><td>Vergers de fruitiers, cocotiers et cultures sur treilles</td><td>82,23%</td></tr><tr><td>8</td><td>Autres espaces arborés (dont agroforêts et friches arborées)</td><td>69,79%</td><td></td><td>Autres espaces arborés (dont agroforêts et friches arborées)</td><td>69,79%</td><td>20</td><td>Autres espaces arborés (dont agroforêts et friches arborées)</td><td>69,79%</td></tr><tr><td>9</td><td>Plantations de mahogany</td><td>91,24%</td><td></td><td>Plantations de mahogany</td><td>91,24%</td><td>21</td><td>Plantations de mahogany</td><td>91,24%</td></tr><tr><td>10</td><td>Bambous</td><td>75,99%</td><td></td><td>Bambous</td><td>75,99%</td><td>22</td><td>Bambous</td><td>75,99%</td></tr><tr><td rowspan="3">11</td><td rowspan="3">Espaces artificialisés</td><td rowspan="3">92,78%</td><td rowspan="3"></td><td>Espaces urbanisés</td><td>95,97%</td><td>23</td><td>Bâti et chantiers</td><td>95,75%</td></tr><tr><td rowspan="2">Végétation urbaine</td><td rowspan="2">68,41%</td><td>24</td><td>Panneaux photovoltaïques</td><td>84,60%</td></tr><tr><td>25</td><td>Serres</td><td>89,30%</td></tr><tr><td></td><td>Carrières et décharges</td><td>79,31%</td><td>27</td><td>Carrières et décharges</td><td>79,31%</td><td>28</td><td>Routes et parkings</td><td>83,86%</td></tr><tr><td></td><td>Routes et parkings</td><td>83,86%</td><td>28</td><td>Routes et parkings</td><td>83,86%</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="3">Précision globale</td><td colspan="3">89,19%</td><td colspan="3">89,03%</td></tr><tr><td colspan="3">Indice de kappa</td><td colspan="3">0,8799</td><td colspan="3">0,8786</td></tr></tbody></table>
## 6.2 Résultats et discussion

La carte produite par Moringa atteint une précision globale de 89% (kappa=0,88). Ce niveau, très légèrement inférieur à celui obtenu pour Mayotte (90%), est encore une fois excellent comparé à ceux rencontrés dans la littérature pour des territoires aussi complexes et diversifiés. Signalons en particulier que 71% (20 / 28) des classes atteignent un F1-score supérieur à 80%, et 36% (10 / 28) dépassent les 90%, avec une assez bonne stabilité d'un fold à l'autre de la validation croisée, mises à part la canne à sucre et les bananeraies qui sont plus instables.

Les 4 différentes classes de forêts (Forêts marécageuses (F1-score=97,5%), forêt humide et ripisylve (95,3%), forêt semi-sèche (91,1%) et mangroves (98,8%)) ainsi que les ourlets montagnards (99,3%), sont totalement discriminés les uns des autres.

Les plantations de mahogany apparaissent aussi très bien classées d'après la validation croisée : F1-score = 91,2%, précision producteur = 85,4% (8,7% classés en forêt humide, 5,3% en forêt semi sèche), précision utilisateur = 97,2% (erreur de commission pour 2,4% en forêt semi-sèche). Toutefois, en comparant les résultats cartographiques aux données concernant les formations végétales publiées par la carte des Formations Végétales 2017 de la Martinique (Géomartinique), il ressort que les surfaces reconnues sont très sous-estimées (voir exemple Figure 16), les zones omises étant classées en forêt humide, qui est le milieu environnant ces plantations. Pourtant, il est parfois difficile de comprendre par photo-interprétation les raisons pour lesquelles l'algorithme classifie différemment ces zones, qui apparaissent très similaires sur les images Pléiades, mis à part des variations d'ombres portées liées à la topographie. Parfois, c'est justement difficile de trancher sur la présence ou non des mahogany sur l'image. Cette classe, qui peut avoir un intérêt écologique, mais qui n'est agréable ni avec la forêt, car appartenant au domaine cultivé, ni avec les cultures dans notre nomenclature car trop proche des espaces forestiers du point de vue des variables utilisées dans la classification, est donc conservée telle qu'elle mais est à utiliser avec précautions. Elle peut permettre, par exemple, de localiser les zones plantées en mahogany, mais les surfaces en sont sous-estimées.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 16 : Exemple de zone forestière où les plantations de mahogany sont sous-estimées</figcaption></figure>
Globalement, les performances légèrement plus faibles que celles de notre cartographie de Mayotte s'expliquent principalement par des problèmes de cohérence radiométrique entre toutes les images Pléiades ayant été nécessaires à l'obtention d'une mosaïque couvrant tout le territoire de la Martinique. En effet, les variations radiométriques purement liées aux paramètres d'acquisition de ces différentes données satellitaires (date d'acquisition donc ensoleillement et angles d'éclairement différents, angles de prise de vue, ...) ont contribué à introduire une variabilité « artificielle » dans la caractérisation de chaque classe d'occupation du sol, biaisant les statistiques définissant chaque classe (en particulier la dispersion des valeurs) et rendant plus complexe la capacité automatique de délimitation radiométrique des différentes classes. Les petites déformations géométriques des objets (par exemple les rangs d'arbres, de bananiers, de canne...) liées aux différences d'angles de visée ont aussi une influence sur les valeurs numériques des indices de texture, qui perdent en cohérence d'une tesselle de la mosaïque à une autre tesselle.

Par ailleurs, certaines classes se retrouvent dans un contexte différent sur les deux sites d'étude comme, par exemple, les bambous qui sont plutôt incorporés à la forêt en Martinique alors qu'ils se trouvent en bosquets monospécifiques à Mayotte, et n'obtiennent que 81% de précision, 15,2% des objets de référence pour cette classe étant classés en forêt humide, c'est-à-dire dans le milieu qui l'environne et étouffe en quelque sorte ses spécificités en termes de variables discriminantes (cf. Figure 17).

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 17 : Exemple de zone forestière où les bambous sont sous-estimées</figcaption></figure>

Les agroforêts, quant à elles, consistent généralement en Martinique en un lieu de transition, cultivé autour des habitations et en bordure de forêt, sans réelle démarcation avec celle-ci, tandis qu'ils sont un système de culture à part entière, suivant tout un gradient de densités, à Mayotte. La présente carte de la Martinique ne permet pas de dissocier ces agroforêts de peuplements arborés plus ou moins en friche et nous avons dû les agréger à la classe « Autres espaces arborés ». Celle-ci n'obtient que 65,2% de précision et ne se distingue des vergers et des forêts à proprement parler qu'avec beaucoup de confusion (8,1% classés en fruitiers et 15,2% classés en forêt humide).
On citera aussi les cocotiers, qui ne sont que rarement cultivés en parcelle à la Martinique mais plus fréquemment en rangs d'un seul arbre en bordure de route, et qui n'ont pas pu être isolés des autres types de plantations fruitières dans la classification.

Par ailleurs, la culture de la canne à sucre, tout comme la culture intensive de la banane en monoculture, ne sont pas présentes à Mayotte. Or ces deux classes ont un comportement temporel complexe lié aux cycles et aux rotations des cultures, difficile à modéliser pour un algorithme de machine learning classique tel que le Random Forests, débouchant sur des F1-score respectifs de 89,4% pour la canne et 86% pour les bananeraies, malgré leur apparente évidence.

En effet, épisodiquement, des bananeraies sont arrachées et les parcelles se revégétalisent alors rapidement d'herbacées avant que les jeunes bananiers ne soient replantées, ressemblant alors davantage à une jachère, avec des délais plus ou moins longs avant le replantage d'une parcelle à une autre. Cela se traduit dans nos données par le fait que certaines parcelles ont une évolution temporelle discontinue (rupture dans le cycle purement saisonnier de la végétation), avec des décalages aussi bien dans la période que dans la durée de cette rupture, alors que la plupart des autres bananeraies ont un profil assez stable dans le temps. De plus, à certaines dates, ces parcelles ont des caractéristiques radiométriques et texturales plus proches de la classe jachère que de la classe banane, ou bien ont des rangs végétalisés moins larges et plus espacés car en phase de repousse. Ainsi, à la résolution spatiale de Pléiades, il n'est pas toujours évident de reconnaitre ces jeunes bananeraies d'une culture en treilles (comme celle du pitaya), voire de canne à sucre, même par photo-interprétation. La canne à sucre a elle aussi un cycle de culture différencié, avec une période où la parcelle est à l'état de végétation rase pouvant être confondue avec de la prairie sur les images satellites, survenant à l'issue de la récolte qui s'étale elle-même sur 4 mois, puis une repousse progressive pendant 9 à 12 mois jusqu'à la récolte suivante. En parallèle, certaines parcelles sont mises en jachère, qui prennent alors l'aspect d'une zone enherbée pouvant même ressembler à des pâturages, pendant que les autres parcelles reprennent leur cycle saisonnier. Ce système de rotation différencié implique non seulement une apparence de friche, jachère ou pâturage à certaines dates mais aussi un comportement temporel très variable d'une parcelle de canne à une autre. En outre, le comportement de certaines parcelles de canne peut être très proche de celui de certaines bananeraies dans la série temporelle Sentinel-2.

