Classification des séries temporelles landsat-8 pour la cartographie du gradient de végétation dans le nord de la République du Congo

Cette etude a permis d'elaborer une carte detaillee du gradient de la vegetation dans le bassin du Congo sous une resolution de 30 m. Elle caracterise la couverture terrestre a partir d'une discrimination spatiale amelioree. Une approche automatique de classification de differentes thematiques d’occupation des sols, basee sur les regles de classification proposees par Baraldi et al. (2006), a ete utilisee. A partir d'un modele de demixage lineaire (LMM), nous avons traite 28 images Landsat-8 d’une serie temporelle dans un site du Departement de la Sangha dans le nord de la Republique du Congo. Nous avons ainsi estime la proportion de pixels des classes vegetation, mineral eau/ombres, afin de produire une image annuelle presque sans nuage. La classification obtenue a permis de generer une carte de vegetation de huit classes semantiques allant de la classe « foret marecageuse » a la classe « eau ». La validation de la qualite de la classification a partir d’une fusion des classes ayant des proches appartenances de pixels, a genere des indices de validation satisfaisants dont 0,89 pour l'indice global de precision et 0,85 pour l'indice kappa, les seuils standards de satisfaction admis dans la litterature etant superieurs ou egaux respectivement a 0,85 et 0,75. Cependant, des pixels mal classes dans la matrice de confusion apparaissent principalement entre les classes «foret marecageuse» et «foret dense». Cette approche de fusion des classes semantiques permet de separer les differentes thematiques d’occupation des sols tout en conservant les informations texturales de l'image brute.