Analyse et consolidation des résultats sur les estimations de superficie du couvert forestier et de ses changements entre 2000 et 2016 en republique du Congo

<jats:p>Des rapports précis et cohérents sur l'évolution de la superficie forestière et des changements d’occupation du sol sont importants dans le contexte de l’accord de Paris où les pays ont l’obligation de soumettre régulièrement leurs rapports sur le bilan émission absorption des gaz à effet de serre. Cette notification des changements peut avoir un impact direct sur les paiements par le biais de comparaisons avec les niveaux de référence (émissions) nationaux dans le cadre de la réduction des émissions dues à la déforestation et à la dégradation des forêts, notamment dans le cadre du processus REDD+. Cependant avant cela, les pays sont invités à renforcer leur système national de surveillance des forêts mais aussi de production des produits cartographiques qui respectent des règles robustes d’évaluation de l’incertitude des estimations de l’évolution de la superficie du couvert forestier prescrites par la CCNUCC. Dans cette étude, nous présentons les résultats de la précision des nombreuses cartes forestières dont le Congo dispose en utilisant l’approche assistée par modèle développée par Sannier et al, 2014, adaptée au contexte de la République du Congo. Les résultats de l’étude montrent une sous-estimation des près de 50% des pertes forestières dans la période entre 2000 et 2014 que ce soit par la méthode des estimations directes ou des estimations par régression. La comparaison des deux méthodes montre que les estimations des pertes de la couverture forestière par la méthode échantillons point sous-estime l’estimation des pertes sur la période 2000-2014 ainsi que sur la période 2014-2016. Nous concluons qu’il faut renforcer les équipes nationales en charge de l’élaboration des cartes forestières mais aussi que le pays doit s’approprier cette méthode de Sannier et al. 2014 pour l’évaluation de la précision.</jats:p>

section_name: Introduction

section_content: La république du Congo, pays forestier du bassin du Congo (figure 1 ), se caractérise par un massif forestier très dense, réparti du nord au sud sur trois grands massifs et dont la diversité globale des espèces forestières est excessivement élevée (figure 2 ). Le domaine privé de l'Etat, qui fait partie du domaine forestier permanent (article 10, code forestier, 2020) est divisé (article 52, code forestier, 2020) en unités forestières d'aménagement (UFA) concédées au secteur privé sur la base de conventions à durée bien déterminée. 

Cette forêt est majoritairement exploitée pour son bois (figure 3 ), mais aussi d'autres activités anthropiques telles que l'exploitation minière artisanale et l'agriculture itinérante (Tchatchou et al. 2015 Tyukavina et al. 2018). Suivant le rapport WRI Congo (WRI, 2017) les forêts aménagées attribuées s'étendent sur 13 853 814 ha, alors que les concessions forestières non attribuées occupent une superficie de 816 109 ha. A noter que 13 % du territoire national ont été affectés à la création des aires protégées. Les différentes activités anthropiques sur les forêts congolaises occasionnent des pertes forestières comprenant la dégradation et la déforestation, variant entre 11 000 ha et 30 000 ha par an (CNIAF 1 2015). Selon Tyukavina et al (2018), En République du Congo, la dégradation forestière semble être plus importante en comparaison à la déforestation dont les principales causes concernent l'exploitation forestière (figure 3 ), et les feux de brousse qui représentent près de 45,7 % des pertes forestières. 

Cette information est très importante car elle aura un impact sur le suivi du couvert forestier d'une année à une autre en raison des difficultés rencontrées par plusieurs équipes à travers le monde pour cartographier la dégradation forestière en zone tropicale. En effet, les forêts situées dans le Sud de la République du Congo sont généralement couvertes pratiquement toute l'année par des nuages très épais (FACET Congo 2012). 

Avec l'engagement du pays dans le processus REDD+, la République du Congo s'est retrouvée dans le besoin de produire des cartes forestières qui présentent la situation récente des superficies forestières mais aussi la dynamique des pertes du couvert forestier entre différentes dates. L'objectif est de suivre les émissions des gaz à effet de serre (GES), mais aussi de permettre aux décideurs d'anticiper les mécanismes de réduction de ces émissions. 

