# Télédétection et modélisation spatiale des éléments paysagers linéaires méditerranéens

Aymen Ben Ahmed, Insaf Mekki, Jean-Stéphane Bailly, Davide Rizzo

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Aymen Ben Ahmed, Insaf Mekki, Jean-Stéphane Bailly, Davide Rizzo. Télédétection et modélisation spatiale des éléments paysagers linéaires méditerranéens. Agronomie. 2023. hal-04534683

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# Télédétection et modélisation spatiale des éléments paysagers linéaires méditerranéens

Aymen Ben Ahmed, Insaf Mekki, Jean-Stéphane Bailly, Davide Rizzo

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Aymen Ben Ahmed, Insaf Mekki, Jean-Stéphane Bailly, Davide Rizzo. Télédétection et modélisation spatiale des éléments paysagers linéaires méditerranéens. Agronomie. 2023. hal-04534683

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REPUBLIQUE TUNISIENNE

MINISTERE DE L'AGRICULTURE, DES
RESSOURCES HYDRAULIQUES ET DE LA PECHE

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT
SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE
SCIENTIFIQUE

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

INSTITUT NATIONAL AGRONOMIQUE DE TUNISIE

MASTERE DE RECHERCHE EN SCIENCES AGRONOMIQUES

Spécialité Géomatique Appliquée à l'Agriculture et à l'Environnement

Télédétection et modélisation spatiale des éléments paysagers
linéaires méditerranéens

Soutenu publiquement par

Aymen BEN AHMED

20 décembre 2023 à INAT

Devant le jury composé de

Mme Zohra LILI CHABAANE, Professeure, INAT

Mme Insaf MEKKI, Maître de conférences, INRGREF

M. Davide RIZZO, Chercheur UMR LISAH

Mme Zeineb KASSOUK, Maître assistant, INAT

M. Jean-Stéphane BAILLY, Chercheur, UMR LISAH

Président

Co-directeur de Mémoire

Co-directeur de Mémoire

Examinateur

Membre invité

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

LISAH

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<figure><img src="image_8.png" /></figure>
INSTITUT NATIONAL AGRONOMIQUE DE TUNISIE

MASTERE DE RECHERCHE EN SCIENCES AGRONOMIQUES

Spécialité Géomatique Appliquée à l'Agriculture et à l'Environnement

Télédétection et modélisation spatiale des éléments paysagers
linéaires méditerranéens

Soutenu publiquement par

Aymen BEN AHMED

20 décembre 2023 à INAT

Devant le jury composé de

Mme Zohra LILI CHABAANE, Professeure, INAT

Mme Insaf MEKKI, Maître de conférences, INRGREF

M. Davide RIZZO, Chercheur UMR LISAH

Mme Zeineb KASSOUK, Maître assistant, INAT

M. Jean-Stéphane BAILLY, Chercheur, UMR LISAH

Président

Co-directeur de Mémoire

Co-directeur de Mémoire

Examinateur

Membre invité
# Dédicaces

Je dédie ce travail :

A mes très chers parents pour leur soutien moral et tous les sentiments d'affection et d'amour qui représentent pour moi le pilier de tous mes efforts.

A ma sœur Ahlem et mon frère Ilyess qui n'ont cessé de me combler par leur amour et leur tendresse, je leur souhaite tout le bonheur de la vie.

A ma grand-mère Aicha que ce travail, soit l'expression des vœux que vous n'avez cessé de formuler dans vos prières. Que Dieu vous préserve la santé et la longue vie.

A la mémoire de mes grands-pères, la mémoire de ma grand-mère paternelle Qui ont été toujours dans mon esprit et dans mon cœur, je vous dédie aujourd'hui ma réussite. Que Dieu, le miséricordieux, vous accueille dans son éternel paradis.

A toute la famille BEN AHMED et EL BOUZIDI sans aucune exception.

A mes amis qui ont été toujours là pour moi. Leur soutien inconditionnel et leurs encouragements incessants m'ont été d'une immense aide.

Et à tous ceux qui ma réussite leur tient à cœur.
# Dédicaces

Je dédie ce travail :

A mes très chers parents pour leur soutien moral et tous les sentiments d'affection et d'amour qui représentent pour moi le pilier de tous mes efforts.

A ma sœur Ahlem et mon frère Ilyess qui n'ont cessé de me combler par leur amour et leur tendresse, je leur souhaite tout le bonheur de la vie.

A ma grand-mère Aicha que ce travail, soit l'expression des vœux que vous n'avez cessé de formuler dans vos prières. Que Dieu vous préserve la santé et la longue vie.

A la mémoire de mes grands-pères, la mémoire de ma grand-mère paternelle Qui ont été toujours dans mon esprit et dans mon cœur, je vous dédie aujourd'hui ma réussite. Que Dieu, le miséricordieux, vous accueille dans son éternel paradis.

A toute la famille BEN AHMED et EL BOUZIDI sans aucune exception.

A mes amis qui ont été toujours là pour moi. Leur soutien inconditionnel et leurs encouragements incessants m'ont été d'une immense aide.

Et à tous ceux qui ma réussite leur tient à cœur.
Remerciements

Ma gratitude s'adresse à Madame **Insaf MEKKI** maître de conférences à l'Institut National de Recherches en Génie Rural, Eaux et Forêts qui a bien voulu codiriger ce travail, pour ses conseils et ses compétences scientifiques et pour son aidé dans l'accomplissement de ce travail de recherche.

Ma gratitude s'adresse à Monsieur **Davide RIZZO** chercheur à l'UMR LISAH qui a bien voulu codiriger ce travail, pour ses conseils et ses compétences scientifiques et pour son aidé dans l'accomplissement de ce travail de recherche.

Je dédie un vif remerciement à Monsieur **Jean-Stéphane BAILLY** chercheur à l'UMR LISAH pour ses conseils pertinents durant les séances d'encadrement.

Je tiens à remercier sincèrement Madame **Zohra LILI CHABAANE** professeur à l'Institut National Agronomique de Tunisie pour sa gentillesse de bien vouloir présider le jury et assister à l'évaluation de ce travail.

Mes gratitudes s'adressent aussi à Madame **Zeineb KASSOUK** maître de conférences à l'Institut National Agronomique de Tunisie pour sa gentillesse de bien vouloir assister entant qu'examinatrice à l'évaluation de ce travail.

Je tiens à remercier vivement les équipes de l'**Institut de Recherche pour le Développement** et l'**Institut National de Recherches en Génie Rural, Eaux et Forêts** de m'avoir accueilli et pour leur collaboration à ce travail.

Je tiens à exprimer mes plus vifs remerciements à tous ceux qui ont contribué de près et de loin à la réalisation de ce mémoire.
Remerciements

Ma gratitude s'adresse à Madame **Insaf MEKKI** maître de conférences à l'Institut National de Recherches en Génie Rural, Eaux et Forêts qui a bien voulu codiriger ce travail, pour ses conseils et ses compétences scientifiques et pour son aidé dans l'accomplissement de ce travail de recherche.

Ma gratitude s'adresse à Monsieur **Davide RIZZO** chercheur à l'UMR LISAH qui a bien voulu codiriger ce travail, pour ses conseils et ses compétences scientifiques et pour son aidé dans l'accomplissement de ce travail de recherche.

Je dédie un vif remerciement à Monsieur **Jean-Stéphane BAILLY** chercheur à l'UMR LISAH pour ses conseils pertinents durant les séances d'encadrement.

Je tiens à remercier sincèrement Madame **Zohra LILI CHABAANE** professeur à l'Institut National Agronomique de Tunisie pour sa gentillesse de bien vouloir présider le jury et assister à l'évaluation de ce travail.

Mes gratitudes s'adressent aussi à Madame **Zeineb KASSOUK** maître de conférences à l'Institut National Agronomique de Tunisie pour sa gentillesse de bien vouloir assister entant qu'examinatrice à l'évaluation de ce travail.

Je tiens à remercier vivement les équipes de l'**Institut de Recherche pour le Développement** et l'**Institut National de Recherches en Génie Rural, Eaux et Forêts** de m'avoir accueilli et pour leur collaboration à ce travail.

Je tiens à exprimer mes plus vifs remerciements à tous ceux qui ont contribué de près et de loin à la réalisation de ce mémoire.
Avant-propos

Cette étude a pour **objectif d'évaluer l'impact des éléments linéaires du paysage agricole sur les décisions des agriculteurs en matière de localisation spatiale des cultures en contexte sud-méditerranéen pluvial**. Nous avons examiné ce problème en tant qu'une étude de cas dans un bassin versant agricole situé dans la péninsule du Cap Bon, dans le nord-est de la Tunisie. Cette région présente une diversité d'occupations des sols agricoles et un niveau de fragmentation représentatif des paysages agricoles méditerranéens en système de culture pluviale. De plus, elle a déjà été étudiée dans le cadre du Laboratoire Mixte International (LMI) NAÏLA (https://lmi-naila.com/) et du projet ALTOS (PRIMA 2020-2023 https://altos-project.org).

Ce travail a reçu le soutien de l'IRD, de l'ANR (subvention n. ANR-22-CPJ1-0050-01) et du Programme d'Excellence I-SITE (P.E.I) de l'Université de Montpellier en tant que contribution à la Chaire de Professeur Junior en Géo-Agronomie.

Les images satellitaires utilisées dans ce travail sont reçu dans le cadre de la Délégation de Service Public relative à l'exploitation des satellites Pléiades conclue entre le CNES et la société AIRBUS DS, AIRBUS DS s'est engagée à assurer un service public de fourniture de produits et services Pléiades au bénéfice d'utilisateurs institutionnels autorisés pour remplir leur responsabilité dans le cadre de leur mission institutionnelle pour des services non marchands

Pléiades © CNES ____ (2022), Distribution AIRBUS DS et Pléiades © CNES ____ (2023),

Distribution AIRBUS DS.
Avant-propos

Cette étude a pour **objectif d'évaluer l'impact des éléments linéaires du paysage agricole sur les décisions des agriculteurs en matière de localisation spatiale des cultures en contexte sud-méditerranéen pluvial**. Nous avons examiné ce problème en tant qu'une étude de cas dans un bassin versant agricole situé dans la péninsule du Cap Bon, dans le nord-est de la Tunisie. Cette région présente une diversité d'occupations des sols agricoles et un niveau de fragmentation représentatif des paysages agricoles méditerranéens en système de culture pluviale. De plus, elle a déjà été étudiée dans le cadre du Laboratoire Mixte International (LMI) NAÏLA (https://lmi-naila.com/) et du projet ALTOS (PRIMA 2020-2023 https://altos-project.org).

Ce travail a reçu le soutien de l'IRD, de l'ANR (subvention n. ANR-22-CPJ1-0050-01) et du Programme d'Excellence I-SITE (P.E.I) de l'Université de Montpellier en tant que contribution à la Chaire de Professeur Junior en Géo-Agronomie.

Les images satellitaires utilisées dans ce travail sont reçu dans le cadre de la Délégation de Service Public relative à l'exploitation des satellites Pléiades conclue entre le CNES et la société AIRBUS DS, AIRBUS DS s'est engagée à assurer un service public de fourniture de produits et services Pléiades au bénéfice d'utilisateurs institutionnels autorisés pour remplir leur responsabilité dans le cadre de leur mission institutionnelle pour des services non marchands.

Pléiades © CNES ____ (2022), Distribution AIRBUS DS et Pléiades © CNES ____ (2023), Distribution AIRBUS DS.
# الخلاصة

يعد فهم التكوينات المكانية لأنظمة المحاصيل الزراعية أمرًا ضروريًا لفهم كيفية تنظيمها وتوقع كيفية تطورها المحتمل. تركز هذه الدراسة على توصيف العناصر الخطية مثل المسارات، وحدود قطع الأراضي الزراعية، والتحوطات، والشبكة الهيدروغرافية في المناظر الطبيعية الزراعية في البحر الأبيض المتوسط في سياق المحاصيل البعلية المختلفة والثروة الحيوانية. الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو تقييم تأثير هذه العناصر على التنظيم المكاني لدورة المحاصيل. وعلى أساس الأدبيات الموجودة، تم تطوير معايير وصفية وتصنيفية بالتزامن مع المؤشرات البصرية.
ومن أجل التحقق من صحة هذا التصنيف واستكمال البيانات الموجودة، تم إجراء مسح ميداني في منطقة مستجمع مياه لبنة في تونس. أجرت الدراسة تحليلات إحصائية مكانية، بما في ذلك مؤشر الكثافة، والميزات الخطية للمناظر الطبيعية النموذجية للتحقيق في دورها كحواجز أو تقاطعات في تحديد مجاميع حقول نظام المحاصيل. استكشفت الدراسة أيضًا لاستخراج هذه الميزات من صور ذات دقة مكانية عالية جداً. وجدت (LSD) إمكانات طريقة اكتشاف الجزء الخطي الدراسة أن المعالم الخطية التي لوحظت في لبنا هي في المقام الأول حدود قطعية، معمرة وقابلة للعبور، مع كثافة أعلى في المناطق العنقودية (103 معالم/كم²) مقارنة بالمناطق غير العنقودية (56 معالم/كم²). سلطت النمذجة المفاهيمية لهذه LSD العناصر الضوء على دورها في المكونات المكانية وغير المكانية للمتجمعات المياه. ومع ذلك، أظهرت طريقة قيودًا في استخلاص هذه الميزات بدقة، حيث اكتشفت شرائح مجزأة وولدت العديد من النتائج الإيجابية الخاطئة. في الختام، في حين أن هذه السمات الخطية تؤثر على تخصيص المحاصيل، إلا أن تأثيرها يبدو ضئيلا مقارنة بالعوامل الأخرى. ومع ذلك، سيكون من المناسب دراسة الديناميكيات المكانية والزمانية لهذه العناصر والتحقق من قوة أساليب التعلم الآلي لاستخراجها ووصفها الموضوعي.

**الكلمات المفتاحية:** العناصر الخطية، التحليل المكاني، الاستشعار عن بعد، النمذجة، كشف القطع الخطية، هندسة المناظر الزراعية الطبيعية.
# الخلاصة

يعد فهم التكوينات المكانية لأنظمة المحاصيل الزراعية أمرًا ضروريًا لفهم كيفية تنظيمها وتوقع كيفية تطورها المحتمل. تركز هذه الدراسة على توصيف العناصر الخطية مثل المسارات، وحدود قطع الأراضي الزراعية، والتحوطات، والشبكة الهيدروغرافية في المناظر الطبيعية الزراعية في البحر الأبيض المتوسط في سياق المحاصيل البعلية المختلفة والثروة الحيوانية. الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو تقييم تأثير هذه العناصر على التنظيم المكاني لدورة المحاصيل. وعلى أساس الأدبيات الموجودة، تم تطوير معايير وصفية وتصنيفية بالتزامن مع المؤشرات البصرية.
ومن أجل التحقق من صحة هذا التصنيف واستكمال البيانات الموجودة، تم إجراء مسح ميداني في منطقة مستجمع مياه لبنة في تونس. أجرت الدراسة تحليلات إحصائية مكانية، بما في ذلك مؤشر الكثافة، والميزات الخطية للمناظر الطبيعية النموذجية للتحقيق في دورها كحواجز أو تقاطعات في تحديد مجاميع حقول نظام المحاصيل. استكشفت الدراسة أيضًا لاستخراج هذه الميزات من صور ذات دقة مكانية عالية جداً. وجدت (LSD) إمكانات طريقة اكتشاف الجزء الخطي الدراسة أن المعالم الخطية التي لوحظت في لبنا هي في المقام الأول حدود قطعية، معمرة وقابلة للعبور، مع كثافة أعلى في المناطق العنقودية (103 معالم/كم²) مقارنة بالمناطق غير العنقودية (56 معالم/كم²). سلطت النمذجة المفاهيمية لهذه LSD العناصر الضوء على دورها في المكونات المكانية وغير المكانية للمتجمعات المياه. ومع ذلك، أظهرت طريقة قيودًا في استخلاص هذه الميزات بدقة، حيث اكتشفت شرائح مجزأة وولدت العديد من النتائج الإيجابية الخاطئة. في الختام، في حين أن هذه السمات الخطية تؤثر على تخصيص المحاصيل، إلا أن تأثيرها يبدو ضئيلا مقارنة بالعوامل الأخرى. ومع ذلك، سيكون من المناسب دراسة الديناميكيات المكانية والزمانية لهذه العناصر والتحقق من قوة أساليب التعلم الآلي لاستخراجها ووصفها الموضوعي.

**الكلمات المفتاحية:** العناصر الخطية، التحليل المكاني، الاستشعار عن بعد، النمذجة، كشف القطع الخطية، هندسة المناظر الزراعية الطبيعية.
Résumé

La compréhension des configurations spatiales des systèmes de culture est essentielle pour saisir leur organisation et anticiper leurs évolutions. Cette étude se focalise sur la caractérisation des éléments linéaires (chemins, limites parcellaires, haies, réseau hydrographique, etc.) dans un paysage agricole méditerranéen en contexte de polyculture-élevage pluvial. Son objectif principal est d'évaluer l'impact de ces éléments sur l'organisation spatiale des assolements. En s'appuyant sur la littérature existante, des critères de description et de classification liés à des indicateurs visuels ont été établis. Une campagne de relevés terrain a été menée dans le bassin versant du Lebna, en Tunisie, afin de valider cette classification et de compléter les données existantes. Les analyses statistiques spatiales, telles que l'indice de densité, ainsi que la modélisation des éléments linéaires paysagers, ont permis d'explorer leur rôle en tant que barrières ou jonctions dans la définition d'agrégats de champs de systèmes de cultures, tout en explorant le potentiel de la méthode de détection de segments de ligne (LSD) pour extraire ces éléments à partir d'images à très haute résolution spatiale. Les résultats de cette étude ont révélé que les éléments linéaires observés au Lebna sont principalement des limites de parcelles, pérennes et franchissables, avec une densité plus élevée dans les zones de clusters (103 éléments/km²) par rapport aux zones hors cluster (56 éléments/km²). La modélisation conceptuelle de ces éléments a permis de mettre en lumière leur rôle dans les composantes spatiales et non spatiales du bassin versant. Cependant, la méthode LSD a montré des limites dans son aptitude à extraire précisément ces éléments, détectant des segments fragmentés et générant plusieurs faux positifs. En conclusion, bien que ces éléments linéaires influent sur l'allocation des cultures, leur impact semble être négligeable par rapport à d'autres facteurs. Cependant, il serait pertinent d'étudier la dynamique spatio-temporelle de ces éléments et de vérifier la robustesse des méthodes d'apprentissage automatique pour leur extraction et leur description thématique.

