Merci à Mussa Kachunga Stanis d'avoir traduit cet article volontairement.

La résilience d'un socio-écosystème est généralement testée par sa capacité à persister et à maintenir sa fonctionnalité tout en subissant des changements dus à des perturbations. Mais que se passe-t-il lorsque les perturbations sont trop rapides, trop préjudiciables et trop fortes pour qu'un socio-écosystème puisse maintenir sa fonctionnalité ?

L'invasion de la jacinthe d'eau a été une telle perturbation. Il a causé d'énormes destructions dans de nombreux socio-écosystèmes à travers le monde (Figure 2). Des études indiquent que la plante exotique à un taux de croissance extrêmement rapide ; on estime que 10 plantes peuvent reproduire 655 360 plantes en seulement 8 mois dans des conditions avantageuses (Datta et al. 2021). En outre, le Programme des Nations Unies pour l'environnement (PNUE 2013) suggère que l'infestation de la jacinthe d'eau dans les plans d'eau ne peut pas être facilement gérée et contrôlée ; les stratégies couramment utilisées pour contrôler la mauvaise herbe se sont révélées non durables dans de nombreux cas, ce qui a entraîné la réapparition de la mauvaise herbe menaçante au fil du temps.

Par conséquent, il existe un besoin important de stratégies de gestion plus efficaces pour restaurer et réhabiliter avec succès les écosystèmes aquatiques qui ont été colonisés par la jacinthe d'eau et pour s'assurer que les effets néfastes des mauvaises herbes sont atténués.

Effets néfastes de la jacinthe d'eau sur les socio-écosystèmes

La plante envahissante a été classée parmi les pires mauvaises herbes au monde (PNUE 2013) en raison de ses effets néfastes sur la fonctionnalité et la productivité des écosystèmes aquatiques, les moyens de subsistance et l'économie. Honlah et al (2019) indiquent que dans la plupart des régions tropicales, la plante n'a pas de prédateurs, ce qui lui permet d'infester rapidement les systèmes aquatiques de ces régions, écrasant ainsi les espèces végétales et animales indigènes existantes. L'eutrophisation et les températures élevées sont d'autres facteurs qui peuvent aggraver la propagation de la mauvaise herbe dans les plans d'eau (UNEP 2013).

Global distribution of water hyacinth displayed on a world map
Figure 2 : Répartition mondiale de la jacinthe d'eau (UNEP 2013)

 

La plante se caractérise par de grandes feuilles, qui empêchent la lumière du soleil de pénétrer dans les corps aquatiques, entraînant une réduction de la photosynthèse et affectant la croissance des espèces végétales (Thamaga et Dube 2019). Les grandes feuilles perturbent également le transfert d'oxygène de l'air vers l'eau, entraînant des concentrations d'oxygène plus faibles (UNEP 2013). L'appauvrissement en oxygène est encore accéléré par la mort et la décomposition de la mauvaise herbe, contribuant à la mort de poissons dans certains cas, et une augmentation de l'eutrophisation qui propulse davantage la propagation de la jacinthe d'eau. L'épuisement des concentrations d'oxygène réduit la qualité et la quantité de l'eau (PNUE 2013), rendant l'eau impropre à la consommation et à des fins agricoles. La composition interrompue des masses d'eau n'affecte pas seulement la fonctionnalité et la productivité de l'écosystème aquatique, mais aussi l'ensemble du socio-écosystème.

La mort de poissons due à une faible concentration d'oxygène dans l'eau affecte gravement les moyens de subsistance des membres de la communauté qui vivent de la pêche. La jacinthe d'eau constitue, en outre, une menace pour la santé et le bien-être social. Les tapis de plantes abritant des agents pathogènes et des vecteurs dangereux tels que les moustiques et les escargots, sont responsables de la promotion de maladies telles que le paludisme, le choléra, la dengue, la schistosomiase et chikungunya (Datta et al. 2021 ; Honlah et al. 2019). Par exemple, dans le lac Victoria, une forte augmentation des cas de choléra a été observée dans une communauté riveraine après que la mauvaise herbe eu infesté le lac (UNEP 2013). 

La réduction de la qualité et de la quantité de l'eau due à la présence de la jacinthe d'eau dans les écosystèmes aquatiques a un effet négatif sur les pratiques agricoles, plus encore sur les petits exploitants agricoles. Au Ghana, 81,8 % des agriculteurs des communautés riveraines qui doivent traverser des plans d'eau pour atteindre leurs fermes ont indiqué qu'une forte infestation de jacinthes d'eau rendait difficile le trajet vers leurs fermes, entraînant ainsi la négligence de leurs fermes, entraînant la destruction de leurs produits agricoles (Honlah et al. 2019). Les voies navigables obstruées réduisent également les pratiques de pêche car les pêcheurs ne peuvent pas naviguer dans les plans d'eau pour attraper du poisson. Au Kenya, les captures de poissons ont diminué de 45 % en raison de la présence de la jacinthe d'eau (UNEP 2013). Cela a de graves effets sur l'économie, en particulier dans les communautés vulnérables des pays en développement.

