Application de la télédétection à très haute résolution spatiale à l'étude d'une maladie à transmission vectorielle : mise en relation de variables paysagères et de l'incidence sérologique sur ovins pour l'idenfication de zones à risque de transmission de la Fièvre de la Vallée du Rift, cas du Ferlo

La dynamique de la plupart des maladies vectorielles est fortement liée à l'environnement et à ses changements locaux (Hay, S.I. 1997). Les modifications de paysages peuvent être les indicateurs des activités humaines ou de changements naturels qui modifieront l'écologie de la maladie. Dans cette etude, une approche paysagère à un niveau local est proposée pour tester certains facteurs environnementaux concernant la transmission de la Fièvre de la vallée du Rift (FVR) dans la zone du Ferio au Senegal. Une image satellite très haute résolution spatiale acquise par le capteur Quickbird a été utilisée pour détecter les mares temporaires, sites favorables à la présence des moustiques vecteurs de la FVR (Pin R, [4]). Des techniques de classifications orientées objet, exploitant à la fois l'information spectrale et texturale de l'image, ont permis d'obtenir trois couches d'informations depuis cette image: une carte des mares, une carte de végétation détaillée sur le pourtour des mares et une carte générale de l'occupation du sol. Par la suite, des variables paysagères ont été définies d'après les connaissances issues de la bibliographie sur les vecteurs et calculées pour chaque mare: un indice de fermeture de la végétation des mares avec un buffer de 100m, 500m et 1000m autour de la mare; un indice de couverture de la mare et un indice de densité de mares correspondant au nombre de mares dans un buffer de 1km. Afin d'identifier les zones à risque pour la FVR, un modèle logistique mixte a été choisi pour tester les corrélations entre les trois variables paysagères et les données sérologiques récoltées sur ovins en 2003 (Chevalier et al, [6]). Les résultats indiquent que l'indice de Fermeture semble être le plus significatif pour expliquer l'incidence élevée de FVR. Les autres variables et combinaisons de variables n'ont pu être interprétées à cause du nombre réduit de données sérologiques sur la zone correspondant à l'image. Néanmoins, ces premiers résultats mettent en évidence l'apport de la très haute résolution spatiale pour caractériser la structure paysagère et expliquer la répartition des vecteurs.