A (Olofsson et al., 2013). Pour cela, une évaluation de la précision permet d'identifier les erreurs de classification des cartes et d'évaluer leurs incertitudes (GFOI, 2013 ; Olofsson et al., 2014). 

L'un des moyens les plus connus d'évaluation des précisions et d'estimation des incertitudes est la comparaison des cartes classifiées avec des observations de référence (Congalton, 1991 ; GFOI, 2013). Cette évaluation n'est possible que si elle est basée sur une méthode d'échantillonnage (Olofsson et al., 2013 ; Sannier et al., 2014).
section_name: Contexte

section_content: Cette étude a impliqué une combinaison des méthodes issues des travaux de Olofsson et al., 2014 et Sannier et al., 2014 ii-Les données auxiliaires utilisées en complément. Il s'agit par exemple des limites de concessions forestières, des voies de communication, du réseau hydrologique et des zones de plantations forestières.
section_name: Méthodologie

section_content: Plus de 150 images satellites, illustrées dans la figure 5, ont été collectées afin d'obtenir les 3 années de référence (pivots) complètes sur l'ensemble du territoire. . La forte nébulosité présente sur la région sud de la République du Congo une grande partie de l'année a contraint de sélectionner une quantité importante d'images satellites sur cette région.
section_name: Les images satellites sources

section_name: Travaux préparatoires et pré-évaluation de la précision des cartes 2000-2012 et 2000-2014

section_content: Sur la base d'un échantillonnage stratifié aléatoire par point, une première sélection de 1000 échantillons sur tout le territoire, (figure 7 ) a été générée et interprétée. La méthode d'échantillonnage aléatoire stratifié a été choisie car elle est robuste et permet de réduire au maximum le biais associé à l'échantillonnage. En effet, d'après Olofsson et al., 2014, l' échantillonnage aléatoire stratifié est un plan pratique qui répond aux objectifs d'évaluation de la précision de base de données géographiques et thématiques. Cet échantillonnage offre la possibilité d'augmenter la taille de l'échantillon dans les strates qui occupent une faible proportion de la superficie et c'est l'un des modèles les plus faciles à mettre en oeuvre. La pré-évaluation des précisions a été réalisée initialement sur les cartographies forestières 2000-2012 et 2000-2014, la dernière 2014-2016 n'étant pas encore disponible au moment de ces travaux préparatoires.
section_name: Taille et choix de l'échantillonnage

section_content: L'interprétation des 1000 points décrits précédemment a permis de réaliser une première évaluation de la précision des cartographies forestières afin de déterminer celles qui devaient être retenues pour l'estimation des données d'activités du Congo. Pour ce faire, deux matrices de confusion, à base des cartes de changements 2000-2012, et 2000-2014 Les principales étapes de la stratification ayant donné lieu au plan d'échantillonnage sont reprises dans la figure 6 :
section_name: Réalisation des matrices de confusion

section_name: Production des échantillons

section_content: La méthode de production des échantillons des différents pivots et des changements Pour ce faire la méthodologie développée a permis de tester l'estimateur direct qui n'utilise pas l'information de la carte (mais uniquement les échantillons) et l'estimateur de Régression Assisté par Modèle (MAR) qui, en plus des échantillons, utilise la carte pour réduire l'incertitude et améliorer la précision des estimateurs dans la mesure où la carte utilisée est de bonne qualité avec une précision thématique élevée.
section_name: Photo-interprétation des échantillons

section_name: Détection des changements

section_content: Les estimateurs directs ont été utilisés avec la référence au niveau du segment pour estimer les moyennes de population pour les deux variables de réponse :

(1) Proportion de forêt pour laquelle zi = yi ref,t est l'observation de référence pour i ε Si pour la t ième année de référence, (2) Proportion nette de déforestation pour laquelle zi = yi Avec : m = le nombre de segments, zi= t2 -1 superficie d'une entité à une date donnée Ces estimateurs sont appliqués pour chaque strate et les superficies de chaque strate sont additionnées afin d'obtenir l'estimation globale à l'échelle du Congo. Le calcul de la variance suit le même principe et correspond à la somme du produit du carré des superficies avec la variance des proportions pour chacune des strates.
section_name: Estimateurs directs

section_content: Les estimateurs MAR (Model Assisted Regression) ont été utilisés avec la combinaison des références au niveau du segment et données cartographiques pour estimer les moyennes de population pour les deux variables de réponse :

