Apport de l’utilisation des données de télédétection pour la cartographie de la salinité des sols. Cas de la région Zahrez Gharbi (Wilaya de Djelfa)

BOUAKKAZ Zakaria, GHITHI Khalil

dc.contributor.author	BOUAKKAZ Zakaria, GHITHI Khalil
dc.date.accessioned	2025-11-20T07:42:05Z
dc.date.available	2025-11-20T07:42:05Z
dc.date.issued	2017
dc.identifier.uri	http://dspace.univ-djelfa.dz:8080/xmlui/handle/112/8041
dc.description	La salinité des sols est l'un des risques environnementaux répandus partout dans le monde, en particulier dans les régions arides et semi-arides (Dehni et al., 2012; Khan et al.,2001 ; Jafari, 1990; Abarsaji et al ., 2012). La salinisation du sol est l’ensemble des processus d'accumulation des sels solubles sur la surface du sol (Al-khaier, 2003). Ce phénomène est causé par des processus naturels (salinité primaire) ou anthropique (salinité secondaire) (Metternicht et Zinck, 2003). En Algérie, la sécheresse provoque une remontée des sels vers la rhizosphère rencontrée particulièrement dans les sols des zones semi-arides et arides (Belkhodja et Bidai, 2004). Les méthodes traditionnelles de suivi de ce phénomène sont très coûteuses et nécessitent beaucoup de temps (Farifteh et al., 2007 ; Fourati et al., 2017). Alors que le développement récent de l’outil informatique et la technologie d’acquisitions des données comme la télédétection propose des solutions efficaces, rapides et avec des coûts modestes pour étudier et cartographier des sols salés. Le manque d’information spatiale sur la salinité du sol au niveau de notre zone d’étude, nous a bien motivés pour la proposition d’une approche méthodologique pour l’étude des relations existantes entre le signal radiométrique du capteur Landsat 8 et les variables physiques du sol. L’image choisie pour la réalisation de ce travail a fait l’objet de plusieurs prétraitements et traitements nécessaires pour la création des variables candidates à l’estimation de la salinité du sol. Les variables indépendantes utilisées dans cette approche sont les données multispectrales (B1, B2, B3, B4, B5, B7), NDVI, NDMI, le TCB et TCW de la transformation Tasseled Cap et les indices spectraux de salinité SI1 et SI2 pH, Hr et Caco3). En revanche nous avons choisi la CE comme une variable explicative de la salinité des sols. La régression ordinaire nous a permis la création des modèles estimatifs de la salinité par l’utilisation des valeurs relatives aux échantillons présélectionnés pour l’apprentissage. La performance des modèles estimatifs crées a été jugée par le calcul des RMSE obtenue de l’utilisation des données de validation. Pour la réalisation de la carte de la salinité au niveau de notre zone d’étude nous avons choisi le modèle dont l’RMSE de validation est de 39,84 ms/Cm. Ce modèle utilise uniquement les variables TCB et le TCW de la transformation Tasseled Cap comme variables les plus pertinentes avec terrain. La carte de la salinité estimée représente cinq classes de salinité mais on distingue uniquement deux classes importantes ; celles des sols extrêmement salés (CE ˃ 4000 μS/Cm) avec une superficie de 12663 ha soit 60% de la superficie totale de la zone d’étude. La deuxième classe importante, est qualifiée de sols non salés avec des valeurs de CE comprises entre [0 – 500].Cette classe est estimée à 6239,7 ha soit 29,52% de la superficie totale de la zone d’étude Une série de recommandations a été proposée à la fin du chapitre résultats et discussions pourra certainement améliorer ce travail. Il serait judicieux de continuer ce travail mais en abordant les aspects de la variabilité saisonnière et interannuelle de la salinité des sols.	en_EN
dc.description.abstract	L’objectif de ce travail est de cartographie la salinité du sol par l’utilisation des données de télédétection issue du capteur OLI 8 (Landsat 8). L’approche adopté dans cette étude est basé sur la combinaison des données de télédétection (Bandes multispectrales, NDVI, NDMI, le TCB et TCW de la transformation Tasseled Cap et les indices spectraux de salinité SI1 et SI2) avec les résultats des analyses (CE, pH, Hr et Caco3) obtenus de 141 échantillons de sol par l’utilisation de la régression ordinaire. Le modèle le plus pertinent avec la réalité de terrain a donné des RMSE de validation de l’ordre de 39,84 mS/Cm et un R2 égale à 0,53. Ce modèle est composé seulement de deux variables indépendantes qui sont le TCB et TCW de la transformation Tasseld Cap. Le produit cartographique généré par ce modèle a permis de caractériser la salinité des sols dans la zone d’étude. Seulement 29,52% du territoire de la zone d’étude est considéré comme des sols non salés. En contre partie 60% des terres de la zone d’étude sont qualifiées de sols extrêmement salés	en_EN
dc.language.iso	fr	en_EN
dc.publisher	Université Ziane Achour – Djelfa – Faculté des Sciences de la Nature et de la Vie	en_EN
dc.subject	Cartographie, Salinité, Sol, Télédétection, Modélisation, Régression ordinaire.	en_EN
dc.title	Apport de l’utilisation des données de télédétection pour la cartographie de la salinité des sols. Cas de la région Zahrez Gharbi (Wilaya de Djelfa)	en_EN
dc.title.alternative	Eau & Environnement	en_EN
dc.type	Thesis	en_EN