Les sources de données cartographiques étaient très hétérogènes :
-          3 cartes topographiques au 1/200.000 publiées par l’Institut National de Cartographie (INC) au cours des années 70 couvrant l’ensemble de la province,
-          9 Cartes topographiques au 1/50.000 publiées par l’Institut Géographique National français et l’INC datant également des années 70, d’une couverture très limitée
-          37 cartes topo-forestières publiées au 1/50.000 par l’ONADEF, réalisées par agrandissement des cartes au 1/200.000 et mises à jour par interprétation d’images aériennes du milieu des années 80 (fig. 1)
-          1 base de données mondiale -libre d’accès- d’orthoimages Landsat de la NASA diffusée par l’USGS, dans laquelle 3 scènes Landsat 7 ETM+ datant de 2001-2003 couvrent l’ensemble de la zone d’étude.
-          Diverses cartes murales diverses, parfois en médiocre état de conservation, rapports d’étude, données littérales conservées par certaines administrations, fichiers numériques structurés provenant d’autres SIG...

Généralement référencées dans le système géodésique de la cartographie coloniale, les données l’étaient parfois dans de systèmes indépendants ou dans le WGS 84. D’autres informations devaient être recueillies par GPS sur le terrain ou par télédétection (occupation du sol et réseaux). Sur ce point, pour des raisons budgétaires et au regard de l’échelle de référence adoptée (1/200.000), le maître d’ouvrage avait opté pour l’utilisation de l’imagerie Landsat 7 ETM+.

Dans un contexte où les futurs utilisateurs (personnels affectés au Rumpi Project et partenaires institutionnels et communautaires) n’avaient que rarement une connaissance rudimentaire du SIG voire de l’informatique, un seminaire d’initiation à la géomatique a été organisé au démarrage de la mission en juin 2007. Etalé sur 2 semaines, il permettait à la vingtaine de participants d’en comprendre les principes et de découvrir les fonctionnalités de base d’Arcview et d’ArcReader (figure 2). Il offrait également l’occasion d’utiliser des récepteurs GPS ainsi que l’imagerie satellitale embarquée pour la navigation, la constitution ou la mise à jour d’une base de données géographiques (figure 3). Trois agents, appelés à administrer le SIG et à assister les futurs utilisateurs, auront par ailleurs bénéficié d’une formation plus approfondie.

A la suite de ces ateliers d’initiation, la mission a été décomposée en 6 étapes :
-          conception du SIG et collecte des données de base
-          mise en forme des données collectées
-          mission complémentaire de terrain
-          finalisation de la base de données
-          édition de cartes thématiques
-          restitution et implémentation du SIG

Il s’agissait de recenser (à Yaoundé, à Buea et à Paris)  l’ensemble des informations utiles au bon déroulement du Rumpi Project, d’en définir le mode d’acquisition et la forme sous laquelle elles seraient organisées au sein de la base de données. Il s’agissait également de définir l’organisation des ressources et le mode d’accès au SIG, certains acteurs du projet se trouvant dans des zones reculées, dépourvues de moyen convenables de communication (route, internet…). Sur ce point, on verra que l’architecture retenue -certes évolutive- repose sur une solution monoposte au siège de la SOWEDA, où est administrée la base de données.  Les correspondants du Rumpi Project au sein des 6 délégations départementales de l’agriculture et des ONG auront une réplique du SIG au format PMF consultable avec ArcReader. Ils disposeront également des cartes thématiques prêtes à l’emploi éditées au format PDF.
 
Les entités peuvent, du point de vue de leur mode de localisation, être classées en deux catégories :
-          celles individuellement localisées. Au regard de leur intérêt ou de leur nombre limité, leur position précise est tirée de la carte ou d’un relevé par GPS (ex. opérations financées par Rumpi Project, villages, marchés…),
-          celles non localisées individuellement en raison de leur nombre et du peu d’intérêt à le faire ; elles sont associées à un noeud spécifique, généralement le centre d’une unité administrative ou d’un village (ex. une coopérative agricole est géographiquement associée au nœud du village où elle se trouve, un hôpital au centroïde du chef-lieu d’arrondissement. Les données métérologiques sont des tables ou des fichiers PDF associées à une station).
Les données sont organisées au sein d’une geodatabase composée de plusieurs jeux de classes de données (fig. 4), chacune contenant à son tour des couches de même famille (fig. 5).

