Machine Learning appliquée aux images MSI Sentinel-2A pour la cartographie des ressources agropastorales dans le Fitri au nord du Tchad

Bournenbe Magao GENSERBE, Vincent Tchimou ASSOMA, Koffi KOUAME, Bi Vami Herman N'GUESSAN

Résumé


Le département du Fitri, situé au nord du Tchad, est une région importante pour l'agriculture et l'élevage. Cependant, la cartographie précise de cette région est limitée en raison de l'absence d'outils modernes, ce qui entrave la mise en place de politiques agricoles et pastorales efficaces. Cette étude vise à évaluer la contribution de machine learning à travers son algorithme Random Forest dans la modélisation et la cartographie des zones agropastorales dans le département du Fitri. L’étude a nécessité l'utilisation des images MSI Sentinel-2A, d’une bibliothèque d’apprentissage automatique Scikit-learn et plusieurs librairies python. L'approche méthodologique a consisté au prétraitement des images multispectrales de Sentinel-2A, à la création des échantillons d’apprentissage suivi de la conception de modèles ML pour une saison sèche et pour une saison humide, puis à la prédiction (classification) et en fin à l’évaluation qualitative des résultats de prédictions faites en saison sèche et humide. L’objectif principal de cette étude est de modéliser les zones agropastorales à l’aide de l’algorithme Random Forest. Les résultats obtenus démontrent l’efficacité de l’algorithme, avec une précision globale atteignant 99,97% et 99,99 % respectivement pour le modèle de la saison sèche et de la saison humide. Nous avons pu estimer que les ressources agropastorales couvrent 399865 hectares en saison sèche et 952161 hectares en saison humide. Ces données sont d’une importance capitale pour la planification et la gestion des ressources naturelles dans le département du Fitri, et l’algorithme Random Forest s’est révélé être un outil essentiel dans la modélisation des unités agropastorales.

Mots-clés


Agropastorale, Random Forest, Machine Learning, Télédétection, Fitri, Tchad

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