Université d’Antananarivo

Résumé

les sols fournissent des services écosystémiques essentiels à la vie sur terre en étant un support pour l’agriculture et les fondements des infrastructures, une source de nutriments pour les plantes et un réservoir de carbone ; préservant ainsi la sécurité alimentaire et l’atténuation des changements climatiques. cependant, à madagascar, les lacunes d’informations concernant cette ressource constituent un blocage non négligeable dans les prises de décision et les projets de développement. ainsi, la recherche exige la production de cartes plus explicites et à jours pour une meilleure évaluation et contribution à l’orientation des politiques de gestions des terres. cette étude vise alors à améliorer la précision des cartes pédologiques de la région de boeny en se basant sur la cartographie numérique du sol et du système d’information géographique. pour examiner l’effet de l’ajout de variable spécifique à certaines classes de sol sur la précision de la carte, une analyse comparative entre les variables environnementales à utiliser lors de la classification a été faite. les variables environnementales utilisées dans cette étude sont des dérivés de l’image landsat 8 et du modèle numérique sur terrain. la classification supervisée « maximum de vraisemblance » a ensuite été effectuée avec l’utilisation des zones d’entrainements obtenues à partir des cartes de ressources des sols préexistantes. ensuite, la précision de classification de l’image multibande issue des 12 variables environnementales a été comparé avec la précision de classification de l’image multibande issue des 6 variables environnementales retenues après l’application de l’optimum index factor. les résultats de validation par rapport aux cartes préexistantes ont montré que la carte issue des 12 variables environnementales est plus précise de 11,88% que celle obtenue à partir des 6 variables environnementales. la précision des classes de sols minéraux bruts, des sols ferrugineux et des sols hydromorphe s’est améliorée respectivement de 18,49 %, 15,90 % et 8,01 %. néanmoins, l’optimum index factor constitue aussi un bon outil de sélection des variables environnementales. en conséquence, l’ajout de variable spécifique à certaines classes de sols améliore donc la précision de la carte. d’autre part, la validation sur terrain de la carte réalisée permet de montrer que les variables environnementales utilisées représentent au mieux la zone d’étude avec une précision globale de 80% et un indice de kappa de 0,75. la cartographie numérique du sol est alors un bon outil rapide et moins coûteux pour la réalisation des cartes de types de sol ou de propriétés de sol sur de vastes zones d’étude ou dans des zones enclavées.