**Mots-clés** : éléments linéaires, analyse spatiale, télédétection, modélisation, détection de segment de ligne, agronomie du paysage.
Résumé

La compréhension des configurations spatiales des systèmes de culture est essentielle pour saisir leur organisation et anticiper leurs évolutions. Cette étude se focalise sur la caractérisation des éléments linéaires (chemins, limites parcellaires, haies, réseau hydrographique, etc.) dans un paysage agricole méditerranéen en contexte de polyculture-élevage pluvial. Son objectif principal est d'évaluer l'impact de ces éléments sur l'organisation spatiale des assolements. En s'appuyant sur la littérature existante, des critères de description et de classification liés à des indicateurs visuels ont été établis. Une campagne de relevés terrain a été menée dans le bassin versant du Lebna, en Tunisie, afin de valider cette classification et de compléter les données existantes. Les analyses statistiques spatiales, telles que l'indice de densité, ainsi que la modélisation des éléments linéaires paysagers, ont permis d'explorer leur rôle en tant que barrières ou jonctions dans la définition d'agrégats de champs de systèmes de cultures, tout en explorant le potentiel de la méthode de détection de segments de ligne (LSD) pour extraire ces éléments à partir d'images à très haute résolution spatiale. Les résultats de cette étude ont révélé que les éléments linéaires observés au Lebna sont principalement des limites de parcelles, pérennes et franchissables, avec une densité plus élevée dans les zones de clusters (103 éléments/km²) par rapport aux zones hors cluster (56 éléments/km²). La modélisation conceptuelle de ces éléments a permis de mettre en lumière leur rôle dans les composantes spatiales et non spatiales du bassin versant. Cependant, la méthode LSD a montré des limites dans son aptitude à extraire précisément ces éléments, détectant des segments fragmentés et générant plusieurs faux positifs. En conclusion, bien que ces éléments linéaires influent sur l'allocation des cultures, leur impact semble être négligeable par rapport à d'autres facteurs. Cependant, il serait pertinent d'étudier la dynamique spatio-temporelle de ces éléments et de vérifier la robustesse des méthodes d'apprentissage automatique pour leur extraction et leur description thématique.

**Mots-clés** : éléments linéaires, analyse spatiale, télédétection, modélisation, détection de segment de ligne, agronomie du paysage.
**Abstract**

Characterising the spatial configurations of cropping systems is essential to understand how they are organised and to anticipate how they are likely to evolve. This study focuses on characterising linear elements such as paths, field boundaries, hedges, and the hydrographic network in a Mediterranean agricultural landscape in a rain-fed mixed crop-livestock context. This study aims to assess the impact of these elements on the spatial organisation of crop rotations. Based on the existing literature, we developed descriptive and classification criteria in conjunction with visual indices. A field survey in the Lebna catchment area in Tunisia allowed us to complement the existing data and to validate this classification. Data were analyzed with spatial statistical methods, including a density index, and then modelled at the landscape level to investigate the role of linear features as barriers or junctions in defining cropland clusters. The study also explored the potential of the Line Segment Detection (LSD) method for extracting these features from very high spatial resolution images. The study found that the linear features observed in the Lebna area are primarily field boundaries, perennial and crossable, with a higher density in cluster areas (103 features/km²) compared to non-cluster areas (56 features/km²). Conceptual modelling of these elements highlighted their role in the spatial and non-spatial components of the catchment landscape. Concerning the LSD method, the parameterisation demonstrated limitations in accurately extracting these features, as it detected fragmented segments and generated several false positives. In conclusion, while these linear features do influence crop allocation, their impact appears to be negligible compared to other factors. In perspective, it would be relevant to study the spatio-temporal dynamics of these elements and verify the robustness of machine learning methods for their extraction and thematic description.

**Keywords:** linear features, spatial analysis, remote sensing, modelling, line segment detection, landscape agronomy.
Abstract

Characterising the spatial configurations of cropping systems is essential to understand how they are organised and to anticipate how they are likely to evolve. This study focuses on characterising linear elements such as paths, field boundaries, hedges, and the hydrographic network in a Mediterranean agricultural landscape in a rain-fed mixed crop-livestock context. This study aims to assess the impact of these elements on the spatial organisation of crop rotations. Based on the existing literature, we developed descriptive and classification criteria in conjunction with visual indices. A field survey in the Lebna catchment area in Tunisia allowed us to complement the existing data and to validate this classification. Data were analyzed with spatial statistical methods, including a density index, and then modelled at the landscape level to investigate the role of linear features as barriers or junctions in defining cropland clusters. The study also explored the potential of the Line Segment Detection (LSD) method for extracting these features from very high spatial resolution images. The study found that the linear features observed in the Lebna area are primarily field boundaries, perennial and crossable, with a higher density in cluster areas (103 features/km²) compared to non-cluster areas (56 features/km²). Conceptual modelling of these elements highlighted their role in the spatial and non-spatial components of the catchment landscape. Concerning the LSD method, the parameterisation demonstrated limitations in accurately extracting these features, as it detected fragmented segments and generated several false positives. In conclusion, while these linear features do influence crop allocation, their impact appears to be negligible compared to other factors. In perspective, it would be relevant to study the spatio-temporal dynamics of these elements and verify the robustness of machine learning methods for their extraction and thematic description.

**Keywords:** linear features, spatial analysis, remote sensing, modelling, line segment detection, landscape agronomy.
# Liste des abréviations

**AA** : Un agrégat de champs de cultures destinées pour l'alimentation animale

**BL** : Un agrégat de champs de culture de blé

**BL-CLM** : Un agrégat de champs de blé, de condiments, de légumineuses et d'autres cultures diverses.

**BL-CLM-AA** : Un agrégat de champs d'un mélange entre le blé, les condiments, les légumineuses, d'autres cultures diverses et les cultures destinées pour l'alimentation animale.

**CLM** : Un agrégat de champs de condiments, de légumineuses et d'autres cultures diverses.

**LSD** : Détection de segments de ligne.
# Liste des abréviations

**AA** : Un agrégat de champs de cultures destinées pour l'alimentation animale

**BL** : Un agrégat de champs de culture de blé

**BL-CLM** : Un agrégat de champs de blé, de condiments, de légumineuses et d'autres cultures diverses.

**BL-CLM-AA** : Un agrégat de champs d'un mélange entre le blé, les condiments, les légumineuses, d'autres cultures diverses et les cultures destinées pour l'alimentation animale.

**CLM** : Un agrégat de champs de condiments, de légumineuses et d'autres cultures diverses.

**LSD** : Détection de segments de ligne.
# Liste des figures

**FIGURE 1 :** REGLES DE CLASSIFICATION DES SEQUENCES DE CULTURES EN TYPES DE SEQUENCES DE CULTURES. LA REGLE "AU MOINS DEUX ANNEES SUR TROIS AVEC UNE CULTURE DONNEE" DEFINIT LA PRESENCE MAJORITAIRE DE CETTE CULTURE DANS LA SEQUENCE OBSERVEE (BIARNES ET AL., 2021). 11

**FIGURE 2 :** CARTE DES AGREGATS DE CHAMPS POTENTIELS PREDITS SELON LE MODELE DEVELOPPE PAR BIARNES ET MEKKI (2018). 12

**FIGURE 3 :** CARTE DE LOCALISATION DU BASSIN VERSANT DU LEBNA AU CAP BON EN TUNISIE SUR UN FOND GOOGLE EARTH ENGINE EN AVRIL 2023 DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. 19

**FIGURE 4 :** REPARTITION DES CLASSES D'UTILISATION DES SOLS DANS LA ZONE D'ETUDE. LES CLASSES D'UTILISATION DES SOLS ONT ETE CLASSIFIEES MANUELLEMENT ET NUMERISEES A UNE RESOLUTION SPATIALE FINE A PARTIR D'UNE IMAGE SPOT DATEE DU 21/03/2016 ET D'UNE IMAGE GOOGLE EARTH DATEE DU 24/05/2016. LA CARTE INCLUT LES CARACTERISTIQUES AYANT DES DIMENSIONS SUPERIEURES A 10-15 METRES. LES ROUTES SECONDAIRES ETROITES, LES SENTIERS, ET LES ETROITES BANDES DE VEGETATION NATURELLE NE SONT PAS PRISES EN COMPTE (MEKKI ET AL., 2018). 21

**FIGURE 5 :** CALENDRIER DES PRINCIPALES ACTIVITES AGRICOLES POUR LES CULTURES PREDOMINANTES AU LEBNA (BIARNES ET AL., 2021). 22

**FIGURE 6 :** CARTE DES DONNEES DISPONIBLES SUR LES ELEMENTS LINEAIRES DU BASSIN VERSANT DE LA LEBNA ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. 24

**FIGURE 7 :** CRITERES DE SELECTION DES ZONES D'ECHANTILLONNAGE POUR L'ETUDE DES ELEMENTS PAYSAGERS AGRICOLES DANS LE BASSIN VERSANT DE LA LEBNA (BL : BLE, AA : ALIMENTATION ANIMALE ET CLM : CONDIMENT, LEGUMINEUSES, ET AUTRES CULTURES DIVERSES). 26

**FIGURE 8 :** CARTE DE LA DISTRIBUTION DES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGE SUR UNE IMAGE PLEIADES DU 02/02/2022 ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. 27

**FIGURE 9 :** LE SCHEMA CONCEPTUEL DES DONNEES DES ELEMENTS LINEAIRES DU BASSIN VERSANT DE LA LEBNA 32

**FIGURE 9 :** LES BANDES SPECTRALES DES IMAGES PLEIADES (DINAMIS, 2022). 34
# Liste des figures

**FIGURE 1 :** REGLES DE CLASSIFICATION DES SEQUENCES DE CULTURES EN TYPES DE SEQUENCES DE CULTURES. LA REGLE "AU MOINS DEUX ANNEES SUR TROIS AVEC UNE CULTURE DONNEE" DEFINIT LA PRESENCE MAJORITAIRE DE CETTE CULTURE DANS LA SEQUENCE OBSERVEE (BIARNES ET AL., 2021). 11

**FIGURE 2 :** CARTE DES AGREGATS DE CHAMPS POTENTIELS PREDITS SELON LE MODELE DEVELOPPE PAR BIARNES ET MEKKI (2018). 12

**FIGURE 3 :** CARTE DE LOCALISATION DU BASSIN VERSANT DU LEBNA AU CAP BON EN TUNISIE SUR UN FOND GOOGLE EARTH ENGINE EN AVRIL 2023 DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. 19

**FIGURE 4 :** REPARTITION DES CLASSES D'UTILISATION DES SOLS DANS LA ZONE D'ETUDE. LES CLASSES D'UTILISATION DES SOLS ONT ETE CLASSIFIEES MANUELLEMENT ET NUMERISEES A UNE RESOLUTION SPATIALE FINE A PARTIR D'UNE IMAGE SPOT DATEE DU 21/03/2016 ET D'UNE IMAGE GOOGLE EARTH DATEE DU 24/05/2016. LA CARTE INCLUT LES CARACTERISTIQUES AYANT DES DIMENSIONS SUPERIEURES A 10-15 METRES. LES ROUTES SECONDAIRES ETROITES, LES SENTIERS, ET LES ETROITES BANDES DE VEGETATION NATURELLE NE SONT PAS PRISES EN COMPTE (MEKKI ET AL., 2018). 21

**FIGURE 5 :** CALENDRIER DES PRINCIPALES ACTIVITES AGRICOLES POUR LES CULTURES PREDOMINANTES AU LEBNA (BIARNES ET AL., 2021). 22

**FIGURE 6 :** CARTE DES DONNEES DISPONIBLES SUR LES ELEMENTS LINEAIRES DU BASSIN VERSANT DE LA LEBNA ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. 24

**FIGURE 7 :** CRITERES DE SELECTION DES ZONES D'ECHANTILLONNAGE POUR L'ETUDE DES ELEMENTS PAYSAGERS AGRICOLES DANS LE BASSIN VERSANT DE LA LEBNA (BL : BLE, AA : ALIMENTATION ANIMALE ET CLM : CONDIMENT, LEGUMINEUSES, ET AUTRES CULTURES DIVERSES). 26

**FIGURE 8 :** CARTE DE LA DISTRIBUTION DES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGE SUR UNE IMAGE PLEIADES DU 02/02/2022 ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. 27

**FIGURE 9 :** LE SCHEMA CONCEPTUEL DES DONNEES DES ELEMENTS LINEAIRES DU BASSIN VERSANT DE LA LEBNA 32

**FIGURE 9 :** LES BANDES SPECTRALES DES IMAGES PLEIADES (DINAMIS, 2022). 34
**FIGURE 11 :** CARACTERISTIQUES LOCALES D'UNE IMAGE TEST : (A) IMAGE TEST (B) IMAGE AVEC SEGMENTS DE LIGNE LSD (LIN ET AL., 2023) .................................................................................. 35

**FIGURE 12 :** ILLUSTRATIONS VISUELLES DE L'ALGORITHMME LSD : (A) REGION D'INTERET DE L'IMAGE ; (B) LIGNES DE NIVEAU (PETITES LIGNES NOIRES) ET RECTANGLES APPROXIMATIFS POUR LES ROS DE LIGNE, (C) LES SEGMENTS DE LIGNE SONT DETECTES A PARTIR DE CES RECTANGLES APPROXIMATIFS (GIOI ET AL., 2012).................................................................................. 37

**FIGURE 13 :** CARTE DE LA TYPOLOGIE ET LA DISTRIBUTION DES ELEMENTS LINEAIRES DANS LES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGE ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N.................................................................................................................. 39

**FIGURE 14 :** DIAGRAMME DE LA TYPOLOGIE DES ELEMENTS LINAIRES PRELEVE SUR LE TERRAIN DANS LE LEBNA SELON LES CRITERES DE DESCRIPTION THEMATIQUE.................................................. 42

**FIGURE 15 :** CARTE DE LA DISTRIBUTION DE LA DENSITE D'ELEMENTS LINEAIRES PAR UNITE DE SURFACE DANS LES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGE AU LEBNA : EXEMPLE LA ZONE 3, 4 ET 5. CARTE ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N.................................................................................................................. 45

**FIGURE 16 :** COURBE D'EVOLUTION L'INDICE DE DENSITE D'ELEMENTS LINEAIRES PAR UNITE DE SURFACE SELON LE NOMBRE D'UNITE GLOBALE.................................................................................. 46

**FIGURE 17 :** CARTE DE LA REPARTITION DES NŒUDS DE CONNEXION DES ELEMENTS LINAIRES DANS LES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGE : EXEMPLE LA ZONE 3, 4 ET 5, ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. .................................................. 47

**FIGURE 18 :** CARTE DE LA REPARTITION DE LA DENSITE DES NŒUDS PAR UNITE DE SURFACE : EXEMPLE ZONES 3, 4 ET 5. CARTE ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N.................................................................................................................. 49

**FIGURE 19 :** CARTES D'ELEMENTS LINEAIRES AU BORD DES LIMITES DES CLUSTERS EXEMPLE DE LA ZONE 3 ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N.................................................................................................................. 50

**FIGURE 20 :** DIAGRAMME DE LA TYPOLOGIE DES ELEMENTS LINEAIRES DE CONTOUR DES CLUSTERS AU LEBNA.................................................................................................................. 51

**FIGURE 21 :** EXEMPLE D'ELEMENTS LINEAIRES EN JAUNE, CLASSES COMME UN ELEMENT DE CONTOUR DE CLUSTER, MAIS C'EST UN ARTEFACT. .................................................................................. 52

**FIGURE 22 :** CARTE DES SEGMENTS DE LIGNES EXTRAIT PAR L'ALGORITHMME LSD DE LA ZONE 6, SUR UNE IMAGE PLEIADES MONOCHROMATIQUE ACQUISE LE 16 JUILLET 2023, ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. .................................................. 53
**FIGURE 11 :** CARACTERISTIQUES LOCALES D'UNE IMAGE TEST : (A) IMAGE TEST (B) IMAGE AVEC SEGMENTS DE LIGNE LSD (LIN ET AL., 2023) .................................................................................. 35

**FIGURE 12 :** ILLUSTRATIONS VISUELLES DE L'ALGORITHMME LSD : (A) REGION D'INTERET DE L'IMAGE ; (B) LIGNES DE NIVEAU (PETITES LIGNES NOIRES) ET RECTANGLES APPROXIMATIFS POUR LES ROS DE LIGNE, (C) LES SEGMENTS DE LIGNE SONT DETECTES A PARTIR DE CES RECTANGLES APPROXIMATIFS (GIOI ET AL., 2012).................................................................................. 37

**FIGURE 13 :** CARTE DE LA TYPOLOGIE ET LA DISTRIBUTION DES ELEMENTS LINEAIRES DANS LES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGE ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N.................................................................................................................. 39

**FIGURE 14 :** DIAGRAMME DE LA TYPOLOGIE DES ELEMENTS LINAIRES PRELEVE SUR LE TERRAIN DANS LE LEBNA SELON LES CRITERES DE DESCRIPTION THEMATIQUE.................................................. 42

**FIGURE 15 :** CARTE DE LA DISTRIBUTION DE LA DENSITE D'ELEMENTS LINEAIRES PAR UNITE DE SURFACE DANS LES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGE AU LEBNA : EXEMPLE LA ZONE 3, 4 ET 5. CARTE ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N.................................................................................................................. 45

**FIGURE 16 :** COURBE D'EVOLUTION L'INDICE DE DENSITE D'ELEMENTS LINEAIRES PAR UNITE DE SURFACE SELON LE NOMBRE D'UNITE GLOBALE.................................................................................. 46

**FIGURE 17 :** CARTE DE LA REPARTITION DES NŒUDS DE CONNEXION DES ELEMENTS LINAIRES DANS LES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGE : EXEMPLE LA ZONE 3, 4 ET 5, ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. .................................................. 47

**FIGURE 18 :** CARTE DE LA REPARTITION DE LA DENSITE DES NŒUDS PAR UNITE DE SURFACE : EXEMPLE ZONES 3, 4 ET 5. CARTE ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N.................................................................................................................. 49