(1) proportion forêt pour laquelle zi = yi ref,t2 est l'observation de référence pour i ε Si pour la t ième année et zi map,t est la prédiction cartographique correspondante, et (2) proportion nette de déforestation pour laquelle zi= yi ref,t2yi ref,t1 est l'observation de référence pour i ε Si pour l'intervalle t1 à t2 et zi= yimapt2-y map,t1 est la prédiction cartographique correspondante. L'estimateur initial de la moyenne de la population est : Moyenne Un estimateur de la variance de û MAR est: Variance Avec εi = De cette façon, la proportion de la couverture forestière est estimée pour chaque année de référence, et la proportion nette de déforestation est estimée pour chaque intervalle de temps. Ces estimateurs sont appliqués pour chaque strate et les estimateurs à l'échelle du pays sont calculés selon les mêmes principes que pour l'estimateur direct.
section_name: Estimateurs de Régression Assistée (MAR)

section_content: Les tableaux 6 et 7 fournissent l'ensemble des surfaces en hectares, des précisions et des intervalles de confiance pour chaque état du couvert forestier et de ses pertes survenues entre 2000-2014 et 2014-2016, pour l'approche ponctuelle et surfacique à partir des échantillons définis dans les sections 2. 2 et 2. 3. Dans tous les cas évalués que ce soit pour la superficie totale du couvert forestier, de ses évolutions quelle que soit la période (2000) (2001) (2002) (2003) (2004) (2005) (2006) (2007) (2008) (2009) (2010) (2011) (2012) (2013) (2014) (2014) (2015) (2016) et la méthode prise en compte (directe ou régression), l'analyse surfacique présente une précision supérieure à l'analyse par point.
section_name: Résultats

section_content: Cette
section_name: Discussion

section_content: Au terme de cette étude qui est la première réalisée en République du Congo, plusieurs enseignements peuvent être tirés. 

Les estimations les plus précises sont obtenues avec l'analyse surfacique et l'estimateur de régression, même si l'amélioration en comparaison avec la méthode directe est moindre voire inexistante pour les changements. Par ailleurs, l'estimateur de régression a plus d'intérêt lorsqu'il s'agit de données continues (surfaciques) que discrètes (ponctuelles). Il n'a pas été possible d'évaluer le coût additionnel de l'interprétation des échantillons surfaciques par rapport aux échantillons ponctuels même si celui-ci semble relativement modeste dans le contexte de cette étude. Il serait intéressant de réaliser une étude complémentaire afin d'évaluer si la réduction de l'intervalle de confiance de l'approche surfacique est économiquement bénéfique par rapport à une approche ponctuelle en prenant en compte l'effort additionnel d'interprétation des échantillons. La précision relative est moindre pour les changements que pour la superficie totale du couvert forestier. Dans l'optique d'améliorer la détection des changements par télédétection, l'utilisation de l'imagerie haute résolution comme Sentinel-2 (10m) pourrait apporter un peu plus de précision pour les prochaines productions cartographiques. Un autre enseignement important pour le Congo va être de renforcer le contrôle qualité et l'assurance qualité dans le processus d'élaboration des prochaines cartes de changement et d'occupation du sol. C'est du reste ce qui est envisagé dans le cadre de la révision du NERF de la République du Congo (lettre d'Intention CAFI, 2019). En perspectives, il serait bien de combiner l'utilisation des images optiques et des images radar afin d'améliorer la cartographie des pertes forestières, mais aussi l'estimation de la superficie de la couverture forestière.
section_name: Conclusion

section_name: Remerciements

section_content: Les auteurs remercient l' Agence Française de Développement (AFD) qui a financé cette étude très importante pour la République du Congo, ainsi que le projet OSFACO pour la sélection de ce projet. Un remerciement particulier au CNIAF qui a mis à disposition de l'équipe toutes les données exogènes qui ont servi à la réalisation de cette étude. Les auteurs remercient tout particulièrement la coordination nationale REDD+, l'université Marien N'GOUABI pour avoir facilité les formalités administratives tout au long de cette étude. Nous remercions également les sociétés IGN FI ainsi que SIRS-CLS pour leur soutien technique.
section_name: Remerciements