TELEDETECTION, SYSTEME D'INFORMATION GEOGRAPHIQUE ET SANTE
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APPLICATION A LA CARTOGRAPHIE DU RISQUE DES SCHISTOSOMIASES ET DES GEOHELMINTHIASES A PARTIR DES PARAMETRES ENVIRONNEMENTAUX
Malgré le fait que la télédétection et les Systèmes d'Information Géographique soient des outils utilisés dans divers domaines, peu de références ont été faites à la santé.
Cet ouvrage répond au désir d'une meilleure connaissance des facteurs de risque de la schistosomiase et des géohelminthiases avec pour objectif de mieux lutter contre ces parasitoses.
Dans cette étude, la délimitation des zones à risque bilharzien et de géohelminthiases résulte de l'analyse combinée des données épidémiologiques, cartographiques et de télédétection.
L'incorporation des paramètres environnementaux issus de ces sources d'information dans un SIG à partir de l'analyse multicritère a permis d'obtenir les cartes de risque de ces affections.
Pour la bilharziose, 91% des localités ont un risque élevé avec une performance de 56,82%, et pour les géohelminthiases 81,28% sont à risque élevé avec une performance de 61,36%.
La régression linéaire et la régression logistique ont montré que les paramètres environnementaux les plus significatifs dans la modélisation des prévalences et dans la probabilité d'avoir un risque élevé sont l'indice d'humidité pour la bilharziose et l'altitude pour les géohelminthiases.
Dr KOUAME Adonis K.
D.
est enseignant-chercheur à l''UFR STRM de l''Université de Cocody où il est le responsable des cours de topographie.
Spécialiste de la Télédétection et des SIG, il contribue à la formation des étudiants au CURAT/EDAT dont il assure la promotion scientifique.
Dr KOUAME est le chargé de communication de ces deux institutions.
Fiche technique
- Auteur
- KOUAME ADONIS KROU DAMIEN
- Langue
- Français
- Éditeur
- Éditions universitaires européennes
- Pages
- 156
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Pour la bilharziose, 91% des localités ont un risque élevé avec une performance de 56,82%, et pour les géohelminthiases 81,28% sont à risque élevé avec une performance de 61,36%.
La régression linéaire et la régression logistique ont montré que les paramètres environnementaux les plus significatifs dans la modélisation des prévalences et dans la probabilité d'avoir un risque élevé sont l'indice d'humidité pour la bilharziose et l'altitude pour les géohelminthiases.