Mise en place d'un système d'information géographique pour la gestion de la biodiversité

REPUBLIQUE DE COTE-D’IVOIRE
UNION-DISCIPLINE-TRAVAIL
MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE
Ecole Supérieure d’Agronomie (ESA)
Cycle des Ingénieurs Agronomes
mEmOIRE DE FIN D’ETUDES
Pour l’obtention du
DIPLOME D’AGRONOMIE APPROFONDIE
(DAA)
Option : Eaux et Forêts
THEME :
MISE EN PLACE D’UN SYSTEME D’INFORMATION
GEOGRAPHIQUE (SIG) POUR LA GESTION DE LA
BIODIVERSITE : Cas de la réserve scientifique de Lamto
Période : du 01 juillet au 31 décembre 2013
Présenté par :
Franck-Boris Yassi YASSI
Elève-ingénieur des Eaux et Forêts
(43ème promotion ENSA)
Mémoire soutenu le 26 Mars 2014 à l’ESA devant le Jury composé de :
Dr Chantal KOFFI, Enseignant-Chercheur au Département FOREN/INP-HB (Président du jury)
Cdt Daniel KOUA N’Zi, Enseignant-Chercheur au Département FOREN/INP-HB (Encadreur pédagogique)
Cne Dede AZANI, Responsable du SIG et Suivi Ecologique (Maître de stage)
Col Emile Mamadou DOUMBIA, Enseignant-Chercheur au Département FOREN/INP-HB (Assesseur)
Mars 2014
TABLE DES MATIERES
RESUME ....................................................................................................................................I
ABSTRACT ............................................................................................................................. II
AVANT-PROPOS ET REMERCIEMENTS...................................................................... III
LISTE DES SIGLES ET ABRÉVIATIONS ......................................................................... V
LISTE DES FIGURES........................................................................................................... VI
LISTE DES TABLEAUX .................................................................................................... VII
INTRODUCTION .................................................................................................................... 1
CHAPITRE I : GENERALITES ............................................................................................ 2
1.1 PRESENTATION DE LA DIRECTION DE ZONE CENTRE DE L’OIPR ........... 2
1.1.1 Missions .................................................................................................................... 2
1.1.2 Présentation des Aires Protégées ........................................................................... 4
1.1.2.1 Parc national de la Marahoué ............................................................................. 4
1.1.2.2 Réserve de faune du haut Bandama ................................................................... 4
1.1.2.3 Réserve de faune d’Abokouamékro ................................................................... 4
1.1.2.4 Réserve scientifique de Lamto ........................................................................... 5
1.1.3 Organisation ............................................................................................................ 5
1.1.3.1 Services .............................................................................................................. 5
1.1.3.2 Secteur Lamto .................................................................................................... 6
1.2 UTILISATION DES SIG DANS LA GESTION DES AIRES PROTEGEES ......... 8
1.2.1 Généralités sur les SIG ........................................................................................... 8
1.2.2 Composition d’un SIG ............................................................................................ 8
1.2.3 Utilisation des SIG dans la gestion de la biodiversité .......................................... 9
1.2.3.1 Sources de données du SIG et leur mode de fonctionnement ............................ 9
1.2.3.2 Apports des SIG dans la gestion des aires protégées ......................................... 9
CHAPITRE II : MATERIEL ET METHODES ................................................................. 11
2.1 MATERIEL .................................................................................................................. 11
2.1.1 Données géographiques......................................................................................... 11
2.1.1.1 Modèle Numérique de Terrain ......................................................................... 11
2.1.1.2 Données satellitaires ......................................................................................... 11
2.1.1.3 Données cartographiques ................................................................................. 11
2.1.2 Matériel technique................................................................................................. 11
2.1.2.1 Questionnaire ............................................................................................... 11
2.1.2.2 GPS Garmin 62 ................................................................................................ 12
2.1.3 Logiciels .................................................................................................................. 12
2.2 METHODES ................................................................................................................. 14
2.2.1 Entretien et administration du questionnaire .................................................... 14
2.2.2 Etude de l’occupation du sol ................................................................................ 14
2.2.2.1 Calcul d’indice de végétation ........................................................................... 14
2.2.2.2 Sortie de terrain ................................................................................................ 15
2.2.2.3 Cartographie évolutive par télédétection .......................................................... 17
2.2.2.4 Calcul d’indice pluviométrique standardisé ..................................................... 17
2.2.3 Mise en place du SIG ............................................................................................ 18
2.2.3.1 Conception de la base de données par la méthode Merise ............................... 19
2.2.3.2 Solution mixte MySQL – ACCESS ................................................................. 19
2.2.3.3 Connexion ODBC et principe de la jointure des tables.................................... 20
2.2.3.4 KML et Google Earth ....................................................................................... 20
2.2.3.5 Cartographie et les analyses spatiales avec le logiciel R.................................. 20
2.2.3.6 Identification des acteurs .................................................................................. 21
2.2.4 Test des performances du système SIGLAMTO ................................................ 21
CHAPITRE III : RESULTATS ET DISCUSSION ............................................................ 22
3.1 RESULTATS ................................................................................................................ 22
3.1.1 Résultats des entretiens ......................................................................................... 22
3.1.1.1 Missions ........................................................................................................... 22
3.1.1.2 Gestion des données propres au service ........................................................... 22
3.1.1.3 Matériel ............................................................................................................ 22
3.1.1.4 Appréhension de la mise en place du SIG ........................................................ 22
3.1.2 Occupation du sol .................................................................................................. 23
3.1.2.1 Utilisation de l’indice de végétation................................................................. 23
3.1.2.2 Carte de l’altitude de la réserve de Lamto ........................................................ 23
3.1.2.3 Etudes statistiques et modélisations de l’occupation du sol ............................. 24
3.1.2.4 Modélisation numérique des interactions climat-végétations .......................... 27
3.1.3 Présentation du SIGLAMTO ............................................................................... 27
3.1.3.1 Base de données Access ................................................................................... 27
3.1.3.2 Solution mixte MySQL-ACCESS .................................................................... 31
3.1.3.3 Applications sur QGIS 1.8 ............................................................................... 33
3.1.3.4 Applications sur Google Earth ......................................................................... 37
3.1.3.5 Applications sur le logiciel R ........................................................................... 38
3.1.4 Résultats du test de performance du SIGLAMTO ............................................ 38
3.1.4.1 Implémentation de la base de données Access ................................................. 38
3.1.4.2 Application de MySQL à QGIS ....................................................................... 40
3.1.4.3 Application sur la toile (site web) .................................................................... 42
3.2 DISCUSSION ............................................................................................................... 43
3.2.1 Entretiens et questionnaire ................................................................................... 43
3.2.2 Occupation du sol .................................................................................................. 43
3.2.3 Mise en place du SIGLAMTO ............................................................................. 44
3.2.4 Performance du SIGLAMTO .............................................................................. 45
CONCLUSION ....................................................................................................................... 47
REFERENCES BIBLIOGARPHIQUES ............................................................................. 48
WEBOGRAPHIE ................................................................................................................... 50
ANNEXES ............................................................................................................................... 51
RESUME
Les Systèmes d’Information Géographique (SIG) apparaissent de nos jours comme des outils
de gestion, de planification, d'aide à la décision et de suivi des politiques. Actuellement à
l’Office Ivoirien des Parcs et Réserves (OIPR) de Yamoussoukro, aucune base de données
n’est installée et chacun travaille sur son poste, sans réelle mise en commun. La résolution de
ce problème a inspiré l’élaboration du présent mémoire.
Le travail réalisé a donc consisté à se baser sur les solutions existantes en matière de
conception et de réalisation de SIG et d’en dégager une architecture fonctionnelle pouvant
répondre aux besoins des utilisateurs. Dans ce mémoire, les différentes étapes de la
construction d’un SIG sont rapportées: l’analyse et évaluation de l’existant, la
conceptualisation et la mise en place d’une base de données, l’étude statistique et de
modélisation, et la mise en place du SIG en passant par le développement d’un site internet.
Ces phases ont pu être réalisées grâce au logiciel SIG QGIS et GRASS, aux systèmes de
gestion de bases de données Access et MySQL. Les applications sur Excel ont permis de
connaitre l’évolution numérique de l’occupation du sol et les tendances climatiques de la
réserve scientifique de Lamto. Nous avons développé une interface de communication avec
les bases de données et utilisé des langages de programmation pour la récupération des
données saisies à partir des formulaires et leur transfert dans la base de données.
Le prototype développé permet de faire la saisie, le traitement, l’analyse et la mise à jour des
données, et offre la possibilité d’interroger la base de données par des thématiques
cartographiques. Le SIGLAMTO créé se révèle être un outil indispensable à l’élaboration du
diagnostic des aires protégées.
Mots-clés: Système d’information géographique, base de données, modélisation, biodiversité,
réserve scientifique de Lamto
I
ABSTRACT
The Systems of Geographic Information (SIG) appear these days as tools of management, of
planning, of assistance to the decision and of policies control. Currently at the Ivorian Office
of Parks and Reservations (OIPR) of Yamoussoukro, no data basis is installed and everyone
works on his post, with no real pooling. The resolution of this problem inspired the
elaboration of this dissertation.
This work has therefore consisted in basing ourselves on the existing solutions in conception
and realization of SIG and in then finding out a functional architecture adapted to users’
needs. In this dissertation, the different steps of the construction of a SIG are reported: the
analysis and evaluation of the existing, the conceptualization and setting up of a data basis,
the statistical and modeling study, and the setting up of the SIG through the development of a
website. These phases have been achieved through the software’s GIS QGIS and GRASS, the
systems of database management Access and MySQL. The Excel applications allowed
knowing the numerical evolution of land occupation and climatic trends of the scientific
reservation of Lamto. We developed a communication interface with the data bases and used
programming languages for the recuperation of the seized data from the forms and their
transfer in the data bases.
The developed prototype allows doing the key-boarding, the treatment, the analysis and
updated of data, and offers the possibility to question the data base by cartographic thematics.
The created SIGLAMTO was revealed to be an essential tool for the elaboration of the
diagnosis of the protected areas.
Keywords: Systems of Geographic Information, data base, modeling, biodiversity, Scientific
Reservation of Lamto
II
AVANT-PROPOS ET REMERCIEMENTS
La structure d’accueil pour le déroulement de ce stage de six mois est le service suiviécologique et SIG de l’Office Ivoirien des Parcs et Réserves (OIPR) de la direction zone
centre, localisée à Yamoussoukro. Le thème de notre étude est la Mise en place d’un SIG
pour la gestion de la biodiversité : Cas de la réserve scientifique de Lamto.
L’élaboration du présent travail a requis le soutien de nombreuses personnes sans lesquelles
l’accès aux ressources nécessaires n’aurait pas été possible. Par conséquent, nous avons eu
recours à un soutien énorme. Pour cette raison, nous tenions à remercier tous ceux qui de près
ou de loin se sont impliqués dans la réalisation de ce rapport. Ce sont entre autres :
-
le Lieutenant/Colonel Adama TONDOSSAMA, Directeur Général de l’OIPR, qui a
bien voulu nous accorder ce stage dans sa structure ;
-
le Commandant Rémy Kouassi KOUADIO, Directeur de Zone Centre de l’OIPR, pour
nous avoir accueillis au sein de sa direction pendant ces six mois ;
-
mon maître de stage Capitaine Dede AZANI de l’OIPR, Responsable du Suivi
Ecologique et SIG à la Direction de Zone Centre, pour son encadrement, ses conseils,
sa totale disponibilité et pour la transmission de son savoir professionnel tout au long
de ce stage ;
-
l’ensemble du personnel de l’OIPR de la Zone Centre pour leur accueil. A l’écoute et
désireux de me montrer toutes les facettes de leur métier, ils m’ont permis d’évaluer
quelques aspects relatifs au domaine de l’environnement et de la gestion forestière.
Plus particulièrement, je remercie le Capitaine Albert Kouassi YAO pour la bonne
ambiance qu’il a amené lors de ma présence à la direction ;
-
le Capitaine Joseph Gninnakan TOURE, pour sa spontanéité, l’équipe de la Brigade
mobile pour nous avoir accueillis lors de nos déplacements à Lamto ;
-
le Commandant Daniel KOUA N’Zi, notre encadreur pédagogique, pour le sérieux
qu’il s’emploie à nous inculquer, les efforts consentis pour nous assurer une formation
de qualité et aussi pour avoir accepté de suivre ce travail ;
-
le Professeur Narcisse Eboua WANDAN, pour nous avoir suscité ces précieuses
connaissances dans les sciences de l’information géographique ;
III
-
tout le corps enseignant du département Eaux, Forêt et Environnement (FOREN) de
l’INP-HB de Yamoussoukro pour la qualité de leurs enseignements et leurs accueils
chaleureux ;
-
mes correspondants pédagogiques, M. Pascal HAMEURY : responsable Pôle Export
AFRIQUE (ESRI France) ; M. Amadou IBRAHIM : Géographe cartographe
spécialiste en SIG au Mali ; M. Alain CABANETTES et Mme Sylvie LADET :
Ingénieurs géomaticiens INRA de Toulouse ; pour leurs écoutes et conseils avisés ;
-
la cellule de recherche de stage établie par la direction de L’Ecole Supérieure
d’Agronomie (ESA) pour nous avoir trouvé ce stage.
