<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Figure 49. Relation entre l'intensité des fonctions des MH et les valeurs des indicateurs fonctionnels : exemples du NDVI-I (NDVI « total »), RREL (NDVI « régularité ») et MMAX (NDVI maximum).</figcaption></figure>

## 4.2. Résultats

Les cartes 2018/2019 des trois indicateurs (NDVI-I, RREL, et MMAX) ainsi que les cartes de leur évolution entre 2018/2019 et 2019/2020 produites au sein de l'enveloppe des MH, sur les 10 bassins-versants tests sont présentées en annexe 6.

L'analyse d'un des trois indicateurs présentés ci-après à titre d'exemple montre les effets du climat et des pratiques agricoles sur les fonctions des MH sur des sites de quelques hectares. Elle souligne l'intérêt de l'utilisation de ce type d'indicateurs pour la gestion des MH.

### 4.2.1. Exemple de l'effet du climat

L'effet du climat sur l'intensité des fonctions des MH d'une prairie alluviale du bassin versant de l'Arc en Maurienne est présenté sur la figure 50. Rappelons que plus la valeur de NDVI-I (NDVI total) est élevée, plus l'assimilation de l'azote, du phosphore, et du carbone est efficiente. L'analyse de la variation spatiale du NDVI-I (NDVI total) montre de plus fortes valeurs dans les habitats boisés et dans une moindre mesure dans les habitats prairiaux, tandis que les valeurs les plus faibles correspondent aux surfaces artificialisées. L'analyse de la variation temporelle de cet indicateur montre les valeurs de NDVI-I sont stables sur les surfaces artificialisées alors qu'elles sont plus élevées sur les habitats prairiaux et dans une moindre mesure sur les habitats boisés en 2019/2020 comparativement à l'année précédente. Ce constat est confirmé par l'analyse des relevés météorologiques locaux sur la période 2018-2020 qui atteste que l'année 2018/2019 a été plus sèche que l'année 2019/2020. D'un point de vue fonctionnel, l'assimilation de l'azote, du phosphore, et du carbone a été plus efficiente en 2019/2020 qu'en 2018/2019.
<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Figure 50. Variation spatio-temporelle du NDVI-I (NDVI total) dans une vallée prairiale du bassin versant de l'Arc en Maurienne</figcaption></figure>

### 4.2.2. Exemple de l'effet des pratiques agricoles

L'effet des pratiques agricoles sur l'intensité des fonctions des MH dans une vallée de polyculture-élevage, dans le bassin versant de l'Yonne est présenté Figure 51. L'analyse de la variation spatiale du NDVI-I (NDVI total) au sein des zones agricoles montre de plus fortes valeurs dans les habitats prairiaux, tandis que les valeurs les plus faibles correspondent aux monocultures intensives. L'analyse de la variation temporelle de cet indicateur montre que les valeurs de NDVI-I : diminuent lors du retournement de prairies permanentes en culture de tournesols (Figure 51, 1), ce qui affecte la rétention des sédiments ; restent stables dans les prairies bocagères pérennes (Figure 51, 2), ce qui assure une continuité de la rétention de sédiments, et de l'assimilation de nutriments ; augmentent en suite au passage d'une culture de maïs à une culture de blé (Figure 51, 3), ce qui tend à améliorer la rétention de sédiments et assimilation de nutriments.

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>Figure 51. Variation spatio-temporelle du NDVI-I (NDVI total) dans une vallée de polyculture-élevage, bassin-versant de l'Yonne. 1 : retournement de prairies permanentes pour la culture de tournesols ; 2 : prairies bocagères pérennes ; 3 : densité de végétation qui progresse selon la culture (maïs puis blé)</figcaption></figure>

## 4.3. Livrables

Les livrables sont au format raster (.tif) en projection Lambert-93 avec une résolution spatiale de de 10 m ×10 m et comprennent pour chacun des 10 bassins-versants :

* La carte du NDVI total (NDVI-I) pour les années 2018/2019 et 2019/2020 ;

* La carte du NDVI régularité (RREL) pour les années 2018/2019 et 2019/2020 ;

* La carte du NDVI maximum (MMAX) pour les années 2018/2019 et 2019/2020.
Seules les cartes du NDVI total (NDVI-I) et du NDVI régularité (RREL) sont diffusées sur le site de l'INPN<fnref n="23" />.
Ces cartes sont également visualisables sur le site du réseau partenarial des données sur les zones humides.