**FIGURE 19 :** CARTES D'ELEMENTS LINEAIRES AU BORD DES LIMITES DES CLUSTERS EXEMPLE DE LA ZONE 3 ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N.................................................................................................................. 50

**FIGURE 20 :** DIAGRAMME DE LA TYPOLOGIE DES ELEMENTS LINEAIRES DE CONTOUR DES CLUSTERS AU LEBNA.................................................................................................................. 51

**FIGURE 21 :** EXEMPLE D'ELEMENTS LINEAIRES EN JAUNE, CLASSES COMME UN ELEMENT DE CONTOUR DE CLUSTER, MAIS C'EST UN ARTEFACT. .................................................................................. 52

**FIGURE 22 :** CARTE DES SEGMENTS DE LIGNES EXTRAIT PAR L'ALGORITHMME LSD DE LA ZONE 6, SUR UNE IMAGE PLEIADES MONOCHROMATIQUE ACQUISE LE 16 JUILLET 2023, ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. .................................................. 53
**FIGURE 23** : CARTE DES SEGMENTS DE LIGNES EXTRAITS PAR L'ALGORITHME LSD DANS LA ZONE 6, SUR UNE IMAGE PLEIADES MONOCHROMATIQUE ACQUISE LE 16 JUILLET 2023, ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. ............ 54
**FIGURE 23** : CARTE DES SEGMENTS DE LIGNES EXTRAITS PAR L'ALGORITHME LSD DANS LA ZONE 6, SUR UNE IMAGE PLEIADES MONOCHROMATIQUE ACQUISE LE 16 JUILLET 2023, ELABOREE DANS LE SYSTEME DE PROJECTION EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM ZONE 32N. ............ 54
# Liste des tableaux

**TABLEAU 1 :** REPARTITION DES CLASSES D'UTILISATION DES SOLS DANS LA ZONE D'ETUDE. LES POURCENTAGES SONT RELATIFS A LA SUPERFICIE TOTALE DE LA ZONE D'ETUDE (BIARNES ET AL., 2021). 20

**TABLEAU 2 :** DONNEES GEOLOCALISEES DISPONIBLES, LEUR DATE DE CREATION OU COLLECTE ET LEUR SOURCES RESPECTIVES. 23

**TABLEAU 3 :** ANALYSE STATISTIQUE DES DIMENSIONS DES ELEMENTS LINEAIRES DANS LES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGES. 40

**TABLEAU 4 :** DISTRIBUTION DES LONGUEURS PAR TYPE DE TRONÇON D'ELEMENTS LINEAIRES. 43

**TABLEAU 5 :** ANALYSE SPATIALE DES DENSITES LINEAIRES. 45

**TABLEAU 6 :** DENSITE DES NŒUDS PAR ZONE D'ANALYSE ET REPARTITION EN CLUSTERS 47

**TABLEAU 7 :** REPARTITION DE L'INDICE DE DENSITE DE NŒUDS PAR UNITE D DE SURFACE DANS LES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGE. 48

**TABLEAU 8 :** CRITERES D'EVALUATION DE LA PERFORMANCE DE L'ALGORITHMEE LSD. 53
# Liste des tableaux

**TABLEAU 1 :** REPARTITION DES CLASSES D'UTILISATION DES SOLS DANS LA ZONE D'ETUDE. LES POURCENTAGES SONT RELATIFS A LA SUPERFICIE TOTALE DE LA ZONE D'ETUDE (BIARNES ET AL., 2021). 20

**TABLEAU 2 :** DONNEES GEOLOCALISEES DISPONIBLES, LEUR DATE DE CREATION OU COLLECTE ET LEUR SOURCES RESPECTIVES. 23

**TABLEAU 3 :** ANALYSE STATISTIQUE DES DIMENSIONS DES ELEMENTS LINEAIRES DANS LES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGES. 40

**TABLEAU 4 :** DISTRIBUTION DES LONGUEURS PAR TYPE DE TRONÇON D'ELEMENTS LINEAIRES. 43

**TABLEAU 5 :** ANALYSE SPATIALE DES DENSITES LINEAIRES. 45

**TABLEAU 6 :** DENSITE DES NŒUDS PAR ZONE D'ANALYSE ET REPARTITION EN CLUSTERS 47

**TABLEAU 7 :** REPARTITION DE L'INDICE DE DENSITE DE NŒUDS PAR UNITE D DE SURFACE DANS LES ZONES DE L'ECHANTILLONNAGE. 48

**TABLEAU 8 :** CRITERES D'EVALUATION DE LA PERFORMANCE DE L'ALGORITHMEE LSD. 53
# Table des matières

INTRODUCTION.................................................................................................................................................. 1

CHAPITRE I : SYNTHESE BIBLIOGRAPHIQUE.................................................................................... 3

I. IMPACT DE LA DIVERSITE DES MODES D'UTILISATION DES SOLS ET DE LA FRAGMENTATION SUR LA GESTION DES CULTURES .................................................................................................................................................. 3

1. Diversité des modes d'utilisation des sols et agriculture durable ................................................................. 3

2. Modèles d'utilisation des sols agricoles ........................................................................................................ 4

3. Organisation spatiale agricole et allocation des cultures aux champs .................................................... 6

3.1. La séquence collective des cultures ........................................................................................................ 6

3.2. Évolution des systèmes agricoles collectifs : une perspective européenne et méditerranéenne 6

3.3. Gestion des séquences de cultures dans certaines régions d'Afrique du Nord................................ 7

3.4. Règles d'allocation des cultures au niveau de l'exploitation agricole........................................ 7

3.5. Impact de la fragmentation des champs agricoles sur la gestion des cultures ................................ 8

3.6. Exemple d'un schéma d'utilisation des parcelles dans des paysages semi-arides fragmentés .. 9

3.7. Définition d'un agrégat de champs ........................................................................................................ 12

II. CONFIGURATION ET FONCTIONS DES ELEMENTS LINEAIRES DANS LES PAYSAGES AGRICOLES ............ 13

1. Eléments linéaires : définition.................................................................................................................. 13

2. Éléments linéaires dans les paysages agricoles.................................................................................. 14

3. Rôle des éléments linéaires dans les paysages agricoles........................................................................ 14

4. Variabilité spatiale des éléments linéaires dans les territoires agricoles........................................ 15

III. APPORT DE LA TELEDETECTION DANS L'EXTRACTION DES ELEMENTS LINEAIRES ................................. 16

CHAPITRE II : MATERIEL ET METHODES .................................................................................................. 18

I. PRESENTATION DE LA ZONE D'ETUDE........................................................................................................ 18

1. Description géographique et morphologique du bassin versant du Lebna........................................ 18

2. Les caractéristiques climatiques de la zone d'étude........................................................................ 19

3. Classes d'utilisation des champs dans la zone d'étude ........................................................................ 19

4. Caractéristiques des pratiques agricoles dans le bassin versant du Lebna........................................ 22

II. SELECTION DES DONNEES................................................................................................................................ 23

1. Inventaires des données existantes........................................................................................................ 23

2. Choix des zones d'échantillonnage........................................................................................................ 24

3. Distribution spatiale des zones échantillonnées.................................................................................. 27
# Table des matières

INTRODUCTION.................................................................................................................................................. 1

CHAPITRE I : SYNTHESE BIBLIOGRAPHIQUE.................................................................................. 3

I. IMPACT DE LA DIVERSITE DES MODES D'UTILISATION DES SOLS ET DE LA FRAGMENTATION SUR LA GESTION DES CULTURES .................................................................................................................................................. 3

1. Diversité des modes d'utilisation des sols et agriculture durable .................................................... 3

2. Modèles d'utilisation des sols agricoles .................................................................................... 4

3. Organisation spatiale agricole et allocation des cultures aux champs ........................................ 6

3.1. La séquence collective des cultures .................................................................................... 6

3.2. Évolution des systèmes agricoles collectifs : une perspective européenne et méditerranéenne 6

3.3. Gestion des séquences de cultures dans certaines régions d'Afrique du Nord ........................ 7

3.4. Règles d'allocation des cultures au niveau de l'exploitation agricole.................................. 7

3.5. Impact de la fragmentation des champs agricoles sur la gestion des cultures ........................ 8

3.6. Exemple d'un schéma d'utilisation des parcelles dans des paysages semi-arides fragmentés .. 9

3.7. Définition d'un agrégat de champs .................................................................................... 12

II. CONFIGURATION ET FONCTIONS DES ELEMENTS LINEAIRES DANS LES PAYSAGES AGRICOLES ........ 13

1. Eléments linéaires : définition.................................................................................................... 13

2. Éléments linéaires dans les paysages agricoles........................................................................ 14

3. Rôle des éléments linéaires dans les paysages agricoles................................................................ 14

4. Variabilité spatiale des éléments linéaires dans les territoires agricoles.................................. 15

III. APPORT DE LA TELEDETECTION DANS L'EXTRACTION DES ELEMENTS LINEAIRES ........................ 16

CHAPITRE II : MATERIEL ET METHODES .................................................................................... 18

I. PRESENTATION DE LA ZONE D'ETUDE.................................................................................... 18

1. Description géographique et morphologique du bassin versant du Lebna.................................. 18

2. Les caractéristiques climatiques de la zone d'étude.................................................................. 19

3. Classes d'utilisation des champs dans la zone d'étude ............................................................ 19

4. Caractéristiques des pratiques agricoles dans le bassin versant du Lebna.................................. 22

II. SELECTION DES DONNEES........................................................................................................ 23

1. Inventaires des données existantes.................................................................................... 23

2. Choix des zones d'échantillonnage.................................................................................... 24

3. Distribution spatiale des zones échantillonnées.................................................................. 27
<table><tr><td>III. METHODE DE COLLECTE DES DONNEES TERRAIN</td><td>27</td></tr><tr><td>IV. DESCRIPTEURS DES ELEMENTS LINEAIRES</td><td>28</td></tr><tr><td>1. Le Type</td><td>28</td></tr><tr><td>2. La visibilité</td><td>29</td></tr><tr><td>3. La nature</td><td>29</td></tr><tr><td>4. La pérennité</td><td>29</td></tr><tr><td>5. L'accessibilité</td><td>29</td></tr><tr><td>6. La connexion</td><td>30</td></tr><tr><td>7. Le degré de connexion</td><td>30</td></tr><tr><td>V. LE MODELE CONCEPTUELLE DES ELEMENTS LINEAIRES</td><td>30</td></tr><tr><td>1. Définitions et objectif</td><td>30</td></tr><tr><td>2. Model conceptuel des données du bassin versant de Lebna</td><td>31</td></tr><tr><td>VI. ÉCHELLE DE NUMERISATION</td><td>33</td></tr><tr><td>VII. LES INDICES CALCULES</td><td>33</td></tr><tr><td>VIII. DONNEES SATELLITAIRES</td><td>33</td></tr><tr><td>1. Les images Pléiades</td><td>33</td></tr><tr><td>2. Les étapes de prétraitement des images satellitaires</td><td>34</td></tr><tr><td>IX. METHODE DE TELEDETECTION DES ELEMENTS LINEAIRES</td><td>35</td></tr><tr><td>1. Aperçu générale</td><td>35</td></tr><tr><td>2. La méthode de la détection des segments de ligne (LSD)</td><td>37</td></tr><tr><td>3. Critères d'évaluation</td><td>37</td></tr><tr><td>4. Logiciels utilisés pour appliquer la méthode LSD</td><td>38</td></tr></table>

## CHAPITRE III : RESULTATS ET DISCUSSION 39

<table><tr><td>I. ANALYSE DE LA DIVERSITE DES TYPES D'ELEMENTS LINEAIRES DANS DIFFERENTES ZONES D'ECHANTILLONNAGE SUR LE TERRAIN</td><td>39</td></tr><tr><td>1. Analyse quantitative de la distribution des éléments linéaires à Lebna par descripteur</td><td>41</td></tr><tr><td>II. ANALYSE DE LONGUEUR PAR TYPE DE TRONÇON D'ELEMENTS LINEAIRES</td><td>43</td></tr><tr><td>III. INDICES D'ANALYSE SPATIALE DES ELEMENTS LINEAIRES</td><td>44</td></tr><tr><td>1.1. Analyse de densité des éléments linaires par zone géographique</td><td>44</td></tr><tr><td>2. Analyse de densité par unité de surface</td><td>45</td></tr><tr><td>3. Analyse des densités de nœuds par zone géographique</td><td>46</td></tr><tr><td>4. Analyse de densité des nœuds par unité de surface</td><td>48</td></tr><tr><td>IV. ANALYSE DES ELEMENTS DANS LE CONTOUR DES CLUSTERS</td><td>50</td></tr></table>
III. METHODE DE COLLECTE DES DONNEES TERRAIN .................................................................................. 27

IV. DESCRIPTEURS DES ELEMENTS LINEAIRES .................................................................................................. 28

1. Le Type .................................................................................................................................................................................. 28

2. La visibilité.................................................................................................................................................................................. 29

3. La nature.................................................................................................................................................................................. 29

4. La pérennité.................................................................................................................................................................................. 29

5. L'accessibilité.................................................................................................................................................................................. 29

6. La connexion.................................................................................................................................................................................. 30

7. Le degré de connexion .................................................................................................................................................................. 30

V. LE MODELE CONCEPTUELLE DES ELEMENTS LINEAIRES ........................................................................ 30

1. Définitions et objectif.................................................................................................................................................................. 30

2. Model conceptuel des données du bassin versant de Lebna .................................................................... 31

VI. ÉCHELLE DE NUMERISATION ................................................................................................................................ 33

VII. LES INDICES CALCULES .................................................................................................................................... 33

VIII. DONNEES SATELLITAIRES................................................................................................................................ 33

1. Les images Pléiades .................................................................................................................................................................. 33

2. Les étapes de prétraitement des images satellitaires .................................................................................... 34

IX. METHODE DE TELEDETECTION DES ELEMENTS LINEAIRES .................................................................... 35

1. Aperçu générale.................................................................................................................................................................. 35

2. La méthode de la détection des segments de ligne (LSD) ........................................................................ 37

3. Critères d'évaluation.................................................................................................................................................... 37

4. Logiciels utilisés pour appliquer la méthode LSD ........................................................................................ 38

## CHAPITRE III : RESULTATS ET DISCUSSION ................................................................................................. 39

I. ANALYSE DE LA DIVERSITE DES TYPES D'ELEMENTS LINEAIRES DANS DIFFERENTES ZONES
D'ECHANTILLONNAGE SUR LE TERRAIN................................................................................................................ 39

1. Analyse quantitative de la distribution des éléments linéaires à Lebna par descripteur .................... 41

II. ANALYSE DE LONGUEUR PAR TYPE DE TRONÇON D'ELEMENTS LINEAIRES ........................................ 43

III. INDICES D'ANALYSE SPATIALE DES ELEMENTS LINEAIRES .................................................................... 44

1.1. Analyse de densité des éléments linaires par zone géographique........................................................ 44

2. Analyse de densité par unité de surface ........................................................................................................ 45

3. Analyse des densités de nœuds par zone géographique........................................................................ 46

4. Analyse de densité des nœuds par unité de surface ................................................................................ 48

IV. ANALYSE DES ELEMENTS DANS LE CONTOUR DES CLUSTERS ................................................................ 50
<table><tr><td>V. EXTRACTION DES LINEAIRES PAR LA METHODE DETECTION DU SEGMENT DE LIGNE</td><td>52</td></tr><tr><td>VI. DISCUSSION</td><td>54</td></tr><tr><td>CONCLUSION</td><td>59</td></tr><tr><td>REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES</td><td>61</td></tr><tr><td>ANNEXES</td><td>67</td></tr></table>
<table><tr><td>V. EXTRACTION DES LINEAIRES PAR LA METHODE DETECTION DU SEGMENT DE LIGNE</td><td>52</td></tr><tr><td>VI. DISCUSSION</td><td>54</td></tr><tr><td>CONCLUSION</td><td>59</td></tr><tr><td>REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES</td><td>61</td></tr><tr><td>ANNEXES</td><td>67</td></tr></table>
# Introduction
# Introduction
Les pratiques agricoles et les performances des cultures sont intrinsèquement liées aux contextes environnementaux, sociaux et techniques qui les influencent. Les pratiques agricoles se caractérisent par une remarquable variabilité, à la fois spatiale et temporelle. Les pratiques sont réalisées par les agriculteurs suivant des décisions stratégiques, telles que la rotation des cultures et l'assolement, le choix entre systèmes de culture pluviaux ou irrigués, ainsi que des décisions tactiques. Ces choix dépendent fortement de l'environnement biophysique, notamment des conditions du sol, des conditions météorologiques ou des types de cultures, ainsi que du contexte socio-économique, qui inclut les cotations du marché ou les réglementations en vigueur. De plus, des pratiques de gestion complexes, comme l'irrigation ou la fertilisation, impliquent une série d'opérations techniques à des moments spécifiques. La notion de système de culture regroupe à la fois les choix des cultures et l'ensemble de pratiques pour leur gestion (Rizzo et al., 2019).

Décrire l'organisation spatiale des systèmes de culture sur un étendu régional demeure un défi de taille pour la recherche scientifique, comme en témoignent diverses études. Une telle description exige la prise en compte de deux éléments fondamentaux : d'une part, les facteurs de localisation, c'est-à-dire les conditions biophysiques et socio-économiques qui influencent leur répartition spatiale, et d'autre part, les règles de décision qui déterminent la nature et la chronologie de chaque pratique et de ses résultats (Clavel et al., 2011).

