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EFFETS DE L’ÉTALEMENT URBAIN SUR LA BIODIVERSITÉ VÉGÉTALE DANS LA COMMUNE DE RATOMA

Abdoulaye Djibril DIALLO1, Dr Alpha Issaga Pallé DIALLO

2 et Mr Thierno Boubacar BAH

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Centre d’Étude et de Recherche en Environnement (CERE)/ Université Gamal Abdel Nasser de Conakry : djibrildiallo87@gmail.com

Résumé : La Commune de Ratoma couvre une superficie de 62 km2

et représente ainsi la plus grande commune parmi les cinq qui forment la région de Conakry. Suite à la croissance démographique et aux pressions de tout genre, son artificialisation augmente sans cesse et par conséquent, le couvert végétal en subit énormément. L’objectif de ce travail est de caractériser l’étalement urbain de cette commune en analysant la dynamique d’occupation du sol de 1975 à 2015, en cernant ses conséquences sur la biodiversité végétale. Une approche cartographique de façon diachronique couplée à une enquête et une analyse documentaire a permis de déterminer l’évolution spatiale et celle des espèces caractéristiques de la zone. Les résultats montrent un profond changement dans la structure de la zone entre 1975 et 2015. Le Bâti qui était de 12% en 1795 se retrouve à 54% en 2015 avec une progression de 3,7%. La végétation dense quant à elle, a régressé considérablement, avec une superficie de 1178 ha en 1975, elle ne couvre plus qu’une superficie de 183 ha en 2015, soit une régression de 1,3%. Cette diminution de la végétation est certainement la cause de la perte de la biodiversité végétale. Par ailleurs, la limite de cette étude est due à la faible résolution des images qui sont de type Landsat et par ce qu’elle ne se focalise que seulement sur la biodiversité végétale.

Mots clés: Étalement urbain, Biodiversité, Télédétection, Ratoma, Conakry.

Summary: The commune of Ratoma covers an area of 62 km2 and thus represents the largest commune among the five that form the region of Conakry. As a consequence of population growth and pressures of all kinds, its artificialisation is constantly increasing and consequently the vegetation cover is enormously affected. The objective of this work is to characterize the urban sprawl of this municipality by analyzing the dynamics of land use from 1975 to 2015, by identifying its consequences on plant biodiversity. A cartographic approach in a diachronic manner coupled with a survey and a documentary analysis made it possible to determine the spatial evolution and that of the characteristic species of the zone. The results show a profound change in the structure of the zone between 1975 and 2015. The building, which was 12% in 1795, is 54% in 2015 with an increase of 3.7%. The dense vegetation has decreased considerably, with an area of 1178 ha in 1975, it covers only an area of 183 ha in 2015, a decline of 1.3%. This decrease in vegetation is certainly the cause of the loss of plant biodiversity. Moreover, the limit of this study is due to the low resolution of the images which are of Landsat type and by that it focuses only on the plant biodiversity.

Keywords: Urban sprawl, Biodiversity, Remote sensing, Ratoma, Conakry

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I. INTRODUCTION

De nos jours, par suite d’une croissance démographique et économique, les villes envahissent rapidement les espaces naturels : les communes urbaines s’agrandissent spatialement et subissent des changements en termes de résidences, services, équipements ou réseaux d’infrastructures. Ce processus de croissance urbaine généralement à l’horizontale entraîne une occupation des périphéries et constitue ce qu’on appelle aujourd’hui étalement urbain.

L’étalement urbain est un phénomène complexe qui s’explique par (i) l’avancement de la ville sur les zones forestières et agricoles (ii) et la transformation des zones« naturelles » en zones construites, que ce soit des bâtiments, des routes, des chemins de fer, des parcs industriels (Aguejdad, 2010). Selon Africapolis (2010), en Afrique de l’Ouest, la dynamique urbaine s’explique par une croissance démographique galopante avec une population urbaine qui est passée de 4,6 millions à 72 millions entre 1950 et 2000. Elle devrait atteindre les 123 millions d’habitants en 2020. Par ses changements structurels, la croissance urbaine provoque des perturbations des écosystèmes. Ceci entraîne des conséquences sur le plan environnemental, provoque des perturbations des écosystèmes et porte atteinte à la biodiversité végétale.