## 4.4. Perspectives

Deux perspectives principales sont envisagées sur ce troisième volet :

L'analyse thématique des cartes des trois indicateurs produites sur d'autres sites sur lesquels des problématiques de gestion/conservation se posent. Cette analyse permettra de sensibiliser plus largement les gestionnaires des MH à l'utilisation d'indicateurs fonctionnels dérivés de données de télédétection ;

L'amélioration de l'évaluation fonctionnelle à travers la production de nouveaux indicateurs dérivés de données de télédétection tels que la durée d'inondation, la densité de fossés ou l'humidité des sols. Ces nouveaux indicateurs ont été identifiés comme prioritaires par les gestionnaires des MH lors des ateliers consultatifs territoriaux qui se sont déroulés en 2022 dans les bassins versants tests. Cette phase de production de nouveaux indicateurs est cruciale pour l'évaluation des fonctions des MH dans la mesure où celle-ci repose, pour chaque fonction, sur une combinaison de plusieurs indicateurs et non pas sur un ou deux indicateurs seulement.

<footnote n="23">²³ INPN - Inventaire national du patrimoine naturel (INPN)</footnote>
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# 6. Annexes

Des analyses statistiques descriptives ont été menées afin d'éclairer les choix méthodologiques concernant l'identification des MH/ZH.

## 6.1. Annexe 1 - Comparaison approche Ellenberg vs protocole réglementaire de l'arrêté 2008 modifié

Dans le cadre de ce projet, le caractère hygrophile de chaque relevé floristique a été déterminé suivant l'approche Ellenberg plutôt que suivant le protocole réglementaire (arrêté de 2008 modifié). En effet, la plupart des BD d'archives floristiques ne permettent pas d'appliquer le protocole réglementaire (arrêté 2008 modifié) pour déterminer le caractère hygrophile d'un relevé en raison de l'absence d'information sur les strates de végétation et/ou la fréquence de présence de chaque espèce. Suivant les conclusions de Bouzillé (2014), les relevés avec une valeur d'humidité de l'indice d'Ellenberg >= 6 ont été considérés comme hygrophiles. Néanmoins, des interrogations quant au choix de cette valeur de 6 ont été émises par les partenaires scientifiques du projet. Pour bien identifier les relevés correspondant à des ZH et MH avec une approche Ellenberg, sans recourir aux critères règlementaires sensu stricto, il est auparavant nécessaire de vérifier que cette approche et ces critères donnent des résultats qui ne sont pas significativement différents. Dans ce contexte, une analyse comparative entre la méthode Ellenberg et le protocole réglementaire de l'arrêté 2008 modifié a été effectuée.

Pour cela, la BD EcoPlant a été sélectionnée car il s'agissait de la seule BD floristique nationale ouverte et disponible contenant des relevés floristiques caractérisés par leur strate de végétation et leur fréquence de recouvrement. Dans un premier temps, la présence ou l'absence de ZH d'après la flore de chaque relevé a été établi selon l'approche réglementaire. Pour cela, trois strates de végétation ont été considérées : arborée, arbustive, et herbacée. La fréquence de recouvrement a été estimée à partir de la valeur maximale de chaque intervalle de recouvrement associé à l'indice d'abondance-dominance de Braun-Blanquet (Tableau 25). Dans un second temps, les valeurs d'humidité moyennes d'Ellenberg ont été calculées pour chaque relevé suivant le référentiel BaseFlor (Julve, 1998) en prenant en compte la composition floristique des trois strates de végétation. Dans un troisième temps, une comparaison a été effectuée entre la présence ou l'absence de ZH d'après la flore (OUI / NON) et la valeur moyenne d'humidité d'Ellenberg de chaque relevé. Un test non paramétrique de Kruskall-Wallis a été appliqué pour vérifier l'indépendance entre le protocole « réglementaire » et l'approche « Ellenberg ». Les résultats de l'analyse soulignent que la valeur d'humidité d'Ellenberg de 6 discrimine clairement les relevés hygrophiles et non hygrophiles caractérisés selon la définition réglementaire (Figure 52). Cette analyse appliquée aux relevés floristiques, collectés en milieu forestier dans toute la France métropolitaine, confirme les travaux de Bouzillé (2014) qui étaient appliqués en milieux herbacés. D'autres analyses sont en cours sur un plus gros volume de données afin de vérifier ce résultat.