-
les membres de jury pour avoir accepté d’affecter un temps à ce modeste travail et de
l'attribuer des remarques et des corrections très intéressantes.
Je n’oublie pas de souligner le rôle prépondérant de M. Victor Yassi YASSI et de Mme
Apo Mélanie BOTCHI mes géniteurs, et la gratitude que je leur dévoue à ce titre.
IV
LISTE DES SIGLES ET ABRÉVIATIONS
CRAN
: Réseau Complet d'Archives sur le logiciel R
DZ
: Directeur de Zone
DZC
: Direction de Zone Centre
GDEM
: Global Digital Elevation Map
GPS
: Global Positioning System
GNU
: Gnu is Not Unix
IPS
: Indice Pluviométrique Standardisé
KML
: Keyhole Markup Langage
MCD
: Modèle Conceptuel des Données
MLD
: Modèle Logique des Données
MNT
: Modèle Numérique de Terrain
MPD
: Modèle Physique des Données
NDVI
: Normalised Difference Vegetation Index
ODBC
: Open Data Base Connectivity
OGC
: Open Geospatial Consortium
OIPR
: Office Ivoirien des Parcs et Réserves
SGBDR
: Système de Gestion de Bases de Données Relationnelles
SIG
: Système d’Information Géographique
SQL
: Structured Query Language
UICN
: Union Internationale pour la Conservation de la Nature
USGS
: United States Geological Survey
WCS
: Warehouse Control System
WFS
: Worldwide Flight Services
WGS
: World Geodetic System
V
LISTE DES FIGURES
Figure 1 : Carte de répartition des Parcs Nationaux et Réserves de Côte d’Ivoire ................... 3
Figure 2 : Diagrammes ombrothermiques de la Réserve scientifique de Lamto ...................... 7
Figure 3 : Les composants d’un SIG ......................................................................................... 8
Figure 4 : Méthodologie pour la mise en place de la cartographie diachronique de
l’occupation du sol sur la réserve de Lamto. ............................................................................ 16
Figure 5 : Architecture du système SIG LAMTO ................................................................... 18
Figure 6: Modèle Numérique de Terrain de la réserve de Lamto ........................................... 23
Figure 7 : Graphique des résultats du taux de changement dans la période 1988-2000 ......... 24
Figure 8 : Graphique des résultats du taux de changement dans la période 2000-2006 ......... 25
Figure 9 : Graphique des résultats du taux de changement dans la période 1988-2006. ........ 25
Figure 10 : Cartographie de l'occupation du sol sur la réserve de Lamto ............................... 26
Figure 11 : Anomalies des précipitations annuelles ................................................................ 27
Figure 12 : Modèle conceptuel de données du SIG LAMTO ................................................. 28
Figure 13 : Tableau de bord et formulaire issu de la base de données .................................... 31
Figure 14: Conversion des tables ACCESS à MYSQL .......................................................... 31
Figure 15: Résultats de la conversion d’ACCESS à MYSQL sous phpMyAdmin ................. 32
Figure 16: Connections ACCESS et MYSQL via ODBC ...................................................... 33
Figure 17 : Interface du serveur OWS sur QGIS .................................................................... 34
Figure 18 : Interface de l’outil e-vis sur QGIS ........................................................................ 35
VI
Figure 19 : Interface de l’exportation du projet SIG Lamto en .map sur Mapserver .............. 35
Figure 20 : Interface de connexion QGIS Cloud ..................................................................... 37
Figure 21 : Exemple d’utilisation de RStudio pour la cartographie ........................................ 38
Figure 22 : Présentation de l’implémentation des données dans Access 2007 ....................... 39
Figure 23 : Présentation de la requête sur les données dans Access 2007 .............................. 39
Figure 24 : Les applications de MySQL à QGIS .................................................................... 41
Figure 25 : Cartes de répartition de la faune et des activités illégales au niveau de la réserve
de Lamto ................................................................................................................................... 42
LISTE DES TABLEAUX
Tableau I : Liste exhaustive des packages pour l’étude de la biodiversité ........................... 20
Tableau II : Changement d’occupation du sol entre 1988 à 2006. ........................................ 23
Tableau III : Modèle logique des données du SIGLAMTO ................................................... 29
VII
INTRODUCTION
La Côte d’Ivoire a ratifié la Convention de Rio sur la diversité biologique le 29 novembre
1994 et depuis cette date, des efforts constants ont été déployés en vue d’assurer le respect de
ses engagements envers la communauté internationale (Koidiane, 2008). En ce début du 21e
siècle, la détermination du Gouvernement Ivoirien en faveur de la diversité biologique s’est
traduite par l’adoption de la loi n° 2002-102 du 11 février 2002 relative à la création, la
gestion et au financement des parcs nationaux et des réserves naturelles (Koidiane, 2008).
La vision globale du pays est qu’à l’horizon 2025, la diversité biologique de la Côte d’Ivoire
soit gérée de manière durable, en vue de l’équilibre des écosystèmes, de l’amélioration de la
qualité de vie des populations actuelles et de la préservation de l’héritage des générations
futures, en tenant compte de la dynamique sous-régionale et des dimensions régionale et
mondiale (Armand, 2008).
Pour que cette gestion soit efficiente, il a fallu la mise en place d’une stratégie nationale de
gestion des parcs et réserves, dont le Programme Cadre de Gestion des Aires Protégées
(PCGAP) est l’outil opérationnel (Avit et al., 1999). La mise en place d’un Système
d’Information Géographique (SIG) est un objectif complémentaire à atteindre pour un
système cohérent des parcs et d’aires périphériques dans ce programme. C’est dans ce
contexte et avec l’avènement des réseaux et des technologies de l’information et de la
communication que l’accès aux SIG s’ouvre au grand public. Nous avons choisi de doter d’un
tel système d’information à la direction de l’Office Ivoirien des Parcs et Réserve de la zone
centre par le biais du thème suivant : « Mise en place d’un SIG pour la gestion de la
biodiversité : Cas de la réserve scientifique de Lamto ».
Le présent mémoire élaboré dans le cadre de notre stage de fin d’études d’ingénieur de
conception s’articule autour de trois grandes parties. Dans une première partie, nous passons
en revue les généralités liées à la réserve de Lamto administrée par l’OIPR et présentons la
place des SIG dans la gestion des aires protégées. Dans la deuxième partie, le matériel et les
méthodes pour la conception du SIG et les choix techniques effectués sont abordés. Nous
présentons dans la troisième partie, les résultats obtenus et la discussion.
1
CHAPITRE I : GENERALITES
1.1 PRESENTATION DE LA DIRECTION DE ZONE CENTRE DE L’OIPR
Créé par décret N° 2002-359 du 24 juillet 2002, l’Office Ivoirien des Parcs et Réserves
(OIPR), Etablissement Public National de type particulier, a en charge la gestion des parcs
nationaux et réserves naturelles de Côte d’Ivoire. L’objectif de cette structure étatique est de
gérer durablement et de valoriser un échantillon représentatif de la diversité biologique
nationale. L’Office est administré par un Conseil de Gestion qui est l’organe de décision et un
Conseil Scientifique qui est un organe consultatif (Anonyme, 2008).
L’OIPR est représenté au niveau du terrain par cinq Directions de Zone, dont la Direction de
Zone Centre (DZC) basée à Yamoussoukro. Cette dernière a en charge la gestion de la réserve
scientifique de Lamto à travers son unité opérationnelle sur le terrain appelée Secteur Lamto
(Anonyme, 2007).
1.1.1 Missions
Ses principales missions sont notamment :
-
la gestion de la faune, de la flore et de leur biotope ;
-
la gestion du patrimoine foncier qui constitue l’assise de la faune, de la flore et des
plans d’eaux ;
-
l’exercice de la police administrative et judiciaire conformément à la loi 2002-102 ;
-
la mise en œuvre de politiques de gestion durable par la promotion des activités
légalement permises en fonction de la nature juridique du parc ou de la réserve
considérée et de leur zone périphérique ;
-
la coordination ou la réalisation des études nécessaires à la création, à l’extension ou à
l’aménagement d’un parc, d’une réserve ou de sa zone périphérique ;
-
l’information, l’éducation et la communication.
L’OIPR gère un patrimoine naturel d’une superficie globale de 2 270 148 ha soit 6,5 % du
territoire national, où la Direction Zone Centre a en sa charge 246 930 ha soit 1 % au niveau
national, et 11 % au niveau des aires protégées de Côte d’Ivoire (Figure 1).
2
Ensemble des aires protégées de la DZC
Source : Lauginie, 2007
Figure 1 : Carte de répartition des Parcs Nationaux et Réserves de Côte d’Ivoire
3
1.1.2 Présentation des Aires Protégées
1.1.2.1 Parc national de la Marahoué
Résultant de la réunion de quatre forêts classées en réserve total de faune en 1956, le parc de
la Marahoué (101 000 ha) a été érigé en parc national par décret N° 68-80 du 09/02/1968.
C’est un parc particulièrement intéressant, car il est à cheval sur deux zones écologiques, forêt
et savane, et protège un écosystème de forêts menacées. D’une altitude moyenne de 250 m, le
relief du parc est contrasté entre la plaine qui longe la Marahoué et les collines qui
s’individualisent dans le sud-ouest. Le fleuve Bandama, qui marque la limite du parc à l’est et
au nord, est l’élément essentiel du réseau hydrographique. (Anonyme, 2008).
1.1.2.2 Réserve de faune du haut Bandama
La réserve du Haut Bandama (120 000 ha) est située au centre nord de la Côte d’Ivoire et est
classée par décret N° 73-133 du 11/03/73. Le territoire de la réserve appartient aux plateaux
du nord dont les surfaces, aplanies et mollement ondulées, ne dépassent pas l’altitude de 250
mètres, à l’exception de la partie sud où des affleurements rocheux atteignent 450 m. Le
réseau hydrographique est composé par le Bandama, qui s’écoule à travers toute la réserve en
formant de nombreux méandres. La réserve s’inscrit dans le domaine des forêts claires et
savanes boisées soudaniennes : la partie sud-est s’individualise par une mosaïque savane îlots forestiers (Anonyme, 2008).
1.1.2.3 Réserve de faune d’Abokouamékro
La réserve de Faune d’Abokouamékro (20 430 ha) est située à 50 km au nord-est de
Yamoussoukro. La réserve a été créée par le décret N° 93-693 du 19/08/93. Elle est
caractérisée par une mosaïque de forêts-savanes, très représentative du domaine des savanes
guinéennes. Les formations forestières sont représentées par les îlots forestiers, sur les pentes
des collines, et la forêt galerie du Kan. Les formations de savanes appartiennent aux savanes à
rôniers, sur sols drainés (Anonyme, 2008).
4
1.1.2.4 Réserve scientifique de Lamto
La station d’écologie de Lamto (2 500 ha) est située à la pointe sud du V Baoulé. Depuis
1961, elle a accueilli de multiples programmes de recherche dans le but de connaître la
structure et le fonctionnement des écosystèmes de savane tropicale. Elle a été mise à la
disposition de l’Université Nationale de Côte d’Ivoire par arrêté N° 857 AGRI/DOM du
12/07/1968 (Anonyme, 2008).
La station de Lamto est incluse dans les plaines intérieures du Centre de la Côte d’Ivoire. La
savane à rôniers constitue l’essentiel du territoire de la réserve, qui appartient au domaine des
savanes guinéennes. Les formations forestières sont représentées par les galeries qui
serpentent dans les savanes et rejoignent la large forêt galerie du Bandama. Encore
relativement riche en petits mammifères, la faune de Lamto est très pauvre en grandes
espèces, braconnées à outrance depuis de nombreuses années. (Anonyme, 2008).
1.1.3 Organisation
La gestion courante est faite par la direction générale, organe d’exécution. Pour l’exécution de
ses missions, cet organe dispose de directions centrales et de structures déconcentrées qui sont
les Directions de Zone et les Secteurs. Une Direction de Zone gère un parc et/ou une réserve
ou un groupe de parcs et réserves. Le secteur est une entité opérationnelle chargée de la mise
en œuvre des activités sur le terrain. L’OIPR dispose de 5 Directions de Zone et de 22
Secteurs au nombre desquels la DZC de Yamoussoukro a en son sein 4 secteurs (Lamto,
Abokouamékro, Marahoué et le Haut Bandama).
1.1.3.1 Services
En vue d’assurer une meilleure protection et valorisation des parcs et réserves de la zone
centre, différentes fonctions d’aménagement et de gestion ont été déterminées, ceux-ci sont
gérées par des services tels que :
-
service Suivi-écologique et SIG ;
-
service Mesures riveraines (Cogestion et coopération avec les populations
riveraines) ;
-
brigade Mobile de surveillance ;
-
service Contentieux.
