Cartographie du risque d’incendie de la forêt Cap Lindès (Wilaya d’Oran) via la plateforme Google Earth Engine
| dc.contributor.author | SENOUCI Imad Eddine | |
| dc.contributor.author | BARAKAT Asma | |
| dc.contributor.author | Encadreur : MHAMDIA Chafik | |
| dc.date.accessioned | 2024-06-12T11:00:43Z | |
| dc.date.available | 2024-06-12T11:00:43Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description | Mémoire master 2 Environnement | |
| dc.description.abstract | Résumé : ( Français ) L’incendie de forêt reste incontestablement un des facteurs de dégradation les plus dévastateurs dans le bassin méditerranéen, lequel est caractérisé par une végétation très inflammable et des conditions climatiques chaudes et sèches. L Algérie, pays du pourtour méditerranéen, n’est pas épargnée par ce fléau, avec 3900 ha de forêts qui partent annuellement en fumée ; cette situation est aggravée par les difficultés de régénération et de restauration des espaces, marqués par une vulnérabilité naturelle telle que celle de la Cap Lindès. Les méthodes classiques généralement utilisées en Algérie pour la prévention et la lutte contre les incendies demandent du temps et ne sont toujours fiables au vu la complexité et la diversité des écosystèmes forestiers. Des travaux dans ce domaine reposant sur la télédétection et les S.I.G ont montre leur efficacité et leur rapidité en matière d'élaboration de cartes d'évaluation du risque incendie en zone forestière grâce a l'analyse thématique des images satellitaires fournies par la plate forme Google Engine. Le taux de combustion normalisé (NBR) a été conçu pour mettre en évidence les zones brûlées et estimer la gravité du feu . La présente étude a analysé les capacités de détection des cicatrices de brûlures en utilisant les indices NDVI,SAVI,EVI, NBR et différence NBR (dNBR). Les résultats obtenus Indiqué à huit classes de sévérité du feu qui constituent un apport pour une meilleure prévention des incendies de forets et une aide a la décision certaine. Mots clés ; incendie de forêt, Cap Lindès, Google Engine, sévérité du feu. Abstract : ( Anglais ) The forest fire remains unquestionably one of the most devastating degradation factors in the Mediterranean basin, which is characterized by highly flammable vegetation and hot and dry climatic conditions. Algeria, a country around the Mediterranean, is not spared this scourge, with 3,900 ha of forest leaving annually in smoke; this situation is aggravated by the difficulties of regeneration and restoration of spaces, marked by a natural vulnerability such as that of Cape Lindès. The conventional methods generally used in Algeria for fire prevention and fire-fighting require time and are not always reliable given the complexity and the diversity of forest ecosystems. Work in this area based on remote sensing and S.I.G has shown their efficiency and speed in the development of fire risk assessment maps in forest areas through thematic analysis of satellite images provided by the platform Google Engine. The rate of Standard Combustion (NBR) was designed to identify burned areas and estimate fire severity. The present study analysed the ability to detect burn scars using the indices NDVI, SAVI, EVI, NBR and NBR difference (dNBR). Results obtained Indicated in eight fire severity classes which constitute an input for better prevention of forest fires and help with certain decisions. Keywords; forest fire, Cap Lindès, Google Engine, fire severity. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-sba.dz/handle/123456789/1421 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.title | Cartographie du risque d’incendie de la forêt Cap Lindès (Wilaya d’Oran) via la plateforme Google Earth Engine | |
| dc.type | Thesis |
