chaque image CP (mise en évidence notamment par les fortes corrélations positives ou négatives avec les images de la série temporelle).

Les valeurs numériques (sans unité) des pixels des images CP résultent de la somme des produits (par pixel) des vecteurs propres par les valeurs radiométriques des images originelles (Gupta et al., 2013). Ainsi, les vecteurs propres estiment les informations « partagées » entre les images originales et les CP, et représentent au même temps la « pondération » de la contribution relative de chaque image originale à la dérivation de chaque CP (i.e. un vecteur propre, de signe positif ou négatif, élevé entre une image originelle et une CP données, indique que la radiométrie de l'image originelle contribue de façon significative à la génération de la CP, et inversement, un vecteur propre faible indique une faible contribution).

En plus de l'interprétation des vecteurs propres et des valeurs des images CP, nous avons calculé et interprété la corrélation entre la première CP dérivée de l'ACP et le NDVI cumulé sur la période annuelle (somme des valeurs de NDVI par pixel des 23 images de la série) à l'aide du coefficient de corrélation linéaire de Pearson présenté dans la sous-section suivante (section 2.3.2). Pour un aperçu synthétique des résultats de l'ACP seuls les trois premières composantes sont présentées. Les résultats de l'ACP et leur interprétation sont présentés dans les sections 3.2.1 et 5.3.1.

### 2.3.2. Les coefficients de relation entre variables

Le coefficient de corrélation linéaire de Pearson (noté *r*) permet de mesurer l'intensité de la relation entre deux variables, et le sens de la relation (positif si les variables varient dans le même sens, ou négatif quand elles varient en sens inverse). Ce coefficient est compris entre -1 et 1, plus la valeur de *r* est proche de -1 ou 1, plus la relation linéaire est forte entre les deux variables, et une valeur de 0 signifie qu'il n'y a pas de relation linéaire.

Ce coefficient a été utilisé lors de l'interprétation des résultats de l'ACP (présentée dans les sections 3.2.1 et 5.3.1) et il a été également utilisé pour mesurer la relation entre les statistiques agricoles et les résultats de classification (présentés dans le chapitre 4).

Le coefficient de détermination linéaire ($r^2$), qui mesure la proportion de la variation expliquée par un modèle sur la variation totale des valeurs à prédire, est utilisé en complémentarité du coefficient de corrélation pour évaluer la qualité prédictive du modèle de classification utilisé (décrit dans le chapitre 4). Il a été calculé à partir des régressions linéaires simples, où les résultats de classification ont été utilisés comme variable indépendante et les statistiques agricoles comme variable dépendante. Le coefficient de détermination se calcule comme le carré du coefficient de corrélation linéaire (*r*), et varie
entre 0 et 1, plus la valeur est proche de 1, meilleure est la qualité prédictive du modèle de classification.

### 2.3.3. L'algorithme de segmentation multi-résolution

L'algorithme de segmentation multi-résolution introduit par Baatz et Schäpe (2000) est basé sur une segmentation itérative de type « croissance de régions » qui a été spécialement conçue pour la segmentation multi-niveau d'imagerie satellitaire<fnref n="37" />. Ce type de segmentation consiste à agglomérer des pixels voisins en « régions » (segments) à partir de pixels de départ (connus comme « graines » ou « seeds » en anglais), par des critères de croissance définis par l'utilisateur.

Dans la phase d'initialisation de l'algorithme développé par Baatz et Schäpe (2000), chaque pixel de l'image forme un segment. À chaque itération, les segments voisins sont fusionnés en fonction du degré de similitude entre leurs caractéristiques, déterminé par un « critère d'homogénéité » ("homogeneity criterion"), jusqu'à ce qu'un seuil défini par l'utilisateur, le « paramètre d'échelle » ("scale parameter"), soit atteint.

La croissance des segments, et donc leur aspect final, est ainsi régulée par le critère d'homogénéité, qui est défini par l'opérateur en fixant le poids attribué au paramètre de forme ("shape") en opposition au poids attribué au paramètre de « couleur » ("color"), ces paramètres déterminant l'influence de la forme et de la radiométrie dans la conception des segments, respectivement. Lorsqu'un poids minimum est attribué au paramètre de forme, deux paramètres supplémentaires doivent être pondérés : la compacité de la forme des segments ("compactness") en opposition à une forme aux contours irréguliers et sinueux ("smoothness"). La somme des poids attribués aux paramètres de forme et couleur doit être égale à 1, ainsi que la somme des paramètres de « compacité » et « sinuosité » (0 et 1 étant respectivement les poids minimum et maximum pour chacun des quatre paramètres). Enfin, les différentes bandes spectrales utilisées doivent être aussi pondérées pour contrôler leur influence sur la génération des segments. Pour une contribution égale de toutes les bandes, les poids sont fixés à 1.

La croissance des segments est à terme limitée par le paramètre d'échelle, ceci étant un seuil sans unité qui détermine « l'hétérogénéité maximale autorisée », et donc la taille finale des segments. En conséquence, les segments relativement homogènes (selon le critère

<footnote n="37">³⁷ Les détails sur l'algorithme de segmentation multi-résolution avec des exemples d'application à l'imagerie satellitaire peuvent être consultés dans Baatz et Schäpe (2000) et dans Benz et al. (2004).</footnote>
d'homogénéité défini) atteindront une taille plus grande que les segments plus hétérogènes pour un paramètre d'échelle donné. Tout de même, l'algorithme assure une croissance relativement régulière des segments sur toute l'emprise de l'image, et donc généralement une valeur faible de paramètre d'échelle conduit à de nombreux segments de petite taille et inversement, un paramètre d'échelle élevé permettra la croissance de segments plus larges.

L'algorithme de segmentation multi-résolution est utilisé dans le cadre de notre travail pour tester les deux techniques de réduction de la variabilité spatiale, introduites dans la section 1.3.2.3, dans nos régions d'étude. Ainsi, il est mobilisé d'une part pour la stratification des régions d'étude en unités de paysage à partir des données MODIS à moyenne résolution spatiale (correspondant à la première étape de l'approche développée, présenté dans la section 1.5, et décrite dans le chapitre 3), et d'autre part, il est utilisé pour la segmentation de la mosaïque Landsat à haute résolution à l'échelle de la parcelle (correspondant à la deuxième étape de l'approche, qui est décrite dans le chapitre 4).

Les segmentations ont été réalisées avec l'outil “Multiresolution Segmentation” implémenté dans le logiciel d'analyse d'images orientée-objet “eCognition® Developer 9.0” (Trimble Germany GmbH, 2014).

### 2.3.4. L'algorithme de classification non supervisée k-means

L'algorithme de k-means (traduit k-moyennes en français) a été brièvement présenté dans la section 1.3.2.2, lors de l'introduction des méthodes de classification non supervisées, comme un algorithme de partitionnement ou *clustering* itératif. Cet algorithme vise à partitionner les données en *k* groupes (appelés « clusters ») de façon à minimiser la somme des carrés intra-cluster<fnref n="38" /> (c.-à-d. regroupant les individus similaires et séparant les individus dissimilaires). Lorsqu'il est utilisé pour la classification d'imagerie satellitaire, les individus, qui correspondent aux pixels ou aux segments dans le cas d'OBIA, sont regroupés en clusters, avec des caractéristiques spectrales similaires, qui peuvent être ensuite classés par l'utilisateur (ex. en associant une classe d'occupation ou d'utilisation des terres) (Richards et Jia, 2006).

L'algorithme de k-means est à ce jour le plus largement utilisé des techniques de fouille de données par partitionnement du fait de la simplicité de sa mise en œuvre, sa rapidité et sa performance avec tout type de données quantitatives (Jain, 2010). Il existe un certain nombre

<footnote n="38">³⁸ La somme des carrés intra-cluster est calculée comme la somme des carrés des distances (généralement euclidiennes) entre les individus et la moyenne des individus du cluster d'appartenance. Minimiser la somme des carrés intra-cluster équivaut à minimiser l'inertie (dispersion) des clusters.</footnote>
de variations de cet algorithme dont les plus connus sont les algorithmes de
MacQueen (1967), Forgy (1965), Lloyd (1982) et Hartigan et Wong, (1979).

Pour la classification non supervisée (correspondant à la deuxième étape de l'approche développée, présenté dans la section 1.5, et décrite dans le chapitre 4), nous avons utilisé la version proposée par Hartigan et Wong (1979), implémentée dans l'outil “kmeans” de la librairie R “stats v.3.3.2” du package (R Core Team, 2016). Cette version s'avère moins sensible à la partition aléatoire initiale des données que d'autres versions de l'algorithme du fait que les centres des partitions, aléatoirement distribués lors de l'initialisation de l'algorithme, sont recalculés de façon itérative à chaque réaffectation d'un individu d'un cluster à un autre (Slonim, Aharoni et Crammer, 2013).

Ci-dessous est présenté un pseudo-code de l’algorithme de Hartigan et Wong (1979) utilisé :

1. Choix du nombre de clusters (k)

2. Tirage aléatoire de *k* individus qui constituent les « centres » de cluster initiaux

3. Calcul de la distance euclidienne entre les individus et chaque centre

4. Affectation de chaque individu au centre le plus proche

5. Calcul des moyennes des individus par cluster, qui deviennent les nouveaux centres, et de la somme des carrés par cluster

6. Si la moyenne d'un cluster a été mise à jour, la somme des carrés de chaque cluster pour chaque individu étant affecté dans un autre cluster est calculée

7. Si l'une des sommes des carrés calculées dans l'étape 6 pour un cluster donné est inférieure à la somme des carrés précédente (étape 5), l'individu responsable du changement est affecté au cluster

8. Boucle itérative des étapes 5, 6 et 7 jusqu'à ce que la somme des carrés intra-cluster soit minimisée pour chacun des clusters.

2.3.5. Les indices d'évaluation de classifications

Pour évaluer les différents résultats de classification (présentés dans les chapitre 4 et 5), nous avons mobilisé six indices : la précision globale et l'intervalle de confiance associé (Rosenfield et Fitzpatrick-Lins, 1986), le coefficient Kappa de Cohen (1960), le désaccord sur la quantité et le désaccord sur la répartition (ou quantity and allocation disagreement en anglais) (Pontius et Millones, 2011), le test du $\chi^2$ de McNemar (1947) et le F-mesure (aussi connu comme F-score) (Labatut et Cherifi, 2012). Les bases de données spatiales de points GPS (présentés dans la section 2.2.3.1) ont été utilisées comme vérité-terrain pour le
calcul de ces indices afin d'avoir une appréciation globale de la précision des résultats des classifications.

Tous ces indices peuvent être dérivés d'une matrice de confusion, construite à partir du nombre de points classés (en ligne) et du nombre de points de référence (en colonne). Ainsi, la diagonale de la matrice correspond aux points bien classés. Le Tableau 6 présente une matrice de confusion simplifiée. La notation utilisée dans le Tableau 6 est reprise dans la formulation des indices d'évaluation détaillée ci-après.

<table><caption>Tableau 6. Exemple de matrice de confusion avec la notation utilisée pour la formulation des indices d'évaluation de classifications.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Référence</th><th rowspan="2">Total</th></tr><tr><th>Classe 1</th><th>...</th><th>Classe n</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="3">Classification</th><th>Classe 1</th><td style="background-color: #90ee90;">a<sub>11</sub></td><td>...</td><td>a<sub>1n</sub></td><td>L<sub>1</sub> = &sum;<sub>i=1</sub><sup>n</sup> a<sub>1i</sub></td></tr><tr><th>...</th><td>...</td><td style="background-color: #90ee90;">...</td><td>...</td><td>...</td></tr><tr><th>Classe n</th><td>a<sub>n1</sub></td><td>...</td><td style="background-color: #90ee90;">a<sub>nn</sub></td><td>L<sub>n</sub> = &sum;<sub>i=1</sub><sup>n</sup> a<sub>ni</sub></td></tr><tr><th>Total</th><td></td><td>C<sub>1</sub> = &sum;<sub>i=1</sub><sup>n</sup> a<sub>i1</sub></td><td>...</td><td>C<sub>n</sub> = &sum;<sub>i=1</sub><sup>n</sup> a<sub>in</sub></td><td>N = &sum;<sub>i=1</sub><sup>n</sup> L<sub>i</sub> = &sum;<sub>i=1</sub><sup>n</sup> C<sub>i</sub></td></tr></tbody></table>

La précision globale (PG) correspond au nombre total de points (objets ou pixels selon le type de classification : orientée-objet ou pixellaire) correctement classés divisé par le nombre total de points évalués et s'exprime en pourcentage :

$$PG = \frac{\sum_{i=1}^{n} a_{ii}}{N}$$

Le coefficient Kappa mesure la différence entre l'accord (entre les points de référence et les points classés) observé et la probabilité d'un accord dû uniquement au hasard, et est exprimé entre 0 (totalement en désaccord ou pas plus d'accord que prévu par hasard) et 1 (totalement en accord) :

$$Kappa = \frac{N \sum_{i=1}^{n} a_{ii} - \sum_{i=1}^{n} L_i C_i}{N^2 - \sum_{i=1}^{n} L_i C_i}$$
Le coefficient Kappa est à ce jour omniprésent dans la communauté de télédétection pour mesurer la précision globale des classifications, mais son utilisation est remise en question par de nombreux auteurs (Foody, 2002; Pontius et Millones, 2011; Strahler et al., 2006). Les mesures de désaccord sur la quantité (DQ) et sur la répartition (DR) ont été ainsi incluses en tant que mesures complémentaires (Pontius et Millones, 2011; Warrens, 2015). Ces deux mesures décomposent le désaccord global (qui est le complément de la précision globale) en deux types de désaccord et fournissent ainsi un aperçu supplémentaire des erreurs de classification. Le désaccord sur la quantité mesure la différence entre les points de référence et les points classés qui est due à la moins que parfaite correspondance dans les proportions des classes, et le désaccord sur la répartition quantifie la différence entre les points de référence et les points classés qui est due à la correspondance moins que parfaite dans la répartition spatiale des classes compte tenu des proportions des classes dans les points classés et de référence (Pontius et Millones, 2011). Ces deux mesures sont exprimées en pourcentage.

$$DQ = \frac{\sum_{i=1}^{n} |l_i - c_i|}{2} \qquad DR = \sum_{i=1}^{n} \min(l_i, c_i) - PG$$
$$où \quad l_i = \frac{L_i}{N} \quad et \quad c_i = \frac{C_i}{N}$$

Pour mesurer la précision de la classification pour chacune des classes (i), nous avons utilisé la F-mesure, qui correspond à la moyenne harmonique de la précision du réalisateur (PR) et de l'utilisateur (PU)<fnref n="39" /> et varie entre 0 (précision la plus basse) et 1 (précision la plus élevée).

$$F_i = 2 \left( \frac{PU_i PR_i}{PU_i + PR_i} \right)$$
$$où \quad PR_i = \frac{a_{ii}}{C_i} \quad et \quad PU_i = \frac{a_{ii}}{L_i}$$

Enfin, le test du $\chi^2$ de McNemar a été utilisé pour déterminer s'il existe une différence statistiquement significative entre les précisions de deux résultats de classification (la notation b est utilisée pour représenter les valeurs d'une deuxième matrice de confusion, en équivalence à la notation a dans la première matrice de confusion présentée dans le Tableau 6). La matrice de confusion est résumée dans un tableau de contingence à deux

<footnote n="39">³⁹ La précision pour le réalisateur (ou producer's accuracy en anglais), équivalent au « rappel » en statistiques, correspond au pourcentage de points de référence d'une classe correctement affectés à cette même classe par la classification. La précision pour l'utilisateur (ou user's accuracy en anglais), équivalent à la « précision » en statistiques, exprime quant à elle le pourcentage de points d'une classe qui sont correctement classés.</footnote>
dimensions qui inclut le nombre de points correctement classés dans les deux classifications ($m_{11}$), le nombre de points mal classés dans les deux classifications ($m_{00}$), le nombre de points correctement classés dans la première classification mais mal classés dans la deuxième classification ($m_{10}$) et le nombre de points correctement classés dans la deuxième classification mais mal classés dans la première classification ($m_{01}$).

$$m_{11} = \min(a_{ii}, b_{ii})$$

$$m_{01} = \sum_{\substack{i=1 \\ a_{ii} \le b_{ii}}}^{n} b_{ii} - a_{ii}$$

$$m_{10} = \sum_{\substack{i=1 \\ a_{ii} \ge b_{ii}}}^{n} a_{ii} - b_{ii}$$

$$m_{00} = N - \sum_{i=1}^{n} \max(a_{ii}, b_{ii})$$

$$\chi^2 = \frac{(m_{01} - m_{10})^2}{m_{01} + m_{10}}$$
# Chapitre 3.

## Stratification et caractérisation des systèmes d'utilisation agricole des terres à l'échelle régionale

<table><tr><td>3.1. MÉTHODE ADOPTÉE</td><td>89</td></tr><tr><td>3.1.1. Délimitation des unités de paysage</td><td>90</td></tr><tr><td>3.1.1.1. Extraction des « variables phénologiques »</td><td>90</td></tr><tr><td>3.1.1.2. Segmentation des composantes principales</td><td>91</td></tr><tr><td>3.1.2. Classification des unités de paysage</td><td>92</td></tr><tr><td>3.1.2.1. Classification par règles de décision</td><td>92</td></tr><tr><td>3.1.2.2. Classification par analyse des profils temporels de NDVI</td><td>93</td></tr><tr><td>3.1.3. Évaluation des résultats de classification</td><td>94</td></tr><tr><td>3.2. RÉSULTATS</td><td>94</td></tr><tr><td>3.2.1. Les composantes principales</td><td>94</td></tr><tr><td>3.2.2. Les unités de paysage</td><td>99</td></tr><tr><td>3.2.3. Les systèmes d'utilisation agricole des terres</td><td>100</td></tr><tr><td>3.2.4. Résultats de l'évaluation de la classification</td><td>103</td></tr><tr><td>3.3. DISCUSSION</td><td>105</td></tr></table>
# Chapitre 3. Stratification et caractérisation des systèmes d'utilisation agricole des terres à l'échelle régionale

Comme cela a été présenté précédemment dans le chapitre introductif (chapitre 1), les systèmes agricoles peuvent être cartographiés à plusieurs niveaux d'organisation, chaque niveau apportant des informations complémentaires sur les systèmes, mais les approches de cartographie concernent généralement la cartographie des systèmes de culture menée à l'échelle de parcelle. On s'intéresse dans ce troisième chapitre à la cartographie des systèmes agricoles à un niveau d'organisation supérieur notamment celui du paysage, au travers de la délimitation d'unités de paysage agricole.

Ainsi, dans ce chapitre on s'attache à apporter quelques éléments de réponse à la question suivante (présentée dans la section 1.4) :

* Comment délimiter des unités de paysage agricole à partir des données satellitaires pour la cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres ?

Une piste méthodologique avancée dans le chapitre introductif concerne le potentiel non exploré de la stratification spatiale par télédétection pour la délimitation d'unités de paysage agricole. L'hypothèse de départ qui sous-tend cette piste considère que les images satellitaires contiennent des informations synoptiques sur les principaux éléments constitutifs des paysages agricoles et sur les facteurs humains et environnementaux qui modèlent ces paysages et permettraient donc de les localiser et délimiter sans avoir recours à des données externes.

Néanmoins, cette piste méthodologique soulève d'autres questions :

* Quels indicateurs issus des images satellitaires seraient pertinents pour la délimitation d'unités de paysage agricole ? Quelles méthodes de télédétection permettraient d'automatiser la délimitation des unités spatiales de façon relativement objective à partir des indicateurs ? Comment transférer les informations locales à l'échelle des unités de paysage ?

