Thèse 2015 H. Aouragh Geomatique Hydrogeologie Moyen Atlas [PDF]

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PRÉSENTÉE PAR

En vue de l’obtention de Doctorat en Sciences de la Terre Spécialité : Hydrogéologie & Géomatique

CARTOGRAPHIE ET IDENTIFICATION PAR TÉLÉDÉTECTION ET ANALYSE MULTICRITÈRE SOUS SIG DES ZONES POTENTIELLES DES AQUIFÈRES AU NIVEAU DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (MAROC)

Soutenue le samedi 30 Mai 2015 devant le jury composé de :

Mr. Hassane SAHBI, PES, Président de l’Université Moulay Ismail, Meknès

Président

Mr. Mustapha BOUALOUL, PES, Faculté des Sciences, Meknès

Rapporteur

Mr. Lahcen BEN AABIDATE, PES, Faculté des Sciences et Techniques, Fès

Rapporteur

Mr. Mohamed BAHIR, PES, École Normale Supérieure, Marrakech

Rapporteur

Mr. Abdelhadi EL OUALI, PES, Vice-Président de l’Université Moulay Ismail, Meknès

Examinateur

Mr. Mohammed Abdelbasset HESSANE, PES, Faculté des Sciences Dhar El Mehraz, Fès

Examinateur

Mr. Said KAMEL, PES, Faculté des Sciences, Meknès

Examinateur

Mr. Mohamed FAOUZI, PH, École Mohammadia d'Ingénieurs, Rabat

Examinateur

Mr. Ali ESSAHLAOUI, PH, Faculté des Sciences, Meknès

Directeur de thèse

DÉDICACE

Thèse Doctorat en Scienc es : HYDROGÉOLOGIE & GÉOMATIQUE

A mes nièces et neveux : Nora, Leila, Nada, Rayan, Mehdi, Rim et Narjiss…

Savoir, penser, rêver. Tout est là Victor Hugo

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REMERCIEMENTS

Thèse Doctorat en Scienc es : HYDROGÉOLOGIE & GÉOMATIQUE

REMERCIEMENTS Au terme de ce travail de recherche qui a duré plusieurs années, il m’est très agréable de remercier les organismes et les personnes de différentes formations. Ceux qui ont contribué, de près ou de loin, à la réalisation de cette thèse et qui m’ont apporté leur expérience pour traiter, analyser et interpréter des phénomènes naturelles des sciences de la terre, si complexe, et aussi en se basant sur de nouvelles techniques et approches pluridisciplinaires à savoir les outils des Systèmes d’Information Géographique (SIG) et de la Télédétection. Je tiens à les remercier tous. Je témoigne ma grande gratitude à Mr. Hassane Sahbi, Président de l’Université My IsmailMeknès, pour le grand honneur qu’il m’a fait en acceptant, avec amabilité, de présider ce travail, malgré ces obligations. Au delà de ses qualités d’enseignant chercheur, ses qualités humaines sont exemplaires. J’ai été chanceux et heureux d’avoir comme directeur de thèse le Professeur-Ingénieur Mr. Ali Essahlaoui, Chef du département de Géologie à la Faculté des Sciences de Meknès, sa compétence, son sérieux, sa générosité scientifique, sa gentillesse et son implication dans ce travail m’ont beaucoup apporté, et je tiens à lui exprimer chaleureusement ma grande reconnaissance. Je salue également ici son dynamisme dans la recherche scientifique autour du thème des ressources en eaux souterraines. Ma gratitude va également à Mr. Said Kamel, Professeur à la Faculté des Sciences de Meknès, pour avoir accepté d’accueillir cette recherche au sein de son unité de formation « Géologie de Surface et de l’Environnement » du département de géologie de la Faculté des Sciences de Meknès. Ses qualités d’enseignant et son côté humain m'ont été indispensable à la fin de ces années de recherche. J’exprime aussi mes remerciements à Mr. Mustapha Boualoul, Professeur à la Faculté des Sciences de Meknès, qui a bien voulu juger ce travail. Qu’il trouve ici l’expression de ma sincère reconnaissance pour l’intérêt qu’il a apporté à cette thèse. Je remercie Mr. Lahcen Benaabidate, Professeur à la Faculté des Sciences et Techniques de Fès, qui a accepté de juger ce travail. Je tiens à lui exprimer toute ma gratitude d’avoir accepté d’être rapporteur de ce travail et d’avoir bien voulu m’honorer de sa présence au jury. Je tiens à remercier chaleureusement Mr. Mohamed Bahir, Professeur à l’école normale supérieure de Marrakech. C’est pour moi un grand honneur qu’il fasse partie du jury de cette thèse. Mes remerciements vont aussi à Mr. Abdelhadi El Ouali, Professeur à la Faculté des Sciences de Meknès et Vice-Président de l’Université My Ismail-Meknès qui a accepté de me faire part de ses critiques en participant à ce jury de thèse. Il m’est agréable aussi d’exprimer ma profonde reconnaissance à Mr. Mohammed Abdelbasset Hessane, Professeur à la Faculté des Sciences Dhar El Mehraz Fès, qui a accepté de juger ce présent travail. J’exprime toute ma gratitude à Mr. Mohamed Faouzi, Professeur à l’Ecole Mohammadia d’Ingénieurs de Rabat, pour avoir accepté de juger ce travail de thèse. Je ne pourrais oublier mon frère My Driss Aouragh, Professeur d’informatique à la Faculté des Sciences et Techniques d’Errachidia, pour ses encouragements et son soutien exemplaire durant toutes mes années d’étude. CARTOGRAPHIE ET IDENTIFICATION PAR TÉLÉDÉTECTION ET ANALYSE MULTICRITÈRE SOUS SIG DES ZONES POTENTIELLES DES AQUIFÈRES AU NIVEAU DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (MAROC)

REMERCIEMENTS

Thèse Doctorat en Scienc es : HYDROGÉOLOGIE & GÉOMATIQUE

J’adresse mes sincères remerciements au Centre National de la Recherche Scientifique et Technique (CNRST) de Rabat – MAROC pour son soutien financier par une bourse de recherche. Je remercier également tous les fonctionnaires de l’Agence Hydraulique du Bassin de Sebou (AHBS), qui m’ont aidé au niveau de la récolte des données, je les remercier vivement pour leur soutien. J’adresse également mes sincères remerciements à tous les professeurs pour l’énergie que vous mettez pour nous éveiller et enseigner. Merci aussi à tous les professeurs qui ont tous été formidables et bienveillants, notamment et sans exception à tous les professeurs du Département de Géologie de la Faculté des Sciences de Meknès. Je remercie tous les collègues du département de Géologie et tous les amis pour leurs encouragements. Mes remerciements s’adressent également à tous ceux, trop nombreux pour être cités nommément, qui m’ont aidé de près ou de loin, trouvent ici l’expression de ma gratitude. Je remercie avec grande émotion ma famille pour son irremplaçable et inconditionnel soutien. Elle m’a toujours encouragé à aller de l’avant dans la vie malgré la difficulté d’être loin de ses proches. Merci d’avoir été là pour écarter les doutes, soigner les blessures et partager les joies. Cette thèse est aussi la vôtre. Voilà ! Je suis arrivée au bout et mon dernier remerciement, c’est pour toi

maman.

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RÉSUMÉ

T hèse Doctorat en Sciences : HYDROGÉOLOGIE & GÉOMATIQUE

RÉSUMÉ L’eau est au cœur des enjeux du XXIème siècle. Le recours aux nappes phréatiques se développe rapidement et implique de nouvelles problématiques. La qualité et la disponibilité de la ressource font l’objet de nombreux programmes de recherches afin de permettre aux autorités publiques d’en assurer une gestion durable. Au Maroc, la rareté de l’eau, la succession des périodes de sécheresse et l’irrigation pour l’agriculture intensive conduisent à des conséquences directes, telles que la baisse des niveaux hydrostatiques et la salinisation des nappes phréatiques dans plusieurs régions. A cela s’ajoute le manque de données géologiques et hydrogéologiques sur les aquifères. Le Causse moyen atlasique compris entre les latitudes nord 32°55' et 34°, a connu dernièrement d'épineux problèmes d'approvisionnement en eau. Ainsi, plusieurs recherches hydrogéologiques se sont avérées nécessaires en vue d'assurer une bonne alimentation en eau potable et l’irrigation pour les populations locales et les régions avoisinantes. Cette étude, se propose de montrer l'apport des techniques de télédétection et des Systèmes d’Information Géographique (SIG) pour la prospection hydrogéologique. Parmi les fonctions SIG pour la modélisation spatio-temporelle et l’aide à la decision, l’évaluation multicritères (EMC) s’avère être particulièrement utile on ce qui concerne la localisation des zones aptes à un usage. Les différents traitements numériques d'images ont été effectués avec des logiciels SIG et de traitement d’images satellitaires. À partir des images aéro-spatiales ETM+7 et 8 de Landsat et d’un modèle numérique de terrain (ASTER DEM) couvrant la zone d'étude, l'information concernant la topographie, l’hydrographie, l’occupation du sol, la géomorphologie et la géologie (structurale et lithologique) a pu être extraite. Chaque caractéristique de toutes les cartes thématiques intégrées a été évaluée en fonction de leur importance relative dans la prédiction de la nappe phréatique. L’extraction automatique sous SIG du réseau hydrographique, montre l’abondance de deux types de drainage parallèle et dendritique, reliée à la morpho-structure et au climat ainsi que la nature lithologique des formations. L’écoulement se fait généralement vers le Nord et Nord-Ouest. La classification supervisée de l’image Landsat_8 OLI indique que l’occupation du sol de la région est représentée par environ 70% des sols nus, 24% des forets, 4% des cultures et moins de 1% des surfaces d’eau (Dayats). Les calcaires du Lias inférieur à moyen sont les plus étendus qui se recouvrent localement par des épanchements de basaltes Plio-quaternaires. Ces carbonates ayant un aspect karstique élevé sont marqués par la présence d’un ensemble de dépressions karstiques (dolines, ovallas, hum, poljés…). Ainsi, ces dépressions ont été déterminées par analyse sous SIG de l’image ASTER(DEM). Quelques techniques d’analyse et de traitement d’images Landsat ont été employées pour indiquer l’efficacité de l’imagerie multi-spectrale dans l’identification et la discrimination des formations lithologiques puis l’extraction des linéaments dans la région du moyen atlas tabulaire, à savoir l’ACP, la composition colorée, les rapports des bandes et les filtres directionnels. L’évaluation multicritère (EMC) a permis de classer, analyser et organiser facilement les informations disponibles qui ont été interprétées à partir d'images satellitaires (Landsat ETM +, Landasat_8 OLI) et du modèle numérique d'élévation (ASTER DEM). L’analyse, la classification et le calcul des poids pour chaque couche thématique ont été effectués en premier temps par le modèle AHP de Saaty, et ensuite par l’approche mathématique de la logique floue. L’agrégation des critères choisis a été effectuée par une combinaison linéaire pondérée (CLP) pour en extraire les caractéristiques spatiales pertinentes pour la recharge en eaux souterraines. La carte du potentiel aquifère résultante a été validée sur la base de données des sources d’eaux existantes et des forages d’exploitation réalisés au niveau du secteur d’étude, prouvant l’efficacité des traitements par modélisation géomatique, en particulier quand on dispose plus des données de terrain. Elle démontre que la zone de plus haute recharge est située dans les hauts plateaux du Nord et vers l’aval des cours d’eau en raison des taux d'infiltration élevés causés par l'importance de la fracturation dans les calcaires dolomitiques. Le couplage des zones à potentialité aquifère excellente et bonne aux fractures met en évidence les sites les plus propices à l’implantation de futurs forages productifs. Cette carte peut fournir des informations sur la caractérisation des zones potentielles qui peuvent guider la prise de la bonne décision pour une gestion efficiente des ressources en eaux souterraines. Mots-clés : Cartographie-Télédétection-SIG-EMC-Potentiel Aquifère-Ressources en eau-Causse Moyen Atlasique-Maroc. CARTOGRAPHIE ET IDENTIFICATION PAR TÉLÉDÉTECTION ET ANALYSE MULTICRITÈRE SOUS SIG DES ZONES POTENTIELLES DES AQUIFÈRES AU NIVEAU DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (MAROC)

ABSTRACT

T hèse Doctorat en Scienc es : HY DROGÉOLOGIE & GÉOMATIQUE

ABSTRACT Water is at the heart challenges of the XXIst century. The use of groundwater is rapidly developed and involved new challenges. The quality and resource availability are subject to numerous research programs to enable public authorities to ensure sustainable management. In Morocco, water scarcity, the succession of droughts and irrigation for intensive agriculture lead to direct consequences such as falling water tables and salinisation of groundwater in many areas. Added to this is the lack of geological and hydrogeological data on aquifers. The Middle Atlas Plateaus means between the north latitudes 32°55' and 34° has recently been thorny water supply problems. Thus, several hydrogeological investigations were necessary to ensure a good supply of drinking water and irrigation for local people and surrounding areas. This study, proposed to show the contribution of remote sensing and Geographic Information Systems (GIS) for hydrogeological prospecting. Among the GIS functions to the spatio-temporal modeling and decision support for the multi-criteria evaluation (MCE) turns out to be particularly useful is regarding the location of suitable areas for use. Various digital image processing were performed with GIS software and processing of satellite images. From spatial images of ETM+ Landsat 7 and 8 and a digital terrain model (ASTER DEM) covering the study area, information about topography, hydrography, land cover, geomorphology and geology (structural and lithological) were able to extract. According to their relative importance in predicting groundwater, every feature of all integrated thematic maps was evaluating. Automatic extraction of river network in GIS shows the abundance of two types of parallel and dendrite drainage, connected to the morpho-structural, climate and lithology of the formations. The flow is generally north and northwest. Supervised classification of Landsat_8 OLI indicates that the region represented by approximately 70% of bare soil, 24% of the forests, 4% of the crop and less than 1% of water surfaces (Dayats). Limestones of Lower and Medium Lias are the most extensive overlapping locally by outpourings of Plio-Quaternary basalts. These carbonates with high karst appearance are marked by the presence of a set of karstic depressions (sinkholes, uvalas, hum, poljes…). Thus, these depressions were determined by GIS analysis from the ASTER (DEM) image. Some technical analysis and Landsat image processing have been used to indicate the effectiveness of the multi-spectral imaging in the identification and discrimination of lithological formations and the extraction of lineaments in the area of Middle Atlas Plateaus, namely PCA, colored composition, band ratios and directional filters. The multi-criteria evaluation (MCE) was used to classify, analyze and organize information easily available that have been interpreted from satellite imagery (Landsat ETM+, Landasat_8 OLI) and Digital Elevation Model (ASTER DEM). The analysis, classification and calculation of weight for each thematic layer were carried out initially by the Saaty AHP model, and then by the fuzzy logic approach. The aggregation of the criteria was performed by a weighted linear combination (WLC) to extract the relevant spatial characteristics for charging groundwater. The resulting map of groundwater potential was validated based on springs and wells drilled data’s in the study area, proving the effectiveness of treatments by GIS modeling particularly with most ground data’s. It shows that the highest recharge zone is located in the northern plateaus and downstream of the rivers related to high infiltration of extended and fractured dolomitic limestones formations. The coupling of excellent and good zones of the groundwater potential to fractures highlights the most conducive areas for the future productive drilling sites. This map can provide information on the characterization of grouwndwater areas and help to the right decision for the efficient management of groundwater resources.

Keywords : Mapping-Remote Sensing-GIS-MCE- Groundwater Potential -Water Resources- Middle Atlas Plateaus, Morocco.

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TABLE DES MATIÈ RES

Thèse Doctorat en Scienc es : HYDROGÉOLOGIE & GÉOMATIQUE

TABLE DES MATIÈRES DEDICACE REMERCIEMENT RÉSUMÉ ABSTRACT TABLE DES MATIERES LISTE DES FIGURES LISTE DES TABLEAUX LISTE DES ANNEXES LISTE DES ACRONYMES INTRODUCTION GÉNÉRALE ........................................................................................................................................................................................................................................1 ► CONTEXTE ET PROBLÉMATIQUE ........................................................................................................................ 1 ► BUTS ET OBJECTIFS.................................................................................................................................................. 3 ► QUESTIONS DE RECHERCHE ................................................................................................................................ 3 ► MATÉRIEL ET MÉTHODOLOGIE DU TRAVAIL ................................................................................................... 4 ► STRUCTURATION DE LA THÈSE............................................................................................................................ 5 CHAPITRE I_BILAN D’ÉTUDES HYDROGÉOLOGIQUES PAR TÉLÉDÉTECTION-SIG ET NOTIONS DE BASE. 6 INTRODUCTION............................................................................................................................................................ 6 I. RECHARGE DES NAPPES D’EAUX SOUTERRAINES ................................................................................... 6 II. TÉLÉDÉTECTION / SIG ET EAUX SOUTERRAINES ................................................................................... 7 III.BILAN D’ÉTUDES HYDROGÉOLOGIQUES PAR TÉLÉDÉTECTION ET SIG .............................................. 8 IV.NOTIONS SUR LA TÉLÉDÉTECTION ......................................................................................................... 11 VI.1. DÉFINITION DE LA TÉLÉDÉTECTION ......................................................................................................... 11 VI.2. PRINCIPES DE BASE DE LA TÉLÉDÉTECTION............................................................................................. 11 VI.3. LES PRINCIPALES ÉTAPES DE LA TÉLÉDÉTECTION .................................................................................. 12 VI.4. LES BASES PHYSIQUES DE LE TÉLÉDÉTECTION ........................................................................................ 13 IV.4.1.LE RAYONNEMENT ÉLECTROMAGNÉTIQUE ....................................................................................... 13 IV.4.2. LE SPECTRE ÉLECTROMAGNÉTIQUE ................................................................................................... 14 VI.5. LES INTERACTIONS : RAYONNEMENT / MATIÈRE ..................................................................................... 15 VI.5.1. NATURE DES INTERACTIONS................................................................................................................. 15 VI.5.2. SIGNATURES SPECTRALES DES PRINCIPALES SURFACES NATURELLES .......................................... 16 VI.6. LES SATELLITES ET CAPTEURS DE LA TÉLÉDÉTECTION .......................................................................... 19 VI.7. SYSTÈME LANDSAT ET SES PRODUITS ......................................................................................................... 20 VI.8. DOMAINES D’APPLICATION DE LA TÉLÉDÉTECTION .............................................................................. 23 V.LES SYSTÈMES D’INFORMATION GÉOGRAPHIQUE (SIG) ....................................................................... 24 V.1. DÉFINITIONS ET FONCTIONS D’UN SIG........................................................................................................ 24 V.1.1. DÉFINITIONS ............................................................................................................................................. 24 V.1.2. FONCTIONS D’UN SIG ............................................................................................................................... 25 V.2. COMPOSANTES D’UN SIG................................................................................................................................. 26 V.3. MODE DE REPRÉSENTATION DES DONNÉES DANS UN SIG...................................................................... 26 CONCLUSION ............................................................................................................................................................... 27 CHAPITRE II_CONTEXTE GENERAL DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE........................................................................................................... 28 INTRODUCTION.......................................................................................................................................................... 28 I. CONTEXTE GÉOMORPHOLOGIQUE, GÉOGRAPHIQUE ET SOCIO-ÉCONOMIQUE ............................ 28 I.1. CONTEXTE GÉOMORPHOLOGIQUE ET GÉOGRAPHIQUE .......................................................................... 28 I.2. CONTEXTE SOCIO-ÉCONOMIQUE................................................................................................................... 30 II.CONTEXTE HYDRO-CLIMATIQUE ............................................................................................................ 32 II.1. CADRE CLIMATIQUE ........................................................................................................................................ 32 II.1.1. LES PRÉCIPITATIONS ................................................................................................................................ 33 II.1.2. LES TEMPÉRATURES ................................................................................................................................. 35 II.1.3. L’ÉVAPOTRANSPIRATION ........................................................................................................................ 36 II.1.4. ALIMENTATION DE LA NAPPE- INFILTRATION EFFICACE ................................................................ 37 II.1.5. LES VENTS .................................................................................................................................................. 37 II.2. CADRE HYDROLOGIQUE ................................................................................................................................. 37 II.2.1. COURS D’EAU SUPERFICIELS ................................................................................................................... 37 II.2.2. SOURCES ..................................................................................................................................................... 38 III. CONTEXTE GÉOLOGIQUE ......................................................................................................................... 40 III.1. CADRE RÉGIONAL........................................................................................................................................... 40 III.2. CADRE LOCAL .................................................................................................................................................. 41 III.2.1. LITHO-STRATIGRAPHIE .......................................................................................................................... 43 III.2.2. TECTONIQUE ET STRUCTURE DES CAUSSES ....................................................................................... 49 IV. CONTEXTE HYDROGÉOLOGIQUE ........................................................................................................... 51 IV.1. ORGANISATION SPATIALE DES SYSTÈMES D’ÉCOULEMENTS ................................................................. 52 IV.2. BILAN HYDRAULIQUE DE LA NAPPE DU MOYEN ATLAS TABULAIRE .................................................... 53 IV.3. CONDITIONS SPÉCIFIQUES ET PROCESSUS DE LA KARSTIFICATION ..................................................... 54 IV.3.1. SYSTÈME KARSTIQUE .............................................................................................................................. 55 IV.3.2. AQUIFÈRE KARSTIQUE ........................................................................................................................... 56 IV.3.3. RÔLE DE LA TECTONIQUE ..................................................................................................................... 56 IV.3.4. FORMES KARSTIQUES.............................................................................................................................. 56 IV.3.5. KARSTIFICATION DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE ............................................................................ 58 CONCLUSION ............................................................................................................................................................... 59 CARTOGRAPHIE ET IDENTIFICATION PAR TÉLÉDÉTECTION ET ANALYSE MULTICRITÈRE SOUS SIG DES ZONES POTENTIELLES DES AQUIFÈRES AU NIVEAU DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (MAROC)