5
Le Service Suivi écologique et SIG où nous avons effectué notre stage a pour mission de
collecter, traiter et analyser les données en vue de la production de cartes thématique sur le/les
parcs nationaux et réserves de la direction de zone. Dans le cadre de sa mission, le chargé du
suivi écologique et SIG doit :
- proposer au Directeur de Zone (DZ) un programme annuel de suivi écologique en
conformité avec le programme de suivi écologique validé par la direction générale ;
- organiser et coordonner la collecte des données dans les parcs nationaux et réserves ;
- traiter les données collectées et élaborer des cartes thématiques ;
- contribuer au renforcement des capacités des agents des secteurs et de la Brigade
mobile ;
-
participer aux divers travaux de recherche et assurer l'encadrement technique ;
-
évaluer les programmes exécutés et proposer au DZ, des mesures d’amélioration de la
mise en œuvre de l'activité de suivi écologique ;
-
rédiger régulièrement les rapports d'activité de suivi écologique de sa zone.
1.1.3.2 Secteur Lamto
Le Secteur Lamto a été créé par décision N° 377 du 31 Août 2004 et est administré par un
Chef Secteur. Il est chargé de la gestion de la réserve scientifique de Lamto. Les missions du
Secteur Lamto sont les suivantes :
-
faire appliquer la législation en vigueur en matière de protection, de gestion durable et
de valorisation de la réserve scientifique de Lamto ainsi que de sa zone périphérique ;
-
contribuer à l’élaboration et mettre en œuvre le plan d’aménagement et de gestion, le
plan d’affaires ainsi que toutes les dispositions nécessaires à la valorisation de la
réserve scientifique de Lamto ;
-
développer et mettre en œuvre toutes mesures riveraines permettant une adhésion des
populations à la gestion durable de la réserve scientifique de Lamto.
6
Avec, en moyenne, quatre mois pluvieux (avril à juin puis octobre), quatre mois humides
(mars, juillet, septembre et novembre) et quatre mois secs (décembre, janvier, février et août)
(Figure 2), le climat est de type équatorial de transition (sous-entendu, entre les climats
subéquatoriaux à deux saisons des pluies et les climats tropicaux à une seule saison des
pluies), d’autres auteurs l’ayant qualifié de tropical subhumide régulier ou de tropical humide
(Lauginie, 2007).
Les moyennes annuelles pour la pluviométrie et la température sont respectivement de
103 mm (période 1990-2009) et 26 °C (période 1990-2009), selon les données du Global
Species (Climate Data for Latitude 6.25 Longitude -5.25 ; http://www.globalspecies.org).
Le maximum de précipitations intervient en juin et, dans une moindre mesure, en
avril/octobre ; entre ces deux maxima, une baisse de la pluviométrie s’installe, sans que l’on
puisse pour autant distinguer, certaines années, une véritable petite saison sèche.
260
Température (°C)
65
210
55
45
160
35
110
25
60
15
5
Précipitation (mm)
75
PRECIPITATION (mm)
TEMPERATURE (°C)
10
Mois
Figure 2 : Diagrammes ombrothermiques de la Réserve scientifique de Lamto (Moyenne des
données 1901 à 2009)
7
1.2 UTILISATION DES SIG DANS LA GESTION DES AIRES PROTEGEES
1.2.1 Généralités sur les SIG
Un SIG est un système informatique permettant, à partir de diverses sources de rassembler et
organiser, de gérer, d'analyser et de combiner, d'élaborer et de présenter des informations
localisées contribuant notamment à mieux comprendre les données. En effet, le recours aux
sciences de l'information géographique a permis de modéliser et analyser l'espace
géographique à l'aide de représentations numériques. La création de cartes et l'analyse
géographique à l'aide des SIG procurent une plus grande vitesse d’exécution des tâches à
venir et proposent des outils sans cesse innovants dans l'analyse, la compréhension et la
résolution des problèmes (Azehoun, 2011).
1.2.2 Composition d’un SIG
Un SIG est constitué en figure 3 d’un ensemble de matériels, de logiciels, de données, des
personnes et compétences mises en place pour analyser un territoire (Azehoun, 2011).
Source : Azehoun, 2011
Figure 3: Les composants d’un SIG
Les SIG ont la particularité de faire appel à de nombreux domaines scientifiques et techniques
et à de nombreuses méthodes, allant de la géodésie aux systèmes de gestion de bases de
données.
8
Construire un tel système sans s’éloigner de la rigueur scientifique est une tâche complexe,
aussi bien en termes de définition des concepts, d’organisation fonctionnelle, d’architecture
logicielle, d’algorithmique, d’ergonomie (Azehoun, 2011).
1.2.3 Utilisation des SIG dans la gestion de la biodiversité
A l’heure actuelle, la recherche sur la biodiversité forestière évolue en s’éloignant de la forme
de prospections d’inventaire général. En effet, les chercheurs et les gestionnaires forestiers
reconnaissent le coût et la difficulté d’une telle approche. Nous nous intéressons donc à la
recherche de techniques qui puissent prédire la présence d’espèces, le type d’habitat et les
impacts génétiques à partir de données écologiques fournies par des systèmes d’information
géographique (Triplet, 2009).
Les SIG et Systèmes De Gestion de L’information Écologique sont maintenant des outils
essentiels dans l’aménagement des forêts et autres ressources naturelles. Les chercheurs se
heurtent toutefois à de nouvelles difficultés, relatives à l’échelle, aux changements
dynamiques dans la structure des paysages, à la précision et à l’intégration des données, à
l’efficacité de l’analyse, et aux nouvelles applications telles que le suivi de l’état de la
biodiversité.
1.2.3.1 Sources de données du SIG et leur mode de fonctionnement
Un SIG tire ses informations de plusieurs sources : les données positionnées au Global
Positioning System (GPS), les données géographiques issues de la télédétection aérospatiale
ou issue de SIG existants, les documents cartographiques numérisés à partir d’un scanner ou
d’une table à digitaliser et les données socioéconomiques issues des banques de données
relationnelles.
1.2.3.2 Apports des SIG dans la gestion des aires protégées
Actuellement, les démarches privilégient de plus en plus une approche fondée à la fois sur
l’habitat et sur les espèces. En d’autres termes, l’accent est de plus en plus mis sur la
conservation des écosystèmes, des paysages et des habitats qui accueillent des groupes
d’espèces plutôt que celle d’une seule espèce (Triplet, 2009).
9
Les SIG permettent, en utilisant diverses techniques de télédétection et des cartes
topographiques et géologiques, de répertorier les éléments de la diversité écologique en
classant et délimitant des unités biophysiques. Ils permettent ainsi d’interpréter les facteurs
biophysiques associés aux paysages qui influent sur la répartition géographique des espèces
végétales et animales, pour ainsi obtenir une mesure indirecte de la biodiversité. L’analyse et
l’interprétation des informations recueillies sur ces éléments du milieu produisent une masse
incommensurable de données que nous pouvons classer, comparer, calculer, archiver,
reproduire, exporter par le biais d’un SIG (Triplet, 2009).
L’utilité d’un SIG pour une aire protégée dépend des besoins de l’administrateur. Il lui
permet, ainsi qu’aux spécialistes de la conservation, travaillant sur le terrain et ayant des
connaissances minimales en informatique, d’appliquer le même type d’analyses à la
protection et à la gestion des zones à protéger. Ainsi, les SIG permettent précisément en
termes de gestion forestière d’avoir :
-
une exactitude des données (surfaces, périmètres) et un gain de temps ;
-
une meilleure représentation de la zone forestière et de son utilisation (localisation des
zones de passages d’animaux) ;
-
une lecture rapide et objective des données de terrain et une transmission des
informations ;
-
une gestion des ressources de son aire protégée ;
-
une effectivité des analyses simples consistant, par exemple, à mesurer et croiser les
éléments d’une carte ;
-
un analyse sur la répartition d’espèces et d’habitats et modéliser des variations ou des
modifications potentielles au niveau de l’habitat ;
-
une orientation de la planification des ressources et de l’utilisation des sols en
répondant à des questions de gestion grâce à la superposition de plusieurs couches de
données.
Dans un SIG, les cartes aident non seulement à montrer les priorités de recherche ou de
conservation à des personnes de l’extérieur, mais aussi à déterminer ces priorités au sein
d’une équipe de chercheurs ou de professionnels de la conservation.
10
CHAPITRE II : MATERIEL ET METHODES
2.1 MATERIEL
2.1.1 Données géographiques
2.1.1.1 Modèle Numérique de Terrain
Le Modèle Numérique de Terrain (MNT) où se situe la réserve de Lamto (notre zone d’étude)
a été téléchargée sur le site web suivant : http://www.gdem.aster.ersdac.or.jp/. Le MNT est
une source de données essentielle pour la caractérisation des sols et de leurs propriétés.
2.1.1.2 Données satellitaires
Des scènes Land satellites (Landsat) de 1988 et 2000 issues des archives du bureau d'études
géologiques
américain
ont
été
téléchargées
gratuitement
depuis
leur
serveur
(http://glovis.usgs.gov/). Les images acquises en 2006 ont été téléchargées sur le site web
d’Earth Science Data. Il s'agit des scènes issues des capteurs Thematic Mapper (TM) et
Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+).
2.1.1.3 Données cartographiques
Beaumont (2005) nous amène à recenser les données existantes (données vecteur et raster) de
notre zone d’étude, enfin de mieux cerner le travail à réaliser. Ces données sont : les
infrastructures, les limites, les pistes, et l’occupation du sol de la réserve.
2.1.2 Matériel technique
2.1.2.1 Questionnaire
Un questionnaire (Annexe 1) a servi de matériel technique pour le recueil des informations. Il
a été construit à partir de documents faisant référence dans le domaine de la gestion forestière
et adaptée aux besoins du stage. L’objectif de ce questionnaire a été de faire l’évaluation de
l’existant à partir de quatre volets : la fréquence des missions, la gestion des données propres
au service, le matériel existant et l’appréhension de la mise en place du SIG.
11
2.1.2.2 GPS Garmin 62
Le Système de Positionnement Global (GPS) est un système de navigation par satellites. Il
existe une gamme variée de marques et de modèles de récepteurs GPS. Avec une précision +/3 m, le GPS Garmin 62 nous a permis de faire la collecte des données sur le terrain.
2.1.3 Logiciels
Nous avons utilisé des logiciels, au nombre desquels nous avons :
-
Excel 2007 a été utilisé pour la saisie des données et pour la construction des figures ;
-
Access 2007 est un Système de Gestion de Bases de Données Relationnelles
(SGBDR) produit par Microsoft. MS Access nous a permis de faire la conception de la
base de données. De plus, les feuilles Excel peuvent être « attachées » comme des
tables ou importées ponctuellement dans une table Access. Ce choix se justifie par le
fait que les logiciels SIG (QGIS) que nous utilisons reconnaissent plusieurs formats de
données notamment celui des tables ACCESS ;
-
Win’ Design nous a permis de faire le modèle conceptuel des données qui décrit les
données et les différentes relations qui les lient entre elles ;
-
GRASS 6.4.2 : C'est un logiciel de traitement de SIG de conception modulaire, il
propose un grand nombre de traitements et l'appel aux différents modules peut se faire
en console. Bien que Grass soit une application indépendante, elle peut être intégrée à
QGIS ;
-
logiciel R et RStudio : R est un logiciel libre (GNU) et l’accès à son code source est
donc libre. Il existe plusieurs librairies permettant une interface de R avec un système
de gestion de base de données (SGBD) et les logiciels SIG. Pour utiliser R, il faut
installer R (http://cran.r-project.org) puis RStudio (http://rstudio.org) ;
-
QGIS est un logiciel de gestion de SIG. Ses fonctions de base permettent ensuite de
visualiser les données en superposant les couches et en les coloriant selon la valeur
d'un attribut particulier ;
-
Google Earth : Bien qu'il soit souvent utilisé pour la cartographie, Google earth
possède les fonctions permettant de lire et de créer des SIG simples ;
12
-
WampServer est une plate-forme de développement Web sous Windows pour des
applications Web dynamiques. Il va nous permettre donc de pouvoir concevoir le site
web transactionnel en local sur notre ordinateur. WampServer est très complet
puisqu’il dispose du serveur Apache 2, gère des fichiers du langage de scripts PHP et
d’une base de données MySQL. Il possède également phpMyAdmin qui permet de
gérer les bases de données ;
-
MySQL dérive directement de SQL (Structured Query Language) qui est un langage
de requête vers les bases de données exploitant le modèle relationnel. Le serveur de
base de données MySQL est très souvent utilisé avec le langage de création de pages
web dynamiques qui est PHP ;
-
le serveur cartographique Mapserver est un logiciel de publication de carte sur
Internet. Il peut être utilisé pour réaliser des applications web, mais également pour
publier des services web conformes aux recommandations de l'Open Geospatial
Consortium (OGC).
Nous avons eu recours au langage de programmation pour la création future de notre site web
dynamique. Au nombre desquelles, nous avons :
-
le HTML (Hypertext Markup Language) est un langage qui a pour rôle de gérer et
organiser le contenu d'une page web. C'est un langage de description de données ;
-
le rôle du CSS (Cascading Style Sheets) est de gérer l'apparence de la page web
(agencement, positionnement, décoration, couleurs, taille du texte…). Ce langage est
le complément du langage HTML pour obtenir une page web avec du style ;
-
le langage PHP (Hypertext Preprocessor) est un langage de programmation web
exécuté côté serveur et non du côté client.
