Theses et Memoires de l'universite d'Antananarivo

Resume

l’indice foliaire ou leaf area index (lai) est une variable biophysique clé pour comprendre les processus d’un écosystème. dans des forêts tropicales comme celle de madagascar, cet indice est souvent difficile à mesurer. la télédétection optique offre un moyen efficace d'acquisition et de présentation des données de la couverture du sol. toutefois, les valeurs radiométriques des pixels d’une image ne parviennent pas de spécifier la structure de la végétation sous la canopée. pour cela, nous avons fait des mesures de lai sur le complexe d’aires protégées de zahamena est. notre objectif principal est d’estimer le lai à partir de données télédétection en utilisant le réseau de neurones artificiels afin d’établir une carte de lai de cette zone. des opérations de filtrage, une analyse en composantes principales (acp) des données de lai et des variables spectrales ont permis de montrer que les indices de végétation rsr(reduced simple ratio), ndvi (normalized difference vegetation index), gndvi(green normalized difference vegetation index), pvi(perpendicular vegetation index), savi (soil adjustement vegetation index), ratio sont positivement corrélées avec le lai. entre ces indices de végétation et le lai, nous avons obtenu un coefficient de correlation r2égale à 0,94 et une erreur quadratique mce égale à 0,15. les résultats que nous avons obtenus permettent de conclure que les réseaux de neurones constituent un outil prédictif potentiellement avantageux pour l’estimation de l’indice foliaire ou lai dans le cas du complexe d’aires protégées de zahamena.

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