RESUME La carte d’occupation des sols représente une information de base, utile pour les inventaires des cultures. Elle représente un des objectifs du projet AGRIMA, qui consiste à tester l’apport de l’analyse multi-temporelle des images satellitales pour la cartographie de l’occupation du sol. Les résultats obtenus montrent que l’utilisation d’une seule image ne permet pas d’obtenir une carte d’occupation du sol avec une précision satisfaisante (60-69%). Cette précision a atteint la valeur de 81.5% si on utilise trois dates (mars, mai et juillet). Au Maroc, la méthode de sondage à base aréolaire, introduite en 1980, reste tributaire d'un facteur clef qui est l'actualisation de la stratification et des plans de sondage en vue de suivre les changements qui s'opèrent sur le terrain. Cet état de changement continu que connaît l'utilisation des terres agricoles au niveau national, a nécessité la mise en place d'un système de mise à jour rapide de la stratification basé sur l'utilisation des images satellite comme support supplémentaire aux photographies aériennes, cartes topographiques, etc.. Le premier volet de cette action du projet AGRIMA est la mise à jour de la stratification. Les provinces choisies pour cette étude présentant différentes situations sont :

- Kénitra : qui représente l’une des provinces où la stratification a été établie

dans les années 80. La reconstitution de la stratification est plus que nécessaire et sera basée sur l’image satellitaire et les relevés de terrain,

- Settat dont la stratification est créée en 1992. Ce cas permet de développer

une méthode d’actualisation de la stratification de façon rapide, basée sur la superposition de l’ancienne stratification et l’image satellite,

- Errachidia et Ouarzazate qui représentent deux provinces du sud où la

méthode de sondage aréolaire n’est appliquée que dans les vallées (secteurs irrigués).

Le deuxième volet de cette action concerne l’élaboration d’une méthodologie d'adaptation de l'échantillonnage pour remédier aux différents changements. L'objectif est de déterminer la taille optimale des échantillons aréolaires par strate pour les rendre compatibles avec la nouvelle réalité du terrain. Plusieurs types de problèmes ont été identifiés et ont fait l’objet d’une analyse approfondie. Les solutions adoptées consistent, dans une première phase, à recalculer les tailles optimales des échantillons. Dans une seconde phase, l’étude a été entreprise, cas par cas, pour voir de quelle manière, et jusqu'à quelles limites, l’échantillon en vigueur peut être maintenu en y apportant les modifications nécessaires, afin qu’il soit représentatif de la réalité du terrain.

Le deuxième volet de cette action a fait l’objet d’une convention d’étude qui a été conduite par un consultant de l’I.N.S.E.A. (Dr. Mohamed MAHMOUDI).

SOMMAIRE

LISTE DES TABLEAUX

LISTE DES FIGURES

INTRODUCTION GENERALE

CHAPITRE I : CARTE D'OCCUPATION DU SOL I. Matériel et méthode

I. 1. Zone d'étude et données utilisées I. 2. Méthodologie

II. Résultats obtenus CHAPITRE II : MISE A JOUR DE LA STRATIFICATION I. Méthode de sondage aréolaire

I. 1. Mise en œuvre d'un échantillon aréolaire I. 1. 1. Etablissement de la base de sondage I. 1. 2. Stratification I. 1. 3. Zonage I. 1. 4. Digitalisation (ou planimétrage) I. 1. 5. Tirage de l'échantillon I. 2. Détermination de la taille globale de l'échantillon et sa répartition entre les strates I. 3. Méthode d'estimation I. 3. 1. Notation I. 3. 2. Formules d'estimation I. 4. Les préalables pour la mise en œuvre d'une base de sondage aréolaire I. 4. 1. Outils de travail I. 4. 2. Moyen matériel I. 4. 3. Moyens humains

II. Mise à jour de la stratification II. 1. Données utilisées II. 2. Stratification sur écran II. 2. 1. Cultures non irriguées II. 2. 2. Cultures irriguées II. 2. 3. Plantations fruitières II. 2. 4. Forêt II. 2. 5. Parcours et incultes II. 2. 6. Zones bâties

CHAPITRE III : MISE A JOUR DES PLANS DE SONDAGE

I. Méthodologie d'échantillonnage I. 1. Données sur la stratification

I. 2. Détermination de la taille globale de l'échantillon et sa répartition entre les strates

II. Résultats de l'échantillonnage

CHAPITRE IV : ACTUALISATION DES BASES DE SONDAGE SUITE AUX CHANGEMENTS DANS LES LIMITES ADMINISTRATIVES

I. Problématique

II. Choix des sites II. 1. El Kalaa des Sraghna II. 2. Tanger II. 3. Khémisset II. 4. El Jadida II. 5. Errachidia

III. Méthodologie d'échantillonnage III. 1. Approche méthodologique III. 2. Données statistiques sur les sites choisis III. 3. Détermination des tailles optimales des échantillons III. 3. 1. Province d'El Kalaa III. 3. 2. Province de Khémisset III. 3. 3. Province d'El Jadida III. 3. 4. Wilaya de Tanger III. 3. 5. Province d'Errachidia

CONCLUSION

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

ANNEXE

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Résultats statistiques des différentes classifications pour la cartographie de l’occupation des sols Tableau 2 : Taille moyenne des segments Tableau 3 : Données statistiques sur la stratification de la province de Kénitra Tableau 4 : Taille globale de l’échantillon et sa répartition entre les strates Tableau 5 : Paramètres de bases retenus pour El Kalaa (DPA et ORMVA) Tableau 6 : Résultats optimaux (El Kalaa DPA et ORMVA) Tableau 7 : Le nombre d’échantillons retenus (El Kalaa DPA et ORMVA) Tableau 8 : Paramètres de bases retenus pour Khémisset (projet + hors projet) Tableau 9 : Résultats optimaux de Khémisset ( projet + hors projet) Nombre de strates = 2 Tableau 10 : Le nombre d’échantillons retenus (Khémisset) Tableau 11 : Paramètres de base retenus pour la Wilaya de Tanger Tableau 12 : Résultats optimaux : Wilaya de Tanger

LISTE DES FIGURES

Figure 1 : Organigramme du projet AGRIMA Figure 2 : Organigramme de la méthode adoptée pour la cartographie de

l’occupation des sols Figure 3 : Carte d’occupation des sols de la province de Kénitra Figure 4 : Organigramme de la méthodologie adoptée pour la mise à jour de la stratification Figure 5 : Délimitation des strates sur l’image satellite, Kénitra, Maroc Figure 6 : Carte de stratification de la province de Kénitra

INTRODUCTION GENERALE

Les systèmes des statistiques agricoles qui représentent des outils indispensables à la gestion des ressources agricoles, ont pour rôle majeur de fournir aux décideurs et aux gestionnaires des informations fiables et actualisées sur les campagnes agricoles afin d’assurer la bonne gestion des marchés agricoles. L’amélioration de ces systèmes est d’autant plus importante pour le Maroc que le secteur agricole constitue l’un des principaux pôles de l’économie, à forte variabilité annuelle et spatiale. La télédétection, qui permet de couvrir rapidement de vastes étendues, est ainsi devenue une source privilégiée d’acquisition d’informations qui complètent et enrichissent celles obtenues à l’aide d’autres techniques. Plusieurs programmes ou projets internationaux ont été mis en place pour introduire les données de télédétection dans les méthodes conventionnelles, afin de renforcer et d’améliorer les systèmes de statistiques agricoles, tels que les programmes américains LACIE, sur la prévision des récoltes dans plusieurs pays grands producteurs de céréales et AGRISTARS sur l’amélioration des statistiques agricoles aux Etats-Unis, AGRIT en Italie pour la prévision des rendements des grandes cultures et le projet MARS de l’Union Européenne sur l’application de la télédétection aux statistiques agricoles et la prévision des récoltes en Europe.

Au Maroc, le Ministère de l’Agriculture, du Développement Rural et des Pêches Maritimes (MADRPM) et le Centre Royal de Télédétection Spatiale (CRTS) avec le soutien du Programme des Nations-Unies pour le développement (PNUD) ont lancé en 1994 le projet AGRIMA sur l’application de la télédétection spatiale aux statistiques agricoles.

Ce projet a permis de développer des outils opérationnels, utilisant la télédétection spatiale pour renforcer le système de sondage aréolaire mis en place au sein du Ministère de l’Agriculture, à travers la mise à jour des cartes de stratification, le suivi qualitatif des principales cultures, l’établissement de modèle agrométéorologique pour la prévision des rendements. Toutes ces actions ont été intégrées dans un système d’information agricole (SIA) (Fig. 1).

Ce système a été conçu pour répondre aux besoins des utilisateurs finaux leur permettant une facilité d’accès à l’information, le partage des données entre plusieurs utilisateurs et une mise à jour rapide de la base de données. Il sera utilisé comme une plate-forme de base pour compléter les développements nécessaires et intégrer toutes les données sur les statistiques agricoles.

