Données SHP indices de télédétection en rapport aves les facteurs pédogénétique dans la zone de l'observatoire de Niakhar

Contexte et objectif scientifique.Ce jeu de données regroupe un ensemble d’indices de télédétection dérivés d’images satellitaires multispectrales et utilisés comme covariables environnementales dans le cadre d’une démarche de cartographie numérique des sols. L’objectif principal est de représenter spatialement certaines propriétés de la surface terrestre susceptibles d’influencer la formation et la distribution des sols selon le cadre conceptuel SCORPAN (Soil, Climate, Organisms, Relief, Parent material, Age, and spatial position) proposé par McBratney et al. (2003). Dans ce contexte, les indices spectraux sont mobilisés comme proxys biophysiques permettant de caractériser indirectement la végétation, l’humidité du sol, la texture superficielle, la minéralogie et certains aspects du relief. Zone d’étude.Les données concernent la zone du sud du bassin arachidier du Sénégal, caractérisée par un climat soudano-sahélien à saisonnalité pluviométrique marquée, des systèmes agraires dominés par les cultures pluviales (mil, arachide, sorgho, maïs) et une diversité de sols issus principalement de matériaux sableux et sablo-argileux. Les dynamiques de végétation, l’humidité des sols et la salinité locale constituent des facteurs déterminants pour la différenciation pédologique dans cette région. Sources des données satellitaires.Les indices ont été calculés à partir d’images satellitaires multispectrales à moyenne résolution spatiale (principalement Sentinel-2 MSI et Landsat), acquises sur la période récente afin de représenter les conditions environnementales actuelles. Les traitements ont été réalisés dans l’environnement de calcul Google Earth Engine afin d’assurer l’harmonisation radiométrique des images, la correction atmosphérique et l’extraction systématique des indices spectraux. Indices de télédétection calculés.Le jeu de données comprend plusieurs catégories d’indices spectraux couramment utilisés en pédologie numérique et en télédétection environnementale. Les indices de végétation incluent notamment le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) et le SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), qui renseignent sur la densité et la vigueur de la couverture végétale. Ces indices constituent des indicateurs indirects du facteur « organismes » du modèle SCORPAN, car la végétation influence les cycles biogéochimiques, la production de matière organique et les processus pédogénétiques (Tucker, 1979 ; Huete, 1988). Les indices d’humidité et d’eau de surface comprennent le NDWI et d’autres indicateurs liés à la teneur en eau de la végétation et du sol. Ils permettent d’approcher les conditions hydriques du milieu et contribuent à la représentation du facteur « climat » et du régime hydrique des sols (Gao, 1996). Les indices liés aux propriétés minérales et texturales du sol incluent des indicateurs tels que le Soil Texture Index, le Clay Index, le Sand Index, le Quartz Index et le Silica Index. Ces variables sont utilisées pour détecter les variations spectrales associées aux fractions granulométriques et à certains minéraux dominants dans les horizons superficiels (Ben-Dor et al., 2009). D’autres indices ciblent des propriétés chimiques ou physico-chimiques du sol, comme l’Iron Index, le Calcium Carbonate Index ou encore des indicateurs liés à la salinité et à la conductivité électrique. Ces indices permettent d’identifier des signatures spectrales associées à la présence d’oxydes de fer, de carbonates ou de sels, éléments souvent déterminants dans les sols des régions semi-arides. Covariables topographiques et spatiales.En complément des indices spectraux, des variables topographiques dérivées du modèle numérique d’élévation (DEM) ont été intégrées, telles que l’altitude et les indicateurs morphométriques associés. Ces variables contribuent à représenter le facteur « relief » du modèle SCORPAN, qui contrôle notamment les processus d’érosion, de drainage et de redistribution des matériaux (Moore et al., 1993). Structure et format des données.Les données sont organisées sous forme de couches raster géoréférencées représentant chaque indice spectral calculé. Les rasters sont fournis dans un système de projection métrique adapté à la zone d’étude (UTM Zone 28N – EPSG:32628). Chaque pixel correspond à une valeur d’indice dérivée des bandes spectrales satellitaires. Les fichiers sont fournis dans un format compatible avec les principaux logiciels SIG et plateformes d’analyse spatiale (GeoTIFF). Utilisation scientifique des données.Ces covariables environnementales ont été utilisées dans le cadre d’une approche de cartographie numérique des sols visant à modéliser la distribution spatiale des types de sols et à analyser leurs aptitudes agricoles. Les indices servent de variables explicatives dans les modèles statistiques ou d’apprentissage automatique permettant d’établir des relations entre observations pédologiques ponctuelles et conditions environnementales spatialisées. Limites des données.Il convient de souligner que les indices spectraux représentent des indicateurs indirects des propriétés du sol et peuvent être influencés par plusieurs facteurs tels que la couverture végétale, l’humidité temporaire ou les conditions d’acquisition des images. Par conséquent, leur interprétation doit être réalisée conjointement avec des observations de terrain et des analyses physico-chimiques des sols afin de garantir la robustesse des modèles pédologiques.