Littérature scientifique sur le sujet « Utilisation des sols changement de l'occupation des sols »

La pression démographique et l'urbanisation croissante entraînent la concentration des populations dans des espaces plus ou moins réduits. La pression foncière engendrée conjuguée à la destruction du couvert végétal entraînent la dégradation des sols. Ces conséquences préoccupent les collectivités territoriales, les élus locaux, et les aménageurs du territoire. Ainsi il importe d'évaluer l'aire d'une classe d'occupation du sol dans le futur et son influence sur les autres classes d'occupation du sol tout en précisant sa localisation et sa composition. C'est dans cette optique que s'inscrit la présente étude qui a pour objectif de réaliser l'étude de la dynamique de l'occupation du sol de 1986 à 2003 du secteur d'étude, situé au Centre-Ouest de la Côte d'Ivoire afin de faire une prévision du mode d'occupation du sol pour l'horizon 2020. L'étude des changements réalisés s'appuie sur des simulations et fait appel à la modélisation dont la complexité est prise en compte dans cette étude à travers l'utilisation d'une chaîne de Markov spatialisée qui résulte du couplage d'un modèle de Markov observable et d'un automate cellulaire. Les images satellitaires Landsat TM et ETM+ qui ont servi pour cette analyse spatio-temporelle ont été préalablement classifiées par un champ de Markov. La classification a été appliquée sur les compositions colorées des premières composantes principales des images Landsat TM de 1968 et ETM+ de 2003 totalisant respectivement 94,7% et 97,4% des informations. L'étude de l'occupation du sol de 1986 à 2003 a révélé que jusqu' à la fin de cette période, environ la moitié du secteur d'étude était recouverte par la forêt (47%) et la pression anthropique s'exerçait sur 54,43% des ressources forestières. Les prévisions montrent également qu'en 2020 la forêt ne couvrira qu'environ le tiers du secteur d'étude soit 37,6% et la pression anthropique augmenteront davantage.

L'important corpus de recherches sur les changements d'utilisation des terres et de la couverture du sol en Amazonie brésilienne met généralement en évidence un effet significatif des systèmes de production paysanne. Cependant, l'influence des caractéristiques socio-économiques spécifiques des petits exploitants sur l'utilisation des terres et le changement de couverture des sols n'apparaît pas clairement. Afin de mieux comprendre cet aspect, une étude de cas dans la colonie de Palmares-2 en Amazonie brésilienne a été menée au niveau des ménages pour cerner l'influence de certaines variables socio-économiques sur leur utilisation des terres. Les changements d'utilisation des terres à l'échelle de l'exploitation familiale ont été analysés à l'aide d'images LANDSAT TM et SPOT disponibles pour 1986, 1992, 2001 et 2007. Ces données SIG (système d'information géographique) ont été associées aux informations recueillies lors d'une enquête auprès de 44 exploitants. L'analyse montre que les niveaux de revenus influencent positivement les taux de déforestation sur cette période, et que l'expansion des zones cultivées et des pâturages s'accroît avec le niveau d'éducation des ménages. La disponibilité de crédits non remboursables est corrélée avec l'expansion de jachères forestières. Les surface nues et/ou brûlées sont plus importantes parmi les exploitations à faible capital implantées moins durablement sur la région. Les résultats de cette étude indiquent clairement la pertinence des niveaux de revenus et d'éducation comme facteurs d'explication sur l'utilisation des terres et le changement de couverture des sols par les paysans d'Amazonie.

Le Pará est aujourd’hui, dans le Bassin amazonien, l’une des régions où les taux de déboisements sont parmi les plus intenses. Le front de déforestation se développe notamment le long de la route dite « Transamazonienne » à partir de pistes secondaires perpendiculaires, phénomène identifié depuis plus de 20 ans sous le terme de « front dedéforestation en arête de poisson ». Le site étudié est une zone de colonisation spontanée qui est située à 60 km environ de Pacajá, sur le traverssão sud du kilomètre 338 de la Transamazonienne. Cette région connaît depuis les années 1970 des dynamiques de déboisements très importantes suite à l’arrivée de nombreux colons qui se destinentprincipalement à l’agriculture. Ces dynamiques se sont fortement accélérées dans les années 1990 et 2000.Afin de quantifier et de suivre l’évolution des dynamiques agricoles dans la zone d’étude, nous avons utilisé des images TM de Landsat de 1990 à 2007. Les dynamiques paysagères documentées, nous nous sommes intéressés à 50 exploitations agricoles qui ont été visitées lors des campagnes de terrain (2006-2008). Afin de renseigner la dynamiquede ce front de déforestation, nous avons cherché à caractériser les différents facteurs d’évolution communs à chacune des parcelles. Pour ce faire, nous avons utilisé différentes méthodes statistiques factorielles comme les ACP interclasses ou les STATIS. Ce travail a permis de faire ressortir des groupes d’exploitations agricoles qui connaissent les mêmes types d’évolutions temporelles de l’occupation des sols. Ces groupes sont alors confrontés avec les principales caractéristiques socio-économiques des exploitants agricoles afin de rechercher des facteurs associés aux dynamiques de l’occupation des sols. Ces différents facteurs identifiés, nous mettons en évidence l’impact desdynamiques paysagères sur les richesses spécifiques, que l’on peut définir comme une mesure de la biodiversité, à l’intérieur d’un échantillon de neuf exploitations. Plus généralement, ces différents facteurs vont également participer à l’évaluation de certains Services Ecosystémiques (SE). Ce travail a été effectué dans le cadre de l’agence nationale de la recherche, programmes Agriculture et développement durable — 2006 (projet intitulé : Services écosystémiques des paysages agrosylvopastoraux Amazoniens : Analyse desdéterminants socio-économiques et simulation de scénarios) et Biodiversité — 2006 (Biodiversité des paysages Amazoniens. Déterminants socio-économiques et production de biens et services écosystémiques). Ces projets, coordonnés par Patrick Lavelle ont permis le travail commun d’équipes brésiliennes et françaises.

