Evaluation des Coupes-Rases Par la TÃ©lÃ©dÃ©tection et Les SystÃ¨mes dâ€™Information GÃ©ographique dans la ForÃªt ClassÃ©e de DjigbÃ© (BÃ©nin)
Authors: Gnonlonfin EugÃ¨ne V. S. , Mama Adi , Assongba Faustin Y. , Djego Julien G. 
Published: August 2020

Le paysage des forÃªts classÃ©es Ã©tant de plus en plus anthropisÃ© Ã cause de la pression dÃ©mographique, optimiser le suivi du prÃ©lÃ¨vement du bois serait un dÃ©fi pour la gestion rationnelle des forÃªts au sud BÃ©nin. A cet effet, cette Ã©tude a pour objectif dâ€™Ã©valuer lâ€™exploitation forestiÃ¨re faite par coupes-rases. Ce qui implique une estimation de lâ€™Ã©volution du massif forestier et donc de la disponibilitÃ© en bois pour une gestion planifiÃ©e et durable de la forÃªt classÃ©e de DjigbÃ© (commune de ZÃ¨). La mÃ©thode utilisÃ©e relÃ¨ve de la tÃ©lÃ©dÃ©tection et les SystÃ¨mes dâ€™Information GÃ©ographique (SIG). Elle inclue la photo â€“ interprÃ©tation par classification supervisÃ©e, le calcul de lâ€™indice normalisÃ©e de vÃ©gÃ©tation (NDVI) aboutissant Ã la restitution cartographique des coupesrases. Ainsi, la dÃ©tection des coupes-rases a Ã©tÃ© suivie Ã partir des images satellitaires de type Landsat 8 des annÃ©es 2014 Ã 2017. La dÃ©tection automatisÃ©e des changements dâ€™un Ã©tat vÃ©gÃ©tatif Ã un Ã©tat non vÃ©gÃ©tatif basÃ©e sur lâ€™analyse de lâ€™indice normalisÃ© de la vÃ©gÃ©tation (NDVI) entre deux dates a Ã©tÃ© utilisÃ©e. Des missions de gÃ©orÃ©fÃ©rencement des zones de coupes-rases dans la forÃªt classÃ©e de DjigbÃ© ont aidÃ© aux traitements des images Ã partir du logiciel ENVI 4.7. Les coupes-rases dÃ©tectÃ©es ont par la suite Ã©tÃ© restituÃ©es par cartographie. Les rÃ©sultats de dÃ©tection des coupes-rases ont Ã©tÃ© statistiquement vÃ©rifiÃ©s par des matrices de confusion. Les emplacements de coupes-rases dÃ©tectÃ©es pendant la pÃ©riode DÃ©cembre 2014-dÃ©cembre 2015 diffÃ¨rent de celle de dÃ©cembre 2015-janvier 2017. Chaque classe de coupe regroupÃ©e suivant un degrÃ© de certitude, respectant donc un cloisonnement donnÃ©. Ce qui renseigne sur la prÃ©cision de la mÃ©thode automatisÃ©e de dÃ©tection. La dÃ©tection des coupes a Ã©tÃ© rÃ©alisÃ©e suivant trois valeurs de probabilitÃ© de prÃ©sence de coupes-rases. Ces valeurs de probabilitÃ© sont : faible (1Ïƒ), moyenne (2Ïƒ) et forte (3Ïƒ) dÃ©signÃ©es par lâ€™expression Â« degrÃ© de certitude Â». Quelle que soit la classe et la pÃ©riode, le nombre de coupe est plus important chronologiquement pour le degrÃ© de certitude faible (1Ïƒ), moyenne (2Ïƒ) et forte (3Ïƒ). Les coupes-rases de dÃ©tection supÃ©rieure ou Ã©gale Ã 1ha dans la plantation domaniale de DjigbÃ© couvrent 234,63 ha. Ce qui induit une estimation de la disponibilitÃ© en bois qui est diminuÃ©e de cette mÃªme superficie dÃ©tectÃ©e durant la pÃ©riode prise en compte par lâ€™Ã©tude. ConsidÃ©rant le classement des coupes-rases suivant les degrÃ©s de certitude Â« moyenne Â» et Â« forte Â», sur lâ€™ensemble des 234,63 ha, les proportions dÃ©tectÃ©es ont Ã©tÃ© respectivement de 76 et de 24 %. La dÃ©tection par images satellitaires et la cartographie est un outil de suivi et dâ€™Ã©valuation pertinent. Cet outil contribue Ã lâ€™analyse pÃ©riodique dâ€™images satellitaires et la simulation de lâ€™Ã©volution de la ressource bois en plantation. Les rÃ©sultats de cette Ã©tude permettent ainsi dâ€™apprÃ©cier avec impartialitÃ© lâ€™Ã©volution du prÃ©lÃ¨vement et le suivi Ã distance de lâ€™exploitation du bois. Lâ€™appropriation de lâ€™utilisation de cet outil par les acteurs forestiers pour lâ€™estimation de la ressource bois disponible, contribuerait Ã une meilleure gestion des forÃªts.
The landscape of classified forests us being more and more anthropized because of demographic pressure. As a result, optimizing the monitoring of wood removal would be a challenge for the rational management of forests in southern Benin. This paper focuses on assessing logging done by clear-cutting. This implies an estimate of the evolution of the forest massif and therefore of the availability of wood for a planned and sustainable management of the classified forest of DjigbÃ© (commune of ZÃ¨). The method used is based on remote sensing and Geographic Information Systems (GIS). It includes photo interpretation by supervised classification and the calculation of the standardized vegetation index (NDVI) leading to the cartographic restitution of the clear-cuts. Thus, the clearing detection was followed from Landsat 8 type satellite images from2014 to 2017. Automated detection of changes from a vegetative to a non-vegetative state based on the analysis of the index normalized vegetation (NDVI) between two dates was used. Georeferencing missions of clearcut areas in the classified forest of DjigbÃ© helped image processing using the ENVI 4.7 software. The level cuts detected were subsequently restored by mapping. The shaving cutter detection results were statistically verified by confusion matrices. The clearing locations detected during the period December 2014 to December 2015 differ from that of December 2015 to January 2017. Each cutting class was grouped according to a degree of certainty, thus respecting a given partitioning. This provides information on the accuracy of the automated detection method. The detection of the cuts was carried out according to three values of probability of the presence of clear-cuts. These probability values are: low (1Ïƒ), medium (2Ïƒ), and high (3Ïƒ) designated by the expression "degree of certainty". Whatever the class and the period, the number of cuts is more important chronologically for the degree of certainty low (1Ïƒ), medium (2Ïƒ), and strong (3Ïƒ). The leveling shafts of detection greater than or equal to 1 ha in the national plantation of DjigbÃ© cover 234.63 ha. This leads to an estimate of the availability of wood, which is reduced by the same area detected during the period taken into account by the study. Considering the classification of clearcuts according to the degrees of certainty "medium" and "strong", on the whole of the 234.63 ha, the proportions detected were respectively 76 and 24%. Detection by satellite images and mapping is a relevant monitoring and evaluation tool. This tool contributes to the periodic analysis of satellite images and the simulation of the evolution of the wood resource in plantation. The results of this study thus allow an impartial assessment of the evolution of the harvest and remote monitoring of logging. The appropriation of the use of this tool by forest stakeholders, for the estimation of the available wood resource, would contribute to better forest management.