Tous ces éléments de contexte expliquent que les résultats de la classification n'aboutissent qu'à 85% de précision pour les bananeraies, avec environ 12% des objets de référence classés en canne à sucre, et à 91,7% pour la canne à sucre, avec environ 3,8% des objets de référence classés en bananeraie et 2,9% en pâturages. De même, cette complexité entraine des erreurs de commission sur ces deux classes (87,4% de précision utilisateur pour les bananeraies et 87,3% pour la canne) difficiles à corriger avec l'algorithme utilisé, comme les 6% des objets de référence pour la validation étant classés en bananeraie mais étant en réalité de la canne, 3,4% de la jachère et 2,6% des cultures en treilles, et 7,3% des objets de référence classés en canne étant en réalité de la bananeraie et 2,4% des pâturages.

L'algorithme de classification a aussi des difficultés à discriminer les cultures mélangées et/ou maraichères (F1-score=73,4%, les erreurs d'omission comme de commission, essentiellement attribuées à du pâturage (respectivement 11,5% et 3,3%) ou des friches (respectivement 9% et 7%) et les ananas (F1-score=75,5%, erreurs d'omission essentiellement attribuées à du maraichage (25%) voire du pâturage (6%) mais pas d'erreur de commission). Ce niveau de précision est principalement lié au manque de résolution spatiale nécessaire pour distinguer la structure particulière des rangées d'ananas et les rangs de légumes, mais aussi au faible nombre de données d'entrainement pour ces classes (par exemple, seulement 41 parcelles d'ananas dans la base de données). En revanche, la classification est totalement performante pour reconnaitre les melons et pastèques (F1-score=95,6%) car malgré le faible nombre de polygones dans la base de données (38), les parcelles couvrent de grandes surfaces et ont un comportement très caractéristique. En regroupant au niveau 2 ces classes de melons, pastèque, ananas et cultures maraichères et vivrières, on atteint un F1-score de 84,7%.

Les pâturages et prairies sont mieux classés (F1-score=85,4%) qu'à Mayotte (F1-score=76,8%) mais se confondent souvent avec les friches et jachères, lesquelles obtiennent quasiment le pire score de toute la classification (68,9%, avec 13% des objets de référence pour cette classe, classés en pâturage et prairies et 8% bananeraies, et une erreur de commission de 4,9% en pâturage et 5% en cultures mélangées ou maraichères). Ce résultat n'est pas très étonnant compte tenu des faibles différences de milieu entre ces deux classes, toutes deux représentant des espaces plutôt herbacés variables en densité et en homogénéité de couverture végétale, et leur principale différence étant dans l'usage de
la parcelle et son contexte, ce qui n'est pas pris en compte dans l'algorithme. Les relations entre
friches/jachères et bananeraies ont par ailleurs déjà été mentionnées précédemment. Les jachères et
friches étant donc généralement bien compliquées à appréhender d'un point de vue conceptuel, on
comprend qu'il soit d'autant plus difficile de les discriminer sur la base des données utilisées. Reste à
voir si cette discrimination est importante pour les applications de la carte, en particulier celles
concernant les habitats en ornithologie, ou si la connaissance du type de milieu est suffisante et le
regroupement de ces classes pâturages et prairies + friches et jachères, non proposé dans nos produits
actuels, pourra être facilement envisagé.

On notera par ailleurs que les formations arbustives xérophiles n'obtiennent qu'un F1-score de 75% : en raison d'une faible précision de production (66,7%) avec 14% des objets de référence pour cette classe, identifiés comme pâturages et prairies, mais peu d'erreur de commission. Ici aussi la résolution spatiale des images est limitante, ainsi que la possibilité d'enrichir la base d'apprentissage sur cette classe.

Enfin, la végétation urbaine est la classe la moins bien discriminée, avec un F1-score de seulement 68%, et une précision de production de 62%. Cette classe est majoritairement confondue avec les « autres espaces arborés » (15%) et les « pâturages et prairies » (14%), dans des espaces ou la *nature* de l'occupation du sol est correctement reconnue (végétation arborée ou herbacée) mais pas le contexte dans lequel ils sont situés (voisinage de bâti). Pour améliorer techniquement cet aspect il faudrait se pencher plus en détail sur les variables reliées à la structure spatiale, telles que les textures Fototex, qui pourraient mettre en exergue cette cohabitation locale végétation/bâti, mais globalement rappelons que Moringa ne permet pas de traiter des variables de contexte. Or cette classe est typiquement définie par la présence d'éléments de la classe « bâti » autour de l'objet composé de végétation, laquelle pouvant être soit herbacée soit arborée donc avec des variables radiométriques différentes ajoutant une grande hétérogénéité intraclasse. Il semble donc peu probable qu'en l'état actuel de la chaine de traitement il soit possible d'améliorer la discrimination de cette classe. Toutefois, il semble assez simple de corriger par post-classification les éléments de végétation urbaine classés en végétation non urbaine, en appliquant des filtres dans des patches délimités manuellement autour des zones construites. C'est ce qui sera effectué aux étapes décrites au paragraphe 7, résultant en un processus très long mais efficace. Par ailleurs, l'erreur de commission sur cette classe est assez faible et plutôt dispersée sur l'ensemble des classes donc a peu d'influence sur la cartographie des autres classes.

Une série de photographies réalisées lors de l'enquête de terrain de juin-juillet 2023 est disponible en annexe 4. Ces différents clichés illustrent l'hétérogénéité des parcelles expliquant les difficultés rencontrées pour l'identification de certaines classes par la classification supervisée.

Conformément à la nomenclature, nous proposons également un regroupement des classes pour constituer les niveaux 1 et 2. En fonction des besoins, il sera donc possible de choisir d'utiliser un des 3 niveaux disponibles. Au niveau 2, la précision globale de la classification atteint 89,2% avec seulement 5 classes ayant un F1 score inférieur à 80%. Au niveau 1, la précision globale est de 96,6% et seuls les classes de bambous et de milieux arborés tels que systèmes agroforestiers et friches arborées ont un F1 score inférieur à 80%.

# 7 POST-TRAITEMENTS

Afin de produire une carte finale, diffusable et utilisable, des post-traitements sont appliqués à la classification brute issue de la chaine Moringa. Il s'agit, d'une part, de lisser les contours, d'intégrer les routes et d'effectuer quelques corrections manuelles et, d'autre part, de vectoriser le résultat final.

* Un filtre majoritaire a été appliqué à la classification au format raster. Ce traitement permet d'éliminer les petits artefacts isolés et d'atténuer les excroissances souvent visibles entre les unités de classes différentes, effet produit par la segmentation. Cette étape permet de diminuer le nombre de nœuds de la couche vecteur lors de l'étape de vectorisation et donc d'en diminuer la taille. Afin de ne pas affecter l'information produite, c'est-à-dire ne pas altérer la précision de
classification, ce lissage est effectué avec un radius de 3, correspondant à une fenêtre de 7x7 pixels de 50cm (Cf. Figure 18).

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 18: Exemple de lissage (à droite) de la classification brute (à gauche) avec un radius de 3 (7x7 pixels de 0,5m). On constate que sur l'image de droite les contours sont légèrement modifiés sans altérer l'information.</figcaption></figure>

* Les routes sont des éléments qu'il est difficile d'obtenir de façon fiable avec un processus de classification. Par exemple, si un arbre est planté en bordure d'une route, sa canopée peut couvrir une partie de la route et la rendre inidentifiable. Nous avons donc utilisé le linéaire des routes de la BD Topo de l'IGN. Ces lignes ont été converties en polygones avec l'outil « zones tampons » de QGIS en utilisant le champ « largeur disponible » dans les données attributaires de la couche. Ces polygones ont ensuite été convertis au format image puis intégrés à la classification par croisement (utilisation des outils de post-traitement de l'extension « semi automatic classification » de QGIS).

* Après intégration de ces éléments, un filtre majoritaire est à nouveau appliqué, cette fois avec un radius de 1 (soit 3x3 pixels), afin d'éliminer les pixels isolés susceptibles d'apparaitre le long des routes.