13
2.2 METHODES
2.2.1 Entretien et administration du questionnaire
La base de sondage choisie déterminant la définition de la population de l’enquête est celle du
personnel de l’OIPR ayant un lien direct ou indirect avec la réserve de Lamto. Notre
méthodologie d’enquête consiste simplement à poser des questions individuelles et à compiler
les réponses pour obtenir des statistiques. Au total, nous avons interrogé 26 personnes. Nous
avons donc comme unité de population suivante :
-
Au niveau du siège, de la Direction Zone Centre de l’OIPR : le Directeur de la
Zone Centre, le Chargé d’étude, le Responsable suivi écologique et SIG, le Service
contentieux et mesure riveraine et les Agents de la brigade mobile.
-
Au niveau du secteur Lamto : le Chef secteur, et les Agents secteurs.
2.2.2 Etude de l’occupation du sol
Toutes les images sont prises en saison sèche, car nous avons été attentifs à ne pas comparer
des images de saisons différentes, ce qui pourrait donner lieu à des résultats non comparables.
Nous avons géoréférencé les images en utilisant le système WGS 84 avec la projection UTM
30 Nord.
2.2.2.1 Calcul d’indice de végétation
Un indice de végétation est une combinaison linéaire des canaux (rouge : R et du proche
infrarouge : PIR) qui est utilisée principalement pour estimer la densité du couvert végétal,
différencier les grandes unités naturelles ou culturales et entreprendre dans certains cas la
prévision des récoltes (Fotsing et al., 1999). Des rapports plus complexes entre des sommes et
des différences de bandes spectrales ont été développés pour différents capteurs afin de
surveiller les conditions de la végétation (Anonyme, 2007). En exprimant un taux de
couverture de la végétation d’une région donnée, l’indice NDVI (Normalised Difference
Vegetation Index) traduit l’état de santé et la densité de cette végétation à un moment précis.
L’indice de végétation est un traitement d’image satellite permettant la mise en évidence et
l’analyse de la végétation chlorophyllienne.
14
Il est très corrélé avec la densité et l’activité chlorophyllienne des couverts végétaux, et dans
une moindre mesure avec la biomasse (quantité de végétation).
NDVI = (𝑃𝐼𝑅 − 𝑅)⁄(𝑃𝐼𝑅 + 𝑅)
(1)
Girard (1999) invite à utiliser le NDVI avec beaucoup de prudence compte tenu de sa
sensibilité aux effets atmosphériques ainsi qu’aux variations angulaires. Les flux réfléchis par
un couvert végétal sont en effet plus élevés dans la bande rouge du visible que dans le proche
infrarouge dans une configuration dos au soleil par rapport à une configuration face au soleil.
Les valeurs du NDVI sont de ce fait plus faibles dans le premier cas que dans le second.
2.2.2.2 Sortie de terrain
La région est caractérisée par des paysages assez hétérogènes et dont les transitions se font
graduellement au travers de mosaïques. La détection des différentes catégories d’occupation
du sol (Figure 4) à partir des seules images satellites reste difficile ; c’est pourquoi il est
nécessaire de s’appuyer sur des données terrain. La mission de terrain a été menée du 08 au
12 octobre 2013. Elle avait pour but de reconnaître et de définir les éléments paysagers de la
zone d’étude et d’effectuer des relevés de points GPS représentatifs de chaque classe
d’occupation du sol précédemment définie. Les données ainsi obtenues devraient permettre
d’aider à la compréhension des données satellitaires, puis de points de vérité terrain pour la
validation de la classification la plus récente. Les points ont été collectés le long de différents
transects parcourus à pied.
 Mise en place de l’occupation du sol
Pour la mise en place de la cartographie diachronique (Figure 4) de l’occupation du sol sur la
réserve de Lamto, le NDVI est calculé sur notre image à partir du logiciel Grass GIS. La
formule du NDVI donne des valeurs très petites comprises théoriquement entre -1 et 1, mais
le logiciel Grass permet d’effectuer automatiquement un reétalement entre 0 et 255 [r.recode].
Nous sommes amenés ensuite à reclasser [r.reclass] cet étalement en différentes classes.
Après avoir classé notre zone d’étude, nous effectuons ensuite une visite de terrain pour la
caractérisation de celle-ci et affinons ensuite notre carte d’occupation du sol.
15
IMAGES LANDSAT
2000 USGS (B5, B4, B3)
[r.in.gdal]
Extraction de la zone
d’étude
[v.torast][r.mask]
Calcul d’indice de végétation
[r.mapcalc]
NDVI
Recoder
[r.recode]
Reclasser
[r.reclass]
Occupation du sol
Point de contrôle
terrain
Validation
CARTOGRAPHIE - STATISTIQUE
Figure 4: Méthodologie pour la mise en place de la cartographie diachronique de l’occupation
du sol sur la réserve de Lamto.
16
2.2.2.3 Cartographie évolutive par télédétection
La télédétection, associée au contrôle sur le terrain, est la solution appropriée pour la
cartographie et l’analyse des paysages où les espaces végétalisés sont dominants. La tendance
actuelle est donc de croiser les observations satellitaires avec des informations locales
collectées sur le terrain (Bigot, 2004).
Après l’établissement des différents types de liaisons entre les trois dates, nous avons calculé
les taux de changement (Tc) entre les surfaces des classes d’occupation du sol de 1988 - 2000
(T1 – T2), de 2000 - 2006 (T2 – T3) et de 1988 - 2006 (T1 – T3). Pour cela, nous avons
utilisé l’équation proposée par la FAO (Food and Agriculture Organization) en 1996 (NoyolaMedrano et al., 2009) et dont l’utilisation est très courante dans les études sur le changement
d’occupation du sol. Les valeurs positives représentent une progression de la surface de la
classe pendant la période analysée et les valeurs négatives indiquent la perte de surface d’une
classe entre les deux dates. Les valeurs proches de zéro nous indiquent que la classe reste
relativement stable entre les deux dates.
𝟏
Tc = (𝑺𝟐 − 𝑺𝟏)
((𝑻𝟐−𝑻𝟏)−𝟏)
(2)
Tc = Taux de changement
S = surface en hectares
T= année
2.2.2.4 Calcul d’indice pluviométrique standardisé
L’amélioration des connaissances portant sur la dynamique physiologique saisonnière et
interannuelle de la végétation, la recherche sur des processus climatiques multiscalaires ou
encore la dynamique spatio-temporelle de la déforestation en utilisant l’outil satellitaire lié à
la modélisation est par ailleurs riche d’enseignements sur les interactions complexes entre le
climat et la végétation (Bigot, 2004). Pour déterminer le caractère humide ou sec d’une
saison, l’Indice Pluviométrique Standardisé (IPS) est généralement utilisé. Cet indice, appelé
Standardized Precipitation Index dans la littérature anglo-saxonne, est une moyenne des
cumuls pluviométriques (Annexe 6) saisonniers centrés et réduits calculés en chaque station
disponible pour une saison donnée. Il a vocation à indiquer à lui seul si la saison peut être
qualifiée d’excédentaire (IPS > 0) ou de déficitaire (IPS < 0).
17
Traditionnellement, l’indice est calculé de la manière suivante (Abdou, 2008) :
IPS
=
𝑃𝑖 −𝑃̅
𝜎
(3)
Où IPS est l’indice pluviométrique standardisé,
Pi est la pluie de l’année i,
𝑃̅ ∶ La pluie moyenne interannuelle,
σ : l’écart-type de la série des cumuls saisonniers.
2.2.3 Mise en place du SIG
La mise en œuvre des différentes fonctionnalités du SIG nous a permis d’identifier les outils
et matériel requis. La solution retenue est l’architecture du système à la figure 5 ; ce qui
nécessite un serveur de données, d’applications, de cartographique et d’un serveur web. Il
peut être installé sur un ordinateur serveur qui héberge aussi le serveur de données.
: Serveur de données
APACHE
: Serveur d’applications
: Serveur cartographique
PHP
: Serveur web
MAPSERVER
R et
RSTUDIO
ACCESS
MYSQL
QGIS
GOOGLE
EARTH
EXCEL
GRASS
Figure 5 : Architecture du système SIG LAMTO
18
2.2.3.1 Conception de la base de données par la méthode Merise
La méthode Merise réside dans le fait qu’elle permet de schématiser les niveaux d’abstraction
et offre un niveau de granularité adaptable à tous les besoins. Elle utilise :
-
un modèle fonctionnel basé sur les diagrammes de flux ;
-
un modèle statique basé sur l’Entité-Association enrichi de méthodes de traitement ;
-
un modèle dynamique des objets explicitant le contrôle et les interactions des objets.
Merise sépare les données et traitements et définit trois niveaux d’abstraction qui permettent
de décomposer les préoccupations du concepteur :
-
Le niveau conceptuel s’appuie sur les invariants, il répond à la question « quoi ? » ;
-
le niveau organisation et logique précise les aspects pratiques (qui fait quoi ?) et la
vision informatique de la solution (comment ?) ;
-
le niveau physique décrit l’outil informatique (avec quoi ?).
2.2.3.2 Solution mixte MySQL – ACCESS
a) Définition
La partie web accède aux Tables d'une base de données MySQL via PHP sans passerelle
ODBC. La partie locale OIPR est gérée par une application Access (Tables, Requêtes,
Formulaires, Etats, Macros). Il faut donc prévoir le transfert périodique (semestriel) des
données de la base locale Access vers la base web MySQL.
b) Point de vue
Les avantages de cette solution sont qu’il est possible de coupler MySQL à MapServer en
utilisant une carte de la réserve de Lamto sous forme de fichier Shape et de réaliser des
analyses thématiques à la demande par ce lien et il n’y aura pas de problème de mise à jour,
car il est possible de faire communiquer Access à MySQL par lien ODBC. Les inconvénients
répertoriés de la solution mixte sont qu’il n’est pas possible de gérer l’intégrité des clés
étrangères et cela nécessite le développement de deux applications distinctes.
19
2.2.3.3 Connexion ODBC et principe de la jointure des tables
Pour importer les données sous QGIS, le mieux est de procéder à une connexion ODBC qui
va permettre d’ouvrir et d’afficher directement sous le SIG, les tables MS Access/MySQL.
Pour pouvoir ensuite procéder à la liaison à proprement parler entre les données attributaires
saisies sous Access et les données graphiques qui sont sous QGIS, il faut faire ce qu’on
appelle une jointure (Beaumont, 2005).
2.2.3.4 KML et Google Earth
Le KML, pour Keyhole Markup Langage, est un format de fichier standardisé basé sur la
structure du langage XML. Il est destiné à gérer l'affichage de données géographiques au sein
de nombreuses applications (Lehébel-Péron, 2012). Une des raisons pour laquelle le choix de
diffuser des données sous le format KML a été pris résulte du fait que Google Earth est un
logiciel gratuit facilement téléchargeable à partir du site internet dédié de Google.
2.2.3.5 Cartographie et les analyses spatiales avec le logiciel R
En ce qui concerne l'utilisation des packages (Tableau I), il faut bien distinguer deux choses :
installer un package et le charger. L'installation se fait par la commande install.packages () ou
bien par l'onglet intitulé « Packages » de l'interface RStudio (Anonyme, 2013).
Tableau I : Liste exhaustive des packages pour l’étude de la biodiversité
FICHIERS
Texte :
txt, csv, xyz
Données vectorielles :
ESRI Shapefile
(shp, shx, dbf, prj)
Google Earth (kml)
Raster :
ESRI (asc)
FONCTIONS
read.table() ; read.csv()
LIBRAIRIES
utils
readOGR()
readShapeSpatial()
Shapefile()
read.shapefile()
raster()
import.asc()
read.asc()
readGDAL()
rgdal
maptools
raster
shapefiles
raster
ade4habitat
SDMTools
rgdal
La mise en œuvre d’un SIG passe par les différentes étapes énumérées en Annexe 2 et 3.
20
2.2.3.6 Identification des acteurs
Un acteur représente un rôle joué par une entité externe (utilisateur humain, dispositif matériel
ou autre système) qui interagit directement avec le système étudié. Un acteur peut consulter
l’état du système, en émettant et/ou en recevant des messages susceptibles d’être porteurs de
données. Deux grands acteurs ont donc été identifiés :
-
l’Internaute : personne qui visite le site pour explorer la réserve et ce qu’il contient. Il
s’agit de l’acteur le plus important, celui pour lequel le site existe ;
-
l’administrateur WEB/SIG : personne en charge du bon fonctionnement et de la
maintenance du site web. Cette personne possédera impérativement une double
compétence WEB/SIG.
2.2.4 Test des performances du système SIGLAMTO
Pour tester notre système SIGLAMTO, nous avons eu recours aux données collectées lors
d’une mission à Lamto, car les inventaires de la faune et de la flore effectuer il y’a quelques
années n’ont pas été géoréférencées. Ces données ont été implémentées dans notre base de
données Access et ensuite importées par lien ODBC dans la base de données MySQL. Qui à
son tour est connectée aussi par lien ODBC au niveau de QGIS. Ce qui nous a permis d’éditer
la carte de répartition de la faune et la carte des activités illégales lors de cette mission.