CHAPITRE I

CARTE D’OCCUPATION DU SOL De nos jours, la cartographie des sols est devenue une utilisation fréquente des données de télédétection. L’identification des cultures à l’aide des données Landsat était l’un des principaux objectifs des programmes LACIE et AGRISTARS aux Etats-Unis.

Les résultats de la classification dépendent largement de la date d’acquisition de l’image, du type d’occupation du sol, de la taille des parcelles et de la topographie du terrain. La précision de cette cartographie est fonction de la procédure d’échantillonnage du terrain et de la façon dont les données de terrain et celles de télédétection sont associées.

Cependant, le nombre d’images satellite et les dates d’acquisition représentent les éléments clé pour mieux cartographier une région donnée, particulièrement les périmètres irrigués caractérisés par grandes diversités de cultures.

C’est dans ce contexte qu’une étude sur la cartographie de l’occupation des sols a été menée dans le cadre du projet AGRIMA. Les objectifs de cette action consistent, dans un premier temps à tester la faisabilité de la cartographie de l’occupation du sol par une analyse mono-date, puis à évaluer l’apport de l’analyse multi-date en terme de précision et de discrimination entre les différentes cultures. I. Matériel et méthode I. 1. Zone d’étude et données utilisées

La zone d’étude correspond à la province de Kénitra qui se situe dans la partie nord-ouest du Maroc. Cette zone est caractérisée par un relief plat. Elle est constituée de terres très fertiles avec des ressources hydriques importantes. Le climat est de type méditerranéen avec une influence océanique favorable pour le développement d’une large gamme de cultures.

Les données utilisées sont :

- les cartes topographiques au 1/100.000 et 1/50.000 pour la correction géométrique des images et comme support pour les enquêtes de terrain;

- les photographies aériennes au 1/20.000 où sont localisés les segments pour les enquêtes de terrain;

- quatre images SPOT XS prises en trois dates : mars, mai et juillet 1997;

- relevés de terrain sur l’occupation des sols; - carte de stratification de la province de Kénitra à une échelle

1/50.000.

I . 2. Méthodologie

La méthodologie adoptée est résumé dans la figure 2. Quatre scènes SPOT XS ont été utilisées pour couvrir la totalité de la province de Kénitra. Afin de les rendre superposables aux cartes topographiques, les images ont été corrigées géométriquement par rapport aux cartes topographiques au 1/100.000.

Figure 2 : Organigramme de la méthode adoptée pour la cartographie

de l’occupation des sols

Spot XS 10/03/97

Spot XS 01/05/97

Spot XS 01/07/97

Correction géométrique

Mosaïquage Choix des sites d’entraînement

Image classifiée de mars « A »

Evaluation de la précision

Image classifiée Multi-date (A+B)

Image classifiée finale

Evaluation de la précision

Evaluation de laprécision

Evaluation de laprécision

Image classifiéede mai « B »

Image classifiéede juillet « C »

Evaluation de laprécision

Véritéterrain

Découpage de la Zone d’étude

Après le mosaïquage des quatre images pour couvrir toute la zone d’étude, la limite de la province, rapportée sur les cartes topographiques au 1/100.000 a été numérisée et superposée à l’image pour délimiter la zone d’étude. Le choix des segments pour les relevés de terrain s’est basé sur la carte de stratification. Les strates retenues sont : cultures non irriguées, cultures irriguées et plantations fruitières. L’échantillonnage a été renforcé au niveau de la strate « cultures irriguées » qui se caractérise par une grande diversité des cultures. L’enquête a été réalisée de mi-juin à mi-juillet pour collecter toutes les informations nécessaires à la validation des résultats de la classification. Les documents utilisés pour cette enquête sont :

- cartes topographiques au 1/100.000 et 1/50.000; - un tirage des images couvrant toute la province au 1/50.000; - des photographies aériennes où sont localisés les segments de

l’enquête aréolaire. La méthode de classification adoptée consiste à utiliser une date, puis deux dates et enfin trois dates avec une analyse des résultats basée sur la précision de la classification.

II. Résultats obtenus

Plusieurs classifications ont été effectuées. Les résultats statistiques des différentes classifications sont résumés dans le tableau 1 ci-après. La précision de la classification basée sur une seule image ne dépasse pas 69%. Plusieurs confusions ont été soulevées et montrent que l’utilisation d’une seule date ne permet pas d’aboutir à une meilleure classification avec une précision satisfaisante. Ces confusions sont principalement :

- les céréales avec la canne à sucre et les plantations fruitières; - la jachère avec les plantations fruitières; - les agrumes avec la betterave et la canne à sucre; - le tournesol avec le maïs.

La combinaison de deux images a permis une amélioration de la précision de la classification, qui a atteint la valeur 76%. Elle a permis une nette amélioration par rapport à la classification avec une seule image. Cependant, on note une augmentation des pixels non classés qui est due à la combinaison des deux images de mars et mai. L’analyse des résultats de la combinaison des trois dates (mars, mai et juillet) montre que la précision totale de la classification a atteint la valeur 81% et les pixels non classés ont diminué. La figure 3 illustre la carte d’occupation du sols de la province de Kénitra à une échelle 1/100.000.

CHAPITRE II MISE A JOUR DE LA STRATIFICATION

L’introduction, au Maroc, de la méthode de sondage à base aréolaire s’est faite de manière progressive depuis 1980. Cette méthode a remplacé le système d’échantillonnage jusqu’alors utilisé et qui se basait sur les douars (villages en milieu rural). Les échantillons des douars étaient tirés à partir des résultats de l’enquête sur les exploitations agricoles réalisée en 1976-77.

I. Méthode de sondage aréolaire L’élaboration d’une base de sondage complète, pour toutes les unités d’observation de la population qu’on veut étudier, est un travail fastidieux et coûteux ; d’où l’avantage des méthodes pratiques d’échantillonnage à plusieurs degrés où les bases n’ont besoin d’être construites que pour les unités échantillonnées. La base de sondage joue un rôle essentiel dans la conception de toute enquête. Elle détermine la qualité des données recueillies sur la population, agit sur la méthode de dénombrement et influence la méthode de sélection des unités cibles. Souvent, l’inexactitude de la base de sondage entraîne des différences entre les résultats obtenus à partir des observations et les effectifs théoriques prévus dans le plan d’échantillonnage. En pratique, la base de sondage aréolaire est considérée comme le véhicule approprié pour la conduite des enquêtes permettant la collecte de l’information relatives aux superficies, au coût de production, aux rendements et à tant d’autres activités agricoles. I.1. Mise en œuvre d’un échantillon aréolaire Depuis le début des années 80, le Ministère de l’Agriculture a introduit la méthode aréolaire. C’est une méthode de sondage par grappes où le segment représente l’unité de sondage et l’exploitant agricole celle d’étude. Le tirage des segments sera fait avec probabilité égale au niveau des zones naturelles auxquelles ils appartiennent. Concernant le travail de terrain, pour certaines enquêtes, ils s'agit d'enquêter toutes les unités de la grappe ou segment tiré. Pour d'autres, seulement une partie de la grappe sera enquêtée.

Dans ce dernier cas, le sondage sera à plusieurs degrés où les zones naturelles seront les unités primaires, les segments seront les unités secondaires et les exploitants seront les unités statistiques.

Pour élaborer un échantillon aréolaire au niveau d'une ou plusieurs zones, on suivra les étapes ci-après :

I. 1. 1. Etablissement de la base de sondage

À ce niveau, l'essentiel du travail consiste à :

- regrouper la couverture en cartes topographiques et thématiques de la zone d'étude;

- reporter les limites de la zone cible sur les cartes; - repérer toutes ces limites sur l'image satellite quand elle est disponible; - regrouper tout document pouvant être utile à l'identification ou à la mesure de différents paramètres (plans parcellaires, plans cadastraux, plans de remembrement, d'irrigation, etc.).

I. 1. 2. Stratification

Le principe de la stratification consiste à découper la zone d'étude en groupes homogènes (selon une ou plusieurs variables de contrôle) appelées strates.

Si les cartes sont anciennes, l'actualisation des informations qu'elles contiennent s'avère nécessaire. Pour ce faire, on peut procéder comme suit :

- contacter les services régionaux et porter sur les cartes les utilisations actuelles du sol. Ce travail reste difficile et peu précis mais le plus souvent très utile,

- utiliser une mission photographique récente pour vérifier les informations que portent les cartes utilisées pour la stratification.

- confectionner une mosaïque de photographies aériennes pour y effectuer totalement la stratification.

Au niveau de cette étape, on doit arrêter définitivement les strates à considérer par zone (généralement une province). Ce nombre varie d'une province à l'autre.

I. 1. 3. Zonage

Il s'agit de subdiviser chaque strate en petites aires géographiques, dites zones naturelles tout en veillant à ce que leurs limites soient permanentes et facilement identifiables sur le terrain.

Selon la disponibilité des limites et de la clarté des documents de travail, ces zones naturelles doivent être, dans la mesure du possible, de taille plus ou moins égale pour une strate donnée.

