Détection des changements d'occupation du sol avec la méthode IR-MAD, application à la forêt sèche des Mikea (Sud-Ouest de Madagascar) - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Photo-Interprétation. European Journal of Applied Remote Sensing (PIEJARS) Année : 2018

Détection des changements d'occupation du sol avec la méthode IR-MAD, application à la forêt sèche des Mikea (Sud-Ouest de Madagascar)

Résumé

This study aims to assess the quality of the results of Iteratively Reweighted Multivariate Alteration Detection (IR-MAD) transformation as a change detection method. IR-MAD approach is an extension of Multivariate Alteration Detection (MAD) method. It is applied in a semi-arid forest (Mikea’s forest) located in the South-West of Madagascar. A protected area has been established in the Mikea’s Forest in 2007. Two change detection operations, one before the implementation of this protected area status and another one after, allow us to estimate the impact of this new setting. The study zone has an area of 10,000 ha. We used 2 SPOT 4 images taken in April 1999 and May 2005 and 2 other SPOT 5 data taken in April 2009 and May 2013. Both multispectral images (spatial resolution of 20m or 10m) and panchromatic images (spatial resolutions of 10m and 2.5m) have been obtained and a pan-sharpening technique has been applied to create multispectral images at 10 m resolution (SPOT 4) and 2.5m (SPOT 5). The results of change detection operations are then classified using an artificial neural network which is trained by using the Adaboost algorithm. Training plots are chosen based on ground information. Control points are randomly set in each class to assess the quality of classifications. Results of IR-MAD method are compared with results of another method (LSMA, multitemporal spectral mixture analysis for land-cover change detection). Results of applying the IR-MAD approach are evaluated through computation of confusion matrices of classifications of land-cover changes between 1999 and 2005, and between 2009 and 2013. Global accuracy is 0.91 for the period 1999–2005 and 0.92 for 2009–2013. Results of applying LSMA have been compared with IR-MAD results of change detection. Results of LSMA method can be easily interpreted, showing changes in endmembers fractional covers (bare soil, green vegetation, shadows). However overall accuracies of classifications from LSMA are much lower than IR-MAD accuracies (respectively is 0.48 for the period 1999–2005 and 0.57 for 2009–2013). The proposed IR-MAD change detection method gives good results in a semi-arid forested area. Confusion is generally related to forest regrowth, as this category of land cover is difficult to be identified from satellite imagery. Comparing the two change maps, before and after implementation of protected area status, we show that the area of deforestation has decreased from 425.6 ha/year to 95 ha/year. Reforestation has also experienced a significant increase of 355 ha/year. Thereby, the establishment of the protected area is beneficial for forest conservation. However, new deforestation is encountered in the central and the northern part of the study area.
La présente étude évalue la qualité des résultats de la détection des changements dans la forêt semi-aride des Mikea, une aire protégée nouvellement instaurée, dans le sud-ouest de Madagascar, en classifiant des images issues de la transformation IR-MAD. Ceci permet de se faire une idée sur l’efficacité de la mise en protection de la forêt pour la conservation des écosystèmes. Les données utilisées sont des images spatiales des années 1999, 2005 (avant l’instauration du statut d’Aire Protégée) prises par le satellite SPOT 4, d’une part, et des années 2009 et 2013 (après l’instauration du statut d’Aire Protégée) prises par le satellite SPOT5, d’autre part. Deux opérations de détection des changements sont mises en œuvre, l’une pour la période avant l’instauration du statut d’aire protégée et l’autre pour la période après la mise en protection de la forêt. La classification des résultats issus de ces opérations de détection automatique de changement est réalisée avec un Réseau de Neurones Artificiels dont l’apprentissage se fait avec l’algorithme Adaboost. Les changements d’occupation des sols sont bien identifiés. Les deux cartes de changements sont ensuite comparées entre elles. Les résultats montrent une forte diminution de la déforestation et même une augmentation de la superficie de forêts après la mise en protection de la forêt.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01941771 , version 1 (02-12-2018)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01941771 , version 1

Citer

Andrianjafinony Rosa Fidelys Johary, Solofo Rakotondraompiana, Hibrahim Rijasoa Ravonjimalala, Solofoarisoa Rakotoniaina. Détection des changements d'occupation du sol avec la méthode IR-MAD, application à la forêt sèche des Mikea (Sud-Ouest de Madagascar). Photo-Interprétation. European Journal of Applied Remote Sensing (PIEJARS), 2018, 54 (2), pp.24-30. ⟨hal-01941771⟩

Collections

AFRIQ
103 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More