Occupation du sol du Maroc 2017–2025 : la lecture nationale à 10 m d’Esri et Impact Observatory
Série annuelle d’occupation du sol du Maroc à 10 m avec Esri et Impact Observatory : eau, arbres, cultures, bâti, parcours et sols nus, en COG national continu.
Le Maroc se lit aussi par ses usages du sol. Entre les façades atlantiques, les plaines agricoles, les massifs de l’Atlas, les agglomérations en extension et les zones arides du Sud, les classes de couverture évoluent vite. La série annuelle Esri Land Cover / Impact Observatory donne cette lecture à 10 mètres, année par année, sur une emprise nationale continue incluant les régions du Sud.
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Pourquoi cette série compte pour le Maroc
Cette couche est utile parce qu’elle répond à des questions simples et concrètes :
- où le bâti progresse-t-il le plus vite ;
- où les cultures dominent-elles réellement ;
- où les arbres et les parcours se maintiennent-ils ;
- quelles zones restent nues ou très sèches ;
- comment les mosaïques littorales, montagneuses et sahariennes diffèrent-elles.
Pour un catalogue open data, c’est une base très forte : elle est lisible, annuelle, nationale et directement exploitable dans QGIS, les API web et les analyses de changement.
Un visuel satellite pour replacer le Maroc dans son relief
Le signal de la série Esri n’est pas seulement urbain ou agricole. Il est aussi fortement contrôlé par la géographie marocaine : humidité littorale, versants montagneux, plateaux intérieurs, plaines irriguées et grandes zones arides. Cette lecture spatiale aide à interpréter les classes sans surinterpréter les variations locales.
Le jeu de données en bref
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Fournisseur | Impact Observatory et Esri |
| Imagerie source | Sentinel-2 L2A |
| Période | 2017–2025 |
| Résolution nominale | 10 m |
| Variable | Classe annuelle d’occupation et d’usage du sol |
| Type | Raster catégoriel Byte |
| Couverture | Maroc complet, régions du Sud incluses |
| Format de publication | Un COG par année |
| Licence source | CC BY 4.0 |
La légende : neuf classes, pas une échelle continue
Chaque pixel appartient à une classe nominale. Les codes ne sont pas ordonnés comme une température, une pluie ou une altitude.
| Code | Français | English | Couleur |
|---|---|---|---|
| 1 | Eau | Water | #419bdf |
| 2 | Arbres | Trees | #397d49 |
| 4 | Végétation inondée | Flooded vegetation | #7a87c6 |
| 5 | Cultures | Crops | #e49635 |
| 7 | Zone bâtie | Built area | #c4281b |
| 8 | Sol nu | Bare ground | #a59b8f |
| 9 | Neige ou glace | Snow or ice | #a8ebff |
| 10 | Nuages | Clouds | #616161 |
| 11 | Parcours et végétation herbacée | Rangeland | #e3e2c3 |
Le point important pour l’utilisateur est simple : on doit rendre cette couche avec des couleurs de classes et un rééchantillonnage au plus proche voisin. Une moyenne de pixels « arbres », « cultures » et « bâti » n’a aucun sens.
Ce que cette couche montre bien
La série est particulièrement utile pour :
- suivre l’extension du bâti et des franges périurbaines ;
- repérer les zones de cultures et leurs rotations ;
- comparer les surfaces nues, les parcours et les zones arborées ;
- lire la dynamique des interfaces forêt–agriculture ;
- croiser l’occupation du sol avec la pluie, la température, le vent, les incendies, la pente et les sols.
Ce qu’elle ne montre pas
Cette couche ne dit pas tout.
- « Arbres » ne veut pas dire automatiquement forêt naturelle.
- « Bâti » n’est pas une limite administrative ou cadastrale.
- « Cultures » ne donne ni l’espèce cultivée ni le rendement.
- « Nuages » est un état d’observation, pas un usage du sol durable.
- Les petits objets et les mosaïques fines restent plus difficiles à classer à 10 m.
Comment comparer deux années correctement
Pour étudier le changement, il ne faut pas soustraire les codes entre eux. Il faut construire une transition de classe :
- année de départ en ligne ;
- année d’arrivée en colonne ;
- même grille et même emprise ;
- exclusion du NoData et, selon le besoin, des pixels nuageux ;
- contrôle visuel sur l’imagerie Sentinel-2 source.
Exemple : un pixel passant de 5 à 7 représente une transition
cultures → bâti. La valeur 7 - 5 = 2 n’a pas de signification
thématique.
Préparation des COG Maroc
Les produits Kharita sont normalisés pour le Maroc entier puis publiés comme COG annuels.
Le flux de préparation conserve :
- l’emprise nationale continue ;
- la palette catégorielle ;
- les codes de classes ;
- la couverture complète incluant les régions du Sud ;
- les pyramides internes pour la diffusion web ;
- les métadonnées bilingues et la QA.
Utilisation dans QGIS
- Chargez le COG de l’année souhaitée.
- Choisissez un rendu catégoriel / valeurs uniques.
- Appliquez exactement la même légende à toutes les années.
- Désactivez le lissage.
- Pour une analyse de changement, construisez d’abord une matrice de transition ou un code composite.
Comment ce jeu s’articule avec les autres couches Maroc
Cette série devient bien plus utile quand on la croise avec :
- CHIRPS pour la pluie ;
- ERA5 / ERA5-Land pour température, vent, humidité, rayonnement et évaporation ;
- COPERNICUS DEM / MNT pour pente et exposition ;
- SoilGrids pour carbone, texture et fractions du sol ;
- Hansen Global Forest Change pour les pertes de couvert arboré ;
- MODIS burned area et les produits incendie pour relier feu et couvert ;
- les données station NOAA pour une lecture ponctuelle du climat.
Un deuxième visuel pour le contexte marocain
Méthodologie résumée
La série annuelle repose sur :
- des observations Sentinel-2 ;
- un modèle d’occupation du sol produit par Impact Observatory et Esri ;
- une compilation annuelle pour chaque millésime ;
- une publication en COG national pour la diffusion et l’analyse SIG.
Le millésime 2017 mérite plus de prudence que les années suivantes car il repose sur moins d’observations Sentinel-2.
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Sources et attribution
- Esri Land Cover — présentation de la série 2017–2025
- Sentinel-2 Land Cover Explorer
- Service d’imagerie officiel
- Méthodologie et précision — Impact Observatory
- Atlas Mountains from space — ESA
- Morocco from Space — NASA Visible Earth
Attribution recommandée : Esri, Impact Observatory et Microsoft ; imagerie Sentinel-2 ; données source sous licence CC BY 4.0. Mentionnez Kharita pour le découpage national, la préparation COG et les métadonnées bilingues.
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