TABLE DES MATIÈ RES

Thèse Doctorat en Scienc es : HYDROGÉOLOGIE & GÉOMATIQUE

CHAPITRE III_ EXPLOITATION DE LA TÉLÉDÉTECTION ET DES SIG POUR LA RECONNAISSANCE HYDROGÉOLOGIQUE DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE ..................................................................................................................................................... 60 INTRODUCTION.......................................................................................................................................................... 60 I. MATÉRIEL ET MÉTHODES .......................................................................................................................... 61 I.1. LES DONNES UTILISÉES .................................................................................................................................... 61 I.1.1. LES IMAGES SATELLITAIRES ..................................................................................................................... 61 I.1.2. LES DONNÉES AUXILIAIRES ..................................................................................................................... 63 I.1.3. LE MATÉRIEL INFORMATIQUE ................................................................................................................. 63 I.2. MÉTHODOLOGIE ............................................................................................................................................... 63 I.2.1. LES PRÉTRAITEMENTS............................................................................................................................... 64 I.2.2. LES TRAITEMENTS...................................................................................................................................... 66 I.2.2.1. MOSAÏCAGE .................................................................................................................................... 66 I.2.2.2. EXTRACTION ET VISUALISATION DE LA ZONE D’INTÉRÊT ................................................... 67 I.2.2.3. AMÉLIORATIONS VISUELLES DE L’IMAGE ................................................................................. 67 I.2.2.4. EXTRACTION D’INFORMATION................................................................................................... 67 II. ÉLABORATION DES PLANS D’INFORMATION ......................................................................................... 69 II.1. CARACTÉRISTIQUES TOPOGRAPHIQUES ET HYDROGRAPHIQUES .......................................................... 69 II.1.1. TOPOGRAPHIE........................................................................................................................................... 69 II.1.1.1. RELIEF OMBRE ET ALTITUDES ................................................................................................... 73 II.1.1.2. PENTES (SLOPES)........................................................................................................................... 77 II.1.1.3. ORIENTATIONS (ASPECTS) .......................................................................................................... 79 II.1.2. HYDROGRAPHIE ....................................................................................................................................... 80 II.1.2.1. DIRECTION D’ÉCOULEMENT...................................................................................................... 82 II.1.2.2. ACCUMULATION D’ÉCOULEMENT............................................................................................. 83 II.1.2.3. DENSITÉ DU RÉSEAU HYDROGRAPHIQUE............................................................................... 85 II.1.2.4. TYPOLOGIE DU RÉSEAU HYDROGRAPHIQUE ......................................................................... 86 II.1.2.5. CLASSIFICATION ET ANALYSE DES ANOMALIES HYDROGRAPHIQUES............................... 89 II.2. CARTE D’OCCUPATION DU SOL...................................................................................................................... 93 II.3. CARTOGRAPHIE DES LINÉAMENTS ............................................................................................................. 102 II.3.1. EXTRACTION MANUELLE DES LINÉAMENTS ..................................................................................... 103 II.3.2. EXTRACTION AUTOMATIQUE DES LINÉAMENTS.............................................................................. 109 II.3.3. DENSITÉ DES LINÉAMENTS .................................................................................................................. 111 II.4. LITHOLOGIE.................................................................................................................................................... 114 II.4.1. RAPPORT DES BANDES (RATIONING) .................................................................................................. 115 II.4.2. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (ACP).............................................................................. 115 II.4.3. COMBINAISONS DES COULEURS OU COMPOSITION COLORÉE ....................................................... 117 II.5. CLASSIFICATION DU POTENTIEL KARSTIQUE ........................................................................................... 121 II.6. DÉPRESSIONS KARSTIQUES .......................................................................................................................... 122 CONCLUSION ............................................................................................................................................................. 125 CHAPITRE IV_CARTOGRAPHIE DES POTENTIALITÉS EN EAU SOUTERRAINE : APPROCHE, ANALYSE ET IDENTIFICATION..................................................................................................................................................................................... 126 INTRODUCTION........................................................................................................................................................ 126 I. MÉTHODOLOGIE ...................................................................................................................................... 127 II. ANALYSES DE DISTRIBUTIONS ET DE CORRÉLATIONS ....................................................................... 129 II.1. SOURCES ET FACTEURS GÉOLOGIQUES ET HYDROGRAPHIQUES ......................................................... 129 II.2. FORAGES ET FACTEURS GÉOLOGIQUES ET HYDROGRAPHIQUES ........................................................ 132 III. STRUCTURATION D’INTÉGRATION DES FACTEURS ............................................................................. 135 IV. STANDARISATION DES FACTEURS .......................................................................................................... 136 V. PONDÉRATION ET AGRÉGATION DES FACTEURS ............................................................................... 136 V.1. LITHOLOGIE .................................................................................................................................................... 138 V.2. POTENTIEL KARSTIQUE ................................................................................................................................ 140 V.3. LINÉAMENTS ................................................................................................................................................... 141 V.4. DRAINAGE ....................................................................................................................................................... 142 V.5. OCCUPATION DU SOL (NDVI)........................................................................................................................ 144 V.6. PENTE ............................................................................................................................................................... 145 VI. INTÉGRATION DES COUCHES THÉMATIQUES ET MODÉLISATION SIG ............................................ 147 VII. VALIDATION, ANALYSE ET INTERPRÉTATION DU MPA ...................................................................... 152 VII. 1. RELATION SOURCES, FORAGES ET POTENTIEL AQUIFÈRE ................................................................. 152 VII.2. ANALYSE DE LA SENSIBILITÉ DU MPA ..................................................................................................... 153 VIII. APPLICATION DE LA LOGIQUE FLOUE « FUZZY LOGIC » .................................................................... 159 VIII.1. MÉTHODE DE MISE EN ŒUVRE D’APPARTENANCE FLOUE ................................................................ 160 VIII.2. PONDÉRATION DES FACTEURS PAR APPROCHE D’APPARTENANCE FLOUE .................................... 161 VIII.3. AGRÉGATION DES CARTES D’APPARTENANCE FLOUE ........................................................................ 164 CONCLUSION ............................................................................................................................................................. 176 CONCLUSION GÉNÉRALE ET PERSPECTIVES ................................................................................................................................................................................ 177 RÉFÉRENCES ................................................................................................................................................................................................................................................................................ 180

ANNEXE ................................................................................................................................................................................................................................................... 190

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LISTE DES FIGURES

Th èse Doctorat en Sciences : HYDROGÉOLOGIE & GÉOMATIQU E

LISTE DES FIGURES INTRODUCTION GENERALE FIGURE 1. DISTRIBUTION D'EAU SUR LA TERRE (SOURCE : ADAPTATION DE GLEICK, 2000) ............................................................... 1 FIGURE 2. BILANS QUANTITATIFS DES PRINCIPALES NAPPES SOUTERRAINES DU BASSIN DE SAÏS .......................................................... 2 FIGURE 3. APPROCHE MÉTHODOLOGIQUE DE LA MODÉLISATION GÉOMATIQUE POUR LA PROSPECTION DES RESSOURCES EN EAU ......... 4

CHAPITRE I FIGURE 4. INFILTRATION DES EAUX DE SURFACE ET ALIMENTATION DES RÉSERVOIRS POREUX SOUTERRAINS, LES AQUIFÈRES ............... 7 FIGURE 5. PRINCIPE DE BASE DE LA TÉLÉDÉTECTION .................................................................................................................. 12 FIGURE 6. PROCESSUS DE LA TÉLÉDÉTECTION (D’APRÈS CALOZ, 1992 ; MODIFIÉ) ........................................................................... 13 FIGURE 7. NATURE DE PROPAGATION D’UNE ONDE ÉLECTROMAGNÉTIQUE (D’APRÈS BONN ET ROCHON, 1992) ............................... 13 FIGURE 8. LE SPECTRE ÉLECTROMAGNÉTIQUE ........................................................................................................................... 14 FIGURE 9. PHÉNOMÈNE D’ABSORPTION DANS L’ATMOSPHÈRE ET SPECTRE D’ÉMISSION ................................................................... 15 FIGURE 10. INTERACTIONS DU RAYONNEMENT ÉLECTROMAGNÉTIQUE AVEC LA MATIÈRE ............................................................... 15 FIGURE 11. SIGNATURES SPECTRALES DES SURFACES NATURELLES ................................................................................................ 16 FIGURE 12. SIGNATURES SPECTRALES DE QUELQUES ROCHES (BONN ET ROCHON, 1992) ................................................................ 17 FIGURE 13. SIGNATURES SPECTRALES DE QUELQUES MINÉRAUX (SOURCE OPEN UNIVERSITY) ......................................................... 17 FIGURE 14. RÉFLECTANCE D'UN SOL EN FONCTION DE SON TAUX D'HUMIDITÉ (SOURCE GDTA, 1991) ............................................ 18 FIGURE 15. COMPORTEMENT DE LA VÉGÉTATION (SOURCE COLWELL, 1983) ................................................................................. 18 FIGURE 16. RÉFLECTANCE DE L'EAU SELON LA CONCENTRATION CHLOROPHYLLIENNE (SOURCE BONN ET ROCHON, 1992)............... 19 FIGURE 17. DIFFÉRENTS SYSTÈMES D'OBSERVATION DE LA TERRE. ................................................................................................ 19 FIGURE 18. CONDITIONS D'ACQUISITION DES CAPTEURS DE TÉLÉDÉTECTION (D'APRÈS BUITEN, 1993) ............................................ 20 FIGURE 19. GENÈSE ET DÉVELOPPEMENT DU PROGRAMME LANDSAT (NASA ET USGS) ................................................................ 21 FIGURE 20. SCHÉMA DU SATELLITE LANDSAT 7 ........................................................................................................................... 21 FIGURE 21. SYSTÈME SIG - PRODUCTION DES CARTES THÉMATIQUES NUMÉRIQUES ET GÉORÉFÉRENCÉES ET MODÈLES 3D. .............. 24 FIGURE 22. DONNÉES ET RÉALITÉS - LES SIG (QUE SAIS-JE ? - PUF, 1996) ................................................................................... 25 FIGURE 23. LES 4 COMPOSANTES D’UN SIG ................................................................................................................................ 26 FIGURE 24. MODÈLE RASTER ET MODÈLE VECTEUR ..................................................................................................................... 27

CHAPITRE II FIGURE 25. SITUATION GÉOGRAPHIQUE DES CAUSSES MOYEN ATLASIQUE (FOND D’UNE IMAGE GOOGLE-EARTH) ........................... 29 FIGURE 26. LE MOYEN ATLAS CENTRAL ET SES BORDURES : LES PRINCIPALES UNITÉS MORPHOSTRUCTURALES (MARTIN, 1973) .......... 30 FIGURE 27. COUVERTURE FORESTIÈRE DANS LE BASSIN VERSANT DE SEBOU (SOURCE ABHS). (EN CERCLE : MOYEN ATLAS) ............. 31 FIGURE 28. CARTES TOURISTIQUES MOYEN ATLAS CENTRAL (SOURCE : WWW.TOURISME-VERT-IFRANE.COM)................................... 32 FIGURE 29. PLUVIOMÉTRIE DES CINQ STATIONS (EN MM) (A) MOYENNE MENSUELLE, (B) MOYENNE ANNUELLE ................................ 33 FIGURE 30. CARTE DE LA RÉPARTITION SPATIALE DES PRÉCIPITATIONS DU MOYEN ATLAS (MARTIN, 1981)........................................ 34 FIGURE 31. TEMPÉRATURE DES TROIS STATIONS (EN °C) : (A) MOYENNE MENSUELLE, (B) MOYENNE ANNUELLE ............................... 35 FIGURE 32. RELATION ENTRE L'OUED TIZGUIT ET L'OUED AGUEMGUEM (11/1975 AU 03/1979) (AMRAOUI, 2005) ........................... 38 FIGURE 33. HYDROGRAPHIE, POINTS D’EAU ET SCHÉMA HYDROGÉOLOGIQUE (D’APRÈS LECLERC ET BENTAYEB, 1977) .................... 39 FIGURE 34. GRANDS DOMAINES STRUCTURAUX DU MAROC .......................................................................................................... 40 FIGURE 35. SCHÉMA STRUCTURAL DU MOYEN ATLAS (COLO, 196 ; MODIFIÉE) ............................................................................... 42 FIGURE 36. COLONNE LITHO-STRATIGRAPHIQUE MONTRANT LE PASSAGE TRIAS-LIAS (OUARRACHE, 1987). ..................................... 43 FIGURE 37. COUPES DE PASSAGE LIAS INFÉRIEUR-LIAS MOYEN .................................................................................................... 44 FIGURE 38. PHOTO DES COULÉES BASALTIQUES PRÈS DU LAC SIDI ALI VU DE LA RN 13 EN DIRECTION DU NORD-EST. ...................... 45 FIGURE 39. CARTE GÉOLOGIQUE DU MOYEN ATLAS TABULAIRE ................................................................................................. 46 FIGURE 40. COUPES GÉOLOGIQUES NO-SE DANS LE PROLONGEMENT NE DU SYNCLINAL DE BEKRIT-TIMAHDITE SOUS ................... 47 FIGURE 41. BLOC DIAGRAMME THÉORIQUE LITHO-STRATIGRAPHIQUE DU MOYEN ATLAS CENTRAL ET SES BORDURES (MARTIN, 1981) 48 FIGURE 42. CARTE STRUCTURALE DU MOYEN ATLAS (D’APRÈS ARBOLEYA ET AL., 2004).................................................................. 50 FIGURE 43. COUPE GÉOLOGIQUE (CF. FIGURE.42) À TRAVERS LE CAUSSE ET LE MOYEN ATLAS PLISSÉ (ARBOLEYA ET AL., 2004)......... 50 FIGURE 44. LA JONCTION ENTRE LE CAUSSE MOYEN ATLASIQUE ET LE MOYEN ATLAS PLISSÉ ......................................................... 51 FIGURE 45. COUPE HYDROGÉOLOGIQUE SCHÉMATIQUE DU SYSTÈME RIBAA-AKKOUS (BAHZAD, 1985) ............................................ 52 FIGURE 46. SYSTÈME D’ÉCOULEMENT LOCAL, INTERMÉDIAIRE ET RÉGIONAL (D’APRÈSDAHL ET AL., 2007) ...................................... 52 FIGURE 47. RÉPARTITION DES PRÉLÈVEMENTS DANS LES EAUX SOUTERRAINES DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE PAR SECTEURS ........... 53 FIGURE 48. CARTE HYDROGÉOLOGIQUE DU MOYEN ATLAS (D’APRÈS MARTIN, 1981)..................................................................... 54 FIGURE 49. REPRÉSENTATION DU SYSTÈME KARSTIQUE AVEC LES DIFFÉRENTS ÉLÉMENTS DE SA STRUCTURE .................................... 55 FIGURE 50. SCHÉMA REPRÉSENTATIF DE LA ZONE ÉPIKARSTIQUE (MANGIN, 1975) ......................................................................... 55 FIGURE 51. BLOC DIAGRAMME REPRÉSENTANT UN PAYSAGE KARSTIQUE SYNTHÉTIQUE (BAKALOWICZ, 1999) .................................. 57

CARTOGRAPHIE ET IDENTIFICATION PAR TÉLÉDÉTECTION ET ANALYSE MULTICRITÈRE SOUS SIG DES ZONES POTENTIELLES DES AQUIFÈRES AU NIVEAU DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (MAROC)

LISTE DES FIGURES

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CHAPITRE III FIGURE 52. SYSTÈME D'INFORMATION GÉOGRAPHIQUE (SIG) : CARTOGRAPHIE INTÉGRÉE .............................................................. 61 FIGURE 53. L’IMAGE BRUTE LANDSAT ETM+ EN COULEURS VRAIES (321) ..................................................................................... 62 FIGURE 54. L’IMAGE BRUTE LANDSAT 8 EN COULEURS VRAIES (432).............................................................................................. 62 FIGURE 55. MODÈLE NUMÉRIQUE DE TERRAIN EN FORMAT ASTER-GDEM ................................................................................ 62 FIGURE 56. ORGANIGRAMME MÉTHODOLOGIQUE PAR MODÉLISATION GÉOMATIQUE ..................................................................... 64 FIGURE 57. LE MOSAÏQUAGE DE DEUX IMAGES ........................................................................................................................... 66 FIGURE 58. NAPPE DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (AU SEIN DU BASSIN DE SEBOU) (D’APRÈS LECLERC ET BENTAYEB, 1977)............ 67 FIGURE 59. EXEMPLE DE MODÈLES NUMÉRIQUES D’ALTITUDE (MNA) DU MÊME SITE EN VUE OBLIQUE OMBRÉE .............................. 70 FIGURE 60. EXEMPLE D’UTILISATION D’ASTER GDEM.............................................................................................................. 72 FIGURE 61. RELIEF OMBRÉ DU MNT DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (P1, P2, P3 ET P4 : PROFILS) .................................................. 73 FIGURE 62. PROFILS NO-SE ET NE-SO TRAVERSANT LE CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (P1, P2, P3 ET P4) ......................................... 74 FIGURE 63. MODÈLE NUMÉRIQUE DU TERRAIN (MNT) DANS LA RÉGION DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE ........................................ 75 FIGURE 64. HISTOGRAMME DE DISTRIBUTION DES ALTITUDES DU MOYEN ATLAS TABULAIRE ......................................................... 75 FIGURE 65. REPRÉSENTATION 3 D DU MOYEN ATLAS (TABULAIRE ET PLISSÉ) ET SES BORDURES ...................................................... 76 FIGURE 66. COURBES DE NIVEAU AVEC L’ÉQUIDISTANCE DE 50 M ................................................................................................. 77 FIGURE 67. CALCUL DES PENTES (SLOPE) EN DEGRÉ ET EN POURCENTAGE SOUS SIG ..................................................................... 78 FIGURE 68. CARTE DES PENTES EN DEGRÉS ................................................................................................................................ 78 FIGURE 69. HISTOGRAMME DE DISTRIBUTION ET POURCENTAGE DES PENTES ................................................................................ 79 FIGURE 70. CARTE DES PENTES EN POURCENTAGE (%) ................................................................................................................ 79 FIGURE 71. CALCUL DES ORIENTATIONS ET COULEURS CORRESPONDANTES SOUS SIG .................................................................... 79 FIGURE 72. CARTE D’EXPOSITION DES VERSANTS AU NIVEAU DES CAUSSES .................................................................................... 80 FIGURE 73. HISTOGRAMME DE DISTRIBUTION ET POURCENTAGE DES ORIENTATIONS DES VERSANTS ............................................... 80 FIGURE 74. CARTE RÉSEAU HYDROGRAPHIQUE EXTRAIT AUTOMATIQUEMENT À PARTIR DU MNT.................................................... 81 FIGURE 75. LES VALEURS DE LA DIRECTION DE L’ÉCOULEMENT (ESRI, 1999) ................................................................................ 82 FIGURE 76. CARTE DE DIRECTION DES ÉCOULEMENTS HYDRIQUES DES CAUSSES DU MOYEN ATLAS TABULAIRE ............................... 83 FIGURE 77. HISTOGRAMME DE DISTRIBUTION DES DIRECTIONS DE L’ÉCOULEMENT DE LA RÉGION................................................... 83 FIGURE 78. LE CALCUL DE L’ACCUMULATION D’ÉCOULEMENT (ESRI, 1999)................................................................................... 84 FIGURE 79. CARTE D’ACCUMULATION DES FLUX HYDROGRAPHIQUES ............................................................................................ 84 FIGURE 80. PRINCIPALES LIMITES DES SOUS BASSINS HYDROLOGIQUES AU NIVEAU DES CAUSSES ...................................................... 85 FIGURE 81. DENSITÉ DU RÉSEAU HYDROGRAPHIQUE (KM/KM2) DE LA NAPPE DU CAUSSE MOYEN ATLAS ....................................... 86 FIGURE 82. CLASSIFICATION DESCRIPTIVE – TYPES DE BASE DE RÉSEAUX HYDROGRAPHIQUES ......................................................... 87 FIGURE 83. CLASSIFICATION DESCRIPTIVE – TYPES MODIFIÉS DE RÉSEAUX HYDROGRAPHIQUES ....................................................... 87 FIGURE 84. CLASSIFICATION DESCRIPTIVE- TYPES DE RÉSEAUX HYDROGRAPHIQUES DU SECTEUR D’ÉTUDE ....................................... 89 FIGURE 85. LES ORDRES DU RÉSEAU HYDROGRAPHIQUE DU SOUS-BASSIN DE GUIGOU. ................................................................... 91 FIGURE 86. TRACÉS D’ANOMALIES HYDROGRAPHIQUES DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE ET SES BORDURES. ....................................... 92 FIGURE 87. IMAGE LANDSAT_8 EN COMPOSITION COLORÉE 7 (ROUGE), 5 (VERT) ET 4 (BLEU) DE LA RÉGION D’ÉTUDE ....................... 94 FIGURE 88. LES FORMATIONS ET ZONATION VÉGÉTALE DU MOYEN ATLAS CENTRAL (D’APRÈS LECOMPTE, 1986).............................. 95 FIGURE 89. NDVI DE LA RÉGION D’ÉTUDE. LA VÉGÉTATION EST ILLUSTRÉE EN JAUNE À ROUGE .................................................... 96 FIGURE 90. HISTOGRAMME NDVI (CALOZ.,1992)....................................................................................................................... 97 FIGURE 91. COMPOSITION COLORÉE TASSED CAP BI, GI, WI DE LA RÉGION D’ÉTUDE.................................................................... 98 FIGURE 92. ÉTAPES D’UNE CLASSIFICATION SUPERVISÉE D’UNE IMAGE SATELLITAIRE ..................................................................... 99 FIGURE 93. SIGNATURES SPECTRALES : EAU, VÉGÉTATION ET SOL NU AU NIVEAU DE LA RÉGION D’ÉTUDE ........................................ 99 FIGURE 94. MÉTHODE DE CLASSIFICATION PAR MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE ............................................................................ 100 FIGURE 95. CARTE D’OCCUPATION DU SOL DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE PAR CLASSIFICATION D’IMAGE LANDSAT 8 .................... 100 FIGURE 96. HISTOGRAMME DES POURCENTAGES POUR CHAQUE UNITÉ ....................................................................................... 101 FIGURE 97. QUELQUES CRITÈRES DÉFINISSANT UNE DISCONTINUITÉ IMAGE (IN SCANVIC, 1983). ................................................... 103 FIGURE 98. LINÉAMENTS IDENTIFIÉS PAR ACP AVEC STATISTIQUES ET ROSE DIAGRAMME ............................................................. 104 FIGURE 99. LINÉAMENTS IDENTIFIÉS DE L’IMAGE RVB-432 AVEC STATISTIQUES ET ROSE DIAGRAMME ........................................... 104 FIGURE 100. LINÉAMENTS IDENTIFIÉS DE L’IMAGE RVB- 5/7, 2/3, 4/5 AVEC STATISTIQUES ET ROSE DIAGRAMME .......................... 105 FIGURE 101. LINÉAMENTS IDENTIFIÉS PAR FILTRE SOBEL 5*5 AVEC STATISTIQUES ET ROSE DIAGRAMME ........................................ 107 FIGURE 102. LINÉAMENTS IDENTIFIÉS PAR EXTRACTION MANUELLE AU NIVEAU DU MOYEN ATLAS TABULAIRE .............................. 108 FIGURE 103. STATISTIQUES ET ROSE DIAGRAMME DES LINÉAMENTS IDENTIFIÉS AU NIVEAU DU MOYEN ATLAS TABULAIRE .............. 108 FIGURE 104. LES POINTS D’INTERSECTION DES LINÉAMENTS IDENTIFIÉS AU NIVEAU DU MOYEN ATLAS TABULAIRE ........................ 109 FIGURE 105. LINÉAMENTS IDENTIFIÉS PAR EXTRACTION AUTOMATIQUE AU NIVEAU DU MOYEN ATLAS TABULAIRE......................... 110 FIGURE 106. STATISTIQUES ET ROSE DIAGRAMME DES LINÉAMENTS IDENTIFIÉS PAR EXTRACTION AUTOMATIQUE ........................... 110 FIGURE 107. PASSAGE DE LA DENSITÉ DES LINÉAMENTS SIGNIFICATIFS 1 KM, 2 KM ET 5 KM ........................................................ 112 FIGURE 108. DENSITÉ DES LINÉAMENTS (KM/KM2) PAR RAYON D’INFLUENCE DE 1 KM ............................................................... 113 FIGURE 109. DENSITÉ DES LONGUEURS DES LINÉAMENTS (KM/KM2) PAR RAYON D’INFLUENCE DE 1 KM ...................................... 113 FIGURE 110. DENSITÉ DES POINTS D’INTERSECTION DES LINÉAMENTS (%) PAR RAYON D’INFLUENCE DE 1 KM ................................ 114 FIGURE 111. RAPPORT DES BANDES RVB : 7/6, 6/2 ET 6/4 ........................................................................................................ 116 FIGURE 112. RAPPORT DES BANDES RVB : 6/4, 5/3 ET 5/4 ........................................................................................................ 116 CARTOGRAPHIE ET IDENTIFICATION PAR TÉLÉDÉTECTION ET ANALYSE MULTICRITÈRE SOUS SIG DES ZONES POTENTIELLES DES AQUIFÈRES AU NIVEAU DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (MAROC)