21
CHAPITRE III : RESULTATS ET DISCUSSION
3.1 RESULTATS
3.1.1 Résultats des entretiens
3.1.1.1 Missions
A la direction zone centre siège de l’OIPR, le compte rendu des missions est hebdomadaire
pour les agents (Brigade mobile et agent secteur), annuel pour le Directeur de zone et
journalier pour les chefs de service.
3.1.1.2 Gestion des données propres au service
Aucune base de données n’est utilisée pour la gestion des aires protégées. Les types de
pression et menaces rencontrés au niveau de Lamto sont l’exploitation forestière, le sciage
clandestin, la pêche, la chasse et la pression des cultures de rente. Les responsables des
pressions et menaces sont les populations locales et les industriels.
3.1.1.3 Matériel
Au niveau du matériel, l’OIPR de Yamoussoukro est équipé pour l’évacuation des tâches
quotidiennes. Cela est le résultat des coopérations avec les structures de financement
japonaises. Au niveau des logiciels, nous remarquons qu’il n’y a vraiment pas d’usage de
ceux-ci, à part le service suivi écologique-SIG et le directeur de zone qui utilise les logiciels
QGIS/ArcGIS pour les travaux de cartographie.
3.1.1.4 Appréhension de la mise en place du SIG
Au niveau de la mise en place du SIG au sein de la structure, le personnel de la direction de
zone centre sont unanimes que ce projet sera d’un usage nouveau et en plus qu’il est
d’actualité ; d’où 4 % veulent être des gestionnaires des données et 96 % des utilisateurs.
22
3.1.2 Occupation du sol
3.1.2.1 Utilisation de l’indice de végétation
A partir des réponses spectrales mesurées par le capteur, le NDVI permet de concentrer les
informations contenues dans un ou plusieurs canaux afin de mettre en exergue certaines
propriétés de la surface du sol (Annexe 4). Le tableau II suivant présente les différentes
classes de l’occupation et leur surface en hectare au niveau de Lamto.
Tableau II : Changement d’occupation du sol entre 1988 à 2006.
CLASSES
SAVANE ARBUSTIVE
SAVANE HERBEUSE
SAVANE ARBOREE
FORET CLAIRE
ILOT DE FORET DENSE
TOTAL (ha)
1988
5,13
45,36
1 778,22
787,86
0,36
2 616,93
SURFACE (ha)
2000
2006
74,52
106,88
555,48
608,27
1 273,23
1 152,9
697,41
694,38
16,29
54,5
2 616,93
2 616,93
3.1.2.2 Carte de l’altitude de la réserve de Lamto
: 0 - 90 m
: 91 - 250 m
: 251 - 283 m
: 283 - 471 m
Figure 6: Modèle Numérique de Terrain de la réserve de Lamto
23
Le modèle numérique de terrain que présente la réserve de Lamto à la figure 6 met en
évidence les altitudes que nous pouvons trouver. Nous avons ainsi dans la zone nord et sudest les altitudes de 251 à 283 m, dans la zone nord-ouest, sud-ouest et nord-est nous avons 0 à
90 m d’altitude. 283 à 471 m d’altitude sont observées au centre de la réserve et enfin, nous y
avons une répartition des altitudes de 91 à 250 m sur l’ensemble de la réserve.
3.1.2.3 Etudes statistiques et modélisations de l’occupation du sol
La figure 9 et 10 met en évidence les études statistiques et la modélisation de l’occupation du
sol de la réserve de Lamto.
a) Evolution de l’occupation du sol entre 1988 et 2000
Les résultats du calcul de taux de changement entre 1988 et 2000 (Tc1) montrent que la classe
« îlot de forêt dense » présente une importante progression avec un Tc1 de 37,39 %, soit plus
de 15,93 ha de croissance durant une période de 12 années. Ce résultat est mis aussi en
évidence par la figure 7, où nous pouvons percevoir plus clairement d’autres changements
importants tels que la diminution des surfaces des classes « savane arborée » (-2,75 %) et
« forêt claire » (-1,01 %) et la progression des surfaces de la classe « savane arbustive »
(24,98 %) et la « savane herbeuse » (23,22 %).
Taux de changement
1988-2000
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
-5%
Tc1
SAVANE
ARBUSTIVE
SAVANE
HERBEUSE
SAVANE
ARBORE
FORET
CLAIRE
ILOT DE
FORET
DENSE
Classe d'occupation du sol
Figure 7 : Graphique des résultats du taux de changement dans la période 1988-2000
24
b) Evolution de l’occupation du sol entre 2000 et 2006
Pendant cette période la classe « forêt claire » présente une grande stabilité entre les deux
dates (697,41 contre 694,38 ; Figure 8). Nous observons que les changements durant cette
période ne sont pas aussi importants que durant la période précédente. Cependant, nous
pouvons noter que les classes « savane arbustive » et « savane herbeuse » présentent des
progressions légèrement plus élevées que le reste des classes (Tc2 de 6,19 % et 1,52 %
respectivement). La classe « îlot de forêt dense » présente une importante progression avec un
Tc2 de 22,30 %, soit plus de 38,21 ha de croissance durant ces 6 années.
Taux de changement
2000-2006
25%
20%
15%
10%
5%
0%
-5%
Tc2
SAVANE
ARBUSTIVE
SAVANE
HERBEUSE
SAVANE
ARBORE
FORET
CLAIRE
ILOT DE
FORET
DENSE
Classe d'occupation du sol
Figure 8 : Graphique des résultats du taux de changement dans la période 2000-2006
c) Bilan final de l’évolution de l’occupation du sol de 1988 à 2006
Taux d'e changement
1988-2006
40%
30%
20%
10%
0%
-10%
Tc3
SAVANE
ARBUSTIVE
SAVANE
HERBEUSE
SAVANE
ARBORE
FORET
CLAIRE
ILOT DE
FORET
DENSE
Classe d'occupation du sol
Figure 9 : Graphique des résultats du taux de changement dans la période 1988-2006.
25
12 ANS
6 ANS
Figure 10 : Cartographie de l'occupation du sol sur la réserve de Lamto
en 1988, 2000 et 2006
26
3.1.2.4 Modélisation numérique des interactions climat-végétations
Figure 11 : Anomalies des précipitations annuelles
Au vu des résultats escomptés à la Figure 11, l’année 1995, 1996, 1999, 2001, 2002, 2003,
2004, 2006, 2008 et 2009 sont des années humides à Lamto. Les années sèches sont celles de
1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1997, 1998, 2000, 2005 et 2007.
3.1.3 Présentation du SIGLAMTO
3.1.3.1 Base de données Access
a) Schéma conceptuel
Le niveau central est le niveau conceptuel. Il correspond à la structure canonique des données
qui existent dans l’entreprise, c’est-à-dire leur structure sémantique inhérente sans souci
d’implantation en machine, représentant la vue intégrée de tous les utilisateurs. Pour faciliter
la conception ultérieure des bases de données, il est recommandé de définir un dictionnaire de
données (Annexe 5) qui regroupe les propriétés atomiques des informations élémentaires qui
ne peuvent pas être décomposables. Ce MCD va être réalisé à partir du dictionnaire de
données. La base de données comporte 11 tables et ces derniers sont en liaison conformément
aux relations présentées par la figure 12.
27
: Module général
: Module fonctionnel
1, n : Un à plusieurs
1, 1 : Un à un
: Module chronologique
: Module géographique
0, n : Zéro à plusieurs
: Module corpus
: Les relations entre les données
Figure 12 : Modèle conceptuel de données du SIG LAMTO
28
b) Schéma logique
Cette étape réalise la transformation du schéma conceptuel en structures de données
supportées par le système choisi. Le modèle logique des données MLD (Tableau III) fournit
une description des données tenant compte des moyens informatiques mis en œuvre.
Tableau III : Modèle logique des données du SIGLAMTO
TABLES
TYPE DE CHAMPS
{id_aire_protegee; nom_site ; superficie_officielle (ha) ; longitude ; latitude ;
plan_amenagement ; date_creation ; date_modification ; objectif_protection ;
AIRES PROTEGEES
video_documentaire ; gestonnaire_site ; photo ; fichier_KML }
FLORE
{code_flore ; nom_vernaculaire ; nom_latin ; nom_famille ;
groupe_taxonomique ; coord_X ; coord_Y ; coord_Z ; latitude ; longitude ;
altitude ; date_obs ; pedologie ; diametre_hauteur_poitrine (DHp) ; hauteur_fut
(H) ; surface_terriere (G) ; statut_indigenat ; statut_cultural ; categorie_UICN
; valeur_floristique ; etat_descriptif ; methode_inventaire ; photo ;
model_GPS}
FAUNE
{code_faune ; nom_vernaculaire ; nom_latin ; nom_famille
groupe_taxonomique ; type_obs ; date_obs ; heure_debut ; heure_fin
metre_obs ; effectif ; coord_X ; coord_Y ; coord_Z ; latitude ; longitude
altitude ; categorie_UICN ; methode_inventaire ; etat_descriptif ; photo
model_GPS}
HABITATS
;
;
;
;
{type_habitat ; coord_X ; coord_Y ; coord_Z ; latitude ; longitude ; altitude ;
obs_indices_humaines ; etat_descriptif ; photo ; model_GPS}
{id_village ; nom_village ; campement ; sous_prefecture ; groupe_ethnique ;
sous_groupe ; nbre_habitants ; %_Hommes ; %_Femmes ; % _Jeunes ;
densite ; source ; coord_X ; coord_Y ; coord_Z ; longitude ; latitude ; altitude
POPULATIONS RIVERAINES
; type_conflits_sociaux ; coord X_conflits ; coord Y_conflits ; coord Z_conflits
; type_elevage_peche ; type_Commerce ; transport ; type_Infrastructures
_equipements ; id_aire_protegee}
{matricule_personne ; nom ; prenom ; fonction ; fax ; email ;
PERSONNELS ADMINISTRATIF tel_professionnel ; tel_personnel ; pays ; ville ; code_postal ; adresse ;
CV_personnel ; id_aire_protegee}
STRUCTURES PARTENAIRES
{id_structure ; nom_structure ; statut ; adresse ; code_postal ; ville ; pays ; tel
; fax ; email ; site_web ; id_aire_protegee}
PROJET-ETUDE EN COURS
{id_etude ; titre_etude ; personne_ressoure ; date_debut ; date_fin ;
objectif_etude ; lien_rapport_final ; id_aire_protegee}
OBSERVATIONS GPS
{model _GPS ; type_observation ; coord_X ; coord_Y ; coord_Z ; longitude ;
latitude ; altitude ; date ; heure ; matricule_personne}
MISSIONS
{id_ mission ; designation ; personne_ressoure ; date_debut ; date_fin ; lieu ;
objectif_mission ; rapport_fin_mission ; id_reserve}
FACTEURS DU MILIEU
{Id_facteur ; nom_facteur ; date_acquisition ; source_donnee ; nom_auteur ;
profession_auteur ; diagramme _carte ; id_aire_protegee}
29
c) Affinement du schéma logique
Une question qui se pose est de savoir si le schéma logique obtenu est un « bon » schéma. À
titre de première approximation, un « bon schéma » est un schéma sans oublis ni redondances
d’informations. Pour caractériser plus précisément les « bons » schémas, le modèle relationnel
s’appuie sur la théorie de la normalisation, qui peut être avantageusement appliquée à ce
niveau. En relationnel, l’objectif est de grouper ou décomposer les tables de manière à
représenter fidèlement le monde réel modélisé.
d) Élaboration du schéma physique
Cette étape est nécessaire pour obtenir de bonnes performances. Elle nécessite la prise en
compte des transactions afin de déterminer les patterns d’accès fréquents. À partir de là, il faut
choisir les bonnes structures physiques : groupage ou partitionnement de tables, index, etc.
C’est là que se jouent pour une bonne part les performances des applications. Pour permettre
la convivialité de la base de données aux usagers, nous avons conçu une interface plus simple
comportant toutes les informations nécessaires. La figure 13 montre l’interface remplie par un
utilisateur.
30
Figure 13 : Tableau de bord et formulaire issu de la base de données
3.1.3.2 Solution mixte MySQL-ACCESS
a) Exportation de notre base ACCESS vers MySQL
Access To MySQL (Figure 14 et 15) est un utilitaire gratuit qui nous permet de convertir notre
base de données Access en base MySQL.
Figure 14: Conversion des tables ACCESS à MYSQL
31
Figure 15: Résultats de la conversion d’ACCESS à MYSQL sous phpMyAdmin
b) Mise en place d’une connexion de type ODBC à un serveur MySQL
Nous avons téléchargé puis installé le pilote CONNECTOR/ODBC 3.51 (Figure 16) pour
MySQL au site suivant : http://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/3.51.html. Sous
Windows, nous allons dans le Panneau de config→ Outils d'administration→ Sources de
données (ODBC) et cliquer sur l'onglet "Pilotes ODBC" pour voir la liste des pilotes ODBC,
si la ligne "MySQL ODBC 3.51 driver" apparaît c'est que le pilote est bien installé.
Cliquons sur l'onglet "Sources de données utilisateurs" puis sur le bouton "Ajouter", la liste
des pilotes apparaît, sélectionner "MySQL ODBC 3.51 driver" puis cliquer sur "terminer".