<table><caption>Tableau 25. Correspondance entre l'indice d'abondance dominance de Braun-Blanquet et l'intervalle de recouvrement.</caption><thead><tr><td>Indice d'abondance-dominance</td><td>Intervalle de recouvrement (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>5</td><td>75 - 100</td></tr><tr><td>4</td><td>50 - 75</td></tr><tr><td>3</td><td>25 - 50</td></tr><tr><td>2</td><td>5 - 25</td></tr><tr><td>1</td><td>&lt; 5</td></tr><tr><td>+</td><td>0</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_66.png" /></figure>

Figure 52. Variation des valeurs d'humidité d'Ellenberg (EIV-m) en fonction de la présence ou l'absence de ZH d'après la flore (NON/OUI) des relevés floristiques de la BD EcoPlant déterminés selon le protocole de l'arrêté 2008 modifié. Les barres d'erreur représentent 1,5 fois l'écart interquartile.
## 6.2. Annexe 2 - Relations entre la végétation et le sol

L'objectif de cette analyse est de déterminer la corrélation entre la profondeur d'apparition des traits d'hydromorphie des sols et l'hygrophilie de la végétation. Pour cela, tous les relevés de l'IFN, qui sont caractérisés à la fois selon des critères pédologiques et floristiques, ont été utilisés. Pour chaque relevé, le degré d'hygrophilie de la flore, exprimé par l'indice d'humidité d'Ellenberg moyenné, a été croisé avec le degré d'hydromorphie du sol, exprimé par classe GEPPA. Un test non paramétrique de Kruskall-Wallis a été effectué pour déterminer si l'hygrophilie de la flore est corrélée aux classes GEPPA. Un test post-hoc de Wilcoxon a été réalisé pour déterminer les classes GEPPA avec un caractère hygrophile de la végétation similaire. Les résultats sont présentés Figure 53: il existe une différence significative d'hygrophilie de la végétation en fonction des classes GEPPA (p-value du test de Kruskall Wallis < 0,05). Les classes GEPPA II, III et IV ont statistiquement des valeurs d'Ellenberg similaires, qui sont plus élevées que celles de la classe « hors GEPPA » et moins élevées que celles des classes GEPPA V, VI, F (Fluviosols<fnref n="24" />) et H. Les classes V, F, VI et H se distinguent également les unes des autres de façon significative, avec des valeurs moyennes de Ellenberg croissantes.

Les classes GEPPA I, II, III et IV montrent un degré d'hygrophilie très similaire avec un cortège d'espèces mésophiles dominantes tolérantes à des engorgements saisonniers des sols (large amplitude hydrique) avec des espèces hygroclines et mésohygrophiles. Les classes V, F, VI et H montrent un enrichissement des cortèges floristiques en espèces mésohygrophiles et hygrophiles plus spécialisées donc dépendantes d'un engorgement prolongé à permanent du sol.

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

Figure 53. Variation des valeurs de l'indice d'Ellenberg d'humidité en fonction des classes GEPPA. La même lettre à droite des boites à moustaches indique des groupes similaires selon le test de Wilcoxon (p < 0,05). Le nombre de relevés par groupe est indiqué à droite de la figure.

<footnote n="24">²⁴ Cas particulier où les traces d'hydromorphie ne témoignent pas nécessairement des conditions d'engorgement comme dans beaucoup d'autres sols.</footnote>
6.3. Annexe 3 - Analyse linéaire discriminante

L'objectif de l'analyse linéaire discriminante (LDA) est de déterminer les classes GEPPA qui peuvent être
discriminées selon les variables prédictives (topographie, géologie, distance verticale au réseau hydrographique).
Pour cela, les valeurs de chaque variable prédictive ont été extraites pour chaque relevé (assigné à une classe
GEPPA) issu des BD IFN et DoneSol. Puis une LDA a été effectuée séparément pour les relevés issus de l'IFN et de
DoneSol. Les résultats sont présentés sur la Figure 54 : globalement, on observe un gradient d'humidité sur l'axe 1
(négativement corrélé au TWI et à la variable géologique, et positivement corrélé au dénivelé au cours d'eau et à
l'altitude), allant des relevés les plus humides (classes GEPPA V, H) pour les valeurs négatives aux relevés non-
humides (hors classe GEPPA) pour les valeurs positives. Sur la LDA DoneSol, on observe que les relevés des classes
GEPPA "III ou IVa-c" et "V (ou Vd)" ne sont pas discriminables, alors que les relevés de la classe GEPPA "I-II" le sont.
Sur la LDA IFN, les relevés assignés aux classes GEPPA "I-II", "III", "IV" et "V" ne sont pas discriminables. En
conclusion, les variables prédictives permettent a priori de discriminer les relevés humides des relevés non humides
(hors GEPPA).