LISTE DES FIGURES

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FIGURE 113. ACP123 (BANDES 1, 2, 3, 4, 5,6 ET 7 DU LANDSAT 8_OLI) ...................................................................................... 117 FIGURE 114. COMPOSITION COLORÉE DES BANDES LANDSAT_8 OLI .......................................................................................... 118 FIGURE 115. VISUALISATION DES FORMATIONS LITHOLOGIQUES ................................................................................................ 119 FIGURE 116. REPRÉSENTATION 3D DE L’IMAGE LANDSAT_8 DE COMBINAISON FAUSSES COULEURS 753 DU MOYEN ATLAS .............. 120 FIGURE 117. CARTE DU POTENTIEL KARSTIQUE DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE .......................................................................... 121 FIGURE 118. PROPORTION DES SURFACES DU POTENTIEL KARSTIQUE DE LA ZONE D ’ÉTUDE .......................................................... 122 FIGURE 119. DÉPRESSIONS KARSTIQUES EXTRAITES DES CALCAIRES ET CALCAIRES DOLOMITIQUES DU LIAS À PARTIR D’ASTERDEM. 123 FIGURE 120. COMPARAISON ENTRE LES DÉPRESSIONS KARSTIQUES IDENTIFIÉES PAR ANALYSE SPATIALE DE L ’IMAGE ASTER(DEM).124

CHAPITRE IV FIGURE 121. MÉTHODOLOGIQUE DU TRAVAIL .......................................................................................................................... 128 FIGURE 122. COUPES HYDROGÉOLOGIQUES PASSANT PAR LES PRINCIPALES SOURCES (FASSI, 1996) ................................................ 130 FIGURE 123. RELATION ENTRE DÉBITS DES SOURCES ET LA PENTE DES TERRAINS ......................................................................... 130 FIGURE 124. RELATION ENTRE DÉBITS DES SOURCES ET DENSITÉ DU RÉSEAU HYDROGRAPHIQUE .................................................. 131 FIGURE 125. RELATION ENTRE DÉBITS DES SOURCES ET DISTANCE À PARTIR DES LINÉAMENTS ...................................................... 131 FIGURE 126. RELATION ENTRE DÉBITS DES SOURCES ET DENSITÉ DES LINÉAMENTS ...................................................................... 132 FIGURE 127. RELATION ENTRE POURCENTAGE ET DÉBIT DES SOURCES ET LES UNITÉS LITHOLOGIQUES .......................................... 132 FIGURE 128. RELATION ENTRE DÉBIT DES FORAGES D’EAU ET PENTE DES TERRAINS .................................................................... 133 FIGURE 129. RELATION ENTRE DÉBIT DES FORAGES D’EAU ET DENSITÉ DU RÉSEAU HYDROGRAPHIQUE ......................................... 133 FIGURE 130. RELATION ENTRE DÉBIT DES FORAGES ET LEUR PROXIMITÉ DES LINÉAMENTS ........................................................... 134 FIGURE 131. RELATION ENTRE DÉBIT DES FORAGES ET DENSITÉ DES LINÉAMENTS ....................................................................... 134 FIGURE 132. RELATION ENTRE POURCENTAGE ET DÉBIT DE FORAGES ET LES UNITÉS LITHOLOGIQUES .......................................... 135 FIGURE 133. CARTE THÉMATIQUE PONDÉRÉE DES FORMATIONS LITHOLOGIQUES ........................................................................ 139 FIGURE 134. CARTE THÉMATIQUE PONDÉRÉE DU POTENTIEL KARSTIQUE ................................................................................... 141 FIGURE 135. CARTE THÉMATIQUE PONDÉRÉE DE DENSITÉ DES LINÉAMENTS ............................................................................... 142 FIGURE 136. CARTE THÉMATIQUE DE LA DENSITÉ DE DRAINAGE PONDÉRÉE ............................................................................... 143 FIGURE 137. CARTE THÉMATIQUE PONDÉRÉE DE NDVI ........................................................................................................... 145 FIGURE 138. CARTE THÉMATIQUE PONDÉRÉE DES PENTES ......................................................................................................... 146 FIGURE 139. COUCHES THÉMATIQUES INTÉGRÉES ET SUPERPOSÉES DANS L’ENVIRONNEMENT SIG ............................................... 148 FIGURE 140. INFLUENCE INTERACTIVE DES FACTEURS CONCERNANT LA PROPRIÉTÉ DE RECHARGE D’UNE NAPPE (SHABAN ET AL., 2006) . 148 FIGURE 141. SIG-CLASSIFICATION PAR LA MÉTHODE “NATURAL BREAKS (JENKS)” DU MPA “THÉORIQUE” ................................... 150 FIGURE 142. MODÈLE DU POTENTIEL AQUIFÈRE (MPA) DE LA NAPPE DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE PAR LA MÉTHODE AHP ......... 151 FIGURE 143. POURCENTAGE DES DIFFÉRENTS DEGRÉS DU MPA DE LA NAPPE PHRÉATIQUE DU CAUSSE MOYEN-ATLASIQUE ............ 151 FIGURE 144. RELATION ENTRE LES DÉBITS DES SOURCES ET LE POTENTIEL AQUIFÈRE .................................................................. 152 FIGURE 145. RELATION ENTRE LES DÉBITS DES FORAGES ET LE POTENTIEL AQUIFÈRE .................................................................. 152 FIGURE 146. SIG-CLASSIFICATION PAR LA MÉTHODE “NATURAL BREAKS (JENKS)” DU MPA “CORRIGÉ” ....................................... 155 FIGURE 147. MODÈLE MPA« CORRIGÉ » DU POTENTIEL EN EAUX SOUTERRAINES ........................................................................ 156 FIGURE 148. POURCENTAGE DES DIFFÉRENTS DEGRÉS DU MPA « CORRIGÉ » DE LA NAPPE PHRÉATIQUE DU CAUSSE....................... 156 FIGURE 149. RELATION ENTRE LE MPA« CORRIGÉ » ET « THÉORIQUE » DE LA NAPPE PHRÉATIQUE DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE .. 157 FIGURE 150. REPRÉSENTATION DES ZONES LES PLUS PROMETTEUSES DU MODÈLE MPA............................................................... 158 FIGURE 151. EXEMPLE DE LA THÉORIE DES ENSEMBLES FLOUS (ZADEH, 1987) ............................................................................ 160 FIGURE 152. VARIATIONS DE LA FONCTION D'APPARTENANCE (MEMBERSHIP) LINÉAIRE FLOUE (ESRI, 1995-2013)......................... 161 FIGURE 153. GRAPHIQUES DES FONCTIONS D'APPARTENANCE UTILISÉES POUR QUATRE PARAMÈTRES DU MODÈLE .......................... 163 FIGURE 154. SIG-CLASSIFICATION PAR LA MÉTHODE “NATURAL BREAKS (JENKS)” DU MPA “LOGIQUE FLOUE”............................. 164 FIGURE 155. MODÈLE MPA DU POTENTIEL EN EAUX SOUTERRAINES DE LA NAPPE DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE ......................... 165 FIGURE 156. POURCENTAGE DES DIFFÉRENTS DEGRÉS DU MPA PAR APPROCHE DE LA LOGIQUE FLOUE ......................................... 165 FIGURE 157. RELATION ENTRE LE MPA « CORRIGÉ », « THÉORIQUE » ET PAR « LOGIQUE FLOUE » ................................................... 166 FIGURE 158. REPRÉSENTATION DES ZONES LES PLUS PROMETTEUSES DU MODÈLE MPA DU POTENTIEL EN EAUX SOUTERRAINES .... 166 FIGURE 159. RELATION ENTRE LE NOMBRE DE FORAGES ET LE POTENTIEL DE RECHARGE DES AQUIFÈRES ..................................... 167 FIGURE 160. RELATION ENTRE LES DÉBITS DE FORAGES ET LES ZONES POTENTIELLES EN EAUX SOUTERRAINES ............................. 168 FIGURE 161. NOMBRE DE FORAGES EN RELATION AVEC LEURS DÉBITS ET LA POTENTIALITÉ AQUIFÈRE PAR LA LOGIQUE FLOUE ....... 168 FIGURE 162. COMPARAISON ENTRE « MPA-LOGIQUE FLOUE » ET « MPA-CORRIGÉ ».................................................................... 169 FIGURE 163. DÉBITS DES FORAGES EN RELATION AVEC LA POTENTIALITÉ AQUIFÈRE .................................................................... 170 FIGURE 164. DISTRIBUTION DES SOURCES ET FORAGE EN RELATION AVEC LES ZONES LES PLUS PROMETTEUSES DU MPA................. 172 FIGURE 165. CHAMP DES LINÉAMENTS AVEC LE PLAN PIÉZOMÈTRIQUE DE LA NAPPE DU LIAS DES CAUSSES DU MOYEN ATLAS ........ 173 FIGURE 166. DISTRIBUTION DES D’INTERSECTIONS DES LINÉAMENTS EN RELATION AVEC LES ZONES LES PLUS PROMETTEUSES ........ 174 FIGURE 167. RELATION ENTRE PRODUCTIVITE DE FORAGES ET LES ZONES LES PLUS POTENTIELLES AVEC LA GÉOLOGIE DU CMA ......... 175

CARTOGRAPHIE ET IDENTIFICATION PAR TÉLÉDÉTECTION ET ANALYSE MULTICRITÈRE SOUS SIG DES ZONES POTENTIELLES DES AQUIFÈRES AU NIVEAU DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (MAROC)

LISTE DES TA BLEAU X

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LISTE DES TABLEAUX CHAPITRE I TABLEAU 1. APPLICATION DES DIFFÉRENTS CANAUX DE LANDSAT TM.......................................................................................... 21 TABLEAU 2. RÉSOLUTION SPECTRALE ET SPATIALE DES 08 BANDES DE LANDSAT 7 ETM+ .............................................................. 22 TABLEAU 3. LES BANDES SPECTRALES DE L'INSTRUMENT OLI ET TIRS DE LANDSAT 8 .................................................................... 22 TABLEAU 4. QUELQUES COMBINAISONS DE BANDES RVB APPLIQUÉES À LANDSAT 8 ...................................................................... 23 TABLEAU 5. EXEMPLES D’APPLICATION DE LA TÉLÉDÉTECTION ................................................................................................... 23

CHAPITRE II TABLEAU 6. PRÉCIPITATIONS ANNUELLES ET MENSUELLES DES CINQ STATIONS .............................................................................. 33 TABLEAU 7. TEMPÉRATURES ANNUELLES ET MENSUELLES DES TROIS STATIONS .............................................................................. 35 TABLEAU 8. ETP ET ETR D’APRÈS THORNTHWAITE (EN MM) (BENTAYEB ET LECLERC, 1977) ................................................... 36 TABLEAU 9. RÉSULTATS DES CALCULS DES ETR,.......................................................................................................................... 37 TABLEAU 10. BILANS QUANTITATIFS DES PRINCIPALES NAPPES SOUTERRAINES DU BASSIN ET RÉPARTITION DES PRÉLÈVEMENTS PAR ... 53

CHAPITRE III TABLEAU 11. DONNÉES HYDROGÉOLOGIQUES EXTRAITES À PARTIR DES IMAGES DE TÉLÉDÉTECTION (EL HADANI, 1992)................. 60 TABLEAU 12. CARACTÉRISTIQUES DE L’IMAGE LANDSAT 7 ETM+ ET LANDSAT 8. .......................................................................... 61 TABLEAU 13. TABLEAU DE COMPARAISON ENTRE GDEM D’ASTER ET AUTRES DEMS (MNT)......................................................... 71 TABLEAU 14. LES CLASSIFICATIONS DESCRIPTIVES DES RÉSEAUX HYDROGRAPHIQUES ..................................................................... 88 TABLEAU 15. CLASSIFICATION DES ANOMALIES HYDROGRAPHIQUES (LE PAPE, 1994 ; DÉFFONTAINES ET AL., 1992).......................... 90 TABLEAU 16. MATRICE DE CONFUSION .................................................................................................................................... 101 TABLEAU 17. FILTRE SOBEL 5*5 APPLIQUÉ SUR LES IMAGES LANDSAT ETM+ ET LANDSAT 8_OLI................................................. 106 TABLEAU 18. COMPARAISON DE LA CARTE SYNTHÈSE AVEC LES MÉTHODES APPLIQUÉES. .............................................................. 108 TABLEAU 19. CORRÉLATIONS ENTRE LES MATRICES DES SEPT BANDES 1, 2, 3, 4, 5,6 ET 7 ................................................................ 115

CHAPITRE IV TABLEAU 20. CLASSIFICATION DES DÉBITS DE FORAGES D'EAU (D’APRÈS SHABAN ET AL., 2006)...................................................... 135 TABLEAU 21. ÉCHELLE DE SAATY (1977) POUR LA PONDÉRATION DES FACTEURS PAR PAIRES ......................................................... 137 TABLEAU 22. CLASSIFICATION DE L’INFILTRATION DES ROCHES DANS LE CAUSSE MOYEN ATLASIQUE ............................................ 138 TABLEAU 23. VALEURS DE PONDÉRATION DE LA CARTE DES FORMATIONS LITHOLOGIQUES .......................................................... 139 TABLEAU 24. VALEURS DE PONDÉRATION DE LA CARTE DU POTENTIEL KARSTIQUE ...................................................................... 140 TABLEAU 25. VALEURS DE PONDÉRATION DE LA CARTE DE DENSITÉ DES LINÉAMENTS ................................................................. 142 TABLEAU 26. VALEURS DE PONDÉRATION DE LA CARTE DE DENSITÉ DE DRAINAGE ..................................................................... 143 TABLEAU 27. VALEURS DE PONDÉRATION DE LA CARTE NDVI .................................................................................................. 144 TABLEAU 28. CLASSIFICATION DE LA PENTE RÉGIONALE FONDÉE SUR LE MODÈLE DES SOLS ET TERRAINS (SOTER)........................ 146 TABLEAU 29. VALEURS DE PONDÉRATION DE LA CARTE DES PENTES ........................................................................................... 146 TABLEAU 30. ÉVALUATION GÉNÉRALE DES PARAMÈTRES UTILISÉS POUR LA MODÉLISATION GÉOMATIQUE DU POTENTIEL AQUIFÈRE ...... 147 TABLEAU 31. UNE MATRICE DE COMPARAISONS DE 6 CRITÈRES PAIRES POUR LE PROCESSUS AHP. .................................................. 149 TABLEAU 32. STATISTIQUES (EN %) SUR LA SENSIBILITÉ À ENLEVER UN PARAMÈTRE (P) DU MPA ................................................... 153 TABLEAU 33. STATISTIQUES SUR L’INDICE DE VARIATION À ENLEVER UN PARAMÈTRE (P) DU MPA ................................................. 154 TABLEAU 34. STATISTIQUES D’ANALYSES DES POIDS « CORRIGÉS » ............................................................................................... 155 TABLEAU 35. VALEURS D’APPARTENANCE DES FORMATIONS LITHOLOGIQUES .............................................................................. 163 TABLEAU 36. VALEURS D’APPARTENANCE DE LA CARTE DU POTENTIEL KARSTIQUE ...................................................................... 163 TABLEAU 37. CLASSES DES DÉBITS DE FORAGES ET LA POTENTIALITÉ AQUIFÈRE AU NIVEAU DU MOYEN ATLAS TABULAIRE.............. 169

CARTOGRAPHIE ET IDENTIFICATION PAR TÉLÉDÉTECTION ET ANALYSE MULTICRITÈRE SOUS SIG DES ZONES POTENTIELLES DES AQUIFÈRES AU NIVEAU DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (MAROC)

LISTE DES ANNEXES

Thèse Doctorat en Scienc es : HYDROGÉOLOGIE & GÉOMATIQUE

LISTE DES ANNEXES ANNEXE 1 : ÉVAPOTRANSPIRATION/MÉTHODES DE CALCUL D’ETP ET D’ETR

ANNEXE 2 : SOURCES DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE-Débits mesurés en 2005 par l’ABHS

ANNEXE 3 : AIDE MULTICRITÈRE A LA DÉCISION – COMPARAISON DE SAATY

ANNEXE 4 : LA LOGIQUE FLOUE – FUZZY LOGIC (En Anglais)

CARTOGRAPHIE ET IDENTIFICATION PAR TÉLÉDÉTECTION ET ANALYSE MULTICRITÈRE SOUS SIG DES ZONES POTENTIELLES DES AQUIFÈRES AU NIVEAU DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (MAROC)

LISTE DES AC RONYMES

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LISTE DES ACRONYMES ACP : Analyse en Composante Principale AEP : Alimentation en Eau Potable ABHS : Agence du Bassin Hydraulique du Sebou AHP : Analytic Hierarchy Process AMC : Analyse Multicritères ASTER : Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer AVHRR : Advanced Very High Resolution Radiometer BDGS : Base de Données Géo-Spatiales D : Dimensions DEM : Digital Elevation Model DOS : Dark Object Substraction DRPE : Direction de la Recherche et de la Planification de l’Eau EMC : Evaluation Multicritère ENVISAT : ENVIronmental SATellite ERS : European Remote Sensing Satellite ERTS : Earth Ressources Technological Satellite ETM+ : Enhanced Thematic Mapper Plus ETP : Evapo-Transpiration Potentielle ETR : Evapo-Transpiration Réelle FAO : Food and Agriculture Organization GDEM : Global Digital Elevation Model IR : Infra-Rouge Landsat : Land Satellite LCC : Lambert Conformal Conic LDCM : Landsat Data Continuity Mission M.a : Millions d’années MNA : Modèle Numérique d’Altitude MNE : Modèle Numérique d’Elevation MNT : Modèle Numérique du Terrain MODIS : Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer MSS : Multi Spectral Scanner). NASA : National Aeronautics and Space Administration NDVI : Normalised Difference Vegetation Index NOAA : National Oceanographic and Atmospheric Administration OLI : Operational Land Imager PDAIRE : Plans Directeurs d’Aménagement Intégré des Ressources en Eau PIR : Proche Infra-Rouge RADAR : Radio Detection And Ranging RBV : Return Beam Vidicom RVB : Red-Vert-Bleu SIG : Système d’Information Géographique SOTER : Sol et Terrain SPOT : Système pour l’Observation de la Terre TIROS : Television and Infrared Observation Satellite TIRS : Thermal Infra-Red Sensor TM : Thematic Mapper TOA : Top of Atmosphere U.V : Ultra-Violet USGS : United States Geological Survey UTM : Universel Transverse Mercator WGS84 : World Geodesic System 1984 CARTOGRAPHIE ET IDENTIFICATION PAR TÉLÉDÉTECTION ET ANALYSE MULTICRITÈRE SOUS SIG DES ZONES POTENTIELLES DES AQUIFÈRES AU NIVEAU DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE (MAROC)

INTRODUCTION GÉNÉRALE

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INTRODUCTION GÉNÉRALE ► CONTEXTE ET PROBLÉMATIQUE La terre est une planète très riche en ressources naturelles. Néanmoins, ces ressources dont nous avons tant besoin sont limitées. Les exemples actuels sont nombreux : eau potable, pétrole, forêts, monde marin, etc. A une époque où il semble que l’on s’approche de ces limites, la population souhaite prendre le problème au sérieux. Cela passe par la bonne gestion de ces ressources. Cette gestion inclut toutes les activités permettant d’utiliser profitablement ces ressources, adhérant une politique de développement durable. Structurer l’information sur ces ressources est donc essentiel pour le développement. Un développement désorganisé amène à un développement incontrôlé pouvant engendrer de néfastes conséquences sociales, économiques et environnementales. De plus, l’accroissement de la population limite sans cesse les possibilités d’utilisation du territoire et de ses ressources.