Cela permet de créer une connexion ODBC qui est un canal de transmission de données vers
une seule base de données du serveur MySQL. Nous pouvons créer plusieurs connexions
ODBC vers le même serveur MySQL. Chaque connexion gèrera une seule base de données.
Nous pourrons transmettre des informations vers MySQL en utilisant toutes sortes de logiciels
(via ODBC) qui ont rapport aux bases de données (ACCESS et MySQL).
32
Figure 16: Connections ACCESS et MYSQL via ODBC
Ce type de connexions permettra d’utiliser ACCESS pour gérer une base de données MySQL
et d’importer des données d’une base MySQL dans une base ACCESS.
3.1.3.3 Applications sur QGIS 1.8
QGIS est employé pour exporter des données vers un mapfile et le publier sur internet via un
serveur web employant MapServer. QGIS peut aussi servir de client WMS, WMS-C, WFS et
WFS-T ou de serveur WMS/WFS.
a) Création d’un WMS / WFS depuis mon projet QGIS LAMTO
Pour créer un nouveau serveur WMS/WFS, nous créons un fichier de projet QGIS avec
quelques données. Nous utiliserons ici le shapefile ‘SIG Lamto’ de QGIS. Nous définissons
ensuite les couleurs et les styles des couches, ainsi que le SCR si ce n’est pas déjà fait.
Ouvrons ensuite l’onglet Serveur OWS depuis le menu Préférences → Propriétés du projet et
renseignons les champs concernant les ‘Capacités du serveur’. Concernant les Capacités
WMS, précisons les ‘Restrictions de système de coordonnées’ et l’Emprise annoncée. Nous
pouvons également cocher la case Ajouter une géométrie WKT à la réponse de l’entité pour
que les couches soient interrogeables et imposer une ‘Largeur maximale’ et une ‘Hauteur
maximale’ sur les requêtes. Pour les Capacités WFS, il suffit de sélectionner les couches que
vous souhaitez publier en WFS. Sauvegardons le projet sous LAMTO.qgs.
33
Pour diffuser le projet en WMS/WFS (Figure 17), il reste à créer un nouveau répertoire cgibin/project avec les droits d’administration, y ajoutons le fichier de projet LAMTO.qgs et
copions le fichier qgis_mapserv.fcgi. Nous pouvons maintenant tester notre projet WMS et
WFS. Nous Ajoutons le WMS et WFS dans QGIS tel que décrit dans Charger des couches
WMS, Client WFS, WFS-T et chargez le WMS. L’URL est la suivante : http://localhost/cgibin/project/qgis_mapserv.fcgi
Figure 17 : Interface du serveur OWS sur QGIS
b) Connexion à mes bases de données avec eVis
Cet outil de connexion (Figure 18) nous a permis de nous connecter et d’interroger mes bases
de données (Microsoft Access ou MySQL).
Cliquons sur le bouton
Connexion à une base de données ; cela ouvrira une fenêtre
avec 3 onglets : Requêtes prédéfinies, Connexion à une base, et Requête SQL. La console de
sortie en bas de la fenêtre affichera le statut des actions initialisées par les différentes sections
de cet outil.
34
Figure 18 : Interface de l’outil e-vis sur QGIS
c) Extension d’exportation Mapserver
Après avoir utilisé QGIS pour composer notre carte en ajoutant et en arrangeant des couches,
en modifiant leur représentation graphique, nous exportons ensuite le résultat (Figure 19) sous
la forme d’un fichier .map à destination de MapServer.
Figure 19 : Interface de l’exportation du projet SIG Lamto en .map sur Mapserver
35
d) Publication des cartes sur Internet avec QGIS Cloud
La protection et l’exploitation d’une infrastructure web accessible au public dépassent
fréquemment les possibilités d’entreprises de taille réduite telles que des bureaux
d’aménagistes ou d’ingénieurs. C’est cette lacune que le service QGIS Cloud (Figure 20) vise
à combler. Comme « Dropbox », son modèle à la réputation solide, qgiscloud.com se base sur
le modèle dit « Freemium ». Un service gratuit est proposé sans limitation dans le temps et est
complété par des extensions « Premium » payantes.
Un plug-in permet aux utilisateurs de QGIS de créer des banques de données et d’exporter ces
données locales vers le nuage (Cloud). La solution de banque de données est la version
actuelle de PostGIS 2 avec de nouvelles fonctions pour les données raster. Une fois que les
données sont sur le serveur, il suffit d’appuyer sur un bouton pour publier la carte.
Un client QGIS web préconfiguré est ensuite à votre disposition, au même titre qu’une
visionneuse (viewer) pour les équipements mobiles de type iPhone ou Android. Et si cela se
révèle insuffisant, le WMS peut être intégré dans une visionneuse (viewer) propre à
l’utilisateur. Le recours à des services web externes tels qu’OpenStreetMap ou Google Maps
est possible pour les cartes d’arrière-plan. Les nombreuses possibilités offertes par ce service
gratuit constituent une véritable invitation pour des applications innovantes. Les données
restent sous le contrôle exclusif de l’utilisateur, mais peuvent aussi être gérées comme des
données ouvertes (Open Data) par des communautés Internet via des outils conviviaux et
professionnels. Le résultat de cette partie est en ligne à l’adresse suivante :
http://www.qgiscloud.com/YASSI/LAMTO
36
Figure 20 : Interface de connexion QGIS Cloud
3.1.3.4 Applications sur Google Earth
Parmi les outils géomatiques, Google Earth se distingue par la possibilité de créer des
parcours, des visites virtuelles et de les enregistrer sous forme de fichiers kmz ou kml. Ces
fichiers kmz peuvent servir de supports d’activités de recherche, et de parcours culturel. Un
fichier kmz stocke des repères créés dans Google Earth. Un repère peut contenir tous les types
de médias : textes, liens, images, sons, vidéos.
Au préalable, il faut créer un dossier pour ranger les repères. Dans le menu Lieu, placer le
pointeur de la souris sur « Mes lieux préférés », faire un clic droit de la souris pour créer un
dossier. Le nommer puis cliquer dessus pour être sûr de placer ensuite les repères dans ce
dossier. Faire un clic droit sur le dossier de départ qui contient tous les repères, trajets,
superpositions d’images… et choisir « Enregistrer le lieu sous ». Le fichier kmz est alors créé
et peut être ouvert sur d’autres ordinateurs ou publier sur le site web SIGLAMTO.
37
3.1.3.5 Applications sur le logiciel R
La manipulation des fichiers spatiaux sous R se révèle utile pour la présentation
cartographique de résultats, mais aussi pour effectuer des traitements statistiques sur les objets
géographiques que n'offrent pas les SIG. Par ailleurs, le manque de données SIG au niveau de
Lamto, nous oblige à nous arrêter à l’exemple illustré à la figure 21. Il faudrait préciser que ce
logiciel a en son sein des utilitaires très efficaces pour la cartographie et l’analyse de la
biodiversité.
Figure 21 : Exemple d’utilisation de RStudio pour la cartographie
3.1.4 Résultats du test de performance du SIGLAMTO
3.1.4.1 Implémentation de la base de données Access
La figure 22 met en exergue l’implémentation de la base de données avec les données d’une
mission. Ce formulaire en double affichage dont la zone inférieure contient une feuille de
données et la zone supérieure un formulaire dans lequel nous pouvons entrer les informations
relatives à l’enregistrement sélectionné dans la feuille de données. Une requête a été effectuée
pour montrer l’effectivité de la base de données (Figure 23).
38
Figure 22 : Présentation de l’implémentation des données dans Access 2007
Figure 23 : Présentation de la requête sur les données dans Access 2007
Nous ne devrions pas oublier qu’il existe un lien ODBC entre notre base de données Access,
MySQL et QGIS. Ce qui équivaut à dire lors d’une entrée de donnée sur Access, notre base de
données MySQL est mise à jour automatiquement.
39
3.1.4.2 Application de MySQL à QGIS
Nous montrerons dans cette partie, le lien ODBC entre ma base de données MySQL et QGIS.
La figure 24 illustre les différents résultats de cette connexion.
40
Figure 24: Les applications de MySQL à QGIS
Cette application nous a permis d’éditer des cartes de répartition de la faune et des activités
illégales (Figure 25) au niveau de la réserve de Lamto. Ces données sont collectées lors d’une
mission sur la réserve, et nous ont permis de voir l’effectivité de la mise en place du SIG.
M
41
M
Figure 25: Cartes de répartition de la faune et des activités illégales au niveau de la réserve de
Lamto
3.1.4.3 Application sur la toile (site web)
PHP communique avec MySQL par l’intermédiaire d’un ensemble de fonctions qui
permettent de récupérer, modifier, ou créer à peu près toutes les informations relatives à une
base de données. Parmi ces informations, il faut compter bien entendu le contenu des tables,
mais également leur description (le schéma de la base). L’utilitaire phpMyAdmin utilise par
exemple les fonctions permettant d’obtenir le schéma pour présenter une interface
d’administration, générer à la volée des formulaires de saisie, etc. L’annexe 7 présente
comment éditer un script PHP. Le résultat de cette partie (Annexe 8) est en ligne à l’adresse
suivante : https://b5.caspio.com/dp.asp?AppKey=acf5300032e393edede7469ca6fd
42
3.2 DISCUSSION
3.2.1 Entretiens et questionnaire
Au travers des questions, nous définissons quelles sont les tâches effectuées par chaque agent,
les fréquences et les éventuelles difficultés rencontrées pour les remplir. Par ailleurs, il a
permis de dresser une première liste de données à intégrer dans le SIG avec leurs
caractéristiques, par exemple l’échelle de travail, le type. Dans cette partie, nous remarquons
que certains services utilisent des données sans les gérer, d’autres gèrent des données, voire
les créent. Il permet ainsi de distinguer ces deux possibilités.
Le SIG participe ainsi au développement de l’administration électronique ou e-administration.
Il y a quelques années, la mise en place de SIG paraissait réservée aux grandes structures.
Aujourd’hui les progrès informatiques et les possibilités offertes en matière de gestion et
d’analyse, conduisent à la généralisation de l’outil à tous les échelons du territoire.
Cependant, la mise en place d’un SIG, quelle que soit la taille du territoire, reste un
investissement humain et financier important (Anonyme, 2003).
3.2.2 Occupation du sol
L’ensemble des données, des outils et des méthodes d’analyse employées a conduit, en
général, à l’obtention de résultats de bonne qualité, précis et fiables. Cependant, dans certains
cas, leur qualité, leur nature et leur degré de complexité ont représenté quelques avantages ou
inconvénients, de même que différents niveaux de difficulté. En ce qui concerne les données,
la qualité irrégulière, l’inégalité d’échelle, ainsi que le format différent des vecteurs et rasters
ont généré des difficultés spécifiques. D’autre part, les outils d’analyse utilisés n’ont présenté
que des avantages. Même si l’utilisation de GRASS et QGIS a nécessité un travail
préliminaire de formation aux nouveautés du logiciel, son application à l’analyse de la
structure et de la dynamique du paysage a facilité considérablement le travail.
L’analyse de la cartographie évolutive de Lamto révèle un reboisement naturel progressif des
ilots de forêts protégées des atteintes des feux saisonniers. Cette analyse permet cependant,
dans un premier temps, d’observer que les relations théoriques envisagées entre la variabilité
pluviométrique et l’évolution des formations végétales restent actuellement beaucoup trop
simplistes.
43
Continuer de seulement étudier les cumuls pluviométriques annuels et/ou saisonniers ne
permet pas de comprendre l’ensemble de la synergie écologique et les interactions
bioclimatiques régionales. Bigot (2004) met en évidence que la dynamique propre à la région
de Lamto confirme aussi les conclusions de plusieurs études qui évoquent des cas de
transgression forestière contemporaine sur les espaces de savanes, alors que le contexte
hydroclimatique des dernières décennies semble plutôt défavorable.
Par ailleurs, la simplicité du calcul et de l’interprétation proposée fait de l’IPS un indice très
populaire. Cette simplicité est obtenue au détriment de la prise en compte de plusieurs
facteurs pourtant essentiels à une caractérisation pertinente de la saison des pluies. Parmi ces
facteurs, les plus importants sont : la variabilité spatiale de la pluie, la méthode de calcul et le
réseau de mesure utilisés, la période de référence considérée, la taille et la situation
géographique de la zone d’étude. Bien que l’influence potentielle de ces divers facteurs ait fait
l’objet de quelques travaux, nous retrouvons dans la littérature peu d’analyses approfondies et
systématiques quantifiant leur influence sur le calcul de l’IPS et son interprétation.
3.2.3 Mise en place du SIGLAMTO
Les SGBD conduisant à mettre en commun les données d’une entreprise, ou au moins d’une
application dans une base de données décrite par un dictionnaire de données. Selon Gardarin
(2003), cette mise en commun ne va pas sans problèmes d’efficacité :
-
de nombreux utilisateurs accèdent simultanément aux données souvent situées sur un
même disque. La base de données devient ainsi un goulot d’étranglement. Il faut
assurer globalement l’efficacité des accès ;
-
il faut aussi restreint les utilisateurs pour lutter contre les mises à jour concurrentes, et
donc assurer le partage des données. L’environnement multi-usager nécessite de
protéger la base de données contre les mises à jour erronées ou non autorisées : il faut
assurer la cohérence des données ;
-
enfin, en cas de panne système, ou plus simplement d’erreurs de programmes, il faut
assurer la sécurité des données, en permettant par exemple de repartir sur des versions
correctes.