Comprendre l'organisation spatiale des systèmes de culture est essentiel pour évaluer et améliorer la gestion des paysages agricoles qu'ils composent. Cette compréhension requiert une combinaison entre la description des éléments paysagers et la compréhension des règles qui régissent leur évolution. En essence, la description spatiale porte sur les primitives géographiques telles que les composantes polygonales, incluant les parcelles culturales et autres utilisations des champs, ainsi que des éléments linéaires, dont font partie par exemple les haies, les ravines et les sentiers. Alors que les composantes polygonales sont largement traitées dans les études des occupations du sol, la description des éléments linéaires, notamment en contexte agricole, est limitée à quelques cas spécifiques (e.g., haies, fossés). On peut cependant considérer que les éléments linéaires jouent un rôle important dans l'allocation spatiale et temporelle des cultures et des pratiques agricoles, comme l'influence de routes et de sentiers sur l'accessibilité des parcelles. De ce fait, une description exhaustive est nécessaire pour expliciter et formaliser les règles et les dynamiques d'allocation des cultures à plusieurs niveaux spatiaux, de la parcelle au paysage (Rizzo et al., 2019).
Les pratiques agricoles et les performances des cultures sont intrinsèquement liées aux contextes environnementaux, sociaux et techniques qui les influencent. Les pratiques agricoles se caractérisent par une remarquable variabilité, à la fois spatiale et temporelle. Les pratiques sont réalisées par les agriculteurs suivant des décisions stratégiques, telles que la rotation des cultures et l'assolement, le choix entre systèmes de culture pluviaux ou irrigués, ainsi que des décisions tactiques. Ces choix dépendent fortement de l'environnement biophysique, notamment des conditions du sol, des conditions météorologiques ou des types de cultures, ainsi que du contexte socio-économique, qui inclut les cotations du marché ou les réglementations en vigueur. De plus, des pratiques de gestion complexes, comme l'irrigation ou la fertilisation, impliquent une série d'opérations techniques à des moments spécifiques. La notion de système de culture regroupe à la fois les choix des cultures et l'ensemble de pratiques pour leur gestion (Rizzo et al., 2019).

Décrire l'organisation spatiale des systèmes de culture sur un étendu régional demeure un défi de taille pour la recherche scientifique, comme en témoignent diverses études. Une telle description exige la prise en compte de deux éléments fondamentaux : d'une part, les facteurs de localisation, c'est-à-dire les conditions biophysiques et socio-économiques qui influencent leur répartition spatiale, et d'autre part, les règles de décision qui déterminent la nature et la chronologie de chaque pratique et de ses résultats (Clavel et al., 2011).

Comprendre l'organisation spatiale des systèmes de culture est essentiel pour évaluer et améliorer la gestion des paysages agricoles qu'ils composent. Cette compréhension requiert une combinaison entre la description des éléments paysagers et la compréhension des règles qui régissent leur évolution. En essence, la description spatiale porte sur les primitives géographiques telles que les composantes polygonales, incluant les parcelles culturales et autres utilisations des champs, ainsi que des éléments linéaires, dont font partie par exemple les haies, les ravines et les sentiers. Alors que les composantes polygonales sont largement traitées dans les études des occupations du sol, la description des éléments linéaires, notamment en contexte agricole, est limitée à quelques cas spécifiques (e.g., haies, fossés). On peut cependant considérer que les éléments linéaires jouent un rôle important dans l'allocation spatiale et temporelle des cultures et des pratiques agricoles, comme l'influence de routes et de sentiers sur l'accessibilité des parcelles. De ce fait, une description exhaustive est nécessaire pour expliciter et formaliser les règles et les dynamiques d'allocation des cultures à plusieurs niveaux spatiaux, de la parcelle au paysage (Rizzo et al., 2019).
Plusieurs méthodes décrivent exhaustivement les composantes d'un paysage agricole, notamment l'utilisation de techniques de télédétection. Cependant, les paysages agricoles méditerranéens, avec leur fragmentation et leur complexité spécifiques, présentent deux défis majeurs : premièrement, l'application de méthodes basées sur la télédétection nécessite un affinement par des études sur le terrain pour identifier les types pertinents de composantes moins fréquemment décrites dans la littérature scientifique de secteur ; deuxièmement, cette description doit être intégrée dans une approche de géoagronomie pour relier de manière précise les composantes spatiales aux pratiques agricoles qui les influencent (Benoît et al., 2012).

Cette étude a pour **objectif d'évaluer l'impact des éléments linéaires du paysage agricole sur les décisions des agriculteurs en matière de localisation spatiale des cultures en contexte sud-méditerranéen pluvial**. Nous avons examiné ce problème en tant qu'une étude de cas dans un bassin versant agricole situé dans la péninsule du Cap Bon, dans le nord-est de la Tunisie. Cette région présente une diversité d'occupations des sols agricoles et un niveau de fragmentation représentatif des paysages agricoles méditerranéens en système de culture pluviale.

Pour répondre à l'objectif de l'étude, ce rapport est structuré en trois parties. Une première partie d'analyse bibliographique où nous présentons le contexte et la typologie du système de culture fragmentés et des éléments linéaires comme composantes de ce paysage agricole. Cette partie traite également de l'apport des outils de télédétection à la description des éléments linéaires. La deuxième partie, consacrée à présentation de la zone d'étude et la méthodologie adoptée dans ce travail pour la collecte et l'analyse et l'extraction par télédétection des données des éléments linéaires. Dans la troisième partie ont été synthétisés et discutés à la fois les résultats de l'analyse spatiale des données géolocalisées sur les éléments linéaires paysagères présents dans le bassin versant étudié et les résultats de la méthode de télédétection de ces derniers.
Plusieurs méthodes décrivent exhaustivement les composantes d'un paysage agricole, notamment l'utilisation de techniques de télédétection. Cependant, les paysages agricoles méditerranéens, avec leur fragmentation et leur complexité spécifiques, présentent deux défis majeurs : premièrement, l'application de méthodes basées sur la télédétection nécessite un affinement par des études sur le terrain pour identifier les types pertinents de composantes moins fréquemment décrites dans la littérature scientifique de secteur ; deuxièmement, cette description doit être intégrée dans une approche de géoagronomie pour relier de manière précise les composantes spatiales aux pratiques agricoles qui les influencent (Benoît et al., 2012).

Cette étude a pour **objectif d'évaluer l'impact des éléments linéaires du paysage agricole sur les décisions des agriculteurs en matière de localisation spatiale des cultures en contexte sud-méditerranéen pluvial**. Nous avons examiné ce problème en tant qu'une étude de cas dans un bassin versant agricole situé dans la péninsule du Cap Bon, dans le nord-est de la Tunisie. Cette région présente une diversité d'occupations des sols agricoles et un niveau de fragmentation représentatif des paysages agricoles méditerranéens en système de culture pluviale.

Pour répondre à l'objectif de l'étude, ce rapport est structuré en trois parties. Une première partie d'analyse bibliographique où nous présentons le contexte et la typologie du système de culture fragmentés et des éléments linéaires comme composantes de ce paysage agricole. Cette partie traite également de l'apport des outils de télédétection à la description des éléments linéaires. La deuxième partie, consacrée à présentation de la zone d'étude et la méthodologie adoptée dans ce travail pour la collecte et l'analyse et l'extraction par télédétection des données des éléments linéaires. Dans la troisième partie ont été synthétisés et discutés à la fois les résultats de l'analyse spatiale des données géolocalisées sur les éléments linéaires paysagères présents dans le bassin versant étudié et les résultats de la méthode de télédétection de ces derniers.
# Chapitre I : Synthèse bibliographique
# Chapitre I : Synthèse bibliographique
Cette partie offre une vue d'ensemble des principales revues littéraires abordant trois domaines essentiels : l'impact de la diversité des pratiques d'utilisation des sols et de la fragmentation sur la gestion des cultures, l'étude approfondie des configurations et des rôles des éléments linéaires au sein des paysages agricoles, ainsi que l'analyse de la valeur ajoutée de la télédétection dans l'identification et l'étude de ces éléments linéaires. Cette exploration bibliographique vise à éclairer et à contextualiser les diverses perspectives et connaissances existantes dans ces domaines, offrant ainsi une base solide pour cette étude.

# I. Impact de la diversité des modes d'utilisation des sols et de la fragmentation sur la gestion des cultures

## 1. Diversité des modes d'utilisation des sols et agriculture durable

Dans les paysages cultivés, la diversité des types d'utilisation des sols et leur disposition spatiale en parcelles ont un impact sur divers processus biophysiques, tels que l'eau, l'érosion, les contaminants et les flux de gènes. Il est essentiel de prendre en compte les effets des modes d'utilisation des sols sur l'environnement et la biodiversité pour une agriculture durable. Ces modes ont également un impact sur la diversité biotique qui, à son tour, influe sur la santé des plantes, la protection des cultures et, en fin de compte, la production agricole (Dalgaard et al., 2003).

La caractérisation des modes d'utilisation des sols et de leurs déterminants est une condition préalable à l'élaboration et à l'évaluation de l'impact de scénarios alternatifs acceptables d'utilisation des sols, et représente un défi important pour l'agronomie du paysage. Par rapport à l'agronomie générale, l'agronomie du paysage se concentre sur les interactions entre les configurations spatiales des pratiques agricoles et leurs interactions avec les ressources naturelles dans la conception des systèmes de cultures dans une zone d'intérêt (Benoît et al. 2012).

Une zone d'intérêt est une étendue de parcelles adjacentes au cours d'un cycle de culture, cultivées avec une culture spécifique ou un mélange de cultures. Il peut également s'agir d'une zone continue de champs adjacents avec une séquence de cultures particulière ou une combinaison de séquences de cultures, chaque séquence étant identifiée par une succession de cultures fixe ou flexible ou une combinaison de séquences de cultures qui se répètent au fil du temps (Benoît et al. 2012).
Cette partie offre une vue d'ensemble des principales revues littéraires abordant trois domaines essentiels : l'impact de la diversité des pratiques d'utilisation des sols et de la fragmentation sur la gestion des cultures, l'étude approfondie des configurations et des rôles des éléments linéaires au sein des paysages agricoles, ainsi que l'analyse de la valeur ajoutée de la télédétection dans l'identification et l'étude de ces éléments linéaires. Cette exploration bibliographique vise à éclairer et à contextualiser les diverses perspectives et connaissances existantes dans ces domaines, offrant ainsi une base solide pour cette étude.

# I. Impact de la diversité des modes d'utilisation des sols et de la fragmentation sur la gestion des cultures

## 1. Diversité des modes d'utilisation des sols et agriculture durable

Dans les paysages cultivés, la diversité des types d'utilisation des sols et leur disposition spatiale en parcelles ont un impact sur divers processus biophysiques, tels que l'eau, l'érosion, les contaminants et les flux de gènes. Il est essentiel de prendre en compte les effets des modes d'utilisation des sols sur l'environnement et la biodiversité pour une agriculture durable. Ces modes ont également un impact sur la diversité biotique qui, à son tour, influe sur la santé des plantes, la protection des cultures et, en fin de compte, la production agricole (Dalgaard et al., 2003).

La caractérisation des modes d'utilisation des sols et de leurs déterminants est une condition préalable à l'élaboration et à l'évaluation de l'impact de scénarios alternatifs acceptables d'utilisation des sols, et représente un défi important pour l'agronomie du paysage. Par rapport à l'agronomie générale, l'agronomie du paysage se concentre sur les interactions entre les configurations spatiales des pratiques agricoles et leurs interactions avec les ressources naturelles dans la conception des systèmes de cultures dans une zone d'intérêt (Benoît et al. 2012).

Une zone d'intérêt est une étendue de parcelles adjacentes au cours d'un cycle de culture, cultivées avec une culture spécifique ou un mélange de cultures. Il peut également s'agir d'une zone continue de champs adjacents avec une séquence de cultures particulière ou une combinaison de séquences de cultures, chaque séquence étant identifiée par une succession de cultures fixe ou flexible ou une combinaison de séquences de cultures qui se répètent au fil du temps (Benoît et al. 2012).
## 2. Modèles d'utilisation des sols agricoles

Deux approches principales ont été établies dans le domaine de l'agronomie du paysage en ce qui concerne les modèles d'utilisation des sols :

Le premier type d'approche est centré sur les règles. Elle suppose que les modèles de distribution des cultures au niveau du paysage sont le résultat des décisions des agriculteurs au sujet de l'allocation des cultures aux champs en tenant compte du contexte biophysique. Les études se sont concentrées alors sur la caractérisation de la répartition spatio-temporelle des cultures dans les champs par les agriculteurs et sur leurs déterminants. L'objectif est de comprendre comment et pourquoi les cultures choisies par les agriculteurs sont réparties chaque année entre les différents champs agricoles de leurs exploitations et se succèdent dans le temps au sein d'un même champ. Dans ces études, les décisions d'allocation des cultures des agriculteurs sont généralement exprimées sous forme de règles de décision. Ces études reposent principalement sur des données obtenues à partir d'enquêtes auprès des agriculteurs, d'avis d'experts, d'analyses documentaires ou d'une combinaison des trois. Les connaissances acquises peuvent ainsi être utilisées pour simuler la répartition spatiale des cultures ou des séquences sur une matrice de champs réels ou virtuels (Thenail et al., 2009; Joannon et al., 2008; Peltonen-Sainio et al., 2017; Sorel et al., 2010).

Le deuxième type d'approche est centré sur les régularités observables. Cette approche vise à décrire des modèles spatio-temporels au niveau du paysage en utilisant une série temporelle de données de localisation des cultures obtenues à partir d'un recensement ou de la télédétection. Par exemple, en utilisant des données de localisation des cultures acquises par télédétection et recoupées dans un système d'information géographique, Biarnés et al. (2021) ont mentionné que Martinez-Casasnovas et al. (2005) ont cartographié des unités homogènes en ce qui concerne la fréquence des cultures principales sur plusieurs cycles de cultures successives. Sur la base de l'exploration de données impliquant des méthodes de regroupement spatial et temporel, d'autres études ont segmenté le paysage en unités homogènes qui présentent des combinaisons similaires de successions d'utilisation des sols (Thenail et al., 2009; Joannon et al., 2008; Peltonen-Sainio et al., 2017; Sorel et al., 2010).

La combinaison de ces deux types d'approches peut permettre de mieux caractériser et comprendre les modes d'occupation des sols. Comme le montrent Schaller et al. (2012), dans une étude menée sur le paysage de la plaine de Niort en France, les régularités stochastiques du paysage identifiées par la fouille de données s'expliquent en partie par des règles de décision partagées par un ensemble d'agriculteurs concernant l'allocation des cultures aux champs.
## 2. Modèles d'utilisation des sols agricoles

Deux approches principales ont été établies dans le domaine de l'agronomie du paysage en ce qui concerne les modèles d'utilisation des sols :

Le premier type d'approche est centré sur les règles. Elle suppose que les modèles de distribution des cultures au niveau du paysage sont le résultat des décisions des agriculteurs au sujet de l'allocation des cultures aux champs en tenant compte du contexte biophysique. Les études se sont concentrées alors sur la caractérisation de la répartition spatio-temporelle des cultures dans les champs par les agriculteurs et sur leurs déterminants. L'objectif est de comprendre comment et pourquoi les cultures choisies par les agriculteurs sont réparties chaque année entre les différents champs agricoles de leurs exploitations et se succèdent dans le temps au sein d'un même champ. Dans ces études, les décisions d'allocation des cultures des agriculteurs sont généralement exprimées sous forme de règles de décision. Ces études reposent principalement sur des données obtenues à partir d'enquêtes auprès des agriculteurs, d'avis d'experts, d'analyses documentaires ou d'une combinaison des trois. Les connaissances acquises peuvent ainsi être utilisées pour simuler la répartition spatiale des cultures ou des séquences sur une matrice de champs réels ou virtuels (Thenail et al., 2009 ; Joannon et al., 2008 ; Peltonen-Sainio et al., 2017 ; Sorel et al., 2010).

Le deuxième type d'approche est centré sur les régularités observables. Cette approche vise à décrire des modèles spatio-temporels au niveau du paysage en utilisant une série temporelle de données de localisation des cultures obtenues à partir d'un recensement ou de la télédétection. Par exemple, en utilisant des données de localisation des cultures acquises par télédétection et recoupées dans un système d'information géographique, Biarnés et al. (2021) ont mentionné que Martinez-Casasnovas et al. (2005) ont cartographié des unités homogènes en ce qui concerne la fréquence des cultures principales sur plusieurs cycles de cultures successives. Sur la base de l'exploration de données impliquant des méthodes de regroupement spatial et temporel, d'autres études ont segmenté le paysage en unités homogènes qui présentent des combinaisons similaires de successions d'utilisation des sols (Thenail et al., 2009 ; Joannon et al., 2008 ; Peltonen-Sainio et al., 2017 ; Sorel et al., 2010).

La combinaison de ces deux types d'approches peut permettre de mieux caractériser et comprendre les modes d'occupation des sols. Comme le montrent Schaller et al. (2012), dans une étude menée sur le paysage de la plaine de Niort en France, les régularités stochastiques du paysage identifiées par la fouille de données s'expliquent en partie par des règles de décision partagées par un ensemble d'agriculteurs concernant l'allocation des cultures aux champs.
Les contraintes et les possibilités techniques, économiques et sociales auxquelles les agriculteurs sont confrontés déterminent l'éventail des possibilités pour l'attribution des cultures aux champs. Les principaux facteurs du choix des cultures et de l'utilisation des sols pour différentes cultures sont les suivants :

* **Facteurs environnementaux.** Les facteurs biophysiques, tels que les précipitations, la température, la qualité du sol, la topographie, ainsi que les facteurs anthropiques tels que la taille des parcelles, leurs géométries, les utilisations agricoles voisines, la proximité au siège de l'exploitation et l'accès à l'eau, sont des facteurs environnementaux essentiels à considérer dans le processus de décision lié à la répartition des cultures.

* **Séquence Des cultures.** La fréquence à laquelle les cultures peuvent être alternées dans un champ donné est également un facteur important pour expliquer et comprendre les choix des agriculteurs dans la formalisation des systèmes de culture. La gestion des séquences des cultures est nécessaire pour préserver la santé des sols et maintenir leur productivité à long terme.

* **Considérations économiques.** Les contraintes et objectifs économiques de l'exploitation, tels que les ressources en main-d'œuvre, l'équipement disponible et la stratégie économique de l'exploitant, influencent grandement les choix de cultures et leur distribution.

* **Objectifs personnels des agriculteurs.** Les objectifs individuels des agriculteurs, qu'il s'agisse d'optimiser les rendements, de diversifier les cultures ou de répondre à des besoins spécifiques de leur exploitation, jouent un rôle central dans le processus de prise de décision.

* **Contexte socio-économique.** Les fluctuations des prix sur le marché, ainsi que l'existence, l'accessibilité et la configuration du système de conseil sont deux exemples du contexte socio-économique qui exerce également une influence significative sur les décisions concernant la répartition des cultures.

