Utilisation des données des capteurs MODIS et SPOT-VGT pour l’analyse de la dynamique des feux dans deux territoires (réserve protégée et unités pastorales) au Ferlo (Sénégal) - HAL-SHS - Sciences de l'Homme et de la Société Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Photo-Interprétation. European Journal of Applied Remote Sensing (PIEJARS) Année : 2016

The use of MODIS and SPOT-VGT data to monitor vegetation dynamics and fire occurrence in protected area and grazing units of Ferlo, Senegal

Utilisation des données des capteurs MODIS et SPOT-VGT pour l’analyse de la dynamique des feux dans deux territoires (réserve protégée et unités pastorales) au Ferlo (Sénégal)

Résumé

Vegetation dynamics in the Sahelian area of Ferlo, Senegal is mainly driven by fire occurrence. Extent and intensity of savannah fires are dependent on land-use patterns; in this context, two studied areas were selected : South Ferlo (natural protected area) and Kanel – UP (managed grazing units). Two data sources have been used to monitor vegetation dynamics from 2001 to 2013 in Ferlo area : burned area maps derived from MODIS data and NDVI from SPOT-VEGETATION. MODIS data from Terra and Aqua satellites are available for active fire detection and burned areas assessment. SPOT VEGETATION dekadal NDVI data (S10) allow seasonal vegetation phenology monitoring and year to year comparison. Vegetation cover trends must be related to rainfall trend in the area, which can be described as a decrease of rainfall amount since the middle of 20th century. However, there is a relative stabilization of annual rainfall from 1990 to present. Main vegetation units are of savannah type : herbaceous shrubby savannah, wooded shrubby savannah, wooded or forested savannah. Other land-cover types are wooded shrubby steppe, degraded gallery forest and bare soil, rainfed crops and fallow land. Methodological approaches are the following : - detection of fires is based upon MODIS binary burned areas maps of maximum montly extent of fires : october (South Ferlo) or november (Kanel-UP; - cumulated fire occurrences from 2001 to 2013 is obtained to derive a multi-annual fire pattern in both areas; - ISODATA classification of monthly NDVI in 2 classes (low and high NDVI); - comparison of NDVI and fire seasonal dynamics (dekadal data) along 2 transects (North-South and West – East) in the 2 studied areas. Results of burned areas study indicate a higher extent of burned areas in the protected area of South Ferlo (excepted for years 2003-2005 and 2012-2913. This may be due to the fact that vegetation patches are smaller and more diversified in the grazing units. Results of monthly extents of fires in the 2 areas show maximum values in october or november. Cumulated interannual fire occurrences have also been mapped. It may be concluded that fire occurrences are higher in the Kanel-UP grazing units, especially in the south of the studied area. On an annual basis, results indicate large variations from one year to an other. It is noticed that the extent of fires is inversely related to rainfall amount : in rainy years, vegetation extent and density are is higher, inducing larger burned areas. From results of monthly NDVI classification in 2 classes and associated statistics, it can be concluded that NDVI is generally higher in the grazing units of Kanel-UP. This difference is noticed in the dry season, and less significant in the rainy season. Results of a comparative analysis of NDVI and fire occurrences along the 2 transects in the 2 studied indicate that the impact of fires is significant along the West-East transect, showing a delayed effect on vegetation regrowth and vegetation amount after the rainy season following the fires. In conclusion remote sensing data appear helpful to monitor vegetation dynamics in the Ferlo area and allow better understanding of complex interactions between fire disturbances, climate conditions and grazing pressure.
La dynamique des feux au Sénégal s’opère dans des écosystèmes déjà fragilisés par des facteurs environnementaux passés et actuels. Dans cette étude, deux zones d’étude aux caractéristiques territoriales différentes sont choisies : le Ferlo-Sud (réserve protégée) et le Kanel-UP (zone d’unités pastorales) et deux types de données géospatiales couvrant la période 2001-2013 sont exploités : les données matricielles de feux (MODIS) et d’indice de végétation NDVI (SPOT VEGETATION). Les données MODIS sont adaptées pour la détection des feux actifs ; les données NDVI (synthèses décadaires) sont adaptées pour évaluer la dynamique de la couverture végétale. La méthodologie se base sur deux approches principales : une première approche cherche à évaluer les occurrences des patrons les plus brûlés au cours des 13 années de la série des données ; une seconde approche superpose pixel par pixel des images NDVI et des feux à partir de transects est-ouest et nord-sud pour chaque zone d’étude. Les résultats révèlent une occurrence plus significative de la répétition des feux annuels dans la zone de Kanel-UP, bien que, pour 8 années sur les 13 considérées, les surfaces brûlées s’avèrent plus importantes dans la zone protégée de Ferlo-Sud. L’analyse du NDVI moyen mensuel (2001-2013) montre une dichotomie entre une zone de Kanel-UP caractérisée par la classe de fortes valeurs de NDVI et la zone du Ferlo-Sud qui recense un couvert végétal moins dense. Enfin, l’analyse comparative des feux et du NDVI traduit une forte pression des feux sur l’activité chlorophyllienne au Ferlo-Sud selon le transect est-ouest. En revanche, sur le transect nord-sud, la relation est quasi inexistante en raison de la faiblesse du nombre de feux détectés.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01629615 , version 1 (06-11-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01629615 , version 1

Citer

Mamadou Adama Sarr, Gayane Faye, Gora Beye, Jacques André Ndione, Claude Codja. Utilisation des données des capteurs MODIS et SPOT-VGT pour l’analyse de la dynamique des feux dans deux territoires (réserve protégée et unités pastorales) au Ferlo (Sénégal). Photo-Interprétation. European Journal of Applied Remote Sensing (PIEJARS), 2016, 51 (2), pp.16-28. ⟨hal-01629615⟩
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