La contribution des variables topographiques et géologiques est cohérente avec la réalité biophysique. Les valeurs des variables de l'indice de position topographique (MACRO, MESO et MICRO) sont négatives pour les relevés les plus hydromorphes (H, V, VI). A l'inverse, ces relevés hydromorphes présentent de fortes valeurs pour l'indice topographique d'humidité. Les valeurs de la variable géologique sont négatives pour les relevés non-hydromorphes (hors GEPPA). Ces relevés non-hydromorphes présentent logiquement de fortes valeurs vis-à-vis de l'altitude (RGE) et du dénivelé au cours d'eau (HCN). On peut aussi noter la faible contribution de l'indice de développement et de persistance des réseaux (IDPR).
LDA DONESOL

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

LDA IFN

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

Figure 54. Analyse linéaire discriminante (LDA) entre les classes GEPPA selon les variables environnementales pour les données DoneSol (haut) et IFN (bas).
6.4. Annexe 4 – Liste des couches habitat retenues (P) et non retenues (O) après examen à dire d'expert des résultats de modélisation des habitats EUNIS de niveau 3 par bassin-versant test

<table><thead><tr><th>Code EUNIS</th><th>Arc-en-Maurienne</th><th>Gua - Guy - Calupeyre</th><th>Canche - Authie</th><th>Gardons</th><th>Liamone</th><th>Meuse</th><th>Sélune</th><th>Vézère</th><th>Vilaine</th><th>Yonne</th></tr></thead><tbody><tr><td>A2.5</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>B1.3</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>B1.7</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>B1.8</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>C1.1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>C1.2</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>P</td><td>O</td></tr><tr><td>C1.3</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>C1.6</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>C3.2</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>C3.4</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>C3.5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>C3.6</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>D1.1</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>D2.2</td><td>O</td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td></tr><tr><td>D2.3</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td></tr><tr><td>D4.1</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>D4.2</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>D5.1</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>D5.2</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>D6.1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>E1.1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td></tr><tr><td>E1.3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td></tr><tr><td>E1.6</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>E1.E</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td></tr><tr><td>E2.1</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>E2.2</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>E2.3</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Code EUNIS</th><th>Arc-en-Maurienne</th><th>Gua - Guy - Calupeyre</th><th>Canche - Authie</th><th>Gardons</th><th>Liamone</th><th>Meuse</th><th>Sélune</th><th>Vézère</th><th>Vilaine</th><th>Yonne</th></tr></thead><tbody><tr><td>E2.6</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td>O</td></tr><tr><td>E2.8</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>E3.1</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>E3.4</td><td>O</td><td>P</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>P</td><td>O</td></tr><tr><td>E3.5</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>E4.3</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td></tr><tr><td>E4.4</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>E4.5</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>E5.1</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>E5.2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td></tr><tr><td>E5.3</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>E5.4</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>E5.5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td></tr><tr><td>F2.1</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>F2.2</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>F2.3</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>F3.1</td><td></td><td>P</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>F4.1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>F4.2</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>F9.1</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>F9.2</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>FB.4</td><td>O</td><td>P</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>G1.1</td><td>O</td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>G1.2</td><td>P</td><td>P</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>G1.3</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>G1.4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>G1.5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td><td></td><td>O</td></tr><tr><td>G1.6</td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>G1.8</td><td></td><td>P</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>G1.9</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Code EUNIS</th><th>Arc-en-Maurienne</th><th>Gua - Guy - Calupeyre</th><th>Canche - Authie</th><th>Gardons</th><th>Liamone</th><th>Meuse</th><th>Sélune</th><th>Vézère</th><th>Vilaine</th><th>Yonne</th></tr></thead><tbody><tr><td>G1.A</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>G1.C</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>G1.D</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>G2.1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>G3.1</td><td>P</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td></tr><tr><td>G3.2</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>G3.3</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>G3.7</td><td></td><td>P</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>G3.E</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>G3.F</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>P</td><td>P</td><td>P</td></tr><tr><td>G5.6</td><td>O</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>H2.3</td><td>P</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td></tr><tr><td>H2.4</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>H2.5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td></tr><tr><td>H3.5</td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>I1.1</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>I1.5</td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td>O</td><td>O</td></tr><tr><td>I2.2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>J1.2</td><td></td><td></td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td></td><td>O</td><td>O</td><td></td></tr></tbody></table>
6.5. Annexe 5 – Résultats détaillés de la modélisation des habitats EUNIS de niveau 3 par bassin-versant test

