Integrated Application of Geomatic Techniques in the Context of Agricultural Anti-Erosion Management

Abstract

RESUMELa Tunisie fait face ades problemes majeurs d'erosion qui oblige les ingenieuts adevelopper des techniques d'emenegetnent permettant d'integrer des donnees spatiales de diiterentes sources tels que carte pedologique. modele numerique de terrain, modele de simulation hydrologique, photographies eeriennes et images satellites, etc. Ces donnees se presentent sous ditterentes formes (vectorielles, matricielles) et ades echelles spatiales et temporelles ties variables. Cet article presente une methode d'integretion visant amettre sur pied un Svsteme d'Aide ala Gestion et l'Atnenegement du TErritoire pour la Lutte contre l'Erosion (SAGA THE). La methode retenue est besee sur une methode persmetrique permettant de hierechiser les ditterents parametres aI'origine de l'erosion hydrique. La premiere eteoe consiste adelimiter et ponderer des unites spatiales homogenes d'integretion (i.e. Ie sous-bassin versant). La deuxieme etepe permet l'eteblissement de scenarios d'emenegement des versants et des cours d'eau de chaque sous-bassin versant apartirdes techniques de genie rural utilisees en Tunisie. La teledetection, de par ses images satellites, contribues a I'enrichissement du svsteme adeux endroits particuliers dans la methode. Tout d'abord, l'indice de vegetation extrait des images Landsat-TM joue Ie role d'un indicateur regional de la couverture vegetele au sol permettant d'eteblir les secteurs prioritaires d'intervention contre l'erosion. La combinaison spatiale de images satellites HRV de SPOT, TM de Landsat avec

Designing erosion management plans in Lebanon using remote sensing, GIS and decision-tree modeling

“…Coordination of Information on the Environment [CORINE], 1992;Pouliot et al, 1994;De Jong and Riezebos, 1997;Quinton, 1997;Sobocka and Jambor, 1998;Cerdan et al, 2002;Kirkby et al, 2002;Renschler and Harbor, 2002;Martinez-Casasnovas et al, 2003;Hessel and Jetten, 2007;Wang et al, 2008) is inhibited in Lebanon due to their complexity and their need for a huge amount of input spatial data that are difficult to acquire. In this context, this study focuses on building a statistical decision-tree model to predict the geographic distribution of erosion processes in diverse landscape units (derived from remote sensing data), based on calibrating field estimations of gully volume to erosion-controlling factors, in the frame of Geographic Information Systems (GIS), for a simple, realistic, and practical method.…”