Mapping mangrove disturbance state using decision tree classification based on Sentinel-2 surface reflectance spectral indices, elevation, and salinity data in the Parc Marin des Mangroves (Moanda, Democratic Republic of Congo)

Description of the subject. Despite increased human pressures, few studies have characterized disturbance states of mangroves using local ecological conditions, such as those of the Parc Marin des Mangroves (PMM) in the Congo Basin.Objectives. Assess the state of the mangrove stands disturbance in the PMM by: (a) analyzing elevation, salinity, and spectral indices variability, (b) mapping mangrove disturbance, and (c) estimating the area of each disturbance class.Methods. Sentinel-2 surface reflectance data from March 2024 to March 2025 were used to compute three spectral indices: NDVI, NDMI, and CMRI. Elevation data were derived from the Shuttle Radar Topography Mission, and a spatial salinity model was interpolated from field water stream electrical conductivity measurements. The Global Mangrove Watch 2020 data defined the extent of mangroves. A decision tree classifier used thresholds for each variable: undisturbed mangroves had NDVI > 0.55, CMRI > 0.5, and NDMI > 0.1, while disturbed mangroves had NDVI between 0.3 and 0.55, CMRI > 0.3, and NDMI > 0.1. Non-mangrove areas included pixels below these thresholds. Mangroves were mapped between 0-46m of elevation with conductivity values higher than 30 μS/cm, including a mask of artefact values predicted within the mangrove area.Results. Mangroves spanned 242.4 km², with 76.89 km² (10.53%) disturbed and 165.51 km² (22.68%) undisturbed. Non-mangrove areas totaled 487.24 km² (66.77%). After adjusted pixels area-bias correction, mangrove coverage was 242.46 ± 11.98 km², with an overall accuracy of 96.90 %.Conclusion. Local field inventories are essential to refine mangrove mapping and capture ecological nuances missed by global models. Description du sujet. Malgré la pression humaine croissante, peu d'études ont caractérisé l’état de perturbation des mangroves considérant les conditions écologiques locales, telles dans le Parc Marin des Mangroves (PMM) dans le bassin du Congo.Objectifs. Evaluer l'état de perturbation des peuplements de mangroves dans le PMM en : (a) analysant la variabilité de l'élévation, de la salinité et des indices spectraux, (b) cartographiant les perturbations des mangroves, et (c) estimant la superficie de chaque classe de perturbation.Méthodes. Les données de réflectance de surface Sentinel-2 de mars 2024 à mars 2025 ont été utilisées pour calculer trois indices spectraux : NDVI, NDMI et CMRI. L'élévation a été obtenue via les données Shuttle Radar Topography Mission et un modèle spatial de salinité a été produit à partir des mesures de conductivité électrique de l’eau. Le masque de Global Mangrove Watch 2020 a délimité l'étendue des mangroves. Un arbre de décision a classifié les mangroves : non perturbées (NDVI > 0,55, CMRI > 0,5, NDMI > 0,1), perturbées (NDVI 0,3-0,55, CMRI > 0,3, NDMI > 0,1) et non-mangroves (en dessous de ces seuils). L’élévation étant fixée entre 0 et 46m pour les zones à mangroves avec une conductivité estimée supérieure à 30 μS/cm, y compris le masque des valeurs aberrantes prédites dans les zones à mangroves.Résultats. Les mangroves couvraient 242,4 km², dont 76,89 km² (10,53 %) perturbées et 165,51 km² (22,68 %) non perturbées. Les zones non-mangroves totalisaient 487,24 km² (66,77 %). La couverture totale des mangroves était de 242,46 ± 11,98 km², avec une précision globale de 96,90 %.Conclusion. Les inventaires de terrain sont essentiels pour affiner la cartographie des mangroves et capturer les nuances écologiques que les modèles globaux peuvent manquer.