Arc-en-Maurienne

<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>Carte d'incertitude du modèle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_73.png" /></figure>
<figure><img src="image_74.png" /></figure>
<figure><img src="image_75.png" /></figure>

## G1.2 Forêts riveraines mixtes des plaines inondables et forêts galeries mixtes

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

## G3.1 Boisements à Picea et à Abies

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

<figure><img src="image_79.png" /></figure>

## H2.3 Éboulis siliceux acides des montagnes tempérées

<figure><img src="image_80.png" /></figure>
Gua-Guy-Calupeyre

<figure><img src="image_81.png" /><figcaption>Carte des habitats EUNIS niveau 3</figcaption></figure>

<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>Carte d'incertitude du modèle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_83.png" /></figure>
<figure><img src="image_84.png" /></figure>
<figure><img src="image_85.png" /></figure>

### E3.4 Prairies eutrophes et mésotrophes humides ou mouilleuses

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

<figure><img src="image_87.png" /></figure>

### F3.1 Fourrés tempérés

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

<figure><img src="image_89.png" /></figure>

### FB.4 Vignobles

<figure><img src="image_90.png" /></figure>

<figure><img src="image_91.png" /></figure>

### G1.2 Forêts riveraines mixtes des plaines inondables et forêts galeries mixtes

<figure><img src="image_92.png" /></figure>
<figure><img src="image_93.png" /><figcaption>G1.8 Boisements acidophiles
dominés par Quercus</figcaption></figure>

<figure><img src="image_94.png" /></figure>

<figure><img src="image_95.png" /><figcaption>G3.7 Pinèdes méditerranéennes
planitaires à montagnardes (hors
Pinus nigra)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_96.png" /></figure>
## Canche - Authie

<figure><img src="image_97.png" /><figcaption>Carte d'incertitude du
modèle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_98.png" /></figure>
<figure><img src="image_99.png" /></figure>
## Gardons

<figure><img src="image_100.png" /><figcaption>Carte d'incertitude du modèle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_101.png" /></figure>
<figure><img src="image_102.png" /></figure>
Liamone

<figure><img src="image_103.png" /><figcaption>Carte d'incertitude du modèle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_104.png" /></figure>
<figure><img src="image_105.png" /></figure>
## Meuse

<figure><img src="image_106.png" /></figure>

<figure><img src="image_107.png" /></figure>
<figure><img src="image_108.png" /></figure>
## Sélune

<figure><img src="image_109.png" /></figure>

<figure><img src="image_110.png" /></figure>
<figure><img src="image_111.png" /></figure>
Vézère

<figure><img src="image_112.png" /><figcaption>Carte d'incertitude du modèle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_113.png" /></figure>
<figure><img src="image_114.png" /></figure>

<figure><img src="image_115.png" /></figure>
Vilaine

<figure><img src="image_116.png" /><figcaption>Carte d'incertitude du modèle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_117.png" /></figure>
<figure><img src="image_118.png" /></figure>

Reference
<figure><img src="image_119.png" /></figure>

### C1.2 Lacs, étangs et mares mésotrophes permanents

<figure><img src="image_120.png" /></figure>

<figure><img src="image_121.png" /></figure>

### E3.4 Prairies eutrophes et mésotrophes humides ou mouilleuses

<figure><img src="image_122.png" /></figure>

<figure><img src="image_123.png" /></figure>

### G3.F Plantations très artificielles de conifères

<figure><img src="image_124.png" /></figure>
Yonne

<figure><img src="image_125.png" /><figcaption>Carte d'incertitude du modèle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_126.png" /></figure>
<figure><img src="image_127.png" /></figure>

Reference
<figure><img src="image_128.png" /></figure>

G3.F Plantations très artificielles
de conifères

<figure><img src="image_129.png" /></figure>
6.6. Annexe 6 – Cartes des trois indicateurs fonctionnels et de leur variation temporelle entre 2018-2019 et 2019-2020 par bassin-versant test

Arc-en-Maurienne

<figure><img src="image_130.png" /></figure>

<figure><img src="image_131.png" /></figure>

0 7.5 15 km
<figure><img src="image_132.png" /></figure>

<figure><img src="image_133.png" /></figure>

<figure><img src="image_134.png" /></figure>

<figure><img src="image_135.png" /></figure>

<figure><img src="image_136.png" /></figure>

<figure><img src="image_137.png" /></figure>

<figure><img src="image_138.png" /></figure>

<figure><img src="image_139.png" /></figure>
<figure><img src="image_140.png" /></figure>

