Analyse Spatiale Et Classification Des Concentrations De Monoxyde De Carbone A Madagascar Par Techniques D’intelligence Artificielle

Abstract

Le présent travail a pour objectif de réaliser une analyse spatiale et une classification des concentrations de monoxyde de carbone (CO) au-dessus de Madagascar à l’aide de techniques d’intelligence artificielle. La zone d’étude s’étend entre les longitudes 42° Est et 52° Est, et les latitudes 11° Sud et 27° Sud. Les données utilisées proviennent de la plateforme NASA GIOVANNI, au format NetCDF, et couvrent la période du 01 Janvier 1980 au 31 Décembre 2023, pour un total de 528 points de grille. L’approche méthodologique comporte trois étapes principales. La première consiste en une réduction de dimensionnalité à deux composantes pour permettre la visualisation spatiale des points de grille. Trois méthodes sont comparées : l’Analyse en Composantes Principales (ACP), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) et Linear Discriminant Analysis (LDA). La deuxième étape applique des algorithmes de clustering (k-Means, Fuzzy C-Means et DBSCAN) pour regrouper les points de grille aux concentrations similaires. La méthode du Coude permet de déterminer le nombre optimal de clusters. Enfin, la qualité des classifications est évaluée par les indices de Dunn (DI), Davies-Bouldin (DBI) et le coefficient de silhouette (SI). L'analyse révèle une classification optimale en trois zones distinctes de concentration de CO sur Madagascar.