En République de Guinée, la biodiversité végétale est menacée par de multiples facteurs anthropiques notamment l’étalement urbain. La pression démographique et l’extension urbaine dégradent certes le potentiel naturel, notamment en diminuant le couvert végétal. Depuis les années 1960, la superficie du couvert végétal se réduit d’environ 140 000 ha, soit environ 0,5% par an (FAO, 2010). Cette situation préjudiciable à l’environnement s’observe particulièrement dans la commune de Ratoma. Dans cette zone, la croissance rapide de la population et le manque d’application des documents politiques et juridiques ont entraîné une forte occupation du sol provoquant la diminution du territoire forestier. Ces problèmes engendrent un étalement urbain qui constitue la marque la plus visible du mode d’occupation dans la commune de Ratoma. C’est ce qui a motivé notre interrogation sur la question de savoir Quels sont les effets de l’étalement urbain sur la biodiversité végétale dans la commune de Ratoma?

II. Méthodologie : La démarche méthodologique a consisté en une exploitation et une analyse documentaire, une enquête, un inventaire floristique itinérant et un traitement d’images satellitales

Exploitation et analyse documentaire : L’exploitation documentaire a consisté à collecter des données démographiques, géographiques, satellitales, administratives, biophysiques et socio-économiques. Cette démarche a consisté à une analyse critique des documents au regard de l’étalement urbain et de la biodiversité végétale en faisant ressortir les insuffisances et les forces de ces documents afin de proposer des améliorations possibles.

Enquête : Une enquête par questionnaire structurée avec des questions à choix simple ou multiple a été privilégiée. Dans cette phase, la méthode d’échantillonnage à choix raisonné a été utilisée. Pour mieux cerner la dynamique d’occupation du sol, nous avons interrogé au total 56 personnes dans 27 quartiers sur 34. Cet échantillon d’habitants comprenant des vieux et des vieilles de toute profession, positions sociales et / ou politiques, ayant vécu sur ces lieux avant 1975, année de référence pour notre cartographie. Le choix des personnes âgées se justifie par le fait qu’elles peuvent témoigner de l’historique et de l’évolution du milieu.

Inventaire: En s’inspirant des travaux de Kouadio et al., (2015), et Aké-Assi (1984), nous avons utilisé la méthode de relevé itinérant. Elle a consisté à parcourir le milieu dans toutes les directions, en notant toutes les espèces de plantes rencontrées. Cette méthode a été utilisée parce qu’il s’agit d’inventorier la flore en milieu urbain où il est impossible de parcourir entièrement toute la zone d’étude (au regard de sa superficie).

traitement d’images satellitales : Cette approche a consisté au traitement des images Landsat de 1975, 1986 et 2015. En s’inspirant de la démarche de Diallo (2012), Maréchal (2012),

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nous avons procédé à une classification supervisée (Image Classification Spervised) dans ENVI 4.7 et utilisé l'algorithme par maximum de vraisemblance (maximum likellihood).

Pour ce faire, Les trois images classifiées au format raster selon l’approche par objet, ont été vectorisées dans le logiciel ENVI 4.7 puis exporté dans le logiciel ArcGIS 10 pour l’édition cartographique.

Traitement et analyse des données

Cartographie de la dynamique de l’occupation du sol

Pour caractériser la dynamique spatio-temporelle et déterminer les effets de l’étalement urbain sur la flore et la végétation, les scènes d’images de types Landsat de 1975, 1986, et 2015 ont été utilisées. Nous avons (i) découpé les images de chaque période et circonscrit la zone d'étude, (ii) formulé les classes thématiques à extraire sur la base des résultants de l'enquête terrain, (iii) sélectionné un nombre représentatif de zones d'échantillonnage (Region of Interest : ROI) pour chaque classe d’occupation du sol retenue, à savoir dense, la végétation moins dense, l’eau, le sol nu et le bâti, (iv) choisi l'algorithme de classification, (v) généralisé la classification dans ENVI 4.7, et (vi) évalué sa qualité. Le coefficient Kappa et la matrice de confusion (ou tableau de contingence) ont servi pour apprécier la qualité de la classification Pour décrire les changements d’occupation du sol intervenus entre 1975 et 2015, la méthode de la matrice de transition de l’occupation du sol entre deux états (t0 et t1) a été utilisée en s’inspirant de Bamba (2010). L’une des formules appliquées pour mesurer la croissance des unités d’occupation du sol entre les deux périodes données (Oloukoi et al., 2007), a été utilisée. La variable utilisée dans le cas présent est la superficie (S). Ainsi, pour S1, S2, et S3 correspondant respectivement à la superficie d’une catégorie d’occupation sol en 1975, 1986 et en 2015, le taux d’expansion spatiale moyen annuel T, est évalué à partir de la formule utilisée par Oloukoi et al., (2007) qui suit :

où : ln= logarithme népérien ; S2= surface de l’année 2 ; S1= surface de l’année 1 ; t = nombre d’années d’intervalle ; e =logarithme de base =2.7.