RREL 2018-2019

<figure><img src="image_141.png" /></figure>

NDVI.I 2018-2019

<figure><img src="image_142.png" /></figure>

MMAX 2018-2019

<figure><img src="image_143.png" /></figure>

Variation RREL

<figure><img src="image_144.png" /></figure>

Variation NDVI.I

<figure><img src="image_145.png" /></figure>

Variation MMAX

<figure><img src="image_146.png" /></figure>

<figure><img src="image_147.png" /></figure>

0 7.5 15 km
<figure><img src="image_148.png" /></figure>

<figure><img src="image_149.png" /></figure>

RREL 2018-2019

<figure><img src="image_150.png" /></figure>

Variation RREL

<figure><img src="image_151.png" /></figure>

NDVI.I 2018-2019

<figure><img src="image_152.png" /></figure>

Variation NDVI.I

<figure><img src="image_153.png" /></figure>

MMAX 2018-2019

<figure><img src="image_154.png" /></figure>

Variation MMAX

<figure><img src="image_155.png" /></figure>

0 7.5 15 km
Liamone

<figure><img src="image_156.png" /></figure>

<figure><img src="image_157.png" /></figure>

RREL 2018-2019

<figure><img src="image_158.png" /></figure>

NDVI.I 2018-2019

<figure><img src="image_159.png" /></figure>

MMAX 2018-2019

<figure><img src="image_160.png" /></figure>

Variation RREL

<figure><img src="image_161.png" /></figure>

Variation NDVI.I

<figure><img src="image_162.png" /></figure>

Variation MMAX

<figure><img src="image_163.png" /></figure>

0 5 10 km
Meuse

<figure><img src="image_164.png" /></figure>
Sélune

<figure><img src="image_165.png" /></figure>
Vézère

<figure><img src="image_166.png" /></figure>

<figure><img src="image_167.png" /></figure>

<figure><img src="image_168.png" /></figure>

<figure><img src="image_169.png" /></figure>

<figure><img src="image_170.png" /></figure>

<figure><img src="image_171.png" /></figure>

<figure><img src="image_172.png" /></figure>

<figure><img src="image_173.png" /></figure>

0 10 20 km
Vilaine

<figure><img src="image_174.png" /></figure>

RREL 2018-2019

<figure><img src="image_175.png" /></figure>

NDVI.I 2018-2019

<figure><img src="image_176.png" /></figure>

MMAX 2018-2019

<figure><img src="image_177.png" /></figure>

Variation RREL

<figure><img src="image_178.png" /></figure>

Variation NDVI.I

<figure><img src="image_179.png" /></figure>

Variation MMAX

<figure><img src="image_180.png" /></figure>

<figure><img src="image_181.png" /></figure>

0 15 30 km
Yonne

<figure><img src="image_182.png" /></figure>

<figure><img src="image_183.png" /></figure>

<figure><img src="image_184.png" /></figure>

<figure><img src="image_185.png" /></figure>

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<figure><img src="image_187.png" /></figure>

<figure><img src="image_188.png" /></figure>

<figure><img src="image_189.png" /></figure>

0 15 30 km
# ABSTRACT

**Background and Objectives:** While numerous challenges are related to wetlands management, there is an ongoing demand for a robust and comprehensive national map of these ecosystems. In this context, the objectives of this study are to locate, delineate and characterize wetlands across mainland France, with the aim of developing a baseline map layer at 1:10,000 scale (equivalent to 5-meter spatial resolution) for stakeholders and wetlands practitioners. The approach developed to achieve these objectives encompasses three steps: 1) delineation of wetlands over the entire French mainland territory; 2) mapping of semi-natural and human-made habitats within the potential wetlands layer in 10 watersheds; 3) calculation of functional indicators from satellite imagery on the 10 selected watersheds in collaboration with local stakeholders. The originality and innovative aspect of this approach lies in the combination of both exclusive use of open field and remote sensing data, using artificial intelligence (AI) algorithms, and the collaboration between the study authors and local stakeholders involved in wetland management.