Ces zones sont ensuite numérotées de 1 à N à l'échelle de la province, sans faire de distinction entre les strates qui les constituent et en suivant un schéma en spirale du nord au sud.

I. 1. 4. Digitalization (ou planimétrage)

Cette opération a pour objet de mesurer la superficie des zones naturelles avec précision à l'aide d'une table magnétisée liée à un micro-ordinateur doté de logiciels spécifiques ou à défaut à l'aide des planimètres électroniques ou ordinaires. Dans le cas de planimétrage, l'opération doit être effectuée par deux personnes différentes ou à défaut deux fois par la même personne afin de s'assurer de la précision de la mesure.

Cette opération permet de disposer de la base de tirage de l'échantillon avec le contenu de chaque zone naturelle tant en superficie qu'en nombre d'unités de sondage, éléments nécessaires pour le repérage et le découpage en segments, des zones naturelles échantillons.

I. 1. 5. Tirage de l'échantillon

Une fois la liste des zones naturelles établie pour chaque strate, le nombre de segments par zone naturelles déterminé, la taille de l'échantillon fixée, les moyens humains et matériels ainsi que le temps nécessaire pour la réalisation des enquêtes agricoles; alors on effectue le tirage de l'échantillon. D'abord on sélectionne au 1er degré un échantillon de zones naturelles qui doivent être identifiées à partir du cumul de mesures des superficies. Ces zones naturelles font ensuite l'objet des deux opérations suivantes :

- délimitation de chaque zone naturelle sur une ou plusieurs photographies

aériennes à une échelle convenable (1/10.000, 1/17.500, 1/20.000); - découpage de chacune de ces zones en segments dont le nombre sera

déterminé par leur superficie.

Il faut signaler que la taille moyenne des segments diffère selon les strates considérées. Le tableau 2 résume cette situation.

Strates Taille moyenne du

segment (hectares) Terres agricoles non irriguées Terres agricoles irriguées Plantations fruitières Forêts Parcours et incultes Petites villes Grandes villes Gros douars (villages)

50 50 50 200 200 2 1 4

Tableau 2 : Taille moyenne des segments par strate

Les superficies sus-indiquées sont des valeurs moyennes, car pour délimiter un segment, comme pour une zone naturelle, on doit respecter les limites naturelles. De ce fait, il y'a pratiquement peu de chance de trouver facilement des limites interceptant avec précision les superficies moyennes fixées par segment dans une strate donnée. Si le tirage des zones naturelles est fait proportionnellement à leur taille, celui des segments est fait à probabilité égale dans les zones naturelles concernées. Ainsi, chaque segment a la même chance d'être tiré dans une zone échantillon.

Pour une strate donnée, l'échantillon est composé de plusieurs répétitions (Rh) tirées indépendamment les unes des autres et que chacune d'elles parcourt toute la strate. Chaque strate est divisée en couches d'égale importance appelées strates artificielles (Kh). Plusieurs essais ont montré que la combinaison optimale entre le nombre de répétitions et celui des strates artificielles est celle où rh = kh, nh = rh x kh.

Ce plan de tirage, basé sur les combinaisons de répétitions et de strates artificielles, offre de la flexibilité pour procéder à une nouvelle allocation de l'échantillon tant par l'élimination de répétitions que par son renforcement par d'autres.

I. 2. Détermination de la taille globale de l'échantillon et sa répartition

entre les strates

Dans le cas d'une seule variable d'étude, la taille de l'échantillon est obtenue en minimisant la variance de l'estimateur considéré pour un coût habituellement utilisé soit :

T

CT = C0 + ∑ Ch nh h = 1

La variance d'estimateur de la moyenne dans le cas d'un sondage aléatoire stratifié est donnée par :

T

V(ys) = ∑W2h (Nh – nh)Sh

2 h = 1

Nh nh

On obtient ainsi la taille globale de l'échantillon :

T (CT - C0) ∑ (NhSh/√Ch) h = 1

n = dans le cas où CT est donné T ∑ (NhSh/√Ch) h = 1

T T

(∑ WhSh/√Ch)∑WhSh √Ch h = 1 h = 1

n = dans le cas où V est connue T V + (1/N)∑WhSh

2 h = 1

La taille globale est répartie comme suit :

NhSh/√Ch

nh = n ; h = 1,……T T

(∑ NhSh/√Ch) h = 1

où :

CT : coût total; Co : coûts fixes; Ch : coût unitaire dans la strate h; nh : taille de l'échantillon dans la strate h; T : nombre de strates; Wh : Nh/N : poids de la strate h; Nh : nombre total de segments dans la strate h; S

2

h : quasi-variance de la variable d'étude dans la strate h.

L'application de ces formules nécessite une estimation des Sh et des Ch à partir des données d'enquêtes antérieures. I. 3. Méthode d’estimation

La méthode d'échantillonnage adoptée est celle d'un sondage aléatoire stratifié à deux degrés avec tirage d'un ensemble d'échantillons probabilistes indépendants (répétitions) au niveau de chacune des strates de la province considérée. Les formules d'estimation relatives sont les suivantes :

I. 3. 1. Notation

- Niveau province

N : nombre de segments dans la province. Y : total de la variable "Y" dans la province.

Y Y = : moyenne par segment dans la province. N Y et Y sont deux paramètres à estimer.

- Niveau strate h

Nh : nombre de segments dans la strate h. Yh : total de la variable "Y" dans la strate h.

Yh

Yh= : moyenne par segment dans la strate h. Nh

Yhij : valeur de la variable "Y" pour le jème segment de la ième répétition de la strate h ; h = 1, …, T ; i = 1, …, rh, j = 1, …, kh.

T : nombre de strates dans la province. Kh : nombre de segments de chacune des répétitions de la strate h . rh : nombre de répétitions dans la strate h. nh = rh x kh : nombre de segments tirés dans la strate h.

I. 3. 2. Formules d'estimation

Estimation du total :

T rh

Ŷ = ∑ Ŷh ; Ŷh =Nh1/rh∑ yhi h = 1 i = 1

Kh Yhi = 1/kh∑ yhij

j = 1 Estimation de la variance de l'estimateur du total :

T

V(Ŷs) σ2Ŷ = ∑ σ2

Ŷ h s h = 1 h s

T rh

σ2Ŷ =∑ N2 1 ∑ ( yhi – yh)2

h s h = 1 h i = 1 rh (rh – 1)

Estimation de la variance et de l'erreur absolue :

T rh rh σ2

Ŷ =∑ N2h ∑yhi – (∑y2

hi)2/rh ; σ2Ŷ = √σ2

Ŷ h s h = 1 i = 1 i = 1 s s rh (rh – 1)

Estimation de l'erreur relative :

C. V. (Ŷs) C. V. (Ŷs) = σŶ / Ŷs≥ 0 s

I. 4. Les préalables pour la mise en œuvre d'une base de sondage aréolaire

Pour la mise en œuvre d'une telle base de sondage en vue de collecter les informations nécessaires à la prise de décision pour différents objectifs et à différents niveaux de la hiérarchie, on doit disposer des éléments suivants :

I. 4. 1. Outils de travail

- une couverture cartographique du pays ou des zones d’intérêt, - une couverture photographique, - une couverture d'imagerie satellitale.

I. 4. 2. Moyen matériel

- des planimètres ou du matériel de digitalisation : un micro ordinateur,

doté d'une table à digitaliser et des logiciels appropriés pour dégager les mesures et créer une base de données pour la suite des travaux;

- stéréoscopes; - classeurs pour photos, images et cartes; - un laboratoire de reproduction de photographies aériennes. Ce

laboratoire peut ne pas appartenir à la structure responsable des échantillonnages.

I. 4. 3. Moyens humains

La confection d'une base aréolaire et son entretien exigent un personnel sérieux et qualifié : ainsi, il serait souhaitable de disposer d'une équipe d'ingénieurs et techniciens d'une façon permanente. Le profil du personnel peut être : statisticien, topographe, agro-économiste ou agriculture générale.

Il est à noter que l'élaboration d'un échantillon aréolaire, en passant par toutes les étapes décrites ci-dessus peut prendre un mois environ de travail par province de taille moyenne (100 à 200.000 ha de SAU) pour une équipe de 2 personnes.

En ce qui concerne le travail d'enquête (terrain), les enquêteurs doivent disposer de :

- une carte portant les zones naturelles échantillons correspondant à la

région que couvre cette carte; - la photo aérienne au 1/10.000, 1/17.500, 1/20.000 et portant le

segment échantillon avec sa zone naturelle complètement ou partiellement (la partie portant le segment est nécessaire);

- l’agrandissement de la photo aérienne au 1/3.000, 1/4.000 ou 1/5.000 avec l'identification complète du segment et les informations utiles portées généralement au verso de l'agrandissement (carte, strate, mesure en ha, etc.).