Ce chapitre apporte des réponses méthodologiques à ces questions, en proposant des méthodes originales de délimitation d'unités de paysage à partir de séries temporelles de NDVI du capteur MODIS, et de classification de ces unités de paysage à partir d'une carte d'occupation des terres.
Le travail présenté dans ce chapitre a été valorisé par une publication dans une revue internationale de rang A en 2017 (présentée en annexe) :

Bellón, B., Bégué, A., Lo Seen, D., de Almeida, C.A., et Simões, M. (2017). "A Remote Sensing Approach for Regional-Scale Mapping of Agricultural Land-Use Systems Based on NDVI Time Series". *Remote Sensing*, 9(6), 600.
http://doi.org/10.3390/rs9060600

## 3.1. Méthode adoptée

La méthode adoptée dans ce chapitre se décompose en deux étapes : (i) une étape de délimitation des unités de paysage à partir de la détection des variations saisonnières des surfaces cultivées à partir d'une série annuelle d'images MODIS-NDVI et une segmentation OBIA et (ii) une étape de classification des unités de paysage à partir d'une carte d'occupation des terres par règles de décision et analyse visuelle des profils temporels de NDVI.

La Figure 30 présente un diagramme de flux avec les principales étapes méthodologiques qui sont décrites dans les sous-sections suivantes. Les données en entrée correspondent à la série annuelle de NDVI de la saison 2013-2014 au Tocantins (présentée dans la section 2.2.1.1) et la carte d'occupation des terres TerraClass (présentée dans la section 2.2.2).
# 1. DELIMITATION DES UNITÉS DE PAYSAGE

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

# 2. CLASSIFICATION DES UNITÉS DE PAYSAGE

<caption>Figure 30. Représentation des étapes méthodologiques présentées dans le chapitre 3.</caption>

## 3.1.1. Délimitation des unités de paysage

La délimitation des unités de paysage se décompose en deux étapes : (i) extraction des « variables phénologiques » à partir de la série annuelle de NDVI par analyse en composantes principales (section 3.1.1.1) et (ii) délimitation des unités de paysage à l'aide d'une segmentation des composantes principales d'ordre supérieur (section 3.1.1.2).

### 3.1.1.1. Extraction des « variables phénologiques »

L'analyse en composantes principales (ACP) est particulièrement performante lorsqu'elle est appliquée aux séries temporelles de NDVI pour identifier les variations saisonnières des surfaces terrestres et révéler leur relation avec différents facteurs, principalement la variabilité climatique et les facteurs liés à l'activité humaine (Eastman et Fulk, 1993; Gurgel et Ferreira, 2003; Hall-Beyer, 2003; Hirosawa, Marsh et Kliman, 1996; Wang et al., 2010; Young et Anyamba, 1999). Le type d'informations captées par chaque composante principale, ou CP, varie en fonction des caractéristiques des séries temporelles de NDVI en entrée (résolution temporelle et longueur des séries temporelles, résolution spatiale et étendue).
Cependant, des résultats communs sont observés lorsque la zone analysée est assez large pour inclure différents types de surface : la première CP capte l'élément de majeure variabilité de la série temporelle associé à la variabilité spatiale du NDVI, et s'avère corrélée au NDVI intégré sur la période considérée (c.-à-d. capte la redondance des informations parmi les images de la série), tandis que les CP d'ordre supérieur captent la variabilité saisonnière et intra-saisonnière du NDVI, chacune étant liée à un facteur particulier ou à une combinaison de facteurs de changement (Eastman et Fulk, 1993; Gurgel et Ferreira, 2003; Hall-Beyer, 2003; Hirosawa et al., 1996; Wang et al., 2010; Young et Anyamba, 1999).

Compte tenu de la superficie du Tocantins, supérieure à 200 000 km², et de la résolution spatiale des images issues du capteur MODIS à 250 m, nous nous attendons à ce que la majeure proportion de la variance de la série temporelle de NDVI soit également associée à la variabilité spatiale des valeurs de NDVI, et qu'elle soit conformément exprimée dans la première CP. Pareillement, nous prévoyons que les variations temporelles localisées associées aux systèmes agricoles, configurées par le développement saisonnier de la végétation et la variabilité intra-saisonnière induite par les pratiques agricoles, soient exprimées dans les CP d'ordre supérieur.

Ainsi, nous avons réalisé une ACP sur la série annuelle 23 images de NDVI et nous avons écarté la première CP des traitements postérieurs, après avoir vérifié qu'elle est liée à la variabilité spatiale du NDVI cumulé sur la période annuelle, en cohérence avec les résultats d'études précédentes (ex. Gurgel et Ferreira, 2003; Hall-Beyer, 2003) (les résultats de l'ACP sont présentés dans la section 3.2.1). Les 22 dernières CP (les images CP d'ordre supérieur), qui contiennent 27 % de la variance totale, ont été retenues pour la suite, et sont utilisées en tant que « variables phénologiques » du fait de leur relation avec les variations temporelles de la végétation.

### 3.1.1.2. Segmentation des composantes principales

Les images CP retenues ont été segmentées en utilisant l'algorithme de segmentation multi-résolution présenté dans la section 2.3.3, l'objectif ultime de la segmentation étant la stratification de la région en unités de paysage avec une phénologie relativement homogène.

Le paramètre de « forme » lors de la définition du critère d'homogénéité pour la conception des strates (correspondant aux unités de paysage) devient ainsi superflu, et nous attribuons donc le poids total à la radiométrie (paramètre « couleur ») en le fixant à 1. En pratique, cela signifie que l'homogénéité relative des strates résultantes est entièrement basée sur les valeurs des pixels des images CP et donc sur les informations implicites liées à
la variabilité temporelle du couvert végétal. En outre, chacune des 22 images CP contribue de façon égale à la conception des strates (le poids de chaque image est fixé à 1).

Une échelle, selon Benz et al. (2004), est définie comme le niveau d'agrégation et d'abstraction auquel un objet peut être clairement décrit. Puisque nos objets géographiques d'intérêt, les unités de paysage, ne se rapportent pas à une échelle particulière mais peuvent plutôt être décrits à différentes échelles d'analyse selon l'objectif d'étude, nous considérons qu'il n'y a pas d'échelle de segmentation optimale et que différents paramètres d'échelle doivent être testés dans chaque cas pour approcher des unités de paysage thématiquement significatives. Nous partons de l'hypothèse que l'algorithme de segmentation multi-résolution basé sur le critère d'homogénéité délimite des objets relativement homogènes (d'un point de vue statistique) quel que soit le paramètre d'échelle utilisé.

Cependant, quelques principes directeurs simples ont été suivis pour choisir parmi différents paramètres d'échelle : les objets doivent être plus grands que l'unité cartographique minimale d'un système agricole (c.-à-d. la parcelle) et il doit y avoir un compromis judicieux entre le nombre de strates et leur degré d'hétérogénéité. Après avoir testé plusieurs échelles de segmentation, le seuil du paramètre d'échelle (sans unité) a été empiriquement fixé à 850.

## 3.1.2. Classification des unités de paysage

La classification des unités de paysage se développe en deux temps : (i) classification basée sur des règles de décision (section 3.1.2.1) et (ii) classification par analyse des profils temporels de NDVI (section 3.1.2.2).

### 3.1.2.1. Classification par règles de décision

La carte d'occupation agricole des terres extraite du produit TerraClass (présentée dans la section 2.2.2) a été utilisée pour classer les unités de paysage associées à des activités agricoles (culture ou élevage) en quatre principaux types de systèmes d'utilisation agricole des terres : système de culture dominant ; système mixte (système de culture-élevage) ; système d'élevage semi-intensif ; système d'élevage intensif<fnref n="40" />.

<footnote n="40">⁴⁰ Dans l'arbre de décision utilisé, la notion d'intensification des systèmes d'élevage est liée à l'intensification de la production (de viande ou de lait) dans les systèmes d'élevage extensifs traditionnels brésiliens et donc liés à l'extension de la superficie des pâturages (i.e. une unité de paysage classée avec un type de système d'élevage intensif correspond ainsi à une unité de paysage caractérisée par une grande extension de pâturages) (de Almeida, 2016).</footnote>
Cette classification préliminaire des systèmes d'utilisation des terres a été réalisée suivant les règles de l'arbre de décision développé par de Almeida et al. (2016) pour la localisation des systèmes agricoles de l'État brésilien du Rondônia au niveau des municipalités, présenté dans la Figure 31. Cet arbre de décision semble bien adapté pour la classification des systèmes d'utilisation des terres de l'État du Tocantins considérant sa proximité avec l'État du Rondônia en termes géographique, et d'occupation et d'utilisation des terres.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure 31. Règles de l'arbre de décision utilisé pour la classification des unités de paysage en quatre principaux types de systèmes d'utilisation agricole des terres (adaptée de de Almeida et al. (2016)).</figcaption></figure>

### 3.1.2.2. Classification par analyse des profils temporels de NDVI

Les unités de paysage appartenant au « domaine cultivé » ont été ensuite classées plus finement en système de culture majoritaire par analyse de leurs profils temporels de NDVI. Le profil moyen de NDVI des surfaces cultivées à l'intérieur de chaque unité de paysage a été extrait de la série temporelle de NDVI en utilisant le masque « agriculture annuelle » de la carte TerraClass.

Les variations générales du NDVI au cours de la saison culturale ont été analysées par interprétation visuelle de la forme des profils temporels moyens du NDVI. La forme des profils temporels de NDVI a révélé les principaux stades de développement du domaine cultivé au sein de chaque unité de paysage. Les profils de NDVI avec des formes
visuellement équivalentes ont été regroupés et classés en différents systèmes de culture par mise en correspondance avec le calendrier cultural des principaux systèmes de culture du Tocantins.

### 3.1.3. Évaluation des résultats de classification

Compte tenu de l'absence de cartes thématiques de référence pour valider la précision de la classification de la carte finale de systèmes d'utilisation agricole des terres, nous avons réalisé une évaluation non supervisée de la carte finale à partir des statistiques agricoles sur les superficies des principales cultures annuelles récoltées en 2014 par municipalité (présentées dans la section 2.2.3.2). Pour élaborer une « pseudo-carte » de référence, nous avons d'abord calculé la proportion de la superficie occupée par chaque type de culture dans les municipalités avec plus de 2000 hectares de superficie cultivée. Les types de cultures prédominants (représentant la plus grande partie de la superficie cultivée par municipalité) ont été différenciés des cultures mineures et utilisés pour caractériser le système de culture principal dans chaque municipalité et réaliser ainsi une typologie de municipalités.

La carte de systèmes d'utilisation agricole des terres produite a finalement été évaluée sur la base de l'accord spatial entre les systèmes de culture classés et la typologie des systèmes de culture de la carte de référence.

L'évaluation a été réalisée uniquement pour les résultats de classification des systèmes de culture, car aucune statistique officielle n'était disponible sur les pâturages avec lesquelles évaluer les résultats de la classification des systèmes d'élevage.

## 3.2. Résultats

### 3.2.1. Les composantes principales

La Figure 32 montre les vecteurs propres des trois premières composantes principales en fonction des images de la série annuelle de 2013-2014 (représentées par leur code du jour julien).
<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure 32. Magnitude des vecteurs propres (axe d'ordonnées) des trois premières composantes principales en fonction des images de la série annuelle de 2013-2014 (représentées dans l'axe d'abscisses par leur code du jour julien).</figcaption></figure>

On observe dans la Figure 32 une distribution temporelle relativement constante des vecteurs propres de la première CP sur toute la période annuelle avec le même signe négatif. Ceci indique que la CP1 est corrélée de façon négative avec toutes les images de la série temporelle, ne représentant pas de variation temporelle particulière. Exprimé autrement, toutes les images de la série annuelle ont contribué de façon proportionnelle à la dérivation de la première CP. Ce résultat implique que le principal facteur de variabilité dans la série temporelle capté par la première composante (représentant 73 % de la variance totale) est celui qui se produit dans l'espace (i.e. la variabilité spatiale de valeurs de NDVI associée à la radiométrie des différents types de surface) (Eastman et Fulk, 1993).

Le profil des vecteurs propres de la deuxième CP (Figure 32 CP2) montre un cycle annuel associé au deuxième facteur majeur de variabilité des valeurs de NDVI dans la série temporelle (après la variabilité spatiale). On observe que les images allant du jour 321 au jour 145 ont une corrélation positive avec les vecteurs propres du CP2 et inversement, les images aux extrêmes de la série annuelle (allant du jour 273 à 305 et 161 à 257) présentent une corrélation négative. Ce résultat suggère que le deuxième CP a capté le facteur de variation saisonnière dominant dans la série annuelle qui est lié au contraste de valeurs entre la saison sèche et la saison de pluies.

Le pic maximum des vecteurs propres positifs (jour 49) serait ainsi associé au pic du maximum de croissance de la végétation pendant la saison de pluies (mois de février) et les pics minimums des vecteurs propres négatifs (jour 273 et 241) seraient associés aux plus faibles valeurs de NDVI pendant le mois de septembre et première quinzaine d'octobre, à la
fin de la saison sèche et avant les premières pluies. Le changement de signe autour des jours 321 (novembre) et 161 (juin) seraient ainsi associés respectivement aux processus de reverdissement et de sénescence des surfaces végétalisées (i.e. l'intersection avec la valeur zéro dans l'axe d'ordonnées est comprise comme une limite entre les deux saisons, lorsqu'une situation de la végétation, sénescence ou reverdissement, commence à dominer sur l'autre), et entre les pics minimums et maximum les vecteurs propres suggèrent une diminution ou augmentation des valeurs de NDVI graduelle suivant le régime pluviométrique.

Le profil des vecteurs propres de la CP3 (Figure 32 CP3), comme celui de la CP2, montre un cycle annuel qui indique que cette CP a capté des variations de la végétation dans la série annuelle. Les variations temporelles, mises en évidence par les oscillations du profil des vecteurs propres en fonction du temps et les inversions de signe, semblent être moins graduelles que celles représentées par le profil de la CP2, indiquant que la CP3 a capté des variations des valeurs de NDVI plus rapides dans le temps (variations intra-saisonnières). La CP3 et les CP ultérieures (de la CP4 jusqu'à la CP23) distinguent ainsi des épisodes de changement isolés qui s'écartent de la variation saisonnière dominante capté dans la CP2, leur interprétation étant progressivement plus complexe. Les variations intra-saisonnières de NDVI captés par ces CP d'ordre supérieur peuvent être liées ainsi à divers facteurs ou combinaison de facteurs naturelles (ex. feux, inondations) et anthropiques (ex. déforestation) y compris les pratiques agricoles.

La Figure 33 montre les trois premières images CP. L'interprétation de ces images CP suit le comportement et les motifs des profils temporels des vecteurs propres respectifs, les valeurs des pixels dépendant directement de la magnitude de vecteurs propres et de leur signe (Gupta *et al.*, 2013).
<figure><img src="image_42.png" /></figure>

Figure 33. Les trois premières composantes principales dérivées de la série temporelle de NDVI de l'année 2013-2014. Les images CP sont représentées en niveaux de gris, illustrant la gradation des valeurs numériques allant des valeurs basses (la couleur noire correspond à la valeur minimale) aux valeurs élevées (la couleur blanche correspond à la valeur maximale) pour chaque CP.

Dans la première image CP, les zones correspondantes aux formations végétales denses avec une couverture végétale stable au cours de l'année (ex. formations boisées permanentes comme les forêts ou la végétation ripicole) sont représentées par des pixels foncés (correspondant à des valeurs numériques faibles) en accord avec la corrélation négative du profil des vecteurs propres du CP1 avec toutes les images de la série annuelle. Inversement, les surfaces non végétalisées (ex. les terres dénudées, les affleurements rocheux, les corps d'eau, les espaces bâties) sont représentées par des pixels clairs (correspondant à des valeurs numériques élevées).

En calculant la corrélation entre la CP1 et le NDVI cumulé sur toute la période annuelle à l'aide du coefficient de corrélation linéaire de Pearson, on observe une forte corrélation linéaire globale négative de $r = -0,99$. Le résultat de la corrélation par pixel est présenté dans la Figure 34.
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure 34. Corrélation (r) entre la CP1 et le NDVI cumulé sur la période annuelle 2013-2014.</figcaption></figure>

On observe ainsi, une inversion entre les valeurs élevées de la CP1 (pixels clairs) et les valeurs basses du NDVI cumulé (pixels sombres) et vice-versa (Figure 34). La corrélation est proche à 1 pour la plupart des pixels sauf pour quelques pixels isolés. Ce résultat suggère que la CP1 a capté la répartition spatiale du NDVI cumulé sur l'année.

Dans l'image CP2 (Figure 33) les surfaces qui présentent une variabilité saisonnière liée au régime pluviométrique sont soulignées par des pixels clairs (valeurs numériques élevées). Étant donné que les valeurs numériques des images CP résultent de la somme des produits des vecteurs propres par les valeurs radiométriques des images originelles (Gupta et al., 2013), les valeurs numériques élevées associées à ces surfaces s'expliquent comme suit : les vecteurs propres positifs multipliés par des valeurs de NDVI élevées pendant la saison de pluies et les valeurs propres négatives multipliées par des valeurs de NDVI faibles pendant la saison sèche, résultent tous les deux en valeurs numériques élevées dans l'image CP2.

Dans l'image CP3 (Figure 33) on observe que les pixels les plus clairs et sombres sont répartis de façon éparse et isolée. Ce résultat implique que la troisième CP (et les CP ultérieures) ne capte pas seulement la variabilité de valeurs de NDVI « localisée » dans le temps (i.e. les changements rapides liés ou variations intra-saisonnières) mais aussi variabilité localisée spatialement (Eastman et Fulk, 1993).
Les résultats obtenus suivent ainsi la logique de l'ACP, qui ordonne les CP par la proportion de variance retenue de la variance totale initiale de manière décroissante, la CP1 captant les informations plus redondantes dans la série temporelle (associées à la variabilité spatiale des valeurs de NDVI) et les CP d'ordre supérieur captant progressivement des variations des valeurs plus ponctuelles et localisées (associées à la variabilité temporelle des valeurs de NDVI). Ces résultats sont cohérents avec les études précédentes appliquant des ACP à partir des séries temporelles d'images d'indice de végétation sur des grandes étendues, présentées dans la section 3.1.1.1.

3.2.2. Les unités de paysage

La segmentation des « variables phénologiques » a produit un total de 90 unités de paysage (Figure 35), avec une superficie moyenne de 3 090 km², 44 km² pour la plus petite et 15 069 km² pour la plus large.
<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Figure 35. Stratification de la région du Tocantins en 90 unités de paysage, obtenues par segmentation des 22 images de Composantes Principales (CP). Le fond d'image est une composition colorée des trois composantes principales CP2, CP3, CP4 (RGB).</figcaption></figure>

### 3.2.3. Les systèmes d'utilisation agricole des terres

Les règles de décision utilisées pour classer les unités de paysage à partir de la carte d'occupation des terres agricole TerraClass (Figure 31) ont permis d'identifier un total de 44 unités de paysage agricole (114 114 km²) parmi les 90 unités de paysage délimitées. Sur les 44 unités de paysage agricole, 21 ont été classées comme « système de culture dominant » (11 193 km²), 15 comme « système d'élevage semi-intensif » (82 576 km²), 7 comme « système d'élevage intensif » (18 329 km²), et 1 a été classée comme « système mixte » (2 016 km²).
Trois groupes de profils temporels de NDVI avec des formes distinctes ont été identifiés par analyse visuelle des profils temporels moyens de NDVI des surfaces cultivées au sein des 22 unités de paysage agricole classées comme appartenant au domaine cultivé (21 unités classées « système de culture dominant » et 1 unité classée « système mixte »). Les 22 profils temporels de NDVI, ainsi que leur groupe, sont présentés dans la Figure 36.