**Step 1 - location and delineation of wetlands at the national scale:** This operational step involves five environmental variables characterizing topography, hydro-system networks, and parental material (geology). Soil and flora field measurements were derived from archive databases and combined with the environmental variables to evaluate the probability of 5-meter resolution pixels belonging to wetlands and their presence/absence using an AI-based random forest model and experts knowledge. The accuracy of the wetland maps was assessed using independent field data collected in 2021 and 2022. The final result was also compared to 10 other existing global, European, or national similar wetland products. The probability map highlights the wetness gradient and the fine spatial pattern of wetlands (PR-AUC<fnref n="25" /> of 0.79). The presence/absence map of wetland is significantly more accurate (F1-score of 0.73) than existing similar layers. A combination of our wetland maps with a 2020 land-use / land-cover map and a map of protected areas in France also enables us to determine that approximately half of the wetland area has been degraded or lost due to agricultural intensification and urban sprawl. We also found that 90% of the wetlands impacted by these changes do not benefit from any protection.

**Step 2 - Mapping semi-natural and anthropogenic habitats within wetland in 10 pilot watersheds:** The five environmental variables used in step 1 were combined with a vegetation height variable and spectral variables derived from satellite time series. These variables were then crossed with field measurements from archive databases to map habitats according to the EUNIS level 3 classification system in the 10 pilot watersheds using a random forest algorithm. The accuracy of the habitat map was evaluated by cross-validation. Results reveal: (1) substantial inter- and intra-habitat variability in modelling accuracy; (2) a decrease in map accuracy as the number of habitats to model increased (R² = 0.51, p-value = 0.02); (3) a minimum of one hundred field measurements per habitat was necessary to achieve satisfactory modelling accuracy (F1-score<fnref n="26" /> > 0.75). The probability of presence of some habitats was correctly predicted and spatialized, which enables to define conservation objectives and associated pressures for assessing, monitoring, or managing wetlands at both national or local (i.e. watershed) scales. However, the accuracy of the combined habitat map (10m) is currently insufficient for use at a very local scale (i.e. site), but will be improved following R&D work to be carried out in 2023-2024.

**Step 3 - Production of functional indicators:** This R&D step is based on a vegetation index (NDVI) calculated from Sentinel-2 time series over two consecutive years. Three functional indicators were derived from this vegetation index across the 10 selected watersheds to emphasize the variability of functions in wetlands over time and space: NDVI-I (or "total NDVI") : primary productivity; RREL (or "NDVI regularity") : seasonality of carbon fluxes ; MMAX (or "maximum NDVI") : phenology. Results analysed at several test sites underscore the impact of meteorological conditions and management practices on the "habitat support" ecological function and the "carbon sequestration" biogeochemical function.

<footnote n="25">²⁵ The PR-AUC (Precision-Recall Area Under the Curve) index is an appropriate performance metric for evaluating the performance of binary Bayesian (probabilistic) classification models using unbalanced sampling. The values of this index range between 0 (poor prediction) and 1 (perfect prediction)</footnote>

<footnote n="26">²⁶ The F1-score is an appropriate metric for evaluating the performance of non-Bayesian (presence-absence) classification models using unbalanced sampling. The values of this index range between 0 (poor prediction) and 1 (perfect prediction)</footnote>
# RÉSUMÉ

Contexte et objectifs : face aux multiples enjeux associés à la gestion des milieux et zones humides, le besoin d'une carte nationale précise et exhaustive de ces écosystèmes est fréquemment exprimé. Dans ce contexte, les objectifs de cette étude sont de pré-localiser et caractériser les milieux et zones humides sur l'ensemble de la France métropolitaine afin de constituer un socle cartographique au 1 :10 000ème (c'est-à-dire avec une résolution spatiale de 5 m) à destination des parties prenantes de la gestion de ces milieux. L'approche mise en œuvre pour atteindre ces objectifs comprend trois volets : 1- la pré-localisation des milieux et zones humides sur toute la métropole ; 2- la cartographie des habitats semi-naturels et anthropiques des milieux humides sur 10 bassins versants tests ; 3- la production d'indicateurs fonctionnels dérivés d'images satellitaires sur les 10 bassins versants tests en concertation avec les collectivités locales. L'originalité de cette approche repose sur l'utilisation exclusive de données terrain et de télédétection ouvertes, le recours à l'intelligence artificielle et à l'expertise des auteurs de cette étude et acteurs territoriaux impliqués dans la gestion de ces écosystèmes.