L'article qui est proposé s'inscrit dans le cadre de la recherche de systèmes de gestion de l'eau qui soient en mesure de satisfaire une demande alimentaire croissante dans un contexte de rareté de l'eau, tout en respectant les exigences de l'environnement. Il développe la phase 1 d'une démarche méthodologique visant l'élaboration d'un plan de gestion des eaux d'un lac collinaire en zone semi-aride tunisienne pour un développement agricole durable. Cette phase correspond à l'utilisation d'un modèle de prévision du ruissellement et des sédiments par averse. Le modèle mathématique à paramètres physiques distribués KINEROS est utilisé et appliqué sur un petit bassin versant de 135,35 ha pour 9 averses enregistrées durant les deux années 1997 et 1998 en affectant aux différents paramètres du modèle des valeurs réalistes basées sur les résultats expérimentaux collectés dans la littérature. L'application de ce type de modèle nécessite la connaissance de l'occupation du sol à un instant donné. Pour ce faire, une carte d'aménagement agricole pour l'ensemble du bassin versant a été établie correspondant à la résultante de deux cartes élaborées ; la carte culturale et la carte d'aménagement antiérosif. L'analyse des résultats obtenus a montré que le modèle KINEROS peut être utilisé comme outil d'aide à la gestion des terres et des sols en zone semi-aride tunisienne à relief accidenté.

Este artigo tem como objetivo avaliar a relação entre a ocupação e uso do solo, influenciada pelo relevo, no município de Niquelândia. Para tanto, foram realizados levantamentos de diversas bases de dados, tais como: mapas de relevo e de cobertura e uso do solo, os quais foram processadas utilizando-se de técnicas de processamento de dados no SIG. O município possui uma economia diversificada, destacam-se: a mineração, agropecuária, serviços e mais recentemente apodera-se o mercado de turismo, principalmente voltado ao turismo de pesca no lago Serra da Mesa. O bioma Cerrado no município se encontra parcialmente preservado nas áreas de relevo mais acentuado e altitudes mais elevadas, percebe-se então a intrínseca influência da geomorfologia na preservação do bioma e em contrapartida no uso e ocupação do solo. Isto é refletido na utilização das áreas mais planas para agropecuária e ocupação urbana. Palavras chave: Niquelândia; uso; ocupação; Cerrado; SIG. The influence of relief on the process of land use and occupation in the municipality of Niquelândia, Goiás, Brazil Abstract: This article aims to evaluate the relationship between land use and influenced by relief in the municipality of Niquelândia. For that, surveys of several databases were carried out such as: Maps of relief and cover and land use, which were processed using data processing techniques in the GIS. The municipality has a diversified economy, the most notable are: mining, agriculture, services and more recently the tourism market has taken over, mainly focused on fishing tourism on Lake Serra da Mesa. The Cerrado biome in the municipality is partially preserved in the areas of greater relief and at higher altitudes, it is possible to perceive the intrinsic influence of geomorphology in the preservation of the biome and in contrast in the use and occupation of the soil. This is reflected in the use of the flatter areas for agriculture and urban occupation. Keywords: Niquelândia; land use; Cerrado; GIS. L'influence du relief sur le processus d'utilisation et d'occupation des sols dans la commune de Niquelândia, Goiás, Brésil Résumé: Cet article vise à évaluer la relation entre l'utilisation des terres et des influencées par le relief dans la municipalité de Niquelândia. Pour cela, des enquêtes sur plusieurs bases de données ont été réalisées telles que: Des cartes du relief et du couvert et de l'occupation des sols, qui ont été traitées à l'aide des techniques de traitement des données dans le SIG. La municipalité a une économie diversifiée, les plus notables sont: l'exploitation minière, l'agriculture, les services et plus récemment le marché du tourisme a pris le dessus, principalement le tourisme de pêche sur le lac Serra da Mesa. Le biome Cerrado dans la commune est partiellement préservé dans les zones de plus grand relief et à des altitudes plus élevées, il est possible de percevoir l'influence intrinsèque de la géomorphologie dans la préservation du biome et en contraste dans l'utilisation et l'occupation du sol. Cela se reflète dans l'utilisation des zones plus plates pour l'agriculture et l'occupation urbaine. Mot-clé: Niquelândia; utilisation des terres; Cerrado; SIG.