Le tableau suivant donne une synthèse des informations contenues dans la base de géodatabase et complète le modèle conceptuel de données.

Après avoir rassemblé ces données éparses, la mise en forme consistait à les organiser de façon structurée suivant le modèle conceptuel : vectorisation, digitalisation, nettoyage topologique, organisation des tables…  Il fallait également définir, pour notre zone d’étude, des paramètres de passage du système géodésique de la cartographie nationale au système WGS 84. Le système local, parfois –mais à tort ¹- appelé Adindan Cameroun, s’appuie depuis l’époque coloniale sur un réseau de points astronomiques d’une imprécision pouvant atteindre 300 m.  Les transformations devaient être déterminées avec un niveau de précision compatible avec l’échelle de référence de notre SIG, soit idéalement à mieux que 60 m (équivalant à 0.3 mm au 1/200.000). A cet effet, des points convenablement repartis sur les cartes existantes devaient être localisés dans le système WGS84, préférentiellement par GPS. L’état désastreux des  routes en saison de pluies (fig.6) ne facilitant pas cet exercice, les coordonnées WGS 84 de certains de ces points ont été tirées des orthoimages Landsat distribuées en accès libre par l’USGS ². Mais pour cela, il fallait au préalable –tout au moins dans notre zone d’intérêt- confirmer les spécifications d’exactitude géométrique de cette base de données mondiale (RMSE < 50 m).

Le premier contrôle consistant en l’analyse des écarts entre points homologues dans la zone de recouvrement de scènes adjacentes montrait un écart type de 10 m, soit excellent niveau de cohérence interne. Le second contrôle, fait par relevé GPS de quelques points identifiés sur l’orthoimage Landast faisait apparaître un écart-type de 40 m. Ceci  confirmait les spécifications de la spatiocarte et donc sa capacité à fournir des points de calage complémentaires.
      En attendant la campagne de relevés sur site, une cartographie thématique préliminaire a été dressée dans un référentiel hybride : cartographie locale pour certaines données, WGS 84 pour d’autres.

Outre la localisation par GPS des points de calage et des opérations financées par Rumpi Project, la mission complémentaire de terrain portait notamment sur le relevé des itinéraires dont le tracé ou la mise à jour sur fond de spatiocarte était délicat. Au cours de cette mission, les cartes préliminaires étaient également soumises aux amendements des acteurs du projet. Il apparaissait par exemple que certains villages avaient été déplacés ces dernières années, d’autres carrément abandonnés. De même, quelques routes rurales avaient été récemment créées. Ne figurant sur aucun support existant, y compris la spatiocarte, il fallait les relever par GPS cinématique.

Pour la collecte des données et plus tard la mise à jour du SIG, les limitations budgétaires ne permettait malheureusement pas de doter chaque unité opérationnelle de Rumpi Project (une dizaine) d’un terminal GPS avec licence Arcpad. Aussi, pour l’aide à la navigation, les cartes topographiques et les spatiocartes ont été calibrées pour Fugawi et installées dans des Pocket PC HP iPAQ hw6500 avec récepteur GPS intégré.

Au terme de la mission complémentaire de terrain, on pouvait calculer un modèle polynomial d’ordre 2 pour le passage du système de la cartographie nationale au système WGS 84. Un écart-type de 77 m était obtenu en combinant points GPS et points tirés de la spatiocarte (fig. 7). Un écart-type de 55 m aurait été obtenu en se limitant aux seuls points GPS. Mais il en résulterait une trop grande extrapolation du modèle à l’ouest de la province, zone d’accès très difficile.