**Volet 1 - Pré-localisation des milieux et zones humides sur toute la métropole** : Ce volet opérationnel mobilise cinq variables environnementales caractérisant la topographie, le réseau hygrographique et le matériau parental (géologie). Des relevés terrain de sol et de flore ont été extraits de bases de données (BD) d'archives et combinés aux variables environnementales pour déterminer, par intelligence artificielle et expertise, la probabilité d'appartenance de pixels d'une résolution de 5 m aux milieux et zones humides ainsi que leur présence/absence avec un modèle *random forest*. La précision des cartes des milieux et zones humides a été quantifiée avec de données de terrain indépendantes, collectées en 2021 et 2022. La précision de la carte des milieux humides a ensuite été comparée à celle de 10 cartes existantes de milieux ou zones humides ayant une couverture mondiale, européenne ou nationale. La carte de probabilité d'appartenance met bien en évidence le gradient humide/non humide ainsi que le patron spatial fin des milieux et zones humides (PR-AUC<fnref n="27" /> de 0,79 et 0,67 respectivement). La carte de présence/absence des milieux humides est significativement plus précise (F1-score<fnref n="28" /> de 0,73) que les cartes existantes. Une analyse comparative de cette carte avec une carte d'occupation des sols de 2020 et une carte des aires protégées souligne qu'environ la moitié de la superficie des milieux humides est dégradée en raison de l'intensification de l'agriculture et de l'étalement urbain, 10 % seulement des milieux humides dégradés étant situés dans des aires protégées.

**Volet 2 - Cartographie des habitats semi-naturels et anthropiques des milieux humides sur 10 bassins versants tests** : Ce volet de R&D mobilise les cinq variables environnementales utilisées dans le volet 1 qui ont été combinées à une variable de hauteur de végétation et à des variables spectrales, puis croisées avec des relevés terrain issus de BD d'archives pour cartographier les habitats selon la typologie EUNIS niveau 3 dans les 10 bassins versants tests avec un modèle *random forest*. La précision de la carte d'habitats a été quantifiée par validation croisée. Les résultats montrent : (1) une forte variabilité inter et intra habitats de la précision de modélisation ; (2) une diminution de la précision de la carte à mesure que le nombre d'habitats à modéliser augmente (R² = 0,51, p-value = 0,02) ; (3) un minimum d'une centaine de relevés terrain par habitat est requis pour atteindre une précision de modélisation correcte (F1-score > 0,75). La probabilité de présence de certains habitats est correctement prédite et spatialisée, ce qui permet d'en déduire des objectifs de conservation ainsi que les pressions associées pour évaluer, suivre, ou gérer les milieux et zones humides à l'échelle d'un territoire ou d'un site. Toutefois, la précision de la carte combinée des habitats (10m) est à ce jour insuffisante pour être utilisée mais sera améliorée suite à des travaux de R&D qui seront réalisés en 2023-2024.

**Volet 3 : La production d'indicateurs fonctionnels** : Ce volet de R&D repose sur un indice de végétation (NDVI) calculé à partir de séries temporelles Sentinel-2 sur deux années successives. Trois indicateurs fonctionnels ont été dérivés de cet indice de végétation sur les 10 bassins versants tests afin de souligner la variabilité des fonctions des milieux humides prélocalisés dans le temps et l'espace : NDVI-I (ou « NDVI total ») : productivité primaire ; RREL (ou « NDVI régularité ») : saisonnalité des flux de carbone ; MMAX (ou « NDVI max ») : phénologie. Les résultats analysés sur quelques sites tests soulignent les effets de la météorologie et des modes de gestion sur la fonction écologique « support de l'habitat » et la fonction biogéochimique « séquestration du carbone ».

<footnote n="27">²⁷ L'indice PR-AUC (aire sous la courbe précision-rappel) est un indice de performance approprié pour évaluer la performance de modèles de classification bayésien (probabiliste) binaire utilisant un échantillonnage non équilibré. Les valeurs de cet indice sont comprises entre 0 (mauvaise prédiction) et 1 (prédiction parfaite).</footnote>

<footnote n="28">²⁸ Le F1-score est une métrique appropriée pour évaluer la performance des modèles de classification non bayésiens (présence-absence) utilisant un échantillonnage non équilibré. Les valeurs de cet indice sont comprises entre 0 (mauvaise prédiction) et 1 (prédiction parfaite).</footnote>
# RÉSUMÉ GRAPHIQUE

## Volet 1 : Pré-localisation des milieux et zones humides

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## Volet 2 : Cartographie des habitats semi-naturels et anthropiques des milieux humides

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## Volet 3 : Production d'indicateurs fonctionnels

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PatriNat (OFB-MNHN-CNRS-IRD)

Centre d'expertise et de données sur le patrimoine naturel

Jardin des Plantes

CP41 – 36 rue Geoffroy Saint-Hilaire

75005 Paris

www.patrinat.fr

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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Laboratoire
Étudiant
Pratiquant

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OFB
OFFICE FRANÇAISE
DU LA BOUVOURDANTE

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