Modifikasi Metode Fuzzy C-Means untuk Klasifikasi Citra Daun Padi

Metode Fuzzy C-means merupakan algoritma pembelajaran tidak terawasi yang menggunakan derajat keanggotaan untuk menentukan cluster tiap-tiap titik data. Proses pembelajaran yang tidak terawasi menjadi keunggulan untuk dapat diterapkan pada gambar yang terdapat noise. Dilakukan modifikasi terhadap metode Fuzzy C-means yaitu dengan melakukan penentuan dan perubahan matriks partisi  menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy untuk mendapatkan proses pembelajaran dan akurasi cluster. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model terbaik klasifikasi warna daun padi (Oryza Sativa) berdasarkan citra digital dengan menggunakan modifikasi metode fuzzy c-means yang diterapkan untuk klasifikasi. Data citra daun padi yang digunakan sebanyak  citra dengan ukuran  dimana data dibagi menjadi data latih  citra untuk mendapatkan model dan 160 citra digunakan untuk pengujian model klasifikasi. Data citra diubah menjadi matriks Red, Green, Blue (RGB) yang kemudian ditransformasi menjadi matriks fuzzy. Penetapan nilai elemen-elemen matriks partisi  dilakukan dengan membangkitkan bilangan random berdistribusi Uniform yang kemudian diubah menjadi matriks fuzzy. Model fuzzy c-means terbaik untuk klasifikasi diperoleh dengan menggunakan pusat cluster dari proses pembelajaran pada 9 percobaan terhadap parameter pangkat (). Diperoleh model terbaik modifikasi metode fuzzy c-means untuk klasifikasi pada percobaan parameter pangkat () sama dengan 2 dengan accuracy (ACC) 71%,  specificity (SPC) 76%, sensitivity (TPR) 54%, positive predictive value (PPV) 51%, dan negative predictive value (NPV) 85%

Ecological risk assessment based on land cover change: A case of Zanzibar-Tanzania, 2003-2027

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Science in Geospatial TechnologiesLand use under improper land management is a major challenge in sub-Saharan Africa, and this has drastically affected ecological security. Addressing environmental impacts related to this major challenge requires faster and more efficient planning strategies that are based on measured information on land-use patterns. This study was employed to access the ecological risk index of Zanzibar using land cover change. We first employed Random Forest classifier to classify three Landsat images of Zanzibar for the year 2003, 2009 and 2018. And then the land change modeler was employed to simulate the land cover for Zanzibar City up to 2027 from land-use maps of 2009 and 2018 under business-as-usual and other two alternative scenarios (conservation and extreme scenario). Next, the ecological risk index of Zanzibar for each land cover was assessed based on the theories of landscape ecology and ecological risk model. The results show that the built-up areas and farmland of Zanzibar island have been increased constantly, while the natural grassland and forest cover were shrinking. The forest, agricultural and grassland have been highly fragmented into several small patches relative to the decrease in their patch areas. On the other hand, the ecological risk index of Zanzibar island has appeared to increase at a constant rate and if the current trend continues this index will increase by up to 8.9% in 2027. In comparing the three future scenarios the results show that the ERI for the conservation scenario will increase by only 4.6% which is at least 1.6% less compared to 6.2% of the business as usual, while the extreme scenario will provide a high increase of ERI of up to 8.9%. This study will help authorities to understand ecological processes and land use dynamics of various land cover classes, along with preventing unmanaged growth and haphazard development of informal housing and infrastructure

Étude de la résilience des milieux semi-arides à agriculture familiale à l’aide de données d’observation de la Terre