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

Figure 36. Profils temporels de NDVI des 22 unités de paysage agricole appartenant au domaine cultivé. Les figures montrent la moyenne (courbe noire continue) et l'écart-type (courbe gris foncé ombrée) des valeurs NDVI des pixels à l'intérieur du masque de la classe « agriculture annuelle » de la carte d'occupation des terres TerraClass, pour l'année culturale 2013-2014. Un profil d'une unité de paysage agricole représentatif de chacun des trois groupes de profils temporels de NDVI (a), (b) et (c) est présenté en détail à gauche, et les profils des autres unités de paysage appartenant à chaque groupe sont représentés à droite. Les pics de croissance des cycles culturaux sont représentés par des bandes verticales grises ombrées (d'une durée de 32 jours) qui sont identiques entre figures d'un même groupe.
Les calendriers culturaux des principaux systèmes de culture du Tocantins (présentés dans la section 2.1.1.2) nous ont aidé à interpréter les différents groupes de profils temporels de NDVI. Dans le premier groupe de profils (Figure 36(a)), un cycle de culture unique prédomine, avec un pic de croissance (mis en évidence par le pic de NDVI) autour de février (du jour 33 au jour 65). Étant donné que seules des variations mineures du NDVI apparaissent avant et après le cycle de croissance principal, on peut considérer qu'il n'y a pas de deuxième cycle de développement significatif du couvert végétal et que, par conséquent, les unités de paysage appartenant au premier groupe sont principalement associées à un seul système de culture. Étant donné que la culture de soja est la culture dominante du Tocantins, le premier groupe d'unités de paysage semble représentatif du système de monoculture de soja.

Les deuxième et troisième groupes de profils (Figure 36(b)(c)) présentent tous les deux un double pic de NDVI représentatif de deux cycles de culture distincts. Bien que le premier cycle des deux groupes présente une période de pic de NDVI commune autour de janvier (du jour 1 au jour 33), ces deux groupes sont facilement dissociables par leur deuxième cycle, qui apparaît avec plus d'un mois de différence entre les deux groupes.

* Les profils phénologiques du deuxième groupe (Figure 36(b)) sont représentatifs du système de double culture soja-céréale, caractérisé par une culture de soja d'été, cultivée pendant la saison de pluies, suivie d'une culture de céréale d'hiver. Ce profil présente de faibles valeurs de NDVI autour de mars (du jour 65 au jour 81) en raison de la récolte de soja, la céréale d'hiver est généralement immédiatement semée puis récoltée en juin et juillet (mis en évidence par les faibles valeurs de NDVI après le jour 161).

* Les profils temporels de NDVI du troisième groupe (Figure 36(c)) semblent représentatifs du système de double culture riz-soja. Les faibles valeurs de NDVI courant mai (du jour 113 au jour 145) suivies d'une augmentation jusqu'à la deuxième période de pic de NDVI autour de juillet (du jour 193 au jour 225), révèlent le deuxième cycle de culture de soja tardif, qui est unique au système de double culture riz-soja.

Les 22 unités de paysage appartenant au « domaine cultivé » ont été donc classées selon la correspondance entre leurs profils temporels et le calendrier cultural de l'un des trois systèmes de cultures identifiés. La carte des systèmes d'utilisation agricole des terres du Tocantins, à 250 m de résolution, avec la classification finale des unités de paysage est présentée dans la Figure 37.
<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Figure 37. Carte des 6 principaux systèmes d'utilisation agricole des terres de l'État du Tocantins (saison culturale 2013-2014).</figcaption></figure>

Comme l'on peut l'apprécier dans la Figure 37, les systèmes d'élevage sont plus extensifs que les systèmes de culture, et sont principalement répartis le long d'un transept longitudinal situé au centre-ouest de l'État. Les systèmes de culture sont concentrés dans des zones localisées qui sont réparties de manière éparse sur différentes parties de l'État, à l'exception du tiers nord, où les systèmes d'élevage prédominent. Les activités d'élevage et d'agriculture sont, pour la plupart de cas, séparées spatialement, à l'exception de la seule zone de systèmes mixtes située dans la région sud du transept longitudinal dominé autrement par les activités d'élevage.

### 3.2.4. Résultats de l'évaluation de la classification

Les statistiques agricoles au niveau des municipalités ont révélé trois cultures prédominantes qui représentent plus de 94 % de la superficie totale cultivée : le soja (75 %), le riz (11,1 %) et le maïs de deuxième cycle (milho-safrinha en portugais) (8,6%). Toutes les
municipalités avec plus de 2000 hectares de surfaces cultivées, dédient une partie importante des surfaces à la production de soja, celle-ci représentant entre 29 % et 100 % de leur surface cultivée totale, ce qui confirme la prédominance de ce type de culture au Tocantins.

Cependant, trois types de municipalité distincts ont été observés. Un premier type, composé de 15 municipalités, où la surface cultivée est presque exclusivement consacrée au soja, a été donc associé au système de monoculture de soja. Un deuxième type, composé de 7 municipalités, où la proportion de maïs de deuxième cycle est considérablement représentée, a été associé au système de double culture soja-céréale. Enfin, un troisième type de municipalité, composé de 3 municipalités, où la proportion de riz est presque équivalente à la proportion de soja, était liée au système de double culture riz-soja. La proportion moyenne des différents types de cultures pour chaque type de municipalité est présentée dans la Figure 38.

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Figure 38. Proportion moyenne des cultures dans les municipalités du premier type (gauche), deuxième type (centre) et troisième type (droite), associés respectivement aux systèmes de monoculture de soja, double culture soja-céréale et double culture riz-soja.</figcaption></figure>

La typologie de systèmes de culture par municipalité est ensuite cartographiée (Figure 39(a)). La carte de référence ainsi produite est comparée à la carte de systèmes d'utilisation des terres produite par télédétection dans la Figure 39(b).
<figure><img src="image_48.png" /></figure>

Figure 39. Répartition spatiale des trois principaux systèmes de culture dans la carte de référence au niveau des municipalités dérivée des statistiques agricoles (a) et dans la classification réalisée par télédétection (b). Les limites des municipalités sont incluses dans les deux cartes pour faciliter leur comparaison.

Bien que la carte de référence et la classification par télédétection soient produites à différentes échelles, on observe une bonne cohérence spatiale des systèmes de culture, notamment des systèmes de monoculture de soja et de double culture riz-soja. La répartition spatiale du système de double culture soja-céréale semble être surestimée localement pour certaines municipalités qui sont classées en système de monoculture de soja.

## 3.3. Discussion

Nous avons réalisé une stratification de la région d'étude en unités de paysage homogènes en termes de variation temporelle de la végétation. Les variations temporelles de la végétation étant, pour certaines unités, liées à l'utilisation agricole des terres, nous avons pu produire une carte de systèmes d'utilisation agricole des terres à l'échelle régionale.

Deux systèmes d'élevage ont pu être différenciés par la proportion de superficie occupée par des pâturages et les trois principaux systèmes de culture ont pu être différenciés par la proportion de superficie occupée par des cultures annuelles et les profils temporels de NDVI associés à chaque unité de paysage. Ceci a permis non seulement de caractériser les unités de
paysage agricole en termes de types de culture mais aussi par les pratiques culturales associées, notamment le mode de culture (ex. monoculture ou culture séquentielle).

Les résultats ont montré une cohérence spatiale générale entre les trois principaux systèmes de culture de la classification par télédétection et la carte de référence, à l'exception de quelques sure estimations localisées de la présence du système de double culture de soja-céréale sur des municipalités associées au système de monoculture de soja dans la carte de référence. Cette surestimation pourrait être due à l'exclusion des cultures de couverture d'été non commerciales telles que le mil, le sorgho ou le braquiaria dans les statistiques agricoles et donc dans la carte de référence. Ces cultures de couverture sont parfois semées après la récolte de soja au lieu du maïs dans le cadre de la pratique de semis-direct largement adoptée dans la région. Ces cultures de couverture pourraient contribuer au deuxième pic de NDVI qui apparaît dans les profils temporels de NDVI des unités de paysage qui recoupent partiellement les municipalités où seule la superficie du soja a été officiellement recensée.

La carte de référence utilisée pour l'évaluation des résultats de la classification montre que des cartes des systèmes d'utilisation des terres peuvent être produites à partir de statistiques agricoles. Cependant, la résolution thématique de ce type de carte est limitée par les données disponibles dans les statistiques, ne tenant pas compte de certains systèmes (par exemple les systèmes d'élevage) et la précision spatiale est fortement limitée par le niveau d'agrégation des données), les limites administratives n'étant pas représentatives de la distribution spatiale réelle des systèmes d'utilisation des terres. L'approche par télédétection présentée produit une carte des systèmes d'utilisation agricole des terres qui surmonte ces limites, en traçant automatiquement des unités avec des limites qui représentent des véritables séparations physiques liées aux variations temporelles de la végétation.

Bien que la capacité de l'ACP pour découvrir des événements de changements intra-annuels significatifs à partir de séries temporelles de NDVI ait été prouvée précédemment (ex. Gurgel et Ferreira, 2003; Hall-Beyer, 2003), les études concentrent leurs analyses généralement sur les CP qui capturent la plus grande proportion de la variance de la série, généralement les trois premières, en écartant le reste de CP. En revanche, toutes les images CP d'ordre supérieur ont été incluses dans notre approche, car elles captent une proportion mineure de la variance totale de la série qui peut être associée aux variations de valeurs localisées spatialement et temporellement, telles que les variations intra-saisonnières et les changements rapides induits par les pratiques agricoles.
Dans l'ensemble, les résultats confirment que les images CP d'ordre supérieur (qui contiennent que 27 % de la variance totale) ont saisi l'information relative à la variabilité temporelle de la couverture végétale, qui était la partie essentielle de l'information de la série temporelle de NDVI nécessaire pour la stratification de la région d'étude en unités de paysage avec une phénologie relativement homogène. De plus, les profils temporels de NDVI présentés dans la Figure 36 reflètent les variations intra-saisonnières liées aux pratiques culturales telles que les dates de plantation et de récolte des différentes cultures.

L'extraction automatique d'unités de paysage avec une phénologie relativement homogène à travers d'une ACP et une segmentation automatique est une approche simple et innovante qui peut être reproduite dans d'autres régions. Cette approche surmonte la propagation d'erreurs potentielles des méthodes basées sur la délimitation des unités par des experts et le choix subjectif de variables hétérogènes des approches traditionnelles de cartographie des systèmes d'utilisation des terres. De plus, l'approche présentée est indépendante de l'échelle et permet donc une analyse multi-niveau, ce qui pourrait aider à améliorer la compréhension des systèmes d'utilisation des terres en les caractérisant à différents niveaux organisationnels.

En outre, l'ensemble de règles de l'arbre de décision utilisé pour la classification de quatre grands systèmes d'utilisation agricole des terres (présenté dans la Figure 31), adapté de de Almeida et al. (2016), est conçu avec des règles de seuil simples, basées sur le pourcentage d'occupation des terres agricoles, qui peut être facilement adapté ou directement appliqué, à d'autres régions. Cette classification dépend néanmoins de l'existence d'une carte de l'occupation des terres. Même si ces cartes sont maintenant produites et disponibles pour de nombreuses régions, leur précision conditionne les résultats des classifications, qui en plus dépendraient entièrement de leur mise à jour régulière et leur mise à disposition.

Par conséquent, l'approche présentée bénéficierait de l'inclusion d'une méthode de classification automatique entièrement basée sur des données satellitaires pour la cartographie des systèmes agricoles à l'échelle de la parcelle. Cette méthode correspond ainsi à la deuxième étape de l'approche générale (section 1.5) et est présentée en détail dans le prochain chapitre.
Bilan : Stratification et caractérisation des systèmes d'utilisation agricole des terres à l'échelle régionale

- Ce chapitre présente une approche simple et potentiellement reproductible pour la cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres à l'échelle régionale basée sur une approche objet (OBIA) et l'analyse d'une série annuelle de NDVI.

- L'approche présentée se décompose en deux étapes principales : (i) la stratification de la région d'étude en unités de paysage relativement homogènes en termes de variations temporelles de la végétation, réalisée à l'aide d'une ACP et d'une segmentation, et (ii) la caractérisation des unités de paysage à l'aide d'une classification par règles de décision à partir d'une carte d'occupation des terres et l'analyse des profils temporels de NDVI associés à l'utilisation agricole des terres dans la région d'étude.

- Une carte des principaux systèmes d'utilisation agricole des terres du Tocantins a été produite avec l'approche développée pour la saison culturale de 2013-2014. On observe une bonne cohérence spatiale entre les systèmes de culture ainsi cartographiés, et ceux de la carte de référence produite à partir des statistiques agricoles officielles.
# Chapitre 4.
## Classification des systèmes de culture à l'échelle régionale par la méthode « landscape-clustering »

<table><tr><td>4.1. MÉTHODE ADOPTÉE</td><td>111</td></tr><tr><td>4.1.1. Segmentation</td><td>112</td></tr><tr><td>4.1.1.1. Délimitation des parcelles</td><td>112</td></tr><tr><td>4.1.1.2. Stratification régionale en unités de paysage</td><td>113</td></tr><tr><td>4.1.2. Classification non supervisée</td><td>115</td></tr><tr><td>4.1.2.1. Méthode hyperclustering</td><td>116</td></tr><tr><td>4.1.2.2. Méthode « landscape-clustering »</td><td>116</td></tr><tr><td>4.1.2.3. Affectation de classes aux clusters</td><td>117</td></tr><tr><td>4.1.3. Évaluation des résultats de classification</td><td>117</td></tr><tr><td>4.2. RÉSULTATS</td><td>118</td></tr><tr><td>4.2.1. Résultats de classification</td><td>118</td></tr><tr><td>4.2.2. Résultats d'évaluation de la précision</td><td>120</td></tr><tr><td>4.2.3. Carte des systèmes de culture obtenue par « landscape-clustering »</td><td>123</td></tr><tr><td>4.3. DISCUSSION</td><td>124</td></tr></table>
# Chapitre 4. Classification des systèmes de culture à l'échelle régionale par la méthode «landscape-clustering»

Les cartes de systèmes de culture, produites à l'échelle de la parcelle, représentent (comme signalé dans la section 1.2.4) la donnée de base à partir de laquelle on peut extraire de nombreux indicateurs tels que la superficie occupée par différents types de culture, l'extension d'une pratique agricole déterminée et des indicateurs liés à la production agricole et aux impacts environnementaux associés. Cependant, cet exercice s'avère difficile en raison de la grande variabilité spectrale liée à la grande diversité spatiale d'utilisation des terres et la forte variabilité de conditions environnementales lorsque l'on considère une région extensive.

Ainsi, dans ce quatrième chapitre on s'attache à traiter la question suivante (présentée dans la section 1.4) :

* Comment aborder la forte variabilité spectrale associée à la grande diversité de surfaces et d'utilisation des terres au sein d'une région pour cartographier les espèces cultivées et les pratiques agricoles ?

D'un point de vue méthodologique on s'intéresse plus particulièrement aux stratégies qui vont permettre d'y parvenir sans avoir recours ni à des données externes (y compris les données de terrain), ni à des étapes de classification guidées par des connaissances expertes, pour pouvoir opérationnaliser autant que possible les méthodes et faciliter ainsi leur reproductibilité. Une piste présentée dans le chapitre introductif pour aborder ce défi méthodologique porte sur l'inclusion d'étapes de réduction de la variabilité spatiale au préalable des classifications (cf. section 1.3.2.3). Cette piste repose sur l'hypothèse suivante :

* L'utilisation d'une stratification au préalable d'une classification non supervisée améliore la précision des cartes de systèmes de culture à l'échelle régionale en réduisant la variabilité spatiale et spectrale des données satellitaires.

Nous présentons dans ce chapitre des nouveaux développements méthodologiques qui explorent cette piste et testent l'hypothèse en comparant la précision des résultats de deux variantes d'une méthode de classification non supervisée : une méthode hyperclustering, et une méthode dite « landscape-clustering » qui comporte une stratification en préalable à la classification.
Le travail présenté dans ce chapitre a été valorisé par une publication dans une revue internationale de rang A en 2018 (présentée en annexe) :

Bellón, B., Bégué, A., Lo Seen, D., Lebourgeois, V., Evangelista, B. A., Simões, M., et Demonte Ferraz, R.P. (2018). "Improved regional-scale Brazilian cropping systems' mapping based on a semi-automatic object-based clustering approach". *International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation*, 68C, 127-138. http://doi.org/10.1016/j.jag.2018.01.019

## 4.1. Méthode adoptée

La méthode adoptée dans ce chapitre se décompose en deux étapes : (i) une étape de segmentation à l'échelle de la parcelle à partir d'une mosaïque Landsat à haute résolution spatiale et de délimitation des unités de paysage par la méthode présentée dans le chapitre précédent (section 3.1.1) et (ii) une étape de classification non supervisée des segments à l'échelle de la parcelle par une méthode hyperclustering et par une méthode « landscape-clustering » à partir des informations d'une série annuelle MODIS-NDVI.

La Figure 40 présente un diagramme de flux avec les principales étapes méthodologiques décrites dans les sous-sections suivantes. La donnée en entrée pour la délimitation des parcelles correspond à la mosaïque Landsat 8 (présentée dans la section 2.2.1.2) et pour la stratification, la série annuelle de NDVI de la saison 2014-2015 sur l'État du Tocantins (présentée dans la section 2.2.1.1). Pour éviter la confusion, les segments issus de la délimitation des parcelles sont désignés dans ce chapitre comme « les objets », et les segments issus de la stratification sont désignés comme « les strates ».
## 1. SEGMENTATION

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

## 2. CLASSIFICATION NON SUPERVISÉE

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Figure 40. Représentation des étapes méthodologiques présentées dans le chapitre 4.</figcaption></figure>

### 4.1.1. Segmentation

#### 4.1.1.1. Délimitation des parcelles

Nous avons segmenté la mosaïque Landsat 8, en utilisant l'algorithme de segmentation multi-résolution présenté dans la section 2.3.3, pour délimiter les parcelles agricoles et d'autres éléments de paysage. Les cinq bandes spectrales de la mosaïque ont été pondérées de manière égale et les paramètres de segmentation ont été empiriquement fixés après des tests séquentiels de différentes combinaisons de paramètres et une évaluation visuelle des résultats de chaque combinaison. L'objectif de la segmentation étant la délimitation des parcelles agricoles, qui sont généralement de forme rectangulaire, nous avons fortement pondéré en faveur du paramètre de « forme » par rapport à la radiométrie (paramètre de « couleur »), et en faveur du paramètre de « compacité » par rapport au paramètre de « sinuosité » (les valeurs des paramètres de segmentation retenues sont présentées dans le Tableau 7).

Les objets qui en résultent, présentent des formes compactes et relativement rectangulaires qui délimitent efficacement les parcelles agricoles de la région d'étude (la Figure 41 présente des échantillons des résultats de la segmentation sur différents paysages agricoles). Un total de 187 877 objets à une résolution spatiale de 30 m a été obtenu sur l'ensemble de la région d'étude.
<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Figure 41. Échantillons des résultats de la segmentation de la mosaïque Landsat 8 sur différents paysages agricoles. L'image de fond correspond à une composition colorée en fausses couleurs (RGB proche-infrarouge, vert, rouge) de la mosaïque Landsat (source : image de fond (USGS, s.d.)).</figcaption></figure>

### 4.1.1.2. Stratification régionale en unités de paysage

La stratification a été réalisée suivant la méthode introduite dans le chapitre précédent (section 3.1.1) à partir de la série annuelle d'images de NDVI du capteur MODIS couvrant l'année culturale 2014-2015.

