Étude de la dégradation des sols en milieu semi-aride à l'aide de l'approche neuronale et de données multisources
Résumé
This study investigates the characterization of land degradation stages in a small Mediterranean watershed experiencing strong anthropogenic activity, by using Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) data and geomorphological variables. These data were carried out in the Saboun experimental watershed, located in a marl soil region of the Moroccan western Rif for which soil, hydrological, and erosion databases were readily available. To reach the objectives set for our study, we adopted the neural approach. This approach is based on the modeling of multisource data through the use of a supervised artificial neural network (ANN) based on a back-propagation algorithm. The quality of results of this approach depends on determination of the intrinsic parameters of ANN. In the present study, we provide some answers concerning issues relating to these parameters, in the hope of better defining them. The results obtained show that the integration of multisource data with spectral information provides more accuracy (Kappa = 0.91), and represents well ground reality. The validation of obtained results will help to elaborate a regional plan for the Saboun watershed in the perspective of reducing the progression of degradation processes.
La présente étude s'intéresse à caractériser l'état de dégradation des sols d'un petit bassin versant méditerranéen soumis à une forte activité anthropique, en utilisant les données du capteur ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) et des variables géomorphologiques. Les données considérées correspondent au bassin expérimental Saboun, situé dans le Rif occidental du Maroc, et qui dispose d'une base de données pédologiques, hydrologiques et d'érosion. Pour atteindre les objectifs assignés à notre étude, nous avons adopté l'approche neuronale. Cette approche repose sur la modélisation des données multisources à travers un réseau de neurones dirigé basé sur l'algorithme à rétropropagation. La qualité des résultats de cette approche dépend de la détermination des paramètres intrinsèques du réseau de neurones. Dans la présente étude, nous avons apporté quelques éléments de réponse pour mieux définir ceux-ci. Les résultats obtenus montrent que l'intégration de données multisources à l'information spectrale apporte plus de précision (Kappa=0,91), et décrit bien la réalité de terrain. La validation de ces résultats permettra d'élaborer un schéma d'aménagement du bassin versant Saboun en vue de freiner le phénomène de la dégradation des sols.
Loading...