Les projections démographiques selon les Nations-Unies, prévoient un doublement de la population en Afrique à partir de 2036, qui atteindra 20 % de la population mondiale en 2050. Cette situation créera davantage de pression pour satisfaire aux besoins de cette population grandissante. Dans ce contexte, la compréhension des interrelations complexes entre le climat, les activités anthropiques et l’environnement bio-géophysique devient essentielle pour minimiser les incertitudes liées aux changements climatiques, en particulier dans les régions semi-arides vulnérables du continent. L’objectif principal de cette thèse est d’explorer la faisabilité de l’utilisation des données de télédétection et des données auxiliaires multi-sources pour comprendre les vecteurs de la résilience des écosystèmes écologiques face aux perturbations des milieux semi-arides à agriculture familiale en Afrique de l’Ouest (Mali et Burkina Faso). Le choix des sites d’étude intègre les dimensions de la diversité écologique et climatique ainsi que les pratiques agroforestières dans cette région semi-aride. Dans ces sites, la compréhension des interrelations entre le climat, notamment les précipitations et l’évolution de la végétation naturelle a été établie grâce à une analyse croisée entre une longue série temporelle du NDVI (AVHRR+MODIS) de 1984 à 2018 et une grille de précipitation extraite de la base de données « Climate Hazards Group InfraRed Precipitation (CHIRP) » couvrant la même période. L’étude part du principe que l’appréciation de l’état de résilience des milieux concernés nécessite une combinaison des facteurs d’influence bio-géophysiques (végétation, érosion, emprise agricole) et des facteurs socioéconomiques (niveau de vie). Les états de la végétation, de l’érosion et de l’emprise agricole ont été extraits des données d’observation de la Terre en utilisant des approches bien établies. Un nouvel indice de pauvreté multidimensionnelle adapté aux régions tropicales semi-arides à agriculture familiale a été proposé dans le cadre de cette thèse. Son développement a été soutenu par une enquête socioéconomique basée sur 68 questions, et conduite auprès de 1248 unités de production agricole. Dans le cadre de cette enquête, une nouvelle stratégie de collecte de vérités terrain a été proposée. Elle est basée sur trois sources différentes : autoévaluation, évaluation par les pairs et évaluation par l’enquêteur. Trois différents algorithmes d’intelligence artificielle ont été évalués afin de mettre au point l’indice de pauvreté adapté au contexte des milieux semi-arides à agriculture familiale. Il s’agit notamment de : Réseaux de Neurones Artificiels (ANN), Support Vecteur Machine (SVM), et Random Forest (RF). L’indice proposé est finalement basé sur le RF, qui a donné les meilleurs résultats de classification, avec des taux variant entre 78 % et 91 % pour les classes de niveau de vie. Par la suite, les principes de seuillage et d’attribution de scores qui déterminent les échelles de niveau de vie ont été appliqués dans un système d’information géographique pour combiner les facteurs d’influence bio-géophysiques avec l’indice de pauvreté proposé, dans le but de caractériser la résilience des terroirs villageois. Le nouvel indicateur résultant de cette combinaison a été désigné comme « Indice Multidimensionnel d’Équilibre du milieu (IME) ». L’appréciation de la résilience des terroirs des villages a été faite suivant trois modalités : résilient, vulnérable et dégradé. Au Mali, les résultats d’évaluation de la résilience montrent qu’aucun des terroirs villageois de la commune de Koury n’a le statut de résilient. En revanche, dans la commune de Sanekuy, deux terroirs villageois sont résilients. Dans le cas des communes concernées au Burkina Faso, la non-disponibilité des données de terrain impose une interprétation conditionnelle des résultats. Ainsi, dans la commune de Boussouma, lorsque l’on considère que tous les villages ont le statut de résilient au point de vue socioéconomique, l’application de l’IME montre que 57% des villages se retrouvent dans un statut dégradé. Lorsque l’on considère que les conditions de vie de tous les villages sont dans le statut vulnérable, l’application de l’IME présente un résultat où 74% des terroirs villageois sont dans un statut dégradé. Dans la commune de Korsimoro, l’application de l’IME utilisant les différents statuts possibles de l’indice de pauvreté multidimensionnelle adapté, présente des résultats à dynamique similaire à celle de Boussouma, où, plus les conditions socioéconomiques sont précaires, plus l’incidence est négative sur le niveau de résilience de l’écosystème écologique. Au regard de ces résultats, l’application de l’IME montre que la résilience des écosystèmes écologiques ruraux est dynamique au rythme des pratiques agroforestières et des variations des précipitations. Au-delà de la possibilité de cartographier quantitativement et