* Enfin, une vérification visuelle de l'ensemble de la classification a été réalisée, afin de corriger manuellement les plus grossières erreurs de classification. Pour cette opération, nous avons utilisé l'extension ThRasE (Thematic Raster Editor) dans QGIS (Corredor Llano Xavier, 2025), qui permet de passer en revue l'ensemble de la zone étudiée en déplaçant la vue selon une grille prédéfinie (taille d'une maille = 1000m soit une échelle de visualisation de la donnée d'environ 1/5000). Lorsqu'une erreur est détectée, le photo-interprète dessine de façon grossière un polygone délimitant une zone dans laquelle il détecte une mauvaise affectation des classes. Il choisit ensuite la nouvelle classe d'affectation qui correspond aux observations de l'image mais en tenant aussi compte des autres données SIG disponibles (RPG par exemple). C'est un travail très long (plusieurs semaines ont été nécessaires pour balayer toute la Martinique), mais il a permis de corriger de façon significative certaines erreurs évidentes de classification, notamment les confusions entre cultures et friches. Les précisions discutées dans le paragraphe précédent ne prennent pas en compte ces améliorations : la carte finale aura donc un niveau de fiabilité supérieur à celui évalué quantitativement en sortie de Moringa, mais le gain est cependant impossible à chiffrer.
* La vectorisation de la carte (passage du format raster (image) au format vecteur) a ensuite été effectuée avec l'outil de vectorisation intégré à la chaine Moringa. Afin de simplifier les contours des polygones, l'outil « GeoSeries.simplifyendorage » de la librairie Python GeoPandas<fnref n="1" /> a été utilisé avec une tolérance de 0,5m, correspondant à la résolution spatiale de la carte.

* Les limites des communes ont finalement été intégrées à la carte au format vecteur.

* La résolution de l'image Pléiades d'une part et l'intégration dans la classification des routes et des limites des communes, implique que des polygones de très petite taille sont toujours présents, malgré les filtres appliqués à la version raster de la carte. Nous avons donc décidé d'éliminer les polygones dont la taille est inférieure à 2m². Ces polygones ont été intégrés dans le polygone ayant la plus grande limite commune outil disponible dans le menu vecteur de QGIS). Cette opération a permis de réduire de 185 586 le nombre de polygones total de la carte.

<footnote n="1">¹ https://geopandas.org/en/stable/docs/reference/api/geopandas.GeoSeries.simplifyendorage.html</footnote>
# 8 RESULTAT FINAL

Nous avons donc produit une carte d'occupation du sol à 50 cm de résolution spatiale de tout le territoire de la Martinique (cf. Figure 19), correspondant à la nomenclature donnée en code 3 du Tableau 2, permettant de distinguer 28 classes différentes. La précision globale de cette carte finale est supérieure à celle estimée en sortie de la chaine Moringa (89%, avec kappa=0,88), mais ne peut pas être chiffrée car les substantielles corrections apportées manuellement ne sont pas quantitativement évaluables.

Conformément à la nomenclature, nous proposons également un regroupement des classes pour constituer les niveaux 1 et 2. En fonction des besoins, il sera donc possible de choisir d'utiliser un des 3 niveaux disponibles. Au niveau 2, la précision globale de la carte est supérieure à 89,2% avec seulement 5 classes ayant un F1 score inférieur à 80%. Au niveau 1, la précision globale est supérieure à 96,6% et seules les classes de bambous et de milieux arborés tels que les systèmes agroforestiers et les friches arborées ont un F1 score inférieur à 80%.

Il est possible de générer des cartes correspondant aux niveaux 1 et 2 de la nomenclature en s'appuyant sur la table attributaire de la version vectorielle de la carte. Elles sont présentées respectivement aux Figure 20 et Figure 21. L'utilisateur potentiel de ces cartes a ainsi à sa disposition différents produits qu'il est en mesure de choisir selon l'application qu'il souhaite en faire, et de décider du compromis qu'il accepte entre la plus grande variété de classes discriminées et la plus grande fiabilité de la carte.

La carte finale, présentée à la Figure 19 est disponible au téléchargement aux formats vecteur (shapefile) et raster (format tif) dans le catalogue des données géographiques du Cirad. La référence de la carte et le lien pour la télécharger sont : Dupuy, Stéphane; Lelong, Camille; Gaetano, Raffaele; Villers, Alexandre, 2026, "Occupation du sol - Martinique – carte de 2024", CIRAD GeoDE https://doi.org/10.18167/GEODE/9302

Elle peut aussi être téléchargée au format pdf pour impression au format A0 (cf. Annexe 3) via ce lien : https://agritrop.cirad.fr/616301/1/972_2024_Carte_BIOTAMAYA_A0.pdf

La Figure 22 et le Tableau 7 Tableau 7 présentent la répartition des superficies des classes du niveau 3.
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 19 : Carte d'occupation du sol finale obtenue au niveau 3 de la nomenclature.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 20 : Carte d'occupation du sol finale obtenue au niveau 2 de la nomenclature</figcaption></figure>
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 21 : Carte d'occupation du sol finale obtenue au niveau 1 de la nomenclature</figcaption></figure>
<table><caption>Tableau 7 : Répartition des surfaces des classes du niveau 3 de la nomenclature en Hectare et % de chaque classe en fonction de la superficie totale (les 2 polygones de mer ont été retirée du calcul des superficies)</caption><thead><tr><th>Code</th><th>Niveau</th><th>Surface (ha)</th><th>% des surfaces</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Zones intertidales et tannes (étang bois-sec)</td><td>222,27</td><td>0,20%</td></tr><tr><td>2</td><td>Mangroves</td><td>1 773,14</td><td>1,60%</td></tr><tr><td>3</td><td>Plages et dunes</td><td>116,35</td><td>0,10%</td></tr><tr><td>4</td><td>Eaux</td><td>354,30</td><td>0,32%</td></tr><tr><td>5</td><td>Falaises, rochers et sols nus non agricoles</td><td>579,55</td><td>0,52%</td></tr><tr><td>6</td><td>Ourlets montagnards (broméliacées, fougères, orchidées)</td><td>711,00</td><td>0,64%</td></tr><tr><td>7</td><td>Formations arbustives xérophiles (dont formation à cactus sur falaise littorale)</td><td>1 285,77</td><td>1,16%</td></tr><tr><td>8</td><td>Forêts semi sèches</td><td>15 186,40</td><td>13,69%</td></tr><tr><td>9</td><td>Forêts humides et ripisylves</td><td>30 079,84</td><td>27,11%</td></tr><tr><td>10</td><td>Forêts marécageuses</td><td>24,44</td><td>0,02%</td></tr><tr><td>11</td><td>Marais</td><td>62,18</td><td>0,06%</td></tr><tr><td>12</td><td>Pâturages et prairies</td><td>5 435,75</td><td>4,90%</td></tr><tr><td>13</td><td>Plantations de canne à sucre</td><td>4 287,46</td><td>3,86%</td></tr><tr><td>14</td><td>Bananeraies</td><td>4 739,08</td><td>4,27%</td></tr><tr><td>15</td><td>Ananas dominant</td><td>26,09</td><td>0,02%</td></tr><tr><td>16</td><td>Melons et pastèques</td><td>197,60</td><td>0,18%</td></tr><tr><td>17</td><td>Cultures mélangées et/ou maraichères (dont tubercules)</td><td>1 502,18</td><td>1,35%</td></tr><tr><td>18</td><td>Friches ou jachères</td><td>5 273,88</td><td>4,75%</td></tr><tr><td>19</td><td>Vergers de fruitiers, cocotiers et cultures sur treilles</td><td>1 867,93</td><td>1,68%</td></tr><tr><td>20</td><td>Autres espaces arborés (dont agroforêts et friches arborées)</td><td>14 803,44</td><td>13,34%</td></tr><tr><td>21</td><td>Plantations de mahogany</td><td>923,71</td><td>0,83%</td></tr><tr><td>22</td><td>Bambous</td><td>2 114,45</td><td>1,91%</td></tr><tr><td>23</td><td>Bâti et chantiers</td><td>11 138,61</td><td>10,04%</td></tr><tr><td>24</td><td>Panneaux photovoltaïques</td><td>25,19</td><td>0,02%</td></tr><tr><td>25</td><td>Serres</td><td>18,00</td><td>0,02%</td></tr><tr><td>26</td><td>Végétation urbaine</td><td>5 528,74</td><td>4,98%</td></tr><tr><td>27</td><td>Carrières et décharges</td><td>149,94</td><td>0,14%</td></tr><tr><td>28</td><td>Routes et parkings</td><td>2 541,98</td><td>2,29%</td></tr><tr><td></td><td>Total des surfaces</td><td>110 969,27</td><td></td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 22 : Représentation schématique de la répartition des surfaces des classes du niveau de la carte finale (les 2 polygones de mer ont été retirée du calcul des superficies)</figcaption></figure>

# 9 CONCLUSION ET PERSPECTIVES

La carte produite pour la Martinique à l'issue de ce projet atteint une excellente précision globale, du même ordre de grandeur que celle de Mayotte. La fiabilité et la robustesse de cette carte sont très satisfaisantes, surtout pour un territoire aussi complexe. Mais certaines classes restent difficiles à discriminer en raison de leur complexité, de la variabilité des données ou du manque de résolution spatiale. Cependant, lors de l'étape de post-classification, de nombreuses corrections ont été effectuées manuellement pour améliorer de façon significative ces résultats. Cette carte comprend donc des erreurs résiduelles marginales sur certaines classes. Leur regroupement peut néanmoins améliorer significativement la fiabilité de la carte.