L'analyse et la prise en compte de ces facteurs sont essentielles pour élaborer une stratégie de répartition des cultures qui soit à la fois efficace et durable (Schaller et al., 2012 ; Thenail et al., 2009 ; Joannon et al., 2008 ; Peltonen-Sainio et al., 2017 ; Sorel et al., 2010).
Les contraintes et les possibilités techniques, économiques et sociales auxquelles les agriculteurs sont confrontés déterminent l'éventail des possibilités pour l'attribution des cultures aux champs. Les principaux facteurs du choix des cultures et de l'utilisation des sols pour différentes cultures sont les suivants :

* **Facteurs environnementaux.** Les facteurs biophysiques, tels que les précipitations, la température, la qualité du sol, la topographie, ainsi que les facteurs anthropiques tels que la taille des parcelles, leurs géométries, les utilisations agricoles voisines, la proximité au siège de l'exploitation et l'accès à l'eau, sont des facteurs environnementaux essentiels à considérer dans le processus de décision lié à la répartition des cultures.

* **Séquence Des cultures.** La fréquence à laquelle les cultures peuvent être alternées dans un champ donné est également un facteur important pour expliquer et comprendre les choix des agriculteurs dans la formalisation des systèmes de culture. La gestion des séquences des cultures est nécessaire pour préserver la santé des sols et maintenir leur productivité à long terme.

* **Considérations économiques.** Les contraintes et objectifs économiques de l'exploitation, tels que les ressources en main-d'œuvre, l'équipement disponible et la stratégie économique de l'exploitant, influencent grandement les choix de cultures et leur distribution.

* **Objectifs personnels des agriculteurs.** Les objectifs individuels des agriculteurs, qu'il s'agisse d'optimiser les rendements, de diversifier les cultures ou de répondre à des besoins spécifiques de leur exploitation, jouent un rôle central dans le processus de prise de décision.

* **Contexte socio-économique.** Les fluctuations des prix sur le marché, ainsi que l'existence, l'accessibilité et la configuration du système de conseil sont deux exemples du contexte socio-économique qui exerce également une influence significative sur les décisions concernant la répartition des cultures.

L'analyse et la prise en compte de ces facteurs sont essentielles pour élaborer une stratégie de répartition des cultures qui soit à la fois efficace et durable (Schaller et al., 2012 ; Thenail et al., 2009 ; Joannon et al., 2008 ; Peltonen-Sainio et al., 2017 ; Sorel et al., 2010).
### 3. Organisation spatiale agricole et allocation des cultures aux champs

Des études supposent implicitement que l'allocation des cultures aux champs est planifiée au niveau de l'exploitation, en tenant compte des préférences de l'agriculteur, ainsi que d'une série de contraintes et d'opportunités. Ces décisions peuvent aboutir à des groupes de champs adjacents présentant la même séquence de cultures. Un tel résultat dépend de la distribution spatiale des facteurs d'attribution des séquences de cultures dans la mosaïque de champs, ainsi que de la spécialisation des séquences de cultures en fonction des facteurs qui leur sont attribués (Burel, 2005 ; Castellazzi et al., 2007).

#### 3.1.La séquence collective des cultures

La séquence collective des cultures, sujet d'une exploration grandissante, révèle la possibilité intrigante de groupes de champs voisins présentant des séquences de cultures identiques. Cette dynamique est introduite par Biarnes et al. (2021) sous le terme de séquences collective des cultures, définie comme l'organisation et la gestion des séquences de cultures dans un ensemble de champs répartis parmi plusieurs exploitations agricoles. Cette approche diffère notamment de la gestion individuelle des séquences de cultures au sein d'une seule exploitation. Malgré son importance pour la compréhension des dynamiques des paysages agricoles, l'étude des séquences collectives des cultures et de ses modèles spatiaux reste encore largement sous-explorée, excepté pour les recherches menées dans les domaines de la géographie agricole et de l'histoire du paysage (Biarnés et al., 2021).

#### 3.2.Évolution des systèmes agricoles collectifs : une perspective européenne et méditerranéenne

Des études menées en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique du Nord ont confirmé l'existence de séquences de cultures collectives dans les systèmes agricoles de grandes cultures dans des communautés rurales au fil des siècles. Ces systèmes agricoles ont été pratiqués pendant de nombreux siècles. Ils se caractérisent par des sols arables fortement morcelées et non clôturées, une pratique de la polyculture-élevage, incluant la culture de céréales, des cycles de rotation des cultures sur deux ou trois ans, ainsi que le pâturage ouvert des résidus de culture et des sols en jachère. La gestion collective des séquences de cultures était organisée au niveau du paysage (Wascher et al., 2010 ; Demetriou et al., 2013 ; Mekki et al., 2018).

Le paysage agricole se composait de petits champs agricoles non clôturés, subdivisés en blocs et répartis entre les agriculteurs. Différents sites arables accueillent les cultures, chacun comprenant un ou plusieurs groupes de champs. Les rotations de cultures étaient méticuleusement orchestrées entre ces sites, de manière que les champs voisins, au sein d'un
### 3. Organisation spatiale agricole et allocation des cultures aux champs

Des études supposent implicitement que l'allocation des cultures aux champs est planifiée au niveau de l'exploitation, en tenant compte des préférences de l'agriculteur, ainsi que d'une série de contraintes et d'opportunités. Ces décisions peuvent aboutir à des groupes de champs adjacents présentant la même séquence de cultures. Un tel résultat dépend de la distribution spatiale des facteurs d'attribution des séquences de cultures dans la mosaïque de champs, ainsi que de la spécialisation des séquences de cultures en fonction des facteurs qui leur sont attribués (Burel, 2005 ; Castellazzi et al., 2007).

#### 3.1.La séquence collective des cultures

La séquence collective des cultures, sujet d'une exploration grandissante, révèle la possibilité intrigante de groupes de champs voisins présentant des séquences de cultures identiques. Cette dynamique est introduite par Biarnes et al. (2021) sous le terme de séquences collective des cultures, définie comme l'organisation et la gestion des séquences de cultures dans un ensemble de champs répartis parmi plusieurs exploitations agricoles. Cette approche diffère notamment de la gestion individuelle des séquences de cultures au sein d'une seule exploitation. Malgré son importance pour la compréhension des dynamiques des paysages agricoles, l'étude des séquences collectives des cultures et de ses modèles spatiaux reste encore largement sous-explorée, excepté pour les recherches menées dans les domaines de la géographie agricole et de l'histoire du paysage (Biarnés et al., 2021).

#### 3.2.Évolution des systèmes agricoles collectifs : une perspective européenne et méditerranéenne

Des études menées en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique du Nord ont confirmé l'existence de séquences de cultures collectives dans les systèmes agricoles de grandes cultures dans des communautés rurales au fil des siècles. Ces systèmes agricoles ont été pratiqués pendant de nombreux siècles. Ils se caractérisent par des sols arables fortement morcelées et non clôturées, une pratique de la polyculture-élevage, incluant la culture de céréales, des cycles de rotation des cultures sur deux ou trois ans, ainsi que le pâturage ouvert des résidus de culture et des sols en jachère. La gestion collective des séquences de cultures était organisée au niveau du paysage (Wascher et al., 2010 ; Demetriou et al., 2013 ; Mekki et al., 2018).

Le paysage agricole se composait de petits champs agricoles non clôturés, subdivisés en blocs et répartis entre les agriculteurs. Différents sites arables accueillent les cultures, chacun comprenant un ou plusieurs groupes de champs. Les rotations de cultures étaient méticuleusement orchestrées entre ces sites, de manière que les champs voisins, au sein d'un
même bloc, suivent des séquences de cultures bisannuelles ou triennales identiques et synchronisées. La gestion du système de champs ouverts était supervisée par des structures sociales communautaires qui prenaient des décisions sur la planification des activités agricoles dans chaque bloc de culture, notamment les dates de semis, de récolte et de pâturage des résidus de culture (Wascher et al., 2010 ; Demetriou et al., 2013 ; Mekki et al., 2018 ; Biarnès et al., 2021).

### 3.3. Gestion des séquences de cultures dans certaines régions d'Afrique du Nord

Les séquences de cultures collectives sont toujours pratiquées dans certaines régions d'Afrique du Nord, où des groupes de champs adjacents dans différentes fermes sont utilisés. Dans la région du Rif au Maroc, de telles séquences collectives de cultures sont encore documentées aujourd'hui, comme le rapportent Sabir et al. (2019). Dans le nord-est de la Tunisie, plus précisément dans la péninsule du Cap Bon, des observations récentes des séquences de cultures dans un paysage de champs ouverts et de sols agricoles fragmentées. Cependant, il convient de noter que les séquences de cultures individuelles et collectives coexistent et que leur impact sur les schémas de répartition des cultures au niveau du paysage reste inconnu. L'absence de telles informations limite l'élaboration de scénarios de répartition des cultures sur ce terrain qui s'attaquent aux problèmes de production et d'environnement auxquels sont confrontées ces régions, tels que l'érosion des sols, les ressources en eau limitées, les faibles rendements, etc (Mekki et al., 2018 ; Renes, 2010).

### 3.4. Règles d'allocation des cultures au niveau de l'exploitation agricole

Comme l'ont montré des études antérieures, la dynamique des modes d'utilisation des champs dans les paysages agricoles est le résultat de règles régissant l'allocation des cultures au niveau de l'exploitation. Ces règles influencent à la fois la séquence des cultures plantées sur plusieurs années et la répartition annuelle des cultures sur les champs agricoles. Une fois les cultures choisies pour une année donnée, ces règles d'allocation impliquent des décisions concernant :

* La surface appropriée pour chaque culture (toutes les parcelles appropriées pour cette culture particulière),

* La surface dédiée à la culture (la surface totale de cette culture sur la parcelle agricole),

* L'intervalle de temps pour replanter la même culture sur la même parcelle,
même bloc, suivent des séquences de cultures bisannuelles ou triennales identiques et synchronisées. La gestion du système de champs ouverts était supervisée par des structures sociales communautaires qui prenaient des décisions sur la planification des activités agricoles dans chaque bloc de culture, notamment les dates de semis, de récolte et de pâturage des résidus de culture (Wascher et al., 2010 ; Demetriou et al., 2013 ; Mekki et al., 2018 ; Biarnès et al., 2021).

### 3.3. Gestion des séquences de cultures dans certaines régions d'Afrique du Nord

Les séquences de cultures collectives sont toujours pratiquées dans certaines régions d'Afrique du Nord, où des groupes de champs adjacents dans différentes fermes sont utilisés. Dans la région du Rif au Maroc, de telles séquences collectives de cultures sont encore documentées aujourd'hui, comme le rapportent Sabir et al. (2019). Dans le nord-est de la Tunisie, plus précisément dans la péninsule du Cap Bon, des observations récentes des séquences de cultures dans un paysage de champs ouverts et de sols agricoles fragmentées. Cependant, il convient de noter que les séquences de cultures individuelles et collectives coexistent et que leur impact sur les schémas de répartition des cultures au niveau du paysage reste inconnu. L'absence de telles informations limite l'élaboration de scénarios de répartition des cultures sur ce terrain qui s'attaquent aux problèmes de production et d'environnement auxquels sont confrontées ces régions, tels que l'érosion des sols, les ressources en eau limitées, les faibles rendements, etc (Mekki et al., 2018 ; Renes, 2010).

### 3.4. Règles d'allocation des cultures au niveau de l'exploitation agricole

Comme l'ont montré des études antérieures, la dynamique des modes d'utilisation des champs dans les paysages agricoles est le résultat de règles régissant l'allocation des cultures au niveau de l'exploitation. Ces règles influencent à la fois la séquence des cultures plantées sur plusieurs années et la répartition annuelle des cultures sur les champs agricoles. Une fois les cultures choisies pour une année donnée, ces règles d'allocation impliquent des décisions concernant :

* La surface appropriée pour chaque culture (toutes les parcelles appropriées pour cette culture particulière),

* La surface dédiée à la culture (la surface totale de cette culture sur la parcelle agricole),

* L'intervalle de temps pour replanter la même culture sur la même parcelle,
* Les séquences acceptables de cultures précédentes et suivantes (séquences temporelles de cultures autorisées) (Schaller et al., 2012).

La description de ces règles et l'identification de leurs facteurs sous-jacents sont essentielles pour comprendre les modèles spatiaux et temporels observés de distribution des cultures au niveau du paysage (Schaller et al., 2012). Il s'agit également d'une étape nécessaire pour simuler les schémas paysagers et développer des modèles d'évolution des paysages. Comme l'ont montré la plupart des études susmentionnées, les facteurs à l'origine de ces règles d'affectation des cultures peuvent être internes (par exemple, le système agricole, les caractéristiques des ressources agricoles telles que la parcelles ou la main-d'œuvre) et/ou externes (par exemple, les conditions du marché, le climat) au niveau de l'exploitation (Thenail et al., 2009 ; Schaller et al., 2012 ; Houet et al., 2014).

### 3.5. Impact de la fragmentation des champs agricoles sur la gestion des cultures

La fragmentation des champs agricoles est une caractéristique commune des paysages cultivés et peut influencer la manière dont les cultures sont réparties au sein des exploitations. La fragmentation des champs agricoles est définie comme la mesure dans laquelle les champs agricoles sont divisées en de nombreux petits champs dispersés dans l'espace. Plusieurs processus peuvent expliquer la fragmentation des champs agricoles, notamment la division des champs et la répartition des zones agricoles. Dans les pays du sud de la Méditerranée, la fragmentation des champs agricoles a été encouragée par des politiques de privatisation des parcelles collectives, des règles juridiques régissant l'héritage, l'urbanisation et le développement d'autres utilisations des sols. Dans ces pays, la taille moyenne des exploitations est généralement faible et il est courant que les champs soient dispersés (Demetriou et al., 2013). Par exemple, des données disponibles pour la Tunisie pour les années 2004 et 2005 montrent que 54 % des exploitations tunisiennes avaient une superficie inférieure à 5 hectares, couvrant 11 % de la superficie agricole totale, 43 % avaient une superficie comprise entre 5 et 50 hectares, couvrant 55 % de la superficie agricole totale, et seulement 3 % avaient une superficie supérieure à 50 hectares, couvrant 34 % de la superficie agricole totale. En termes de fragmentation des champs agricoles, 69 % des exploitations tunisiennes de moins de 5 hectares n'avaient qu'un seul bloc de champs, tandis que 62 % des exploitations de plus de 5 hectares avaient deux blocs de champs ou plus, un bloc de champs étant défini comme un groupe de champs situés à moins de 500 mètres l'un de l'autre. (Mekki et al., 2018).
* Les séquences acceptables de cultures précédentes et suivantes (séquences temporelles de cultures autorisées) (Schaller et al., 2012).

La description de ces règles et l'identification de leurs facteurs sous-jacents sont essentielles pour comprendre les modèles spatiaux et temporels observés de distribution des cultures au niveau du paysage (Schaller et al., 2012). Il s'agit également d'une étape nécessaire pour simuler les schémas paysagers et développer des modèles d'évolution des paysages. Comme l'ont montré la plupart des études susmentionnées, les facteurs à l'origine de ces règles d'affectation des cultures peuvent être internes (par exemple, le système agricole, les caractéristiques des ressources agricoles telles que la parcelles ou la main-d'œuvre) et/ou externes (par exemple, les conditions du marché, le climat) au niveau de l'exploitation (Thenail et al., 2009 ; Schaller et al., 2012 ; Houet et al., 2014).

### 3.5. Impact de la fragmentation des champs agricoles sur la gestion des cultures

La fragmentation des champs agricoles est une caractéristique commune des paysages cultivés et peut influencer la manière dont les cultures sont réparties au sein des exploitations. La fragmentation des champs agricoles est définie comme la mesure dans laquelle les champs agricoles sont divisées en de nombreux petits champs dispersés dans l'espace. Plusieurs processus peuvent expliquer la fragmentation des champs agricoles, notamment la division des champs et la répartition des zones agricoles. Dans les pays du sud de la Méditerranée, la fragmentation des champs agricoles a été encouragée par des politiques de privatisation des parcelles collectives, des règles juridiques régissant l'héritage, l'urbanisation et le développement d'autres utilisations des sols. Dans ces pays, la taille moyenne des exploitations est généralement faible et il est courant que les champs soient dispersés (Demetriou et al., 2013). Par exemple, des données disponibles pour la Tunisie pour les années 2004 et 2005 montrent que 54 % des exploitations tunisiennes avaient une superficie inférieure à 5 hectares, couvrant 11 % de la superficie agricole totale, 43 % avaient une superficie comprise entre 5 et 50 hectares, couvrant 55 % de la superficie agricole totale, et seulement 3 % avaient une superficie supérieure à 50 hectares, couvrant 34 % de la superficie agricole totale. En termes de fragmentation des champs agricoles, 69 % des exploitations tunisiennes de moins de 5 hectares n'avaient qu'un seul bloc de champs, tandis que 62 % des exploitations de plus de 5 hectares avaient deux blocs de champs ou plus, un bloc de champs étant défini comme un groupe de champs situés à moins de 500 mètres l'un de l'autre. (Mekki et al., 2018).
De nombreuses études ont démontré l'impact de la fragmentation des champs agricoles
sur la gestion et la localisation des cultures, ainsi que ses effets sur les aspects économiques et
environnementaux de l'agriculture. Pour les agriculteurs, la fragmentation des champs agricoles
peut créer des opportunités liées à la gestion des risques ou à la programmation des cultures.
Cependant, elle présente également des défis de gestion, tels que l'efficacité réduite de
l'utilisation des machines agricoles en raison de la petite taille et/ou de la forme irrégulière des
champs ou les distances variables entre les fermes et les champs. Ces opportunités et contraintes
influencent la localisation et la gestion des cultures au niveau de l'exploitation. Par conséquent,
la fragmentation des champs agricoles affecte les performances économiques et
environnementales des exploitations. La fragmentation des champs agricoles crée également un
contexte de proximité géographique, car chaque champ géré par un agriculteur est susceptible
d'être entouré de champs gérés par d'autres agriculteurs, ce qui peut entraîner des effets de
voisinage et des interactions (Markussen et al., 2016 ; Thenail et al., 2009 ; Mekki et al., 2018).