Cette étude vise à établir une carte du risque inondation sur la plaine côtière de Saïdia située sur le littoral méditerranéen du Nord Est du Maroc. Cette plaine est limitée au Sud par les plateaux des Ouled Mansour aux formes vigoureuses et incisés par des ravins dont les eaux temporaires se jettent directement dans la plaine. Elle est enserrée entre deux oueds : la Moulouya à l'Ouest et le Kiss à l'Est. Ce littoral est caractérisé par un climat méditerranéen semi-aride à saisons contrastées où les pluies torrentielles engendrent d'importantes inondations accentuées par la faible profondeur de la nappe phréatique. Ce contexte géomorphologique et climatique couplé aux aménagements actuels a aggravé le risque d'inondations. Dans cette étude, la méthodologie adoptée est fondée sur la structuration dans un système d'information géographique (SIG) des données de la télédétection spatiale, des produits dérivés d'un modèle numérique d'altitude (MNA) et des données exogènes (lithologie, niveau piézométrique de la nappe phréatique, etc.). L'approche analytique comporte 1) une phase de traitement numérique d'une image satellitaire GeoEye-1 pour cartographier l'occupation des sols; 2) une phase d'extraction des attributs topographiques et la morphométrie du terrain, représentés par le modèle numérique d'altitude (MNA) et 3) une phase de structuration de l'information par analyse spatiale dans un SIG. Ces informations ont permis la réalisation de deux cartes : la carte de l'aléa inondation et la carte de vulnérabilité. La carte de l'aléa inondation montre que les zones de fort à très fort aléa, représentent 57% du site. Elles sont caractérisées par de faibles altitudes (0-4m) et des profondeurs de la nappe variant entre 0 et 4m. La carte de vulnérabilité fait référence aux différentes classes d'occupation de sol. La superposition de ces deux cartes a permis d'établir la carte du risque inondation. Cette carte thématique montre que les niveaux de risque fort affectent 43\% de l'ensemble du territoire étudié, et correspondent aux abords de Oued Moulouya, et en grande partie à une vaste surface occupée par la nouvelle station balnéaire "Mediterranea--Saïdia".

L’émergence de dispositifs analytiques portables tels que la spectrométrie de fluorescence des rayons X et la spectrométrie sur plasma induit par laser, permet de disposer d’outils pratiques et rapides pour réaliser des mesures élémentaires directement sur les sols, sans préparation préalable des échantillons. Leur utilisation peut être envisagée pour cartographier une parcelle, pour fournir des indicateurs en temps réel des potentialités d’un sol mais aussi pour suivre ces performances dans le temps en fonction d’un changement de contexte.

Les écosystèmes lagunaires Oualidia et Moulay Bousselham situées sur le littoral Atlantique marocain présentent un intérêt à la fois biologique, écologique, économique et paysager. A l'heure actuelle, la contamination en polluants organiques et inorganiques augmente du fait de l'accroissement de la population, des rejets industriels et agricoles. Dans ce travail, la contamination des sédiments par les métaux lourds a été étudiée en combinant des approches géomatiques, sédimentologique, géochimiques et isotopiques. L'évolution de l'occupation du sol a été établie sur 60 ans à partir des photographies aériennes et les images satellitaires. Du point de vue de l'occupation des terres, l'analyse révèle une modification profonde de l'espace naturel avec un accroissement des zones de culture jusque dans les terres de faible aptitude agricole, une extension des sols urbains et une réduction des zones naturelles (zones de pâturage et forêts). Pour les différents métaux, les sources minérales de la contamination ont été établies. La compréhension des mécanismes géochimiques en jeu ont permis de déterminer les origines et les modes de transport et de contrôle des métaux dans cet environnement. Enfin, les carottages des sédiments ont permis d'évaluer l'évolution historique de la contamination en métaux lourds, notamment au cours du siècle dernier.