Sous Arcview 9, ce modèle a été appliqué par ajustement spatial à l’ensemble des données vectorielles digitalisées jusqu’alors dans le système local. Toutes les données rasters (cartes scannées) ont également été reprojetées  dans le système WGS 84.
      Dès lors, par superposition avec la spatiocarte ou avec les trajectoires relevées par GPS, nous pouvions procéder, sous Arcview, à la mise à jour des informations initialement digitalisées sur les cartes existantes. A titre d’illustration, sur la figure 8, les traits rouges correspondent aux routes issues de la cartographie forestière au 1/50.000. Les divergences avec la spatiocarte reflètent une modification du réseau routier avec par endroit des redressements ou des suppressions de voies. On peut également penser que la cartographie au 1/50.000 découlant de la mise à jour des feuilles au 1/200.000 par photo-interprétation, en zone de montagne, les altérations du tracé routier peuvent être significatives. Ce n’est pas le cas de la spatiocarte Landsat, peu sensible au relief en raison d’une capture d’image quasi nadirale. Ainsi, dans les zones de fortes disparités, le levé effectué par GPS cinématique (points noirs sur l’image) permet de reconstituer le tracé réel, validé par la spatiocarte.

Sous arcview 9, par interprétation d’image, nous avons également validé et mis à jour la carte d’occupation du sol fournie par un partenaire institutionnel du Rumpi Project.

Compte tenu du volume des données à manipuler sous Arcview, le paramétrage des règles d’affichage des étiquettes a souvent semblé inopérant. Il s’est avéré nécessaire de convertir les étiquettes en annotations, de façon à gérer manuellement leur position, le cas échéant. 10 cartes thématiques (ex. fig. 10 et 11) au 1/200.000 ont été éditées aux formats numérique (PDF) et papier (A0). Elles concernent le découpage administratif, les infrastructures et équipements de base, le réseau routier avec sa typologie, le réseau hydrographique, la géologie, la podologie, l’occupation du sol, le relief, la météorologie et les risques naturels.

Une réplique de la géodatabase a été générée sous la forme de fichiers PMF. A chaque carte thématique correspond un fichier PMF, qui appelle différents jeux de classes de données. Une modélisation en 3 D a également été effectuée sous ArcScene.

Lorsque Rumpi Project a acquis les équipements et logiciels recommandés au démarrage de l’étude (fig. 12), un atelier de 2 jours a été organisé en mai 2008. Il portait sur leur mise en service ainsi que pour l’installation de la base de données et sa prise en main par les agents de la cellule SIG en cours de création.

Dans un environnement où des données géographiques aussi diverses et prêtes à l’emploi faisaient défaut, le SIG mis en place suivant une architecture simple et éprouvé est d’une précieuse utilité. Arcview 9 s’est avéré relativement complet, répondant à l’essentiel des besoins, tant pour l’acquisition des données de base et leur traitement que pour la mise en forme ou l’édition cartographique. On peut regretter, en raison des budgets alloués, de n’avoir pas pu acquérir l’imagerie Spot 5, de bien meilleure résolution (5m couleur) que Landsat 7 (15 m). La mise à jour de la cartographie existante s’en serait trouvée plus aisée et plus fiable. Par ailleurs, au regard du temps écoulé entre le séminaire d’initiation et l’acquisition des équipements et logiciels, on peut redouter une évanescence des connaissances acquises par les futurs utilisateurs. Mais, comme dit l’adage italien, Chi va piano, va sano (qui va lentement va sûrement) et qui va sûrement, va loin.

Remerciements

Pour leur active contribution à la réalisation de ce projet, sont remerciés MM. Joseph Ngameni et Roméo Mbieda ainsi que le personnel du Rumpi Project.
 
 
Bibliographie
1-      Clifford J. Mugnier : « Burkina Faso », Grid & Datums, in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, January 2005, p15.
2-      Compton J Tucker, Denelle M. Grant and Jon D. Dykstra : « NASA’s Global Orthorectified Landsat Data Set » in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 70, N°3, March 2004, pp 313-322.