Flow chart representing causes and effects of water hyacinth infestation in aquatic ecosystems.
Figure 3 : Organigramme représentant les causes et les effets de l'infestation de la jacinthe d'eau dans les écosystèmes aquatiques

 

Application de technologies spatiales pour détecter et surveiller la croissance de la jacinthe d'eau

L'application de la télédétection pour surveiller et gérer la jacinthe d'eau a été largement reconnue au cours des dernières années avec une quantité importante de littérature axée sur cette cause (Thamaga et Dube 2019. En effet, les images satellites présentent de vastes données spatiales et temporelles, permettant une détection précoce. Détection de nouvelles pousses et identification de la jacinthe d'eau dans différentes zones géographiques du monde. Les données spatiales sont utiles pour aider les professionnels à déterminer si leurs stratégies de gestion pour lutter contre la propagation de la mauvaise herbe sont efficaces ou non (Thamaga et Dube 2019). L’application de la plupart des données spatiales est peu coûteuse et un traitement rapide peut avoir lieu, ce qui facilite le travail des professionnels. Les capteurs à haute résolution spatiale sont très utiles pour identifier les mauvaises herbes dans les systèmes d'eau. Les exemples incluent, mais sans s'y limiter, Sentinel- 2, Landsat-8, spectromètre imageur à moyenne résolution (MERIS) et l'émission et la réflexion thermiques spatiales avancées Radiomètre (ASTER). Cependant, selon Datta et al. (2021), les images de ces capteurs peuvent être affectées par les conditions météorologiques telles que la couverture nuageuse, et doivent donc être couplées à d'autres capteurs qui ne sont pas affectés par les conditions métrologiques, tels que Sentinel-1 et NASA-ISRO Synthétique Aperture Radar (NISAR). Les capteurs capturent la mauvaise herbe par sa réflectance, et certains capteurs hyper spectraux sont capables de discriminer la mauvaise herbe des autres végétaux grâce à ses propriétés optiques foliaires, ses propriétés biochimiques et biophysiques (Datta et al. 2021).

Le tableau 1 (voir ci-dessous) indique certains des capteurs couramment utilisés pour cartographier la jacinthe d'eau, ainsi que leur résolution spatiale, spectrale et temporelle, ainsi que leur pertinence.

Tableau 1 : Comparaison des capteurs couramment utilisés pour détecter la jacinthe d'eau.
Capteur Résolution spatiale Résolution temporelle Bandes spectrales Pertinence Référence
Sentinelle -1 5-10 m 6/12 jours 2 Imagerie non affectée par les conditions météorologiques Datta et al 2021
Sentinelle -2 10-60 m 5 jours 10 Haut spatio - résolution temporelle et haute précision Datta et al2021 ;
Thamaga and Dube 2019
MERIS 0.3 – 1.2 km 2 jours 15 Fréquence de données plus élevée, résolution spatio-temporelle élevée et vue plus large Datta et al 2021;
Cheruiyot et al 2014
Vision du monde -2 2 m 1.1 jour 8 Haute résolution spatiale, cartographie avec précision et détecte la jacinthe d'eau Thamaga and Dube 2019
Vision du monde -3 1.024 m 1 jour 8 Haute résolution spatiale, cartographie avec précision et détecte la jacinthe d'eau Thamaga and Dube 2019
LANDSAT - 8 30 m 16 jours 5 A la capacité de séparer de manière unique la jacinthe d'eau des autres espèces dans les plans d'eau et à une résolution spatio-temporelle élevée Datta et al 2021;
Thamaga and Dube 2018
Quickbird 20 m 1 – 3.5 jours 5 Haute résolution spatiale, cartographie avec précision et détecte la jacinthe d'eau Thamaga and Dube 2019

Les images des capteurs sont analysées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, qui aident à distinguer et à classer avec précision la jacinthe d'eau des autres végétaux des écosystèmes (Thamaga et Dube 2019), fournissant ainsi des résultats plus détaillés et fiables. Les méthodes de classification couramment utilisées comprennent des outils tels que la classification par maximum de vraisemblance, l'utilisation d'indices de végétation par différence normalisée (NDVI) pour la classification de la végétation (Datta et al. 2021) et des approches d'arbre de décision qui aident à améliorer la visibilité de la couverture terrestre dans des images à basse résolution avec une précision de classification de la jacinthe d'eau de 61,9 % (Thamaga et Dube 2019).