Pour modéliser la dynamique de la croissance urbaine sur le stockage du carbone, nous avons utilisé l’Indice de Végétation de la Différence Normalisée (NDVI qui signifie en Anglais (Normalized Difference Vegetation Index) a été utilisé. Cette méthode a été inspirée de Soyer et Wilmet (1983) cités par Maréchal (2012), pour qui, cet indice est particulièrement utile pour distinguer les espaces bâtis ou défrichés des espaces encore couverts par la végétation.

Cet indice est le rapport entre la différence des valeurs de réflectance de chaque pixel dans le canal 3 (PIR) et le canal 2 (R) et leur somme Maréchal (2012). Il est calculé par la formule suivante :

où :

PIR= Proche Infrarouge et R= rouge.

Traitement des données de l’enquête

Les données collectées sur le terrain ont été traitées à l'aide de programmes informatiques. Ainsi, les opinions et les représentations exprimées par les enquêtés ont été traitées et interprétées. Ces données collectées étant quantitatives, elles ont été saisies dans le logiciel Microsoft Office Excel 2007.

Taux d’expansion

NDVI

(2)

(1)

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Traitement des données de l’inventaire : Pour évaluer la diversité floristique des

espèces, la richesse spécifique a été privilégiée. Elle a consisté à déterminer le nombre d’espèces présentes dans la zone utilisé. Les noms scientifiques des espèces ont été transcrits suivant Lebrun (1973), cité par Traoré (1997). La transcription des noms des espèces en français et en langues locales a été faite par nos connaissances personnelles et l’aide des documents livresques et de certaines personnes ressources.

Matériels et logiciels : Pour la collecte des données de terrain, l’utilisation d’un certain nombre de matériels a été nécessaire. Il s’agit entre autres :

Les fiches d’enquêtes ;

Le GPS (Global Positioning System) GARMIN 76, utilisé pour relever les coordonnées géographiques des quartiers enquêtés ;

Un appareil photographique numérique pour les prises d’images.

Les logiciels utilisés sont:

WINRAR (32 bits), pour la compression et l’archivage des images satellitales;

ArcGIS 10 pour l’édition des cartes;

ENVI 4.7, pour la visualisation et le traitement numérique d’images;

Excel pour l’élaboration des graphes.

III PRÉSENTATION DES RÉSULTATS

Dynamique spatio-temporelle de l’occupation du sol dans la commune de Ratoma de 1975 à

2015

Les résultats de la cartographie par télédétection montrent que la répartition des principaux types de classes d’occupation du sol varie fortement suivant les années étudiées. Ces différentes transformations spatio-temporelles dans la commune de Ratoma sont présentées par les cartes d’occupation du sol des années respectives : 1975, 1986 et 2015 (cf. figures 1, 2 et 3).

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La validation des résultats issus de la cartographie s’est fondée sur la qualité de la classification supervisée à vraisemblance maximale par le coefficient Kappa (92, 99 et 80%) sur les images de 1975, 1986 et 2015 respectivement et.la matrice de confusion (tableau 1 et 2).

Figure 1. Carte d’occupation du sol en 1975.

1111975,1975197=5en=============================================================================================================================================================================================================================en================================================================================================================================================================================1975

Figure 2. Carte d’occupation du sol en 1986.

1111975,1975197=5en=============================================================================================================================================================================================================================en================================================================================================================================================================================1975

Figure 3 Carte d’occupation du sol en 2015.

