Apport des Donnees d’Observation de la Terre Dans l’Evaluation du Potentiel Forester de la Reserve Narutelle Mabi- Yaya au Sud-est de la Cote d’Ivoire - Boubacar, Ouedraogo; Hyppolite, Dibi N’Da; Kouman Kouassi, Nanan Noël (European Scientific Journal, ESJ, 2023)
La rÃ©serve naturelle Mabi-Yaya (RNMY) a Ã©tÃ© crÃ©Ã©e Ã travers le dÃ©cret nÂ° 2019-897 du 30 octobre 2019 par le gouvernement de la CÃ´te dâ€™Ivoire pour palier le problÃ¨me de pression anthropique qui pÃ¨se sur la zone. Elle est situÃ©e dans le Sud-est de la CÃ´te dâ€™Ivoire et regorge une diversitÃ© floristique trÃ¨s riche. La prÃ©sente Ã©tude vise Ã amÃ©liorer les connaissances sur le potentiel forestier de la rÃ©serve et les diffÃ©rentes pressions quâ€™elle subit, pour sa gestion durable. La rÃ©alisation de cette Ã©tude a Ã©tÃ© faite Ã travers les approches de tÃ©lÃ©dÃ©tection qui ont consistÃ© Ã la classification de deux images Sentinel-2A de 2015 et 2020. Cette classification des images Sentinels a ensuite Ã©tÃ© confirmÃ©e par des observations sur le terrain. Les rÃ©sultats obtenus font Ã©tat de six (6) classes dâ€™occupation du sol dans la RNMY en 2015 et en 2020, avec les forÃªts denses humides comme classe dominante. Lâ€™analyse spatio-temporelle de ces images a permis dâ€™avoir une carte de la dynamique de 2015 et une carte actualisÃ©e de 2020. Il ressort de lâ€™analyse de ces diffÃ©rentes cartes que la RNMY est soumise Ã une forte pression anthropique. La dynamique de lâ€™utilisation des terres a rÃ©vÃ©lÃ© une perte annuelle de prÃ¨s de 1 % des forÃªts denses humides, principalement due Ã la production des cultures pÃ©rennes (cacao, hÃ©vÃ©a et cafÃ©). The Mabi-Yaya Natural Reserve (RNMY) was created through decree nÂ° 2019-897 of October 30, 2019 by the government of CÃ´te d’Ivoire in response to the anthropogenic pressure on the area. It is located in the South-east of CÃ´te d’Ivoire and possesses a very rich floral biodiversity. This study aimed to improve knowledge of the forest potential and the various pressures on the reserve for its sustainable management. This study was carried out through remote sensing approaches which consisted in the classification of the two Sentinel-2A images from 2015 and 2020. The classification of Sentinel images was thereafter confirmed by field observations. The results showed six (6) land cover classes in the RNMY in 2015 and 2020, with dense humid forests as the dominant class. The spatio-temporal analysis of the images depicted a map of the dynamics in 2015 and an updated map of 2020. The analysis of these different maps revealed that the RNMY is heavily affected by anthropogenic pressure. Land use dynamics revealed an annual loss of nearly 1 % of dense humid forests each year mainly due to the production of perennial crops (cocoa, rubber and coffee).