3.6.Exemple d'un schéma d'utilisation des parcelles dans des paysages semi-arides fragmentés

Une étude menée par Mekki et al. (2018) sur le bassin versant du Lebna s'est penchée
sur les pratiques agricoles en utilisant une approche combinant des entretiens avec les
agriculteurs et la collecte de données sur la répartition spatiale des champs. Cette étude a porté
sur un ensemble de 360 champs en 2015, suivi de 355 champs en 2016. Les données recueillies
ont inclus, en premier lieu, des informations sur les types de cultures présentes dans ces champs
en 2015 et 2016. De plus, les chercheurs ont examiné les utilisations des sols, englobant
également les types de cultures, dans les parcelles voisines au cours de l'année 2016. L'analyse
des données s'est concentrée sur une distinction entre les champs d'agriculteurs considérés
comme isolés et ceux qui ne l'étaient pas. Cette distinction reposait sur deux facteurs
interdépendants : la fragmentation des champs agricoles et la répartition spatiale des champs
par rapport aux autres éléments de l'exploitation agricole et de la ferme (Mekki et al., 2018).

En utilisant des méthodes d'analyse discriminante, à la fois univariées et linéaires,
appliquées aux séquences de cultures et aux cultures observées dans les parcelles voisines, les
résultats de cette étude ont révélé un impact significatif de la fragmentation des champs
agricoles sur les décisions prises par les agriculteurs concernant l'affectation des cultures.
Lorsque les champs étaient isolés, c'est-à-dire lorsqu'ils étaient situés dans un contexte de
champs agricoles fragmentées, les agriculteurs mettaient en place des règles collectives
d'allocation des cultures en collaboration avec certains de leurs voisins. Ces règles collectives
De nombreuses études ont démontré l'impact de la fragmentation des champs agricoles
sur la gestion et la localisation des cultures, ainsi que ses effets sur les aspects économiques et
environnementaux de l'agriculture. Pour les agriculteurs, la fragmentation des champs agricoles
peut créer des opportunités liées à la gestion des risques ou à la programmation des cultures.
Cependant, elle présente également des défis de gestion, tels que l'efficacité réduite de
l'utilisation des machines agricoles en raison de la petite taille et/ou de la forme irrégulière des
champs ou les distances variables entre les fermes et les champs. Ces opportunités et contraintes
influencent la localisation et la gestion des cultures au niveau de l'exploitation. Par conséquent,
la fragmentation des champs agricoles affecte les performances économiques et
environnementales des exploitations. La fragmentation des champs agricoles crée également un
contexte de proximité géographique, car chaque champ géré par un agriculteur est susceptible
d'être entouré de champs gérés par d'autres agriculteurs, ce qui peut entraîner des effets de
voisinage et des interactions (Markussen et al., 2016 ; Thenail et al., 2009 ; Mekki et al., 2018).

3.6.Exemple d'un schéma d'utilisation des parcelles dans des paysages semi-arides fragmentés

Une étude menée par Mekki et al. (2018) sur le bassin versant du Lebna s'est penchée
sur les pratiques agricoles en utilisant une approche combinant des entretiens avec les
agriculteurs et la collecte de données sur la répartition spatiale des champs. Cette étude a porté
sur un ensemble de 360 champs en 2015, suivi de 355 champs en 2016. Les données recueillies
ont inclus, en premier lieu, des informations sur les types de cultures présentes dans ces champs
en 2015 et 2016. De plus, les chercheurs ont examiné les utilisations des sols, englobant
également les types de cultures, dans les parcelles voisines au cours de l'année 2016. L'analyse
des données s'est concentrée sur une distinction entre les champs d'agriculteurs considérés
comme isolés et ceux qui ne l'étaient pas. Cette distinction reposait sur deux facteurs
interdépendants : la fragmentation des champs agricoles et la répartition spatiale des champs
par rapport aux autres éléments de l'exploitation agricole et de la ferme (Mekki et al., 2018).

En utilisant des méthodes d'analyse discriminante, à la fois univariées et linéaires,
appliquées aux séquences de cultures et aux cultures observées dans les parcelles voisines, les
résultats de cette étude ont révélé un impact significatif de la fragmentation des champs
agricoles sur les décisions prises par les agriculteurs concernant l'affectation des cultures.
Lorsque les champs étaient isolés, c'est-à-dire lorsqu'ils étaient situés dans un contexte de
champs agricoles fragmentées, les agriculteurs mettaient en place des règles collectives
d'allocation des cultures en collaboration avec certains de leurs voisins. Ces règles collectives
seraient à gérer les contraintes communes, telles que l'absence d'accès routier aux champs, ce
qui se traduisait par un paysage composé principalement de groupements de champs cultivés
avec le même type de culture (Mekki et al., 2018).

En revanche, lorsque les champs n'étaient pas isolés, c'est-à-dire lorsqu'ils étaient
regroupés à proximité des exploitations, les contraintes liées à l'allocation des cultures étaient
principalement influencées par les systèmes de culture en place, avec une forte dépendance aux
séquences de cultures préexistantes (Mekki et al., 2018).

Dans l'ensemble, ces résultats mettent en lumière la nécessité de prendre en compte les
contextes collectifs dans lesquels les agriculteurs évoluent pour mieux comprendre les facteurs
qui influencent l'allocation des cultures au niveau du paysage, au-delà de l'analyse des règles et
des facteurs au niveau du champ et de l'exploitation (Mekki et al., 2018).

Une étude ultérieure menée par Biarnés et al. (2021) a pu explorer davantage cette
organisation de parcelles fragmentés dans les mêmes zones d'observation. L'étude visait à
analyser la corrélation entre la répartition spatio-temporelle des cultures au niveau du paysage
et les séquences collectives de cultures. En utilisant à la fois des relevés cartographiques de
terrain et des séries chronologiques d'imagerie satellitaire pour déterminer les séquences de
cultures sur trois ans, les chercheurs ont classifié ces séquences en différents types de séquences
de cultures (Figure 1). La démarche consistait à identifier les regroupements de champs
adjacents partageant le même schéma de séquences de cultures. Pour cela, une distinction a été
établie entre les regroupements expliqués par des facteurs individuels des champs et ceux
résultant d'une planification collective, en établissant des corrélations statistiques entre les
caractéristiques des champs et leur environnement d'utilisation des sols (Biarnés et al., 2021).
servaient à gérer les contraintes communes, telles que l'absence d'accès routier aux champs, ce qui se traduisait par un paysage composé principalement de groupements de champs cultivés avec le même type de culture (Mekki et al., 2018).

En revanche, lorsque les champs n'étaient pas isolés, c'est-à-dire lorsqu'ils étaient regroupés à proximité des exploitations, les contraintes liées à l'allocation des cultures étaient principalement influencées par les systèmes de culture en place, avec une forte dépendance aux séquences de cultures préexistantes (Mekki et al., 2018).

Dans l'ensemble, ces résultats mettent en lumière la nécessité de prendre en compte les contextes collectifs dans lesquels les agriculteurs évoluent pour mieux comprendre les facteurs qui influencent l'allocation des cultures au niveau du paysage, au-delà de l'analyse des règles et des facteurs au niveau du champ et de l'exploitation (Mekki et al., 2018).

Une étude ultérieure menée par Biarnés et al. (2021) a pu explorer davantage cette organisation de parcelles fragmentés dans les mêmes zones d'observation. L'étude visait à analyser la corrélation entre la répartition spatio-temporelle des cultures au niveau du paysage et les séquences collectives de cultures. En utilisant à la fois des relevés cartographiques de terrain et des séries chronologiques d'imagerie satellitaire pour déterminer les séquences de cultures sur trois ans, les chercheurs ont classifié ces séquences en différents types de séquences de cultures (Figure 1). La démarche consistait à identifier les regroupements de champs adjacents partageant le même schéma de séquences de cultures. Pour cela, une distinction a été établie entre les regroupements expliqués par des facteurs individuels des champs et ceux résultant d'une planification collective, en établissant des corrélations statistiques entre les caractéristiques des champs et leur environnement d'utilisation des sols (Biarnés et al., 2021).
<figure><img src="image_9.png" /></figure>

**Figure 1 :** Règles de classification des séquences de cultures en types de séquences de cultures. La règle "au moins deux années sur trois avec une culture donnée" définit la présence majoritaire de cette culture dans la séquence observée (Biarnés et al., 2021).

Les résultats de cette étude ont mis en évidence que les séquences collectives étaient principalement constituées de cycles biennaux, impliquant la culture du blé alternée avec des légumineuses, des épices ou des cultures fourragères. Ces séquences étaient synchronisées entre les champs adjacents, tous plantés de blé la même année. Les séquences collectives comprenaient également des cycles dominés par les cultures fourragères, représentant environ 40 % des champs et de la superficie totale de la zone d'étude. Cette approche offre un outil pour cartographier les probables séquences collectives et leur intégration dans des scénarios d'utilisation durable des parcelles, en vue d'une meilleure gestion des ressources en sol et en eau au niveau du paysage (Biarnés et al., 2021).

Le modèle développé par les deux études mentionnées a permis de prédire l'existence potentielle de 32 agrégats de champ adjacents dans le bassin versant du Lebna (Figure 2). Chacun de ces clusters de champs adjacents se caractérise par la dominance d'une ou plusieurs cultures dans le cycle de rotation. Cinq types principaux ont été identifiés dont :

* Blé

* Condiments, légumineuses, et autres cultures diverses
<figure><img src="image_2.png" /></figure>

**Figure 1 :** Règles de classification des séquences de cultures en types de séquences de cultures. La règle "au moins deux années sur trois avec une culture donnée" définit la présence majoritaire de cette culture dans la séquence observée (Biarnés et al., 2021).

Les résultats de cette étude ont mis en évidence que les séquences collectives étaient principalement constituées de cycles biennaux, impliquant la culture du blé alternée avec des légumineuses, des épices ou des cultures fourragères. Ces séquences étaient synchronisées entre les champs adjacents, tous plantés de blé la même année. Les séquences collectives comprenaient également des cycles dominés par les cultures fourragères, représentant environ 40 % des champs et de la superficie totale de la zone d'étude. Cette approche offre un outil pour cartographier les probables séquences collectives et leur intégration dans des scénarios d'utilisation durable des parcelles, en vue d'une meilleure gestion des ressources en sol et en eau au niveau du paysage (Biarnés et al., 2021).

Le modèle développé par les deux études mentionnées a permis de prédire l'existence potentielle de 32 agrégats de champ adjacents dans le bassin versant du Lebna (Figure 2). Chacun de ces clusters de champs adjacents se caractérise par la dominance d'une ou plusieurs cultures dans le cycle de rotation. Cinq types principaux ont été identifiés dont :

* Blé

* Condiments, légumineuses, et autres cultures diverses
* Alimentation animale

* Blé, condiments, légumineuses, et autres cultures diverses

* Blé condiments, légumineuses, et autres cultures diverses et alimentation animale.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 2 :** Carte des agrégats de champs potentiels prédits selon le modèle développé par Biarnés et Mekki (2018).</figcaption></figure>

## 3.7. Définition d'un agrégat de champs

Un agrégat de champs, également nommé cluster, se compose d'au moins deux champs adjacents. Ces champs adjacents sont caractérisés par la présence du même type ou sous-type de séquence culturale. Il est important de noter qu'un champ dans ce contexte désigne une parcelle agricole gérée par un seul agriculteur avec une seule culture annuelle. Ainsi, lorsque plusieurs de ces champs se trouvent à proximité et partagent une similarité dans leurs pratiques de culture, ils forment un agrégat de champs ou un cluster, se caractérisant d'une gestion agricole plus efficace et cohérente (Biarnés et al., 2021).
* Alimentation animale

* Blé, condiments, légumineuses, et autres cultures diverses

* Blé condiments, légumineuses, et autres cultures diverses et alimentation animale.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 2 :** Carte des agrégats de champs potentiels prédits selon le modèle développé par Biarnés et Mekki (2018).</figcaption></figure>

## 3.7. Définition d'un agrégat de champs

Un agrégat de champs, également nommé cluster, se compose d'au moins deux champs adjacents. Ces champs adjacents sont caractérisés par la présence du même type ou sous-type de séquence culturale. Il est important de noter qu'un champ dans ce contexte désigne une parcelle agricole gérée par un seul agriculteur avec une seule culture annuelle. Ainsi, lorsque plusieurs de ces champs se trouvent à proximité et partagent une similarité dans leurs pratiques de culture, ils forment un agrégat de champs ou un cluster, se caractérisant d'une gestion agricole plus efficace et cohérente (Biarnés et al., 2021).
Les études précédemment mentionnées ont exploré différentes possibilités concernant les règles d'allocation des cultures et les modèles de gestion des parcelles agricoles, mais aucune n'a examiné le rôle des éléments linéaires et leur degré d'influence au sein de ces modèles. Comme souligné par van der Zanden et al. (2013), les éléments linéaires sont répandus dans de nombreux paysages agricoles à travers le monde et présentent des caractéristiques distinctes justifiant une attention spécifique.

## II. Configuration et fonctions des éléments linéaires dans les paysages agricoles

### 1. Eléments linéaires : définition

Les caractéristiques linéaires, également appelées corridors, résultent des efforts constants des agriculteurs pour adapter les paysages aux exigences de la production agricole. En milieu agricole, ils se manifestent sous la forme de fossés, de haies, de bordures de champs, de cours d'eau et d'accotements routiers. Ils servent souvent de limites entre différentes parcelles agricoles. Ces éléments peuvent provoquer tant des ruptures notables dans le paysage que des connexions entre occupations du sol isolées, influençant ainsi de manière significative le comportement environnemental des zones agricoles (van der Zanden et al., 2013). La présence ou l'absence de ces caractéristiques modifie les qualités associées à la configuration du paysage, notamment la connectivité et le degré de fragmentation. Ces caractéristiques peuvent également servir de points notables écologiques et contribuer à la régulation de divers flux, notamment ceux associés à l'eau et aux polluants (Vannier et al., 2011; Tansey et al., 2009).

Les haies sont définies comme des rangées d'arbustes ou d'arbres plantés de manière dense pour servir de limites entre les parcelles ou le long des routes. Elles ont une valeur biologique et écologique importante, contribuant à la délimitation des champs, à la création d'habitats pour la faune et la flore, à la protection contre le vent, à la prévention de l'érosion et à l'amélioration de la diversité des paysages et de la biodiversité. De même, les chemins de terre ou de gravier, naturels ou artificiels, facilitent l'accès aux zones agricoles, permettent le transport des récoltes et la circulation des véhicules agricoles (Vannier et al., 2011).
Les études précédemment mentionnées ont exploré différentes possibilités concernant les règles d'allocation des cultures et les modèles de gestion des parcelles agricoles, mais aucune n'a examiné le rôle des éléments linéaires et leur degré d'influence au sein de ces modèles. Comme souligné par van der Zanden et al. (2013), les éléments linéaires sont répandus dans de nombreux paysages agricoles à travers le monde et présentent des caractéristiques distinctes justifiant une attention spécifique.

## II. Configuration et fonctions des éléments linéaires dans les paysages agricoles

### 1. Eléments linéaires : définition

Les caractéristiques linéaires, également appelées corridors, résultent des efforts constants des agriculteurs pour adapter les paysages aux exigences de la production agricole. En milieu agricole, ils se manifestent sous la forme de fossés, de haies, de bordures de champs, de cours d'eau et d'accotements routiers. Ils servent souvent de limites entre différentes parcelles agricoles. Ces éléments peuvent provoquer tant des ruptures notables dans le paysage que des connexions entre occupations du sol isolées, influençant ainsi de manière significative le comportement environnemental des zones agricoles (van der Zanden et al., 2013). La présence ou l'absence de ces caractéristiques modifie les qualités associées à la configuration du paysage, notamment la connectivité et le degré de fragmentation. Ces caractéristiques peuvent également servir de points notables écologiques et contribuer à la régulation de divers flux, notamment ceux associés à l'eau et aux polluants (Vannier et al., 2011; Tansey et al., 2009).

Les haies sont définies comme des rangées d'arbustes ou d'arbres plantés de manière dense pour servir de limites entre les parcelles ou le long des routes. Elles ont une valeur biologique et écologique importante, contribuant à la délimitation des champs, à la création d'habitats pour la faune et la flore, à la protection contre le vent, à la prévention de l'érosion et à l'amélioration de la diversité des paysages et de la biodiversité. De même, les chemins de terre ou de gravier, naturels ou artificiels, facilitent l'accès aux zones agricoles, permettent le transport des récoltes et la circulation des véhicules agricoles (Vannier et al., 2011).
## 2. Éléments linéaires dans les paysages agricoles

La composition d'un paysage évolue en fonction de la disposition spatiale des parcelles et de leurs connexions. Cette organisation forme une mosaïque où les parcelles définissent l'occupation du sol principale, alors que les caractéristiques linéaires interconnectent ces éléments. Les éléments linéaires, y compris les fossés, les haies et les bordures de champs, font partie de l'infrastructure verte du paysage, en particulier dans les paysages agricoles, où ils ont tendance à servir de limites entre les champs (Van Der Zanden et al., 2013 ; Ståhl et al., 2010).

La littérature concernant les éléments linéaires du paysage, y compris les bordures de champs, contient une multitude d'études de cas, en particulier en ce qui concerne les haies. Plusieurs inventaires à échelle détaillée d'éléments linéaires ont été réalisés dans le cadre de projets européens. De plus, des nombreuses enquêtes, telles que le Countryside Survey britannique et la base de données néerlandaise VIRIS, ont également fourni des connaissances scientifiques précieuses. Les politiques environnementales, en Europe comme dans d'autres pays, reconnaissent de plus en plus l'impact de la fragmentation du paysage sur les habitats et les populations d'espèces (Van Der Zanden et al., 2013 ; Ståhl et al., 2010).

Néanmoins, l'importance des éléments linéaires dans les paysages agricoles nécessite une évaluation et une cartographie complètes de ces éléments. Van Der Zanden et al. (2013) ont mentionné que bien que Mücher et al. (2009) aient étudié la modélisation de la longueur des éléments linéaires régionaux sur la base de mesures de l'occupation du sol et du paysage dérivées de données satellitaires, leur approche n'a pas encore été étendue à l'ensemble du territoire européen. Une autre approche, utilisant la télédétection à très haute résolution, a également été utilisée pour cartographier la présence de ces caractéristiques, bien qu'à un coût financier et informatique élevé. Cette découverte souligne la nécessité d'une évaluation approfondie des éléments linéaires du paysage dans les zones agricoles, compte tenu de leur importance pour la biodiversité et l'environnement (Van Der Zanden et al., 2013 ; Tansey et al., 2009 ; Ståhl et al., 2010).