Figure 1. Distribution d'eau sur la terre (Source : Adaptation de Gleick, 2000) L'eau est un élément important pour la vie sur la terre ; cependant sa distribution est inégale (Figure. 1). En effet, 97.4% est constitué d'océans et d'eaux salées et seulement 2.6% d'eau douce (glaciers 1.95%, eaux souterraines 0.614%, lacs 0.008%, humidité des sols 0.0005% et rivières et atmosphère 0.005%). Seule une fine fraction 0.014%, (rivières et lacs, ...) est directement disponible pour l'exploitation en terme d'alimentation en eau potable, d'irrigation, d'industrie, ... (Sahai et al., 1991). Ces chiffres montrent l’importance de cette source d’eau. Elle est d’autant plus importante si l’on considère la pénurie d’eau à laquelle le monde devra faire face dans le futur. Les exigences de satisfaction des besoins en eau des différents usagers d’une part, et la nécessité de préservation des ressources en eau tant sur le plan quantitatif que qualitatif d’autre part, rendent le processus de gestion de l’eau fort complexe et sa mise en ouvre très délicate. En outre, le bassin de Sebou qui comprend globalement 30% des ressources en eau de surface du Maroc, est drainé par l’oued Sebou qui prend naissance dans le Moyen Atlas et parcourt environ 500 km avant de rejoindre l’océan Atlantique près de Kenitra. L’importance des nappes d’eaux souterraines se 1

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traduite dans l’alimentation en eau potable et l’irrigation et donc le développement socioéconomique ainsi que l’aménagement du territoire du bassin. Par conséquent, les entrées de la nappe du Moyen Atlas tabulaire en eau atteignent 690,5 Mm3/an (ABHS, 2006), avec 36% des eaux par apport aux différentes nappes du bassin (Figure. 2). Dradère- Taza Bou Agba Souière 0,68% 0,16% Couloir Fès- 6% Taza 8% Moy. Atlas Mamora 8% tabulaire 36% Gharb 12% Fès-Meknès 12%

Moy. Atlas plissé 15%

Figure 2. Bilans quantitatifs des principales nappes souterraines du bassin versant de l’Oued Sebou La situation actuelle, les enjeux et problèmes conceptuels, techniques, ainsi que les perspectives futures seront traités dans le cadre de ce travail de thèse, en utilisant le Système d’Informations Géographiques(SIG) comme outil pour la gestion et la planification des ressources en eau dans ce secteur et la télédétection comme source d’information. En effet, les SIG se présentent actuellement parmi les meilleures techniques d’aide à la décision par leurs grandes capacités cartographiques, d’analyse spatiale et d’interprétation des phénomènes naturels. Le Moyen Atlas tabulaire est formé en sa majeure partie par un socle paléozoïque recouvert par une importante couverture mésozoïque, l’ensemble est parsemé des épanchements volcaniques épars d’âge quaternaire (Texier et al., 1985 ; Herbig, 1988). Cette partie moins élevée et tabulaire présente une lithologie formée essentiellement de calcaires et de dolomies liasiques reposant sur des argilites triasiques (Herbig, 1988). Cet aspect géomorphologique et structural du Moyen Atlas a occasionné la mise en place d’une vingtaine de lacs naturels permanents ou semi permanents (Chillasse et Dakki, 2004). La genèse de ces systèmes lacustres est favorisée par le phénomène de karstification qui a exploité les zones de faiblesse du massif rocheux (calcaires et dolomies) indiquant l’intense fracturation du Causse moyen atlasique (Martin et al., 1981 ; Hinaje et al., 2002). Ces dolomies et calcaires dolomitiques du Lias inférieur et moyen, favorisent un réservoir hydrogéologique important au dessus du substratum imperméable formé d’argiles rouges du Trias. Ces eaux souterraines d’origine karstique jouent un rôle décisif aussi bien pour l’alimentation en eau potable des grandes villes (Meknès, Fès) que pour l’irrigation des régions avoisinantes (Bentayeb et Leclerc, 1973 ; Martin, 1981 ; Bahzad, 1985 ; Essahlaoui et al., 2001 et 2003 ; etc..). Du fait de son importance, ce réservoir a fait l’objet de nombreuses études à des échelles ponctuelles (reconnaissances par forages, essais hydrauliques, compagnes géophysiques…), et ces informations qui restent malheureusement limitées aux organismes chargés de l’eau sont aussi stockées sur des supports très divers. Sur cette région, il faut fournir de l’eau potable en quantité suffisante, à une population sans cesse croissante, afin d’assurer la pérennité des processus économiques (croissance agricole, besoins énergétiques), sociaux et culturels (urbanisation, santé). Les eaux de surface sont vulnérables aux pollutions de tout genre (agricole, domestique, etc.) et aux aléas climatiques. Le recours aux eaux souterraines s’impose. La présence et la distribution des eaux 2

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souterraines n’est pas l’effet du hasard, mais plutôt la conséquence de facteurs climatiques, hydrologiques, géologiques et topographiques. Ces facteurs interagissent pour créer un système d’écoulement dynamique et souvent complexe. La caractérisation de chacun de ces facteurs et la connaissance des relations qui les unissent sont la clé pour la compréhension des systèmes aquifères. Divers facteurs hydrologiques, géologiques et géomorphologiques jouent un rôle majeur dans la survenue et le mouvement des eaux souterraines dans des terrains différents. Avec les progrès de la technologie spatiale et l'avènement des puissants ordinateurs personnels, les techniques d'évaluation des potentiels en eaux souterraines ont évolué, dont la Télédétection et les systèmes d'information géographique (SIG) sont d'une grande importance. L'application de ces méthodes est examinée en détail par rapport à l’exploration et l'évaluation du potentiel en eaux souterraines des formations consolidées et non consolidées des régions semi- arides. Le procédé de cette évaluation comprend la collecte de données de télédétection à partir de capteurs appropriés et la sélection des cartes thématiques sur la lithologie, le potentiel karstique, l’occupation du sol, le drainage, la pente et les linéaments. Les données sont traitées en fonction de leur importance et sont intégrées dans un environnement SIG sophistiqué. La requise de la Télédétection et des données SIG, en conjonction avec le champ et enquêtes nécessaires peuvent aider à identifier efficacement les zones potentielles en eaux souterraines. Le présent travail de thèse s'inscrit dans le cadre des travaux de recherche, mené par le groupe de recherche « sciences de l’eau et ingénierie de l’environnement », du laboratoire «Géoingénierie et environnement» accrédité par l’Université Moulay Ismaïl, et aussi sur les thèmes de recherche de l’UFR « Géologie de Surface et de l’Environnement » du Département de Géologie de la Faculté des Sciences de Meknès. Le thème de recherche traité dans ce cadre constitue une suite logique des études menées par notre équipe dans le Causse moyen atlasique et aussi les régions limitrophes (Bassin de Saïs, région de Tigrigra, etc…). Ce travail a bénéficié du soutien financier par une bourse de recherche n° C11/006 du Centre National de la Recherche Scientifique et Technique (CNRST) de Rabat – MAROC. Sa réalisation a été effectuée sous l’appui d’une collecte de données auprès de l’Agence du Bassin Hydraulique de Sebou (ABHS) à savoir : points d’eau (puits, forages, sources) et donnés climatiques (Précipitations, Températures). ► BUTS ET OBJECTIFS De façon générale, l'étude vise à développer une méthode basée sur l'intégration des images satellitaires, de données cartographiques et de données statistiques dans un SIG pour l'identification et la cartographie des zones de potentialité aquifère du Causse moyen atlasique. Les objectifs spécifiques poursuivis sont : ▪ Élaborer des cartes thématiques de la région telle que la lithologie, l’occupation des sols (NDVI), les linéaments, les reliefs, les pentes et les réseaux hydrographiques à partir des données de télédétection et d'autres sources de données comme les modèles numériques du terrain (MNT). ▪ Déterminer les paramètres susceptibles d'aider à l'identification des zones à potentialité aquifère. ▪ Intégrer et analyser ces paramètres dans un SIG. ▪ Fournir ou présenter une carte des potentialités aquifères, afin de faciliter la prise de décision pour la prospection et l’exploitation des eaux souterraines dans la région. ► QUESTIONS DE RECHERCHE 1. Où se localisent les zones potentielles en eaux souterraines dans la région ? 2. Quelles sont les proportions de différentes potentialités aquifères dans la région ?

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► MATÉRIEL ET MÉTHODOLOGIE DU TRAVAIL Tout d'abord l'ensemble des données bibliographiques ont été collectées, auprès de l’Agence du Bassin Hydraulique de Sebou (ABHS) et aussi via Internet, actualisées et intégrées dans une base de données géo-spatiales (BDGS) sous des logiciels SIG et en faisant intervenir d'autres logiciels d’analyse statistique et de traitement d’images satellitaires. La méthodologie utilisée est résumée dans le diagramme de la figure 3. Il implique le traitement d'image numérique pour l'extraction de caractéristiques géologiques, géomorphologiques, topographiques et hydrographiques par évaluation des données des images Landsat (ETM+, 8-OLI), du modèle numérique d'élévation (DEM) ainsi que des études du terrain et des enquêtes hydrogéologiques et structurelles. Le DEM a été utilisé pour extraire les pentes et de cartographier les systèmes de drainage et les reliefs. Toutes les données ont été intégrées et analysées dans un système d'information géographique (SIG) pour évaluer les fonctionnalités de contrôle des eaux souterraines. Enfin, basée sur l'analyse SIG, les cartes des potentialités en eau souterraine ont été préparées.

IMAGES SATELLITAIRES ASTER-GDEM / Landsat (ETM+,8 OLI) (+Traitements)

CARTOGRAPHIE ET BASE DE DONNÉES EXISTANTES

BASE DE DONNÉES SIG GÉOLOGIE TOPOGRAPHIE HYDROGRAPHIE SOL

CRITÈRES D’ÉVALUATION (FACTEURS) ÉVALUATION MULTICRITÈRES / PONDÉRATION

MODÉLISATION SIG : RECLASSIFICATION COMBINAISON

CARTES DÉCISIONNELLES POTENTIEL - RECHARGE HYDROGÉOLOGIQUE

Figure 3. Approche méthodologique de la modélisation géomatique pour la prospection des ressources en eau 4

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En outre des comparaisons des techniques d’extraction des linéaments dérivés des images satellitaires ont été faites ; leurs densités et leurs points d’intersection ont été évalué vu leurs importance dans le transfert et la circulation des eaux souterraines. Dans le cadre de cette étude, nous nous sommes basés sur l’évaluation multicritère (EMC) et sur des approches mathématiques d’analyses statistiques et de prise de décision à savoir ; le processus de l’hiérarchie analytique (AHP) de Saaty (1977,1980) et la logique floue développée par Zadeh (1987), pour mettre en évidence les recompositions spatiales et notamment, la répartition spatiale des zones potentielles d’eaux souterraines au niveau du Moyen Atlas tabulaire. ► STRUCTURATION DE LA THÈSE L’application de la méthodologie proposée à l’aquifère du Causse moyen atlasique a nécessité la subdivision de notre travail en 4 chapitres différents : Chapitre I : après une introduction générale montrant le contexte, la problématique, les objectifs et la méthodologie du travail, le chapitre I est consacré dans un premier temps à une revue de la littérature indiquant l’importance de la télédétection et les SIG dans le domaine des ressources en eaux à travers des études antérieures sur l’hydrogéologie et sur la détermination des potentialités des aquifères. IL indique aussi les notions de bases des techniques de la télédétection et des outils SIG et leurs utilités et domaines d’application. Chapitre II : traite les généralités concernant la situation géographique, le contexte géomorphologique, géologique et les caractéristiques hydrologiques et hydrogéologiques de l’aquifère liasique du Moyen Atlas. Chapitre III : est consacré à la mise en place et à l’exploitation d’un Système d’Information Géographique (SIG) de l’aquifère karstique du Moyen Atlas tabulaire avec les logiciels SIG convenables. Dans ce chapitre également, des images aérospatiales (Landsat, ASTER DEM) ont été utilisées pour élaborer une base de données numérique, ayant un rapport avec la gestion des ressources en eaux souterraines, touchant entre autres les plans d’information suivants : topographie, hydrographie, occupation du sol, géomorphologie, structural et lithologie. Chapitre IV : Dans ce chapitre, la base de données aérospatiales ainsi crée, peut être intégrées dans le SIG pour produire des cartes finales spécifiques en 2 ou 3D. Ces cartes peuvent répondent aux exigences de l'exploration et de la prospection géologique et hydrogéologique. Nous nous sommes basés sur l’intégration des systèmes d’informations géographiques (SIG) et de l’évaluation multicritère (EMC) pour la cartographie et l’identification des zones potentielles en eaux souterraines au niveau du Causse moyen-atlasique. Dans un premier temps, la pondération et l’agrégation des cartes thématiques ainsi déterminées a été effectuée à l'aide du processus de l’hiérarchie analytique (AHP) de Saaty (1977, 1980). Le modèle du potentiel aquifère résultant a subi une analyse de sensibilité des facteurs intégrés. Dans ce SIG, ces différentes couches de données ont été ensuite retraitées par la théorie de la logique floue de Zadeh (1987), et les cartes finales des zones à potentialité aquifère ont été préparées.

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CHAPITRE I_ BILAN D’ÉTUDES HYDROGÉOLOGIQUES PAR TÉLÉDÉTECTIO N-SIG

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CHAPITRE I BILAN D’ÉTUDES HYDROGÉOLOGIQUES PAR TÉLÉDÉTECTION-SIG ET NOTIONS DE BASE

INTRODUCTION Dans les régions karstiques, les eaux de pluie s’engouffrent rapidement par les fissures et les avens et circulent à grande vitesse dans les galeries souterraines (jusqu’à quelques centaines de mètres par heure). Les eaux souterraines forment alors de véritables lacs et rivières souterrains, les lacs pouvant avoir jusqu’à 100 mètres de long et les rivières parcourir jusqu’à 10 kilomètres en souterrain. Mais le plus souvent, le périple souterrain des eaux de pluie prend du temps : dans les régions constituées de calcaire ou de granite peu fissuré, de craie, de sable ou d’alluvions, leur infiltration est lente (quelques mètres par an dans les sables fins). L’eau remplit progressivement les moindres interstices, les pores de la craie, les petites fissures des granites ou des calcaires durs, ou encore les vides laissés entre les grains de sable ou de graviers. Les nappes ainsi formées ne sont jamais des étendues d’eau libre, mais des couches de terrain saturées d’eau. Leur écoulement est paresseux et les distances parcourues peuvent être très longues. Ce lent voyage permet au flux de l’eau de se régulariser, et aux nappes d’alimenter de manière régulière les cours d’eau, malgré le caractère erratique des pluies. Même en période de sécheresse, elles peuvent parfois continuer à ravitailler les cours d’eau pendant des années. Les eaux souterraines ont donc un rôle de régulation extrêmement important. Ce sont elles qui alimentent ce que l’on appelle le "débit de base" des cours d’eau ou débit d’étiage. Mais toutes les nappes ne sont pas aussi de bonnes régulatrices du débit d’eau : les nappes libres en sont d’excellentes, contrairement aux nappes captives. La disponibilité de l'eau, en quantité et en qualité est le premier facteur dans la décision de la croissance des villes et ainsi de suite. Dans l'âge de révolution technologique, de nombreuses recherches ont été faites pour étudier la disponibilité de l'eau et aussi sa qualité. Conformément à la tradition des recherches, des documents techniques pertinents ont été recueillis et revue. Une revue brève de chacun d'eux est citée ci-après. La dernière décennie aura été marquée par une évolution très rapide des moyens basés sur la technologie numérique, nous obligeant constamment à restituer la pertinence de ces nouvelles possibilités par rapport aux besoins émanant de nos activités. La Télédétection et les Systèmes d'Information Géographiques (SIG) font déjà l'objet d'une importante bibliographie scientifique et technique. Cependant, les applications étant possibles dans des domaines très divers, les documents disponibles sont souvent trop généralistes, ou alors, traitent de la recherche de méthodologie d'utilisation de ces outils pour des applications particulières. I. RECHARGE DES NAPPES D’EAUX SOUTERRAINES Les eaux souterraines sont renouvelées par les apports en précipitations, sous forme de pluie ou de neige. La fraction des eaux de précipitations qui réussit à s’infiltrer dans le sol jusqu’à la nappe d’eaux souterraines se nomme la recharge. Cette recharge varie dans l’espace en fonction des formations géologiques rencontrées. Par ailleurs, la recharge détermine les niveaux d’eau souterraine.

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Ces deux variables permettent de comprendre le comportement des nappes d’eau souterraine, d’une année à l’autre et à l’intérieur d’une même année. Les zones de recharge permettent à une quantité considérable d'eau de s'infiltrer dans le sol. Parfois, ces zones sont concentrées et ne couvrent qu'une petite partie seulement de la superficie totale du territoire. Des eaux douces, environ 70% sont sous forme de précipitations et seulement 1% sous forme d'eaux de surface, emmagasinées dans les lacs ou s’écoulant dans les cours d’eau. Les 30% restant s'accumulent dans des réservoirs poreux et constituent les eaux souterraines. Ces réservoirs sont alimentés par gravité ; les eaux s’infiltrent de la surface jusqu'à ces réservoirs souterrains qui se déchargent éventuellement dans les lacs, les rivières et l'océan côtier (Figure. 4). Connaître les endroits où la recharge des nappes d’eaux souterraines est élevée permet donc de localiser les portions de territoire où l’eau souterraine est susceptible d’être exploitée en quantité appréciable.

Figure 4. Infiltration des eaux de surface et alimentation des réservoirs poreux souterrains, les aquifères (Tirée : Ressources Naturelles Canada, 2012). II. TÉLÉDÉTECTION / SIG ET EAUX SOUTERRAINES Dans le domaine de l'hydrogéologie, la télédétection et les SIG jouent de plus en plus rapidement un rôle primordial pour l'évolution des ressources en eau en fournissant des données multi-spectrales, multi-temporelles et multi-capteurs de la surface de la terre. Un des plus grands avantages de l'utilisation des données de télédétection pour les enquêtes et les suivis hydrogéologiques est leurs capacité à générer de l'information dans l'espace et dans le temps, ce qui est crucial pour le succès de l'analyse, de la prévision et de la validation (Saraf, 1999). En outre, de nombreux satellites de télédétection avaient contribué à l'identification de divers indicateurs des ressources en eau. Parmi ces indicateurs nous avons par exemple les 7

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CHAPITRE I_ BILAN D’ÉTUDES HYDROGÉOLOGIQUES PAR TÉLÉDÉTECTIO N-SIG

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précipitations, le manteau neigeux, l'humidité du sol, les variations des réserves d'eaux souterraines, les superficies inondées, les estimations de l'évaporation, la température de la surface, la vitesse du vent, le type et la santé de la végétation, l'utilisation des sols, la variabilité du climat sur la recharge des nappes souterraines, les concentrations des biomasses liées aux eaux souterraines, les élévations numériques ainsi que le débit des cours d'eau et la baisse des niveaux d’eaux des grands fleuves et lacs. À cette fin, il était établi des cartes à l'aide de données obtenues par télédétection, particulièrement pour déterminer où les eaux de pluie pourraient être recueillies afin de recharger les nappes phréatiques et de localiser les régions les plus critiques où il fallait commencer immédiatement des programmes de gestion des bassins versants. L’utilisation de ces données aérospatiales, vise à évaluer les zones de recharge des aquifères pour assurer la pérennité des points d'eau (puits ou forages) à forer et dégager des critères de localisation des sites qui se prêtent le mieux au forage de points d'eau. III. BILAN D’ÉTUDES HYDROGÉOLOGIQUES PAR TÉLÉDÉTECTION ET SIG De nombreux chercheurs sont sortis avec des procédures et des techniques de gestion et d’investigation des terrains hydrogéologiques basées sur la télédétection en identifiant des paramètres de contrôle des eaux souterraines en couches spatiales à l'aide des SIG. Parmi ces auteurs nous citons : El-Shazly et al., 1983 ; Greenbaum et al., 1985 ; Shupe et al., 1989 ; Sinha et al., 1990 ; Finch et al., 1990 ; El Hadani et al., 1992, 1993, 1994 ; Timothy et al., 1994 ; Chi et al.,1994 ; Minor et al., 1994 ; Teeuw, 1995 ; El-Baz et al.,1995 ; Krishnamurthyet al., 1995, 1996 ; Haridas et al., 1998 ; Saraf et al., 1998 ; Edet et al., 1998 ; Bouaouda et Timoulali, 2000 ; El Garouani et al., 2000 ; Subba et al., 2001 ;Ebadi et al., 2001 ; Bahuguna, et al. 2003 ; Mohammad et al., 2003 ; Shrubsole et al., 2003 ; Mahdavi et al., 2004 ; Shaban et al., 2006 ; Abourida et El Foughali, 2007 ; Ghayoumian et al., 2007 ; Teixeira et al., 2008 ; Labbassi et al., 2009 ; Aalianvari et al., 2012 ; Rezaei et al., 2013 ; Kord et al., 2014…etc. Ci-après, nous résumons les travaux de quelques auteurs cités ci-dessus : Au Maroc : El Hadani et al. (1992, 1993, 1994), ont décrit que des études de prospection hydrogéologique par exploitation des données de télédétection ont été menée par la DRPE (Direction de la Recherche et de la Planification de l’Eau) du Ministère des Travaux Publics dans la région de Taza et ont montré comment, grâce à l’outil de télédétection, il est possible d’optimiser par une approche multi-échelle le coût de la recherche d’eau. En utilisant les données de télédétection, le nombre des forages de prospection a été réduit de 19 à 7 forages (environ 42%) et que le nombre de profils sismiques (étude géophysique) est passé de 5 à 3 profils (soit 45%). Dans la région d’Agadir, le croisement des critères structuraux et lithologiques issus de l’interprétation de l’image satellite a permis de retenir plusieurs sites considérés comme favorable. Bouaouda et Timoulali (2000) ont décrit que l'utilisation simultanée des techniques de traitement numérique d'images satellitaires et d'un SIG a permis de localiser les sites les plus favorables aux implantations futures des forages dans la région du Sahel des Doukkala située au Maroc occidental, ce qui permettra un gain du temps et une réduction du coût d'investigation hydrogéologique. La méthodologie adoptée dans cette étude peut être appliquée à d'autres régions avec quelques adaptations appropriées au site étudié. Cependant l'exploitation des données géophysiques et thermiques au niveau des zones déjà délimitées est souhaitable en vue d'une meilleure précision dans la localisation des sites proposés pour l'implantation des forages.

