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Analyse et prévision du mode d’occupation du sol à partir de l'utilisation combinée des modèles de Markov et de la théorie de l’Évidence de Dempster-Shafer / Gloire Kwetu Sambo in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 225 (2023)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 225 (2023) . - pp 23 - 36 Titre : Analyse et prévision du mode d’occupation du sol à partir de l'utilisation combinée des modèles de Markov et de la théorie de l’Évidence de Dempster-Shafer Titre original : application aux bâtis de la ville de Goma en République Démocratique du Congo Type de document : Article/Communication Auteurs : Gloire Kwetu Sambo, Auteur ; Vami Hermann Hermann N’Guessan Bi, Auteur ; Koffi Fernand Kouame, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 23 - 36 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Résumé : (auteur) Etant donné la présence de plusieurs risques volcaniques et l’évolution rapide des bâtis dans la ville de Goma en République Démocratique du Congo, la présente étude traite de l’analyse et la prédiction du mode d’occupation du sol dans la ville à travers plusieurs modèles. La combinaison des modèles de la théorie de l’Évidence de Dempster-Shafer et de Markov ont servi respectivement pour effectuer la classification et la prédiction de l’évolution des bâtis. Les données satellitaires ETM+ de Landsat-7 ont été utilisées pour effectuer l’analyse de la dynamique de l’occupation du sol de 2001 à 2017 et de 2017 à 2030 et 2040. La validation du modèle a montré une marge d’erreurs très faible, d’où la prédiction de la classe des Bâtis est presque parfaite avec un coefficient de Kappa de 88,96 %. Il ressort donc, qu’en dépit des risques majeurs dans la ville de Goma, il y a une évolution rapide de la classe des bâtis de l’ordre de 2,1 km² par an. Les changements d’occupation de sol et la mise en place d’une projection prédictive explicite, donnent donc aux décideur un panel d’image du futur censé les aider dans leurs prises de décisions. Cela leurs permettraient aussi de comprendre la tendance évolutive des Bâtis et la manière d’établir les zones d’exclusion dans l’extension et la meilleure gestion de la ville. Numéro de notice : A2023-233 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2023.651 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2023.651 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103542 [article]