## 3. Rôle des éléments linéaires dans les paysages agricoles

Les éléments linéaires du paysage ont des fonctions multiples et fournissent plusieurs services écosystémiques. Ils protègent les sols des effets du vent et du ruissellement de l'eau, diminuent les charges polluantes transportées par le ruissellement et atténuent l'impact du ruissellement sur les masses d'eau réceptrices. Ces éléments linéaires ont également un impact important sur la conservation de la biodiversité. Leur importance a traversé le temps, puisqu'ils ont historiquement servi d'enclos pour les champs, de refuges, de fournisseurs de ressources
## 2. Éléments linéaires dans les paysages agricoles

La composition d'un paysage évolue en fonction de la disposition spatiale des parcelles et de leurs connexions. Cette organisation forme une mosaïque où les parcelles définissent l'occupation du sol principale, alors que les caractéristiques linéaires interconnectent ces éléments. Les éléments linéaires, y compris les fossés, les haies et les bordures de champs, font partie de l'infrastructure verte du paysage, en particulier dans les paysages agricoles, où ils ont tendance à servir de limites entre les champs (Van Der Zanden et al., 2013 ; Ståhl et al., 2010).

La littérature concernant les éléments linéaires du paysage, y compris les bordures de champs, contient une multitude d'études de cas, en particulier en ce qui concerne les haies. Plusieurs inventaires à échelle détaillée d'éléments linéaires ont été réalisés dans le cadre de projets européens. De plus, des nombreuses enquêtes, telles que le Countryside Survey britannique et la base de données néerlandaise VIRIS, ont également fourni des connaissances scientifiques précieuses. Les politiques environnementales, en Europe comme dans d'autres pays, reconnaissent de plus en plus l'impact de la fragmentation du paysage sur les habitats et les populations d'espèces (Van Der Zanden et al., 2013 ; Ståhl et al., 2010).

Néanmoins, l'importance des éléments linéaires dans les paysages agricoles nécessite une évaluation et une cartographie complètes de ces éléments. Van Der Zanden et al. (2013) ont mentionné que bien que Mücher et al. (2009) aient étudié la modélisation de la longueur des éléments linéaires régionaux sur la base de mesures de l'occupation du sol et du paysage dérivées de données satellitaires, leur approche n'a pas encore été étendue à l'ensemble du territoire européen. Une autre approche, utilisant la télédétection à très haute résolution, a également été utilisée pour cartographier la présence de ces caractéristiques, bien qu'à un coût financier et informatique élevé. Cette découverte souligne la nécessité d'une évaluation approfondie des éléments linéaires du paysage dans les zones agricoles, compte tenu de leur importance pour la biodiversité et l'environnement (Van Der Zanden et al., 2013 ; Tansey et al., 2009 ; Ståhl et al., 2010).

## 3. Rôle des éléments linéaires dans les paysages agricoles

Les éléments linéaires du paysage ont des fonctions multiples et fournissent plusieurs services écosystémiques. Ils protègent les sols des effets du vent et du ruissellement de l'eau, diminuent les charges polluantes transportées par le ruissellement et atténuent l'impact du ruissellement sur les masses d'eau réceptrices. Ces éléments linéaires ont également un impact important sur la conservation de la biodiversité. Leur importance a traversé le temps, puisqu'ils ont historiquement servi d'enclos pour les champs, de refuges, de fournisseurs de ressources
telles que le bois de chauffage, d'inhibiteurs de l'érosion et de régulateurs de la vitesse du vent. Si le fil barbelé a parfois remplacé certaines de ces fonctions pour le bétail, d'autres fonctions agricoles persistent, notamment le drainage de l'eau par les fossés et la protection contre le vent par les haies. Les éléments linéaires sont de plus en plus reconnus pour les services écosystémiques essentiels qu'ils fournissent en tant qu'infrastructures écologiques, qui offrent des habitats cruciaux pour le développement des espèces des champs agricoles. Il est donc indispensable d'inclure ces éléments linéaires artificiels dans l'étude des processus de ruissellement et d'érosion dans les petits bassins versants cultivés, d'autant plus que les densités de drainage artificiels présentent des variations spatiales considérables (Thenail, 2002 ; Vannier et al., 2011a ; Tansey et al., 2009 ; Ståhl et al., 2010).

## 4. Variabilité spatiale des éléments linéaires dans les territoires agricoles

En observant l'expansion des régions agricoles sur des étendus plus larges, il est évident que les caractéristiques des lignes présentent une diversité spatiale importante. Par conséquent, l'hétérogénéité spatiale est désormais intégrée dans les évaluations environnementales et les analyses d'impact pour l'encadrement de ces zones agricoles. Cette approche passe par la génération d'indicateurs de configuration spatiale ou par l'utilisation de modèles géométriques et physiques. Cependant, il est important de noter que ces approches ont principalement été administrées dans des zones restreintes ou ont nécessité des études de terrain approfondies, ce qui limite leur application sur des plus grands étendus. Par conséquent, la capacité à cartographier ces éléments linéaires est un facteur clé pour étendre le diagnostic des zones agricoles sur de grandes surfaces à moindre coût (van der Zanden et al., 2013 ; Thenail et al., 2009 ; Ståhl et al., 2010).
telles que le bois de chauffage, d'inhibiteurs de l'érosion et de régulateurs de la vitesse du vent. Si le fil barbelé a parfois remplacé certaines de ces fonctions pour le bétail, d'autres fonctions agricoles persistent, notamment le drainage de l'eau par les fossés et la protection contre le vent par les haies. Les éléments linéaires sont de plus en plus reconnus pour les services écosystémiques essentiels qu'ils fournissent en tant qu'infrastructures écologiques, qui offrent des habitats cruciaux pour le développement des espèces des champs agricoles. Il est donc indispensable d'inclure ces éléments linéaires artificiels dans l'étude des processus de ruissellement et d'érosion dans les petits bassins versants cultivés, d'autant plus que les densités de drainage artificiels présentent des variations spatiales considérables (Thenail, 2002 ; Vannier et al., 2011a ; Tansey et al., 2009 ; Ståhl et al., 2010).

## 4. Variabilité spatiale des éléments linéaires dans les territoires agricoles

En observant l'expansion des régions agricoles sur des étendus plus larges, il est évident que les caractéristiques des lignes présentent une diversité spatiale importante. Par conséquent, l'hétérogénéité spatiale est désormais intégrée dans les évaluations environnementales et les analyses d'impact pour l'encadrement de ces zones agricoles. Cette approche passe par la génération d'indicateurs de configuration spatiale ou par l'utilisation de modèles géométriques et physiques. Cependant, il est important de noter que ces approches ont principalement été administrées dans des zones restreintes ou ont nécessité des études de terrain approfondies, ce qui limite leur application sur des plus grands étendus. Par conséquent, la capacité à cartographier ces éléments linéaires est un facteur clé pour étendre le diagnostic des zones agricoles sur de grandes surfaces à moindre coût (van der Zanden et al., 2013 ; Thenail et al., 2009 ; Ståhl et al., 2010).
### III. Apport de la télédétection dans l'extraction des éléments linéaires

La télédétection a depuis longtemps été considérée comme un outil essentiel pour la planification et le suivi de l'occupation et de l'utilisation des sols. Lorsque l'analyse s'étend au-delà des sites locaux pour englober un étendu plus large de paysages au niveau national, voire international, il devient essentiel de développer des méthodes automatiques et robustes d'observation. Ces méthodes servent à suivre les changements dans le temps et garantir une surveillance efficace de la mise en œuvre des réglementations (Tansey et al., 2009).

L'un des attraits particuliers de la technologie de télédétection par satellite pour les gestionnaires de ressources réside dans sa capacité à fournir des mesures cohérentes des conditions du paysage, permettant ainsi la détection tant des changements brusques que des tendances lentes au fil du temps. Cette détection et caractérisation des changements dans les attributs clés des ressources permettent aux gestionnaires de surveiller la dynamique des paysages sur de vastes étendues, y compris les zones difficilement accessibles ou dangereuses, tout en facilitant l'application de mesures coûteuses au sol ou le déploiement stratégique de ressources pour la surveillance ou la gestion (Biarnès et al., 2021 ; Ståhl et al., 2010).

Pour étendre le diagnostic environnemental des paysages agricoles à des zones larges, il est essentiel de pouvoir cartographier ces éléments linéaires. Les images de télédétection à très haute résolution spatiale, grâce à leur capacité à représenter avec une grande précision les détails géographiques, s'avèrent indispensables pour cette tâche, en raison des dimensions restreintes de ces éléments. La détection d'éléments linéaires se fait généralement par le biais de diverses méthodes, telles que des filtres morphologiques, la classification des pixels, la segmentation ou des algorithmes de drainage lorsque des modèles numériques de terrain sont disponibles (Bailly et al., 2008).

Cependant, il est important de noter que les corridors peuvent être insuffisamment représentés dans le paysage lorsqu'ils sont cartographiés, que ce soit par le biais de la télédétection ou par des méthodes traditionnelles de cartographie sur le terrain. Les cartes de couverture du sol et de la végétation qui ne parviennent pas à rendre avec précision la taille et le nombre des éléments constituent une source d'incertitude dans les modèles à résolution spatiale élevée (Aksoy et al., 2010).
### III. Apport de la télédétection dans l'extraction des éléments linéaires

La télédétection a depuis longtemps été considérée comme un outil essentiel pour la planification et le suivi de l'occupation et de l'utilisation des sols. Lorsque l'analyse s'étend au-delà des sites locaux pour englober un étendu plus large de paysages au niveau national, voire international, il devient essentiel de développer des méthodes automatiques et robustes d'observation. Ces méthodes servent à suivre les changements dans le temps et garantir une surveillance efficace de la mise en œuvre des réglementations (Tansey et al., 2009).

L'un des attraits particuliers de la technologie de télédétection par satellite pour les gestionnaires de ressources réside dans sa capacité à fournir des mesures cohérentes des conditions du paysage, permettant ainsi la détection tant des changements brusques que des tendances lentes au fil du temps. Cette détection et caractérisation des changements dans les attributs clés des ressources permettent aux gestionnaires de surveiller la dynamique des paysages sur de vastes étendues, y compris les zones difficilement accessibles ou dangereuses, tout en facilitant l'application de mesures coûteuses au sol ou le déploiement stratégique de ressources pour la surveillance ou la gestion (Biarnès et al., 2021 ; Ståhl et al., 2010).

Pour étendre le diagnostic environnemental des paysages agricoles à des zones larges, il est essentiel de pouvoir cartographier ces éléments linéaires. Les images de télédétection à très haute résolution spatiale, grâce à leur capacité à représenter avec une grande précision les détails géographiques, s'avèrent indispensables pour cette tâche, en raison des dimensions restreintes de ces éléments. La détection d'éléments linéaires se fait généralement par le biais de diverses méthodes, telles que des filtres morphologiques, la classification des pixels, la segmentation ou des algorithmes de drainage lorsque des modèles numériques de terrain sont disponibles (Bailly et al., 2008).

Cependant, il est important de noter que les corridors peuvent être insuffisamment représentés dans le paysage lorsqu'ils sont cartographiés, que ce soit par le biais de la télédétection ou par des méthodes traditionnelles de cartographie sur le terrain. Les cartes de couverture du sol et de la végétation qui ne parviennent pas à rendre avec précision la taille et le nombre des éléments constituent une source d'incertitude dans les modèles à résolution spatiale élevée (Aksoy et al., 2010).
En ce qui concerne la détection des éléments linéaires, il existe un consensus raisonnable : une résolution spatiale inférieure à 4 à 5 mètres est nécessaire. Ils ont affirmé que dans les zones urbaines où la végétation est présente dans de petites parcelles telles que les bandes médianes et les arrière-cours, une imagerie à haute résolution spatiale, comprise entre 0,25 et 10 mètres, est indispensable. De plus, des études ont suggéré qu'une résolution spatiale inférieure à 5 mètres est requise pour capturer des caractéristiques linéaires telles que les corridors de la faune. Pour conclure, les capteurs dotés d'une résolution spatiale plus fine, à l'exemple du capteur multispectral d'IKONOS avec une résolution de 4 mètres, sont mieux adaptés à la détection d'éléments de plus petite taille, tels que la végétation riveraine (Bailly et al., 2008).

D'un point de vue cartographique, ces éléments linéaires du paysage sont difficiles à déterminer sur de grandes surfaces en raison de leur faible épaisseur, de leur configuration spatiale et de l'hétérogénéité du paysage autour de ces éléments. Des études ont montré que les images satellites à haute ou très haute résolution spatiale sont appropriées pour la cartographie automatique des haies. La détection de bandes linéaires de végétation boisée, comprenant des haies et des zones riveraines, a été réalisée avec succès à partir de données SPOT 5 ou d'images Quickbird en utilisant une méthode orientée vers les objets, combinant des critères spectraux, texturaux et de forme. Cependant, malgré la précision de ces résultats, la capacité à acquérir de telles images sur de vastes zones reste limitée en raison des coûts et de l'accessibilité des équipements nécessaires. Il est donc important de continuer à développer des approches de télédétection efficaces pour cartographier ces éléments linéaires dans des paysages agricoles complexes (Levavasseur et al., 2014 ; Vannier et al., 2011 ; Ståhl et al., 2010).
En ce qui concerne la détection des éléments linéaires, il existe un consensus raisonnable : une résolution spatiale inférieure à 4 à 5 mètres est nécessaire. Ils ont affirmé que dans les zones urbaines où la végétation est présente dans de petites parcelles telles que les bandes médianes et les arrière-cours, une imagerie à haute résolution spatiale, comprise entre 0,25 et 10 mètres, est indispensable. De plus, des études ont suggéré qu'une résolution spatiale inférieure à 5 mètres est requise pour capturer des caractéristiques linéaires telles que les corridors de la faune. Pour conclure, les capteurs dotés d'une résolution spatiale plus fine, à l'exemple du capteur multispectral d'IKONOS avec une résolution de 4 mètres, sont mieux adaptés à la détection d'éléments de plus petite taille, tels que la végétation riveraine (Bailly et al., 2008).

D'un point de vue cartographique, ces éléments linéaires du paysage sont difficiles à déterminer sur de grandes surfaces en raison de leur faible épaisseur, de leur configuration spatiale et de l'hétérogénéité du paysage autour de ces éléments. Des études ont montré que les images satellites à haute ou très haute résolution spatiale sont appropriées pour la cartographie automatique des haies. La détection de bandes linéaires de végétation boisée, comprenant des haies et des zones riveraines, a été réalisée avec succès à partir de données SPOT 5 ou d'images Quickbird en utilisant une méthode orientée vers les objets, combinant des critères spectraux, texturaux et de forme. Cependant, malgré la précision de ces résultats, la capacité à acquérir de telles images sur de vastes zones reste limitée en raison des coûts et de l'accessibilité des équipements nécessaires. Il est donc important de continuer à développer des approches de télédétection efficaces pour cartographier ces éléments linéaires dans des paysages agricoles complexes (Levavasseur et al., 2014 ; Vannier et al., 2011 ; Ståhl et al., 2010).
# Chapitre II : Matériel et méthodes
# Chapitre II : Matériel et méthodes
Dans cette partie, nous fournirons une vue d'ensemble détaillée de la zone d'étude, en mettant en lumière sa localisation, ses caractéristiques et son importance dans le contexte de notre recherche. De plus, nous décrirons en détail la méthodologie que nous avons employée pour l'échantillonnage et la numérisation des données terrain, en mettant l'accent sur les procédures et les techniques spécifiques utilisées pour collecter les informations nécessaires à notre analyse. Cette section jouera un rôle fondamental dans la validation de nos résultats et dans la reproductibilité de notre recherche.

# I. Présentation de la zone d'étude

## 1. Description géographique et morphologique du bassin versant du Lebna

La zone d'étude appartient au bassin versant du Lebna couvrant 210 km² (36°43′N-36°53′N ; 10°40′E-10°58′E), situé dans le gouvernorat de Nabeul sur la péninsule du cap Bon au nord-est de la Tunisie (Figure 3). Le bassin versant du Lebna est situé sur le versant sud-est du Jebel Abderrahmane et s'étend de 0 à 637 mètres d'altitude. Du point de vue géomorphologique il est divisé en trois zones (amont, intermédiaire et aval) qui recoupent également des différences géologiques et d'occupation et utilisation des sols. Un gradient continu d'écosystèmes est observé le long du transect amont-aval. La partie amont, qui s'étend de 200 à 637 mètres au-dessus du niveau de la mer, représente le gradient le plus abrupt du bassin versant. La zone intermédiaire, dont l'altitude est comprise entre 80 et 200 m d'altitude, correspond aux collines du Lebna et comprend un réseau de rivières intermittentes connues sous le nom d'oueds. La zone aval, dont l'altitude varie entre 0 et 80 m d'altitude, comprend la plaine du Lebna (Biarnès et al., 2021).
Dans cette partie, nous fournirons une vue d'ensemble détaillée de la zone d'étude, en mettant en lumière sa localisation, ses caractéristiques et son importance dans le contexte de notre recherche. De plus, nous décrirons en détail la méthodologie que nous avons employée pour l'échantillonnage et la numérisation des données terrain, en mettant l'accent sur les procédures et les techniques spécifiques utilisées pour collecter les informations nécessaires à notre analyse. Cette section jouera un rôle fondamental dans la validation de nos résultats et dans la reproductibilité de notre recherche.

# I. Présentation de la zone d'étude

## 1. Description géographique et morphologique du bassin versant du Lebna

La zone d'étude appartient au bassin versant du Lebna couvrant 210 km² (36°43′N-36°53′N ; 10°40′E-10°58′E), situé dans le gouvernorat de Nabeul sur la péninsule du cap Bon au nord-est de la Tunisie (Figure 3). Le bassin versant du Lebna est situé sur le versant sud-est du Jebel Abderrahmane et s'étend de 0 à 637 mètres d'altitude. Du point de vue géomorphologique il est divisé en trois zones (amont, intermédiaire et aval) qui recoupent également des différences géologiques et d'occupation et utilisation des sols. Un gradient continu d'écosystèmes est observé le long du transect amont-aval. La partie amont, qui s'étend de 200 à 637 mètres au-dessus du niveau de la mer, représente le gradient le plus abrupt du bassin versant. La zone intermédiaire, dont l'altitude est comprise entre 80 et 200 m d'altitude, correspond aux collines du Lebna et comprend un réseau de rivières intermittentes connues sous le nom d'oueds. La zone aval, dont l'altitude varie entre 0 et 80 m d'altitude, comprend la plaine du Lebna (Biarnès et al., 2021).
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**Figure 3:** Carte de localisation du bassin versant du Lebna au Cap Bon en Tunisie sur un fond Google Earth Engine en avril 2023 dans le système de projection EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM zone 32N.