La méthode de stratification de la région d'étude en unités de paysage, utilisée dans le chapitre précédent pour délimiter les unités cartographiques de la carte de systèmes d'utilisation agricole des terres, est cette fois-ci utilisée pour réduire la variabilité spectrale de la série temporelle de NDVI dans le cadre de la méthode de classification dite « landscape-clustering » présentée ultérieurement (section 4.1.2.2).
Les « variables phénologiques » issues de l'ACP ont été calculées pour la nouvelle série temporelle de NDVI et les paramètres de segmentation originaux ont été conservés (cf. Tableau 7).

<table><caption>Tableau 7. Tableau récapitulatif des paramètres de segmentation utilisés pour la délimitation des parcelles et la stratification régionale en unités de paysage. *IR = infrarouge.</caption><thead><tr><td>Type de segmentation</td><td>Données</td><td>Résolution spatiale</td><td>Bandes spectrales</td><td>Paramètre d'échelle</td><td>Paramètre de couleur</td><td>Paramètre de forme</td></tr></thead><tbody><tr><td>Délimitation des parcelles</td><td>Mosaïque Landsat 8</td><td>30 m</td><td>Bleue (B2)<br>Verte (B3)<br>Rouge (B4)<br>Proche IR* (B5)<br>Moyen IR (B6)</td><td>110</td><td>0,2</td><td>0,8<br>(compacité =1 ; sinuosité=0)</td></tr><tr><td>Stratification en unités de paysage</td><td>Images CP calculées à partir de la série annuelle de NDVI de 2014-2015</td><td>250 m</td><td>22 CP d'ordre supérieur</td><td>850</td><td>1</td><td>0</td></tr></tbody></table>

Un total de 120 unités de paysage, présentées dans la Figure 42, a été obtenu à partir de la stratification, avec une superficie moyenne de 2 318 km², 19 km² pour la plus petite et 15 052 km² pour la plus large.
<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Figure 42. Résultat de la stratification régionale en unités de paysage suivant la méthode décrite dans le chapitre 3.</figcaption></figure>

### 4.1.2. Classification non supervisée

Les deux variantes de la méthode de classification non supervisée ont été basées sur les informations temporelles de NDVI contenues dans la série annuelle de NDVI. Un jeu de données commun a été généré en extrayant la valeur médiane de NDVI par objet pour chacune des 23 dates de la série annuelle. En raison de la différence entre la résolution spatiale des pixels MODIS à 250 m et les objets à 30 m, seules les valeurs des pixels MODIS dont le centre est situé à l'intérieur d'un objet sont utilisées pour le calcul de la valeur médiane NDVI par objet. La valeur médiane a été choisie comme mesure de tendance centrale car elle est moins sensible à l'asymétrie dans la distribution des valeurs que la moyenne, et donc moins affectée par l'influence des pixels mixtes situés en bordure des objets.
Les deux variantes de la méthode de classification non supervisée ont utilisé l’algorithme k-means pour partitionner le jeu de données d’objets (contenant les valeurs temporelles médianes de NDVI en deux temps) en deux étapes : (i) une première étape de « pré-clustering » a partitionné les objets en un grand nombre de sous-clusters (sous-groupes) initiaux, et (ii) une deuxième étape de clustering a regroupé les sous-clusters résultants dans le nombre désiré de clusters finaux.

#### 4.1.2.1. Méthode hyperclustering

Dans la méthode hyperclustering, le nombre de sous-clusters *k* a été fixé à 2400 pour correspondre au nombre de sous-clusters *k'* de la méthode « landscape-clustering » présentée dans la section suivante (section 4.1.2.2).

Ainsi, 2400 profils temporels moyens de NDVI par sous-cluster<fnref n="41" /> ont été produits et repartitionnés (regroupés) en dix clusters finaux. Le nombre de clusters finaux a été empiriquement fixé, en s'attendant à ce que dix clusters discriminent adéquatement les trois classes ciblées (i.e. les trois principaux systèmes de culture du Tocantins) d'autres types d'occupation et utilisation des terres, tout en restant facilement interprétables.

Même si la version de *k*-means proposé par Hartigan et Wong (1979) paraît être moins sensible à la partition aléatoire initiale des données que d'autres versions de l’algorithme, nous avons effectué dix répétitions du clustering final, et le résultat maximisant la dissimilitude entre clusters (présentant le rapport le plus élevé entre la somme des carrés intra-cluster et la somme totale des carrés (*R*²)) et la similitude au sein des clusters (présentant le rapport le plus élevé entre la somme des carrés inter-cluster et la somme totale des carrés (R²/(1 - R²))) a été retenu.

#### 4.1.2.2. Méthode « landscape-clustering »

Dans la méthode « landscape-clustering », les strates ont été d'abord superposées spatialement avec les objets, et tous les objets dont le centroïde était situé à l'intérieur des limites d'une strate donnée ont été regroupés, aboutissant à un groupe d'objets par strate. Un pré-clustering a été ensuite effectué sur chaque groupe d'objets, faisant autant de partitions que de nombre strates (n = 120). Le nombre exact de classes spectrales par strate étant inconnu, le nombre de sous-groupes par groupe d'objets a été empiriquement fixé à 20, ce qui

<footnote n="41">⁴¹ Chaque profil temporel moyen de NDVI par sous-cluster correspond aux valeurs moyennes de NDVI pour les 23 dates, calculées à partir de tous les objets groupés dans le même sous-cluster.</footnote>
représente un total de 2400 sous-clusters pour toute la région d'étude ($k'=20$ sous-clusters × 120 strates).

Le profil temporel moyen de NDVI par sous-cluster a ensuite été calculé, résultant en un total de 2400 profils temporels qui ont été repartitionnés en dix clusters finaux. Les résultats de dix répétitions du clustering final ont été évalués et le résultat avec les rapports $R^2$ et $R^2/(1 - R^2)$ les plus élevés a été retenu.

#### 4.1.2.3. Affectation de classes aux clusters

Les profils temporels moyens de NDVI des dix clusters finaux de chaque méthode de clustering ont été calculés et tracés. Comme cela a été mis en évidence dans le chapitre précédent, en général les profils temporels de NDVI associés aux systèmes de culture présentent des augmentations et des diminutions de valeurs relativement rapides liées aux périodes de croissance des cultures et des périodes de récolte, respectivement. La forme des profils nous a permis d'identifier et d'affecter une classe aux clusters finaux par analyse visuelle de leurs variations de NDVI au cours de la saison culturale.

Ainsi, les clusters dont la forme du profil temporel de NDVI suit le calendrier cultural des principaux systèmes de culture du Tocantins sont affectés à leur classe correspondante, tandis que ceux qui ne présentent pas d'oscillations remarquables sont affectés à la classe « autre type d'occupation et utilisation des terres ».

### 4.1.3. Évaluation des résultats de classification

La précision du résultat de classification de la méthode hyperclustering a été estimée et comparée à celle de la méthode « landscape-clustering », en utilisant six indices d'évaluation de classifications (présentés dans la section 2.3.5) calculés à partir des données de vérité terrain (présentés dans la section 2.2.3.1).

En plus de ces indices nous avons calculé la corrélation entre les résultats de classification et les estimations faites par les statistiques agricoles des superficies des principales cultures annuelles récoltées en 2015 par municipalité (présentées dans la section 2.2.3.2) à l'aide des coefficients de corrélation ($r^2$) et de détermination linéaire ($r$) (présentés dans la section 2.3.2).
## 4.2. Résultats

### 4.2.1. Résultats de classification

Les profils temporels moyens de NDVI des dix clusters finaux sont présentés dans la Figure 43 pour la méthode hyperclustering (Figure 43(a)) et la méthode « landscape-clustering » (Figure 43(b)).

Trois profils temporels représentatifs des principaux systèmes de culture du Tocantins peuvent être identifiés parmi l'ensemble des profils. Ces profils sont particulièrement nets pour un des clusters obtenus avec la méthode hyperclustering (Figure 43(a)(iii)), et pour trois clusters obtenus avec la méthode « landscape-clustering » (Figure 43(b)(i)(ii)(iii)), grâce aux variations remarquables des valeurs de NDVI.

Parmi les profils des clusters obtenus avec la méthode hyperclustering, deux profils présentent de légères oscillations des valeurs de NDVI (Figure 43(a)(i)(ii)), ce qui suggère que ces clusters ont capturé les variations temporelles liées aux systèmes de culture et peuvent donc être associés à leur classe correspondante, même si la platitude générale de leur forme suggère un mélange de classes dans ces deux clusters.
<figure><img src="image_53.png" /></figure>

Figure 43. Profils temporels des dix clusters finaux obtenus avec (a) la méthode hyperclustering et (b) la méthode «landscape-clustering», et les classes des systèmes de culture correspondantes. Les courbes continues représentent le NDVI moyen de tous les objets appartenant à chaque cluster en fonction du jour julien. Les profils des clusters qui semblent avoir capté les trois principaux systèmes de culture du Tocantins sont représentés dans des figures séparées (i), (ii) et (iii) avec leur écart-type (courbes discontinues), et les profils des clusters qui semblent avoir capté d'autres types d'occupation et utilisation des terres (OT et UT) sont représentés dans la même figure (iv).

La forme du profil temporel de NDVI de la Figure 43(b)(i) montre un seul cycle de culture significatif qui présente un pic des valeurs autour de février, suggérant que le cluster correspondant a regroupé les objets appartenant au système de monoculture de soja. La forme de profil de la Figure 43(b)(ii) semble représentative du système de double culture soja-céréale, les valeurs de NDVI étant faibles courant mars reflétant la récolte de la culture de soja du premier cycle, après quoi le NDVI augmente suivant la croissance de la culture céréalière du deuxième cycle jusqu'à qu'elle atteigne son maximum vers le mois de mai. Enfin, la forme du profil de la Figure 43(b)(iii) semble représenter le système de double culture riz-soja, avec un long cycle cultural pendant la saison de pluies et un cycle court plus
tardif, de mai à septembre. Ce dernier cycle cultural du soja est mis en évidence par la période du pic de NDVI autour de juillet.

### 4.2.2. Résultats d'évaluation de la précision

Le Tableau 8 présente les estimations de la précision globale et son intervalle de confiance, du coefficient Kappa de Cohen et du désaccord sur la quantité et sur la répartition des résultats de classification en quatre classes (les trois principaux systèmes de culture et la classe « autre type d'occupation et utilisation des terres »), issus des méthodes hyperclustering et « landscape-clustering ».

<table><caption>Tableau 8. Résultats de la précision globale de la classification et l'intervalle de confiance associé, le coefficient global de Kappa, et le désaccord sur la quantité et la répartition des objets, calculés à partir des 900 points GPS de vérité terrain pour chaque méthode de classification.</caption><thead><tr><td>Méthode de classification</td><td>Précision globale (%)</td><td>Intervalle de confiance 95 % (%)</td><td>Kappa</td><td>Désaccord sur la quantité (%)</td><td>Désaccord sur la répartition (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Hyperclustering</td><td>93,2</td><td>91,4 - 94,8</td><td>0,81</td><td>4,5</td><td>2,3</td></tr><tr><td>Landscape-clustering</td><td>77,9</td><td>75,0 - 80,6</td><td>0,52</td><td>15,3</td><td>6,8</td></tr></tbody></table>

La précision globale de la classification de la méthode « landscape-clustering » (93,2 %) est significativement plus élevée que celle de la méthode hyperclustering (77,9 %), i.e. la méthode « landscape-clustering » a classé correctement un plus grand nombre d'objets que la méthode hyperclustering. Par conséquent, le désaccord global (composé du désaccord sur la quantité et du désaccord sur la répartition) est plus faible pour la classification par « landscape-clustering » (6,8%) que pour la classification par hyperclustering (22,1 %). Le désaccord sur la quantité est plus élevé que le désaccord sur la répartition pour les deux résultats de classification. Ce résultat indique que les erreurs de classification sont davantage liées à un déséquilibre dans la proportion d'objets de référence et d'objets classés pour chaque classe (ex. pour une classe donnée le nombre d'objets classés est plus grand ou plus petit que le nombre d'objets de référence pour cette classe) qu'à une erreur de répartition spatiale des classes par rapport à la répartition spatiale des classes dans les objets de référence.

Le résultat du coefficient Kappa de la classification par « landscape-clustering » est également plus élevé que celui de la classification par hyperclustering, i.e. la différence entre l'accord observé entre les objets classés et les points de référence et la probabilité d'accord par hasard est plus élevée que pour la classification par hyperclustering, ce qui suggère que la fiabilité de la classification par « landscape-clustering » est plus élevée.
De plus, les résultats du $\chi^2$ de McNemar (présentés dans le Tableau 9) ont montré une amélioration statistiquement significative des résultats de la méthode « landscape-clustering » par rapport aux résultats de la méthode hyperclustering.

<table><caption>Tableau 9. Tableau de contingence résumant les résultats des deux méthodes de classification (nombre d'objets correctement classés ou mal classés) et résultats du test du $\chi^2$ de McNemar.</caption><thead><tr><th></th><th>Landscape-clustering<br>(correctement classés)</th><th>Landscape-clustering<br>(mal classés)</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>Hyperclustering<br>(correctement classés)</td><td>684</td><td>17</td><td rowspan="2">$\chi^2 = 110,72$<br>avec 1 degré de liberté<br>(valeur-p<0.0001)</td></tr><tr><td>Hyperclustering<br>(mal classés)</td><td>155</td><td>44</td></tr></tbody></table>

La précision de classification pour chaque classe est estimée avec la F-mesure pour les classifications par hyperclustering et par « landscape-clustering » (Tableau 10). La classe « système de monoculture de soja » obtient la plus faible valeur de F-mesure dans les deux cas ($F$-mesure < 0,7) et la classe « système de double culture riz-soja » est correctement classée par les deux méthodes, obtenant la valeur la plus élevée de F-mesure ($F$-mesure = 1). Les deux autres classes « système de double culture soja-céréale » et « autre type d'occupation et utilisation des terres » obtiennent des valeurs de F-mesure élevées ($F$-mesure > 0,8) pour la classification par « landscape-clustering ». Pour la classification par hyperclustering, les classes « système de monoculture de soja » et « système de double culture soja-céréale » présentent les plus faibles scores (respectivement 0,46 et 0,59).

Ainsi, à l'exception de la classe « système de double culture riz-soja » qui a obtenu la même valeur de F-mesure pour les deux classifications, les résultats indiquent une meilleure performance de la méthode « landscape-clustering ».

<table><caption>Tableau 10. Résultats de la F-mesure pour les deux méthodes de classification.</caption><thead><tr><th>Classe</th><th>Hyperclustering</th><th>Landscape-clustering</th></tr></thead><tbody><tr><td>Système de monoculture de soja</td><td>0,46</td><td>0,65</td></tr><tr><td>Système de double culture soja-céréale</td><td>0,59</td><td>0,81</td></tr><tr><td>Système de double culture riz-soja</td><td>1,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Autre type d'occupation et utilisation des terres</td><td>0,85</td><td>0,96</td></tr></tbody></table>

Enfin, la régression linéaire simple entre les estimations de la superficie de soja récoltée en 2015 par municipalité, issues des statistiques agricoles, et la superficie occupée par les objets affectés aux trois classes de systèmes de culture du résultat de classification de la méthode « landscape-clustering » par municipalité est présentée dans la Figure 44.
La superficie totale de soja (en considérant les trois systèmes de culture) estimée par la méthode « landscape-clustering » représente 73 % de la superficie totale déclarée par l'IBGE, obtenant une forte corrélation positive (r) de 0,87 (r²= 0,75) à l'échelle des municipalités.

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

Figure 44. Régression linéaire simple entre les estimations de la superficie de soja récoltée en 2015 par municipalité, issues des statistiques agricoles, et la superficie occupée par les objets affectés aux trois classes de systèmes de culture du résultat de classification de la méthode « landscape-clustering » par municipalité.

De même, les estimations des superficies récoltées de maïs de deuxième cycle montrent une forte corrélation avec les résultats de la classification du système de double culture soja-céréale du résultat de classification de la méthode « landscape-clustering », avec un coefficient de corrélation à l'échelle des municipalités de 0,87 (r² = 0,76). Enfin, les estimations des superficies récoltées de riz montrent également une forte corrélation avec la classification du système de double culture riz-soja, avec un coefficient de corrélation de 0,99 (r² = 0,97).
4.2.3. Carte des systèmes de culture obtenue par «landscape-clustering»

La Figure 45 présente la carte obtenue à 30 m de résolution spatiale des principaux systèmes de culture du Tocantins à l'échelle de la parcelle obtenue avec la méthode de classification «landscape-clustering», avec une précision globale de 93,2 % (Tableau 8).

<figure><img src="image_55.png" /></figure>

Figure 45. Carte des principaux systèmes de culture du Tocantins à l'échelle de la parcelle pour la saison culturale de 2014-2015 obtenue avec la méthode de classification non supervisée «landscape-clustering».

Comme le montre la carte, le système de double culture riz-soja est exclusivement localisé dans le sud-ouest du Tocantins, tandis que les systèmes de monoculture de soja et double culture soja-céréale présentent une distribution éparse sur le reste de l'État, avec cependant deux zones de forte concentration à la frontière de l'État (respectivement dans le sud-est et le nord-est).
## 4.3. Discussion

Globalement, les résultats ont montré que la nouvelle méthode de classification non supervisée orientée-objet, basée exclusivement sur des données satellitaires, peut être utilisée pour produire des cartes de systèmes de culture (à l'échelle de la parcelle), décrits par le type de culture et le mode de culture, à l'échelle régionale.

Les résultats de l'évaluation de la précision ont montré que les deux variantes de la méthode ont produit de bonnes classifications, avec des précisions globales de plus de 75 %, même si la méthode de « landscape-clustering » a clairement surpassé la performance de la méthode hyperclustering. Ce constat est particulièrement évident dans les résultats des deux systèmes de culture spatialement dispersés, le système de monoculture de soja et le système de double culture de soja-céréale, la méthode de « landscape-clustering » obtenant une F-mesure d'environ 0,2 plus élevée que la méthode hyperclustering pour ces deux classes. Les coefficients Kappa suggèrent en outre une grande fiabilité de la classification par « landscape-clustering », qui est plus bas pour la classification par hyperclustering.

L'amélioration significative de la précision de la classification lors de l'utilisation d'une stratification au préalable de la classification mise en évidence par les résultats obtenus, est en cohérence avec les résultats de Cano et al. (2017). Cette amélioration suggère que le découpage de la région d'étude en sous-régions, dans ce cas par une stratification en unités de paysage à partir des « variables phénologiques » issues d'une série annuelle de NDVI, est une stratégie efficace de réduction de la variabilité spectrale associée à la variabilité spatiale des surfaces et de l'utilisation des terres pour améliorer la précision des classifications des systèmes de culture à l'échelle régionale. Ce résultat confirme ainsi l'hypothèse présentée en introduction de ce chapitre.

