Institut National Agronomique de Tunisie

1. Institut National Agronomique de Tunisie Centre National de la Cartographie et de Télédétection CARACTERISATION ET SUIVI DE LA PRODUCTION PRIMAIRE DES ECOSYSTEMES ARIDES A L’AIDE DES IMAGES SATELLITALES Lutte Contre la Désertification Présenté par : BOUZGUENDA Neila

2. Plan • Introduction • Problématique • Objectif • Zone d’étude • Matériels et Méthodes • Résultats • Conclusion

3. Introduction Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion • La végétation des écosystèmes arides du sud Tunisien représente une ressource d’une grande importance de point de vue écologique, pour la protection de l’environnement contre la désertification • Une gestion efficace de cette ressource nécessite un suivi de sa dynamique à partir des indicateurs écologiques pertinents comme la production primairequi est identifiée comme une information clé pour : • l’évaluation de l’état des écosystèmes • La production primaire : exprime la capacité de photosynthèse, c’est-à-dire la quantité d’assimilas produits par les végétaux sur une surface donnée à un instant donné

4. Problématique Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion • Ces écosystèmes sont des milieux complexes caractérisés par un dynamisme élevé qui résulte : • Des changements rapides et intenses entraînant, la réduction en superficie des steppes, le déclin de la production de biomasse et la dégradation jusqu’à l’extrême de la végétation et du sol • Et d’une hétérogénéité induite par la répartition éparse et clairsemée de la végétation • D’où la nécessité d’une quantification précise, rapide et d’une façon répétée de l’indicateur biomasse pour un suivi à long terme des écosystèmes

5. Objectif Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion • Développer une méthodologie permettant d'intégrer un modèle de production et des mesures satellitales pour reproduire l'évolution de la croissance de la végétation des écosystèmes

6. Introduction Zone d’étudeMatériels et Méthodes Résultats Conclusion Localisation • Région naturelle des basses plaines méridionales orientales de Tunisie • Couvre environ 80 000 ha • Étalée sur les gouvernorats: Sidi Bouzid au Nord, Sfax à l’Est, Gabès au Sud et à l’Ouest

7. Introduction Zone d’étudeMatériels et Méthodes Résultats Conclusion Climat • Avec des précipitations annuelles très irrégulières comprises entre (100 et 200 mm), • La région est située en zone bioclimatique aride inférieur • Aridité climatique liée à la conjugaison • Températures élevées (T° annuelle moyenne > 20°C) • Des précipitations faibles • Une saison sèche qui s’étend sur toute l’année.

8. La végétation naturelle Introduction Zone d’étudeMatériels et Méthodes Résultats Conclusion Les steppes sont dominées par des buissons bas ligneux (chaméphytes), des pérennes xérophiles peu couvrantes et des plantes annuelles éphémères qui se développent rapidement après les pluies de l’hiver Ces steppes comprennent des associations végétales formant des séquences de végétations • Séquence àRhanterium suaveolensetArtemisiacampestrissur sols sableux RK (RK0, RK1, RK2) • Séquence àAnarrhinum brevifoliumet Zygophyllumalbum sur substrats squelettiques gypseux AZ (AZ0, AZ1, AZ2) • Séquence àArtemisia herba-albasur sols limoneux AA (AA0, AA1, AA2) représentent près des trois quarts de la superficie globale de la région

9. Modèle simple d’efficiences de Monteith Introduction Zone d’étudeMatériels et MéthodesRésultats Conclusion Δ MST = εi . εc . εa . Rg • Permet de calculer la production annuelle de matière sèche en fonction du rayonnement solaire incident total par l'intermédiaire de trois efficiences : • Climatique  (εc) : la fraction de rayonnement photosynthétiquement actif dans le rayonnement global (constante à l’échelle local avec une moyenne de 0,48) • D'interception du rayonnement (εi) : la capacité du couvert végétal à intercepter le rayonnement photosynthétiquement actif • De conversionbiologique du rayonnement photosynthétiquement actif en matière sèche (εa)

10. Introduction Zone d’étudeMatériels et MéthodesRésultats Conclusion Matériels et données utilisés  Données satellitales Données cartographiques La carte des systèmes écologiques (Hanafi, 1999 - 2000) Données de terrains La production primaire de l’année 1999 des écosystèmes Logiciels Le logiciel de traitement d’images : Envi 4.2 Le logiciel de SIG : ArcGIS (ArcInfo Desktop) Version 9.2 Le spectroradiomètre Le spectroradiomètre portable ASD (Analytical Spectral Devices)

11. Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes Résultats Conclusion Démarche proposée Modèle utilisé (Monteith) Données Satellitales Données de terrains Paramétrage Image Landsat 1999 (CN) Efficiences de conversion fAPAR Prétraitement et corrections radiométriques Production primaire mesurée de l’année 1999 Forçage Caractérisation des (ROIs) parcelles et création des néo-canaux Modélisation MSAVI 1999 ModifiedSoiladjusted vegetation Index PP 1999 estimées à partir du modèle de Monteith Validation Carte des PP estimées (modèle de Monteith) 1999