La thèse vise à explorer le potentiel des résultats empiriques dans l'identification des centres et sous-centres urbains en utilisant des données accumulées extraites d'images de télédétection et d'analyses fractales disponibles gratuitement. Il répond au défi de l’indisponibilité des données dans ce contexte. Bien que diverses méthodes aient été utilisées dans la littérature, telles que le seuil minimum, les méthodes statistiques spatiales et la méthode des prix hédoniques, celles-ci sont principalement basées sur le contexte local des pays développés, avec des études limitées axées sur les pays en développement en raison de la rareté des données. Cette recherche cherche à combler cette lacune en étudiant l'efficacité de la géométrie fractale pour identifier explicitement les centres et sous-centres urbains, caractériser leur organisation spatiale pour l'analyse de la croissance urbaine et délimiter les modèles de croissance urbaine basés sur la disposition spatiale des centres urbains, des sous-centres et des transports primaires. réseaux. Comprendre ces dynamiques est crucial pour des décisions éclairées en matière d’urbanisme et d’infrastructure. En utilisant la zone métropolitaine du Grand Accra (GAMA) comme étude de cas, des images satellite disponibles gratuitement couvrant la période 1991 à 2022 ont été téléchargées et classées à l'aide de diverses techniques, notamment la forêt aléatoire, la machine à vecteurs de support et le cluster itératif linéaire simple (SLIC) avec K-Means. pour extraire des modèles construits. Une analyse longitudinale a été menée pour évaluer l'impact de la croissance urbaine sur la biodiversité, révélant des changements dans la composition de la couverture terrestre, les zones bâties dominant de plus en plus la végétation, conduisant à une fragmentation de l'habitat. La couverture terrestre et les modèles de paysage pour 2030 ont été prédits avec succès, soulignant l'importance de la connectivité du paysage et de la fragmentation de l'habitat dans l'évaluation des processus écologiques et des impacts du développement urbain. En outre, l'analyse fractale multiradiale et la morphologie mathématique ont été utilisées pour identifier les centres et sous-centres urbains à partir de données de télédétection, sur la base des dimensions fractales et de l'organisation spatiale. Un modèle conceptuel de croissance urbaine a été développé pour visualiser les modèles d'expansion urbaine attendus. Ces résultats contribuent de manière significative à l’identification et à l’organisation spatiale des centres et sous-centres urbains, en particulier dans les villes manquant de données statistiques ou géospatiales adéquates, en particulier dans les pays en développement. La reproduction de cette méthodologie pourrait contribuer à une base de données mondiale plus complète sur les villes
The thesis aims to explore the potential of empirical results in identifying urban centers and subcenters by utilizing built-up data extracted from freely-available remote sensing images and fractal analyses. It addresses the challenge of data unavailability in this context. While various methods have been employed in literature, such as minimum cut-off point, spatial statistical methods, and hedonic price method, these are predominantly based on the local context of developed nations, with limited studies focused on developing nations due to data scarcity. This research seeks to fill this gap by investigating the effectiveness of fractal geometry in explicitly identifying urban centers and subcenters, characterizing their spatial organization for urban growth analysis, and delineating urban growth patterns based on the spatial arrangement of urban centers, subcenters, and primary transportation networks. Understanding these dynamics is crucial for informed urban planning and infrastructure decisions. Using the Greater Accra Metropolitan Area (GAMA) as a case study, freely available satellite images spanning from 1991 to 2022 were downloaded and classified using various techniques including random forest, support vector machine, and simple linear iterative cluster (SLIC) with K-Means to extract built-up patterns. A longitudinal analysis was conducted to assess the impact of urban growth on biodiversity, revealing shifts in land cover composition with built-up areas increasingly dominating over vegetation, leading to habitat fragmentation. Land cover and landscape patterns for 2030 were successfully predicted, emphasizing the importance of landscape connectivity and habitat fragmentation in evaluating ecological processes and urban development impacts. Furthermore, multi-radial fractal analysis and mathematical morphology were employed to identify urban centers and subcenters from remote sensing data, based on fractal dimensions and spatial organization. A conceptual urban growth model was developed to visualize expected urban expansion patterns. These findings contribute significantly to the identification and spatial organization of urban centers and subcenters, particularly in cities lacking adequate statistical or geospatial data, especially in developing countries. Replicating this methodology could contribute to a more comprehensive global database on cities

La couverture hivernale des sols a un impact avéré sur la qualité de l'eau, en influant sur le transfert des flux de polluants d'origine agricole au sein de bassins versants. L'objectif de ce travail est de développer une méthode reproductible qui permette d'effectuer une prédiction à court terme de la couverture hivernale des sols. Une approche approximative reposant sur un modèle expert utilisant la règle des évidences de Dempster-Shafer a été retenue. Les résultats sont mitigés : Les prédictions sont cohérentes pour la classe " Sols couverts" mais restent problématiques pour la classe " Sols nus à peu couverts". L'utilisation de la théorie récente de Dezert-Smarandache, permet d'améliorer les scores de prédictions pour la classe " Sols nus à peu couverts ". Une évaluation de la reproductibilité du modèle est appliquée sur un bassin versant plus étendu. Si la classe " Sols couverts " reste bien évaluée, l'affectation spatiale de la classe " Sols nus à peu couverts " est en revanche toujours affectée d'un faible taux de prédiction correcte, illustrant la nécessité d'intégrer de nouvelles sources d'information pour cette hypothèse aux fortes variabilités spatiotemporelles
In intensive agricultural regions, winter vegetation covering is a key indicator of water transfer processes. Its prediction can help local decision making for restoring water quality. The objective of this work is to develop a reproducible method to predict the land cover distribution for the following winter season for the two hypotheses "Bare soils" and "Covered soils". The selected modelling approach is based on an expert model using the Dempster-Shafer rule. Results are ambivalent according to the studied hypothesis. The prediction scores are good at the watershed scale but present limits for allocating the land class at a field scale, especially for the "Bare soils" class. The Dezert-Smarandache theory is then applied and increases the prediction scores for the "Bare soils" class. The reproductibility of the modelling approach is then evaluated in applying the model on another study site. The "Bare soils" class remains well evaluated with both fusion rules, but the spatial allocation of the land class at a field scale is still not well managed, that indicates the need to integrate new sources of information in the model to better predict the future land allocation