Pour améliorer les performances de cette carte, une perspective intéressante pourrait être, comme nous l'avions préconisé pour Mayotte, d'utiliser Pleiades-NEO, fournissant des images à 0,30m/pixel. D'autre part, ces données comportent une bande spectrale supplémentaire, localisée dans le Red-Edge, apportant des informations intéressantes sur les couverts végétaux (notamment sur la phénologie et sur la structure du couvert) qui pourraient apporter une variable discriminante supplémentaire.

L'intégration de la chronologie de la série temporelle Sentinel-2 dans le processus de classification (actuellement les images sont exploitées de manière ponctuelle et non séquentielle) pourrait enrichir l'analyse. Cette approche permettrait de modéliser les dynamiques phénologiques des cultures et d'améliorer la discrimination des classes en exploitant leur signature spectro-temporelle. L'ajout d'éléments de contexte serait aussi intéressant afin de mieux distinguer, par exemple, la végétation urbaine.
Enfin, signalons que toute cette chaîne de production est reproductible, en particulier pour une mise à jour de la carte de la Martinique dans le futur. Beaucoup moins de développements méthodologiques que ceux présentés dans ce rapport seront nécessaires puisque les décisions y ont été argumentées et validées, et seule une vérification (voire complétion) de la base de données de référence, en plus de l'acquisition des données satellites bien entendu, sera nécessaires pour produire une nouvelle carte. Toutefois, signalons que cette production exige une grande ressource informatique pour, d'une part, générer toutes les variables utiles dans le processus et les stocker sur le disque dur et, d'autre part, exécuter Moringa lui-même. Pour exemple, l'étape finale de classification par validation croisée de Random Forest à elle seule a tourné sur un serveur de calcul pendant environ 1 semaine avant de fournir le résultat.

# 10 REMERCIEMENTS

Nous tenons à remercier toutes les personnes et institutions qui, notamment au cours de la réunion du 1er juillet 2024, nous ont orientés vers des données SIG précieuses et nous ont conseillés pour la constitution de la nomenclature initiale : CTM, Conservatoire botanique, DEAL, DAAF, OFB, Geomartinique et les collègues du Cirad (UR Hortsys et ART DEV).

Ce travail utilise des données Pléiades acquises par la station SEAS Guyane : https://web.seasguyane.org et des données Pléiades issues du Dispositif DINAMIS, financé par le CNES, CNRS, IGN, IRD, INRAE, CIRAD : https://dinamis.data-terra.org.

Ce travail a également utilisé des données Pléiades prétraitées par l'IGN (dans le cadre de DINAMIS) ainsi que des produits IGN : MNS, MNT, BD TOPO, RPG.

Nous remercions le Centre de Ressource Géomatique et Infrastructure de Données Géographiques pour la mise à disposition de la Cartographie des formations végétales de Martinique en 2017 et de l'OCS GE de 2017 via le catalogue https://catalogue geomartinique.fr

Nous remercions enfin la DAAF de Martinique pour la mise à disposition de la cartographie des séries de végétation forestières.
# 11 BIBLIOGRAPHIE

Abdellaoui, A., Rougab, A., 1997. Caractérisation de la réponse du bâti: application au complexe urbain de Blida (Algérie). Universités francophones. Actualité scientifique 75-83.

Baatz, M., 2000. Multi resolution Segmentation: an optimum approach for high quality multi scale image segmentation, in: Beutrage Zum AGIT-Symposium. Salzburg, Heidelberg, 2000. pp. 12-23.

Breiman, L., 2001. Random forests. Machine learning 45, 5-32.

Chrysafis, I., Korakis, G., Kyriazopoulos, A.P., Mallinis, G., 2020. Retrieval of leaf area index using Sentinel-2 imagery in a mixed Mediterranean forest area. ISPRS International Journal of Geo-Information 9, 622.

Corredor Llano Xavier, 2025. ThRasE. https://smbyc.github.io/ThRasE

Couteron, P., Barbier, N., Gautier, D., 2006. Textural ordination based on Fourier spectral decomposition: a method to analyze and compare landscape patterns. Landscape Ecology 21, 555-567.

Cresson, R., Saint-Geours, N., 2015. Natural color satellite image mosaicking using quadratic programming in decorrelated color space. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 8, 4151-4162.

DEAL Martinique, IGN, 2018. Formations Végétales 2017 de la Martinique. https://catalogue geomartinique.fr/geonetwork/srv/b4670a94-3c43-48d1-b6be-164ac677ee1a

Dupuy, S., Gaetano, R., Le Mézo, L., 2020. Mapping land cover on Reunion Island in 2017 using satellite imagery and geospatial ground data. Data in Brief 28, 104934. https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104934

Dupuy, S., Lelong, C., Gaetano, R., Villers, A., 2024a. Occupation du sol Mayotte Carte de 2023. https://doi.org/10.18167/DVN1/WPLIUE

Dupuy, S., Lelong, C., Gaetano, R., Villers, A., 2024b. BIOTAMAYA. Rapport méthodologique pour la production de carte d'occupation du sol-Mayotte en 2023. CIRAD-ES-UMR TETIS, Montpellier.

Gaetano, R., Dupuy, S., Lebourgeois, V., Le Maire, G., Tran, A., Jolivot, A., Bégué, A., 2019. The MORINGA Processing Chain: Automatic Object-based Land Cover Classification of Tropical Agrosystems using Multi-Sensor Satellite Imagery. Presented at the ESA Living Planet Symposium (LPS 2019), Italian Space Agency, Milan, Italie, p. 3.

Gao, B., 1996. NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment 58, 257-266. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00067-3

Haralick, R.M., Shanmugam, K., Dinstein, I., 1973. Textural Features for Image Classification. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics SMC-3, 610-621. https://doi.org/10.1109/TSMC.1973.4309314

Inglada, J., Vincent, A., Arias, M., Tardy, B., Morin, D., Rodes, I., 2017. Operational high resolution land cover map production at the country scale using satellite image time series. Remote Sensing 9, 95.
Jordan, C.F., 1969. Derivation of leaf-area index from quality of light on the forest floor. Ecology 50, 663-666.

Jurgens, C., 1997. The modified normalized difference vegetation index (mNDVI) a new index to determine frost damages in agriculture based on Landsat TM data. International Journal of Remote Sensing 18, 3583-3594. https://doi.org/10.1080/014311697216810

Kriegler, F.J., 1969. Preprocessing transformations and their effects on multispectral recognition, in: Proceedings of the Sixth International Symposium on Remote Sensing of Environment. pp. 97-131.

Lacaux, J.P., Tourre, Y.M., Vignolles, C., Ndione, J.A., Lafaye, M., 2007. Classification of ponds from high-spatial resolution remote sensing: Application to Rift Valley Fever epidemics in Senegal. Remote sensing of environment 106, 66-74.

Lassalle, P., Inglada, J., Michel, J., Grizonnet, M., Malik, J., 2014. Large scale region-merging segmentation using the local mutual best fitting concept, in: 2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, pp. 4887-4890.

McFeeters, S.K., 1996. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing 17, 1425-1432.

Pearson, R.L., Miller, L.D., 1972. Remote spectral measurements as a method for determining plant cover.

Perchet, M., 2023. Réalisation d'un descriptif de peuplements des forêts privées de Martinique (Rapport de synthèse). DAAF de Martinique.

Pinty, B., Verstraete, M.M., 1992. GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites. Vegetatio 101, 15-20. https://doi.org/10.1007/BF00031911

Pouget, M., Madeira, J., Le Floch, E., Kamal, S., 1991. Caractéristiques spectrales des surfaces sableuses de la région cotière nord-ouest de l'Égypte: Application aux données satellitaires SPOT. Caractérisation et suivi des milieux terrestres en régions arides et tropicales 27-39.

Rouse, J. W., Jr., Haas, R. H., Schell, J. A., Deering, D. W., 1974. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Remote Sensing Center, Texas A&M University, College Station, Texas.