II. Mise à jour de la stratification La méthode de sondage à base aréolaire couvre un grand éventail d'enquêtes. La stratification, qui représente l’étape préalable à l’établissement du plan de sondage a pour objectif de réduire la variabilité de l’échantillonnage en créant des groupes homogènes (appelés strates) en tenant compte de l’utilisation des sols. Malgré ses performances, la méthode de sondage aréolaire reste tributaire d'un facteur clef qui est l'actualisation de la stratification pour tenir compte des changements qui s'opèrent sur le terrain.

Ces changements peuvent provenir d'au moins deux situations différentes : soit que les terres sont sujettes à de nouvelles utilisations (reboisement, déforestation, mise en irrigation des terres, etc.) soit que de nouveaux découpages administratifs interviennent et faussent les bases de sondage de départ.

Ainsi, les différentes strates qui ont été confectionnées au départ sur un paysage agricole deviennent non adaptée et de ce fait, les échantillons utilisés pour l'estimation des superficies et de la production des différentes cultures ne représentent plus la réalité du territoire.

Cet état de changement continu que connaît l'utilisation des terres agricoles au niveau national, nécessite la mise en place d'un système de mise à jour rapide de la stratification basé sur l'utilisation des images satellite comme support supplémentaire aux photographies aériennes, cartes topographiques, etc..

Par ailleurs, dans les provinces du sud, seuls les secteurs irrigués, en particulier les vallées, font l'objet d'enquêtes par sondage aréolaire. Le recours à l'imagerie satellitale permettra de disposer de statistiques agricoles plus représentatives de ces provinces.

Dans le cadre du projet AGRIMA, portant sur l'utilisation de l'imagerie satellitale pour l'amélioration des statistiques agricoles, une étude a été entreprise pour mettre à jour la stratification aréolaire existante. L'approche adoptée pour cette mise à jour se base sur l'utilisation optimale de l'information spatiale récente et diverses autres sources d'information existantes. Elle présente l'avantage d'une part de simplifier le travail des photo-interprétes car il s'agit d'un travail de contrôle des limites des strates, de validation et d'actualisation. D'autre part, elle bénéficie de l'homogénéité entre les différentes sources de données et le travail revient alors à un travail d'actualisation et non de création.

L'objectif est donc de développer une méthodologie d'actualisation de la stratification de façon rapide est précise. Elle pourra être utilisée, de façon opérationnelle pour remédier aux changements des limites géographiques des provinces suite aux découpages administratifs.

Dans le système conventionnel (sondage aréolaire), la nomenclature adoptée est la suivante :

- Les terres de cultures non irriguées. - Les terres de cultures irriguées. - Les plantations fruitières. - Les forêts. - Les parcours et incultes, et - Les zones bâties.

L ‘approche adoptée dans le cadre du projet AGRIMA pour la mise à jour de la stratification consiste à utiliser les données satellitales (ce qui permet de contrôler l’actualité de l’information) et les informations existantes, à savoir : photographies aériennes, les plans des périmètres irrigués, les cartes topographiques, etc.. Cette approche présente les avantages suivants :

- simplification des travaux des photo-interprètes. Le travail demandé sera donc un travail de contrôle des limites des strates, de validation et d’actualisation,

- homogénéité entre les différentes sources de données, - approche plus logique correspondant à un travail d’actualisation et

non de création.

La mise à jour de la stratification a été entreprise dans les provinces suivantes :

- Kénitra : qui représente l’une des provinces où la stratification a été établie dans les années 80. Les changements intervenues dans l’occupation des sols ont rendu la reconstitution de la stratification plus que nécessaire,

- Settat, dont la stratification est créée en 1992, a été retenue pour permettre de développer une méthode d’actualisation de la stratification de façon rapide. Elle sera basée uniquement sur la superposition de l’ancienne stratification avec l’image satellite,

- Errachidia et Ouarzazate qui représentent deux provinces du sud où

la méthode de sondage aréolaire n’est appliquée que dans les vallées (secteurs irrigués). De ce fait, l’établissement d’une stratification de toute la province permet de produire des statistiques agricoles sur l’ensemble de la province.

II. 1. Données utilisées Les données utilisées pour établir la stratification sont les suivantes :

- Images satellitales : Spot XS pour les provinces du Nord (Kénitra et Settat) et Landsat TM pour les provinces du Sud (Errachidia et Ouarzazate).

- Cartes topographiques à une échelle 1/50.000 (1/100.000 pour les

provinces du Sud). Ces cartes sont utilisées pour les corrections géométriques des images satellite, la digitalisation des limites administratives (province), tec..

- Statistiques agricoles utilisées au niveau de la photo-interprétation

des images. Ces données nous renseignent sur les principales cultures et leur importance en terme de superficie de la région d’étude.

- Photographies aériennes qui apportent des informations

supplémentaires pour éliminer certaines confusions entre les strates et valider, en complémentarité avec les relevés du terrain la stratification.

II. 2. Stratification sur écran

La stratification est effectuée par photo-interprétation à l’écran, de l’image satellite corrigée géométriquement superposée à la limite administrative. Elle consiste à identifier et à tracer les limites des strates directement sur l’image visualisée. La méthodologie adoptée est résumée dans la figure 4. Le photo-interprète délimite les strates présentant une utilisation du sol homogène. Ces strates sont tracées en suivant les limites physiques observables sur l’image (routes, fleuves, etc.). A défaut de celles-ci, elles suivent les différences radiomètriques entre les unités homogènes (Fig. 5).

Le résultat est édité sous forme de cartes au 1/100.000 (Fig. 6 et annexe). Elles sont ensuite superposées aux cartes topographiques pour modifier les limites des strates en les ramenant aux limites naturelles les plus proches.

Figure 4 : Organigramme de la méthodologie adoptée pour la mise à jour de

la stratification

Acquisition des images satellite

Correction géométrique des images

Amélioration du contraste des images

Délimitation de la province

Photo-interprétation visuelle des images

Préparation des documents pour les vérités de terrain

Validation des résultats de la stratification

Elaboration de la carte de stratification

Ajustement des strates avec les limites

naturelles

Edition des cartes finales de stratification

Cartes topographiques (1/50.000 ou1/100.000)

Limites de la province

Vérités de terrain

Cartes topographiques

La nomenclature adoptée pour la stratification est la suivante :

- cultures non irriguées, - cultures irriguées, - plantations fruitières, - forêt, - parcours et incultes, - bâti composé de trois strates : grandes villes, petites villes et gros

douars (villages),

II. 2. 1. Cultures non irriguées La structure en parcellaire permet de délimiter les zones des cultures non irriguées. Cette strate présente une diversité de couleur qui limite la discrimination des cultures en bour et les plantations fruitières. Cette confusion a été éliminée par l’apport des relevés de terrain.

II. 2. 2. Cultures irriguées

La strate irriguée correspond au domaine potentiellement irrigué (irrigable), c’est-à-dire la zone où il existe des équipements permettant l’irrigation. Ces équipements peuvent être très variés : des infrastructures lourdes (périmètre irrigué), du matériel plus léger (pivots) et des moyens utilisés par les particuliers.

Au niveau des périmètres irrigués, la délimitation de la strate « cultures irriguées » a été faite par l’utilisation des plans parcellaires et de l’information donnée par les techniciens de l’Office de Mise en Valeur Agricole du Gharb à kénitra. L’irrigation par pivot est facilement identifiable sur l’image par sa forme circulaire, même lorsque l’irrigation n’est pas pratiquée au moment de la prise de vue de l’image. Par contre, l’irrigation particulière, à partir de puits de forage, ne peut être observée que si l’information est acquise pendant la période de l’irrigation. La numérisation de ces zones a été améliorée par l’utilisation des images prises en été (période d’irrigation) et l’information collectée par des relevés de terrain.

II. 2. 3. Plantations fruitières

Cette strate a été extraite par la combinaison de plusieurs documents : cartes topographiques, photographies aériennes et données de terrain. La classification des images a été utilisée comme méthode supplémentaire pour identifier l’ensemble des parcelles de plantations.

II. 2. 4. Forêt

La numérisation du domaine forestier, extrait des cartes topographiques au 1/50.000 et sa superposition à l’image satellite, a permis de simplifier la délimitation de la strate forêt. Dans la province de Kénitra, les limites extraites de la carte étaient en certains endroits en parfaite corrélation avec l’image, facilement identifiables (forêt de la Mamôra). Sur d’autres zones, les limites passent dans un paysage ayant un aspect naturel, mais non forestier. Ceci est dû à la faible densité forestière, ne permettant pas d’identifier la forêt, bien que la zone soit du domaine forestier. Pour ces zones, on a conservé les mêmes limites extraites des cartes topographiques. Dans d’autres endroits, des extensions de la forêt apparaissent clairement sur l’image au delà du domaine forestier issues des cartes. Ces limites ont été modifiées pour tenir compte des extensions.

II. 2. 5. Parcours et incultes

Le parcours et les terrains incultes se distinguent des autres strates par une étendue importante et une structure particulière. Ils sont caractérisés par la présence d’une végétation dispersée avec des taux de recouvrement du sol très variables d’une zone à une autre. La méthodologie adoptée se limite à la mise en évidence de l’extension des zones agricoles (parcellaires) à l’intérieur des parcours.

