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 Abdou, A., Thierry, L., et Abou, A., 2008. Signification et usage de l’indice pluviométrique au Sahel. Institut de recherche pour le développement (IRD). Sécheresse, 19 : 35-227 Anonyme, 2003. Cahier méthodologique sur la mise en œuvre d’un SIG. Institut Atlantique d’Aménagement des Territoires. Poitiers, France, 34 p. Anonyme, 2006. Comment alimenter un SIG ?, Projet Information Géographique Programme Territoires Numériques, 7 :1- 2. Anonyme, 2007. Notions fondamentales de télédétection. Ressources naturelles Canada, Centre Canadien de Télédétection, Ottawa, Canada, 266 p. Anonyme, 2007. Plan d’aménagement et de gestion de la Réserve Scientifique de Lamto. (Version Provisoire) Office Ivoirien des Parcs et Réserves, Direction de Zone Centre, Yamoussoukro, Côte d’Ivoire, 86 p. Anonyme, 2008. Evaluation de l’efficacité de la gestion des aires protégées : parcs et réserves de Côte d’Ivoire. UICN, Bureau régional pour l’Afrique de l’Ouest, Abidjan, Côte-d’Ivoire, 43 p. Anonyme, 2013. R pour les géographes : analyse de données, analyse spatiale et cartographie avec R. Unité Mixte de Recherche Géographie-cités. Paris, France, 178 p. Avit, L., F., Pedia, P., et Sankaré, Y., 1999. Diversité Biologique de la Côte-d’Ivoire. Rapport de synthèse. Ministère de l’Environnement et de la Forêt, Direction de l’Environnement, Projet « Monographie, Stratégie et Plan d’Action sur la Diversité Biologique », Abidjan, Côte-d’Ivoire, 273 p. Armand K. Jean, 2008. Stratégie nationale de conservation et d’utilisation durable de la diversité biologique. Ministère de l’environnement et du cadre de vie, république de Côted’Ivoire, Abidjan, Côte-d’Ivoire, 74 p. Azehoun, P., 2011. Conception d’un système d’information géographique pour analyse économique du territoire. Mémoire de fin de formation. École polytechnique d’AbomeyCalavi, Département de génie informatique et télécommunication. Abomey-Calavi, Bénin, 127 p. Beaumont, E., 2005. Vers une base de données cartographique pour la gestion de la Réserve Nationale Villarrica (IX Région, Chili) : actualisation des données, création de la base de données et définition du cahier des charges. Rapport de stage de fin d’études. MASTER 2 SIG et Gestion de l’Espace, Université Jean Monnet Saint-Etienne, Saint-Etienne, France, 69 p. 48 Bigot, S., 2004. Variabilité climatique, interactions et modifications environnementales : L’exemple de la Côte d’Ivoire. Document de synthèse des activités scientifiques. UFR de Géographie et d’Aménagement de l’Université des Sciences et Technologiques. Lille, France, 399 p. Fotsing, E., et Padovani A., 1999. Contribution de la Morphologie Mathématique à la Cartographie de l’Occupation du sol à partir d’Images SPOT (Région de l ‘Extrême - Nord Cameroun). Rapport de stage doctoral en télédétection. Université de Yaoundé 1.Yaoundé, Cameroun, 96 p. 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 s&eacute;lectionner une base de donn&eacute;e. Assurez vous d\'avoir correctement remplit les donn&eacute;es 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