qualitativement l’état de résilience du milieu pour chaque facteur d’influence, cette étude innove par l’établissement d’un indice original d’équilibre du milieu permettant de caractériser la résilience des écosystèmes écologiques des zones tropicales semi-arides à agriculture familiale.Abstract : Population projections, according to the United Nations, predict a doubling of the population in Africa by 2036, which will reach 20% of the world's population in 2050. This situation will lead to important pressure in order to satisfy the needs of this growing population. Understanding the complex interrelationships between climate, anthropogenic activities and the bio-geophysical environment is essential to minimize the uncertainties associated to climate change, especially in vulnerable semi-arid regions of African continent. The main objective of this thesis is to explore the feasibility of using remote sensing and multi-source data to understand the vectors of ecological ecosystems resilience in the semi-arid family farming environments in West Africa (Mali and Burkina Faso). The choice of the study sites takes into account the ecological dimension and climatic diversity of the tropical semi-arid areas. At these sites, an understanding of the interrelationships between climate and vegetation change, was established through a cross-analysis between a long term time series of the NDVI (AVHRR+MODIS) from 1984 to 2018 and, the precipitation grid extracted from the Climate Hazards Group InfraRed Precipitation (CHIRP) database covering the same period. The study assumes that the ecological ecosystem resilience assessment requires a combination of bio geophysical influencing factors (vegetation, erosion, agricultural footprint) and socio-economic factors (standard of living). The state of vegetation, erosion and land covering by agricultural were extracted from earth observation data using well-established approaches. A new multidimensional poverty index adapted to semi-arid tropical areas with family farming system was proposed as part of this thesis. A socio-economic survey involving 1248 agricultural production units based on 68 questions was conducted. A new strategy for collecting ground truth data was proposed based on three different sources (self-assessment, peer assessment and assessment by investigator). Three different algorithms were evaluated to develop a poverty index. These include Artificial Neural Networks (ANN); Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF). The proposed index is ultimately based on the RF, which gave the best results of classification, with rates varying between 78% and 91% for the standard of living classes. Subsequently, the principles of thresholding and scoring were applied in a geographic information system (GIS) to combine bio geophysical influencing factors with the proposed poverty index, with the aim of characterizing the resilience status of target village’s areas. The new indicator resulting from this combination has been designated as the Multidimensional Middle Equilibrium Index (IME). Applied on Mali commune’s data, the ecological resilience assessment results show that none of the villages in Koury commune has the resilient status. On the other hand, in the commune of Sanekuy, 2 villages are resilient. In the case of Burkina Faso communes, the non-availability of data has conducted to a conditional interpretation of the results. Thus, in the commune of Boussouma, when we consider that all villages have the status of resilient from a socio-economic point of view, the application of the IME shows that 57% of villages find themselves in a degraded status. When we consider that the living conditions of all the villages are in the status of vulnerable, the application of the IME presents a result where 74% of the village are in a degraded status. In the commune of Korsimoro, the application of socio-economic resilience status scenarios shows the results with similar dynamics to Boussouma. Meaning that, the ecological ecosystems resilience of rural areas in semi-arid tropical zones is dynamic and linked to the agroforestry practices and to the rainfall variations. Beyond the possibility for mapping the state of ecological ecosystems resilience with regard to each influencing factor, this study innovates by establishing an original index of family farming environmental balance in the semi-arid tropical areas. In the process of the IME establishing, the study developed a new multidimensional poverty indicator, specifically adapted for semi-arid tropical areas with family farming, which is an innovation and an original contribution to science. Finally, a network learning approach of farmers interacting with agricultural research at the local level was experimented and conceptualized as an exploration of recommendations of methodological tools for adapting the agricultural production system to the ecological ecosystems resilience