Schuster, C., Förster, M., Kleinschmit, B., 2012. Testing the red edge channel for improving land-use classifications based on high-resolution multi-spectral satellite data. International Journal of Remote Sensing 33, 5583-5599. https://doi.org/10.1080/01431161.2012.666812

Teillet, C., Pillot, B., Catry, T., Demagistri, L., Lyszczarz, D., Lang, M., Couteron, P., Barbier, N., Adou Kouassi, A., Gunther, Q., Dessay, N., 2021. Fast Unsupervised Multi-Scale Characterization of Urban Landscapes Based on Earth Observation Data. Remote Sensing 13. https://doi.org/10.3390/rs13122398

Xu, H., 2006. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing 27, 3025-3033. https://doi.org/10.1080/01431160600589179
# 12 ANNEXES

## 12.1 Annexe 1 : Illustration de la mosaïque Pléiades (avec la bande PIR)

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

Figure 23 : Mosaïque des images Pléiades de 2023 - 2024, produite par le Cirad, avec la bande proche infrarouge. Contient des données issues du Dispositif DINAMIS, financé par le CNES, CNRS, IGN, IRD, INRAE, CIRAD. ©CNES, 2024, distribution Airbus DS. Production DINAMIS.
## 12.2 Annexe 2 : Matrices de confusion

Les tableaux suivants présentent, pour les 3 niveaux de la nomenclature, la synthèse des matrices de confusion produites pour chacun des 5 folds de la validation croisée. Dans ces tableaux sont également données les précisions du producteur (dite « precision ») et pour l'utilisateur (dite « recall »), les précisions globales et les indices de kappa.
<table><caption>Tableau 11 : Matrice de confusion de synthèse, pour le niveau 2 de la nomenclature, reprenant les matrices produites lors des 5 folds de la validation croisée (exprimé en nombre d'objets)</caption><thead><tr><th></th><th>1 - Zones intertidales et tannes</th><th>2 - Mangroves</th><th>3 - Plages et dunes</th><th>4 - Eaux</th><th>5 - Falaises, rochers et sols nus</th><th>6 - Formations herbacées et arbustives</th><th>7 - Forêts semi sèches</th><th>8 - Forêts humides</th><th>9 - Marais</th><th>10 - Pâturages et prairies</th><th>11 - Plantation de canne a sucre</th><th>12 - Bananeraies</th><th>13 - Melons, pastèque, ananas et cultures maraichères et vivrières</th><th>14 - Friches ou jachères</th><th>15 - Vergers et cultures sur treilles</th><th>16 - Autres espaces arborés</th><th>17 - Plantations de mahogany</th><th>19 - Bambous</th><th>20 - Espaces urbanisés</th><th>21 - Végétation urbaine</th><th>22 - Carrières et décharges</th><th>23 - Routes et parkings</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>1 - Zones intertidales et tannes</td><td>612239</td><td>3969</td><td>8765</td><td>27039</td><td>1542</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>33</td><td>653587</td><td>93,67%</td></tr><tr><td>2 - Mangroves</td><td>25279</td><td>2609287</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1049</td><td>4136</td><td>721</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>2640472</td><td>98,82%</td></tr><tr><td>3 - Plages et dunes</td><td>3122</td><td>0</td><td>144935</td><td>1312</td><td>15425</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>472</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>11053</td><td>509</td><td>5</td><td>1711</td><td>178544</td><td>81,18%</td></tr><tr><td>4 - Eaux</td><td>7647</td><td>0</td><td>0</td><td>14129896</td><td>2092</td><td>213</td><td>3231</td><td>0</td><td>0</td><td>151</td><td>20</td><td>0</td><td>445</td><td>0</td><td>185</td><td>60</td><td>0</td><td>0</td><td>1078</td><td>0</td><td>0</td><td>6</td><td>14145024</td><td>99,89%</td></tr><tr><td>5 - Falaises, rochers et sols nus</td><td>0</td><td>0</td><td>9433</td><td>3177</td><td>369511</td><td>758</td><td>8</td><td>0</td><td>0</td><td>1440</td><td>0</td><td>0</td><td>2967</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>8157</td><td>0</td><td>1780</td><td>9605</td><td>406836</td><td>90,83%</td></tr><tr><td>6 - Formations herbacées et arbustives</td><td>0</td><td>1569</td><td>0</td><td>159</td><td>8488</td><td>1851659</td><td>38635</td><td>20957</td><td>0</td><td>106586</td><td>34575</td><td>0</td><td>7301</td><td>7446</td><td>17503</td><td>15809</td><td>0</td><td>0</td><td>2750</td><td>5209</td><td>0</td><td>0</td><td>2118646</td><td>87,40%</td></tr><tr><td>7 - Forêts semi seches</td><td>0</td><td>1188</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>34698</td><td>3511309</td><td>228435</td><td>0</td><td>1107</td><td>12</td><td>352</td><td>484</td><td>3537</td><td>7462</td><td>65677</td><td>6880</td><td>11523</td><td>2336</td><td>6232</td><td>4</td><td>0</td><td>3881236</td><td>90,47%</td></tr><tr><td>8 - Forêts humides</td><td>0</td><td>1465</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>706</td><td>73675</td><td>14551324</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>154</td><td>0</td><td>83</td><td>1062</td><td>73885</td><td>21767</td><td>179244</td><td>1761</td><td>3558</td><td>0</td><td>0</td><td>14908684</td><td>97,60%</td></tr><tr><td>9 - Marais</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>244</td><td>0</td><td>0</td><td>218732</td><td>4447</td><td>26927</td><td>1321</td><td>0</td><td>30898</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>282569</td><td>77,41%</td></tr><tr><td>10 - Paturages et prairies</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>11951</td><td>65</td><td>1182</td><td>30</td><td>0</td><td>9054434</td><td>423198</td><td>196</td><td>85129</td><td>354240</td><td>13470</td><td>12751</td><td>0</td><td>0</td><td>8262</td><td>18424</td><td>0</td><td>0</td><td>9983332</td><td>90,70%</td></tr><tr><td>11 - Plantation de canne a sucre</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>22</td><td>0</td><td>499915</td><td>16055680</td><td>666457</td><td>69122</td><td>203392</td><td>7862</td><td>6803</td><td>0</td><td>1646</td><td>4922</td><td>52</td><td>0</td><td>0</td><td>17515873</td><td>91,66%</td></tr><tr><td>12 - Bananeraies</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>12584</td><td>0</td><td>31402</td><td>1346317</td><td>9458063</td><td>66384</td><td>110391</td><td>111378</td><td>23660</td><td>0</td><td>5306</td><td>509</td><td>6182</td><td>0</td><td>0</td><td>11172176</td><td>84,66%</td></tr><tr><td>13 - Melons, pastèque, ananas et cultures maraichères et vivrières</td><td>17639</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>13887</td><td>15920</td><td>5743</td><td>4302</td><td>0</td><td>422211</td><td>253017</td><td>23087</td><td>4856748</td><td>295329</td><td>80993</td><td>34523</td><td>0</td><td>0</td><td>13901</td><td>9941</td><td>6157</td><td>37978</td><td>6091376</td><td>79,73%</td></tr><tr><td>14 - Friches ou jachères</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>10292</td><td>2874</td><td>19734</td><td>11108</td><td>0</td><td>548229</td><td>141482</td><td>370833</td><td>138460</td><td>2947152</td><td>109693</td><td>36287</td><td>0</td><td>0</td><td>35</td><td>7285</td><td>257</td><td>0</td><td>4343721</td><td>67,85%</td></tr><tr><td>15 - Vergers et cultures sur treilles</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>3</td><td>42756</td><td>52268</td><td>0</td><td>379315</td><td>10778</td><td>281755</td><td>38831</td><td>157554</td><td>4278774</td><td>164358</td><td>0</td><td>9146</td><td>17794</td><td>52360</td><td>0</td><td>0</td><td>5485692</td><td>78,00%</td></tr><tr><td>16 - Autres espaces arborés</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>16785</td><td>22188</td><td>430804</td><td>0</td><td>27742</td><td>7573</td><td>14222</td><td>12895</td><td>101018</td><td>230621</td><td>1851952</td><td>12885</td><td>23160</td><td>7563</td><td>82907</td><td>0</td><td>0</td><td>2842315</td><td>65,16%</td></tr><tr><td>17 - Plantations de mahogany</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>90121</td><td>147663</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>201</td><td>1454768</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1692753</td><td>85,94%</td></tr><tr><td>18 - Bambous</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>3767</td><td>108677</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>54</td><td>693</td><td>3</td><td>20</td><td>21523</td><td>0</td><td>578218</td><td>5</td><td>243</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>713203</td><td>81,07%</td></tr><tr><td>19 - Espaces urbanisés</td><td>0</td><td>0</td><td>3414</td><td>601</td><td>2147</td><td>7</td><td>0</td><td>89</td><td>0</td><td>48</td><td>553</td><td>93</td><td>11438</td><td>0</td><td>1798</td><td>888</td><td>0</td><td>458</td><td>3839976</td><td>7547</td><td>0</td><td>107250</td><td>3976307</td><td>96,57%</td></tr><tr><td>20 - Vegetation urbaine</td><td>0</td><td>0</td><td>73</td><td>0</td><td>0</td><td>106</td><td>11636</td><td>5925</td><td>0</td><td>145680</td><td>1955</td><td>1032</td><td>1529</td><td>3674</td><td>52363</td><td>156627</td><td>0</td><td>0</td><td>15221</td><td>645706</td><td>0</td><td>0</td><td>1041527</td><td>62,00%</td></tr><tr><td>21 - Carrières et décharges</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1250</td><td>11267</td><td>13472</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>99277</td><td>0</td><td>78416</td><td>0</td><td>7544</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>65902</td><td>0</td><td>679025</td><td>29937</td><td>986090</td><td>68,86%</td></tr><tr><td>22 - Routes et parkings</td><td>0</td><td>0</td><td>1969</td><td>0</td><td>7371</td><td>65</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1027</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>25149</td><td>0</td><td>38957</td><td>678358</td><td>752896</td><td>90,10%</td></tr><tr><td>Total</td><td>665926</td><td>2617478</td><td>168589</td><td>14163434</td><td>453973</td><td>1938624</td><td>3828121</td><td>15574909</td><td>218732</td><td>11224206</td><td>18401364</td><td>10817619</td><td>5370842</td><td>4214717</td><td>4920728</td><td>2465004</td><td>1496300</td><td>808701</td><td>4026374</td><td>846155</td><td>726185</td><td>864878</td><td>105812859</td></tr><tr><td>Précision utilisateur</td><td>92%</td><td>100%</td><td>86%</td><td>100%</td><td>81%</td><td>96%</td><td>92%</td><td>93%</td><td>100%</td><td>81%</td><td>87%</td><td>87%</td><td>90%</td><td>70%</td><td>87%</td><td>75%</td><td>97%</td><td>71%</td><td>95%</td><td>76%</td><td>94%</td><td>78%</td><td></td></tr></tbody></table>