Cette stratégie de réduction de la variabilité spectrale semble particulièrement bénéfique aux systèmes de culture qui sont spatialement dispersés et sous-représentés par rapport à d'autres types d'occupation et d'utilisation des terres plus étendus puisqu'elle maximise la possibilité de les dissocier correctement avec le pré-clustering par strate (unité de paysage). Au contraire, la méthode hyperclustering sans stratification, même avec un nombre élevé de clusters initiaux (2400 dans ce cas), n'a pas évité le mélange des classes, rendant ainsi difficile l'affectation de classes aux clusters finaux et obtenant une plus faible précision de classification.
Le système de monoculture de soja a obtenu les précisions les plus faibles avec les deux variantes de la méthode (F-mesure de 0,65 et 0,46 pour la méthode de « landscape-clustering » et hyperclustering, respectivement). Ceci est principalement dû à la confusion avec les surfaces de pâturages qui ont un fort développement végétatif (avec un pic de NDVI) pendant la saison de pluies qui correspond également au pic de croissance du soja. En revanche, tous les points de terrain du système de double culture riz-soja ont été correctement classés par les deux variantes de la méthode. Cet excellent résultat peut être lié à la phénologie singulière de ce système de culture, avec deux cycles de culture distincts et temporairement éloignés, qui ne ressemble pas à la phénologie des autres systèmes d'utilisation des terres. Par ailleurs, la méthode de « landscape-clustering » n'a pas montré d'amélioration dans la classification de ce système de culture particulier, ce qui peut être expliqué par la localisation enclavée des parcelles associées à ce système dans la même microrégion (la microrégion Rio Formoso) qui présentent ainsi une variabilité spatiale limitée. La correcte localisation de ce système de culture pourrait en partie expliquer la plus faible valeur de désaccord sur la répartition que sur la quantité observée entre les classifications des deux méthodes et le jeu de données de référence.

La combinaison des deux étapes de réduction de la variabilité spectrale (segmentation à l'échelle de la parcelle et stratification de la région en unités de paysage) et une classification non supervisée en deux étapes semble être un moyen efficace de réduire la variabilité spectrale de l'ensemble de données sans avoir recours à des étapes de classification complexes, guidées par des connaissances expertes, ni à des données externes. La couverture d'une région d'une superficie proche de celle du Tocantins (277 621 km²) avec des données à moyenne résolution spatiale (pixels MODIS à 250 m), représente un jeu de données initial d'environ 10 millions de pixels par image. Suivant la méthodologie présentée, cette dimensionnalité spatiale élevée a été successivement réduite à 187 877 objets, puis à 2400 pré-clusters, et finalement à 10 clusters. Outre les paramètres de segmentation définis par l'utilisateur et le nombre de clusters, les traitements sont entièrement automatiques et le faible nombre de clusters finaux permet d'affecter une classe par analyse visuelle des profils temporels de NDVI, tout en exigeant une connaissance de base du calendrier cultural pour les systèmes de culture d'intérêt.

La comparaison des résultats de la classification par « landscape-clustering » avec les estimations de l'IBGE concernant la superficie récoltée pour les cultures de soja, riz et maïs de deuxième cycle a montré des fortes corrélations positives à l'échelle des municipalités (r~0,9). La légère sous-estimation de la superficie de soja dans les résultats de classification est due à la confusion avec les surfaces de pâturages. Cette sous-estimation ainsi que certaines
surestimations sont responsables de la dispersion obtenue, ces dernières étant particulièrement évidentes dans le cas des municipalités limitrophes. Les surestimations observées dans ces municipalités peuvent être en partie expliqués par le fait que les parcelles en bordure de l'État, appartenant parfois à des propriétés officiellement localisées dans les États voisins ne sont pas recensées dans les statistiques des municipalités du Tocantins. Néanmoins, bien que le nombre de clusters ait été empiriquement défini pour simplifier le traitement, la classification finale peut bénéficier d'une évaluation interne de différentes combinaisons de nombres de clusters afin d'obtenir des résultats de clusters optimaux d'un point de vue statistique (maximisant la somme des carrés intra-cluster) pouvant favoriser une meilleure séparabilité des classes.

L'inclusion d'autres étapes de traitement pourrait aussi contribuer à améliorer les résultats de classification au détriment de traitements plus lourds. En particulier, la radiométrie des objets pourrait être affectée par l'effet de bordure dû à la disparité des résolutions spatiales entre les jeux de données MODIS et Landsat. La méthodologie présentée pourrait ainsi bénéficier du « démixage » spectral et du rééchantillonnage spatial des pixels MODIS à la résolution spatiale Landsat (ex. Bisquert et al., 2015; Gevaert et García-Haro, 2015; Knauer et al., 2016). Des erreurs potentielles peuvent être également induites par les dates d'acquisition des scènes Landsat utilisées pour la segmentation. Par exemple, une parcelle qui présentait un aspect homogène à la période d'acquisition estivale des images Landsat sera délimitée par un seul objet mais peut être cultivée avec deux systèmes de culture différents pendant la saison culturale (i.e. l'information de NDVI dans l'objet résultera d'un mélange des informations temporelles de NDVI des deux systèmes). La méthodologie pourrait ainsi bénéficier d'une segmentation multi-temporelle d'images Landsat, mais au détriment de la simplicité des traitements et des données d'entrée.
Bilan : Classification des systèmes de culture à l'échelle régionale par la méthode «landscape-clustering»

- Ce chapitre présente une méthode de classification non supervisée simple et reproductible qui a permis de cartographier les principaux systèmes de culture du Tocantins en combinant deux étapes de réduction de la variabilité spectrale, une segmentation à l'échelle de la parcelle et une stratification en unités de paysage au préalable de la classification.

- L'inclusion d'une étape de stratification a significativement amélioré la précision de la classification, obtenant une précision globale pour quatre classes d'environ 93 % et une forte corrélation avec les estimations issues des statistiques agricoles, avec des coefficients de corrélation d'environ 0,9.

- La stratification régionale en unités de paysage semble être une contribution significative à la cartographie des systèmes de culture à l'échelle régionale, en particulier pour les systèmes de culture spatialement dispersés et sous-représentés par rapport à d'autres types de systèmes d'utilisation de terres.
Chapitre 5.
Cas d'application au Burkina Faso

<table><thead><tr><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>5.1. ÉTAT DE L'ART DES APPROCHES DE TÉLÉDÉTECTION POUR LA CARTOGRAPHIE DU DOMAINE AGRICOLE AU BURKINA FASO</td><td>130</td></tr><tr><td>5.1.1. Exemples de cartographie à l'échelle globale et continentale</td><td>130</td></tr><tr><td>5.1.2. Exemples de cartographie à l'échelle régionale et nationale</td><td>132</td></tr><tr><td>5.1.3. Défis pour la télédétection</td><td>133</td></tr><tr><td>5.2. ÉVALUATION DE LA REPRODUCTIBILITÉ DE L'APPROCHE DÉVELOPPÉE</td><td>134</td></tr><tr><td>5.2.1. La taille du parcellaire et la variabilité intra-parcellaire</td><td>134</td></tr><tr><td>5.2.2. La persistante couverture nuageuse</td><td>139</td></tr><tr><td>5.2.3. La difficile séparabilité des classes</td><td>139</td></tr><tr><td>5.2.4. Adaptation des méthodes</td><td>139</td></tr><tr><td>5.3. RÉSULTATS</td><td>142</td></tr><tr><td>5.3.1. Les composantes principales</td><td>142</td></tr><tr><td>5.3.2. Les unités de paysage</td><td>145</td></tr><tr><td>5.3.3. Résultats de classification</td><td>145</td></tr><tr><td>5.4. DISCUSSION</td><td>150</td></tr><tr><td>5.4.1. Perspectives</td><td>154</td></tr></tbody></table>
# Chapitre 5. Cas d'application au Burkina Faso

L'agriculture du Burkina Faso, représentative de la « petite agriculture » de l'Afrique de l'Ouest, est une agriculture principalement familiale caractérisée par un parcellaire de petite taille et un bas niveau d'intensification. Elle est très différente de l'agriculture entrepreneuriale caractéristique de la région du Tocantins sur laquelle on a réalisé le développement méthodologique.

Ainsi, dans ce dernier chapitre on va tester la reproductibilité des méthodes développées et présentées dans les chapitres précédents (chapitres 3 et 4) en appliquant la démarche sur le territoire du Burkina Faso, en réponse à la dernière question de recherche :

* Quelle est la reproductibilité de l'approche développée face au changement de type d'agriculture (de l'agriculture intensive à la petite agriculture familiale) ?

Dans un premier temps nous présentons des exemples de produits cartographiques du domaine cultivé du Burkina Faso établis à partir de données de télédétection, et les principales limites rencontrées pour aller plus en détail dans la description des classes agricoles, en lien avec les spécificités régionales. Dans un deuxième temps on évalue la reproductibilité de l'approche développée et on présente les adaptations réalisées. Finalement, les résultats obtenus sont présentés et discutés.

## 5.1. État de l'art des approches de télédétection pour la cartographie du domaine agricole au Burkina Faso

En parcourant la littérature en télédétection, on s'aperçoit qu'aucune étude n'a été publiée à ce jour sur la cartographie des systèmes agricoles (décrits par les espèces cultivées et les pratiques agricoles associées) du Burkina Faso à l'échelle nationale. Cependant, nous présentons ci-après quelques exemples non exhaustifs d'études récentes sur la cartographie du domaine agricole de l'échelle globale à l'échelle nationale.

### 5.1.1. Exemples de cartographie à l'échelle globale et continentale

Plusieurs exemples de produits globaux d'occupation des terres sont disponibles à ce jour. Ceux-ci dissocient généralement les surfaces cultivées et les surfaces de pâturages d'autres types de surface, et, selon le produit, dissocient l'agriculture irriguée et pluviale. Quelques exemples sont les produits "GlobCover" à 300 m de résolution spatiale (Arino et al., 2007), "GlobeLand 30" à 30 m (Chen et al., 2015) et "ESA CCI Land Cover" à 300 m
(Kirches et al., 2014)<fnref n="42" />. Ces cartes sont produites à des résolutions spatiales allant de la haute à la moyenne résolution à partir de différentes données satellitaires (ex. MODIS, MERIS, SPOT VGT, Landsat TM/ETM+, HJ-1) (Arino et al., 2007; Chen et al., 2015; Kirches et al., 2014). Cependant, leur utilisation est souvent limitée pour des applications à l'échelle régionale en raison de leur mise à jour irrégulière et une précision qui est souvent remise en question, notamment sur l'Afrique de l'Ouest où ils tendent à négliger les spécificités régionales (Fritz, See et Rembold, 2010; Knauer et al., 2017; Lambert, Waldner et Defourny, 2016; See et al., 2015).

L'équipe de l'ESA CCI Land Cover a actualisé l'information sur l'occupation des terres du continent africain avec un « prototype » de carte à 20 m de résolution à partir d'une série annuelle avec une résolution temporelle de 10 jours de données Sentinel-2A (2015-2016)<fnref n="44" />, mais la version finale n'est pas encore disponible, et la précision de la version prototype n'a pas été validée (Ramoino, Pera et Arino, 2018). Ce prototype de carte a été obtenu par classification supervisée à l'aide des classificateurs du maximum de vraisemblance et de forêts aléatoires (Random Forests) à partir d'une base de données d'entrainement issue de l'outil open source "Collect Earth" qui se base sur la photo-interprétation d'images issues de Google Earth, Bing Maps et Google Earth Engine (Bey et al., 2016).

Xiong et al. (2017) ont également travaillé à l'échelle du continent, produisant une carte du domaine cultivé pour l'année 2015 à 30 m de résolution spatiale. La carte a été produite à partir de données Sentinel-2A (résolution temporelle de 10 jours), Landsat 8 (résolution temporelle de 16 jours) et des données d'élévation SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) sur la plateforme de traitement de données Google Earth Engine. La méthode de classification a utilisé des données d'apprentissage dérivées par photo-interprétation d'images de Google Earth et des produits globaux d'occupation des terres ("GlobCover" (Arino et al., 2007), "GRIPC" (Salmon et al., 2015), "GlobeLand 30" (Chen et al., 2015)) pour entrainer les classificateurs supervisés de forêts aléatoires et SVM (Support Vector Machine) sur 7 zones agro-écologiques du continent (les classifications sont réalisées séparément par zone).

<footnote n="42">⁴² La dernière mise à jour disponible de ces produits date de : Globcover (2006) ; GlobeLand 30 (2010) ; ESA CCI Land Cover (2015).</footnote>

<footnote n="43">⁴³ Les capteurs « Medium Resolution Imaging Spectrometer » (MERIS, à bord du satellite Envisat), « Végétation » (VGT, à bord des satellites SPOT-4 et -5), « Thematic Mapper » (TM, à bord des satellites Landsat-4 et -5) et la constellation « Huan Jing-1 » (HJ-1), ne sont plus opérationnels en 2018.</footnote>

<footnote n="44">⁴⁴ La version « prototype » est Consulté à l'adresse :http://2016africalandcover20m.esrin.esa.int/.</footnote>
5.1.2. Exemples de cartographie à l'échelle régionale et nationale

À l'échelle de l'Afrique de l'Ouest, Gessner et al. (2015) proposent une approche « optimisée régionalement » pour la cartographie de l'occupation des terres à 250 m de résolution spatiale (testée sur l'année 2006, mais le résultat n'est pas accessible). Leur approche utilise différents types de données, optiques et radar, adaptées à la détection des différentes classes d'occupation des terres. Les surfaces cultivées et de pâturage sont classées par un arbre de décision et une classification supervisée en utilisant le classifieur de forêts aléatoires à partir d'une série annuelle MODIS d'indices de végétation (produits “MOD13Q1” et “MYD13Q1”).

Lambert, Waldner et Defourny (2016) ont cartographié le domaine cultivé en 2014 sur une région d'environ 4 300 000 km² comprenant les « agrosystèmes » sahéliens et soudaniens de l'Afrique de l'Ouest y compris ceux du Burkina Faso (leur carte n'est pas accessible). La méthode utilisée est basée sur une classification supervisée avec un classifieur SVM (« *Suppot Vector Machines* ») à partir des données journalières PROBA-V à 100 m de résolution spatiale et des données d'entrainement dérivés des produits d'occupation des terres globaux “GlobeLand 30” (Chen et al., 2015) et “ESA CCI Land Cover” (Kirches et al., 2014).

L'étude la plus récente et complète à notre connaissance sur le Burkina à l'échelle
nationale a été présentée par Knauer et al. (2017). Des cartes du domaine cultivé ont été
produites à l'échelle nationale pour les années 2001 et 2014 pour analyser la trajectoire des
surfaces cultivées pendant la période d'étude, notamment leur extension. L'agriculture
pluviale, irriguée et les plantations ont été classées par une méthode de classification
supervisée par le classifieur de forêts aléatoires à partir des données MODIS et Landsat et
de données d'apprentissage générées par photo-interprétation à partir d'images de
Google Earth. Un modèle de fusion de données, ESTARFM (*Enhanced Spatial and Temporal
Adaptive Reflectance Fusion Model*) (Knauer et al., 2016), a été utilisé pour combiner les
informations de plus de 500 scènes Landsat et 3000 scènes MODIS pour générer des séries
annuelles à haute résolution temporelle (8 jours) et spatiale (30 m). La carte obtenue pour
l'année 2014 est présentée dans la Figure 46, mais elle n'est pas accessible au téléchargement.
<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Figure 46. Carte du domaine cultivé en 2014 au Burkina Faso (source : Knauer et al., 2017).</figcaption></figure>

5.1.3. Défis pour la télédétection

Les études présentées révèlent plusieurs spécificités de l'Afrique de l'Ouest et du Burkina Faso qui s'avèrent contraignantes pour la télédétection. Celles-ci sont répertoriées par Bégué et al. (2016) et concernent principalement :

- le parcellaire agricole fragmenté, la taille des parcelles étant généralement inférieure à l'hectare ;

- la grande variabilité intra-parcellaire liée à l'association de plusieurs espèces et à la variabilité des conditions de croissance au sein d'une même parcelle (Malingreau, Bartholomé et Barisano, 1987), exacerbée par la présence des arbres dans les parcelles, et la grande variabilité inter-parcellaire liée à la diversification de la production et l'hétérogénéité de pratiques au sein des exploitations ;

- la persistante couverture nuageuse qui réduit la disponibilité de données optiques dégagées pendant la saison de pluies rendant difficile le suivi de la phénologie des cultures dominantes pluviales et limitant pratiquement l'information à la saison sèche lorsque le domaine cultivé est difficile à délimiter (les parcelles en sol nu,
sans limites claires se confondent avec les prairies clairsemées et les terres stériles) (Knauer et al., 2017; Lambert et al., 2016);

* le développement végétatif des cultures et de la végétation naturelle est synchronisé sur la courte saison de pluies ce qui rend difficile la séparabilité des surfaces cultivées des autres surfaces végétalisées notamment des savanes (Gessner et al., 2015; Xiong et al., 2017). Cette difficulté est exacerbée par les jachères qui sont mises en exploitation d'une année sur l'autre en fonction des nécessités avec différentes durées (allant de moins d'un an jusqu'à cinq ans) et présentent donc des réponses spectrales et temporelles très différentes ce qui les rend difficiles à distinguer des cultures et de la végétation naturelle (Xiong et al., 2017).

Ces fortes contraintes à l'utilisation de la télédétection expliquent en partie le manque d'approches de cartographie des systèmes agricoles avec un niveau de finesse thématique suffisante pour distinguer les espèces cultivées et les pratiques agricoles à l'échelle régionale.

## 5.2. Évaluation de la reproductibilité de l'approche développée

Les défis pour la télédétection identifiés précédemment (section 5.1.1) anticipent des potentielles adaptations de l'approche développée sur le Tocantins (présentée dans les chapitres 3 et 4) aux spécificités des systèmes agricoles du Burkina. Les sous-sections suivantes illustrent les différences entre les deux régions d'étude en termes de besoin en imagerie et en méthodes compte tenu de ces défis, et les adaptations réalisées.

### 5.2.1. La taille du parcellaire et la variabilité intra-parcellaire

Comme présenté dans le chapitre introductif (section 1.3.1), les besoins en résolution spatiale diffèrent selon la région à cartographier compte tenu de la taille des parcelles agricoles. Les Figures 47 et 48 présentent différents rapports de dimension entre les images utilisées dans l'approche développée (Landsat et MODIS) et les parcelles agricoles des deux régions d'étude.

La Figure 47 présente une parcelle de taille moyenne de chaque région (~100 ha au Tocantins et ~0,6 ha au Burkina Faso) sur un extrait d'image MODIS NDVI et Landsat 8 à 250 m et 30 m de résolution spatiale sur 9 km² de surface agricole. La Figure 48 représente l'emprise des parcelles présentées dans la Figure 47 sous une grille représentant les dimensions des pixels MODIS et Landsat.
<figure><img src="image_57.png" /></figure>

Figure 47. Représentation d'une parcelle de taille moyenne d'environ 100 ha au Tocantins et 0,6 ha au Burkina Faso, sur un extrait de 9 km² d'images MODIS NDVI et Landsat 8.

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

Figure 48. Représentation d'une parcelle de taille moyenne du Tocantins et du Burkina Faso sous une grille correspondant aux pixels MODIS NDVI et Landsat 8.
Comme observé dans ces deux figures (Figure 47 et 48), et selon la situation définie par Strahler, Woodcock et Smith (1986) (présentée dans la section 1.3.1), l'agriculture du Burkina Faso se trouve dans un « cas de basse résolution » la résolution spatiale des données MODIS étant supérieure à la taille moyenne du parcellaire burkinabé. En prenant comme exemple le seuil du « facteur d'échelle » proposé par Woodcock et Strahler (1987) par lequel on peut distinguer la limite d'un « cas de haute résolution » (une taille de pixels supérieure aux ¾ de la taille des unités spatiales d'intérêt), ceci se situerait à 67 m de résolution soit un pixel de 4 500 km² pour une parcelle moyenne burkinabé de 0,6 ha, or la taille d'un pixel MODIS est presque 14 fois plus élevée.