II. 2. 6. Zones bâties

Au niveau des zones bâties, trois strates sont prévues : grandes villes, petites villes et gros douars. Ces strates sont en général facilement identifiables sur l’image satellite, à condition que la taille soit supérieure ou égale à la taille minimale des unités de sondage au niveau de ces strates. La méthodologie adoptée consiste à numériser de façon exhaustive l’ensemble des zones bâties et procéder par élimination des zones dont la taille est inférieure à une surface non significative au niveau du plan de sondage (1 hectare).

CHAPITRE III MISE A JOUR DES PLANS DE SONDAGE

Une fois la stratification est établie, l’étape suivante consiste à mettre à jour le plan de sondage. Le travail consiste à :

- établir une méthodologie d’échantillonnage appropriée pour les estimations liées à l’occupation du sol,

- déterminer la taille globale de l’échantillon et sa répartition entre les strates,

- estimer les différents paramètres d’intérêt ainsi que la précision des résultats des variables prioritaires de l’étude.

L’étude, basée sur la stratification établie à partir des images satellitales, a été réalisée dans la province de Kénitra. Chaque strate est découpée en Unités Primaires de Sondage (UPS) en suivant les limites naturelles. Ces UPS doivent être d’une taille aussi proche que possible de la taille optimum, qui varie en fonction de la nature de la strate. L’étape suivante consiste à diviser la zone naturelle en segments de taille approximativement égale. Le nombre de segments est obtenu en divisant la superficie totale de la zone par la taille désirée du segment de la strate considérée. I. Méthodologie d’échantillonnage

I. 1. Données sur la stratification (Tableau 3)

Strate Superficie(ha)

Nombre de zones naturelles

Nombre de segments

10 : Terres de cultures non irriguées

404.124 396 8.081

20 : Terres de cultures irriguées

77.872 94 1.555

30 : Arboriculture 15.246 28 304 40 : Forêt 105.929 46 529 60 : Petites villes 1.775 129 887 70 : Grandes villes 1.735 133 1.736 80 : Gros douars 7.529 317 1.882 Total 614.210 1.143 14.974

Tableau 3 : Données statistiques sur la stratification de la province de Kénitra

I. 2. Détermination de la taille globale de l’échantillon et sa répartition

entre les strates

Si on s’intéresse à une seule variable d’étude, la taille de l’échantillon est obtenue en minimisant la variance de l’estimateur considéré pour un coût global donné, ou bien en réduisant le coût global pour une variance donnée. Par contre, dans le cas de l’estimation des superficies liées à l’occupation du sol, plusieurs variables interviennent pour obtenir la taille de l’échantillon. Tout d’abord, on commence par déterminer un nombre relativement réduit de cultures ou spéculations (variables) qui sont les plus importantes au niveau de la province. Ensuite, plusieurs approches pour la détermination de la taille globale de l’échantillon peuvent être considérées :

- Approche 1 : elle consiste à considérer chaque variable séparément et d’appliquer les formules y afférentes. On obtiendrait ainsi plusieurs valeurs de la taille de l’échantillon (n) et plusieurs valeurs des nh (répartition) et on choisit une seule valeur de n et une seule répartition que l’on juge être raisonnable pour l’ensemble des variables d’étude. Ce choix est en général difficile à effectuer, ce qui nous a amenés à considérer d’autres approches dont l’application est rendue possible grâce au développement de logiciels informatiques.

- Approche 2 : Elle consiste à considérer une fonction perte L définie

par :

K K T

L = ∑Aj V(ysj) = ∑Aj ∑W2hS2

hj(1/nh- 1/Nh) j = 1 j = 1 h = 1

nh : Taille de l’échantillon dans la strate h;

T : Nombre de strates; N : Nombre total de segments dans la province; Nh : Nombre total de segments dans la strate h; Wh = Nh/N; S2

hj : Quasi-variance de la variable d’étude dans la strate h; ysj : estimateur de la moyenne de la jème variable d’étude; j = 1,….k).

Et la fonction coût : T

CT = C0 + ∑Ch nh j = 1

CT : Coût total; C0 : Coûts fixes; Ch : Coût unitaire dans la strate h.

Cette approche consiste à minimiser la fonction coût pour une fonction perte donnée (qui est fonction du poids et de la variabilité de la strate considérée).

- Approche 3 : Cette approche est similaire à l’approche 2 mais plus pratique, étant donné qu’elle se base sur les erreurs relatives désirées ( coefficients de variation) qui dépendent de l’importance des cultures au niveau de la province d’étude) et sont plus simples à spécifier que les variances souhaitées.

Le choix a porté sur la 3ème approche pour déterminer la taille globale de l ‘échantillon au niveau de la province du fait que la Division des Statistiques et de l’Informatique (DSI) de la Direction de la Programmation et des Affaires Economiques (DPAE) dispose d’un logiciel dénommé « Allocate » permettant de faire les calculs nécessaires. II. Résultats de l’échantillonnage La spécification des valeurs pour les coefficients de variation désirés dépend de l’importance des cultures au niveau de la province. Plus la culture est importante, plus le coefficient de variation désiré est faible. En d’autre termes, on exigera plus de précision pour les variables les plus importantes et moins de précision pour les autres. Au niveau des traitements des données, le logiciel « Allocate » permet de calculer la taille globale de l’échantillon et sa répartition entre les strates pour plusieurs séries de valeurs des variables. La décision sur une taille finale à retenir au niveau de la province dépend des facteurs suivants :

- des moyens matériels et humains (budgets, enquêteurs qualifiés, équipement informatique, agents de saisie, etc.),

- du temps nécessaire pour la saisie des données et la mise en forme définitive des fichiers,

- de la date fixée pour la publication des résultats des enquêtes.

Pour le cas de la province de Kénitra, deux variables prioritaires ont été utilisées. Il s’agit des superficies des principales céréales (blé dur, blé tendre et orge) et de la superficie agricole utile (SAU). L’unité statistique utilisé est le segment. Plusieurs séries de couples de valeurs des coefficients de variation ont été spécifiées. Pour chacun des couples de valeurs, variant entre 5 à 15%, le logiciel « Allocate » a calculé la taille globale de l’échantillon ainsi que sa répartition entre les différentes strates (tableau 4). Pour des raisons d’optimisation et de considérations théoriques et pratiques, les nh obtenues par l’utilisation du logiciel « Allocate » ont été ajustées de façon à ce que nh = a2

h ; rh = kh et rh ≥ 2, kh ≥ 2. De plus, les données numériques, indiquées dans le tableau 3, ont tenu compte des objectifs de l’étude et des moyens matériels et humains disponibles.

Strate Taille de

l’échantillon nh

Nombre de répétitions

rh

Nombre de segments par répétitions kh

10 : Terres agricoles non irriguées

49 7 7

20 : Terres agricoles non irriguées

16 4 4

30 : Plantations fruitières 9 3 3 40 : Forêts 4 2 2 60 : Petites villes 4 2 2 70 : Grandes villes 4 2 2 80 : Gros douars (villages) 9 3 3 Total 95 - -

Tableau 4 : Taille globale de l’échantillon et sa répartition entre les

strates de la province de Kénitra

Les erreurs relatives sur l’estimation des paramètres d’intérêts sont les suivantes :

- 8 à 12% pour l’estimation des superficies des principales céréales, - 4 à 6% pour l’estimation de la superficie agricole utile.

CHAPITRE IV ACTUALISATION DES BASES DE SONDAGE

SUITE AUX CHANGEMENTS DANS LES LIMITES ADMINISTRATIVES

Il s’agit des différents changements qui s’opèrent au niveau des bases de sondage suite aux découpages administratifs. Les différents cas de figures, qui se présentent et auxquels il faut trouver des solutions adéquates, ont été étudiés. La méthodologie poursuivie consiste à étudier les différents problèmes, les solutions intermédiaires adoptées jusqu’à maintenant, les résultats obtenus suite à ces solutions et de dégager une méthode qui porterait des solutions globales aux problèmes d’échantillonnage posés. I. Problématique

Les changements qui s’opèrent sur le terrain au niveau des découpages administratifs sont de plusieurs cas :

1er cas : A l’intérieur d’une même province constituée de deux sous-régions, un certain nombre de communes passent d’une sous-région à une autre. Ce transfert de territoires affecte les bases de sondage à l’intérieur des deux sous-régions et au niveau de plusieurs strates. De ce fait, des échantillons préalablement établis ne représentent plus les nouvelles aires géographiques ainsi créées. Ces échantillons deviennent soit trop importants par rapport à la superficie restante à laquelle ils se rapportent dans la nouvelle situation, soit en nombre insuffisant pour représenter la nouvelle réalité du terrain.

