: Mapping dominant woody species distribution in the Middle Atlas mountains (Morocco) from ASTER imagery.

Abstract

International audienceThe cedar forest of the Middle Atlas of Morocco is characterized by the heterogeneity of its stands and its fragmentation caused by the interaction between various factors such as human activities, soil variability and climatic fluctuations. This results in a spatial and spectral heterogeneity that limits the reliability of the conventional methods used for classification of satellite imagery. To address this issue, the present study uses methods based on spectral similarity to map major forest species of the cedar forest of Morocco: Linear spectral mixture analysis (LSMA) andSpectral angle mapper (SAM). The aim of the study was to compare: (i) methods used to extract spectral signatures of pure pixels (endmembers) from the imagery, and (ii) the performances of LSMA and SAM in terms of appropriately mapping major forest species of the Middle Atlas. To achieve these goals, we used ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) images for the forest mapping. The results showed that SMA and SAM have led to similar patterns of the spatial distribution of the studied forest species, but these generated noticeable differences in the areas assigned to each mapped class. The classification results obtained by SMA and SAM werecompared to those generated by the maximum likelihood classification method (our reference). This procedure showed that SMA yielded a better classification of the dominant forest species than SAM; this is illustrated by the value of Kappa Coefficient which was about 0.70 for the SMA method and 0.66 for the SAM approach.La cédraie du Moyen Atlas, au Maroc, est caractérisée par l’hétérogénéité de ses peuplements ainsi que par la fragmentation de son espace forestier. Ces caractéristiques résultent de l’interaction de divers facteurs anthropiques, pédologiques et climatiques. Ces hétérogénéités spatiale et spectrale limitent la fiabilité des méthodes conventionnelles de classification de l’imagerie satellitaire. Dans la présente étude, on suggère d’utiliser les méthodes basées sur la similarité spectrale pour cartographier les espèces forestières dominantes de l’écosystème de la cédraie, soit l’analyse de mixture spectrale linéaire (AMSL) et le Spectral angle mapper (SAM). Les objectifs poursuivis consistent à comparer des procédures d’extraction des signatures spectrales « pures » prototypes, dites endmembers, et les approches de l’AMSL et du SAM en termes de cartographie des espèces végétales dominantes de cette forêt. Pour atteindre ces objectifs, on a utilisé des images acquises par le capteur ASTER (Advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer). Les résultats obtenus montrent que l’utilisation des méthodes de l’AMSL et du SAM a abouti à des résultats similaires en termes de répartition des espèces cartographiées, mais avec des différences au plan des superficies occupées par ces espèces. La comparaison des résultats obtenus à l’aide de l’AMSL et du SAM avec ceux de la classification par maximum de vraisemblance (notre référence) démontre que l’AMSL a permis de classifier les espèces forestières dominantes avec une meilleure précision que le SAM, ce qui s’exprime par un coefficient Kappa de l’ordre de 0,7 pour la méthode de l’AMSL contre 0,66 pour l’approche du SAM