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El Garouani et al. (2000) ont fait ressortir l'opportunité de la mise en place d'une démarche utilisant un SIG et des données de télédétection pour la délimitation des périmètres de protection d'une ressource de surface pour l’alimentation en eau potable. Les données thématiques obtenues à partir du traitement d'image sont mises en relation avec d'autres données multi-sources (cartographiques, météorologiques et hydrologiques) au sein d'une base de données gérée par un SIG. Ils ont également défini les différentes étapes nécessaires pour la conception de la méthodologie SIG adaptée aux zones de protection. Cette étude apparaît donc encourageante quant au futur développement de l'utilisation de la télédétection spatiale et du SIG pour l'étude des ressources en eau. Elle vise l’objectif fondamental d'amélioration des connaissances nationales sur les ressources en eau et de leurs protection, et fourni une base pour toute étude expérimentale ultérieure en matière de protection des ressources en eau de surface. Abourida et El Foughali (2007) ont conclu que l’imagerie satellitaire a permis d’estimer les volumes d’eau pompés à partir de la nappe. Pour ce faire, ils ont établis une carte d’occupation du sol par classification supervisée de trois images Landsat acquises à trois dates différentes. Cette carte a permet d’avoir une idée globale sur la répartition des différentes classes (arbres, annuelles et sol nu…) et de localiser les différentes cultures irriguées. La réalisation d’un SIG a permet d’élaborer un support cartographique à partir des cartes géologiques, hydrogéologiques, piézométriques, du modèle numérique du terrain et des images satellitaires…etc. Cette étude a permet aussi d’effectuer une caractérisation de la variation spatiale des potentialités de la nappe à partir d’un nombre important de données alphanumériques. Labbassi et al. (2009) ont présenté une étude sur l'utilisation de la télédétection pour cartographier la géologie régionale, l'hydrologie de surface et l'hydrogéologie de la Sebt Brykine. La réalisation d'un tel produit contribuera à la caractérisation de la géométrie des structures et des couches géologiques profondes et donc une meilleure compréhension de la circulation des eaux souterraines par la cartographie d’un modèle de recharge des eaux souterraines. Autres pays : Timothy et al. (1994) ont utilisé une approche d’intégration des couches thématiques pour l’exploration des eaux souterraines dans les pays en développement en utilisant des SIG et de la télédétection dans les plaines d’Afram au centre du Ghana en raison d'un programme de forages actifs avec un grand pourcentage de puits fructueux. Si les fractures peuvent être cartographiées et corrélées avec les zones de forte potentialité en eaux souterraines, la sélection des sites potentiels peut être améliorée. Par conséquent, l'objectif de l'étude était d’améliorer la disponibilité des ressources en eau sûres et fiables grâce à l'installation de pompes manuelles. La combinaison de la télédétection et des SIG s’est montré prometteuse pour le développement des eaux souterraines dans la région. Minor et al. (1994) ont tenté de présenter une méthodologie unique pour l'exploration des eaux souterraines par télédétection et SIG, en particulier dans les pays en développement. Le scientifique a élaboré des stratégies d'interprétation par intégration de différents types de données pour caractériser les ressources en eaux souterraines et localiser les points de puits et de forages. Les observations de terrain et plusieurs plates-formes de télédétection sont essentielles de créer un SIG basé sur un modèle hydrogéologique de la zone d'étude. Teeuw (1995) a exploité les outils SIG et Télédétection pour l’étude des eaux souterraines. Le traitement des images satellites lui a permis de tester la validité des linéaments interprétés, de créer des cartes donnant les longueurs de chaque linéament, l'extension des linéaments interconnectés et les implantations pour les forages, et d’introduire les facteurs socio-économiques en créant des cartes montrant la proximité des villages par rapport aux sites considérés comme étant favorables 9

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pour les forages. Ses études de télédétection portant sur le SIG ont été menées, dans la partie centrale du bassin de Volta aux environs de Tamale (Nord du Ghana), durant deux semaines au cours desquelles a été vérifiée la réalité de terrain des cartes de linéaments. Le coût relativement bas et le type d'utilisation en font une technologie tout à fait applicable aux pays en voie de développement. Krishnamurthy et al. (1995) expose la capacité des systèmes de télédétection et des SIG dans la détermination des zones potentielles d’eaux souterraines. Les couches thématiques à savoir, la lithologie, la géomorphologie, les linéaments et les surfaces d'eau ont été préparées par utilisation des données de la télédétection. Les types de sols, la densité de drainage et la pente ont été préparées à partir de sources de données conventionnelles par intégration et analyse sous des modèles SIG. Assigner un poids approprié pour toutes les sous-unités d'une couche individuelle et les poids sont rassemblés par incorporation. Le total des poids les plus élevés montre d’excellentes zones potentielles d'eaux souterraines et le total des poids plus faibles démontrent de pauvres zones potentielles d'eaux souterraines. Krishnamurthy et al. (1996) a développé un modèle SIG pour distinguer les zones potentielles d'eau souterraine du bassin Marudaiyar, Tamil Nadu (Inde) en joignant des couches actualisées distinctives. Par exemple ; la lithologie, la géomorphologie et les surfaces d'eau à l’échelle 1/50 000 ont été utilisées dans ce travail, la pente et la densité de drainage ont été réalisées à partir des cartes topographiques puis une carte des sols d’échelle 1/50 000 en relation avec leurs caractéristiques hydrologiques. Toutes les couches thématiques ont été constituées et analysées en utilisant le modèle SIG pour déduire la potentialité en eaux souterraines. En outre, les résultats du terrain accumulés ont été validés par l'utilisation de données du terrain. Enfin, les auteurs déclarent que l'approche était admise et doit être utilisé de manière fiable dans d'autres bassins versants avec des modifications appropriées. Shaban et al. (2006) a conclu que l’application de la Télédétection a révélée être un moyen efficace dans les études hydrogéologiques. Elle peut couvrir de grandes surfaces et leur évaluation peut se faire dans des temps faibles. Via la télédétection la recharge des aquifères ne peut être estimée directement, mais par l’appui des facteurs d'influence ou cartes thématiques essentielles dans la déterminations des ressources en eau à savoir les linéaments et les cartes d’occupation des sols, en plus que les cartes géologiques et karstiques. L'intégration de la télédétection dans un Système d'information géographique (SIG) répond dans ce cadre au besoin en information hydrologique. La carte obtenue montre que près de 57% du Liban occidental est un terrain de très forte à forte recharge en eaux souterraines. Par ailleurs, la recharge la plus efficace se trouve sur les régions dures, fracturées de calcaire et dolomie karstique du Jurassique et des formations rocheuses cénomaniennes. Ces formations sont situées sur les zones élevées à structures complexes du Liban occidental. Ebadi et al. (2001) ; Aalianvari et al. (2012) ; Rezaei et al. (2013) ; Kord et al. (2014) et autres…, ont démontrés les capacités de la télédétection et SIG par application des approches de la logique floue et/ou de l’approche AHP pour la démarcation des différentes zones potentielles qui peuvent être utilisés pour le développement et la gestion des eaux souterraines. Sur la base de l'analyse des résultats, ils ont conclus par exemple qu’en utilisant la logique floue lors de l’évaluation multicritère (EMC), la distribution spatiale des données peut être identifiée correctement et permet de surmonter les limites et les difficultés telles que l'anisotropie des données associées à l’interpolation par krigeage. En conséquence, dans des régions plus vastes où les résultats de méthodes géostatistiques ne sont pas assez précis en raison du nombre limité des points de contrôle et les distances élevées entre eux, l'utilisation de cette méthode peut être pratique et efficace pour l’interpolation de données et la génération des cartes thématiques surfaciques. 10

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IV. NOTIONS SUR LA TÉLÉDÉTECTION La télédétection est utilisée de manière croissante dans différents domaines ; des dizaines de satellites d’observation de la Terre sont en orbite et fournissent en permanence des milliers d’images pour des applications diverses à savoir la gestion des ressources naturelles, la climatologie, l'océanographie, la géographie ou la cartographie …etc. Alors de quoi s’agit-t-il ? IV.1. DÉFINITION DE LA TÉLÉDÉTECTION

Caloz (1992) définit la télédétection comme une technique d’observation à distance basée sur la mesure et le traitement du rayonnement électromagnétique émis ou réfléchi par l’objet étudié dans le but d’en tirer des informations concernant sa nature, ses propriétés et son état. Notre œil représente un excellent exemple d’un dispositif de télédétection, en effet, nous sommes capables d’estimer la quantité et la nature de l’énergie de la lumière visible réfléchie parvenant dans notre champ visuel et d’en déduire des informations à propos de notre environnement. Cette approche a été utilisée autrefois à partir des plates-formes distantes de la surface de la terre telle que l'avion et le ballon (Stauffacher, 1994). Depuis 1960, elle connaît un véritable progrès grâce à l'avènement des satellites civils avec le lancement du premier satellite TIROS 1 (Television and Infrared Observation Satellite) pour la prédiction et la surveillance de la météo (Richards, 1993). Avec ses propriétés révolutionnaires au niveau de résolution spatiale (le satellite IKONOS a une résolution de 1m au sol) et de résolution spectrale (7 bandes pour les satellites LANDSAT) que nous devons au progrès technologique et à la miniaturisation des détecteurs, la télédétection spatiale satellitaire constitue actuellement un outil incontournable pour l'observation de la Terre et l'information géographique. Elle permet d'atténuer le sous-équipement cartographique dont souffrent la moitié des pays du globe. Une autre raison du succès de cet outil est liée d'une part à sa vocation de surveillance des ressources naturelles (déforestation, évolution d'une inondation, développement du milieu urbain...) grâce à sa capacité d'observer périodiquement la même région de la terre et d'autre part à l’émergence de problèmes d’environnement à grande échelle (pollutions). D’une manière générale, l'analyse des images satellitaires permet d'élaborer des cartes thématiques susceptibles d'être exploitées dans plusieurs domaines (agriculture, foresterie, géologie, hydrologie, océanographie, couverture et utilisation du sol...) intégrable dans un SIG. IV.2. PRINCIPES DE BASE DE LA TÉLÉDÉTECTION

Le principe de base de la télédétection est similaire à celui de la vision de l'homme. La Télédétection est le fruit de l'interaction entre trois éléments fondamentaux : une source d'énergie, une cible et un vecteur (Figure. 5). La cible est la portion de la surface terrestre observée par le satellite. Sa taille peut varier de quelques dizaines à plusieurs milliers de kilomètres carrés. La source d'énergie est l'élément qui "éclaire" la cible en émettant une onde électromagnétique (flux de photons). Dans l'immense majorité des cas, la source d'énergie est le soleil. Néanmoins, la technologie RADAR nécessite qu'un émetteur soit embarqué sur le satellite, dans ce cas le satellite lui-même est source d'énergie. Il est également possible de mesurer la chaleur qui se dégage à la surface de la cible (infrarouge thermique), auquel cas c'est la cible qui est source d'énergie (bien qu'il s'agisse d'énergie solaire stockée et réémise). Le vecteur ou plate-forme de télédétection mesure l'énergie solaire (rayonnement électromagnétique) réfléchie par la cible. Le vecteur peut-être un satellite ou un avion, dominant la cible de quelques centaines de mètres à 36 000 kilomètres. Les capteurs embarqués sur le satellite mesurent le rayonnement électromagnétique réfléchi, puis un émetteur renvoie l'image sur Terre vers des stations de réception. 11

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Figure 5. Principe de base de la télédétection En télédétection, il est primordial de distinguer entre deux principaux modes d'acquisition des données (Bonn et Rochon, 1992) : • Mode passif, qui mesure l'énergie disponible naturellement (réfléchie ou émise) provenant de la cible illuminée par le soleil. • Mode actif, qui éclaire artificiellement la cible et enregistre les rayonnements réfléchis par celle-ci. Ce système a pour avantage d'acquérir les données à n'importe quel moment de la journée ou de la saison. Le radar (Radio Detection And Ranging) est le plus répandu de capteurs actifs. Il fonctionne dans le domaine des micro-ondes (0.3 à 1 cm). Ces ondes plus longues ne sont pas sensibles à la perturbation atmosphérique qui affecte les ondes plus courtes. Cette propriété permet la détection par presque toutes les conditions atmosphériques, et donc l'acquisition de données en tout temps. IV.3. LES PRINCIPALES ÉTAPES DE LA TÉLÉDÉTECTION

Les étapes qui couvrent le processus de la télédétection et qui nouent les trois éléments fondamentaux ; que sont la source d’énergie, le vecteur et la cible, sont les suivantes (Figure. 6) : - Le rayonnement provient d’une source d’énergie ou d’illumination de la cible ; - Il interagit avec l’atmosphère (durant son parcours « aller » et « retour » entre la source d'énergie et la cible) ; - Une fois parvenue à la cible, l'énergie interagit avec la surface de celle-ci. Les propriétés de cette dernière ainsi que la longueur d’onde du rayonnement réfléchi ou émis dans les diverses fréquences du spectre électromagnétique procurent à la cible une sorte d’« empreinte digitale » : sa signature spectrale ; - L'énergie diffusée ou émise par la cible, est ensuite captée à distance par un capteur embarqué à bord d’un satellite (ou d’un avion) et enregistrée sous format numérique ; - Cette information enregistrée par le capteur est transmise, souvent par des moyens électroniques, à une station de réception généralement située au sol où l'information est transformée en images (numériques ou photographiques) ; - L’image traitée est par la suite analysée et interprétée (interprétation visuelle et/ou numérique) pour extraire l'information que l'on désire obtenir sur la cible afin de mieux la comprendre, d’en découvrir de nouveaux aspects ou pour aider à résoudre un problème particulier. 12

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Figure 6. Processus de la télédétection (d’après Caloz, 1992 ; modifié) IV.4. LES BASES PHYSIQUES DE LE TÉLÉDÉTECTION IV.4.1.LE RAYONNEMENT ÉLECTROMAGNÉTIQUE

Selon la théorie corpusculaire de la lumière, le rayonnement électromagnétique peut être considéré comme étant un flux de particules élémentaires appelés photons. Selon la théorie ondulatoire, le rayonnement électromagnétique est composé de deux vecteurs ; champ électrique (E) et magnétique (B) perpendiculaires et se déplaçant à la vitesse de la lumière (dans le vide c= 3 108 m.s-1) (Figure. 7). Deux propriétés principales caractérisent une onde électromagnétique : sa longueur et sa fréquence. La longueur d’onde est la distance entre deux points homologues (deux crêtes ou deux creux) qu’on note λ (m). La fréquence est le nombre d’oscillations par unité de temps qu’on note ν (nombre oscillations/s ou Hertz-Hz). La relation reliant ces deux propriétés est :

C (m.s-1)= λ(m).ν(Hz).

Figure 7. Nature de propagation d’une onde électromagnétique (d’après Bonn et Rochon, 1992) 13

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IV.4.2. LE SPECTRE ÉLECTROMAGNÉTIQUE

C’est le résultat de la décomposition du rayonnement électromagnétique en ses fréquences constituantes. Il s'étend des courtes longueurs d'onde (dont font partie les rayons gamma et les rayons X) aux grandes longueurs d'onde (micro-ondes et ondes radio). L’ensemble des fenêtres de toutes les longueurs d’ondes est appelé « spectre électromagnétique » (Figure.8).

Figure 8. Le spectre Électromagnétique Le rayonnement ultraviolet, visible ou infrarouge est émis par les corps, objets ou surfaces en fonction de leur température : rayonnement solaire (U.V., visible et proche infrarouge), rayonnement terrestre (infrarouge thermique). Les rayonnements de très courte longueur d’onde (rayons gamma, rayons X) sont produits par les structurations des noyaux des atomes (radioactivité). Les rayonnements ; visible, infrarouge ou micro-onde peuvent être produits artificiellement par vibration ou rotation des molécules (fluorescence, lasers, four à micro-ondes). Les rayonnements de grande longueur d’onde sont produits par des oscillations électroniques (antennes). Trois fenêtres spectrales sont principalement utilisées en télédétection spatiale (Figure. 9) : Le domaine du visible Le domaine des infrarouges (proche IR, IR moyen et IR thermique) Le domaine des micro-ondes ou hyperfréquences (pas abordé ici, même si elles ont une importance considérable en télédétection RADAR notamment). 14

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Figure 9. Phénomène d’absorption dans l’atmosphère et spectre d’émission IV.5. LES INTERACTIONS : RAYONNEMENT / MATIÈRE IV.5.1. NATURE DES INTERACTIONS

Lorsqu’un rayonnement électromagnétique atteint un objet, certaines longueurs d’onde sont absorbées tandis que d’autres sont réfléchies par l’objet (Figure.10). Une partie du rayonnement peut éventuellement être transmise à travers l’objet si celui-ci est plus ou moins transparent, avec un changement de direction de la propagation dû à la réfraction. La partie du rayonnement qui est absorbée modifie l’énergie interne de l’objet et produit de la chaleur qui sera réémise sous forme d’un rayonnement à une plus grande longueur d’onde.

Figure 10. Interactions du rayonnement électromagnétique avec la matière 15

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Tous les objets sont ainsi caractérisés par un coefficient d’absorption (noté ), un coefficient de réflexion (noté ), et un coefficient de transmission (noté ), qui exprime respectivement la part d’énergie absorbée, réfléchie et transmise. Ces trois coefficients ont des valeurs qui varient entre 0 et 1, et leur somme est toujours égale à 1, selon le principe de la conservation de l’énergie :

+ Avec :

+

=1

: Coefficient d’absorption à la longueur d’onde λ. : Coefficient de réflexion à la longueur d’onde λ. : Coefficient de transmission à la longueur d’onde λ.

IV.5.2. SIGNATURES SPECTRALES DES PRINCIPALES SURFACES NATURELLES

En fonction de la nature et des caractéristiques intrinsèques des objets et des surfaces, le rayonnement incident interagira avec la cible selon l'une ou l'autre des propriétés citées précédemment, ou de manière générale selon une combinaison de ces propriétés. Chaque surface possède ainsi une signature spectrale ; quantité d'énergie émise ou réfléchie en fonction de la longueur d'onde, qui lui est propre et qui permettra son identification sur les images satellitaires. La figure ci-dessous présente la signature spectrale des principales surfaces naturelles (Figure. 11).

Figure 11. Signatures spectrales des surfaces naturelles En ce qui concerne la signature spectrale des sols, on note un accroissement régulier de la réflectance au fur et à mesure qu'on se déplace vers les grandes longueurs d'onde. Les discontinuités que l'on observe dans le proche infrarouge et l'infrarouge moyen sont dues aux bandes d'absorption de l'eau. L'étude des propriétés spectrales des sols est toutefois particulièrement complexe car elle doit tenir compte de la nature hétérogène du sol qui contient à la fois des matières minérales et organiques, mais aussi une composante liquide ; tous ces éléments vont influencer la réflexion du rayonnement. La structure des minéraux est telle qu'il existe de nombreuses bandes d'absorptions dues aux transitions électroniques et aux vibrations moléculaires. 16

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La réflectance des roches (Figure.12) dépend de leur composition physico-chimique mais également de leur degré d'altération. La signature spectrale d'une roche n'est donc pas uniquement une combinaison des signatures spectrales des minéraux (Figure. 13) qui la compose. Le sol est un milieu encore plus complexe constitué d'éléments minéraux (roches) organiques (humus, végétaux, …) d'éléments à l'état liquide (eau) et gazeux (air, vapeur d'eau) ayant tous une influence sur la réflectance du sol. Les facteurs dominants pour la réflectance des sols sont : - La structure (teneur en sable, argile, limon). - La texture (sol lisse, rugueux). - La Teneur en eau (Figure. 14).

Figure 12. Signatures spectrales de quelques roches (Bonn et Rochon, 1992)

Figure 13. Signatures spectrales de quelques minéraux (Source Open University) 17

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Figure 14. Réflectance d'un sol en fonction de son taux d'humidité (Source GDTA, 1991) Pour la végétation (Figure. 15), De nombreux modèles existent pour modéliser la réflectance de la végétation (Howard, 1991).Les facteurs influencent la réflectivité de la végétation sont : - La structure de la feuille (structure interne, surface de la feuille, contenue en eau et chlorophylle). - La géométrie de la feuille (orientation, inclinaison) - L'assemblage des feuilles (recouvrement, disposition) - La structure canopée (lisse rugueuse, ouverte, fermée) - L'angle de prise de vue - L'influence du sol

Figure 15. Comportement de la végétation (source Colwell, 1983) Dans le domaine visible (0,4-0,7 µm) le rayonnement est en majeure partie absorbée par les pigments foliaires (chlorophylle a et b avec 2 bandes d'absorption dans le bleu et le rouge) pour la photosynthèse. Ce qui explique que les végétaux nous apparaissent verts. La réfléctance est d'autant plus faible que la photosynthèse est importante. 18

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Dans le domaine de l'IR c'est la teneur en eau qui affecte la réflectance. On reconnaît les pics d'absorption déjà observés dans l'atmosphère L'eau a une réflectance très faible dans toutes les longueurs d'onde, elle absorbe cependant un peu moins les ondes les plus courtes, d'où sa couleur bleue. Sa signature spectrale dépend à la fois des molécules qui la constituent, mais aussi des éléments dissous ou en suspension dans la colonne d'eau, comme les organismes phyto-planctoniques, les sédiments ou les substances jaunes. Lorsque la couche de surface contient de fortes concentrations en phytoplancton, on observe une augmentation de la réflectance dans les longueurs d'onde du vert et l'eau nous paraît par conséquent plus verte. Plus l'eau est turbide, plus elle contient de matériaux sédimentaires, plus sa réflectance augmente dans toutes les longueurs d'onde et notamment pour les ondes les plus longues - rouge (Figure. 16).

Figure 16. Réflectance de l'eau selon la concentration chlorophyllienne (Source Bonn et Rochon, 1992) IV.6. LES SATELLITES ET CAPTEURS DE LA TÉLÉDÉTECTION

Les opérations de télédétection couvrent les mesures réalisées à distance par les satellites à des fins d’observation, notamment de la terre, ou, pour les sondes, des planètes autour desquelles elles orbitent.) (Figure.17). Les satellites de télédétection couvrent à la fois des besoins militaires et civils (météo, surveillance des catastrophes naturelles, cartographie, …etc).