2ème cas : Une province peut accéder au rang de Wilaya. Elle se trouve divisée en deux ou plusieurs provinces ou préfectures. Les échantillons se trouvent inégalement réparties entre les provinces créées sans tenir compte d’aucun critère. Ce qui rend impossible l’obtention des résultats partiels au niveau de ces provinces. La reconstitution de nouvelles bases de sondage conduirait à l’élaboration de nouveaux échantillons. 3ème cas : c’est le cas le plus fréquent. Il concerne le passage d’une partie d’une province donnée à une province environnante. La partie annexée disposant initialement d’un échantillon aréolaire indépendant des autres parties de la province, et ayant une stratification à part. Dans ce cas c’est tout un échantillon qui passe d’une province à l’autre. A première vue, ce cas de figure peut paraître ne présenter aucun problème, puisque les résultats des deux provinces s’obtiennent par addition ou soustraction des résultats partiels en plus ou en moins selon les cas. Mais la problématique réside dans le fait que si dans la province mère, le découpage en plusieurs zones (ou parties) est justifié par la présence soit de projets de développements agricoles distincts, soit pour d’autres considérations

objectives, pour la deuxième province, l’existence de deux parties distinctes avec des échantillons indépendants n’est pas justifiée et est à la base d’un gaspillage de moyens durant toutes les années où ce système bipolaire coexisterait. 4ème cas : A l’état initial, une province est constituée de deux zones : une zone projet de développement agricole et une zone hors projet. A la base, ces deux entités ont été prises séparément et avaient chacune en ce qui la concerne, des échantillons aréolaires indépendants. Après l’achèvement du projet, aucune raison valable ne subsiste pour persister à considérer la province comme étant formée de deux zones séparées. En voulant avoir des échantillons pour la province dans sa globalité, on se confronte à la reconstitution de nouvelles bases de sondages, au tirage de nouveaux échantillons aréolaires, avec tout ce que cela représente comme coût en temps et moyens. Comment alors reconstituer ou compléter des échantillons existants sans trop bousculer les règles scientifiques qui régissent la méthode de sondage aréolaire. 5ème cas : ce cas concerne l’estimation des superficies maraîchères, étant donné la concentration de ces cultures dans des zones bien déterminées et leur calendrier de récolte qui est répétitif et s’étale sur une longue période. Les échantillons aréolaires élaborés au niveau de la province n’arrivent pas à donner des résultats satisfaisants. Toutefois, la question qui reste posée est comment réadapter ou perfectionner une méthode spéciale pour la culture du maraîchage? En définitif, les différents problèmes qui viennent d’être évoqués aboutissent à la situation suivante : les échantillons ne sont plus adaptés aux nouvelles situations issues des découpages administratifs, et les résultats statistiques, dans ces zones, sont par conséquent, incohérents. Les découpages en question continuent à s’opérer d’une manière irrégulière. Il serait opportun de trouver une solution radicale et globale pour suivre la cadence des changements dans les limites entre provinces où à l’intérieur de celles-ci. II. Choix des sites D’une manière générale, il n’y a pas une région spécifique où les découpages administratifs surviennent d’une façon répétitive ou intensive. Ces découpages peuvent avoir lieu dans n’importe quelle province du pays et pour des raisons parfois différentes. C’est pour cela que, seules quelques provinces sont choisies pour faire l’objet d’une analyse approfondie et dégager des solutions adéquates qui serviraient dans d’autres cas similaires. Ces provinces ont été sélectionnées de manière à représenter le maximum de cas possibles de problèmes d’échantillonnage au niveau du pays. Il s’agit des provinces ou wilayas suivantes : El Kalaa des Sraghna, Tanger, Khemisset, El Jadida et Errachidia.

II. 1. El Kalaa des Sraghna Au niveau de cette province, composée de deux sous-régions la DPA et l’ORMVA, les échantillons initiaux ont été élaborés pour représenter ces deux sous-ensembles séparément. Suite au nouveau découpage administratif, un cercle tout entier passe de la DPA à la zone de l’ORMVA. De ce fait, les deux échantillons initiaux ne représentent plus actuellement ni la zone DPA (qui se trouve tronquée d’une partie de sa base de sondage et de son échantillon), ni la zone ORMVA (puisque l’échantillon en cours est relatif à une base de sondage qui ne tient pas compte de la partie nouvellement annexée). II. 2. Tanger La Wilaya de Tanger dispose d’un échantillon qui ne tient pas compte des deux nouvelles provinces récemment créées (Fahs-Beni Makada et Tanger-Asilah). Si cet échantillon reste actuellement valable pour donner des résultats au niveau la Wilaya, il ne peut pas aboutir à des résultats satisfaisants de chaque province séparément. A l’état initial, les bases de sondage, pour chaque strate, englobent toute la Wilaya. Actuellement, on a besoin de scinder chaque base de sondage en deux dans le cas où les données chevauchent sur les deux provinces. II. 3. Khémisset Dans la province de Khémisset, les échantillons aréolaires ont été élaborés au départ pour deux zones distinctes, la zone projet et la zone hors-projet. Chaque zone a une base de sondage pour chacune des strates qui la composent. Actuellement, le projet est achevé. Continuer à avoir deux échantillons pour chaque strate au niveau de Khémisset n’a pas de raison d’être parce qu’il débouche sur une taille d’échantillon très élevé pour un gain de précision minime. II. 4. El Jadida A El Jadida, c’est le problème des cultures rares et concentrées qui est posé en terme de représentativité de l’échantillon aréolaire. Ainsi, le maraîchage qui est cultivé principalement le long de la côte océanique est difficile à estimer (en terme de superficie) en se basant sur l’échantillon en vigueur. Le deuxième aspect du problème concerne les productions maraîchères. Comment doit-on concevoir un échantillon pour appréhender les productions des cultures maraîchères dont le cycle de production s’étale sur plusieurs mois d’une même année ? Faudrait-il considérer chaque culture à part ? II. 5. Errachidia Le sondage aréolaire est limité aux secteurs irrigués concentrés autour des vallées et oasis. Dans le reste de la province, dominé par une agriculture extensive très disparate, l’utilisation des photographies aériennes n’est pas

justifiée (coûts très élevés). Le recours à l’imagerie satellitaire permettra de disposer d’une stratification de toute la province qui servira de support pour la collecte des données de terrain. III. Méthodologie d’échantillonnage L’échantillonnage probabiliste est la méthode adoptée pour sélectionner des échantillons représentant les zones d’études choisies. Cette méthode a l’avantage de permettre l’extrapolation des résultats et l’estimation des précisions obtenues. Avant d’effectuer les tirages d’échantillons, il est nécessaire de procéder à des ajustements et modifications de la stratification et des bases de sondage existantes. C’est travaux doivent corriger l’ensemble des anomalies introduites par les nouveaux découpages administratifs. La démarche globale, adoptée dans ce travail, consiste à garder la même méthodologie d’échantillonnage utilisée par la DPAE. Une solution évidente consiste à considérer les provinces et les zones d’étude (DPA, ORMVA, etc.) actuelles et à mettre à jour les bases de sondage et la stratification et de procéder aux tirages de nouveaux échantillons selon la méthodologie de sondage à base aréolaire. Cette solution conduit à refaire tout le travail d’échantillonnage. Elle n’est donc pas optimale et pratiquement impossible à réaliser si nous tenons compte des moyens humains et matériels actuellement disponibles, du temps nécessaire à la réalisation de ce travail et du découpage administratif futur pour d’autres provinces. La solution qui paraît raisonnable consiste à prendre en considération les échantillons actuels (après découpage) et d’étudier, cas par cas, les problèmes posés au niveau de chacune des provinces ou zones d’étude considérées. Techniquement, le travail demandé se limite à ajouter ou éliminer des répétitions pour des strates données au niveau d’une province donnée. Le nombre de répétitions à ajouter ou à éliminer est fonction de la taille optimale de l’échantillon obtenu permettant d’atteindre un degré de précision fixé au préalable. III. 1. Approche méthodologique

Les étapes suivies dans l’adaptation de l’échantillonnage sont les suivantes :

- Evaluation de la précision des résultats : définition des formules pour le calcul des erreurs relatives des estimateurs considérés et application de ces formules pour l’estimation de la précision des résultats des deux campagnes agricoles (1996 et 1997).

- Détermination de l’importance de chacune des cultures ou

spéculations en terme de superficie cultivée.

- Détermination de la taille globale de l’échantillon et de sa répartition entre les strates pour les cultures ou spéculations les plus importantes et au niveau de chacune des provinces considérées.

III. 2. Données statistiques des sites choisis Les données numériques proviennent des bases de sondages existantes au niveau de la Direction de la Programmation et des Affaires Economiques (DPAE) avec les modifications nécessaires pour les rendre compatibles avec la nouvelle réalité du terrain. Ces modifications concernent essentiellement le nombre et la superficie estimée pour l’ensemble des segments. En ce qui concerne les totaux des autres variables (blé dur, blé tendre, orge, tec.), ils sont estimés à partir des résultats d’une enquête antérieure (campagne 1996) effectuée dans le cadre du programme des enquêtes annuelles de la DPAE. Quant au nombre de strates et de variables retenues au niveau de chaque province, il a été tenu compte de la prédominance des cultures (principalement les trois céréales d’automne) dans chaque zone et au niveau des différentes strates. Les variables retenues sont :

- Var 1 = X23 : superficie du blé dur au niveau des segments échantillon;

- Var 2 = X24 : superficie du blé tendre au niveau des segments échantillon;

- Var 3 = X25 : superficie de l’orge au niveau des segments échantillon;

- Var 4 = superficie totale des trois principales céréales (blé dur, blé tendre et orge) au niveau des segments échantillon;

- Var 5 = superficie totale par segment échantillon.