Les problemes traites dans la these s'inscrivent dans le cadre general de la classification multicapteurs en teledetection spatiale. Il s'agit d'evaluer la complementarite entre les donnees optique et radar issues de differents capteurs (spot, radarsat) dans un contexte d'occupation du sol en milieu semi-aride en tunisie centrale. L'utilisation de la fusion de donnees permet de profiter au mieux des avantages de chacun des capteurs et de surmonter des limitations individuelles de chacun d'eux. Face a plusieurs methodes de fusion de donnees, rencontrees dans la litterature, nous avons choisi d'utiliser la fusion de donnees au niveau des attributs images qui representent le bas niveau semantique localise au niveau du pixel. Nous avons mis en uvre une methodologie faisant appel a la fusion de donnees en analyse d'images satellitales. Lors de ces formalisations liees aux architectures de fusion percues comme l'association de differentes cellules de fusion, nous avons developpe une architecture dite mixte prenant en consideration la redondance et la complementarite entre capteurs. Dans une deuxieme partie, des pretraitements ont ete effectues sur ces differents capteurs : la correction geometrique et le filtrage de l'image radar. Ensuite, nous avons developpe des algorithmes de classification appliques aux images optique et radar. Nous nous sommes interesses aux methodes non dirigees pour leurs nombreux avantages par rapport aux methodes dirigees : les resultats correspondent a l'information reellement presentee dans l'image, aucune information exterieure n'est introduite a priori, les caracteristiques sont determinees automatiquement au cours de la classification, l'extraction de classes et la separation des classes en sous-classes est possible. Apres l'etude de la complementarite entre capteurs, un algorithme de fusion de donnees, non supervise, fonde sur la theorie des croyances de dempster-shafer a ete propose, ses performances ont ete comparees a d'autres theories comme celle du maximum de vraisemblance.

En France, les phénomènes de périurbanisation imposent une réflexion sur les conditions d’un développement urbain durable. En zone languedocienne, dans un contexte de forte attractivité démographique, l'urbanisation rapide et mal maîtrisée se fait aux dépens des terres agricoles les plus productives de la région, sur la plaine littorale. L’évolution des demandes sociales et les enjeux autour de la sécurité alimentaire mondiale interrogent sur la façon dont les politiques de planification périurbaine intègrent le foncier agricole. Pour objectiver les débats et appuyer les décisions, les instances agricoles expriment des besoins urgents en indicateurs spatialisés. L’objectif de cette thèse est de proposer une démarche de co-construction d’un système d’indicateurs pour suivre les processus d’artificialisation des terres. Modélisation systémique et concertation itérative ont été retenues comme les approches adaptées pour guider le processus de constitution et de sélection des indicateurs. Cette recherche revisite le modèle DPSIR en l’adaptant au concept de système territorial et propose d’organiser la participation des acteurs pour garantir une légitimité d'utilisation des indicateurs. L’application de la méthode, inscrite dans des impératifs d’opérationnalité, porte sur la production et la mise à disposition en ligne d’un ensemble organisé de 141 indicateurs spatialisés liant l’évolution du capital foncier à celle de la tache artificialisée languedocienne
In France, suburbanization phenomena impose to think the conditions for sustainable urban development. In the Languedoc region, in a context of a strong demographic attractiveness, fast and uncontrolled urbanization happens at the expense of the most productive farmland in the region, on the coastal plain. The evolution of social demands, as well as issues around food security on a world scale, raise the question how suburban planning policies deal with the agricultural land issue. In order to objectify discussions and support the decisions, the agricultural authorities have expressed an urgent need for spatial indicators. The objective of this thesis is to propose an approach to co-build a system of indicators so as to monitor the land urbanization process. Systems modeling and iterative consultation were chosen as the appropriate approaches to lead the making up process and the selection of indicators. This research revisits the DPSIR model by adapting it to the concept of territorial system and proposes to organize the participation of stakeholders to ensure legitimacy for the use of indicators. The method application, part of the operational requirements, covers the production and availability online of a structured set of 141 spatial indicators linking the evolution of land assets and the one of the languedocian “artificialized patch”

