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Article

French

ID: <

10670/1.jpe9ni

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Where these data come from
: Using artificial neural networks and multisources data to study soil degradation in semi-arid area.

Abstract

National audience La présente étude s'intéresse à caractériser l'état de dégradation des sols d'un petit bassin versant méditerranéen soumis à une forte activité anthropique, en utilisant les données du capteur ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) et des variables géomorphologiques. Les données considérées correspondent au bassin expérimental Saboun, situé dans le Rif occidental du Maroc, et qui dispose d'une base de données pédologiques, hydrologiques et d'érosion. Pour atteindre les objectifs assignés à notre étude, nous avons adopté l'approche neuronale. Cette approche repose sur la modélisation des données multisources à travers un réseau de neurones dirigé basé sur l'algorithme à rétropropagation. La qualité des résultats de cette approche dépend de la détermination des paramètres intrinsèques du réseau de neurones. Dans la présente étude, nous avons apporté quelques éléments de réponse pour mieux définir ceux-ci. Les résultats obtenus montrent que l'intégration de données multisources à l'information spectrale apporte plus de précision (Kappa=0,91), et décrit bien la réalité de terrain. La validation de ces résultats permettra d'élaborer un schéma d'aménagement du bassin versant Saboun en vue de freiner le phénomène de la dégradation des sols.

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