Using drone technology to map village lands in protected areas of the democratic republic of Congo

peer reviewedLes aires protégées de la République démocratique du Congo (RDC) sont menacées par diverses pressions anthropiques nécessitant un suivi fréquent et précis. Le mini-drone Falcon équipé d’un appareil photo numérique Sony NEX-7 a été utilisé pour cartographier et suivre la dynamique d’un terroir villageois dans le Domaine de chasse de Mondo Missa à l’est du Parc national de la Garamba, au nord-est de la RDC. Un total de 3 143 photos acquises en avril et juillet 2015, avec une résolution au sol de 8 cm/pixel, a été orthorectifié. La cartographie a porté sur une zone de 114 ha. Les ortho-images ont d’abord été segmentées, les segments étant ensuite classés manuellement par photo-interprétation. Des changements notables ont été constatés entre les deux dates. Les zones des forêts et savanes ont perdu 6,5 ha (86,6 à 80,1 ha). Les jachères sont passées de 16,9 à 8,2 ha, les défriches de 4,1 à 10,0 ha. Les cultures saisonnières ont connu une variation allant de 3,2 à 11,8 ha. La taille moyenne des parcelles cultivées est de 0,2 ha (s = 0,14 ha ; n = 50). Enfin, la surface occupée par les arbres isolés a peu évolué (de 1,3 à 1,9 ha), celle des implantations humaines étant constante (1,7 ha). Ces résultats traduisent le fait que l’expansion de l’agriculture itinérante sur brûlis induit une conversion des habitats naturels et une modification de la composition végétale. Les aéronefs sans pilote à bord permettent de réaliser une cartographie précise et une surveillance rapide des changements d’affectation des terres à petite échelle dans les aires protégées des forêts et savanes tropicales. Ils offrent donc une solution efficace pour évaluer la déforestation et la dégradation au sein des espaces occupés par les communautés locales. Cette évaluation représente un enjeu important dans le processus REDD+ qui envisage de quantifier avec précision ces évolutions

Crop Classification and LAI Estimation Using Original and Resolution-Reduced Images from Two Consumer-Grade Cameras

Consumer-grade cameras are being increasingly used for remote sensing applications in recent years. However, the performance of this type of cameras has not been systematically tested and well documented in the literature. The objective of this research was to evaluate the performance of original and resolution-reduced images taken from two consumer-grade cameras, a RGB camera and a modified near-infrared (NIR) camera, for crop identification and leaf area index (LAI) estimation. Airborne RGB and NIR images taken over a 6.5-square-km cropping area were mosaicked and aligned to create a four-band mosaic with a spatial resolution of 0.4 m. The spatial resolution of the mosaic was then reduced to 1, 2, 4, 10, 15 and 30 m for comparison. Six supervised classifiers were applied to the RGB images and the four-band images for crop identification, and 10 vegetation indices (VIs) derived from the images were related to ground-measured LAI. Accuracy assessment showed that maximum likelihood applied to the 0.4-m images achieved an overall accuracy of 83.3% for the RGB image and 90.4% for the four-band image. Regression analysis showed that the 10 VIs explained 58.7% to 83.1% of the variability in LAI. Moreover, spatial resolutions at 0.4, 1, 2 and 4 m achieved better classification results for both crop identification and LAI prediction than the coarser spatial resolutions at 10, 15 and 30 m. The results from this study indicate that imagery from consumer-grade cameras can be a useful data source for crop identification and canopy cover estimation

An easy and low-cost method for preprocessing and matching small-scale amateur aerial photography for assessing agricultural land use in Burkina Faso

In recent decades, the Kou watershed in south-western Burkina Faso has suffered from poor water management. Despite the abundance of water, most water users regularly face water shortages because of the increase in the amount of land under irrigation. To help them achieve a more equitable allocation of irrigated land, local stakeholders need an easily managed low-cost tool for monitoring and mapping these irrigated zones. The aim of this study was to develop a fast and low-cost procedure for mosaicing and georeferencing amateur small-scale aerial photographs for land-use surveys. Sets of tens (2009) and hundreds (2007) of low-altitude aerial photographs, with a resolution of 0.4 m and 0.8 m, respectively, were used to create a detailed land-cover map of typical African small-scale irrigated agriculture. A commercially available stitching tool and GIS allowed georeferenced ‘mono-images’ to be constructed; both mosaics were warped on a high-resolution SPOT image with a horizontal root mean square error (RMSE) of about 11 m. The RMSE between the two image datasets was 2 m. This approach is less sensitive to atmospheric conditions that are non-predictable in programming satellite imagery