L'étude des surfaces continentales est devenue ces dernières années un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour la gestion et le suivi des territoires, notamment en matière de consommation des terres agricoles et d'étalement urbain. Dans ce contexte, les cartes d'occupation du sol caractérisant la couverture biophysique des terres émergées jouent un rôle essentiel pour la cartographie des surfaces continentales. La production de ces cartes sur de grandes étendues s'appuie sur des données satellitaires qui permettent de photographier les surfaces continentales fréquemment et à faible coût. Le lancement de nouvelles constellations satellitaires - Landsat-8 et Sentinel-2 - permet depuis quelques années l'acquisition de séries temporelles à hautes résolutions. Ces dernières sont utilisées dans des processus de classification supervisée afin de produire les cartes d'occupation du sol. L'arrivée de ces nouvelles données ouvre de nouvelles perspectives, mais questionne sur le choix des algorithmes de classification et des données à fournir en entrée du système de classification. Outre les données satellitaires, les algorithmes de classification supervisée utilisent des échantillons d'apprentissage pour définir leur règle de décision. Dans notre cas, ces échantillons sont étiquetés, \ie{} la classe associée à une occupation des sols est connue. Ainsi, la qualité de la carte d'occupation des sols est directement liée à la qualité des étiquettes des échantillons d'apprentissage. Or, la classification sur de grandes étendues nécessite un grand nombre d'échantillons, qui caractérise la diversité des paysages. Cependant, la collecte de données de référence est une tâche longue et fastidieuse. Ainsi, les échantillons d'apprentissage sont bien souvent extraits d'anciennes bases de données pour obtenir un nombre conséquent d'échantillons sur l'ensemble de la surface à cartographier. Cependant, l'utilisation de ces anciennes données pour classer des images satellitaires plus récentes conduit à la présence de nombreuses données mal étiquetées parmi les échantillons d'apprentissage. Malheureusement, l'utilisation de ces échantillons mal étiquetés dans le processus de classification peut engendrer des erreurs de classification, et donc une détérioration de la qualité de la carte produite. L'objectif général de la thèse vise à améliorer la classification des nouvelles séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions. Le premier objectif consiste à déterminer la stabilité et la robustesse des méthodes de classification sur de grandes étendues. Plus particulièrement, les travaux portent sur l'analyse d'algorithmes de classification et la sensibilité de ces algorithmes vis-à-vis de leurs paramètres et des données en entrée du système de classification. De plus, la robustesse de ces algorithmes à la présence des données imparfaites est étudiée. Le second objectif s'intéresse aux erreurs présentes dans les données d'apprentissage, connues sous le nom de données mal étiquetées. Dans un premier temps, des méthodes de détection de données mal étiquetées sont proposées et étudiées. Dans un second temps, un cadre méthodologique est proposé afin de prendre en compte les données mal étiquetées dans le processus de classification. L'objectif est de réduire l'influence des données mal étiquetées sur les performances de l'algorithme de classification, et donc d'améliorer la carte d'occupation des sols produite
Land surface monitoring is a key challenge for diverse applications such as environment, forestry, hydrology and geology. Such monitoring is particularly helpful for the management of territories and the prediction of climate trends. For this purpose, mapping approaches that employ satellite-based Earth Observations at different spatial and temporal scales are used to obtain the land surface characteristics. More precisely, supervised classification algorithms that exploit satellite data present many advantages compared to other mapping methods. In addition, the recent launches of new satellite constellations - Landsat-8 and Sentinel-2 - enable the acquisition of satellite image time series at high spatial and spectral resolutions, that are of great interest to describe vegetation land cover. These satellite data open new perspectives, but also interrogate the choice of classification algorithms and the choice of input data. In addition, learning classification algorithms over large areas require a substantial number of instances per land cover class describing landscape variability. Accordingly, training data can be extracted from existing maps or specific existing databases, such as crop parcel farmer's declaration or government databases. When using these databases, the main drawbacks are the lack of accuracy and update problems due to a long production time. Unfortunately, the use of these imperfect training data lead to the presence of mislabeled training instance that may impact the classification performance, and so the quality of the produced land cover map. Taking into account the above challenges, this Ph.D. work aims at improving the classification of new satellite image time series at high resolutions. The work has been divided into two main parts. The first Ph.D. goal consists in studying different classification systems by evaluating two classification algorithms with several input datasets. In addition, the stability and the robustness of the classification methods are discussed. The second goal deals with the errors contained in the training data. Firstly, methods for the detection of mislabeled data are proposed and analyzed. Secondly, a filtering method is proposed to take into account the mislabeled data in the classification framework. The objective is to reduce the influence of mislabeled data on the classification performance, and thus to improve the produced land cover map