De plus, les résultats obtenus à partir d'images satellitaire peuvent être utilisés en collaboration avec des technologies modernes, telles que des capteurs au sol et des relevés aériens, afin de mieux comprendre l'emplacement et l'étendue de l'infestation de jacinthes d'eau (Datta et al. 2021). L'utilisation d'instruments modernes tels que les spectroradiomètres et les drones pour mieux comprendre l'imagerie satellitaire est essentielle pour une identification, un contrôle et une gestion plus efficaces de la mauvaise herbe envahissante (Datta et al. 2021). Les smartphones peuvent également être utiles pour impliquer la population dans le signalement des infestations de jacinthes d'eau, ce qui facilite la détection de la mauvaise herbe (Datta et al 2021).

Applications réussies des technologies spatiales

L'application de technologies spatiales a permis de mieux comprendre la jacinthe d'eau dans différents plans d'eau du monde. Il a ainsi rendu une chance pour une prise de décision efficace dans les stratégies de gestion et de contrôle de la jacinthe d'eau. Par exemple, une étude de Dube et al. (2017) apprécient le dernier capteur Landsat-8 Opérationnel Land Imager (OLI) car il a démontré une grande précision (72%) dans la capture de la jacinthe d'eau dans le lac Chivero au Zimbabwe. En utilisant le capteur, les professionnels ont également pu définir et localiser les croissances nouvelles, intermédiaires et anciennes de la mauvaise herbe dans le lac Chivero. L'identification basée sur l'imagerie satellitaire aide les professionnels à mieux comprendre le comportement de la plante. La possibilité d'observer la distribution temporelle et spatiale des nouvelles pousses peut également aider à déterminer si la cause de la nouvelle infestation est saisonnière ou attribuée à d'autres facteurs tels que l'eutrophisation et la température.

Example satellite imagery displaying water hyacinth invation in Lake Chivero, Zimbabwe
Figure 4 : Un exemple d'imagerie satellite montrant l'invasion de la jacinthe d'eau dans le lac Chivero, au Zimbabwe (UNEP 2013)

 

Une étude de l'invasion de la jacinthe d'eau dans le lac Tana, en Éthiopie, indique que l'utilisation de l'imagerie Plane Scope de l'Agence spatiale européenne avec des classificateurs pour détecter la jacinthe d'eau dans le lac était très précise et bénéfique. En outre, des informations telles que les données sur les précipitations, la température et les niveaux d'eau du lac ont également été déterminées pour étudier plus avant la cause possible de l'infestation de jacinthes d'eau dans le lac. L'étude suggère que l'infestation de la jacinthe d'eau s'est produite pendant la saison des pluies. Il a été noté que le ruissellement transportait de la pollution et des sédiments contenant du phosphore dans le lac pendant cette période, ce qui était responsable de la croissance de la jacinthe. Ces informations précieuses ont été utilisées pour planifier des pratiques de gestion et d'atténuation visant à freiner la propagation de la mauvaise herbe et à l'éliminer (Worqlul et al. 2020).

Enfin, Datta et al (2021) soulignent l'utilisation réussie et bénéfique de la technologie spatiale avec d'autres technologies en démontrant l'utilisation d'un spectroradiomètre dans les lacs en Allemagne, où les spectres de réflectance de la végétation et des sédiments ont été utilisés pour contrôler la colonne d'eau et les déviations atmosphériques dans les données de télédétection. Cela a finalement permis une meilleure interprétation de l'imagerie satellite et une cartographie et une détection plus précise de la mauvaise herbe. On peut conclure que l'utilisation couplée de la télédétection avec d'autres technologies a un grand potentiel et devrait être explorée et mise en œuvre plus avant.

La Mise en œuvre de technologies spatiales pour la restauration et la réhabilitation des écosystèmes aquatiques infestés

L'utilisation de données satellitaires s'est avérée bénéfique pour détecter et mieux comprendre la distribution spatiale et temporelle de la plante, ainsi que pour identifier les causes possibles d'infestation. L'obtention de ces informations est essentielle pour examiner les stratégies actuelles d'atténuation et de contrôle de l'infestation (Thamaga et Dube 2019). Le contrôle et l'élimination des mauvaises herbes aident le système à restaurer sa fonctionnalité naturelle et éventuellement la réhabilitation des socio-écologies. Bien que les systèmes ne retrouvent pas toujours leur forme d'origine, des méthodes de réhabilitation efficaces et opportunes évitent des dommages importants au système. Comme mentionné, la télédétection a la capacité d'aider à la détection précoce, ce qui permet une action plus rapide vers la restauration de l'écosystème aquatique. Les scientifiques ont de plus en plus d'opportunités de mieux gérer et contrôler les écosystèmes, les données de télédétection étant librement accessibles à un large public dans le monde entier. De plus, la détection de la mauvaise herbe et la gestion appropriée de la jacinthe d'eau peuvent également être bénéfiques à des fins économiques, car la plante peut être utilisée pour l'alimentation animale, l'artisanat, la production de biogaz, etc. (PNUE 2013). 