1111975,1975197=5en=============================================================================================================================================================================================================================en================================================================================================================================================================================1975

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Tableau 1

Résultat global de la classification par maximum de vraisemblance Images

Occupation du sol 1975 1986 2015

Type Code Pixels % Pixels % Pixels % Bâti 1 93 13,29 465 27,71 704 48,86 Végétation moins dense 2 157 15,86 302 18 226 15,60 Sol nu 3 111 22,43 205 12,22 139 9,59 Végétation dense 4 257 37,71 410 24,43 204 14,08 Eau 5 82 11,71 296 17,64 172 11,87 Pixels non classés 0 0 0,00 0 0,00 0 0,00 Total 700 100 1678 100 1449 100 Coefficient Kappa 0,92 0,99 0,8

Tableau 2

Tableau de contingence des incertitudes de la classification par maximum de vraisemblance

Image 1975 Image 1986 Image 2015

Territoire Code 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

Bâti 1 100 2,88 0,00 2,42 0,00 100 0,00 0,00 0,5 0,00 90,6 1,75 0,8 0,00 0,00

Végétation moins dense 2 0,00 93,3 2,94 3,03 1,37 0,00 100 0,00 0,00 0,00 7,34 97,4 16,8 6,36 4,55

Végétation dense 3 0,00 1,92 93,8 0,00 0,00 0,00 0,00 100 0,00 0,00 0,00 0,00 81,6 0,00 0,00

Sol nu 4 0,00 1,92 0,00 92,7 2.74 0,00 0,00 0,00 99,5 0,00 1,29 0,88 0,00 80,0 20,20

Eau 5 0,00 0,00 3,31 1,82 95,9 0,00 0,00 0,00 0,00 100 0,77 0,00 0,8 13,64 75,25

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Taux d’évolution des classes d’occupation du sol

L’analyse du taux d’inversion des classes a permis d’apprécier la dynamique de l'occupation du sol de manière précise et quantifié sur les différentes cartographies. La figure 4 suivante indique le taux d’évolution de chaque classe entre 1975 et 2015.

Figure 4 Taux d’évolution des classes d’occupation du sol 1975 -2015.

Incidences de l’urbanisation sur la flore et la végétation

L’analyse des modes d’occupation du sol au cours de la période 1975 à 2015, montre de grandes disparités entre les classes. La zone se caractérise ainsi par un très fort étalement urbain marqué par l’augmentation du Bâti au détriment des autres classes. La figue 4.6 présente cette réalité :

Figure 5 Classes d’occupation du sol de 1975, 1986 et 2015.

Évolution des classes d’occupation du sol de 1975 à 2015

Les figures 6, 7 et 8 présentent l’évolution de la superficie des classes d’occupation du sol de 1975 à 2015 dans la commune de Ratoma.

-2,5

0,01

-1,3

-0,01

3,7

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Végétation dense

Eau Végétation moins dense

Sol nu Bâti

Occu

pati

on

du

so

l en

%

Classes

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

1975 1986 2015

Su

rfaces e

n h

ecta

re(h

a)

Années

Bâti

Sol nu

Végétation moins dense

Eau

Végétation dense

8

Figure 6 Occupation du sol dans la commune de Ratoma en 1975.

Figure 7 Occupation du sol dans la commune de Ratoma en 1986.

Figure 8 Occupation du sol dans la commune de Ratoma en 2015.

Modélisation de la dynamique urbaine sur le stockage du carbone

L’Indice de Végétation de la Différence Normalisée (NDVI) a permis de mesurer le taux de séquestration du carbone. Les résultats de la cartographie montrent que ses valeurs diminuent considérablement au fil des années. Les figures 9, 10 et 11 ci-dessous présentent ces variations :

12% 22%

38%

8%

20%

Image 1975

Bâti

Sol nu

Végétation moins dense

Eau

Végétation dense

23%

7%

57%

6% 7%

Image 1986

Bâti

Sol nu

Végétation moins dense

Eau

Végétation dense

54%

5%

32%

6% 3%

Image 2015

Bâti

Sol nu

Végétation moins dense

Eau

Végétation dense

9

Figure 10 NDVI 1986

Figure 10 NDVI dans la commune de Ratoma en 1986

Figure 9 NDVI dans la commune de Ratoma en 1975

Figure 11 NDVI dans la commune de Ratoma en en 2015

NDVI= Indice Normalisé se la différence de végétation

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IV. DISCUSSIONS DES RÉSULTATS