La résolution spatiale des données MODIS qui se situe par-dessous la limite du « cas de haute résolution » considérant la taille des parcelles agricoles du Tocantins était adaptée pour la classification des systèmes de culture, garantissant au moins un pixel avec une information spectrale « pure » à l'intérieur de la parcelle, celles-ci étant d'autant plus très homogènes. Les pixels MODIS au Burkina Faso contiennent des informations spectrales mixtes issues de la variabilité intra-parcellaire (ex. dans les cas de cultures mixtes et de présence des arbres dans les parcelles), variabilité inter-parcellaire et les autres types de surface entourant les parcelles. En outre, l'information temporelle mixte du comportement phénologique des différentes surfaces empêche de distinguer la phénologie des cultures, ce qui signifie que les données MODIS sont pauvrement adaptées à la cartographie des systèmes de culture au Burkina Faso.

Pour que la méthode de classification des systèmes de culture du Tocantins, présentée dans le chapitre 4, soit reproduite avec des données d'une résolution correspondante au Burkina Faso, les données MODIS à 250 m devraient être remplacées par de données à environ 20 m de résolution, et les données Landsat à 30 m par des données à une résolution de l'ordre de 2,5 m. Parmi les principaux satellites opérationnels à ce jour (cf. Tableau 2), les satellites Sentinel-2 (10 à 20 m) et SPOT 6/7 (bande panchromatique à 1,5 m et bandes multispectrales à 6 m) réunissent les caractéristiques nécessaires du point de vue de la résolution spatiale.

Les données Sentinel-2, avec une emprise d'environ 290 km × 290 km, sont mises à disposition avec un découpage en tuiles d'environ 100 km × 100 km. L'emprise de ces tuiles est considérablement plus petite que celle des données originelles (MODIS et Landsat) comme illustré dans la Figure 49. Les satellites SPOT 6/7, avec une fauchée de 60 km, présentent plusieurs modes d'acquisition, pouvant acquérir des images jusqu'à 600 km de long (et 60 km de large) en une seule passe. L'emprise d'une tuile d'une acquisition de 60 km × 60 km est représentée dans la Figure 49 à titre d'exemple.
<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Figure 49. Emprise spatiale des tuiles MODIS, Landsat 8, Sentinel-2 et SPOT 6/7 sur la région du Burkina Faso.</figcaption></figure>

En considérant ces nouvelles données, le nombre de tuiles nécessaires pour couvrir l'ensemble de la région augmente et les traitements deviennent plus lourds. Par exemple, 44 tuiles Sentinel-2 sont nécessaires pour obtenir une couverture de l'ensemble de la région d'étude. La fréquence d'acquisition de ces données étant de 5 jours, avec les deux satellites Sentinel-2A et -2B opérationnels depuis mars 2017, les séries temporelles annuelles se composent de 73 images ce qui fait un total de 3212 images à traiter. Chaque fichier contenant une image occupe environ 6 Go d'espace disque, ce qui génère des volumes de données conséquents qui nécessitent des moyens de stockage et des capacités de traitement importants.

La constellation de satellites commerciaux à haute résolution spatiale SPOT6/7 fournissent des images sur demande. Avec un prix compris entre 0,3 € et 1,2 € par km²⁴⁵, le prix d'une couverture nationale du Burkina Faso s'élèverait à un prix inabordable pour la plupart des utilisateurs (entre 100 k€ et 400 k€), et les volumes de données générés seraient

<footnote n="45">⁴⁵ Le prix au km² est le prix « acteur public » via le projet GEOSUD. La fourchette des prix est liée au nombre de programmations du satellite nécessaires pour obtenir une image dégagée. En saison sèche, l'acquisition d'une image dégagée est généralement obtenue en 1 ou 2 tentatives, en saison de pluies, le nombre de tentatives est plus élevé, de l'ordre de 3 à 5.</footnote>
pratiquement ingérables. À titre d'exemple, une segmentation à l'échelle de la parcelle de la
commune de Koumbia au Burkina Faso (1 553 km²) a généré un fichier au format shapefile
de 2,64 Go avec environ 900 000 segments (un extrait du résultat de la segmentation est
présenté dans la Figure 50 ; Raffaele Gaetano, communication personnelle 2017).

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>Figure 50. Extrait de la segmentation réalisée sur une image SPOT 7 dans le cadre du projet JECAM (Joint Experiment of Crop Assessment and Monitoring) (Raffaele Gaetano, communication personnelle 2017).</figcaption></figure>

Comme on peut l'observer dans la Figure 50, la segmentation est conditionnée par la
grande variabilité intra-parcellaire. La taille des segments doit être suffisamment petite pour
arriver à isoler les arbres au sein des parcelles afin d'obtenir des segments avec une
information spectrale « homogène » des cultures à l'intérieur et faciliter ainsi les
classifications postérieures, ce qui résulte en un nombre de segments très élevé.
De plus, plusieurs segments sont parfois nécessaires pour délimiter des parcelles hétérogènes.
En partant de cet exemple, nous avons extrapolé les résultats de la segmentation de la
commune de Koumbia (nombre de segments et taille du fichier) à la superficie totale du
Burkina (~274 000 km²), et les avons comparés aux résultats obtenus dans le Tocantins sur
une surface équivalente (Tableau 11). Cette estimation montre la grande quantité de segments
et la grande taille du fichier qui seraient générés au Burkina par rapport au Tocantins.
<table><caption>Tableau 11. Ordres de grandeur des résultats de segmentation pour le Tocantins et le Burkina Faso sur une superficie équivalente de 240 000 km². Les valeurs ont été estimées à partir d'une segmentation réalisée sur le Tocantins (section 4.1.1.1) et une segmentation réalisée sur la commune de Koumbia.</caption><thead><tr><td></td><td>Nombre de segments</td><td>Taille du fichier shapefile (Go)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Tocantins</td><td>~185 000</td><td>0,450</td></tr><tr><td>Burkina Faso</td><td>~161 531 000</td><td>529</td></tr></tbody></table>

### 5.2.2. La persistante couverture nuageuse

Les images Sentinel-2 présentent une résolution spatiale adaptée à la taille des parcelles au Burkina. Cependant, la fréquence théorique des images Sentinel-2 (une image tous les 5 ou 10 jours) est fortement réduite pendant la saison de pluies en raison de la forte couverture nuageuse. Le pourcentage de couverture nuageuse moyen par tuile pendant la période culturale de 2016 (de juin à octobre) est de 43 %, et le nombre moyen d'images disponibles avec moins de 10 % de couverture nuageuse pendant la période est de 5 images par tuile<fnref n="46" />. Les acquisitions de 2016 ont été faites avec une répétitivité de 10 jours, lorsque seul le satellite Sentinel-2A était opérationnel. Avec la mise en orbite du satellite jumeau Sentinel-2B en mars 2017, la résolution temporelle est passée à 5 jours à l'équateur, qui devrait diminuer les lacunes d'information pendant la saison culturale.

### 5.2.3. La difficile séparabilité des classes

La synchronisation de la croissance de la végétation sur la courte période de pluies et la difficulté supplémentaire liée à la pratique courante des jachères suggère que le nombre de clusters initiaux utilisés pour le site du Tocantins devrait être augmenté afin de maximiser la séparabilité du domaine cultivé des autres surfaces végétalisées. En effet, un partitionnement spectral plus fin du jeu de données initial doit théoriquement faciliter l'isolement des classes spectrales qui présentent de faibles différences phénologiques.

### 5.2.4. Adaptation des méthodes

En ce qui concerne la méthode de stratification régionale en unités de paysage, nous considérons que les données MODIS restent adaptées pour la délimitation des unités de paysage, ces dernières se situant dans un « cas de haute résolution » par rapport à la résolution

<footnote n="46">⁴⁶ Les calculs ont été réalisés à partir de toutes les images disponibles pour les 30 tuiles dont 50 % ou plus de l'emprise recouvre la région d'étude (tuiles exclues du calcul : 30PXB, 30PZB, 30PVA, 31PBR, 30PUV, 31PCQ, 30PTU, 31PDP, 31PCN, 31PDN, 30PWS, 30PUR, 30PVR, 30PWR).</footnote>
spatiale de MODIS. Cependant, les informations contenues dans un pixel MODIS sur
le Burkina Faso étant plus synthétiques que sur le Tocantins, les limites des unités de paysage
seront moins marquées par des éléments de la surface visibles sur les images au Tocantins
(ex. les contours de parcelles).

Par rapport à la méthode de classification des systèmes de culture, celle-ci préciserait
d'une substitution des données MODIS et les données Landsat originales par des données
adaptées au changement d'échelle imposé par la petite taille du parcellaire burkinabé tels que
Sentinel-2 et SPOT 6/7. Cependant, en raison des problèmes de nébulosité qui affectent les
données Sentinel-2 pendant la saison culturale de 2016, il reste peu d'informations
disponibles sur le développement végétatif des cultures, ce qui compromet la méthode
classification des systèmes de culture pour l'année 2016. D'autre part, la couverture du
territoire national avec des données SPOT 6/7 a un prix très élevé, voire prohibitif pour des
applications agricoles, et dans le cas d'une délimitation du parcellaire burkinabé le résultat de
segmentation serait difficilement exploitable dû à la puissance de calcul nécessaire.

Ainsi, dans le cadre de cette thèse nous avons choisi d'évaluer la reproductibilité de
l'approche développée avec les séries temporelles d'images MODIS, compte tenu que
le produit MOD13Q1 minimise les effets de la nébulosité avec le processus de synthèse sur
16 jours à partir de données journalières. Cependant, la résolution spatiale des données
MODIS ne permet pas d'accéder à une information spectrale « pure » à l'intérieur des
parcelles agricoles sans techniques de traitement supplémentaires telles que les méthodes de
« démixage » spectral, la classification des systèmes de culture et des systèmes d'utilisation
agricole des terres s'avère impossible. Néanmoins, la cartographie du domaine cultivé peut
être envisagée en partant du principe que les pixels MODIS captant majoritairement les
réponses spectrales mixtes des groupes de parcelles puissent être dissociés de ceux captant les
réponses d'autres types de surface par la méthode de classification « landscape-clustering »
présentée dans le chapitre 4.

La méthode adoptée dans ce chapitre se décompose ainsi en deux étapes : (i) une étape de délimitation des unités de paysage suivant la méthode présentée dans le chapitre 3 (section 3.1.1), et (ii) une étape de classification non supervisée des pixels de la série temporelle MODIS-NDVI du 2016 (présentée dans la section 2.2.1) suivant la méthode de « landscape-clustering » présentée dans le chapitre 4 (section 4.1.2.2). La Figure 51 montre les principales étapes méthodologiques adoptées dans ce dernier chapitre.
<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Figure 51. Représentation des étapes méthodologiques adoptées dans le chapitre 5.</figcaption></figure>

Les adaptations réalisées portent uniquement sur l'étape de classification :

* La méthode de classification orientée-objet est remplacée par une classification par pixel. Un total de 5 037 865 pixels sont à classer, chacun des pixels contenant les informations temporelles des 23 images de la série annuelle de NDVI de 2016. L'étape de pré-clustering ne s'effectue donc plus sur un groupe d'objets mais sur un groupe de pixels au sein d'une unité de paysage (tous les pixels dont le centroïde est situé à l'intérieur des limites d'une unité de paysage sont regroupés);

* Une seule étape de réduction de la variabilité spatiale étant appliquée (stratification de la région en unités de paysage, mais pas de segmentation à l'échelle de la parcelle), et compte tenu de la difficulté de séparabilité des classes au Burkina Faso, nous augmentons de façon empirique le nombre de clusters dans l'étape de pré-clustering (de 20 à 40 clusters), et dans l'étape de clustering finale (de 10 à 20 clusters) pour augmenter la séparabilité des classes tout en restant sur un nombre final de clusters relativement facile à interpréter.

Les autres étapes et paramètres des méthodes originales, décrits en détail dans les chapitres 3 (section 3.1.1) et 4 (section 4.1.2.2), sont conservées. Les clusters finaux ont été interprétés par l'analyse de leurs profils temporels de NDVI et par photo-interprétation à l'aide des images à haute résolution spatiale Sentinel-2A et SPOT 7 (présentées dans la
section 2.2.1.3) et affectés aux classes « culture annuelle » et « autre type d'occupation des terres ».

Les points GPS collectés en 2016 de façon exhaustive dans les zones nord, centre, sud et ouest, couvertes par des acquisitions d'images à haute résolution spatiale (3663 points au total, 2357 points de référence pour la classe « culture annuelle » et 1306 points pour la classe « autre type d'occupation et utilisation des terres », cf. Figure 29), ont été croisés avec une grille de pixels MODIS et un seul point par pixel MODIS a été retenu pour l'évaluation de la classification pixellaire. Nous avons procédé de la façon suivante : pour les 1679 pixels qui se superposent spatialement aux points GPS nous avons calculé le nombre d'occurrences (nombre de points à l'intérieur de chaque pixel) par classe. En cas d'occurrence multiple, nous avons retenu la classe majoritaire. En cas de parité dans le nombre de points représentatifs de chaque classe, nous avons réalisé une sélection aléatoire. Au total, 1679 points ont été retenus, 966 pour la classe « culture annuelle » et 713 pour la classe « autre type d'occupation et utilisation des terres ».

La précision du résultat de classification est estimée en utilisant les indices de précision globale et le coefficient Kappa (présentés dans la section 2.3.5) calculés à partir des 1679 points de terrain retenus. De plus, la superficie cultivée (cultures annuelles) ainsi cartographiée à l'échelle nationale est comparée à la surface donnée par les statistiques agricoles de 2016 (présentées dans la section 2.2.3.2).

## 5.3. Résultats

### 5.3.1. Les composantes principales

La Figure 52 montre les vecteurs propres des trois premières composantes principales en fonction des images de la série annuelle de 2016 (représentées par leur code du jour julien).
<figure><img src="image_62.png" /></figure>

Figure 52. Magnitude des vecteurs propres (axe d'ordonnées) des trois premières composantes principales en fonction des images de la série annuelle de 2016 (représentées en abscisse par leur code du jour julien).

On observe dans la Figure 52, comme dans le résultat de la CP1 au Tocantins (Figure 32 CP1), une distribution temporelle relativement constante des vecteurs propres de la première CP sur toute la période annuelle avec un signe négatif, ce qui implique que cette CP n'a pas capté des variations temporelles particulières. Comme cela a été observé dans les résultats précédents au Tocantins (section 3.2.1), cette CP est fortement corrélée de façon négative avec le NDVI cumulé sur l'année, avec une corrélation linéaire globale de $r = -0,99$. Le résultat de la corrélation par pixel est présenté dans la Figure 53. Ce résultat suggère que le principal facteur de variabilité dans la série temporelle capté par la première composante (représentant 84 % de la variance totale) est associé à la variabilité spatiale de valeurs de NDVI.
<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Figure 53. Corrélation (r) entre la CP1 et le NDVI cumulé sur l'année 2016.</figcaption></figure>

Le profil des vecteurs propres de la deuxième CP (Figure 52 CP2) suggère que la CP2 a capté la variabilité saisonnière de la végétation associée au régime pluviométrique. Ceci est mis en évidence par les dates des pics maximaux et minimaux et les inversions de signe qui reflètent les phases du cycle pluviométrique annuel. En effet, comme dans le résultat de la CP2 au Tocantins (Figure 32 CP2), on observe que pendant la saison de pluies, ici entre fin avril et début mai (jour 113) et fin août (jour 225), les images sont positivement corrélées avec les vecteurs propres, et pendant la saison sèche le signe est inversé.

Les changements de signe autour des jours 113 et 225 seraient ainsi associés respectivement aux processus de reverdissement et sénescence de la végétation, le développement végétatif culminant entre les jours 129 et 193. Les vecteurs propres positifs ont une distribution gaussienne, le « maximum de croissance » étant ici moins marqué (représenté par une courbe en cloche) que celui du profil des vecteurs propres du CP2 au Tocantins (Figure 32 CP2). Ceci pourrait être expliqué par le décalage régional du début de la saison de pluies suivant le gradient nord-sud spécialement marqué au Burkina Faso.

Le profil des vecteurs propres de la CP3 (Figure 52 CP3), montre également un cycle annuel qui indique que cette CP a capté une variation temporelle de la végétation. La variation mise en évidence par ce troisième CP est plus précoce que la variation saisonnière dominante (captée par la CP2) et inversée par rapport à cette dernière, soulignant des événements avec une variation de NDVI importante autour des jours 97 et 113 (mois d'avril).
Globalement les résultats obtenus montrent que la CP1 capte majoritairement la variabilité spatiale des valeurs de NDVI et que les CP d'ordre supérieur captent la variabilité temporelle au cours de la série annuelle. Ces résultats sont cohérents avec les résultats obtenus pour la série annuelle 2013-2014 au Tocantins présentés dans la section 3.2.1, et des études précédentes présentées dans la section 3.1.1.1.

### 5.3.2. Les unités de paysage

La segmentation des 22 « variables phénologiques » ou CP d'ordre supérieur avec l'algorithme de segmentation multi-résolution (Baatz et Schäpe, 2000) (paramétré suivant la méthode décrite dans la section 3.1.1.2, cf. Tableau 7) a produit 80 unités de paysage (Figure 54), d'une superficie moyenne de 3 420 km², 49 km² pour la plus petite et 10 715 km² pour la plus large.

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Figure 54. Résultat de la stratification régionale en unités de paysage obtenu suivant la méthode décrite dans le chapitre 3 à partir d'une série temporelle de données MOD13Q1 de l'année 2016.</figcaption></figure>

### 5.3.3. Résultats de classification

L'analyse des profils temporels moyens de NDVI des vingt clusters finaux et l'analyse par photo-interprétation sur les images à haute résolution spatiale Sentinel-2A et SPOT6/7 nous ont permis de dissocier les clusters appartenant à la classe « culture annuelle » et les clusters « autre type d'occupation des terres ». Les profils temporels de NDVI des clusters
affectés à la classe « culture annuelle » sont présentés dans la Figure 55(a) et ceux des clusters affectés à la classe « autre type d'occupation des terres » sont présentés dans la Figure 55(b) et (c).

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

Figure 55. Profils temporels des vingt clusters finaux obtenus avec la méthode « landscape-clustering » adaptée au Burkina Faso. Les courbes continues représentent le NDVI moyen de tous les pixels appartenant à chaque cluster en fonction du jour julien. Les profils des clusters qui semblent avoir capté les cultures annuelles sont représentés dans la figure (a) et les profils des clusters qui semblent avoir capté d'autres types d'occupation et utilisation des terres sont représentés dans les figures (b) et (c).
La plupart des profils temporels de NDVI (Figure 55(a)(b)) montrent une forte augmentation des valeurs de NDVI jusqu'à atteindre un pic entre juin et juillet (du jour 161 au jour 193), puis une diminution des valeurs conduisant à des valeurs minimales au mois d'octobre (du jour 273 au jour 289). Ce résultat suggère que ces clusters ont capté le fort développement végétatif lié à la pluviométrie et reflète ainsi la phénologie saisonnière marquée qui est synchronisée sur la saison de pluies pour toutes les surfaces végétalisées.