Figure 17. Différents systèmes d'observation de la terre. 19

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Les observations sont basées soit(Figure.18) : Sur une technologie passive : Les capteurs du satellite reçoivent et enregistrent les ondes lumineuses émises par le soleil et réfléchies par la Terre. Sur une technologie active : Le satellite émet lui-même son propre rayonnement et analyse son retour. En fonction du besoin d’observations, les satellites embarquent un ou plusieurs capteurs de sensibilités différentes permettant de couvrir des bandes de fréquences plus ou moins larges : Visible : Cartographie de la surface Infrarouge et microonde : Étude de l’atmosphère, climatologie, océanographie, variation de la température locale, couverture par la végétation, activité industrielle, etc. Les éléments de base d'un capteur sont : ► Le système optique qui détermine la résolution spatiale, la géométrie de l'image, l'angle de prise de vue. ► Les filtres spectraux qui définissent la bande du spectre reçu par le capteur. ► Le détecteur dont la sensibilité conditionne la résolution spectrale et radiométrique. ► L'appareil photo comporte toutes ces caractéristiques.

Figure 18. Conditions d'acquisition des capteurs de Télédétection (d'après Buiten, 1993) IV.7. SYSTÈME LANDSAT ET SES PRODUITS

Le programme Earth Ressources Technological Satellite (ERTS) utilisant les satellites ERTS1 dont le nom a été transformé en LANDSAT (Land Satellite) est dû à la NASA, dans le but de réaliser des prises de vue multicanales de la surfaces terrestre. Tous les satellites de la série LANDSAT sont Héliosynchrones, en orbite sub-polaire, dont l’altitude standard a varié de 917 (Landsat 1 à 3) à 705 Km (Landsat 4 à 7), et repassent tous les 16 jours au dessus du même point. Le premier satellite, Landsat 1 fut lancé en 1972 et suivit de 4 autres (Landsat 2 à 5). Les trois premiers constituent la première génération, équipée de deux systèmes d’acquisition : la caméra numérique RBV (Return Beam Vidicom) et le capteur multispectral MSS (Multi Spectral Scanner). En 1982, le satellite Landsat 4 est le premier de la seconde génération, avec comme modification majeure : un passage d’un système d’acquisition de 4 à 7 canaux et une résolution de 30 m contre 80 auparavant, et la dernière génération avec Landsat 6, lancé le 5 Octobre 1993 et écrasé en mer lors 20

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du lancement, et Landsat 7 lancé avec succès le 15 Avril 1999(Figure. 19). Tous deux équipés de nouveaux capteurs : le Thematic Mapper (TM) et l’Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+).

Figure 19. Genèse et développement du programme Landsat (NASA et USGS) Les images TM sont beaucoup plus précises que les MSS grâce à leur résolution spatiale, spectrale et radiométrique, mais aussi au nombre de bandes plus élevé (Tableau.1). L'instrument ETM+ de Landsat 7(Figure. 20) dispose de 8 bandes de fréquences (Tableau.2).

Figure 20. Schéma du satellite Landsat 7 Tableau 1. Application des différents canaux de Landsat TM Bandes

TM1

Domaine Spectral (μm) 0.45-0.52 (bleu)

Résolution 30 m

TM2

0.52 – 0.60 (vert)

30 m

TM3

0.63 – 0.69 (rouge)

30 m

TM4

0.76 – 0.90 (proche IR)

30 m

TM5

1.55 – 1.75 (IR de courte longueur d’onde) 10.4 – 12.5 (IR thermique)

30 m

TM6 TM7

21

2.06 – 2.35 (IR de courte longueur d’onde)

120 m

30 m

Application Discrimination entre le sol et la végétation, bathymétrie / cartographie ; identification des traits culturels et urbains Cartographie de la végétation verte (mesure le sommet de réflectance) ; identification des traits culturels et urbains Discrimination entre les espèces de plantes à feuilles (absorption de chlorophylle) ; identification des traits culturels et urbains Identification des types de végétation et de plantes ; santé et contenu de la masse biologique ; délimitation des étendues d’eau ; humidité dans le sol Sensible à l’humidité dans le sol et les plantes ; discrimination entre la neige et les nuages Discrimination du stress de la végétation et de l’humidité dans le sol relié au rayonnement thermique ; cartographie thermique Discrimination entre les minéraux et les types de roche ; sensible au taux d’humidité dans la végétation

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Tableau 2. Résolution spectrale et spatiale des 08 bandes de Landsat 7 ETM+ Bandes de fréquence de l’instrument ETM+ Bande 1

Bandes spectrales

Longueur d’onde

Bleu (visible)

Résolution spatiale 30 m

Bande 1

Vert (visible)

30 m

0.52 – 0.6 μm

Bande 3

Rouge (visible)

30 m

0.63 – 0.69 μm

Bande 4

IR proche

30 m

0.75 – 0.9 μm

Bande 5

IR moyen

30 m

1.5 – 1.7 μm

Bande 6/1

IR thermique / lointain

60 m

10.4 – 12.5 μm

Bande 6/2

0.45-0.5 μm

120 m

Bande 7

IR moyen

30 m

2.08 – 2.35 μm

Bande 8

Panchromatique (vert-rouge-IR)

15 m

520 – 900 nm

Landsat 8 est en ligne depuis quelques mois maintenant. Bien que tous les groupes de missions Landsat précédents sont encore constituée, il ya un couple de nouveaux, tels que la bande bleue de pénétration de l'eau/détection d'aérosol côtière et la bande cirrus des nuages, masquage et d'autres applications. Le satellite Landsat-8/LDCM (Landsat Data Continuity Mission), qui a été lancé le 11 février 2013 par une fusée Atlas V 401, est entièrement différent de la génération précédente. Landsat 8 porte deux instruments : L’opérationnelle Terrain Imager (OLI) est un capteur comprend des bandes de patrimoine raffinés, avec trois nouveaux groupes : un groupe d'un bleu profond pour les études côtières / aérosols, une bande infrarouge à ondes courtes pour la détection de cirrus, et un groupe d'évaluation de la qualité . Le capteur thermique infrarouge (TIRS)fournit deux bandes thermiques 10 et 11. OLI (Operational Land Imager) est l'instrument principal. Ce radiomètre multispectral acquiert des images dans neuf bandes spectrales allant du visible au moyen infra-rouge. TIRS (Thermal Infrared Sensor) est un radiomètre multispectral infrarouge à deux canaux qui fournit des données dans des longueurs d'ondes utilisées par les anciens satellites Landsat mais non repris dans l'instrument OLI (Tableau. 3). Tableau 3. Les bandes spectrales de l'instrument OLI et TIRS de Landsat 8 Bande spectrale Longueur d'onde Résolution

22

Bande 1 - Aérosols

0,433 à 0,453 µm

30 m

Bande 2 - Bleu

0,450 à 0,515 µm

30 m

Bande 3 - Vert

0,525 à 0,600 µm

30 m

Bande 4 - Rouge

0,630 à 0,680 µm

30 m

Bande 5 - Infrarouge proche

0,845 à 0,885 µm

30 m

Bande 6 - Infrarouge moyen 1

1,560 à 1,660 µm

30 m

Bande 7 - Infrarouge moyen 2

2,100 – 2,300 µm

30 m

Bande 8 - Panchromatique

0,500 À 0,680 µm

15 m

Bande 9 - Cirrus

1,360 à 1,390 µm

30 m

Bande 10 - Infrarouge moyen

10,30 à 11,30 µm

100 m

Bande 11 - Infrarouge moyen

11,50 à 12,50 µm

100 m

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CHAPITRE I_ BILAN D’ÉTUDES HYDROGÉOLOGIQUES PAR TÉLÉDÉTECTIO N-SIG

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Voici un aperçu de certaines combinaisons de bandes communes appliquées à Landsat 8, affiché comme un (RVB) rouge, vert, bleu (Tableau. 4) : Tableau 4. Quelques combinaisons de bandes RVB appliquées à Landsat 8 Couleur naturelle Faux Couleur (urbain) Couleur infrarouge (végétation) Agriculture Pénétration atmosphérique Végétation saine Terre / eau Naturel Avec Enlèvement atmosphérique Infrarouge à ondes courtes Analyse de la végétation

432 764 543 652 765 562 456 753 754 654

IV.8. DOMAINES D’APPLICATION DE LA TÉLÉDÉTECTION

La télédétection s’applique à toutes les disciplines qui nécessitent d’appréhender la répartition spatiale d’un phénomène, soit pour déterminer un état à un instant donné, soit pour suivre une évolution plus au moins rapide d’un phénomène (Foin, 1985). Le tableau ci-dessous montre des exemples d’application de la télédétection (Tableau.5).

Vecteurs

Tableau 5. Exemples d’application de la Télédétection Capteurs Domaines d’applications

TÉLÉDÉTECTION DE l’ATMOSPHÈRE (Météorologie, Climatologie) : Satellites géostationnaires (Météosat) Satellites à défilement (NOAA)

Basse et moyenne résolution (on privilégie la répétitivité et la couverture spatiale). Capteurs passifs : visible, infrarouge, microondes. Sondeurs atmosphériques. Radars pluviométriques, lidars (capteurs à laser)

Étude de la nébulosité Mesure des températures Vapeur d’eau et précipitations Éléments du bilan radiatif

OCÉANOGRAPHIE et ÉTUDES LITTORALES Avions, Satellites météorologiques ou de télédétection terrestre, Satellites spécialisés (Nimbus, Seasat, ERS-1)

Toutes les résolutions selon les espaces considérés de l’océanographie côtière à l’océanographie globale. Capteurs passifs : visible, infrarouge, microondes. Radars imageurs et radars altimètres, Diffusio-mètre.

Analyse de la couleur de l’océan (production biologique, turbidité) Mesures des températures de la surface de la mer. Vagues et vents. Altitude de la surface (dynamique de l’océan). Glaces de mer.

Surtout haute et très haute résolution spatiale : Photographie aérienne. Capteurs passifs ; radiomètres à balayage (domaine optique). Capteurs actifs : radars imageurs.

Cartographie régulière et thématique Géologie, prospection minière, géomorphologie. Hydrologie, neige, risques naturels. Agriculture, sylviculture. Urbanisme, Aménagement, génie civil. Etc…

APPLICATIONS TERRESTRES Avions, Satellites à défilement en orbite polaire (LANDSAT, SPOT).

23

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V. LES SYSTÈMES D’INFORMATION GÉOGRAPHIQUE (SIG) V.1. DÉFINITIONS ET FONCTIONS D’UN SIG V.1.1. DÉFINITIONS

Un SIG est un système informatique de matériels, de logiciels et de processus, conçu pour permettre la collecte, la gestion, la manipulation et l’affichage de données à référence spatiale en vue de résoudre des problèmes d’aménagement et de gestion (Bordin, 2002). D'un autre côté, le système d'information géographique (SIG), est essentiellement un environnement ou outil qui permet de cartographier et de réunir diverses informations de différentes sources et de s'assurer que tout est géographiquement co-enregistré, à fin de présenter les résultats en degré élevé de flexibilité (Figure. 21). Le grand avantage évident de l’approche SIG, c’est que les cartes peuvent être continuellement mises à jour et révisées en termes de contenu et interrelations affichées, et presque exclusivement accessible sur l’écran d'ordinateur plutôt que par les médias imprimés.

Figure 21. Système SIG - Production des cartes thématiques numériques et géoréférencées et modèles 3D. On appelle donnée à référence spatiale toute donnée pouvant être localisée de façon directe (une école, une route…) ou indirecte (une adresse, un propriétaire…) à la surface de la terre. Pour transformer un objet réel en une donnée à référence spatiale, on décompose le territoire en couches thématiques (relief, routes, bâtiments…) structurées dans des bases de données numériques (Figure. 22).

24

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Les bases de données qui alimentent les SIG doivent être géoréférencées, c'est à dire partager un cadre commun de repérage appelé système de projection. Ce cadre commun est fixé légalement. Au Maroc, il s'agit du Lambert Conique Conforme. A cette condition, les couches se superposent à la demande dans le SIG pour fournir une connaissance précise et actuelle du territoire.

Figure 22. Données et Réalités - les SIG (Que Sais-Je ? - PUF, 1996)

V.1.2. FONCTIONS D’UN SIG

Les logiciels liés au SIG permettent, entre autres : de stocker sous forme numérique de gros volumes de données géographiques de manière centralisée et durable. Par rapport au papier ou aux micro-fiches, les supports informatiques actuels (disques durs, CDroms, DVDroms), assurent une meilleure conservation des données. Le SIG perpétue la mémoire du territoire. d’afficher et de consulter les données sur l’écran, de superposer plusieurs couches d’information, de rapprocher des informations de différentes natures (topographique, environnementale, sociale, économique), d’effectuer des recherches à partir de certains critères (qualitatifs et/ou quantitatifs) ; d’actualiser ou de modifier les données sans avoir à recréer un document ; d’analyser les données en effectuant par exemple des calculs de surface ou de distance ; d’ajouter ou d’extraire des données, de les transformer pour les mettre à disposition d’un prestataire (géomètre, architecte, gestionnaire de réseau) ; d’éditer des plans et des cartes à la demande et en grand nombre à des coûts peu élevés. 25

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V.2. COMPOSANTES D’UN SIG

Un SIG comprend 4 composantes (Figure. 23) :

Figure 23. Les 4 composantes d’un SIG

V.3. MODE DE REPRÉSENTATION DES DONNÉES DANS UN SIG

Les Systèmes d'Information Géographique (SIG) exploitent deux différents types de modèles pour représenter l'information géographique : Le modèle vecteur Dans le modèle vecteur, les informations sont regroupées sous la forme de coordonnées x, y. On associe une localisation à une entité descriptive. Le terrain est représenté par des primitives graphiques (points, lignes, surfaces). Seuls les endroits renseignés sont stockés. Il existe une notion d'objet. Les objets de type ponctuel sont dans ce cas représentés par un simple point. Les objets linéaires (routes, fleuves...) sont eux représentés par une succession de coordonnées x, y. Les objets polygonaux (territoire géographique, parcelle...) sont, quant à eux, représentés par une succession de coordonnées délimitant une surface fermée. Le modèle vectoriel est particulièrement utilisé pour représenter des données discrètes. Le modèle raster Le modèle raster, quant à lui, est constitué d'une matrice de points pouvant tous être différents les uns des autres. C'est un mode maillé, fondé sur un quadrillage régulier du terrain. L'information est stockée en lignes-colonnes. Chaque pixel contient une information (c'est-à-dire que le vide est également codé). Il n'y a pas de notion d'objet. Il s'adapte parfaitement à la représentation de données variables continues telles que la nature d'un sol.... Chacun de ces deux modèles de données dispose de ses avantages. Un SIG moderne se doit d'exploiter simultanément ces deux types de représentation. Nous donnons ici une représentation graphique de ces deux modèles (Figure. 24) : 26

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Figure 24. Modèle raster et modèle vecteur

CONCLUSION Cette revue de la littérature nous a permis de déduire que tous les auteurs sont en accord avec l'application de la télédétection et des SIG pour l’étude des ressources en eau, avant d'effectuer toute prospection de terrain, géophysique et des tests de forages. L’utilisation de ces outils permettra de réduire les efforts, le temps et l'argent utilisé dans l'exploration et également augmenter la précision de trouver des eaux souterraines. L’image de Télédétection tant aérienne que satellitaire est sans doute le modèle visuel le plus fidèle, le plus riche de l’espace géographique. Elle est le modèle d’informations abondantes et précises sur l’occupation du sol et sur les phénomènes qui se déroulent à la surface de la planète (ou sur d’autres astres grâce aux véhicules spatiaux !)(Caloz, 1992). Dès la naissance du concept du système d’information géographique (SIG), des liens étroits ont été établis entre la source d’information que les images de Télédétection représentent et la similitude algorithmique qui caractérise les traitements associés à ceux du monde image. Les SIG et les traitements d’images numériques ont évolué de concert. Paradoxalement, si l’imagerie de télédétection est une source privilégiée d’information à référence spatiale, elle exige pour son traitement l’association à des informations exogènes ; les SIG ont tout naturellement proposé un tel environnement. C’est par le traitement d’images que les données de télédétection, associées à d’autres informations géo-référencées, sont transformées en une information géographique exploitable. Ainsi, aujourd’hui, ces deux domaines s’intègrent totalement dans l’ensemble plus vaste des Sciences de l’information géographique.

27

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CHAPITRE II_ CONTEXT E GENERAL DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE

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CHAPITRE II CONTEXTE GENERAL DU CAUSSE MOYEN ATLASIQUE INTRODUCTION Le Causse moyen atlasique, est constitué essentiellement par des dolomies et calcaires dolomitiques du Lias inférieur et moyen, favorisant un réservoir hydrogéologique important au dessus du substratum imperméable formé d’argiles rouges du Trias. Ces eaux souterraines d’origine karstique jouent un rôle décisif aussi bien pour l’alimentation en eau potable des villes locales et aux alentours, que pour l’irrigation des régions avoisinantes. Du fait de son importance, ce réservoir a fait l’objet de nombreuses études à des échelles ponctuelles (reconnaissances par forages, essais hydrauliques, compagnes géophysiques…), et ces informations qui restent malheureusement limitées aux organismes chargés de l’eau sont aussi stockées sur des supports très divers. I. CONTEXTE GÉOMORPHOLOGIQUE, GÉOGRAPHIQUE ET SOCIO-ÉCONOMIQUE I .1. CONTEXTE GÉOMORPHOLOGIQUE ET GÉOGRAPHIQUE

Le Causse moyen atlasique (Figure. 25) est compris entre les coordonnées de la projection conique conforme de Lambert : 480 Km à 2 Km/Km2), «forte» (1,75 à 2 Km/Km2), «moyenne» (1,5 à 1,75 Km/Km2), «faible» (1 à 1,5 Km/Km2) et (0 à 1 Km/Km2) respectivement. La forte expansion de la densité de drainage est enregistrée principalement aux divergences de l’oued Guigou dans la plaine de Guigou de la région d'étude entre Timahdite et Almis (Figure. 136). La pertinence des zones potentielles en eaux souterraines est indirectement liée à la densité de drainage en raison de sa relation avec les eaux de ruissellement et la perméabilité. Les très faibles densités de drainage ont été considérées à potentialité de recharge très élevée et inversement (Tableau. 26). Tableau 26. Valeurs de pondération de la carte de densité de drainage DENSITÉ

TRÈS FAIBLE

TRÈS FAIBLE

1

FAIBLE

1/2

1

MOYENNE

1/5

1/2

1

FORTE

1/7

1/5

1/2

1

TRÈS FORTE

1/9

1/7

1/5

1/2

FAIBLE

MOYENNE

FORTE

TRÈS FORTE

POIDS

POIDS * 100

0,52

52

0,26

26

0,13

13

0,06

6

0,03

3

1

Indice de cohérence= 0.01

Figure 136. Carte thématique de la densité de drainage pondérée 143

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CHA PITRE IV_ CARTOGRAPHIE DES POTENTIA LITÉS AQU IFÈRES

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V.5. OCCUPATION DU SOL (NDVI)

Les principaux types d’occupation des sols dans la zone d'étude sont des terres arides, des forêts denses, des cultures et des plantations. Les classes de cette occupation des sols sont délimitées à partir de la classification supervisée sut l’mage Landsat_8 OLI prise le 21 Août 2014. Environ 70% de la superficie totale est en sol nu, les forêts et autres cultures sont de 24% et 4% respectivement. La couverture des terres est un facteur important dans la recharge des eaux souterraines. Elle comprend le type de dépôts du sol, la distribution des zones résidentielles et la couverture végétale. Shaban et al. (2006) ont conclu que les prestations de la couverture végétale sur la recharge des eaux souterraines se fait par les moyens suivants : (1) la décomposition biologique des racines aide à desserrer la roche et le sol, de sorte que l'eau peut s'infiltrer à la surface de la terre facilement. (2) La végétation empêche l'évaporation directe de l'eau du sol. (3) les racines d'une plante peuvent absorber de l'eau, empêchant ainsi la perte d'eau. Leduc et al. (2001) ont estimé la différence de la quantité de recharge des eaux souterraines en raison du changement d'occupation des terres par la végétation et des changements dans le niveau de l'eau souterraine. Le type de végétation dans un environnement particulier peut fournir un indicateur de recharge. Dans les milieux arides et semi-arides, on peut en déduire que la végétation suggère la présence d'humidité du sol, dont certains peuvent contribuer pour la recharge (Finch, 1990). Meijerink (2000) suggère que la précision des méthodes plus quantitatives est limitée par la description du système de l'espace (horizontal et vertical), les propriétés hydrauliques du sol, le réseau de racines des végétaux et de l'adéquation de variables observations nécessaires pour la modélisation. L’occupation des sols a été incluse dans cette étude comme un facteur important qui influe sur les eaux souterraines. La cartographie de la couverture terrestre montre l’importance de la végétation dans ce domaine (environ 30%) et le sol nu (environ 70%), de ce fait nous avons considérée le facteur de l’indice de végétation NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dans le calcul du potentiel en eaux souterraines. Le NDVI peut être considéré comme une mesure approximative de la quantité de végétation en termes de biomasse, de l'indice de surface foliaire et le pourcentage de la couverture végétale. Ses valeurs vont de -1 à +1 (valeurs de pixels 0 - 255). Lv et al. (2013), ont montés que des dépendances de la végétation sur les eaux souterraines ont été identifiées par la relation entre la profondeur des eaux souterraines et le NDVI à l'échelle du bassin versant. Un NDVI élevé de plus en plus que la profondeur des eaux souterraines devienne faible. En se basant sur l’histogramme ainsi présenté par Caloz (1992) (Figure. 90), le NDVI a été classé en 4 intervalles, et leurs poids attribués ont été affectés en raison de leurs occurrences dans la recharge de la nappe d’eau souterraine (Tableau. 27). De même dans la figure 137, l’intervalle [-0,457 - 0,0108] indique la présence d’eau sous forme de Dayats, [-0,0109 - 0,257] correspond au sol nu, [0,258 - 0,415] de végétation moins dense et l’intervalle [0,416 - 0,799] de végétation plus dense (forêt). Tableau 27. Valeurs de pondération de la carte NDVI NDVI