Les résultats de l’enquête affirment que le manque d’application du règlement d’urbanisme, le mode d’acquisition de terrain et la croissance démographique (324 185 habitants en 1996 à 653934 habitants en 2014) conduisent à l’agrandissement de la commune. Cela affecte en retour négativement la biodiversité végétale de celle-ci. Ces résultats d’enquête corroborent à ceux issus de la cartographie qui montrent une nette régression du couvert végétal (1178 ha en 1975, 417 ha en 1986 et 183 ha en 2015) due aux modes d’acquisition de terrains et à la croissance démographique. Cette hypothèse parait plausible par le fait que nous constatons une progression de la tache urbaine, soit 12% en 1975, 23% en 1986 et 54% en 2015 (cf. figures 6, 7 et 8). Ces résultats rejoignent ceux d’Aguejdad (2009), qui a travaillé à Rennes métropole (France), qui ont démontré que l’étalement urbain a des effets sur les changements globaux de la biodiversité. Dans le même ordre d’idée, Bamba (2010), Diallo (2012) et Koné et al., (2014), nous montrent qu’au fur et à mesure que la population augmente, les besoins en alimentation, en espace, augmentent, engendrant un impact direct sur le paysage forestier.

Toutefois, en comparant les trois cartes (Figures 1, 2 et 3), nous constatons une nette diminution du couvert végétal remarquable en 2015 par rapport à 1975 et à 1986. Cette affirmation parait admissible car nous avons une dominance de la tache urbaine qui progresse au dépend du paysage forestier. Ainsi, il ressort de ces figures que les classes de formations végétales (végétation dense et végétation moins dense) ont connu la perte de superficies entre 1986 et 2015.

Cependant, cette progression de la tache urbaine est favorisée par l’urbanisation qui présente des effets très significatifs sur la végétation et la flore. Cela se justifie par la progression de la classe bâtie avec un taux de +3,7% entre 1975 et 2015. Ce qui vérifie notre hypothèse selon laquelle la diminution du couvert végétal est fonction de l’augmentation du bâti : la végétation moins dense est passée de 38% en 1975, 57% en 1986 et 34% en 2015, soit un taux de -1,3 et la végétation dense est passée de 20%, 7% et 3% respectivement pour les années 1975, 1986 et 2015, soit un taux de -2,3.

Par ailleurs, les enquêtes montrent que la zone était constituée d’une variété d’écosystèmes qui, par le fait d’une croissance démographique rapide et l’amélioration de la qualité de l’habitat ont presque totalement disparus, ce qui expliquerait la réduction de la biodiversité végétale. Cela confirme nos résultats de l’inventaire qui ont démontré que 19 familles dont 31 espèces végétales n’ont pas été retrouvées dans la zone couverte par nos enquêtes dont entre autres: Holarrhena floribunda, Uvaria chamae, Cassia sieberiana, Landolphia heudelotti, Hymenocardia acida, Syzygium guineense, Annona senegalensis, Lophira lanceolata, Combretum glutinosum etc.

Nos résultats corroborent avec ceux de Munyemba et al., (2014) qui ont travaillé dans la région de Lubumbashi (RDC), ils ont démontré que cette région reste en pleine mutation. Sa forêt a été fragmentée en faveur de la tache urbaine. La classe bâtie est passée de 1,15% en 1956 à 11,775% en 2009. Quant à la classe forestière, 84,64% et 11,90 respectivement en 1956 et 2009. En R.D. Congo, Maréchal (2012) a démontré que Kisangani a vu sa surface bâtie augmenter de ± 39%, et son impact sur le milieu naturel a augmenté de ± 36% entre 2002 et 2010, la forêt quant à elle a subi une diminution de ± 21% de sa surface.

Ainsi, le processus de transformation observé pendant cette période (1975 à 2015), fait remarquer que le couvert végétal a connu une régression de l’aire totale. Cette transformation a été la fragmentation et la dégradation des paysages forestiers suite au processus d’étalement urbain.

Conclusion

Ce travail a permis d’analyser la dynamique d’occupation du sol et ses effets sur la biodiversité végétale dans la commune de Ratoma. L’étude s’est focalisée principalement sur la télédétection pour caractériser la dynamique spatio-temporelle et a permis donc de réaliser une étude approfondie sur les changements d'occupation du sol entre 1975 et 2015 dans cette commune. Elle a démontré que l’étalement urbain sur cet espace entraîne des modifications locales de l’occupation des sols provoquant une augmentation de surface artificialisée mais également un recul du couvert végétal.

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Nous recommandons à l’Etat et aux autorités locales d’élaborer des outils et des instruments de planification qui réglementent l’organisation de l’espace et veiller à leur application afin de contrôler l’occupation des sols qui est une menace sérieuse pour la biodiversité végétale.

RÉFÉRENCES

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