III. 3. Détermination des tailles optimales des échantillons

Pour la détermination des tailles optimales par strate, il a été procédé à la collecte des données statistiques des différentes cultures (blé dur, blé tendre, orge, etc.) au niveau des provinces ou Wilayas. Cette collecte est nécessaire du fait que les résultats obtenus constitueront les « inputs » pour le logiciel « Allocate » qui permet de déterminer la taille optimale en tenant compte de ces paramètres de base.

III. 3. 1. Province d’El Kalaa

Dans la zone DPA, le choix des strates s’est limité aux strates 10, 20 et 30 qui représentent respectivement les cultures non irriguées (principalement les céréales), les cultures irriguées et les plantations fruitières sous lesquelles sont pratiquées d’autres cultures en sous-étage. Par contre, dans la zone ORMVA du Haouz une quatrième strate est ajoutée et représente les parcours et l’inculte. Il s’est avéré, à travers les enquêtes de terrain, que cette strate renferme des cultures céréalières avec des superficies importantes, surtout pendant les années pluvieuses.

Le tableau 5 résume les écarts-types calculés à partir des données collectées lors d’enquêtes antérieures.

Ecart-type(1) Strates Var2 Var3 Var4 Var5

Nh

DPA 10 20 30

ORMVA 10 20 30 50

12,72 4,32 10,66

- - - -

10,67 4,83 11,84

- - - -

16,78 12,44 18,16

33,99 1,79

0 48,7

5,18 2,57 4,20

12,2 10,6 4,5 44,2

6466 27

165

4902 1140 588 562

(1) : La variable 1 (blé dur) n’a pas été retenue, du fait qu’elle n’occupe qu’une faible superficie.

Avec : Tolérance admissible sur les contraintes = 0,01 et coût unitaire = 1 Tableau 5 : Paramètres de base retenus pour El Kalaa (DPA et ORMVA) Le tableau 6 résume les différentes combinaisons testées pour aboutir à la définition des tailles des échantillons par strate. Les résultats montrent qu’il y a possibilité de réduire ou augmenter la taille globale de l’échantillon selon que l’on se situe à des niveaux de contraintes plus serrés ou plus larges.

C. V. atteints n1 n2 n3 n4 n DPA

Quatre variables 8% 10% 10% 5% 9% 9% 7% 5% 9% 9% 5% 5% 8% 8% 8% 5%

Trois variables 10% 10% 10% 10% 10% 5%

ORMVA

16% 4% 16% 3% 15% 3% 14% 4% 13% 10%

44 50 50 63

41 42

73 72 83 95

110

0 0 0 0 0 0 1 2 2 1 1

1 1 1 2

1 1

0 0 0 0 0

- - - - - -

12 13 14 16 18

45 51 51 65

42 43

86 87 99 112 129

ni actuels DPAORMVA

40 39

3 26

3 12

- 13

46 90

Tableau 6 : Résultats optimaux (El Kalaa DPA et ORMVA)

Ainsi, pour chaque groupe de coefficients de variation atteints, le logiciel qui se base sur l’allocation optimale de Neyman, donne la taille n de l’échantillon global et sa répartition entre les trois strates retenues. La dernière ligne du tableau 6 donne la taille des échantillons actuellement en vigueur. Pour la Direction Provinciale de l’Agriculture (DPA), il faut noter qu’une grande partie du territoire, représentée par le Cercle d’El Kalaa et une partie du Cercle d’El Attaouia est passée à la zone d’action de l’Office Régional de Mise en Valeur agricole d’El Haouz (ORMVAH). Les échantillons établis avant ce découpage sont revus pour représenter valablement les zones DPA et ORMVAH. De ce fait, et à la lumière des résultats du tableau 6, il sera procédé aux rectifications nécessaires pour représenter les deux zones en question. L’étude du nombre de répétitions à retenir, la détermination des segments à ajouter ou à retrancher dans chaque zone selon qu’elle est devenue plus grande ou plus petite et l’identification des strates qui doivent être touchées par ces changements ont été à la base du choix des échantillons retenus. Le tableau 7 résume l’échantillon retenu pour El Kalaa. L’optimum atteint est :

- Pour la zone DPA : n10 = 41, n20 = 0 et n30 = 1 (soit un total pour les trois strates de 42). Dans la pratique, on a retenu n10 = 30 = 5 x 6, n20 = 4 = 2 x 2 et n30 = 9 = 3 x 3 (soit un total de 43 segments).

- Pour la zone ORMVA : l’optimum retenu pour les quatre strates est

la combinaison (n10 = 72, n20 = 2, n30 = 0 et n50 = 13) pour un total de 87 segments. Etant donné les moyens dont dispose le service d’El Kalaa, chargé de la réalisation des enquêtes statistiques, un échantillons de 57 segments a été retenu. Il faut ajouter à cela 12 segments des strates 60, 70 et 80 pour avoir un échantillon total de 69 segments au niveau de toute la zone ORMVA du Haouz.

Ainsi, les segments restant des anciennes répétitions (avant le découpage administratif) vont être complétés par de nouveaux segments pour représenter les zones géographiques qui, après découpage, se trouvent sous-représentées dans la nouvelle situation. Il va falloir regrouper les zones naturelles de ces zones géographiques pour y tirer des segments complémentaires à ceux existants. De ce fait, on aura conservé l’existant en y remédiant par un travail ne nécessitant pas beaucoup de temps et de moyens. Cette façon semble être la plus adéquate pour permettre le suivi de tout changement dans les limites d’une province ou zone géographique quelconque.

Strate Unités de

sondage (N)

Taille de l’échantillon

(n)

Nombre de segment

(K)

Nombre de répétition

(r)

CE(3)

DPA 10 20 30 50 60 70 80

ORMVA 10 20 30 50 60 70 80

6466

27 165 892 74

480 452

2452 595 556 424 74

1084 426

30 4 9

12 4 4 8

36 6 6 9 4 4 4

5 2 3 3 2 2 2 5 2 2 3 2 2 2

6 2 3 4 2 2 4

6 3 3 3 2 2 2

215,53

6,7518,3374,3318,50

120,0056,50

68,1199,1792,6747,1118,50

271,00106,51

(3) : Coefficient d’extrapolation

Tableau 7 : Le nombre d’échantillons retenus El kalaa (DPA et ORMVA)

III. 3. 2. Province de Khémisset La province de Khémisset a été divisée en deux zones : la zone dite « projet » où il y avait un projet intégré de développement agricole et la zone dite « hors-projet », c’est-à-dire le reste de la province. Ce projet étant achevé, il est nécessaire de grouper les zones pour constituer une seule entité (province) et de tirer un échantillon global pour toute la province de Khémisset. Les tableaux 8 et 9 résument les paramètres de base et la taille globale de l’échantillon actuellement en vigueur après le regroupement des deux zones.

Ecart-type Strates Var2 Var3 Var4 Var5

Nh

10 30

14,65 20,73

6,96 6,73

13,04 21,00

6,03 8,03

7528 141

Avec : Tolérance admissible sur les contraintes = 0,01 et coût unitaire = 1

Tableau 8 : Paramètres de base retenus pour Khémisset (projet + hors projet)

C. V. atteints n1 n2 n

Quatre variables 8% 10% 10% 5%

deux variables

8% 5% 7% 5% 6% 5% 5% 2% 4% 4%

44

14 18 25 35 55

0

0 1 1 1 2

49

14 19 26 36 57

ni actuels 42 12 54

Tableau 9 : Résultats optimaux de Khémisset (projet + hors-projet) nombre de strates = 2

Pour les deux strates étudiées (10 et 30), l’optimum donné par le logiciel « Allocate » est de 57 segments (n10 = 55 et n30 = 2) (tableau 10) . En pratique, l’échantillon retenu : n10 = 49 et n30 = 9, est dû au fait que les niveaux d’extrapolation doivent être compris dans un intervalle raisonnable et que le degré d’hétérogénéité des cultures n’est pas assez élevé dans cette région.