44
Tous ces problèmes grèvent les performances le la base : lectures multiples au lieu d'une
seule, mises à jour multiples au lieu d'une seule. La normalisation des modèles de données a
été popularisée principalement par la méthode Merise.
L’utilisation du SIG paraît indissociable de la thématique que nous avons proposée à l’OIPR
de Yamoussoukro. Par ailleurs, le SIG peut être considéré comme un outil de décision. Celuici possède des fonctions de géotraitement, ou d’analyse spatiale permettant de quantifier
l’évolution des milieux. De ce fait, il oriente également les mesures de gestion, à partir des
résultats.
Le SIG s’inscrit également comme un projet en tant que tel, et pas seulement comme un outil.
Outre la production de données, celui-ci s’oriente de plus en plus vers les questions de
diffusion des données sur le web. C’est d’ailleurs la finalité que veut atteindre ce mémoire.
En parallèle à ce travail, une véritable réflexion a été menée quant aux solutions logicielles à
adopter pour poursuivre le travail. L’option des logiciels Open Source a finalement été
adoptée, malgré l’hétérogénéité des solutions logicielles. Cette alternative est apparue viable,
car ces solutions deviennent de plus en matures et représentent un potentiel d’application
grandissant. De même, les supports de formation sont plus ou moins bien détaillés selon les
projets, beaucoup de documentations restent partielles ou en anglais. Pour autant, les
utilisateurs commencent à proposer des tutoriaux traduits en français, comme pour QGIS
notamment (sur les sites officiels ou non), mais aussi des exercices d’application. De plus, les
logiciels libres se sont faits leur place au milieu des solutions propriétaires au sein de
plusieurs forums géomatiques, comme Georezo ou ForumSig. D’ailleurs, ces endroits sont
des lieux d’échange fréquentés, preuve en est que la communauté autour des solutions Open
Source est active et surtout réactive.
3.2.4 Performance du SIGLAMTO
La performance est une mesure de la vitesse de fonctionnement d'un système informatique.
L'évolutivité correspond à la capacité à croître en taille ou en complexité sans impact négatif.
Des problèmes liés à l'un ou à l'autre de ces aspects peuvent exposer l'entreprise à des
difficultés opérationnelles et à l'éventualité d'une panne générale de composants critiques de
notre système. Pour garantir cette performance et l’évolutivité de notre système, nous avons
eu recours à des tests en utilisant des données d’une mission sur la réserve de Lamto.
45
Les résultats escomptés nous permettent d’affirmer que la surveillance et le réglage de
l'environnement de notre système garantissent une performance optimale et la satisfaction de
l'utilisateur. Les données étant le "carburant" des SIG. Elles représentent une partie
importante du coût de constitution et de fonctionnement du système (Anonyme, 2006). Marie
Hélène BRIDE, chargée de mission Natura 2000 stipulait dans une interview que :
« Le SIG est l’outil qui me permet d’apprécier finement la valeur écologique des unités de
gestion de Natura 2000. Grâce aux cartes thématiques qui en découlent, nous pouvons
travailler sur une communication efficace. J’ai pu déterminer selon un protocole précis les
territoires éligibles, proposer des orientations de gestion objectives et claires. C’est un
précieux outil d’inventaire. Cet outil m’a également permis de croiser des sources multiples
d’informations : zonage Natura 2000, parcellaires, zones d’occupation du sol, etc. Il est
parfois difficile de confronter différentes visions d’acteurs sur un territoire commun. De par
sa précision, son apport d’informations multiples le SIG me semble un outil qui laisse peu de
place au subjectif, à l’arbitraire. »
Le SIG n’est plus exclusivement dédié à un public restreint de spécialistes ou d’utilisateurs
avertis. Grâce aux applications métiers (outils informatiques simplifiés utilisant les
fonctionnalités du SIG et adaptés à la gestion d’une problématique précise), au
développement de l’internet et de l’intranet, il touche un public de plus en plus large :
-
des utilisateurs non spécifiquement formés des différents services ;
-
les élus dans le cadre de leurs missions ;
-
les citoyens pour la connaissance de leur territoire.
46
CONCLUSION
La conception et la réalisation d’un SIG ont fait l’objet de cette étude. L’analyse et la
conception de système d’information, l’administration de base de données et le
développement de l’application web a constitué l’essentiel de ce travail. En effet, partant des
besoins exprimés, nous avons procédé à la modélisation du système. Une plateforme pilote a
ensuite été développée sur la base des divers choix techniques effectués. Il en ressort que le
système est fonctionnel et offre beaucoup de possibilités d’exploitation.
Elle a abouti à la création d'un système permettant d’une part de visualiser des cartes
présentant des informations géographiques sur une interface web et de consulter les données
attributaires associées, d’autre part. Le système permet également de générer des états
statistiques qui serviront à produire des rapports de conjoncture et à faire de la prévision. Il a
également l’avantage d’être flexible (possibilité d’installation sur la plupart des ordinateurs,
accessibilité à partir de tous les navigateurs web), et prêt à de futures évolutions. Une fois les
données collectées seront entrées dans le système, les résultats générés par le système
constitueront de réels éléments d’aide à la décision pour la structure cible. Mais il faudra un
administrateur pour assurer l’administration de la base de données et la maintenance du
système. Le système conçu pourra également être répliqué à d’autres structures étatiques
ayant à charge l’élaboration et la mise en œuvre des politiques de développement de la
biodiversité. Lesdites réplications se feront bien évidemment en tenant compte des priorités et
spécificités des structures concernées.
Tout système étant appelé à évoluer dans le temps, des améliorations pourraient être apportées
au système afin de le rendre plus utile. S'agissant donc des perspectives, nous envisageons de
migrer la base de données et les fichiers de l’application sur internet et à créer ainsi un site
web nécessitant une authentification au préalable. Ensuite, la base de données pourrait servir
de support pour l’utilisation de tablettes tactiles. Une évolution de la base de données vers un
entrepôt de données sera donc aussi envisagée. Ce support deviendrait alors un formidable
outil de communication, notamment en animation ou pour retourner sur des sites conflictuels.
47
REFERENCES BIBLIOGARPHIQUES
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48
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Gardarin, G., 2003. Bases de données. 5e tirage, EDITIONS EYROLLES. 61, bd, SaintGermain.75240 Paris cedex 05, Paris, France, 826 p.
Girard M.-C., et Girard C.-M., 1999. Traitement des données de télédétection, Chapitre
Formations herbacées et prairies permanentes. 2ème édition, DUNOD, Paris, France, 553 p.
Koidiane, A., 2008. Stratégie nationale de conservation et d’utilisation durable de la diversité
biologique. Ministère de l’Environnement et du cadre de vie, Abidjan, Côte d’Ivoire, 74 p.
Lauginie, F., 2007. Conservation de la nature et aires protégées en Côte-d’Ivoire.
NEI/Hachette et Afrique Nature, Abidjan Côte-d’Ivoire, 668 p.
Lehébel-Péron, J., 2012. Mise en œuvre de nouveaux services de diffusion de l’information à
composante géographique à travers les technologies du web. Master Mention Ingénierie et
Gestion Territoriales et Mention Informatique. Université Montpellier 2, Montpellier, France,
60 p.
Noyola-Medrano, C., Mering, C. et Rojas Beltrán, M. A., 2009. Évaluation du changement
de l’occupation du sol a l’aide des images landsat et spot : champ volcanique de la SIERRA
CHICHINAUTZIN (Mexique). Université Paris 7, Paris, France, 12 p.
Triplet, P., 2009. Manuel de gestion des aires protégées d’Afrique francophone. ONG
Awely, Paris, France, 1 234 p.
49
WEBOGRAPHIE
DOCUMENTATION OFFICIELLE
OPENLAYERS. Présentation et documentation de l’outil Openlayers. Disponible sur :
http://openlayers.org/
PHP. Manuel d’utilisation et ensemble des fonctions PHP. Disponible sur :
http://www.php.net/manual/en/langref.php
SQL. Ensemble des fonctions SQL. Disponible sur :
http://sqlpro.developpez.com/cours/sqlaz/fonctions/
DOCUMENTATIONS SUR LES LOGICIELS
ACCESS. Documentation sur Access. Disponible sur : http://office.microsoft.com/enus/access-help/access-specifications-HP005186808.aspx
APACHE. Documentation sur le serveur Apache. Disponible sur : http://www.apache.org/
QGIS. Site Web de Quantum GIS. Disponible sur : http://www.qgis.org/
MAPSERVER. Documentations sur les serveurs cartographiques. Disponible sur :
http://mapserver.org/
WAMPSERVER. Documentation sur ce programme permettant de transformer votre
ordinateur sous Windows, en serveur Web complet. Disponible sur :
http://www.wampserver.com/
FORUM
FORUM SIG, SIG libre / Open Source [en ligne], Disponible sur :
http://www.forumsig.org/forumdisplay.php?f=86
GEOREZO, Le coin de l’Open Source [en ligne], Disponible sur : http://georezo.net/forum/,
DEVELOPPEZ.COM. Site contenant de nombreux tutoriels sur la plupart des langages de
programmation ainsi que des forums d’entraide. Disponible sur :
http://www.developpez.com/
PORTAILSIG: SIG libre / Open Source [en ligne], Disponible sur http://www.portailsig.org/
SITE DU ZERO.Site de tutoriaux sur des langages de programmations. Disponible sur :
http://www.siteduzero.com/
50
ANNEXES
ANNEXE 1: Grille d’entretien et questionnaire pour la mise en mise en place du SIG .......... A
ANNEXE 2 : Les étapes de mise en œuvre d’un SIG .............................................................. C
ANNEXE 3 : Schémas synoptique de la mise en place d’un SIG ............................................ C
ANNEXE 4 : Cartographie diachronique de l’occupation du sol .............................................. F
ANNEXE 5 : Dictionnaire de données ..................................................................................... G
ANNEXE 6 : Précipitations moyennes annuelles et mensuelles à Lamto ............................... K
ANNEXE 7 : Modèle de script PHP .......................................................................................... L
ANNEXE 8 : Formulaire de saisie de la table aire protégées sur une page web ....................... L
51
ANNEXE 1: Grille d’entretien et questionnaire pour la mise en mise en place du SIG
I – MISSIONS ET DONNEES UTILISEES
1.1 Description de votre mission
1.2 Quelle est la fréquence de votre mission (entourée la réponse) ?
o
Journalier
o
o
Hebdomadaire
o
Mensuel
o
Semestriel
o
Trimestriel
Annuel
1.3 Rencontrez-vous des problèmes pour accomplir ces missions ?
o
o
Oui
Non
Si Oui, Lesquels ?
1.4 Pouvez-vous énumérez quelques solutions aux problèmes afférent aux missions ?
1.5 Lors de votre patrouille, vous notez :
o
l’espèce, ou o
carcasse
o
douilles
o
o
type
d’observation,
(empreintes ;
crottes)
o
localisation
(coordonnée
X et Y)
o
l’âge de la o
trace
ou
de
la
carcasse
pièges
o
braconniers
o
les pistes
humaines
o
campements
temporaires
(construction
rudimentaire)
o
hamot
+/permanentes
Sciage
clandestin
o
exploitation
forestière
Autres à préciser :
II- GESTION DES DONNEES PROPRES AU SERVICE
2.1 Utilisez-vous une base de données pour la gestion de Lamto ?
o
Oui
o
Non
o
Non
Si Oui, Quel type de base de données ?