Cependant, on peut observer une différence principale entre les profils temporels de NDVI des clusters affectés à la classe « culture annuelle » (Figure 55(a)) et ceux des clusters affectés à la classe « autre type d'occupation des terres » (Figure 55(b)) : les profils de la classe « culture annuelle » montrent un début de croissance de la végétation plus tardif que les profils de la classe « autre type d'occupation des terres ». Le profil du cluster $k = 05$ (Figure 55(a)) qui diffère de cette tendance a été néanmoins affecté à la classe « culture annuelle » après confirmation par photo-interprétation sur les images de haute résolution spatiale de la présence de parcelles agricoles, mais suggère un mélange de types d'occupation des terres.

À différence des profils temporels de NDVI obtenus avec la classification de 2014-2015 du Tocantins (Figure 43(iv)), les profils de la classe « autre type d'occupation des terres » (Figure 55(b)(c)) présentent aussi des oscillations des valeurs de NDVI. Outre que les profils qui reflètent une tendance positive pendant la saison de pluies (augmentation des valeurs), on retrouve des profils qui reflètent la tendance inverse. Ce résultat suggère que ces clusters ont capté les surfaces inondées pendant la saison de pluies, tels que les corps d'eau saisonniers et les bords des corps d'eau permanents, ce phénomène étant particulièrement net pour le profil du cluster $k = 18$ (Figure 55(c)).

La précision globale estimée à partir des 1679 points de terrain pour la classification finale à deux classes est de 64,8 % (intervalle de confiance à 95 % = 62,5-67,1 %) et le coefficient de Kappa est de 0,3. La Figure 56 présente la carte du domaine cultivé (cultures annuelles) obtenue pour l'année 2016 à 250 m de résolution spatiale.
<figure><img src="image_66.png" /></figure>

Figure 56. Carte du domaine cultivé (cultures annuelles) à 250 m de résolution spatiale pour la saison culturale de 2016 obtenue avec la méthode de classification non supervisée « landscape-clustering » et limites des unités de paysage (cf. Figure 54).

On observe des cultures annuelles réparties sur l'ensemble du pays avec une couverture
dense dans une bande latitudinale dans la zone soudano-sahélienne (entre 12°N et 14°N).
Les limites des unités de paysage mettent en évidence une différenciation « paysagère » de
la répartition des surfaces cultivées avec des paysages allant d'une quasi-continuité des
surfaces cultivées à une quasi-absence de cultures, en passant par des paysages avec différents
niveaux d'intensité d'utilisation agricole des terres. L'absence de cultures annuelles est
notable dans l'extrême nord aride du pays avec essentiellement une présence le long des
bas-fonds mise en évidence par une distribution « ramifiée » des surfaces cultivées
(Figure 57).
<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>Figure 57. Extrait du résultat de classification du domaine cultivé de 2016 au nord du Burkina Faso.</figcaption></figure>

L'absence de cultures est aussi observée au sein des parcs nationaux, réserves et forêts classées (Figure 58), même si certains de ces espaces subissent une exploitation forestière illégale et commencent à être mis en culture (Knauer et al., 2017). Dans le sud-ouest du Burkina on observe une distribution relativement éparse des cultures annuelles. La superficie totale occupée par la classe « culture annuelle » est de 132 928 km² (soit environ 49 % de la superficie du pays).
<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure 58. Extrait du résultat de classification du domaine cultivé de 2016 et limites des espaces protégés (source : limites des espaces protégés (IUCN/UNEP-WCMC, 2017)).</figcaption></figure>

## 5.4. Discussion

Les résultats montrent que la méthode de classification non supervisée « landscape-clustering », adaptée aux spécificités de la « petite agriculture » burkinabé, est capable de distinguer le domaine cultivé (cultures annuelles) d'autres types d'occupation et utilisation des terres à l'échelle régionale avec une précision d'environ 65 %.

Le résultat du coefficient de Kappa de 0,3 est faible, ce qui indique un accord entre les points de référence et la classification « légèrement » supérieur à un accord avec une allocation aléatoire (« prévu par hasard »). Ce coefficient utilise la randomisation comme base de référence, ce qui est remis en question par plusieurs auteurs (Foody, 2002; Pontius et Millones, 2011; Strahler et al., 2006). Pontius et Millones (2011) stipulent qu'une allocation aléatoire ne représente pas un niveau de référence raisonnable et proposent de calculer les erreurs d'allocation sur la base des points de référence. Le désaccord global entre la classification et les points de référence est de 35 % ce qui suggère une confusion modérée entre les deux classes évaluées.
L'évaluation de la précision des résultats de classification présente néanmoins des limites liées à la différence d'échelle entre les points de référence (collectés à l'échelle de la parcelle) et la résolution spatiale de la classification à évaluer (250 m), les points de référence retenus (un par pixel MODIS) pouvant ne pas être représentatifs du type d'occupation des terres majoritaire de la superficie occupée par les pixels classés (~ 6 ha par pixel).

Nous avons obtenu une estimation de la superficie totale occupée par les cultures annuelles en 2016 de 132 928 km², ce qui est beaucoup plus important que le chiffre dérivé des statistiques officielles qui est de 58 693 km² (DGESS/MAAH, 2017). Les résultats récents de l'étude réalisée par Knauer et al. (2017) donnent quant à eux une superficie totale<fnref n="47" /> de 115 289 km² en 2014. En calculant un taux de croissance moyen annuel des surfaces cultivées de 4 215 km² à partir des estimations réalisées par Knauer et al. (2017) sur l'extension des surfaces agricoles sur une période de 13 ans (de 2001 à 2014), nous projetons une superficie totale d'environ 123 719 km² en 2016, soit une valeur très proche (moins de 8% de différence) de celle que nous avons obtenue par la méthode « landscape-clustering ». Le grand écart entre les estimations réalisées par télédétection et les estimations des statistiques agricoles pour l'année 2016 (DGESS/MAAH, 2017) s'explique soit par des fortes sure estimations de la méthode de télédétection, soit par des fortes sous-estimations des surfaces cultivées par la méthode d'extrapolation des estimations collectées à partir d'enquêtes auprès des ménages échantillons (présentée dans la section 2.2.3.2).

Concernant les résultats obtenus par la méthode « landscape-clustering », des sources d'erreur ont été détectées à partir de l'analyse visuelle des images à haute résolution : (i) des sure estimations des surfaces cultivées dans le nord aride du pays (ex. Figure 59.zone nord)) dues à la confusion des surfaces cultivées avec la végétation herbacée naturelle clairsemée, qui pourrait s'expliquer par la croissance synchronisée de la végétation avec la pluie, et (ii) des sous-estimations des surfaces cultivées dans le sud-ouest du pays (ex. Figure 59.zone ouest)) dues à la confusion entre savanes arborées et parcelles agro-forestières qui mixent cultures annuelles et forte densité d'arbres. Ainsi, on observe un gradient nord-sud de la qualité de la classification, avec une surestimation dans le nord du pays et une sous-estimation dans le sud (ex. Figure 59.zone centre) et Figure 59.zone sud)).

<footnote n="47">⁴⁷ Nous considérons ici les classes « rainfed agricultural area » et « irrigated agricultural area ».</footnote>
<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Figure 59. Extraits de 9 km² des images à haute résolution Sentinel-2A et SPOT 7 pour illustrer les sources d’erreur de classification observées spatialement. La localisation des extraits et les limites des zones climatiques sont présentées à gauche.</figcaption></figure>
Ces sources de confusion sont exacerbées par le mélange d'informations spectrales contenues dans les pixels MODIS, qui tend à homogénéiser la radiométrie des pixels. Ozdogan et Woodcock (2006) ont étudié la relation entre la résolution spatiale des images et les erreurs de classification des surfaces cultivées et montrent que lorsque la taille des pixels est grande par rapport à la taille des parcelles cultivées, la plupart des pixels ont des proportions de surface similaires et la variance entre pixels est faible, ce qui entraine des confusions entre classes. Notre hypothèse de départ était que les pixels MODIS captant majoritairement les réponses spectrales mixtes des groupes de parcelles pouvaient être dissociés de ceux captant les réponses d'autres types de surface par la méthode de classification « landscape-clustering ». Cette hypothèse n'est ainsi qu'en partie confirmée puisqu'elle n'est pas généralisable dans l'ensemble du Burkina i.e. la mosaïque complexe de surfaces, couverte par les pixels MODIS, ne permet pas, dans une grande partie des cas, de dissocier les groupes de parcelles d'autres types de surfaces par la méthode de classification « landscape-clustering ».

Malgré les erreurs de classification, la méthode non supervisée utilisée reste intéressante notamment car elle ne nécessite pas de données autres que les images satellitaires et par sa facilité de mise en œuvre qui la démarquent des méthodes utilisées dans les études présentées dans la section 5.1. Ces dernières sont en effet entièrement dépendantes de données externes (ex. images de Google Earth ou cartes précédentes) et reposent fortement sur des connaissances expertes pour l'obtention de données d'entrainement (ex. par photo-interprétation) pour des classifications supervisées (ex. Gessner et al., 2015; Knauer et al., 2017; Lambert et al., 2016; Xiong et al., 2017). Ces données externes d'entrainement, ou de validation sont une source d'erreur dans les classifications et fournissent des indicateurs de précision biaisés dû principalement au décalage temporel entre la période à cartographier et la période couverte par les données de référence et à leurs propres sources d'erreur. De plus, le manque d'informations multi-temporelles introduit des contraintes majeures pour la séparabilité de classes (telles que les surfaces cultivées et la végétation herbacée) par photo-interprétation (Knauer et al., 2017).

Bien que la cartographie des systèmes de culture et des systèmes d'utilisation agricole des terres à l'échelle régionale n'ait pas pu être réalisée compte tenu de l'offre en imagerie disponible à ce jour, la carte du domaine cultivé obtenue représente un produit intéressant en soi. Ce type de produit cartographique est considéré fondamental dans les régions vulnérables à l'insécurité alimentaire car il aide à la prise des décisions sur la quantité de nourriture à stocker, à distribuer ou à exporter et contribue ainsi à mitiger les fluctuations de prix et les pénuries alimentaires (See et al., 2015). Dans ce contexte, la stratification en unités
de paysage présente un potentiel complémentaire plausible, car il offre une information spatiale additionnelle : par croisement avec la carte du domaine cultivé, elle permet de dissocier des zones avec différents niveaux d'intensité d'utilisation agricole des terres à une échelle pertinente pour la prise de décision au niveau national.

### 5.4.1. Perspectives

À la fin de 2018, la première série annuelle de données Sentinel-2 sera disponible avec une résolution temporelle de 5 jours, alliant ainsi hautes résolutions spatiale et temporelle sur une longue période de temps. Cette haute fréquence d'acquisition devrait réduire les lacunes d'information pendant les saisons culturales au Burkina. En outre, les séries temporelles Sentinel-2 peuvent être complétées par d'autres données à haute résolution spatiale telles que des images Landsat 8, un produit harmonisé "Harmonized Landsat 8 Sentinel-2" (HLS) MYD13Q1" étant mis en place à cette fin par la NASA. Le couplage avec des données radar, telles que celles issues des images Sentinel-1, offre aussi un potentiel important pour le suivi de l'agriculture, notamment dans les régions affectées par une forte nébulosité comme au Burkina, les données radar et optique apportant en plus des informations complémentaires sur les surfaces (Corgne, Hubert-Moy et Betbeder, 2016). Néanmoins, le traitement de ces données à haute résolution à l'échelle du pays va nécessiter des capacités de calcul et de stockage conséquentes et des méthodes de traitement adaptées.

Quelques pistes méthodologiques sont avancées. Nous avons observé, en cohérence avec les observations réalisées par Knauer et al. (2017) et Lambert et al. (2016), que les surfaces cultivées se dissocient du reste des surfaces végétalisées en début de saison de pluies lorsque la végétation naturelle commence sa croissance, alors que les surfaces agricoles pluviales sont encore en sol nu (période de semis). Ainsi, la méthode présentée pourrait être testée avec les données Sentinel-2 sur une période resserrée en début de saison culturale pendant laquelle l'écart spectral entre la végétation naturelle et les surfaces mises en culture est maximal, et la nébulosité est encore acceptable pour le traitement des images optiques.

Les systèmes de culture pluviaux ayant généralement la même phénologie (à la différence des systèmes au Tocantins qui présentaient des cycles culturaux distincts), ils sont difficilement dissociables sur la base d'une interprétation visuelle des profils temporels de NDVI à l'aide du calendrier cultural. Ainsi, pour augmenter la séparabilité des systèmes de culture, différentes stratégies pourraient être testées dont :

- une analyse des variables phénologiques simples telles que le cumul annuel, le maximum annuel et l'amplitude annuelle du NDVI ;
* l'inclusion d'une hiérarchie dans les étapes de clustering, par exemple, écarter dans un premier temps les clusters associés à des classes d'occupation des terres facilement identifiables telles que les surfaces en eau, forêts et surfaces bâties, et refaire ensuite un clustering uniquement sur les surfaces végétalisées pour maximiser la séparabilité des surfaces ayant un même comportement phénologique.

En se situant dans un « cas de haute résolution » (Strahler et al., 1986) on pourrait envisager avec la méthode présentée et ses éventuelles améliorations une séparabilité de certains systèmes de culture, notamment les systèmes plus productifs des moins productifs tels que la culture de rente cotonnière riche en intrants et les cultures céréalières vivrières. Des indicateurs spatiaux (ex. taille et forme des parcelles) pourraient aussi servir à cette fin, les cultures de rente étant généralement associées à des parcelles de grande taille alors que les parcelles de petite taille sont caractéristiques des cultures vivrières. Cependant, pour détecter des informations sur les pratiques culturales au sein des parcelles, telles que la pratique répandue de la culture associée, il faudrait introduire des méthodes de « démixage » spectral et rééchantillonnage spatial (ex. Bisquert et al., 2015; Gevaert et García-Haro, 2015; Knauer et al., 2016) des images à une résolution décamétrique à une résolution métrique, ce qui est difficilement réalisable à l'échelle régionale, et pose un certain nombre de difficultés méthodologiques.
Bilan : Cas d'application au Burkina Faso

- Ce chapitre a permis de soulever les limites de reproductibilité des méthodes de cartographie des systèmes de culture et des systèmes d'utilisation des terres développées dans des régions caractérisées par la « petite agriculture familiale », compte tenu de la disponibilité d'imagerie satellitaire actuelle.

- Des spécificités régionales contraignantes pour la télédétection (parcellaire fragmenté et de petite taille, grande variabilité intra-parcellaire, forte couverture nuageuse pendant la saison culturale) et une disponibilité d'images limitée n'ont pas permis de cartographier les systèmes de culture et les systèmes d'utilisation des terres au Burkina Faso suivant les méthodes originales développées dans ce travail de thèse.

- La méthode de classification « landscape-clustering », adaptée aux spécificités régionales, a toutefois permis de produire une carte du domaine cultivé sur l'ensemble du pays pour la saison culturale de 2016, avec une précision globale d'environ 65 %.

- Cette méthode présente des avantages par rapport aux méthodes de classification supervisée couramment employées, notamment son indépendance à des données externes qui limitent fortement la production cartographique.
Conclusions et perspectives

<table><tr><td>CONTRIBUTIONS DE LA THÈSE</td><td>158</td></tr><tr><td>Apports méthodologiques</td><td>158</td></tr><tr><td>Pour la cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres à l'échelle régionale</td><td>158</td></tr><tr><td>Pour la cartographie des systèmes de culture à l'échelle régionale</td><td>160</td></tr><tr><td>Enseignements tirés du cas d'application au Burkina Faso</td><td>160</td></tr><tr><td>Apports thématiques</td><td>161</td></tr><tr><td>PERSPECTIVES</td><td>163</td></tr><tr><td>Perspectives de recherche</td><td>163</td></tr><tr><td>Pour la cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres</td><td>163</td></tr><tr><td>Pour la cartographie des systèmes de culture à l'échelle régionale</td><td>164</td></tr><tr><td>Sur l'échelle temporelle de la cartographie</td><td>165</td></tr><tr><td>Perspectives opérationnelles</td><td>166</td></tr></table>
# Conclusions et perspectives

Les cartes de systèmes agricoles à l'échelle régionale fournissent des informations spatiales clés pour le suivi de la production agricole et des impacts environnementaux associés, et constituent donc un outil précieux pour une planification raisonnée de l'utilisation des terres. Il existe ainsi un intérêt grandissant pour la cartographie des systèmes agricoles de manière opérationnelle sur de grandes étendues afin de fournir des informations détaillées, régulières, objectives et spatialement explicites, qui sont manquantes dans la plupart des régions.

Cette thèse s'est attachée à développer et évaluer une nouvelle approche de télédétection, basée sur le traitement et l'analyse d'imagerie satellitaire optique, qui combine le potentiel conjoint des techniques de réduction de la variabilité spectrale et des méthodes de classification non supervisée pour la cartographie des systèmes agricoles à deux niveaux d'organisation spatiale : le paysage agricole et la parcelle. La principale originalité de ce travail de thèse réside dans la mise en place de méthodes simples et facilement reproductibles, pratiquement entièrement basées sur des données satellitaires, contribuant au développement d'outils génériques pour appuyer le suivi de l'agriculture à grande échelle.

Les méthodes ont été développées sur l'État du Tocantins au Brésil, une région où les activités agricoles s'organisent sur une longue saison culturale et principalement autour d'une production commerciale dans de grandes exploitations. Elles ont ensuite été testées au Burkina Faso, une région représentative de la « petite agriculture familiale » de l'Afrique de l'Ouest, caractérisée par un parcellaire de petite taille, avec une forte variabilité intra-parcellaire et par des activités agricoles synchronisées sur une courte saison de pluies. Ceci nous a permis d'évaluer la contribution des méthodes développées et de relever les limites et perspectives de reproductibilité dans des régions où les contraintes pour la télédétection sont majeures.

# Contributions de la thèse

## Apports méthodologiques

### Pour la cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres à l'échelle régionale

Les méthodes de télédétection semi-automatiques développées pour la cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres à l'échelle régionale sont originales par rapport aux méthodes utilisées dans les approches traditionnelles, basées généralement sur
la délimitation d'unités cartographiques par des experts sur un choix subjectif de variables
hétérogènes.

La série annuelle de NDVI du produit MOD13Q1 à 250 m de résolution spatiale s'est
révélée une source majeure d'informations spectrales et temporelles liées à l'utilisation
agricole des terres. La méthode innovante d'extraction des « variables phénologiques »
a permis de dissocier de façon automatique la part de l'information liée à la variabilité
temporelle des valeurs de NDVI, de celle liée à la variabilité spatiale dans la série annuelle
de NDVI. Les images composantes principales retenues semblent pertinentes pour
la délimitation des unités de paysage agricole car elles conservent le détail temporel des
variations saisonnières et intra-saisonnières qui caractérisent les activités agricoles, tout en
le dissociant du reste de l'information de la série annuelle.

La méthode de segmentation à l'aide de l'algorithme multi-résolution de Baatz et Schäpe (2000) a permis d'automatiser la délimitation des unités de paysage ayant une phénologie relativement homogène (basée sur le critère d'homogénéité de l'algorithme). Cette méthode permet de :

- minimiser l'intervention de l'opérateur : la délimitation des unités de paysage se fait automatiquement, à partir de l'ensemble de variables fournies ;

- réduire la quantité de données nécessaires : seules les informations synthétiques dans les valeurs numériques des « variables phénologiques » sont utilisées ;

- délimiter des unités de paysage relativement homogènes à différents niveaux organisationnels : en faisant varier le paramètre d'échelle de l'algorithme multi-résolution.