<table><tr><td>Précision globale</td><td>89,19%</td></tr><tr><td>Indice de Kappa</td><td>0,879909808</td></tr></table>
<table><caption>Tableau 12 : Matrice de confusion de synthèse, pour le niveau 2 de la nomenclature, reprenant les matrices produites lors des 5 folds de la validation croisée (exprimé en pourcentage par ligne). En rouge, les cellules dont les valeurs sont supérieures à 8% et en vert une barre de progression correspondant à la valeur de la cellule.</caption><thead><tr><th></th><th>1 - Zones intertidales et tannes</th><th>2 - Mangroves</th><th>3 - Plages et dunes</th><th>4 - Eaux</th><th>5 - Falaises, rochers et sols nus</th><th>6 - Formations herbacées et arbustives</th><th>7 - Forets semi seches</th><th>8 - Forets humides</th><th>9 - Marais</th><th>10 - Paturages et prairies</th><th>11 - Plantation de canne a sucre</th><th>12 - Bananeraies</th><th>13 - Melons, pastèque, anans et cultures maraîchères et vivrières</th><th>14 - Friches ou jachères</th><th>15 - Vergers et cultures sur treilles</th><th>16 - Autres espaces arboreés</th><th>17 - Plantations de mahogany</th><th>19 - Bambous</th><th>20 - Espaces urbanisés</th><th>21 - Vegetation urbaine</th><th>22 - Carrières et decharges</th><th>23 - Routes et parkings</th></tr></thead><tbody><tr><td>1 - Zones intertidales et tannes</td><td>93,67%</td><td>0,61%</td><td>1,34%</td><td>4,14%</td><td>0,24%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td></tr><tr><td>2 - Mangroves</td><td>0,96%</td><td>98,82%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,04%</td><td>0,16%</td><td>0,03%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>3 - Plages et dunes</td><td>1,75%</td><td>0,00%</td><td>81,18%</td><td>0,73%</td><td>8,64%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,26%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>6,19%</td><td>0,29%</td><td>0,00%</td><td>0,96%</td></tr><tr><td>4 - Eaux</td><td>0,05%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>99,89%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,02%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>5 - Falaises, rochers et sols nus</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>2,32%</td><td>0,78%</td><td>90,83%</td><td>0,19%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,35%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,73%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>2,00%</td><td>0,00%</td><td>0,44%</td><td>2,36%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>6 - Formations herbacées et arbustives</td><td>0,00%</td><td>0,07%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,40%</td><td>87,40%</td><td>1,82%</td><td>0,99%</td><td>0,00%</td><td>5,03%</td><td>1,63%</td><td>0,00%</td><td>0,34%</td><td>0,35%</td><td>0,83%</td><td>0,75%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,13%</td><td>0,25%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>7 - Forets semi seches</td><td>0,00%</td><td>0,03%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,89%</td><td>90,47%</td><td>5,89%</td><td>0,00%</td><td>0,03%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,01%</td><td>0,09%</td><td>0,19%</td><td>1,69%</td><td>0,18%</td><td>0,30%</td><td>0,06%</td><td>0,16%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>8 - Forets humides</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,49%</td><td>97,60%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,50%</td><td>0,15%</td><td>1,20%</td><td>0,01%</td><td>0,02%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>9 - Marais</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,09%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>77,41%</td><td>1,57%</td><td>9,53%</td><td>0,47%</td><td>0,00%</td><td>10,93%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>10 - Paturages et prairies</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,12%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>90,70%</td><td>4,24%</td><td>0,00%</td><td>0,85%</td><td>3,55%</td><td>0,13%</td><td>0,13%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,08%</td><td>0,18%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>11 - Plantation de canne a sucre</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>2,85%</td><td>91,66%</td><td>3,80%</td><td>0,39%</td><td>1,16%</td><td>0,04%</td><td>0,04%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,03%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>12 - Bananeraies</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,11%</td><td>0,00%</td><td>0,28%</td><td>12,05%</td><td>84,66%</td><td>0,59%</td><td>0,99%</td><td>1,00%</td><td>0,21%</td><td>0,00%</td><td>0,05%</td><td>0,00%</td><td>0,06%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>13 - Melons, pastèque, anans et cult</td><td>0,29%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,23%</td><td>0,26%</td><td>0,09%</td><td>0,07%</td><td>0,00%</td><td>6,93%</td><td>4,15%</td><td>0,38%</td><td>79,73%</td><td>4,85%</td><td>1,33%</td><td>0,57%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,23%</td><td>0,16%</td><td>0,10%</td><td>0,62%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>14 - Friches ou jachères</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,24%</td><td>0,07%</td><td>0,45%</td><td>0,26%</td><td>0,00%</td><td>12,62%</td><td>3,26%</td><td>8,54%</td><td>3,19%</td><td>67,85%</td><td>2,53%</td><td>0,84%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,17%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>15 - Vergers et cultures sur treilles</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,78%</td><td>0,95%</td><td>0,00%</td><td>6,91%</td><td>0,20%</td><td>5,14%</td><td>0,71%</td><td>2,87%</td><td>78,00%</td><td>3,00%</td><td>0,00%</td><td>0,17%</td><td>0,32%</td><td>0,95%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>16 - Autres espaces arborés</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,59%</td><td>0,78%</td><td>15,16%</td><td>0,00%</td><td>0,98%</td><td>0,27%</td><td>0,50%</td><td>0,45%</td><td>3,55%</td><td>8,11%</td><td>65,16%</td><td>0,45%</td><td>0,81%</td><td>0,27%</td><td>2,92%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>17 - Plantations de mahogany</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>5,32%</td><td>8,72%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>3,02%</td><td>0,00%</td><td>81,07%</td><td>0,00%</td><td>0,03%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>18 - Bambous</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,53%</td><td>15,24%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,10%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,05%</td><td>0,29%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>96,57%</td><td>0,19%</td><td>0,00%</td><td>2,70%</td></tr><tr><td>19 - Espaces urbanisés</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,09%</td><td>0,02%</td><td>0,05%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,35%</td><td>5,03%</td><td>15,04%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>1,46%</td><td>62,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>20 - Vegetation urbaine</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>1,12%</td><td>0,57%</td><td>0,00%</td><td>13,99%</td><td>0,19%</td><td>0,10%</td><td>0,15%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>21 - Carrières et decharges</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,13%</td><td>1,14%</td><td>1,37%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>10,07%</td><td>0,00%</td><td>7,95%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>6,68%</td><td>0,00%</td><td>68,86%</td><td>3,04%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>22 - Routes et parkings</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,26%</td><td>0,00%</td><td>0,98%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,14%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>3,34%</td><td>0,00%</td><td>5,17%</td><td>90,10%</td><td>0,00%</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 13 : Matrice de confusion de synthèse, pour le niveau 2 de la nomenclature, reprenant les matrices produites lors des 5 folds de la validation croisée (exprimé en pourcentage par colonne). En rouge, les cellules dont les valeurs sont supérieures à 8% et en vert une barre de progression correspondant à la valeur de la cellule.</caption><thead><tr><th></th><th>1 - Zones intertidales et tannes</th><th>2 - Mangroves</th><th>3 - Plages et dunes</th><th>4 - Eaux</th><th>5 - Falaises, rochers et sols nus</th><th>6 - Formations herbacées et arbustives</th><th>7 - Forets semi seches</th><th>8 - Forets humides</th><th>9 - Marais</th><th>10 - Paturages et prairies</th><th>11 - Plantation de canne a sucre</th><th>12 - Bananeraies</th><th>13 - Melons, pastèque, anans et cultures maraîchères et vivrières</th><th>14 - Friches ou jachères</th><th>15 - Vergers et cultures sur treilles</th><th>16 - Autres espaces arboreés</th><th>17 - Plantations de mahogany</th><th>19 - Bambous</th><th>20 - Espaces urbanisés</th><th>21 - Vegetation urbaine</th><th>22 - Carrières et decharges</th><th>23 - Routes et parkings</th></tr></thead><tbody><tr><td>1 - Zones intertidales et tannes</td><td>91,94%</td><td>0,15%</td><td>5,20%</td><td>0,19%</td><td>0,34%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>2 - Mangroves</td><td>3,80%</td><td>99,69%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,05%</td><td>0,11%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>3 - Plages et dunes</td><td>0,47%</td><td>0,00%</td><td>85,97%</td><td>0,01%</td><td>3,40%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,27%</td><td>0,06%</td><td>0,00%</td><td>0,20%</td></tr><tr><td>4 - Eaux</td><td>1,15%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>99,76%</td><td>0,46%</td><td>0,01%</td><td>0,08%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,03%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>5 - Falaises, rochers et sols nus</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>5,60%</td><td>0,02%</td><td>81,39%</td><td>0,04%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,06%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,20%</td><td>0,00%</td><td>0,25%</td><td>1,11%</td></tr><tr><td>6 - Formations herbacées et arbustives</td><td>0,00%</td><td>0,06%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>1,87%</td><td>95,51%</td><td>1,01%</td><td>0,13%</td><td>0,00%</td><td>0,95%</td><td>0,19%</td><td>0,00%</td><td>0,14%</td><td>0,18%</td><td>0,36%</td><td>0,64%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,07%</td><td>0,62%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>7 - Forets semi seches</td><td>0,00%</td><td>0,05%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>1,79%</td><td>91,72%</td><td>1,47%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,08%</td><td>0,15%</td><td>2,66%</td><td>0,46%</td><td>1,42%</td><td>0,06%</td><td>0,74%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>8 - Forets humides</td><td>0,00%</td><td>0,06%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,04%</td><td>1,92%</td><td>93,43%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,02%</td><td>3,00%</td><td>1,45%</td><td>22,16%</td><td>0,04%</td><td>0,42%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>9 - Marais</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>100,00%</td><td>0,04%</td><td>0,15%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,73%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>10 - Paturages et prairies</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>2,63%</td><td>0,00%</td><td>0,03%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>80,67%</td><td>2,30%</td><td>0,00%</td><td>1,59%</td><td>8,40%</td><td>0,27%</td><td>0,52%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,21%</td><td>2,18%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>11 - Plantation de canne a sucre</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>4,45%</td><td>87,25%</td><td>6,16%</td><td>1,29%</td><td>4,83%</td><td>0,16%</td><td>0,28%</td><td>0,00%</td><td>0,20%</td><td>0,12%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>12 - Bananeraies</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,08%</td><td>0,00%</td><td>0,28%</td><td>7,32%</td><td>87,43%</td><td>1,24%</td><td>2,62%</td><td>2,26%</td><td>0,96%</td><td>0,00%</td><td>0,66%</td><td>0,01%</td><td>0,73%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>13 - Melons, pastèque, anans et