La contribution des changements d’usage des sols aux émissions de gaz à effet de serre d’origine anthropique est estimée à 17% pour la décennie 2000, en grande partie liée à la déforestation. L’un des facteurs principaux de ces changements est l’expansion des terres agricoles pour les besoins locaux de développement, mais également sous l’effet des exportations stimulées par la mondialisation. Pour cette raison, des préoccupations nouvelles surgissent quant aux effets des politiques sur l’usage des sols par le biais des marchés internationaux. Ce travail présente trois illustrations concrètes où ces effets peuvent être d’ampleur conséquente : i) l’intensification de l’agriculture dans les pays en voie de développement, ii) les accords commerciaux, et iii) les politiques d’agrocarburants. Les résultats montrent que pour chacune de ces politiques, les réponses des marchés sont susceptibles de jouer un rôle déterminant dans le bilan des gaz à effet de serre. L’atténuation du changement climatique par l’intensification des cultures conduit à des réductions d’émissions, mais l’effet rebond de la demande pourrait annuler une part substantielle des bénéfices attendus sur les surfaces de terres cultivées. L’exemple d’un possible accord entre l’Union européenne et le Mercosur montre les effets négatifs que peut induire la libéralisation de certains produits agricoles, si des mesures d’accompagnement adéquates ne sont pas mises en place. Enfin, l’effet des changements indirects d’affectation des sols est susceptible d’effacer une part substantielle des réductions d’émissions alléguées aux agrocarburants. Les réponses de l’affectation des sols aux différentes politiques dépendent néanmoins de nombreux paramètres comportementaux, et il est difficile d’en fournir une estimation chiffrée précise. Plusieurs approches de modélisation sont utilisées ici pour quantifier ces effets et explorer les intervalles de confiance découlant des estimations actuelles de la littérature économétrique. La prise en compte de cette externalité dans l’évaluation des politiques publiques nécessite des approches nouvelles intégrant mieux les différents niveaux d’incertitude sur ces effets
Land use change is estimated to have generated 17% of anthropogenic greenhouse gas emissions in the 2000s, a large part coming from deforestation. The main driver of these emissions is expansion of agricultural activities, for the need of local development in tropical regions. However, they have also been caused by the dynamics of globalisation which has stimulated agricultural trade flows. Thus, today, there are new concerns with respect to how agricultural policies are influencing land use changes in other parts of the world through international market responses. In this work I consider three concrete illustrations of where these effects can be of significant magnitude: i) agriculture intensification in developing countries, ii) trade agreements, and iii) biofuel policies. I find that for each of these policies, market responses are likely to play a significant role in the final greenhouse gas emission balance. Mitigation of emissions through agricultural intensification could have quite beneficial outcomes, but the rebound effect on the demand side would offset a large part of greenhouse gas emission savings attributable to the land sparing effect. With the example of a possible EU-MERCOSUR trade agreement, I also show the adverse effect of liberalising certain specific agricultural products closely connected to land use change dynamics without adequate accompanying measures. Last, the indirect land use change effect of biofuels is likely to offset a large part of their alleged GHG emission savings. Land use change responses depend on many behavioural parameters, however, and providing precise estimates constitutes a challenge. I use different modelling approaches to quantify their magnitude and extensively explore the level of confidence on the basis of current state of econometric findings.New approaches should be elaborated to take account of this externality in public policy assessments, together with an appropriate consideration of the uncertainty ranges associated with these effects

Le changement de l'occupation des sols (LUC) a une influence importante sur le climat de par les modifications des propriétés physiques de la surface. Le niveau de connaissance de ces impacts biogéophysiques est cependant insuffisant, en raison notamment des nombreux processus impliqués. Via l'intercomparaison de modèles de climat et d'autres outils développés, cette thèse vise à identifier les signaux climatiques robustes liés au LUC, ainsi qu'à évaluer les incertitudes associées. Depuis l'époque préindustrielle, le LUC a résulté en une déforestation extensive dans les régions tempérées de l'hémisphère Nord, où l'augmentation de l'albédo de surface a sûrement induit un refroidissement durant l'hiver et le printemps. L'amplitude de cet impact ainsi que le rôle des effets non radiatifs en été reste pourtant très incertain parmi les modèles. Ces incertitudes répondent (1) à la façon dont le LUC est représenté dans les modèles de surface et (2) aux sensibilités intrinsèques des modèles de climat au LUC. Le deuxième point explique plus de 50% de la dispersion inter-modèle dans des variables clés au climat de surface comme l'évapotranspiration. Suite à cette incertitude, les impacts du LUC dans albédo de surface et l'évapotranspiration ont été estimés à partir d'observations contemporaines et les cartes de végétation prescrites dans les modèles de surface ici évalués. L'ensemble de ces analyses montre que les incertitudes actuelles des effets sur le climat du LUC sont en grande partie liées aux paramétrisations des modèles de surface, et peuvent donc être réduites par une évaluation plus rigoureuse de ceux-ci
Land-use change (LUC) is an important climate forcing due to the underlying alterations of the properties of the soil-vegetation system. However, the knowledge of these biogeophysical impacts of LUC is middling, notably due to the large number of processes involved. By means of model intercomparison and other approaches specifically developed, this study aims to identify the robust climate signals of LUC as well as to assess the associated uncertainties. LUC since the preindustrial period has led to extensive deforestation in the northern temperate regions and therefore to increases in surface albedo. The amplitude of this impact and the role of the non-radiative effects in summer are still quite uncertain within the model results. These uncertainties respond (1) to the way LUC is implemented in land surface models (LSMs) and (2) to the intrinsic model sensitivities to LUC. We show that the second point could explain more than 50% of the inter-model dispersion in key variables for the surface climate such as the evapotranspiration. We therefore developed statistical tools to reconstruct the impacts of LUC on the surface albedo and the evapotranspiration using present-day observations and the land-cover maps prescribed in the LSMs here assessed. The analyses carried out here show that current uncertainties in the climate impacts of LUC are in major part the result of the land-surface parameterizations used in climate models and, hence, could be reduced with a more thoroughly evaluation of LSMs