Ce paramètre d'échelle a été fixé empiriquement pour pouvoir caractériser l'organisation spatiale des systèmes agricoles à un niveau supérieur à la parcelle. Toutefois, nous tenons à souligner le caractère multiniveau des unités de paysage ; le paramètre d'échelle peut être ajusté selon l'objet d'étude, comme dans les approches en écologie des paysages où les unités de paysage sont représentées à plusieurs échelles afin de déterminer laquelle est la plus pertinente pour les processus écologiques étudiés.

Enfin, l'arbre de décision et l'analyse visuelle des profils temporels de NDVI nous ont permis de caractériser les unités de paysage, et de révéler l'organisation spatiale des différents types de systèmes d'élevage (décrits par leur niveau d'intensité) et de systèmes de culture, (décrits par les types et leurs modes de culture). Ces deux étapes méthodologiques simples permettent ainsi de transférer des informations locales, contenues dans une carte d'occupation
des terres à l'échelle de la parcelle et dans la série temporelle de NDVI, à l'échelle des unités de paysage.

Pour la cartographie des systèmes de culture à l'échelle régionale

Une des principales contraintes pour la cartographie des systèmes de culture à l'échelle
régionale par télédétection est la forte variabilité spectrale des surfaces liée à la grande
diversité des conditions environnementales et des pratiques agricoles au sein d'une région.
Dans les études visant ce même objectif de cartographie, les méthodes de classification
supervisées prédominent, mais elles nécessitent des campagnes de terrain consommatrices
en ressources pour collecter des données d'entraînement.

Dans ce travail de thèse nous avons proposé une méthode originale de classification non supervisée, en suivant une approche orientée-objet, basée exclusivement sur des données satellitaires. Sur l'État du Tocantins, cela a permis de cartographier trois systèmes de culture, décrits par le type de culture et le mode de culture, avec une précision globale d'environ 93 %. Cette méthode de classification bénéficie de deux techniques de réduction de la variabilité spectrale (une segmentation à l'échelle de la parcelle et la stratification régionale en unités de paysage) et d'une étape d'hyperclustering qui maximise la séparabilité du jeu de données initial en un grand nombre de classes spectrales, garantissant que les classes d'intérêt soient dissociées des autres classes dans un nombre final de clusters réduit.

La méthode utilise exclusivement des données disponibles gratuitement à ce jour (MODIS et Landsat). Elle peut potentiellement être reproduite dans d'autres régions avec des parcelles de taille moyenne à grande (à partir d'environ 8 hectares), mais peut nécessiter un ajustement des paramètres de segmentation à l'échelle de la parcelle. Les résultats ont montré une contribution significative de la stratification régionale en unités de paysage dans l'amélioration de la performance de la classification. La classification non supervisée n'a pas besoin de l'intervention a priori de l'utilisateur sur la définition des classes - la séparabilité des informations contenues dans les images satellitaires étant objectivement basée sur la différence ou ressemblance spectrale entre classes - mais nécessite une connaissance du calendrier cultural de la région d'étude pour l'interprétation finale des résultats.

Enseignements tirés du cas d'application au Burkina Faso

Le cas d'application au Burkina Faso nous a permis de tester la reproductibilité
des méthodes développées face à un changement d'échelle dicté par la taille du parcellaire
des petites agricultures de la zone, et face à la disponibilité de l'imagerie satellitaire actuelle.
Ce travail a aussi contribué à définir des perspectives liées à l'offre en imagerie satellitaire future pour la cartographie des systèmes agricoles au Burkina Faso.

Les résultats ont montré que les limites de reproductibilité des méthodes au Burkina Faso résultent principalement des spécificités de la région (parcellaire fragmenté et de petite taille, grande variabilité intra-parcellaire et forte couverture nuageuse pendant une courte saison culturale), ainsi que de la disponibilité limitée en imagerie satellitaire (manque de produits qui combinent une haute résolution spatiale et temporelle, et prix élevé des images à très haute résolution spatiale). Ces limites ont nécessité l'adaptation des méthodes utilisées, notamment le remplacement de la classification orientée-objet par une classification pixellaire, l'augmentation du nombre de clusters, et la réduction du nombre de classes finales. Ne pouvant pas accéder à une information spectrale « pure » à l'intérieur des parcelles agricoles avec des données MODIS, la cartographie des systèmes de culture et des systèmes d'utilisation agricole des terres à l'échelle régionale n'a pas été possible, et seul le domaine cultivé a pu être cartographié, avec une précision globale d'environ 65 %. Les principales sources d'erreur de classification sont dues au mélange d'informations spectrales contenues dans les pixels MODIS, qui tend à homogénéiser la radiométrie des pixels, et à la similarité des propriétés spectrales et temporelles des cultures et de la végétation naturelle.

Globalement, les résultats ont montré que la série annuelle de MODIS-NDVI reste toujours adaptée à la méthode de délimitation des unités de paysage, l'extraction des « variables phénologiques » à l'aide d'une ACP et la stratification régionale ayant produit des résultats équivalents à ceux obtenus pour le Tocantins. En ce qui concerne la méthode de classification des systèmes de culture, la série annuelle de MODIS devrait être remplacée par une série annuelle à une résolution décamétrique afin d'accéder à une information spectrale plus « pure » à l'intérieur des parcelles et donc à l'information spectrale et temporelle réellement associée aux différents systèmes de culture. Les nouvelles données Sentinel-2 réunissent les caractéristiques nécessaires pour réaliser ce changement d'échelle, mais la première série annuelle complète (avec des acquisitions tous les 5 jours) ne devrait pas être disponible avant la fin de l'année 2018.

## Apports thématiques

Au Brésil, les cartes des principaux systèmes d'utilisation agricole des terres (saison culturale 2013-2014) et des systèmes de culture (saison 2014-2015) du Tocantins apportent une information complémentaire, détaillée et spatialement explicite, de celle fournie par les statistiques agricoles de la région qui sont agrégées à l'échelle des municipalités. Cette information peut être utile aux acteurs locaux potentiellement concernés par la répartition
spatiale des activités agricoles dans la région (ex. investisseurs du secteur agricole, coopératives et syndicaux agricoles, producteurs, institutions gouvernementales, centres de recherche et développement) et peut être utilisée à la place des statistiques agricoles dans les travaux destinés à la planification de l'utilisation des terres à grande échelle (ex. les travaux présentés dans la section 1.2.5.1).

Ces cartes contribuent également à augmenter la visibilité internationale du front pionnier qui s'installe dans le biome du Cerrado dans le cadre du développement de la région de MATOPIBA. Elles fournissent des indicateurs d'extension des systèmes de production de soja et de pratiques culturales de double culture et monoculture à partir desquels des indicateurs d'intensification de pratiques peuvent être extraits. Ces informations pourraient potentiellement servir à la communauté scientifique pour évaluer le potentiel d'intensification des terres cultivées en vue de conserver les zones de Cerrado naturelles, ce qui est une préoccupation majeure actuellement comme le montrent les travaux récents de Spera (2017). Ces indicateurs peuvent à terme guider la planification de l'utilisation des terres dans la région et servir d'exemple pour les états brésiliens voisins.

Au Burkina Faso, la carte du domaine cultivé en 2016 apporte une information actualisée par rapport aux produits cartographiques existants (présentés dans la section 5.1). Cette carte fournit des indicateurs sur l'extension des cultures annuelles qui est une donnée importante pour la communauté scientifique et pour les acteurs du territoire qui n'ont pas accès aux statistiques agricoles à l'échelle sous-nationale. Cependant, cette carte est produite à 250 m de résolution spatiale et sa précision globale, estimée à 65 %, permet seulement une utilisation qualitative. Par exemple, elle peut être utilisée pour dériver des indicateurs spatiaux sur l'état de conservation des espaces protégés et aider à repérer les conflits émergents pour la ressource foncière toujours plus rare.

La carte du domaine cultivé, superposée à la stratification régionale en unités de paysage, peut également servir à produire des indicateurs régionaux sur l'intensité d'utilisation des terres par l'agriculture, permettant d'évaluer le degré de développement agricole et de saturation de l'espace dans les différentes unités spatiales. Ces indicateurs sont intéressants dans un contexte de prévision de l'installation des nouvelles zones agricoles et la planification de l'utilisation future des terres. Cette superposition des informations spatiales peut également aider à cibler des zones à prospecter avec des acquisitions d'images à haute résolution spatiale pour une étude plus fine des principaux systèmes agricoles sur place.
# Perspectives

Plusieurs pistes de recherche et d'applications opérationnelles se dégagent de cette thèse. Notamment, la généricité des méthodes présentées mérite d'être évaluée sur d'autres régions et dans le temps pour identifier des améliorations potentielles dans une optique d'opérationnalisation des outils. Nous présentons ici quelques perspectives potentielles et les développements réalisés et envisagés pour mettre à disposition les outils dérivés de cette thèse et permettre de reproduire les méthodes développées.

## Perspectives de recherche

### Pour la cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres

Si l'on applique les mêmes traitements de délimitation des unités de paysage aux mêmes types de données, on peut s'attendre à obtenir des unités spatiales comparables d'une année sur l'autre pour une même région et entre régions (à quelques altérations près dans la forme et taille des unités en raison de l'évolution naturelle des surfaces et des différences régionales). Cette question n'a pas été abordée dans la thèse et mériterait d'être testée pour évaluer la robustesse de la méthode notamment face aux variations inter-annuelles des conditions climatiques.

La caractérisation des unités de paysage en termes de proportion des différents types d'occupation et utilisation agricole des terres, pourrait être complétée par d'autres informations. Par exemple, des variables complémentaires dérivées de données satellitaires (ex. altitude et pente issues des modèles numériques de terrain), de données externes environnementales (ex. types des sols, érodibilité des sols, données climatiques) ou de données socio-économiques (ex. accès aux axes routiers, incitations fiscales, infrastructures agricoles, différences sociales dans la communauté de producteurs) pourraient être croisées avec la stratification régionale des paysages pour révéler des facteurs sous-jacents à l'organisation spatiale des systèmes d'utilisation des terres au sein de la région. L'analyse de ces facteurs en complément de l'occupation et de l'utilisation agricole des terres au niveau du paysage permettrait une meilleure identification des voies d'intensification agricole, et ainsi de mieux orienter la gestion et la planification de l'utilisation des terres pour mitiger les impacts sur l'environnement (ex. Rizzo et al., 2013; Rufino et al., 2016).

Par ailleurs, des indicateurs paysagers pourraient être calculés à partir de la carte de systèmes de culture, établie rappelons-le à l'échelle de la parcelle, pour caractériser davantage l'organisation spatiale des systèmes de culture à l'intérieur des unités de paysage. Par exemple, des indices de composition (ex. indices de diversité : uniformité, richesse),
de configuration (ex. taille moyenne des parcelles, indices de complexité de la forme des parcelles) ou encore de connectivité (ex. indice de cohésion) peuvent fournir des informations supplémentaires sur les systèmes d'utilisation des terres au niveau du paysage et permettre notamment d'extraire des indicateurs sur leur « performance » et leur « durabilité » (ex. Colson, Bogaert et Ceulemans, 2011; Panigrahy, Manjunath et Ray, 2005; Plexida et al., 2014; Ribeiro et al., 2016).

Pour la cartographie des systèmes de culture à l'échelle régionale

La cartographie des systèmes agricoles à l'échelle de la parcelle a porté sur la détection de systèmes de cultures annuelles. Cependant, la détection des systèmes de culture pérennes et les systèmes d'élevage (au travers de la détection des pâturages) permettrait de représenter toute la diversité de systèmes agricoles et contribuerait à affiner notre démarche. Ces informations spatiales sont fondamentales pour le suivi et la planification de l'utilisation des terres dans de nombreuses régions du monde et mériteraient d'être traitées de façon approfondie.

Par exemple, au Tocantins, même si les systèmes de culture pérennes (ex. plantations d'eucalyptus ou hévéa, canne à sucre) présentent à ce jour une extension mineure dans la région par rapport à l'extension des systèmes de cultures annuelles dédiés à la production intensive de soja, leurs surfaces évoluent rapidement tirées par la demande. L'étude récente de de Souza et al., (2017) a montré la forte extension des systèmes de canne à sucre dans la municipalité de Pedro Afonso au Tocantins entre 2008 et 2013 pour répondre à la demande en biocombustible et conclut sur l'importance du suivi de ces surfaces. Toujours au Brésil, et plus particulièrement dans la région du MATOPIBA, le suivi de l'état de dégradation des pâturages est une priorité nationale, les zones dégradées étant des zones privilégiées pour l'extension de la production de soja (Spera, 2017). La mise en culture ou la récupération des pâturages dégradés pour l'élevage représentent des stratégies de gestion décisives pour l'intensification de la production dans cette région car elles évitent l'ouverture de nouvelles zones et favorisent la préservation des espaces naturels menacés (Spera, 2017).

Les cultures pérennes et les pâturages présentent des comportements phénologiques qui peuvent être confondus à l'échelle régionale avec d'autres types de surfaces végétalisées. Il est ainsi nécessaire d'explorer des méthodes permettant de mieux séparer ces différentes surfaces. Nous présentons ci-dessous de façon synthétique quelques pistes à explorer qui nous semblent pertinentes pour maximiser la séparabilité de classes :
* tester l'influence de la longueur des séries temporelles d'images de NDVI (ex. tester des séries pluriannuelles et des séries resserrées sur des périodes intra-annuelles d'intérêt) ;

* tester l'apport de variables phénologiques telles que le cumul annuel, le maximum annuel et l'amplitude annuelle du NDVI ;

* tester l'apport de variables texturales calculées à partir d'images à haute résolution ;

* tester l'apport d'étapes de classification hiérarchiques.

En outre, compte tenu des limites de reproductibilité de la méthode de cartographie des systèmes de culture sur des régions caractérisées par des parcelles de petite taille avec la résolution spatiale des données MODIS et Landsat, la méthode mérite d'être adaptée aux nouvelles sources de données satellitaires. En particulier, les données de la constellation Sentinel-2 à 10 m de résolution spatiale et 5 jours de résolution temporelle sont des produits clés qui vont ouvrir de nouveaux axes de recherche pour la cartographie des systèmes de culture de ces régions et contribuer ainsi au suivi de la petite agriculture familiale.

## Sur l'échelle temporelle de la cartographie

Les travaux présentés portent sur une cartographie des systèmes agricoles à un pas de temps annuel. Cette échelle temporelle permet de caractériser les systèmes agricoles par les cultures et les pratiques culturales adoptées pendant une saison culturale. Une mise à jour annuelle de ces informations spatiales est bien adaptée à l'échelle temporelle des politiques publiques et de la planification de l'utilisation des terres (à une échelle annuelle voire pluriannuelle). Cependant, d'autres échelles temporelles, pertinentes pour le suivi de la production en cours de saison (échelle intra-annuelle) et pour caractériser les trajectoires de l'utilisation des terres (échelle interannuelle), n'ont pas été traitées dans cette thèse.

Par exemple, des études récentes ont montré l'intérêt de techniques innovantes de télédétection pour la cartographie des types de culture en cours de saison, comme l'entraînement de classifications avec des données interannuelles (Zhong et al., 2016), l'entraînement de réseaux de neurones à partir de variables biophysiques issues de données multi-capteur (Waldner et al., 2015) ou l'utilisation du couplage des données radar et optiques et de variables texturales (Inglada et al., 2016). Les cartes de types de culture en cours de saison issues de ces types de méthodes sont particulièrement intéressantes pour la prévision de la production dans les régions en situation d'insécurité alimentaire car elles permettent d'évaluer la diversification de la production avant la fin de la saison et peuvent être utilisées en entrée des modèles de prévision des rendements des cultures. La temporalité
de ces informations est essentielle pour les systèmes de surveillance tels que les systèmes d'alerte précoce (ex. FEWS NET) et contribuent à une planification efficace de l'utilisation des ressources agricoles. Il semblerait ainsi intéressant d'évaluer la capacité des méthodes simples basées sur des algorithmes non supervisées de clustering tels que k-means ou ISODATA pour une cartographie des systèmes de culture en cours de saison culturale.

Comme présenté dans le chapitre introductif (cf. Tableau 1) certaines pratiques culturales ne sont détectables que d'une année sur l'autre, telles que les rotations culturales ou les jachères. En ce qui concerne le suivi des trajectoires de l'utilisation agricole des terres pour évaluer des processus tels que l'intensification, l'extension des surfaces agricoles ou la mise en friche, il est aussi nécessaire de cartographier les systèmes agricoles sur plusieurs années. Différents travaux ont montré l'intérêt du suivi pluriannuel de l'agriculture à l'échelle de la parcelle à partir duquel les transitions peuvent être quantifiées avec exactitude (ex. Arvor et al., 2012), mais l'analyse des transitions dans les paysages agricoles semble aussi pertinente et commence à être explorée dans la communauté de télédétection (ex. Eckert et al., 2017). Ainsi, il pourrait être intéressant de reproduire les deux types de cartes proposées dans cette thèse sur plusieurs années et d'analyser les différents indicateurs qui pourraient être dérivés aux deux niveaux d'organisation spatiale.

## Perspectives opérationnelles

La reproductibilité de la méthode « landscape-clustering » pour la cartographie des systèmes de culture sera prochainement testée sur l'État du Tocantins et sur l'État voisin du Mato Grosso pour la saison culturale 2015-2016. Des jeux de données de vérité terrain ont été collectés pour évaluer les résultats des classifications pour ces deux périodes et ainsi évaluer la robustesse de la méthode dans le temps et dans une autre région du Brésil. Sa robustesse pourrait être aussi évaluée en l'appliquant dans d'autres régions du monde caractérisées par des parcelles de taille moyenne à grande (considérant les mêmes données satellitaires en entrée).

Pour faciliter sa reproductibilité, un outil de stratification, fonctionnel et libre, a été développé et mis à disposition sous forme d'application en tant qu'extension de la librairie open-source Orfeo Toolbox (OTB). L'application "LandscapeStratification" du module "NDVITimeSeries" implémentée par Rémi Cresson (Irstea, UMR TETIS) est disponible sur : https://gitlab.irstea.fr/remi.cresson/NDVITimeSeries. Cette application utilise la segmentation large échelle par fusion de région (Lassalle et al., 2015), incluant le critère d'homogénéité de Baatz et Schäpe (2000) implémentée dans OTB (remplaçant ainsi l'outil "Multiresolution Segmentation" implémenté dans le logiciel commercial
"eCognition® Developer"). Ainsi la totalité des méthodes présentées dans cette thèse peuvent être reproduites avec des librairies de traitement d'imagerie satellitaire sur des logiciels libres tels que Monteverdi, R ou QGIS.

Pour que les méthodes soient également indépendantes de données externes, autres que les données MODIS et Landsat, la méthode de cartographie des systèmes d'utilisation agricole des terres bénéficierait de la possibilité de pouvoir remplacer la carte d'occupation des terres (les données TerraClass dans le cas d'étude au Tocantins) par la carte de systèmes de culture produite suivant la méthode de « landscape-clustering ». Ainsi, les résultats de la stratification régionale en unités de paysage serviraient à la classification des systèmes de culture, et en retour, la carte des systèmes de culture servirait à caractériser les unités de paysage pour obtenir une carte de systèmes d'utilisation agricole des terres. La classification des unités de paysage à partir de la carte de systèmes de culture profiterait néanmoins d'un nouvel arbre de décision avec des règles de classification adaptées, et l'analyse visuelle des profils temporels de NDVI ne serait plus nécessaire car l'information serait directement disponible sur la carte de systèmes de culture. L'approche multiscalaire développée serait ainsi simplifiée et entièrement basée sur des images satellitaires.
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