-0,457 - 0,0108

-0,0109 - 0,257

0,258 - 0,415

0,416 - 0,799

POIDS

POIDS * 100

-0,457 - 0,0108

1

7/2

7/3

7/5

0,4116

41

-0,0109 - 0,257

2/7

1

2/3

2/5

0,1173

12

0,258 - 0,415

3/ 7

2/1

1

3/5

0,177

18

0,416 - 0,799

5/7

3/1

3/2

1

0,2941

29

Indice de cohérence= 0.0001

144

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Figure 137. Carte thématique pondérée de NDVI V.6. PENTE

La pente est un facteur important pour l'identification des zones potentielles en eaux souterraines. L’inclinaison du terrain influence grandement la perméabilité et conditionne la vitesse du ruissellement et le rapport de l’écoulement sur l’infiltration (El Morjani, 2002). Le degré de la pente élevé implique un ruissellement rapide des eaux et une augmentation du taux d'érosion et donc un potentiel de recharge faible (Magesh et al., 2011). Basé sur la pente, la zone d'étude peut être divisée en six classes de pentes (Tableau. 28), les zones ayant entre 0 et 2 degré entrent dans la catégorie «très forte» dû au terrain pratiquement plat et la vitesse d'infiltration relativement élevée. Les zones avec 2 à 8 degré sont considérées comme «fortes» pour le stockage des eaux souterraines en raison de la topographie légèrement vallonnée avec quelques ruissellements. Les zones ayant une pente entre 8 et 15 degré provoquent relativement un ruissellement élevé et une faible infiltration et sont donc classées comme «moyennes», les zones ayant des pentes entre 15 et 30 sont classées «faibles» et les zones supérieures à 30 degré sont classées comme « très faibles ». Le tableau 29 montre la classification des pentes et leurs descriptions selon le modèle SOTER (Sol et Terrain). La pente très douce est considérée comme une très grande capacité pour le stockage des eaux souterraines et inversement (Figure. 138).La classification a été adapté du SOTER où la pente maximale qui influence sur le terrain est de 60%. La pente peut être définie comme la perte ou le gain d'altitude par unité de distance horizontale dans une direction donnée. La pente peut être dépendante de la lithologie, du climat, des paramètres météorologiques, des eaux de ruissellement, de la végétation, de la structure géologique et des processus de dénudation. 145

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Tableau 28. Classification de la pente régionale fondée sur le modèle des sols et terrains (SOTER). PENTE (%)

CLASSIFICATION

POTENTIEL DE STOCKAGE DES EAUX SOUTERRAINES

0–2

Plat

Très fort

2–8

Vallonné

Fort

8–15

Roulant

Moyen

15–30

Modèrement raide

Faible

30–60

Raide

Très faible

Tableau 29. Valeurs de pondération de la carte des pentes PENTE

0-2

2-8

8-15

15-30

0-2

1

2-8

1/2

1

8-15

1/5

1/2

1

15-30

1/7

1/5

1/2

1

>30

1/9

1/7

1/5

1/2

>30

1

POIDS

POIDS * 100

0,4919

49

0,2704

27

0,135

13

0,0653

6

0,0374

4

Indice de cohérence= 0.02

Figure 138. Carte thématique pondérée des pentes 146

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VI. INTÉGRATION DES COUCHES THÉMATIQUES ET MODÉLISATION SIG Les couches thématiques comprennent la lithologie, la densité de drainage, la pente, la couverture des sols, les linéaments et le facteur karstique. Tous les points, les contours et les données de polygones ont été convertis en grille. Chaque classe dans les couches thématiques a été décrite qualitativement et reclassée en attribuant des numéros à partir de 1 à 1/9. Ces numéros ont été attribués sur la base de la capacité de stockage des eaux souterraines pour chaque classe des couches superposables. La valeur la plus élevée est donnée au facteur le mieux important par sa potentialité en eau souterraine (disponibilité). En outre un tableau d’évaluation générale des couches thématiques a été construit en fonction de leurs contributions en circulation et en capacité d’emmagasinement d’eaux souterraines (Tableau. 30). La carte du potentiel aquifère ainsi déterminée a été reclassée en cinq zones : Très élevée, élevée, moyenne, faible et très faible.

Tableau 30. Évaluation générale des paramètres utilisés pour la modélisation géomatique du potentiel aquifère Zone du potentiel aquifère

Très élevée

Elevée

Litholgie

Calcaires et calcaires dolomitiques

Alluvions

2,5-5,5

Calcaires

Moyenne

Faible

Très faible

Marno-calcaires

Marnes sableuses

Argiles

1,9-2,4

1,3-1,8

0,61-1,2

0-0,6

Alluvions, travertins, schistes

Basaltes

Marnes

Dolomies

calcaires marneux

Densité de Drainage (Km/Km2)

0-1

1-1,5

1,5-1,75

1,75-2

>2

NDVI

-0,45 - 0,01

0,41 - 0,79

0,258 - 0,415

-0,01 - 0,25

Pente (%)

0-2

2-8

8-15

15-30

Basaltes

Densité des Linéaments (Km/Km2) Potentiel Karstique

>30

Toutes les cartes ont été intégrées par des techniques de superposition à l'aide de SIG pour délimiter les zones potentielles d'eaux souterraines (Figure. 139). Lors de l'analyse de superposition pondérée, le classement a été donné pour chaque paramètre individuel de chaque carte thématique, et les poids ont été assignés en fonction du facteur multi-influence de cette caractéristique particulière sur l'environnement hydrogéologique de la zone d'étude (Shaban et al., 2006). Tous ces facteurs sont intégrés pour obtenir une carte du potentiel hydrogéologique ou modèle du potentiel aquifère (MPA). Comme les facteurs n'ont pas le même degré d'influence sur le potentiel de recharge, une approche de pondération est constituée et l'effet des facteurs sur l'autre est présenté comme esquisse schématique (Figure 140).

147

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LITHOLOGIE POTENTIEL KARSTIQUE LINÉAMENTS DRAINAGE NDVI PENTE

Figure 139. Couches thématiques intégrées et superposées dans l’environnement SIG

Drainage Drainage

Lithologie Lithology

Occupation du sol Land cover

Linéaments Lineaments

Pente Slope

Domaines karstiques Karstic domains

Effet majeur

Effet mineur

Figure 140. Influence interactive des facteurs concernant la propriété de recharge d’une nappe (Shaban et al., 2006) Selon le schéma ci-dessus, et pour arriver à une valeur relative pour la comparaison dans l'évaluation des taux, l'effet majeur a été noté 1 point, tandis que l'effet mineur a été noté moitié point. Il révèle que la lithologie a été l'un des plus influents ayant quatre effets majeurs, il a un effet sur les linéaments, les domaines karstiques, le drainage et la couverture du sol. En conséquence, le taux relatif de chaque facteur est exprimé en points comme suit : - Lithologie : 4 majeurs = 4 (1) = 4 pts - Linéaments : 3 majeurs= 3 (1) = 3 pts - Karst : 2 majeurs+ 1 mineur = 2 (1) + 1 (0,5) = 2,5 pts - Drainage : 2 majeurs+ 1 mineur = 2 (1) + 1 (0,5) = 2,5 pts - Couverture du sol (NDVI) : 1 majeur + 3 mineurs = 1 (1) 3 (0,5) = 2,5 pts - Pente : 1 majeur + 1 mineur = 1 (1) + 1 (0,5) = 1,5 pts 148

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La géologie, les linéaments et la karstification ont été prisent comme les principaux facteurs pour la distribution, l’occurrence et l’écoulement des eaux souterraines dans la région. La géologie est considérée comme le premier facteur directeur vue la distribution et la densité des sources d’eaux. Le degré de fractures par unité de roche, l'épaisseur de la formation, la taille des grains, le type et le degré de cimentation et l'étendue de l'altération sont des indicateurs indirectes incorporés dans les propriétés géologiques et qu'ils définissent la zone du potentiel en eaux souterraines comme susceptible d'être faible, modérée ou élevée. L’analyse des linéaments qui sont le deuxième facteur qui contrôlent l’occurrence des eaux souterraines, sont incorporés dans les caractéristiques lithologiques de la zone. Le potentiel karstique est considéré comme le troisième facteur principal était dû au fait que les formes de dissolution karstique favorisent la conduite, l’écoulement et donc l’infiltration rapide de l'eau dans le sol. Les autres facteurs (drainage, occupation des sols et pente) sont des facteurs qui sont incorporés dans les expressions caractéristiques de la lithologie, la géomorphologie et la tectonique. L’agrégation de l’ensemble des facteurs se fait selon la méthode CLP proposée (combinaison linéaire pondérée) ou WLC (Weighted Linear Combination) (Eastman et al., 1993) :





Avec, A : Aptitude Pi : Poids pour chaque partition de la carte Xi : Carte individuelle

L’utilisation de la CLP (Tableau. 31), et sur la base du nombre d'effet majeur et mineur, nous envisageons que la lithologie à un poids de 25%, la densité des linéaments à 18%, le potentiel karstique, le drainage et la couverture terrestre ont un poids de 16% chacun et enfin la pente à 9%. L’indice de potentialité aquifère a été calculé en utilisant l'équation (2) puis l’équation (3). Tableau 31. Une matrice de comparaisons par paires de 6 critères avec le processus AHP.

Lith 1 Lith DL 3/4 PK 2,5/4 DD 2,5/4 OS 2,5/4 1,5/4 P

DL K DD OS P Poids 4/3 4/2,5 4/2,5 4/2,5 4/1,5 0,2498 1 3/2,5 3/2,5 3/2,5 3/1,5 0,1876 2,5/3 1 2,5/2,5 2,5/2,5 2,5/1,5 0,1562 2,5/3 2,5/2,5 1 2,5/2,5 2,5/1,5 0,1562 2,5/3 2,5/2,5 2,5/2,5 1 2,5/1,5 0,1562 1,5/3 1,5/2,5 1,5/2,5 1,5/2,5 1 0,094

Poids en % 25 18 16 16 16 9

Indice de cohérence: 0.0001

Dans le calcul, on a trouvé que le MPA a une valeur minimale de 6.33 et une valeur maximale de 44.5, avec une valeur moyenne de 21.9 et un écart-type de 6.02. Ces valeurs ont été divisés en cinq classes en fonction des pauses naturelles variées (“Natural Breaks (Jenks)”), ce qui représente cinq zones différentes (Figure. 141). Ceux-ci représentent de très élevées, élevées, moyennes, faibles et très faibles zones potentielles. Les classes de pauses naturelles (“Natural Breaks (Jenks)”), sont des regroupements naturels inhérents aux données. Les pauses de classes sont identifiées que les meilleures groupes des valeurs sont semblables et que les différences entre les classes sont maximisées. Les fonctions sont divisées en classes dont les limites sont fixées là où il ya relativement de grandes différences dans les valeurs de données. 149

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Minimum : 6,33 Maximum : 44,5 Moyenne : 21,9 Écart-Type : 6,02

Figure 141. SIG-Classification par la méthode “Natural Breaks (Jenks)” du MPA “théorique” Après avoir attribué le poids, l’intégration de toutes les couches a été réalisée par une analyse de superposition appliquée dans un environnement SIG en utilisant la formule suivante :

MPAindice 25% Lith 18% DL 16% PK 16% DD 16% OS 9% P 3 Où, MPA : Modèle du potentiel aquifère, Lith : Lithologie DL : Densité des linéaments, PK : Potentiel de karstification, DD : Densité de drainage, OS : Occupation du sol, P : Pente,

Grâce à cette analyse, les poids totaux des grilles finales intégrées ont été calculés comme la somme des poids attribués aux classes des différentes couches. La délimitation des zones potentielles de la nappe phréatique a été effectuée en regroupant les grilles des couches finales intégrées sous SIG (Tableau. 30). Le modèle MPA obtenue (Figure. 142) montre que les zones les moins potentielles (couleur orange à rouge) sont marquées sur les basaltes quaternaires, alors que celles plus potentielles en eaux souterraines correspondent généralement à des calcaires et calcaires dolomitiques du Lias inférieur à moyen (couleur bleu ciel à foncée) aux alentours de l’accident médiane de Tizi N’Tretten et dans la partie la plus fracturée du Causse d’Immouzer. Ainsi, l’eau souterraine serait présente partout dans le moyen atlas tabulaire, mais en quantité très variable. Le résultat obtenu dans la figure 143 montre que 9 % de la superficie totale (3394 Km 2) correspond au potentiel très élevé, 37% élevé, 22% modéré, 21% et 12 % respectivement faible à très faible potentiel aquifère, d’où envrion 70% de la zone d’étude est supposée potentiellement hydrique. 150

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Figure 142. Modèle du potentiel aquifère (MPA) de la nappe du Causse moyen-atlasique par la méthode AHP

36,06 %

ÉLEVÉ

9,16 % TRÈS ÉLEVÉ

MOYEN TRÈS FAIBLE

21,84 %

12,24 % FAIBLE

20,7 %

Figure 143. Pourcentage des différents degrés du MPA de la nappe phréatique du Causse moyen-atlasique 151

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VII.

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VALIDATION, ANALYSE ET INTERPRÉTATION DU MPA VII. 1. RELATION SOURCES, FORAGES ET POTENTIEL AQUIFÈRE

Pour la validation de la carte des zones à potentialité aquifère des Causses du Moyen Atlas, il convient de procéder à une vérification par des mesures de terrain. De ce fait, la combinaison avec les débits des forages et des sources a été réalisée par analyse spatiale sous SIG. La distribution des débits de forages et sources d’eau dans les zones à potentialité aquifère montre une sensible corrélation ; une allure d’augmentation en passant des zones faibles (0,07-0,2) vers les zones moyennes (0,21-0,25) à des zones plus élevées (>0,25). L’existence de débits mauvais ou excellents dans une potentialité élevée ou faible peut être contrôlé par d’autres conditions géologiques locales. Toutefois, les résultats sont satisfaisants et la courbe des débits permet de valider la carte des zones à potentialité aquifère du Causse moyen atlasique (Figure. 144 et 145).

350 TRES ELEVE

300

DEEBIT (l/s)

250 200 150

DEBITS

100 TRES FAIBLE

50 0 0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

POTENTIEL AQUIFERE

Figure 144. Relation entre les débits des sources et le potentiel aquifère 120

DEBIT (l/s)

100 80 60 TRES ELEVE

DEBITS

40 20 TRES FAIBLE

0 0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

POTENTIEL AQUIFERE

Figure 145. Relation entre les débits des forages et le potentiel aquifère 152

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VII.2. ANALYSE DE LA SENSIBILITÉ DU MPA

L'analyse de sensibilité fournit des informations sur l'influence de notation et de pondération des valeurs attribuées à chaque paramètre et aide l'analyste à juger l’importance des éléments subjectifs (Gogu and Dassargues, 2000). C’est une importante composante d'un projet de modélisation, car elle permet l'évaluation de la précision du résultat (Babiker et al., 2005). Elle dépend des caractéristiques de la zone d'étude, et par conséquent, elle varie d'une région à une autre. Deux tests de sensibilité ont été effectués : analyse de sensibilité par suppression d’un paramètre « the map removal sensitivity analysis » présentée par Lodwick et al. (1990) et l'analyse de sensibilité à paramètre unique« the single parameter sensitivity analysis » introduite par Napolitano et Fabbri (1996). L'indice du modèle est calculé à plusieurs reprises, par l'élimination d'un paramètre à chaque étape. Dans cette étude, les cartes d'indices ont été calculées à six reprises, et à chaque fois, un paramètre a été éliminé. Dans un premier temps les paramètres du modèle seront examinés en terme d’interdépendance et de variabilité (Babiker et al., 2005; Rosen, 1994). Le premier test permet d’identifier la sensibilité de la carte du potentiel aquifère, en supprimant un ou plusieurs calques de la carte, il est calculé par l’équation suivante :

Avec : : Sensibilité mesurée exprimée en termes d'indice de variation. : Indice de sensibilité non perturbé. ′

: Indice de sensibilité perturbé.

et : Nombre de calques utilisés dans le calcul des indices. Le tableau 32 présente les statistiques sur la sensibilité de la suppression d’un paramètre (p) du modèle du potentiel aquifère (MPA) sur les valeurs des indices obtenus. Comme on peut le constater le paramètre les plus sensibles à la suppression d’un paramètre était le "DD", qui est la densité du drainage avec une valeur moyenne de 0.6%, puis le potentiel karstique, la densité des linéaments et la pente avec des valeurs moyennes de 0.52%, 0.47% et 0.44% respectivement. La sensibilité du paramètre de la lithologie et celui d’occupation du sol (ou NDVI) "OS" sont les plus bas ; avec respectivement des valeurs moyennes de 0.27% et 0.25%.

Tableau 32. Statistiques (en %) sur la sensibilité à enlever un paramètre (p) du MPA

153

Paramètre de sensibilité

Min

Max

Moyen

Écart type (SD)

Lith

0

2,47

0,27

0,22

DL

0

3,38

0,47

0,29

PK

0

1,03

0,52

0,23

DD

0

2,13

0,60

0,34

OS

0

0,94

0,25

0,17

P

0

1,12

0,44

0,25

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Afin d'évaluer l'amplitude de la variation créée par l’élimination d'un paramètre, l'indice de variation est calculé. Cet indice mesure l'effet de la suppression d'un paramètre (p) donné par l'expression suivante selon (Gogu et Dessargues, 2000) :







Où : :

Indice de variation du paramètre de suppression (p)

: Indice pour la i-nième cellule calculée par l’équation (1), : Indice de la i-nième cellule après avoir enlevé un paramètre (p) La valeur négative de l'indice de variation (



signifie que l'élimination du paramètre (p)

augmente l'indice des valeurs, en réduisant ainsi le modèle d'indice calculé (Gogu et Dassargues, 2000). Dans notre cas, les valeurs obtenues positives qui signifie que l'indice était réduit par la suppression d'un paramètre (p) du modèle et d'accroître ainsi l'indice calculé. Le tableau 33 indique l'indice de variation par suppression d’un paramètre (p).

Tableau 33. Statistiques sur l’indice de variation à enlever un paramètre (p) du MPA Paramètre de sensibilité

Min

Max

Moyen

Ecat type (SD)

Lith

-0,93

0,68

0,16

0,09

DL

-1,53

0,77

0,09

0,1

PK

0,02

0,53

0,24

0,1

DD

-0,61

0,66

0,27

0,12

OS

0,04

0,5

0,12

0,05

P

0,01

0,42

0,08

0,07

Le test de «analyse de sensibilité à paramètre unique» a été élaboré dans l’objectif d’évaluer l’impact des paramètres sur l’indice d’aptitude (Napolitano et Fabbri, 1996). Il est basé sur la comparaison entre les poids «corrigés » attribués aux paramètres d’entrés avec les poids « théoriques ».Les poids corrigés sont calculés par l’équation suivante :



(6)

Avec :

: Poids corrigé d’un paramètre (p) assigné à la cellule (i), et

:Poids et valeur de l’intervalle attribués à ce paramètre assigné à la cellule (i),

: Indice de potentialité calculé à partir de l'équation (2). 154

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Tableau 34. Statistiques d’analyses des poids « corrigés » Indice de Variation

Poids attribué

Poids théorique (%)

Poids corrigé moyen (Wpi) (%)

Poids corrigé moyen (Wpi)

Ecart type (%)

Min

Lith

0,2498

25

17

0,17

4

0,01 0,61

DL

0,1876

18

10

0,1

9

0,01 0,62

PK

0,1562

16

22

0,22

10

0,02 0,53

DD

0,1562

16

25

0,25

12

0,01 0,63

OS

0,1562

16

17

0,13

5

0,04 0,68

P

0,094

9

9

0,09

7

0

Max

0,61

La variation de l’indice (Vapi) pour chaque paramètre du MPA ainsi calculée, est indiquée sur le tableau 33. Ce tableau montre que le MPA est sensible à la suppression de tous les paramètres. Le paramètre pente a donné le plus faible indice de variation (8%). Ainsi, le poids signalé « corrigé » a été calculé pour chaque paramètre (p) (Tableau. 34), il montre que le poids corrigé le plus faible est celui de la pente (9%) et le poids le plus élevé est celui de la densité de drainage (25%). Ces poids corrigés sont différents aux poids théoriques assignés lors du calcul du MPA par l’équation (3), nommé ainsi MPA « théorique ». En conséquence, le poids corrigé de chaque paramètre sera utilisé pour la correction et la révision du MPA « théorique ». De se fait, le poids corrigé de tous les paramètres sera utilisé pour déterminer la carte du potentiel aquifère de la zone d’étude ou MPA « corrigé » (Figure. 147). L’agrégation de l’ensemble des facteurs se fait selon la méthode de la CLP proposée par l’équation (2), et la classification de la carte finale du MPA « corrigé » se base sur les ruptures naturelles (“Natural Breaks (Jenks)”) (Figure. 146).

Minimum : 5,93 Maximum : 45,9 Moyenne : 26,3 Ecart-Type : 7,81

Figure 146. SIG-Classification par la méthode “Natural Breaks (Jenks)” du MPA “corrigé” Le résultat obtenue montre qu’environ 16% de la zone d’étude est classée comme une zone à potentialité très élevée, elle est concentrée au milieu et dans la partie nord-ouest du Causse moyen atlasique. Les calcaires et calcaires dolomitiques de presque toute la région sont mentionnés d’un potentiel élevé (32%). Les zones à potentialité moyenne, faible et très faible marquant 155

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successivement sur le MPA des pourcentages d’environ 20%, 18% et 15%, sont remarquées principalement au niveau des basaltes quaternaires et aux lits des principaux oueds des Causses (Figure. 148).

Figure 147. Modèle MPA « corrigé » du potentiel en eaux souterraines de la nappe du Causse moyen atlasique par la méthode AHP 31,55 % 15,93 % ÉLEVÉ TRÈS ÉLEVÉ

TRÈS FAIBLE

MOYEN

19,55 %

FAIBLE

14,86 %

18,1 %

Figure 148. Pourcentage des différents degrés du MPA « corrigé » de la nappe phréatique du Causse moyen-atlasique 156

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La variation de l’indice (Vapi) est directement liée au système de pondération du modèle (MPA). Les nouveaux ou bien « corrigés » poids ainsi calculés (Tableau. 34) indiquent clairement une augmentation dans la superfecie des zones à très haute potentialité avec 16% contre 9% calculée par poids « théorique ». Pour les autres zones de haute, moyen, faible à très faible potentiel aquifère, indiquent des proportions assez proches avec un écart de prèsque 2% à 4% (Figure. 149). De ce fait, et pour bien voir cette variation et le degré de similitude sur le terrain, une superposition a été effectuée entre les zones à potentiel très élevé du MPA « corrigé » et MPA« théorique ». Sur la figure 150, la combinaison de la carte (A) et (B) ont données la carte de superposition (C). Cette carte montre que la majeur partie des zones plus prometteuses à l’emmagasinnement des eaux souterraines du MPA « théorique » (couleur rouge), sont similaires à celles identifiées par MPA « corrigé » (couleur bleu). Les surfaces superposables sont en violet.