Le changement de l'occupation des sols (LUC) a une influence importante sur le climat de par les modifications des propriétés physiques de la surface. Le niveau de connaissance de ces impacts biogéophysiques est cependant insuffisant, en raison notamment des nombreux processus impliqués. Via l'intercomparaison de modèles de climat et d'autres outils développés, cette thèse vise à identifier les signaux climatiques robustes liés au LUC, ainsi qu'à évaluer les incertitudes associées. Depuis l'époque préindustrielle, le LUC a résulté en une déforestation extensive dans les régions tempérées de l'hémisphère Nord, où l'augmentation de l'albédo de surface a sûrement induit un refroidissement durant l'hiver et le printemps. L'amplitude de cet impact ainsi que le rôle des effets non radiatifs en été reste pourtant très incertain parmi les modèles. Ces incertitudes répondent (1) à la façon dont le LUC est représenté dans les modèles de surface et (2) aux sensibilités intrinsèques des modèles de climat au LUC. Le deuxième point explique plus de 50% de la dispersion inter-modèle dans des variables clés au climat de surface comme l'évapotranspiration. Suite à cette incertitude, les impacts du LUC dans albédo de surface et l'évapotranspiration ont été estimés à partir d'observations contemporaines et les cartes de végétation prescrites dans les modèles de surface ici évalués. L'ensemble de ces analyses montre que les incertitudes actuelles des effets sur le climat du LUC sont en grande partie liées aux paramétrisations des modèles de surface, et peuvent donc être réduites par une évaluation plus rigoureuse de ceux-ci.

Les changements d’usage et occupation des sols résultent d’activités naturelles et anthropiques et peuvent avoir un impact négatif sur les ressources naturelles et même agricoles. Dans les régions métropolitaines, les principaux changements d’usage des sols sont ceux qui proviennent de la transformation des terres agricoles en des couvertures artificielles, essentiellement pour des usages urbains, industriels, de transports et de loisirs. Ces usages sont en concurrence avec les utilisations agricoles en raison, surtout, de la croissance démographique et de la recherche de nouvelles aires de construction. Cette concurrence permanente et la rapidité dont elle se produit a contribué largement à fragmentation et la dispersion à la fois des terres agricoles et des usages artificiels. Ces changements posent de défis, en particulier dans les domaines de la sécurité alimentaire, mais aussi de la nécessité de préserver les sols et la biodiversité dans des contextes plus urbanisés. Les propriétaires fonciers jouent un rôle majeur en ce qui concerne les changements d’occupation des sols. Dans un contexte périurbain, trois acteurs clefs sont généralement identifiés dans le processus de décision de changement d'utilisation ou la couverture des sols : 1) Les investisseurs ou les promoteurs immobiliers, qui souhaitent obtenir un rendement maximal dans un contexte de développement urbain, en essayant d’obtenir la marge de profit la plus élevée possible. Leurs décisions dépendent souvent de la croissance démographique, de la recherche de nouveaux logements et des stratégies de planification et d’organisation du territoire ; 2) les agriculteurs qui sont affectés par les attentes concernant le développement urbain et qui prétendent capitaliser leurs investissements, ou les agriculteurs qui prétendent maintenir leurs terrains pour une question de consommation personnelle, agrément et/ou style de vie ; 3) à une échelle plus large, les acteurs qui planifient et définissent des stratégies pour l’usage futur de l’occupation du sol. (…) Les résultats obtenus dans le cadre de cette thèse devraient permettre aux décideurs d’observer différents futurs possibles dans des scénarios de type "et si", leur permettant ainsi d’anticiper les incertitudes futures et, par conséquent, de choisir l'avenir le plus désirable en matière de l’usage et de l'occupation des sols
Land Use and Cover Change (LUCC) occurs as a consequence of both natural and human activities, causing impacts on biophysical and agricultural resources. In enlarged urban regions, the major changes are those that occur from agriculture to urban uses. Urban uses compete with rural ones due among others, to population growth and housing demand. This competition and the rapid nature of change can lead to fragmented and scattered land use development generating new challenges, for example, concerning food security, soil and biodiversity preservation, among others. Landowners play a key role in LUCC. In peri-urban contexts, three interrelated key actors are pre-eminent in LUCC complex process: 1) investors or developers, who are waiting to take advantage of urban development to obtain the highest profit margin. They rely on population growth, housing demand and spatial planning strategies; 2) farmers, who are affected by urban development and intend to capitalise on their investment, or farmers who own property for amenity and lifestyle values; 3) and at a broader scale, land use planners/ decision-makers. (…) To model LUCC a CA-Markov, an ANN-multilayer perceptron, and an ABM approach were applied. Our results suggest that significant LUCC will occur depending on farmers’ intentions in different scenarios. The highlights are: (1) the highest growth in permanently irrigated land in the A1 scenario; (2) the most significant drop in non-irrigated arable land, and the highest growth in the forest and semi-natural areas in the A2 scenario; and (3) the greatest urban growth was recognised in the B0 scenario. To verify if the fitting simulations performed well, statistical analysis to measure agreement and quantity-allocation disagreements and a participatory workshop with local stakeholders to validate the achieved results were applied. These outcomes could provide decision-makers with the capacity to observe different possible futures in ‘what if’ scenarios, allowing them to anticipate future uncertainties, and consequently allowing them the possibility to choose the more desirable future