2.2 Réalisez-vous des mises à jour des données ?
o
Oui
Si Oui, Quelle est la fréquence ?
o
Journalier
o
o
Hebdomadaire
Mensuel
o
Semestriel
o
Trimestriel
o
Annuel
2.3 Quels types de pressions et de menaces sont-ils rencontrés dans l’aire protégée ?
o
Exploitation
forestière
o
Sciage
clandestin
o
o
Chasse
o
Récolte
PFNL
o
Espèces
exotiques
invasives
o
Pression des o
cultures de
rente
de o
Exploitation
minière
matériaux
de
construction (sable,
gravier….)
o
o
Pâturage
Tourisme
o
Pêche
o
Élimination des
déchets
industriels
Autres à préciser :
A
2.4 Qui sont les responsables de ces pressions ?
o
o
Populations
locales
o
industrielles
autres à préciser
III- MATERIELS
3.1 De quel matériel êtes-vous équipés ?
o Ordinateur (service)
o Appareil photo-numérique o GPS (service)
(service)
o Appareil photo-numérique o GPS (personnelle)
(personnelle)
o Talkie-walkie
o Autre à préciser :
o Ordinateur (personnelle)
o
Téléphone satellitaire
3.2 Logiciels utilisés
o
o
R
o
Logiciels de statistiques
MATLAB o
o
o
STATISTIX
Autre à préciser :
Logiciels de bureautiques
o
Microsoft Pack office
-
o
SPSS
o
Latex
Autre à préciser :
Logiciels de cartographie (SIG)
MAPINFO
o
ARCGIS
(+ licence)
o
ENVI
o
QGIS o
GRASS
o
AUTOCAD
o
Autre à préciser
IV- MISE EN PLACE DU SIG
4.1 La mise en place du SIG vise t-il un développement de nouveaux usages ?
o
Oui
o
Non
o
Non
o
Non
4.2 Existe-t-il une demande potentielle interne ?
o
Oui
4.3 L’objectif est-il véritablement d’actualité ?
o
Oui
4.4 A quel niveau pensez-vous placer dans le système ?
o
Utilisateur
o
gestionnaire
donnée (s)
de
o
o
administrateur
consultation
4.5 Quelles sont vos attentes quant à la mise en place du système ?
4.6 Avez-vous des remarques à formuler quant à la mise en place du SIG ?
4.7 Quelle aide attendez-vous ?
o
Formation
o
document tutoriel
o
Autre à préciser
B
ANNEXE 2 : Les étapes de mise en œuvre d’un SIG
ANNEXE 3 : Schémas synoptique de la mise en place d’un SIG
C
ANNEXE 4 : Cartographie diachronique de l’occupation du sol
NDVI LANDSAT 2000
NDVI RECODER LANDSAT 2000
NDVI LANDSAT 2000
NDVI RECLASSER LANDSAT 2000
F
ANNEXE 5: Dictionnaire de données
FAUNE
CHAMP
TYPE
TAILLE
DESCRIPTION
RESERVE DE LAMTO
id_aire_protegee
Texte
255
nom_site
Texte
255
superficie_officielle
(ha)
longitude
latitude
Numérique
Numérique
Numérique
Entier long
Réel double
Réel double
plan_aménagement
Pièce jointe
date_création
Date/Heure
date_modification
Date/Heure
objectif_protection
Texte
video_documentaire
Objet OLE
gestonnaire_site
Lien hypertexte
photo
Pièce jointe
fichier_KML
Objet OLE
255
Identifiant crée par la base de
données nationale des espaces
protégées
Nom de la réserve
Superficie totale de l’espace
protégée mentionnée dans le
dernier acte de classement
longitude de la réserve
latitude de la réserve
Lien d’accès à la fiche de
description
détaillée
de
l’espace protégée
Date de la création de la
réserve en jj/mm/aaaa
Date de la création de la
réserve en jj/mm/aaaa
Mode de classification simple
des dispositifs en fonction de
leurs objectifs de protection
Video amateur présentant la
réserve de Lamto
Description du gestionnaire du
site (OIPR)
Photo présentant la réserve de
Lamto
Fichier descriptif de la réserve
sur Google earth
Code généré en prenant les 4 premières
lettres du genre et de l’espèce
Nom vernaculaire
Nom scientifique (Genre-espèce)
Nom de la famille
code_faune
Texte
255
nom_vernaculaire
nom_latin
nom_famillle
Texte
Texte
Texte
255
255
255
groupe_taxonomique
Texte
255
type_obs
date_obs
Texte
255
Date/Heure
primate, ongulé, reptile, carnivore,
proboscidien, oiseaux
Crottes, empreinte, cris, trace, nids,
observation
de
loin,
observation
rapprochée
Date de l'observation en jj/mm/aaaa
heure_debut
Date/Heure
Heure du début de l’observation en hh:mn
:s ; ex : 17 :34 :24
heure_fin
Date/Heure
mètre_obs (m)
Numérique
Entier long
effectif
coord_X
coord_Y
coord_Z
latitude
longitude
altitude
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Entier long
Réel simple
Réel simple
Réel simple
Réel double
Réel double
Réel double
categorie_UICN
Texte
255
méthode_inventaire
etat_descriptif
photo
model_GPS
Texte
Texte
Objet OLE
Texte
255
255
Heure du début de l’observation en hh:mn
:s ; ex : 17 :34 :25
Distance du point de l’observation en
mètre
Estimation de l’effectif des animaux
observés
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Les catégories de menaces sont adaptées et
évaluées dans un cadre régional selon les
lignes directrices fixées par l'UICN
(version 3.0, 2003) pour l'application au
niveau régional des critères de l'UICN
pour la Liste Rouge.
bibliographique, terrain, mission
Description de l'observation en cours
255
G
FLORE
code_flore
Texte
255
nom_vernaculaire
Texte
255
nom_latin
nom_famillle
groupe_taxonomique
coord_X
coord_Y
coord_Z
latitude
longitude
altitude
Texte
Texte
Texte
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
255
255
255
Réel simple
Réel simple
Réel simple
Réel double
Réel double
Réel double
date_obs
pédologie
diamètre_hauteur_poitrine
hauteur_fut (H)
surface_terrière (G)
statut_indigenat
statut_cultural
categorie_UICN
valeur_floristique
etat_descriptif
methode_inventaire
photo
model_GPS
Date/Heure
Texte
Numérique
Numérique
Numérique
Texte
Texte
Texte
Texte
Texte
Texte
Objet OLE
Texte
255
Entier long
Entier long
Entier long
255
255
255
255
255
255
255
Code généré en prenant les
4 premières lettres du
genre et de l’espèce
Nom vernaculaire
Nom scientifique (Genreespèce)
Nom de la famille
herbacée ; arbustive, arbre
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Date de l'observation en
jj/mm/aaaa
alluvion, sols brun,
Hauteur de l’arbre
HABITATS
type_habitat
Texte
255
coord_X
coord_Y
coord_Z
latitude
longitude
altitude
obs_ indices_humaines
etat_descriptif
photo
model_GPS
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Texte
Texte
Objet OLE
Texte
Réel simple
Réel simple
Réel simple
Réel double
Réel double
Réel double
255
255
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
255
PERSONNELS ADMINISTRATIF
matricule_personne
nom
prenom
fonction
fax
email
tel_professionnel
tel_personel
pays
ville
code_postal
adresse
CV_personnel
id_aire_protegee
Texte
Texte
Texte
Texte
Numérique
Texte
Numérique
Numérique
Texte
Texte
Texte
Texte
Pièce jointe
Texte
255
Entier long
255
Entier long
Entier long
255
255
255
255
255
H
POPULATIONS RIVERAINES
id_village
nom_village
campement
sous_prefectures
groupe_ethnique
sous_groupes
nbre_habitants
%_Hommes
%_Femmes
% _Jeunes
densite
source
coord_X
coord_Y
coord_Z
latitude
longitude
altitude
type_conflits_sociaux
coordX_conflits
coordY_conflits
coordZ_conflits
type_elevage_peche
type_Commerce
transport
type_Infrastructures _equipements
id_aire_protegee
NuméroAuto
Texte
Texte
Texte
Texte
Texte
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Texte
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Texte
Numérique
Numérique
Numérique
Texte
Texte
Oui/Non
Texte
Texte
Entier long
255
255
255
255
255
Entier long
Entier long
Entier long
Entier long
Entier long
255
Réel simple
Réel simple
Réel simple
Réel double
Réel double
Réel double
255
Réel simple
Réel simple
Réel simple
255
255
Code généré
automatiquement
Nom du campement
Baoulé, autres
Nombre d’habitants
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
Donnée GPS
STRUCTURES PARTENAIRES
id_structure
nom_structure
statut
adresse
code_postal
ville
pays
tél
fax
email
site_web
id_aire_protegee
NuméroAuto
Texte
Texte
Texte
Texte
Texte
Texte
Numérique
Numérique
Texte
Lien hypertexte
Texte
Entier long
255
255
255
255
Entier long
Entier long
255
255
PROJET-ETUDE EN COURS
id_etude
titre_etude
personne_ressoures
date_debut
date_fin
objectif_etude
lien_rapport_final
id_aire_protegee
NuméroAuto
Texte
Texte
Date/Heure
Date/Heure
Texte
Pièce jointe
Texte
Entier long
255
255
255
255
255
255
I
MISSIONS
OBSERVATION GPS
model _GPS
type_observation
coord_X
coord_Y
coord_Z
latitude
longitude
altitude
date
Texte
Texte
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Numérique
Date/Heure
255
255
Réel simple
Réel simple
Réel simple
Réel double
Réel double
Réel double
heure
matricule_personne
Date/Heure
Texte
255
id_ mission
designation
personne_ressoure
date_debut
date_fin
lieu
objectif_mission
rapport_fin_mission
id_aire_protegee
NuméroAuto
Texte
Texte
Date/Heure
Date/Heure
Texte
Texte
Pièce jointe
Texte
Entier long
255
255
Code généré automatiquement
Date du début de la mission en jj/mm/aaaa
Date de la fin de la mission en jj/mm/aaaa
255
255
255
FACTEURS DU MILIEU
Id_facteur
nom_facteur
date_acquisition
source_donnee
nom_auteur
profession_auteur
diagramme_carte
id_aire_protegee
NuméroAuto
Texte
Date/Heure
Texte
Texte
Texte
Objet OLE
Texte
255
255
255
255
255
J
ANNEXE 6 : Précipitations moyennes annuelles et mensuelles à Lamto
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
Moy.Totale
JANV.
19,7
7
9,5
15,1
28
6
9,7
5,4
12,7
11
15,7
14
2,4
15,4
3,8
7,7
12
9
14
9
FEV.
26
47,7
52,3
73
38
13,2
90,8
25,4
15,3
83,5
12,5
31,2
34,5
97
46
27,4
9,8
41,2
44,9
70,7
MAR.
27,6
68,6
61,2
130,4
102
27,9
92,7
119,8
81,1
67,3
62
103
124
99,7
110,7
68
86,7
58,6
88,9
113,9
AVR.
111,5
184,6
136,4
122,8
115,3
181,5
153,1
101,5
153,4
119,6
173,5
285,9
296,2
142,3
108,8
169,1
116,5
219,3
126,4
144,8
MAI.
109
237,4
226,5
154,7
117,7
187,2
243,6
116,6
146,2
149
179,3
186
182,3
267,6
139,4
153,2
203
178,5
252,8
177,5
JUIN
229,2
92,1
101,7
268,9
194,9
167,3
197
383,3
304,5
321,1
222,8
262,8
231
290,6
90,8
189,2
224,4
148,9
272,6
266,4
JUIL.
19,4
138,8
70,2
61,2
11
198,9
190,4
46,7
36,4
115
127,2
122,6
140,2
86
107,4
82,2
94,7
76,7
115,8
136,8
11,36
44,02
84,71
158,13 180,38 222,98 98,88
AOUT
42,4
105,4
3,2
11
51,4
170
70,7
7,9
26,5
63
47,9
66,3
62,1
52,8
66,1
31,2
40,6
75,6
89,6
56,5
SEPT.
64,2
39,9
103,6
105,4
116
150,2
23,7
34,4
57,4
51,5
124,1
136,2
125,6
118,7
143,6
132,6
168,2
118,4
128,8
123,8
OCT.
145,2
144,2
117,3
162,1
193,9
123,1
129,2
173,8
143,1
147,7
84,7
153,2
167
174,1
178
156,2
241,6
168,6
132,7
146,4
NOV.
184,9
91,2
71
61,7
76,8
28,3
41
90,3
137,3
136,5
128,5
88,3
77
178,3
177,7
96,7
64,7
90
61
148,9
DEC.
60,3
10,4
16,9
24,5
0
5,1
26,8
1,4
28,5
7,6
24,8
35
6,6
16,7
70,2
35,7
35
32,8
39,7
38,5
57,01
103,32 154,11 101,51 25,83
Moy
86,62
97,28
80,82
99,23
87,08
104,89
105,73
92,21
95,20
106,07
100,25
123,71
120,74
128,27
103,54
95,77
108,10
101,47
113,93
119,43
Mini
19,4
7
3,2
11
0
5,1
9,7
1,4
12,7
7,6
12,5
14
2,4
15,4
3,8
7,7
9,8
9
14
9
103,52 8,74
Maxi
229,2
237,4
226,5
268,9
194,9
198,9
243,6
383,3
304,5
321,1
222,8
285,9
296,2
290,6
178
189,2
241,6
219,3
272,6
266,4
253,55
K
Totaux
1039,4
1167,3
969,8
1190,8
1045
1258,7
1268,7
1106,5
1142,4
1272,8
1203
1484,5
1448,9
1539,2
1242,5
1149,2
1297,2
1217,6
1367,2
1433,2
ANNEXE 7 : Modèle de script PHP
<?php
// on se connecte à la base de données
mysql_connect("$nom_du_serveur","$nom_utilisateur","$passe");
mysql_select_db("$nom_de_la_base") or die('Impossible de
sélectionner une base
de donnée. Assurez vous d\'avoir correctement remplit les
données de
connections.');
//On sélectionne tout dans la table COMMENTAIRES par "id" croissant
$result = mysql_query("SELECT * FROM COMMENTAIRES ORDER BY id ASC");
//On vérifie que la table contient quelque chose
if(mysql_num_rows($result) == 0)
{
echo'<p>Aucun commentaire!</p>';
}
//Si il y a des entrées
else
{
//Ici le reste du code
//on ferme le else
}
// Fermeture de la connexion à la base de données
mysql_close();
?>
ANNEXE 8 : Formulaire de saisie de la table aire protégées sur une page web
L