| Titre : | Conception d'un système de surveillance multidimensionnelle de l'Aire Marine Protégée de Massa par couplage de télédétection satellitaire, SIG et modélisation prédictive par intelligence artificielle |
| Auteurs : | HOUMANAT Ibrahim, Auteur ; BERRADA Aicha, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Rabat : IAV Hassan II, 2026 |
| Format : | 160 PAGES |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | aire marine protégée ; Massa ; upwelling ; télédétection ; apprentissage profond ; prévision ; détection d'anomalies ; aide à la décision. |
| Résumé : |
L'Aire Marine Protégée (AMP) de Massa, située sur la façade atlantique marocaine au
sud d'Agadir, est soumise à un upwelling côtier dont dépendent la production primaire et la pêche artisanale locale. La variabilité de ce processus, qu'il s'agisse de ses affaiblissements, de ses décalages saisonniers ou des vagues de chaleur marines, n'y fait pourtant l'objet d'aucun suivi continu. Ce travail propose un système de surveillance prédictive de l'AMP fondé sur le couplage de la télédétection satellitaire, des systèmes d'information géographique et de l'apprentissage profond. Une base de données homogène de 438 composites de 8 jours, couvrant la période 2016-2025 sur une grille de 4,6 km, a été constituée à partir des produits MODIS-Aqua et de la réanalyse GLORYS12 de Copernicus Marine. Elle réunit six variables : la température de surface, la chlorophylle-a, le coefficient d'atténuation diffuse Kd490, la hauteur de mer et les deux composantes du courant de surface. Trois architectures spatio-temporelles, le ConvLSTM, le PredRNN et l'EarthFormer, ont été entraînées à prévoir ces champs à huit jours d'échéance, puis comparées selon un protocole commun. Toutes surpassent la persistance et la climatologie. L'EarthFormer obtient le gain moyen le plus élevé, soit 10,6 % sur la persistance et une erreur quadratique moyenne de 0,666 °C sur la température, mais son avance sur les deux autres modèles reste faible et devra être confirmée par des entraînements répétés. Un module de détection d'anomalies fondé sur l'anomalie standardisée identifie 101 événements sur la période étudiée et retrouve, sans étiquetage préalable, la vague de chaleur marine de 2023 ainsi que l'upwelling exceptionnel du printemps 2018. Appliqué aux prévisions, il anticipe environ la moitié des anomalies thermiques, avec un taux de fausses alertes encore élevé. L'ensemble est restitué dans un tableau de bord prototype destiné aux gestionnaires de l'aire protégée. La résolution spatiale des capteurs, la brièveté de la série temporelle et l'absence de validation in situ constituent les principales limites de l'approche ; un protocole de validation adapté au site est proposé en perspective. |
| Examinateur : | El GORAI Zineb |
| Président : | NAJI Mohamed |
| Rapporteur : | BERRADA Aicha/OUYAHYA Hicham |
| En ligne : | http://10.2.0.27/PDF_CDA/uploads/PDF/HOUMANAT_Ibrahim_2026_11036.pdf |
Exemplaires (2)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| 200042702 | 11036 | Support papier | Salle des thèses/PFE (RDC) | Ingénieur Agronome | Consultation sur place Exclu du prêt |
| 200042703 | 11036 | Support papier | Salle des thèses/PFE (RDC) | Ingénieur Agronome | Consultation sur place Exclu du prêt |