cult</td><td>2,65%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>3,06%</td><td>0,82%</td><td>0,15%</td><td>0,03%</td><td>0,00%</td><td>3,76%</td><td>1,37%</td><td>0,21%</td><td>90,43%</td><td>7,01%</td><td>1,65%</td><td>1,40%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,35%</td><td>1,17%</td><td>0,85%</td><td>4,39%</td></tr><tr><td>14 - Friches ou jachères</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>2,27%</td><td>0,15%</td><td>0,52%</td><td>0,07%</td><td>0,00%</td><td>4,88%</td><td>0,77%</td><td>3,43%</td><td>2,58%</td><td>69,93%</td><td>2,23%</td><td>1,47%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,86%</td><td>0,04%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>15 - Vergers et cultures sur treilles</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>1,12%</td><td>0,34%</td><td>0,00%</td><td>3,38%</td><td>0,06%</td><td>2,60%</td><td>0,72%</td><td>3,74%</td><td>86,95%</td><td>6,67%</td><td>0,00%</td><td>1,13%</td><td>0,44%</td><td>6,19%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>16 - Autres espaces arborés</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,87%</td><td>0,58%</td><td>2,77%</td><td>0,00%</td><td>0,25%</td><td>0,04%</td><td>0,13%</td><td>0,24%</td><td>2,40%</td><td>4,69%</td><td>75,13%</td><td>0,86%</td><td>2,86%</td><td>0,19%</td><td>9,80%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>17 - Plantations de mahogany</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>2,35%</td><td>0,95%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>97,22%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>18 - Bambous</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,10%</td><td>0,70%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,87%</td><td>0,00%</td><td>71,50%</td><td>0,00%</td><td>0,03%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>19 - Espaces urbanisés</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>2,03%</td><td>0,00%</td><td>0,47%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,21%</td><td>0,00%</td><td>0,04%</td><td>0,04%</td><td>0,00%</td><td>0,06%</td><td>95,37%</td><td>0,89%</td><td>0,00%</td><td>12,40%</td></tr><tr><td>20 - Vegetation urbaine</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,04%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,30%</td><td>0,04%</td><td>0,00%</td><td>1,30%</td><td>0,01%</td><td>0,01%</td><td>0,03%</td><td>0,09%</td><td>1,06%</td><td>6,35%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,38%</td><td>76,31%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>21 - Carrières et decharges</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>2,48%</td><td>0,69%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,54%</td><td>0,00%</td><td>1,46%</td><td>0,00%</td><td>0,15%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>1,64%</td><td>0,00%</td><td>93,51%</td><td>3,46%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>22 - Routes et parkings</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>1,17%</td><td>0,00%</td><td>1,62%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,62%</td><td>0,00%</td><td>5,36%</td><td>78,43%</td><td>0,00%</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 14 : Matrice de confusion de synthèse, pour le niveau 1 de la nomenclature, reprenant les matrices produites lors des 5 folds de la validation croisée</caption><thead><tr><th></th><th>1 - Zones littorales</th><th>2 - Eaux</th><th>3 - Falaises, rochers et sols nus</th><th>4 - Formations herbacées et arbustives</th><th>5 - Forêts</th><th>6 - Marais</th><th>7 - Espaces agricoles</th><th>8 - Autres espaces arborés</th><th>9 - Plantations de mahogany</th><th>11 - Bambous</th><th>12 - Espaces artificialisés</th><th>Total</th><th>Précision Produiteur</th></tr></thead><tbody><tr><td>1 - Zones littorales</td><td>3407596</td><td>28351</td><td>16967</td><td>1049</td><td>4857</td><td>0</td><td>472</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>13311</td><td>3472603</td><td>98,13%</td></tr><tr><td>2 - Eaux</td><td>7647</td><td>14129896</td><td>2092</td><td>213</td><td>3231</td><td>0</td><td>801</td><td>60</td><td>0</td><td>0</td><td>1084</td><td>14145024</td><td>99,89%</td></tr><tr><td>3 - Falaises, rochers et sols nus</td><td>9433</td><td>3177</td><td>369511</td><td>758</td><td>8</td><td>0</td><td>4407</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>19542</td><td>406836</td><td>90,83%</td></tr><tr><td>4 - Formations herbacées et arbustives</td><td>1569</td><td>159</td><td>8488</td><td>1851659</td><td>59592</td><td>0</td><td>173411</td><td>15809</td><td>0</td><td>0</td><td>7959</td><td>2118646</td><td>87,40%</td></tr><tr><td>5 - Forêts</td><td>2653</td><td>0</td><td>0</td><td>35404</td><td>18364743</td><td>0</td><td>14253</td><td>139562</td><td>28647</td><td>190767</td><td>13891</td><td>18789920</td><td>97,74%</td></tr><tr><td>6 - Marais</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>244</td><td>0</td><td>218732</td><td>63593</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>282569</td><td>77,41%</td></tr><tr><td>7 - Espaces agricoles</td><td>17639</td><td>0</td><td>36130</td><td>18862</td><td>149729</td><td>0</td><td>53891271</td><td>278382</td><td>0</td><td>16098</td><td>184059</td><td>54592170</td><td>98,72%</td></tr><tr><td>8 - Autres espaces arborés</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>16785</td><td>452992</td><td>0</td><td>394071</td><td>1851952</td><td>12885</td><td>23160</td><td>90470</td><td>2842315</td><td>65,16%</td></tr><tr><td>9 - Plantations de mahogany</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>237784</td><td>0</td><td>0</td><td>201</td><td>1454768</td><td>0</td><td>0</td><td>1692753</td><td>85,94%</td></tr><tr><td>11 - Bambous</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>112444</td><td>0</td><td>770</td><td>21523</td><td>0</td><td>578218</td><td>248</td><td>713203</td><td>81,07%</td></tr><tr><td>12 - Espaces artificialisés</td><td>5456</td><td>1851</td><td>20785</td><td>13650</td><td>17650</td><td>0</td><td>406427</td><td>157515</td><td>0</td><td>458</td><td>6133028</td><td>6756820</td><td>90,77%</td></tr><tr><td>Total</td><td>3451993</td><td>14163434</td><td>453973</td><td>1938624</td><td>19403030</td><td>218732</td><td>54949476</td><td>2465004</td><td>1496300</td><td>808701</td><td>6463592</td><td>105812859</td><td></td></tr><tr><td>Précision utilisateur</td><td>98,71%</td><td>99,76%</td><td>81,39%</td><td>95,51%</td><td>94,65%</td><td>100,00%</td><td>98,07%</td><td>75,13%</td><td>97,22%</td><td>71,50%</td><td>94,89%</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Précision globale</td><td colspan="12">96,63%</td></tr><tr><td>Indice de Kappa</td><td colspan="12">0,950161859</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 15 : Matrice de confusion de synthèse, pour le niveau 1 de la nomenclature, reprenant les matrices produites lors des 5 folds de la validation croisée (exprimé en pourcentage par ligne). En rouge, les cellules dont les valeurs sont supérieures à 8% et en vert une barre de progression correspondant à la valeur de la cellule.</caption><thead><tr><th></th><th>1 - Zones littorales</th><th>2 - Eaux</th><th>3 - Falaises, rochers et sols nus</th><th>4 - Formations herbacées et arbustives</th><th>5 - Forets</th><th>6 - Marais</th><th>7 - Espaces agricoles</th><th>8 - Autres espaces arborés</th><th>9 - Plantations de mahogany</th><th>11 - Bambous</th><th>12 - Espaces artificialisés</th></tr></thead><tbody><tr><td>1 - Zones littorales</td><td>98,13%</td><td>0,82%</td><td>0,49%</td><td>0,03%</td><td>0,14%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,38%</td></tr><tr><td>2 - Eaux</td><td>0,05%</td><td>99,89%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,02%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td></tr><tr><td>3 - Falaises, rochers et sols nus</td><td>2,32%</td><td>0,78%</td><td>90,83%</td><td>0,19%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>1,08%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>4,80%</td></tr><tr><td>4 - Formations herbacées et arbustives</td><td>0,07%</td><td>0,01%</td><td>0,40%</td><td>87,40%</td><td>2,81%</td><td>0,00%</td><td>8,18%</td><td>0,75%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,38%</td></tr><tr><td>5 - Forets</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,19%</td><td>97,74%</td><td>0,00%</td><td>0,08%</td><td>0,74%</td><td>0,15%</td><td>1,02%</td><td>0,07%</td></tr><tr><td>6 - Marais</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,09%</td><td>0,00%</td><td>77,41%</td><td>22,51%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>7 - Espaces agricoles</td><td>0,03%</td><td>0,00%</td><td>0,07%</td><td>0,03%</td><td>0,27%</td><td>0,00%</td><td>98,72%</td><td>0,51%</td><td>0,00%</td><td>0,03%</td><td>0,34%</td></tr><tr><td>8 - Autres espaces arborés</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,59%</td><td>15,94%</td><td>0,00%</td><td>13,86%</td><td>65,16%</td><td>0,45%</td><td>0,81%</td><td>3,18%</td></tr><tr><td>9 - Plantations de mahogany</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>14,05%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>85,94%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>11 - Bambous</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>15,77%</td><td>0,00%</td><td>0,11%</td><td>3,02%</td><td>0,00%</td><td>81,07%</td><td>0,03%</td></tr><tr><td>12 - Espaces artificialisés</td><td>0,08%</td><td>0,03%</td><td>0,31%</td><td>0,20%</td><td>0,26%</td><td>0,00%</td><td>6,02%</td><td>2,33%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>90,77%</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 16 : Matrice de confusion de synthèse, pour le niveau 1 de la nomenclature, reprenant les matrices produites lors des 5 folds de la validation croisée (exprimé en pourcentage par colonne). En rouge, les cellules dont les valeurs sont supérieures à 8% et en vert une barre de progression correspondant à la valeur de la cellule.</caption><thead><tr><th></th><th>1 - Zones littorales</th><th>2 - Eaux</th><th>3 - Falaises, rochers et sols nus</th><th>4 - Formations herbacées et arbustives</th><th>5 - Forets</th><th>6 - Marais</th><th>7 - Espaces agricoles</th><th>8 - Autres espaces arborés</th><th>9 - Plantations de mahogany</th><th>11 - Bambous</th><th>12 - Espaces artificialisés</th></tr></thead><tbody><tr><td>1 - Zones littorales</td><td>98,71%</td><td>0,20%</td><td>3,74%</td><td>0,05%</td><td>0,03%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,21%</td></tr><tr><td>2 - Eaux</td><td>0,22%</td><td>99,76%</td><td>0,46%</td><td>0,01%</td><td>0,02%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,02%</td></tr><tr><td>3 - Falaises, rochers et sols nus</td><td>0,27%</td><td>0,02%</td><td>81,39%</td><td>0,04%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,30%</td></tr><tr><td>4 - Formations herbacées et arbustives</td><td>0,05%</td><td>0,00%</td><td>1,87%</td><td>95,51%</td><td>0,31%</td><td>0,00%</td><td>0,32%</td><td>0,64%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,12%</td></tr><tr><td>5 - Forets</td><td>0,08%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>1,83%</td><td>94,65%</td><td>0,00%</td><td>0,03%</td><td>5,66%</td><td>1,91%</td><td>23,59%</td><td>0,21%</td></tr><tr><td>6 - Marais</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>0,00%</td><td>100,00%</td><td>0,12%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>7 - Espaces agricoles</td><td>0,51%</td><td>0,00%</td><td>7,96%</td><td>0,97%</td><td>0,77%</td><td>0,00%</td><td>98,07%</td><td>11,29%</td><td>0,00%</td><td>1,99%</td><td>2,85%</td></tr><tr><td>8 - Autres espaces arborés</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,87%</td><td>2,33%</td><td>0,00%</td><td>0,72%</td><td>75,13%</td><td>0,86%</td><td>2,86%</td><td>1,40%</td></tr><tr><td>9 - Plantations de mahogany</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>1,23%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,01%</td><td>97,22%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>11 - Bambous</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,58%</td><td>0,00%</td><td>0,00%</td><td>0,87%</td><td>0,00%</td><td>71,50%</td><td>0,00%</td></tr><tr><td>12 - Espaces artificialisés</td><td>0,16%</td><td>0,01%</td><td>4,58%</td><td>0,70%</td><td>0,09%</td><td>0,00%</td><td>0,74%</td><td>6,39%</td><td>0,00%</td><td>0,06%</td><td>94,89%</td></tr></tbody></table>
## 12.3 Annexe 3 : Carte finale mise en forme