Conclusion

La célèbre jacinthe d'eau a donné à de nombreux socio-écosystèmes à travers le monde un réveil brutal, faisant dérailler l'ordre et la fonctionnalité et menaçant la santé humaine et les moyens de subsistance. Cependant, les opportunités offertes par les technologies spatiales aux parties prenantes ont été d'une grande importance et ont aidé à comprendre la cause potentielle de l'infestation, la croissance spatiale et temporelle de la mauvaise herbe, ainsi que la détection précoce de la mauvaise herbe. De meilleures décisions peuvent désormais être prises sur la manière de gérer de manière appropriée la propagation de la mauvaise herbe, ce qui entraîne la restauration et la réhabilitation de nombreux écosystèmes aquatiques dans le monde en conséquence.

 

Sources

Cheruiyot, Elijah K., Collins Mito, Massimo Menenti, Ben Gorte, Roderik Koenders, and Nadia Akdim. "Evaluating MERIS-based aquatic vegetation mapping in Lake Victoria." Remote Sensing 6, no. 8 (2014): 7762-7782. Cheruiyot, Elijah K., Collins Mito, Massimo Menenti, Ben Gorte, Roderik Koenders, and Nadia Akdim. "Evaluating MERIS-based aquatic vegetation mapping in Lake Victoria." Remote Sensing 6, no. 8 (2014): 7762-7782.

Datta, Aviraj, Savitri Maharaj, G. Nagendra Prabhu, Deepayan Bhowmik, Armando Marino, Vahid Akbari, Srikanth Rupavatharam et al. "Monitoring the spread of water hyacinth (Pontederia crassipes): challenges and future developments." Frontiers in Ecology and Evolution 9 (2021).

Dube, Timothy, Onisimo Mutanga, Mbulisi Sibanda, Victor Bangamwabo, and Cletah Shoko. "Evaluating the performance of the newly-launched Landsat 8 sensor in detecting and mapping the spatial configuration of water hyacinth (Eichhornia crassipes) in inland lakes, Zimbabwe." Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/b/c 100 (2017): 101-111.

Emmanuel Honlah, Alexander Yao Segbefia, Divine Odame Appiah & Moses Mensah | Fatih Yildiz (Reviewing editor) (2019) The Effects of Water Hyacinth Invasion on Smallholder Farming along River Tano and Tano Lagoon, Ghana, Cogent Food & Agriculture, 5:1, DOI: 10.1080/23311932.2019.1567042

Emmanuel Honlah, Alexander Yao Segbefia, Divine Odame Appiah, Moses Mensah & Peter Ofori Atakora | Albert Sabater (Reviewing editor) (2019) Effects of water hyacinth invasion on the health of the communities, and the education of children along River Tano and Abby-Tano Lagoon in Ghana, Cogent Social Sciences, 5:1, DOI: 10.1080/23311886.2019.1619652

Ghoussein, Youssra, Hervé Nicolas, Jacques Haury, Ali Fadel, Pascal Pichelin, Hussein Abou Hamdan, and Ghaleb Faour. "Multitemporal remote sensing based on an FVC reference period using sentinel-2 for monitoring Eichhornia crassipes on a Mediterranean river." Remote Sensing 11, no. 16 (2019): 1856.

Thamaga, Kgabo Humphrey, and Timothy Dube. "Remote sensing of invasive water hyacinth (Eichhornia crassipes): A review on applications and challenges." Remote Sensing Applications: Society and Environment 10 (2018): 36-46.

Thamaga, Kgabo H., and Timothy Dube. "Understanding seasonal dynamics of invasive water hyacinth (Eichhornia crassipes) in the Greater Letaba river system using Sentinel-2 satellite data." GIScience & Remote Sensing 56, no. 8 (2019): 1355-1377.

United Nations Environment Programme Global Environmental alert service (2013) “Water hyacinth: can its aggressive invasion be controlled?” https://na.unep.net/geas/getuneppagewitharticleidscript.php?article_id=…

Worqlul, Abeyou W., Essayas K. Ayana, Yihun T. Dile, Mamaru A. Moges, Minychl G. Dersseh, Getachew Tegegne, and Solomon Kibret. "Spatiotemporal Dynamics and Environmental Controlling Factors of the Lake Tana Water Hyacinth in Ethiopia." Remote Sensing 12, no. 17 (2020): 2706.