36.06

40 POURCENTAGE (%)

35

31.56

30

21.84

25 20 15

20.7

19.55

18.1

15.93

14.86 12.24

9.16

MPA"Théorique" MPA"Corrigé"

10 5 0 TRES ELEVE

ELEVE

MOYEN

FAIBLE

TRES FAIBLE

POTENTIEL AQUIFERE

Figure 149. Relation entre le MPA « corrigé » et « théorique » de la nappe phréatique du Causse moyen-atlasique

L’approche AHP basée sur le SIG a été utilisé pour évaluer le potentiel aquifère du Causse moyen atlasique. Les six paramètres: la lithologie, la densité des linéaments, le potentiel karstique, la densité de drainage, le NDVI et la pente, ont été utilisés pour calculer l’aptitude de la zone d'étude. Les résultats montrent que l’aquifère karstique du Causse moyen atlasique est potentiellement hydrique. L’indice du potentiel aquifère variait entre 5 et 45, et a été divisée en cinq classes d’aptitude: très faible (5-16), faible (16-23), modérée (23-28), haute (28-33) et très haute (3345). La partie nord-ouest de l'aquifère est très potentielle en raison de son lithologie en calcaires et calcaires dolomitiques plus faillés et fracturés et à karstification élevée (avec haute perméabilité). L’analyse de la sensibilité du MPA, indique que tous les paramètres sont significatifs, mais les plus corrigés sont ceux de la densité de drainage, du potentiel karstique et de la densité des linéaments. Le MPA fournit efficacement des informations sur les zones ayant une aptitude à des potentiels forts des eaux souterraines sur la base de différentes conditions hydrogéologiques. Ainsi ces critères sont des sources d'information très utiles pour identifier la priorité des zones cibles et les méthodes appropriées pour la gestionet la protection des aquifères.

157

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B

A

Legende H !

VILLES OUEDS (VALLEES) ROUTES ZONE D'ETUDE TRES ELEVE (MPA-CORRIGE)

TRES ELEVE (MPA-THEORIQUE) SUPERPOSITION

C Figure 150. Représentation des zones les plus prometteuses du Modèle MPA du potentiel en eaux souterraines de la nappe des Causses du Moyen Atlas. (A) représente les zones à potentiel très élevé du MPA « Théorique » (B) représente les zones à potentiel très élevé du MPA « Corrigé » (C) représente la superposition des deux cartes (A) et (B) 158

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En conclusion ; Sans les capacités des SIG, l'évaluation d’aptitude et l'analyse de sensibilité ne pouvaient pas rigoureusement démontrée. Ainsi, les techniques des SIG doivent être considérées dans la mise en œuvre et la validation des cartes mettant l'accent sur la prospection et l’exploitation des eaux souterraines dans des zones similaires arides à semi-arides. La sélection des emplacements de recharge des nappes souterraines est une nécessité inévitable importante. Ainsi, la création d’un modèle d’aptitude hydrogéologique doit être faite avec beaucoup de soin. Il ya plusieurs caractéristiques qui devraient intégrées et analysées ensembles tenant compte de la qualité de ces paramètres. À cet égard, le SIG est un outil très important (Mahdavi, 2004 et Ghayoumian, 2007). Dans cette thèse, et en raison de son succès dans la modélisation des incertitudes, un modèle utile sera utilisé pour l’analyse, la vérification et le jugement du modèle du potentiel aquifère (MPA) déterminé précédemment. C’est l’approche de la logique floue (Zadeh, 1987). La différence fondamentale entre la théorie classique des ensembles et la théorie des ensembles flous réside dans la nature de l’inclusion des éléments de l’ensemble. Dans les ensembles classiques, les éléments sont soit inclus, soit exclus de l’ensemble. Dans un ensemble flou, les éléments sont inclus selon un degré de validité compris normalement entre 0 et 1. Les modèles de la logique floue permettent à un objet d’appartenir à plus qu’un seul ensemble exclusif selon divers degrés de validité ou de confiance. La logique floue tient compte du manque de connaissances ou de l’absence de données précises et prend en compte explicitement la chaîne de cause à effet entre les variables. La plupart de variables étant décrites en termes linguistiques, les modèles de la logique floue s’apparentent intuitivement au raisonnement humain. Ces modèles flous sont utiles pour démystifier, évaluer et mieux comprendre les risques, les vulnérabilités et les aptitudes qui ne sont pas bien compris. VIII. APPLICATION DE LA LOGIQUE FLOUE « FUZZY LOGIC » Les facteurs efficaces dans la localisation des zones appropriées pour la recharge de la nappe d’eaux souterraines ; la géologie, le potentiel karstique, la pente, la densité de drainage, la densité des linéaments, l’occupation des sols ont été préparés sous SIG, la méthode de la CLP a été utilisée pour superposer ces couches. En raison de la forte complexité de la gestion des phénomènes naturelles, le développement d'un modèle décisive qui peut déterminer la relation entre les entrées et les sorties dans un espace donné est très difficile. Par conséquent, il existe un besoin d'un modèle qui prend en compte l'incertitude. Les modèles classiques reposent sur la théorie des probabilités et la théorie classique des ensembles. Par contraste, les modèles de la logique floue s’appuient sur la théorie des ensembles flous et la logique floue et servent à analyser les risques, les vulnérabilités et les aptitudes lorsque les connaissances sont insuffisantes ou que les données sont imprécises (Annexe. 4). La théorie des ensembles flous a été un succès dans la modélisation des incertitudes (Zadeh, 1987). Le concept de la logique floue a été conçu par Zadeh (1987) comme un moyen de traitement de données en permettant l'adhésion à un ensemble partiel plutôt que croquante appartenance à un ensemble. La logique floue peut traiter avec des descriptions verbales et est un très bon choix pour traiter les questions d'incertitude (Smith, 1993). Ces descriptions de modéliser un système au sein d’un cadre des expressions "si-alors". La logique floue commence avec le concept d'un ensemble flou. Un ensemble flou est un ensemble sans un croustillant ; limite clairement définie (Cox, 1998). Il peut contenir des éléments avec seulement un degré partiel des membres (Bernardinis, 1993). En logique floue, un ensemble flou contient plusieurs valeurs. L’ensemble floue est concerné par un degré d’appartenance (ou degré de vérité). On utilise un continuum de valeurs logiques entre 159

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0 (complètement faux) et 1 (complètement vrai). Une fonction d’appartenance est utilisée pour cartographier un objet X dans le domaine des nombres réels à un intervalle de 0 à 1, ce qui permet de donner un degré de vérité. VIII.1. MÉTHODE DE MISE EN ŒUVRE D’APPARTENANCE FLOUE

Dans le cadre classique, soit un élément appartient à un ensemble ou non. Si A est un ensemble classique alors la formule est soit absolument vrai ou absolument faux. Dans le cas d'un ensemble flou A, un élément peut atteindre plus de deux degrés de ses membres. Ainsi la formule peut être partiellement satisfaite (ASCE Standards, 2001). Un ensemble flou est totalement déterminé par sa fonction d’appartenance (Zadeh, 1987) (Figure 151).

U

Soient U : L’univers du discours.

A

A : un sous-ensemble de U _ Théorie classique des ensembles : Si

est la fonction d’appartenance de l’ensemble A

Si ∈

0 ∉

1 0 ∉ _ Concept d’ensemble flou : Si

est la fonction d’appartenance de l’ensemble A

Si

est la fonction d’appartenance de l’ensemble A x ∈ U ∀ ∈ ∈0; 10,1

Figure 151. Exemple de la théorie des ensembles flous (Zadeh, 1987) Par analyse spatiale sous SIG, L’appartenance floue permet de convertir un raster en entrée en une échelle de 0 à 1, qui indique le degré d'appartenance dans une série, compte tenu d'un algorithme d'approximation prévu à cet effet. La valeur 1 indique une appartenance totale dans un ensemble flou et une appartenance de 0 signifie que l'élément ne fait pas partie de l'ensemble. L'outil d’appartenance floue reclasse ou transforme les données en entrée en une échelle allant de 0 à 1, selon la possibilité d'être membre d'un ensemble spécifié. La valeur 0 est attribuée aux emplacements qui ne sont pas membres de l'ensemble spécifié, la valeur 1 est attribuée à ceux qui sont membres de l'ensemble spécifié, tandis que la plage entière de possibilités comprises entre 0 et 1 est attribuée en fonction d'un certain niveau d'appartenance possible (plus ce nombre est grand, plus la possibilité est élevée) (ESRI, 1995-2013). Les valeurs en entrée peuvent être transformées par tout nombre de fonctions et d'opérateurs disponibles sous SIG pouvant reclassifier les valeurs selon l'échelle de probabilité allant de 0 à 1. La fonction Gaussienne floue, la fonction de transformation Grande floue, la fonction de transformation Linéaire floue, la fonction de transformation Grande MS floue, la fonction de transformation Petite MS floue, la fonction de transformation Proche floue et la fonction de transformation Petite floue. Dans cette étude nous avons appliqués la fonction d’appartenance linéaire floue entre les valeurs minimales et maximales définies par l'utilisateur. Tout ce qui se trouve au-delà de la valeur 160

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minimale reçoit la valeur 0 (indiquant le non appartenance à l'ensemble) et tout ce qui se situe audessus de la valeur maximale reçoit la valeur 1 (indiquant son appartenance catégorique à l'ensemble). La ligne bleue dans l'image ci-dessous représente une transformation linéaire par inclinaison positive avec un minimum de 30 et un maximum de 80. 0 (zéro) est attribué à toute valeur en dessous de 30, 1 à toute valeur supérieure à 80 (Figure. 152). Si le minimum est supérieur au maximum, une relation linéaire négative (pente négative) est établie. La ligne rouge dans l'image ci-dessous représente une transformation linéaire à inclinaison négative. 1 est attribué à toute valeur inférieure à 30, 0 à toute valeur supérieure à 80. L'endroit où la pente de la ligne augmente ou baisse définit la zone de transition (entre 30 et 80 dans l'image ci-dessous) (ESRI, 1995-2013).

Figure 152. Variations de la fonction d'appartenance (Membership) linéaire floue (ESRI, 1995-2013) La fonction de transformation linéaire floue dans l'exemple d'aptitude à la construction peut être utilisée pour la distance à partir de critères en rapport avec des activités de loisirs (transformation linéaire négative). Comme par exemple, tout emplacement se trouvant dans un rayon de 500 mètres d'une zone de loisirs peut faire partie catégoriquement de l'ensemble d'aptitude favorable, alors que dans un rayon allant de 500 à 10 000 mètres, la possibilité d'appartenir à l'ensemble d'aptitude décroît de manière linéaire. Les emplacements situés à plus de 10 000 mètres se trouvent, eux, trop éloignés d'une zone de loisirs et ne peuvent donc pas faire partie de l'ensemble favorable. Dans ce cas, ils reçoivent une valeur de 0 (ESRI, 1995-2013). VIII.2. PONDÉRATION DES FACTEURS PAR APPROCHE D’APPARTENANCE FLOUE

En premier lieu, il est inévitable de définir un ensemble flou pour chaque paramètre tel que la pente, la densité des linéaments, la densité de drainage, le NDVI…etc. Par exemple, un expert déclare : "Dans les domaines à faible distance des fractures, l'eau souterraine est survenue plus Possible", dans l'approche floue le terme « faible distance des fractures » "est linguistique et il se transforme en une quantité (ou en nombre) avec un ensemble flou. Dans l'exemple ci-dessus, le terme linguistique « à faible distance de fractures » a été transformé en une valeur numérique entre 0 et 1 en utilisant une fonction linéaire. UN (1) degré 161

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d'appartenance, a été assignée aux pixels qui étaient à une distance de 0 à 100 m de fractures et ZÉRO (0) membre a été assigné à ces pixels avec la distance plus de 1000 m des fractures, et enfin l’adhésion de degrés des pixels qui sont situés à une distance de 100 à 1000 m de fractures, ont été réduit progressivement de un à zéro. L'évaluation des valeurs d'appartenance floue est cruciale pour un bon modèle flou (Ebadi, Valadanzoej et Vafacinezhad, 2001). En raison de la complexité des problèmes, des systèmes d’appartenance floue sont utilisés (Kremenova, 2004) pour simuler les décisions des géologues afin de gérer toutes les situations possibles dans la réalité. La cartographie des eaux souterraines consiste à déterminer des limites des polygones d'eaux souterraines. L'incertitude est donc principalement causée par des difficultés pour attribuer les différentes cartes thématiques dans la zone de transition et de localiser la frontière entre les eaux souterraines des zones potentielles. Les valeurs d’appartenance floue ont été attribuées aux différentes cartes thématiques selon leur classification sur le respect de leur contribution et leur occurrence en eaux souterraines. Les valeurs d'appartenance floues doivent refléter l'importance relative de chaque carte, ainsi que l'importance relative de chaque catégorie d'une seule carte. Les informations et les valeurs fondées sur le degré d'appartenance ont été modifiées de manière appropriée pour les paramètres suivants selon l'avis des experts et des observations de terrain (Figure. 153) : (1) Dans la carte de la pente, sur la base de la classification donnée parle modèle (SOTER) (Tableau. 28), les pentes entre 0 et 60% seront considérées dans ce domaine. Les terrains plats reçoivent une valeur de 1 et les terrains supérieurs à 60% ont assignées à 0, les autres degrés ont été reclassés entre 0 et 1. (2) La carte des densités de drainage a été reclassée par une équation linéaire négative de 0 à 3,5 Km/Km2 selon l'échelle de probabilité allant de 1 à 0. Les densités supérieures à 3,5 Km/Km2 reçoivent une valeur de 0. (3) La carte de la densité des linéaments a été reclassée par une équation linéaire positive de 0 à 5,5 Km/Km2 selon l'échelle de probabilité allant de 0 à 1. Une densité supérieure à 5,5 Km/Km2 reçoit une valeur 0, et les valeurs inférieures à 5,5 Km/Km2 reçoivent des valeurs allant progressivement de 0 à 1. (4) La carte NDVI a été reclassée sur la base de l’histogramme de Caloz (1992) et sur la figure 127, l’intervalle [-0,457 - 0,0108] indique la présence d’eau sous forme de Dayats est affectée par l’équation linéaire négative (trait noir). UN (1) degré d'appartenance, a été assignée aux pixels de cet intervalle. L’intervalle [-0,0109 - 0,257] correspond au sol nu, [0,258 - 0,415] de végétation moins dense et l’intervalle [0,416 0,799] de végétation plus dense (forêt) seront reclassés selon l’équation linéaire positive (trait bleu) reçoivent des valeurs allant de 0 à 1. Les valeurs de pondération de la carte des formations lithologiques ont été déterminées dans le tableau 35 sur la base de leurs proportions lors de la pondération par AHP. Les dayats ayant un poids de 37% reçoivent une valeur d’appartenance de 1, celles des marnes ont une valeur de 0 et par calcul de correspondance vient les autres valeurs pour chaque formation. De même, en se basant sur les valeurs de pondération de la carte du potentiel karstique, les pixels du karst élevé ont été assignés à 1, et les zones non karstiques imperméable ont une valeur de 0 (Tableau. 36). 162

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(1)

(2)

(3)

(4)

Figure 153. Graphiques des fonctions d'appartenance utilisées pour quatre paramètres du modèle dans la zone d'étude (1-Pente, 2-Densité de drainage, 3-Densité des linéaments et 4-NDVI) Tableau 35. Valeurs d’appartenance des formations lithologiques LITHOLOGIE

VALEURS D’APPARTENANCE

DAYATS (LACS)

1

CALCAIRES ET CALCAIRES DOLOMITIQUE

0,65

ALLUVIONS,

0,43

BASALTES QUATERNAIRE

0,25

MARNO-CALCAIRES

0,15

SCHISTES, ARGILES ET BASALTES

0,06

MARNES ET MARNES SABLEUSES

0

Tableau 36. Valeurs d’appartenance de la carte du potentiel karstique

163

POTENTIEL KARSTIQUE

VALEURS D’APPARTENANCE

KARST ÉLEVÉ

1

KARST MOYEN

0,52

NON KARST/PERMÉABLE

0,19

NON KARST/ PEU PERMÉABLE

0,07

NON KARST/ IMPERMÉABLE

0

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VIII.3. AGRÉGATION DES CARTES D’APPARTENANCE FLOUE

Une fois les paramètres ont été standardisés par des ensembles flous. L'équation (2) a été utilisée pour l'intégration et la combinaison sous SIG de ces paramètres selon la méthode de la CLP (Eastman et al., 1993) :





Avec, A= Aptitude Pi = Poids pour chaque partition de la carte Xi = Carte individuelle

Les poids des paramètres dans le MPA « logique floue » sont proposées ceux des poids corrigés calculés par l’équation (6) (Tableau. 34). La carte thématique finale du MPA «logique floue» a été qualitativement visualisée dans l'une des catégories comme (i) très élevée (ii) élevée (iii) modérée (iv) faible et (v) très faible en se basant sur une classification par pauses naturelles (“Natural Breaks (Jenks)”) (Figure. 154).

Minimum : 0,16 Maximum : 0,94 Moyenne : 0,53 Écart-Type : 0,13

Figure 154. SIG-Classification par la méthode “Natural Breaks (Jenks)” du MPA “logique floue” Les figures 155 et 156 montrent que la classe très élevée du potentiel aquifère est comprise entre 0,65 et 0,94 avec une superficie de 20% de la zone d’étude. La classe élevée est comprise entre 0,58 et 0,64 avec 33% de la superficie totale. La classe moyenne est comprise entre 0,48 et 0,57 par un pourcentage d’environ 16%. La classe faible entre 0,36 et 0,47 et très faible entre 0,16 et 0,35 représentent respectivement 14% et 16%. Cette distribution spatiale des classes du potentiel aquifère observée dans la carte de la figure 155 est apparue semblable à celle remarquée lors de l’application du modèle MPA « théorique » et MPA « corrigé ». L’utilisation de l’approche de la logique floue, nous fait augmenter la zones à potentialités très élevés, de 16% (MPA « corrigé ») à 20% (MPA « logique floue »). Les pourcentages des zones élevées et très faibles dans les deux algorithmes sont à peu près égales. De faibles diminutions des pourcentages ont été marquées dans la classe moyenne et faible, avec respectivement 19% et 18% par le MPA « corrigé », 15% et 14% par 164

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MPA « logique floue » (Figure. 157). On peut dire que cette diminution du faible à moyen a été comblée par la logique floue en classe élevée, puis cette dernière en classe très élevée.

Figure 155. Modèle MPA du potentiel en eaux souterraines de la nappe du Causse moyen atlasique par la méthode de la logique floue

32,99 %

20,5 % ÉLEVÉ

TRÈS ÉLEVÉ

TRÈS FAIBLE MOYEN

15,99 %

FAIBLE

15,79 % 14,73 %

Figure 156. Pourcentage des différents degrés du MPA par approche de la logique floue 165

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36.06

40 POURCENTAGE (%)

35

31.5632.9

30 25 15

21.84

20.5

20

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19.55 15.7

15.93

20.7 18.1 14.86 15.9 14.7 12.24

9.16

10

MPA"Théorique" MPA"Corrigé" MPA"Logique Floue"

5 0 TRES ELEVE

ELEVE

MOYEN

FAIBLE

TRES FAIBLE

POTENTIEL AQUIFERE

Figure 157. Relation entre le MPA « corrigé », « théorique » et par « logique floue » de la nappe phréatique du Causse moyen atlasique

Legende H !

VILLES OUEDS (VALLEES) ROUTES TRES ELEVE (MPA-CORRIGE) TRES ELEVE (MPA-LOGIQUE FLOUE)

SUPERPOSITION

Figure 158. Représentation des zones les plus prometteuses du Modèle MPA du potentiel en eaux souterraines de la nappe des Causses du Moyen Atlas par superposition des zones à potentiel très élevé du MPA « Corrigé » en couleur jaune et le MPA « logique floue » en couleur rouge. La partie d’intersection est en couleur orange. 166

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Ainsi, pour observer la variation et le degré de similitude sur le terrain, une superposition a été effectuée entre les zones à potentiel très élevé du MPA « corrigé » et MPA « logique floue ». La carte de superposition (Figure. 158), montre que la majeur partie des zones les plus prometteuses à la recharge des eaux souterraines du MPA « corrigé » (couleur jaune), sont similaires à celles identifiées par MPA « logique floue » (couleur rouge). Les surfaces superposables sont en orange. La validité du modèle développé « MPA-logique floue » a été testée par les données de forages. Sur les 64 forages prélevés dans la zone d'étude, 24 forages sont sur une zone de très bonne et de bonne potentialité aquifère de recharge, 18 sur les zones à potentialité aquifère moyenne, 11 sur les zones à faible potentialité et 11 sur les zones à potentialité de recharge pauvre. Ces effectifs correspondent respectivement à 38% (Très élevé et élevé), 28%, 17% et 17% de l’effectif globale des forages réalisés (Figure. 159).

17%

7% TRES ELEVE 31%

17%

ELEVE MOYEN FAIBLE TRES FAIBLE

28%

Figure 159. Relation entre le nombre de forages et le potentiel de recharge des aquifères d’après la méthode de la logique floue En outre, sur ces 64 forages (avec données de débits), environ 65% des forages avec un débit supérieur à 20 l/s coïncident avec les très bonnes et les bonnes zones, et environ 24% coïncident avec les zones à potentialité moyenne. Bien que certaines forges existent dans toutes les zones potentielles d'eau souterraine, les meilleurs forages se situent dans la très bonne et la bonne zone de prospection. Les forages ayant un débit très élevé ou élevé (Q> 15 l/s) représentent 33% de l’ensemble des forages. La superposition des forages d’eau sur la carte thématique des potentialités aquifères montre une distribution des forages non aléatoire. En effet, 57% de ce type de forages sont localisées sur les zones de potentialité très élevée et élevée, 24% sur les zones de potentialité moyenne et 19% sur les zones de potentialité faible à très faible. Les forages à débit moyen (10 l/s