La Figure 24 présente la carte finale mise en forme. Le fichier au format pdf pour une impression au format A0 est disponible sur la base de données Agritrop via ce lien :
https://agritrop.cirad.fr/616301/1/972_2024_Carte_BIOTAMAYA_A0.pdf
# Carte d'occupation du sol - Martinique en 2024

Stéphane Dupuy, Camille Lelong et Raffaele Gaetano (Cirad UMR TETIS, Montpellier, France)
Alexandre Villers (OFB, DRAS, Service Conservation et Gestion des Espèces à Enjeux, France)

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 24 : Carte finale de niveau 3</figcaption></figure>
12.4 Annexe 4 : exemples de la variabilité et hétérogénéité rencontrées dans les milieux agricoles et naturels de Martinique
<figure><img src="image_27.png" /></figure>

A

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

B

2 parcelles d'agroforêt avec :

A : caféiers sous essences forestières

B : Cacaoyers plantés entre 2 rangs de manguiers
<figure><img src="image_29.png" /></figure>

A

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

B

A et B : bananeraies

C et D : Chayotte cultivées sur des pergolas

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

C

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

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

4 parcelles de maraîchage :

A et D : taro

B : Igname cultivé sur tuteurs

D : oignons cultivés sur bâche en plastique

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

B

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

C

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

D
<figure><img src="image_37.png" /></figure>

A

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

B

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

C

3 parcelles de pâturage :

A et C : friches pâturées (animaux accrochés avec une corde et un piquet)

B : pâture clôturée
<figure><img src="image_40.png" /></figure>

A

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

B

A : parcelle précédemment cultivée en melons / pastèques

B : Pitayas cultivés en rangs
<figure><img src="image_42.png" /></figure>

A

3 parcelles d'arboriculture :

A : verger de jeunes manguiers

B et C : verger de manguiers

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

B

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

C
<figure><img src="image_45.png" /></figure>

A

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

B

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

C

3 parcelles d'arboriculture :

A : verger d'agrumes

B : verger de goyaviers et papayers

C : verger de goyaviers
<figure><img src="image_48.png" /></figure>

A

A : Mangrove
 palétuvier)

B : Tanne

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

B
<figure><img src="image_50.png" /></figure>

A

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

B

3 photos des ourlets montagnards :

A et B : fougères, graminées et arbustes

C : vue globale de la végétation de la Montagne Pelée

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

C
<figure><img src="image_53.png" /></figure>

Plantation de mahogany
<figure><img src="image_54.png" /></figure>
<figure><img src="image_55.png" /></figure>

cirad
LA RECHERCHE AGRONOMIQUE
POUR LE DÉVELOPPEMENT

Département Environnement et Société,

Unité Mixte de Recherche Territoire, Environnement Télédétection et Information Spatiale

Maison de la Télédétection, 500 rue Jean François Breton, 34093 Montpellier Cedex 5

Tél. : +33 (0)4 67 54 87 54

www.cirad.fr