Strate Unités de

sondage (N)

Taille de l’échantillon

(n)

Nombre de segment

(K)

Nombre de répétition

(r)

Coefficient d’extrapolation

10 20 30 50 60 70 80

8400 161

1728 99

769 274

1146

49 9

16 4 9 4

16

7 3 4 2 3 2 4

7 3 4 2 3 2 4

171,4217,88

108,0024,7585,4468,5071,62

Tableau 10 : Le nombre de segments retenus (Khémisset)

III. 3. 3. Province d’El Jadida

La province d’El Jadida, bien que n’ayant pas été très touchée par des changements de territoires entre la DPA et l’ORMVA, a été introduite dans cette étude pour résoudre le problème des cultures maraîchères qui ne sont pas prises en considération dans les échantillons utilisés actuellement. La méthode adoptée consiste à délimiter toutes les zones maraîchères sur des cartes topographiques au 1/50.000 en se basant sur les informations recueillies au niveau des services de l’Office Régional de Mise en Valeur Agricole des Doukkala. Les sous-strates de maraîchage identifiées sont :

- maraîchage de primeurs intensif : zone Oualidia; - maraîchage de primeurs extensif : zone d’Azemour et zone de

grande hydraulique en intercalaire avec le maraîchage de saison; - maraîchage de saison irrigué; - maraîchage de saison non irrigué.

Toutes ces informations sont reportées sur les cartes topographiques. Ceci permettra de constituer des strates pour mieux saisir les particularités de ce genre de cultures. La méthode de sondage aréolaire sera appliquée avec quelques modifications, notamment en ce qui concerne la taille des segments selon les strates retenues, ainsi que le nombre de segments par strate. Les méthodes d’estimation du segment ouvert, du segment fermé et du segment pondéré doivent être testées pour dégager celle qui donnera les meilleurs résultats. La méthode choisie sera généralisée, avec d’éventuelles modifications et adaptations, aux autres régions maraîchères du pays. Une enquête devra être menée, avec un questionnaire approprié, pour collecter tous les aspects particuliers du maraîchage et calculer les paramètres statistiques nécessaires à la détermination de la taille optimale de l’échantillon (estimation des coefficients de variation, des totaux des variables retenues, etc.).

III. 3. 4. Wilaya de Tanger

La Wilaya de Tanger est actuellement composée de deux provinces : Fahs-Beni Makada et Tanger-Azilah. Trois strates 11, 12 et 13 (sous-strates de la strate 10) sont retenues pour déterminer la taille globale de l’échantillon. La superficie de ces trois strates (obtenues par digitalisation) des deux provinces qui forment la Wilaya, constituent les données de base pour l’élaboration des échantillons au niveau des deux provinces. Les résultats statistiques sont résumés dans les tableaux 11 et 12.

Ecart-type Strates

Var4 Var5 Nh

11 12 13

7,38

14,85 10,58

15,20 13,45 14,36

258 604 693

Avec : Tolérance admissible sur les contraintes = 0,01 et coût unitaire = 1

Tableau 11 : Paramètres de base retenus pour la Wilaya de Tanger

Le tableau 12 montre que les différentes combinaisons de la taille globale de l’échantillon optimal ne s’éloignent pas trop de l’échantillon actuellement en vigueur au niveau de la Wilaya. Le travail qui reste à faire est celui de la répartition de ces échantillons entre les deux provinces.

C. V. atteints n1 n2 n3 n

Deux variables 15% 6% 15% 5% 14% 5% 13% 12%

3 5 4 4

15 14 18 20

13 14 14 17

31 33 36 41

ni actuels 9 12 12 33

Tableau 12 : Résultats optimaux : Wilaya de Tanger

L’échantillon initial est réparti entre les deux provinces d’une manière qui ne repose pas sur des critères d’échantillonnage. De ce fait, certaines régions seront enquêtées sur la base de plus de segments qu’il n’en faut, alors que d’autres, c’est le cas contraire. La solution adoptée pour résoudre ce problème consiste à reporter toutes les unités de sondage sur des cartes au 1/100.000, couvrant la Wilaya. A la lumière de la répartition de ces unités de sondage, il sera procédé soit à un renforcement des segments existants pour pouvoir représenter toutes les spéculations agricoles présentes dans la région, soit à la suppression de certains segments (et donc certaines répétitions) qui se trouvent en surnombre dans une même zone du fait des nouvelles limites créées à la suite de la création des deux provinces.

III. 3. 4. Province d’Errachdia

Dans certaines provinces du sud marocain, notamment la province d’Errachidia, la méthode de sondage à base aréolaire ne se prête pas au paysage agricole présent dans ces régions. Ceci peut être expliqué par le fait qu’en dehors des vallées (ou des oasis), le paysage est dominé par de grandes étendues de terres soit incultes, soit de parcours, soit réservé à un mode de culture très extensif. Le coût très onéreux des photos aériennes ne permet pas le recours à la base aréolaire. Il en résulte que dans la province d’Errachidia (à l’exception des vallées qui font l’objet d’enquêtes par sondage aréolaire), ce sont les douars qui continuent à servir de support aux différentes enquêtes agricoles menées dans la région. Le recours à l’imagerie satellitale a permis d’établir une stratification, par photo-interprétation visuelle, à une échelle 1/100.000. Il en ressort que seules les vallées contiennent des cultures qui méritent d’être appréhendées par la méthode de sondage aréolaire.

De ce fait, on propose la combinaison des deux méthodes (sondage aréolaire sur les vallées et image satellite pour le reste) pour l’estimation des superficies cultivables. Le seul problème qui reste à résoudre, si on utilise les cartes de stratification issues de la photo-interprétation des images satellite, est celui de l’absence des limites naturelles sur ces cartes. La solution à adopter serait de superposer les fichiers numériques de ces cartes avec les planches mères disponibles au niveau de la Division de la Cartographie (réseau hydrographique, réseau routier, etc.). Le zonage et les segments échantillons deviennent alors une tâche relativement aisée.

CONCLUSION L’analyse des résultats sur la cartographie de l’occupation des sols a mis l’accent sur le fait que l’utilisation d’une seule date ne permet pas de discriminer entre les différentes cultures. Les précisions relatives à l’analyse mono-date ne dépassent pas la valeur de 69%. La combinaison des images classifiées des deux premières dates a amélioré la précision qui a passé à 76%. Ce taux atteint 81.5% avec une classification utilisant les trois dates (mars, mai et juillet). Au Maroc, l’utilisation de la méthode de sondage aréolaire pour la collecte des données statistiques a permis de réduire les erreurs commises sur les délimitations de l’espace agricole et à contrôler les déclarations faites par les exploitants agricoles. La stratification, qui représente l’une des étapes de cette méthode reste cependant handicapée par les changements qui s’opèrent de temps à autre dans les limites des strates utilisées pour le tirage des échantillons aréolaires. A travers le projet AGRIMA, une méthodologie de stratification rapide et précise a été développée et peut être utilisée de façon opérationnelle afin de prendre en compte les changements des limites des provinces suite aux découpages administratifs. Par ailleurs, les changements dus au découpage administratif nécessitent l’adaptation de l’échantillonnage. Plusieurs cas ont été identifiés et ont fait l’objet d’une analyse approfondie pour recalculer la taille optimale des échantillons. Chaque cas a été étudié pour voir de quelle manière, et jusqu'à quelles limites, l’échantillon en vigueur peut-il être maintenu en y apportant les modifications nécessaires, afin qu’il soit représentatif de la nouvelle réalité du terrain. Pour le cas des cultures particulières (cultures maraîchères), les résultats de l’étude de la province d’El Jadida montre qu’il faut utiliser le sondage aréolaire à plusieurs degrés avec quelques modifications concernant notamment la taille des segments et la formation des strates et sous-strates. Il est suggéré de tester les trois méthodes d’estimation : la méthode du segment fermé, la méthode du segment ouvert et celle du segment pondéré pour choisir celle qui conviendrait le mieux à cette situation.

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Mahmoudi, M. 1997a. Adaptation de la Méthodologie d’Echantillonnage Agricole aux Nouveaux Découpages Administratifs : Taille Optimales des Echantillons par Province et par Strate. Rapport N°2, CRTS, Maroc. Meyer-Roux, J. 1987. The 10 Years Research and Development and Plan for Application of Remote Sensing in Agricultural Statistics. Join Research Centre, Publication N° JRC SP 1.87.39, 24pp. Meyer-Roux, J. and Vossen, P. 1994. The First Phase of the MARS Project, 1988-1993 : Overview, Methods and Results. In « Proccedings of the Third Conference on the Application of Remote Sensing to Agricultural Statistics ». Belgirate, Italy. 17-18 November 1993. EUR Publication N° 15599 EN. Office for Official Publications of the European Communities, Luxembourg, pp. 33-81. Vogel, F. 1986. Applications of Remote Sensing. USDA, NASS, Washington, D.C. Williams, V. L., Phildson, W . R. and Philpot, W. D. 1987. Identifing Vegetable Crops With Landsat Thematic Mapper Data. Photogr. And Remote Sensing. Vol. 53, N°2, pp.187-191.

ANNEXES

Carte de stratification de la province de Settat

Carte de stratification de la province d’Errachidia

Carte de stratification de la province d’Ouarzazate

Carte de stratification de la province de Settat

Carte de stratification de la province d’Errachidia

Carte de stratification de la province d’Ouarzazate