12. Introduction Zone d’étudeMatériels et MéthodesRésultats Conclusion Démarche d'application du modèle de Monteith MSAVI (ROIs) (1999) Rayonnement global annuel (1999) Accroissement annuel en biomasse 1999(mesuré) Efficience climatique Forçage PAR i f APAR (εi) Relation linéaire a=∆MS/PARa PAR a Efficience de conversion Production primaire annuelle (1999) estimée PARi : Rayonnement photosynthétiquement actif intercepté PARa : Rayonnement photosynthétiquement actif absorbé

13. Introduction Zone d’étudeMatériels et MéthodesRésultats Conclusion Calcul du fAPAR : Stratégie de forçage Image en réflectance (information radiométrique) Données Terrain (Végétation naturelle) Observation spatiale Stratégie de forçage fAPAR = f(MSAVI) ImagefAPAR ( variable biophysique) Image MSAVI

14. Introduction Zone d’étude Matériels et MéthodesRésultats Conclusion Relation linéaire fAPAR – MSAVI « Forçage » • Selon le principe que le fAPAR et le MSAVI sont linéairement reliés • Les Coefficients de la relation sont déterminés directement des images selon deux hypothèses Écosystèmes RK2 Écosystèmes AA2 • fAPAR = 1 associé à la valeur max de MSAVI (densité max de la végétation) • fAPAR = 0 associé à la valeur min de MSAVI sur l’image (sol nu)

15. Introduction Zone d’étude Matériels et MéthodesRésultatsConclusion Équations des relations linéaires entre fAPAR et MSAVI Les équations de régressions ont permis de calculer pour chaque pixel de l’image le fAPAR correspondant

16. Introduction Zone d’étudeMatériels et MéthodesRésultats Conclusion εa prend la valeur de la pente de cette relation MST εa = ∆ PAR a Efficience de conversion L’efficience de conversion d’énergie lumineuse en énergie chimique est exprimée à partir de la relation : Accroissement en biomasse annuel – Quantité d’énergie absorbée εade l’écosystème RK2 pour l’année 1999

17. Introduction Zone d’étude Matériels et MéthodesRésultats Conclusion Efficiences de conversion des écosystèmes pour l’ année 1999 • RK2 et AZ2 se distinguent par rapport aux autres écosystèmes par des vitesses de croissance plus importantes • AZ0 et AA0 ont les plus faibles vitesse de croissance εa est proportionnelle à la quantité de biomasse produite par l’écosystème

18. Introduction Zone d’étude Matériels et MéthodesRésultats Conclusion Très comparable à nos résultats (1999) Efficacité photosynthétique des écosystèmes Ces résultats peuvent vérifier que : L’efficience de conversion reste constante pour chaque écosystème

19. Introduction Zone d’étude Matériels et MéthodesRésultatsConclusion Comparaison entre PP mesurées et PP estimées (1999) • Une mesure de l’erreur de prédiction du modèle • RMSEP = 145,8 kg/ha • Le modèle rend a priori bien compte des gammes de variation observées pour l'ensemble des variables • La corrélation valeurs simulées - valeurs mesurées • Bien que le coefficient de régression r²= 0,83 est proche de 1 • Il n’est pas suffisant pour l’évaluation du modèle

20. Introduction Zone d’étude Matériels et MéthodesRésultatsConclusion L’erreur de prédiction du modèle • Cet erreur est du principalement aux difficultés de quantifier les paramètres qui interviennent dans le modèle et aux erreurs des mesures de terrains • L’estimation de la production est très sensible à la qualité du signal satellitale utilisé • L’ajustement de la relation linéaire fAPAR -MSAVI est elle aussi très importante • Les différentes données de rayonnement n'induisent pas de différences flagrantes au niveau des estimations • Bien que l'efficience de conversion soit considérée constante à chaque écosystème, elle constitue elle aussi une source d'erreurs à ne pas négliger

21. Introduction Zone d’étude Matériels et MéthodesRésultats Conclusion Carte des PP estimées (modèle de Monteith) 1999 Carte des PP mesurées 1999 ( Allométrique) La spatialisation des résultats estimées par le modèle de Monteith

22. Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes RésultatsConclusion Conclusion • La méthodologie adoptée s’est avérée concluante dans la mesure où l’utilisation du modèle de production suivi-évaluation des écosystèmes arides, à partir de leur potentiel biologique est rendue possible • Le modèle de Monteith propose une approche dont l'originalité satellitale de calculer l'interception du PAR en fonction d'indices de végétation • La stratégie d'assimilation de données satellitales permet l'ajustement de paramètres nécessaires à une modélisation fiable • Pertinence d’une synergie • Une alternative pour évaluer la PP de façon précise, consistante, avec une bonne répétitivité, et à l'échelle de l’écosystème

23. Introduction Zone d’étude Matériels et Méthodes RésultatsConclusion Perspectives A l’avenir, il semble envisageable d'appliquer le concept ‘d'assimilation’ à l’échelle régionale, où aucune information terrain n'est disponible, en combinant les informations télédétectées à haute et basse résolutions spatiales

24. Merci pour votre attention