**2. Les caractéristiques climatiques de la zone d'étude**

Le climat de cette région se situe entre le subhumide et le semi-aride. D'aval en amont, les précipitations et l'évapotranspiration moyennes annuelles (culture de référence de *Penman-Monteith*) varient respectivement de 450 mm à 800 mm et de 1000 à 1500 mm (Biarnès et al., 2021).

**3. Classes d'utilisation des champs dans la zone d'étude**

Environ un tiers de la superficie du bassin versant est couvert par la végétation naturelle (Figure 4, Tableau 1). Ces zones de végétation naturelle comprennent les parties les plus escarpées du bassin versant, ainsi que les rives des retenues collinaires, des lacs et des oueds. Les terres arables occupent 57 % de la superficie du bassin versant. Les systèmes agricoles sont
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

**Figure 3:** Carte de localisation du bassin versant du Lebna au Cap Bon en Tunisie sur un fond Google Earth Engine en avril 2023 dans le système de projection EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM zone 32N.

**2. Les caractéristiques climatiques de la zone d'étude**

Le climat de cette région se situe entre le subhumide et le semi-aride. D'aval en amont, les précipitations et l'évapotranspiration moyennes annuelles (culture de référence de *Penman-Monteith*) varient respectivement de 450 mm à 800 mm et de 1000 à 1500 mm (Biarnès et al., 2021).

**3. Classes d'utilisation des champs dans la zone d'étude**

Environ un tiers de la superficie du bassin versant est couvert par la végétation naturelle (Figure 4, Tableau 1). Ces zones de végétation naturelle comprennent les parties les plus escarpées du bassin versant, ainsi que les rives des retenues collinaires, des lacs et des oueds. Les terres arables occupent 57 % de la superficie du bassin versant. Les systèmes agricoles sont
principalement basés sur la polyculture pluviale et l'élevage. Comme d'autres systèmes agricoles pluviaux en Afrique du Nord, l'agriculture du Lebna est principalement axée sur la production de céréales, bien que le climat local permette la diversité des cultures. Les cultures annuelles couvrent 49% de la superficie du bassin versant et comprennent les céréales (principalement le blé), les cultures fourragères (principalement l'orge, l'avoine et le triticale), les épices (principalement la coriandre) et les légumineuses (principalement les fèves). Les cultures pérennes, principalement constituées d'oliviers, couvrent 8 % de la superficie totale du bassin versant. L'élevage comprend l'élevage de bovins, d'ovins et de caprins. Le bétail est nourri avec des aliments produits à la ferme, de la végétation naturelle et des compléments alimentaires externes. Trois formes principales de pâturage se distinguent : le pâturage des cultures fourragères, celui des résidus de culture, et enfin, le pâturage de la végétation naturelle (Mekki et al., 2018 ; Biarnès et al., 2021).

<table><caption>**Tableau 1 :** Répartition des classes d'utilisation des sols dans la zone d'étude. Les pourcentages sont relatifs à la superficie totale de la zone d'étude (Biarnès et al., 2021).</caption><thead><tr><th>Type d'occupation de sol</th><th>Classe d'occupation de sol</th><th>Couverture (en %)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Espaces naturels et semi-naturels</td><td>Sebkha, lacs artificiels, oueds</td><td>34</td></tr><tr><td>Forêts, arbustes, pâturages herbacés, affleurements de grès</td><td>6</td></tr><tr><td>Zones scellées artificielles</td><td>Routes, pistes, zones urbaines</td><td>3</td></tr><tr><td rowspan="2">Culture pluviale mixte</td><td>Cultures annuelles</td><td>49</td></tr><tr><td>Verger</td><td>8</td></tr></tbody></table>
principalement basés sur la polyculture pluviale et l'élevage. Comme d'autres systèmes agricoles pluviaux en Afrique du Nord, l'agriculture du Lebna est principalement axée sur la production de céréales, bien que le climat local permette la diversité des cultures. Les cultures annuelles couvrent 49% de la superficie du bassin versant et comprennent les céréales (principalement le blé), les cultures fourragères (principalement l'orge, l'avoine et le triticale), les épices (principalement la coriandre) et les légumineuses (principalement les fèves). Les cultures pérennes, principalement constituées d'oliviers, couvrent 8 % de la superficie totale du bassin versant. L'élevage comprend l'élevage de bovins, d'ovins et de caprins. Le bétail est nourri avec des aliments produits à la ferme, de la végétation naturelle et des compléments alimentaires externes. Trois formes principales de pâturage se distinguent : le pâturage des cultures fourragères, celui des résidus de culture, et enfin, le pâturage de la végétation naturelle (Mekki et al., 2018 ; Biarnès et al., 2021).

<table><caption>**Tableau 1 :** Répartition des classes d'utilisation des sols dans la zone d'étude. Les pourcentages sont relatifs à la superficie totale de la zone d'étude (Biarnès et al., 2021).</caption><thead><tr><th>Type d'occupation de sol</th><th>Classe d'occupation de sol</th><th>Couverture (en %)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Espaces naturels et semi-naturels</td><td>Sebkha, lacs artificiels, oueds</td><td>34</td></tr><tr><td>Forêts, arbustes, pâturages herbacés, affleurements de grès</td><td>6</td></tr><tr><td>Zones scellées artificielles</td><td>Routes, pistes, zones urbaines</td><td>3</td></tr><tr><td rowspan="2">Culture pluviale mixte</td><td>Cultures annuelles</td><td>49</td></tr><tr><td>Verger</td><td>8</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_12.png" /></figure>

**Figure 4** : Répartition des classes d'utilisation des sols dans la zone d'étude. Les classes d'utilisation des sols ont été classifiées manuellement et numérisées à une résolution spatiale fine à partir d'une image Spot datée du 21/03/2016 et d'une image Google Earth datée du 24/05/2016. La carte inclut les caractéristiques ayant des dimensions supérieures à 10-15 mètres. Les routes secondaires étroites, les sentiers, et les étroites bandes de végétation naturelle ne sont pas prises en compte (Mekki et al., 2018).

La distribution des sols présente un schéma complexe en relation avec la géologie du bassin versant, qui présente une alternance de grès et de marnes. Comme plusieurs études ont pu démontrer, il existe une relation entre la texture de surface du sol et les propriétés souterraines du sol. Les sols développés sur les affleurements de grès au sommet des pentes sont peu profonds, avec une texture sableuse (régosols) et une très faible capacité de rétention d'eau du sol. Après les pentes, les sols se développent sur les marnes et leur profondeur varie en fonction de la pente, avec un maximum sur la plaine alluviale dans la partie inférieure de la zone. Les textures sont généralement supérieures à 40 % d'argile (cambisols ou vertisols argileux et calciques), et la capacité de rétention d'eau du sol n'est pas restrictive pour les cultures pluviales classiques (Biarnès et al., 2021 ; Mekki et al., 2018).
<figure><img src="image_5.png" /></figure>

**Figure 4** : Répartition des classes d'utilisation des sols dans la zone d'étude. Les classes d'utilisation des sols ont été classifiées manuellement et numérisées à une résolution spatiale fine à partir d'une image Spot datée du 21/03/2016 et d'une image Google Earth datée du 24/05/2016. La carte inclut les caractéristiques ayant des dimensions supérieures à 10-15 mètres. Les routes secondaires étroites, les sentiers, et les étroites bandes de végétation naturelle ne sont pas prises en compte (Mekki et al., 2018).

La distribution des sols présente un schéma complexe en relation avec la géologie du bassin versant, qui présente une alternance de grès et de marnes. Comme plusieurs études ont pu démontrer, il existe une relation entre la texture de surface du sol et les propriétés souterraines du sol. Les sols développés sur les affleurements de grès au sommet des pentes sont peu profonds, avec une texture sableuse (régosols) et une très faible capacité de rétention d'eau du sol. Après les pentes, les sols se développent sur les marnes et leur profondeur varie en fonction de la pente, avec un maximum sur la plaine alluviale dans la partie inférieure de la zone. Les textures sont généralement supérieures à 40 % d'argile (cambisols ou vertisols argileux et calciques), et la capacité de rétention d'eau du sol n'est pas restrictive pour les cultures pluviales classiques (Biarnès et al., 2021 ; Mekki et al., 2018).
4. Caractéristiques des pratiques agricoles dans le bassin versant du Lebna

Dans le bassin versant du Lebna, le paysage cultivé consiste en une mosaïque de très
petits champs agricoles, la taille moyenne des champs étant inférieure à 1 hectare. Le bassin
versant du Lebna se caractérise par des champs ouverts, dont la plupart ne sont pas clôturés et
ne sont pas directement accessibles par des routes. En raison de la petite taille des exploitations,
la plupart des agriculteurs disposent d'un équipement limité et confient donc les opérations
mécanisées à des entrepreneurs agricoles. Les cycles de culture s'étendent de l'automne à l'été
(Figure 5), et le calendrier des cultures varie en fonction de la culture spécifique, les céréales
étant souvent cultivées en rotation avec des légumineuses ou des épices pour profiter des
avantages tels que la fixation de l'azote (dans le cas des légumineuses) et pour rompre les cycles
des ravageurs ou des mauvaises herbes (Biarnès et al., 2021; Mekki et al., 2018).

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 5 :** Calendrier des principales activités agricoles pour les cultures prédominantes au Lebna (Biarnés et al., 2021).</figcaption></figure>
4. Caractéristiques des pratiques agricoles dans le bassin versant du Lebna

Dans le bassin versant du Lebna, le paysage cultivé consiste en une mosaïque de très
petits champs agricoles, la taille moyenne des champs étant inférieure à 1 hectare. Le bassin
versant du Lebna se caractérise par des champs ouverts, dont la plupart ne sont pas clôturés et
ne sont pas directement accessibles par des routes. En raison de la petite taille des exploitations,
la plupart des agriculteurs disposent d'un équipement limité et confient donc les opérations
mécanisées à des entrepreneurs agricoles. Les cycles de culture s'étendent de l'automne à l'été
(Figure 5), et le calendrier des cultures varie en fonction de la culture spécifique, les céréales
étant souvent cultivées en rotation avec des légumineuses ou des épices pour profiter des
avantages tels que la fixation de l'azote (dans le cas des légumineuses) et pour rompre les cycles
des ravageurs ou des mauvaises herbes (Biarnès et al., 2021 ; Mekki et al., 2018).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 5 :** Calendrier des principales activités agricoles pour les cultures prédominantes au Lebna (Biarnés et al., 2021).</figcaption></figure>
## II. Sélection des données

### 1. Inventaires des données existantes

Cette étude se concentre sur l'analyse des rôles des éléments linéaires des paysages agricoles dans le bassin versant du Lebna. Pour parvenir à une compréhension approfondie, il est impératif d'exploiter les données déjà disponibles, qu'elles proviennent des études antérieures du laboratoire ou des références documentées dans la littérature existante. Les données géolocalisées identifiées sur l'occupation du sol couvrent la période depuis l'année agricole 2015/2016, à l'exception des années 2018/2019 et 2019/2020, pour lesquelles ces données ne sont pas disponibles (Tableau 2). D'autres données identifiées concernent les agrégats de champs, les zones urbaines et quelques éléments linéaires (Tableau 2).

<table><caption>**Tableau 2 :** Données géolocalisées disponibles, leur date de création ou collecte et leur sources respectives.</caption><thead><tr><td>Données disponibles</td><td>Année agricole</td><td>Format</td><td>Source(s)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Occupation de sol</td><td>2015/2016</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Biarnés et al. (2021)</td></tr><tr><td>Occupation de sol</td><td>2016/2017</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Biarnés et al. (2021)</td></tr><tr><td>Occupation de sol</td><td>2017/2018</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Biarnés et al. (2021)</td></tr><tr><td>Occupation de sol</td><td>2020/2021</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Base de données du laboratoire</td></tr><tr><td>Occupation de sol</td><td>2021/2022</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Base de données du laboratoire</td></tr><tr><td>Agrégats de champs</td><td>2018</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Base de données du laboratoire</td></tr><tr><td>Zone urbaine</td><td>2012</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Base de données du laboratoire</td></tr><tr><td>Eléments linéaires</td><td>2012</td><td>Vecteur : lignes</td><td>Base de données du laboratoire</td></tr></tbody></table>

En ce qui concerne les données concernant les éléments linéaires disponibles dans la base de données, elles englobent le réseau hydrologique couvrant une distance totale de 154834 km, le réseau routier s'étendant sur 10501 km, et des informations relatives à la zone urbaine d'une superficie $S = 11161 \text{ km}^2$. Ces données sont représentées dans la carte des éléments linéaires du bassin versant du Lebna (Figure 6).
## II. Sélection des données

### 1. Inventaires des données existantes

Cette étude se concentre sur l'analyse des rôles des éléments linéaires des paysages agricoles dans le bassin versant du Lebna. Pour parvenir à une compréhension approfondie, il est impératif d'exploiter les données déjà disponibles, qu'elles proviennent des études antérieures du laboratoire ou des références documentées dans la littérature existante. Les données géolocalisées identifiées sur l'occupation du sol couvrent la période depuis l'année agricole 2015/2016, à l'exception des années 2018/2019 et 2019/2020, pour lesquelles ces données ne sont pas disponibles (Tableau 2). D'autres données identifiées concernent les agrégats de champs, les zones urbaines et quelques éléments linéaires (Tableau 2).

<table><caption>**Tableau 2 :** Données géolocalisées disponibles, leur date de création ou collecte et leur sources respectives.</caption><thead><tr><td>Données disponibles</td><td>Année agricole</td><td>Format</td><td>Source(s)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Occupation de sol</td><td>2015/2016</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Biarnés et al. (2021)</td></tr><tr><td>Occupation de sol</td><td>2016/2017</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Biarnés et al. (2021)</td></tr><tr><td>Occupation de sol</td><td>2017/2018</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Biarnés et al. (2021)</td></tr><tr><td>Occupation de sol</td><td>2020/2021</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Base de données du laboratoire</td></tr><tr><td>Occupation de sol</td><td>2021/2022</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Base de données du laboratoire</td></tr><tr><td>Agrégats de champs</td><td>2018</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Base de données du laboratoire</td></tr><tr><td>Zone urbaine</td><td>2012</td><td>Vecteur : polygone</td><td>Base de données du laboratoire</td></tr><tr><td>Eléments linéaires</td><td>2012</td><td>Vecteur : lignes</td><td>Base de données du laboratoire</td></tr></tbody></table>

En ce qui concerne les données concernant les éléments linéaires disponibles dans la base de données, elles englobent le réseau hydrologique couvrant une distance totale de 154834 km, le réseau routier s'étendant sur 10501 km, et des informations relatives à la zone urbaine d'une superficie $S = 11161 \text{ km}^2$. Ces données sont représentées dans la carte des éléments linéaires du bassin versant du Lebna (Figure 6).
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Figure 6** : Carte des données disponibles sur les éléments linéaires du bassin versant de la Lebna élaborée dans le système de projection EPSG :32632 - WGS 84 / UTM zone 32N.</figcaption></figure>

Ainsi, pour mener cette étude à bien, il est essentiel de collecter non seulement des données concernant les éléments linéaires des paysages agricoles présents dans le bassin du Lebna pour l'année agricole 2022/2023, mais également de mettre à jour les informations relatives à l'occupation du sol pour cette même période.

## 2. Choix des zones d'échantillonnage

Pour élaborer une carte des éléments paysagers agricoles dans le bassin versant du Lebna et étudier leur impact sur les pratiques agricoles, il est nécessaire de collecter des données géolocalisées. Cependant, en raison de contraintes telles que la disponibilité de ressources humaines, financières et temporelles, il a été nécessaire de constituer un échantillon représentatif de ces éléments. De plus, le choix des zones de collecte des données est très important pour la réussite de cette étude. Ces zones doivent non seulement être représentatives des éléments linéaires présents dans le paysage agricole du bassin versant du Lebna, mais elles doivent également tenir compte des contraintes liées à la collecte sur le terrain, telles que la disponibilité de ressources humaines et financières, le temps nécessaire et les risques.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 6** : Carte des données disponibles sur les éléments linéaires du bassin versant de la Lebna élaborée dans le système de projection EPSG :32632 - WGS 84 / UTM zone 32N.</figcaption></figure>

Ainsi, pour mener cette étude à bien, il est essentiel de collecter non seulement des données concernant les éléments linéaires des paysages agricoles présents dans le bassin du Lebna pour l'année agricole 2022/2023, mais également de mettre à jour les informations relatives à l'occupation du sol pour cette même période.

## 2. Choix des zones d'échantillonnage

Pour élaborer une carte des éléments paysagers agricoles dans le bassin versant du Lebna et étudier leur impact sur les pratiques agricoles, il est nécessaire de collecter des données géolocalisées. Cependant, en raison de contraintes telles que la disponibilité de ressources humaines, financières et temporelles, il a été nécessaire de constituer un échantillon représentatif de ces éléments. De plus, le choix des zones de collecte des données est très important pour la réussite de cette étude. Ces zones doivent non seulement être représentatives des éléments linéaires présents dans le paysage agricole du bassin versant du Lebna, mais elles doivent également tenir compte des contraintes liées à la collecte sur le terrain, telles que la disponibilité de ressources humaines et financières, le temps nécessaire et les risques.
Les travaux de Mekki et al. (2018) et de Biarnés et al. (2021), concernant l'analyse des agrégats de champs au niveau du bassin versant du Lebna est un point de départ essentiel pour déterminer les zones de collecte appropriées et pour guider la sélection des emplacements de collecte de données. Ces travaux ont permis de prendre en compte les hypothèses suivantes :

**Hypothèse 1** : Il existe une disparité entre les éléments linéaires observés au sein des agrégats de champs et ceux observés en dehors des zones identifiées comme agrégat de champs, ce qui explique la mise en place de certaines parcelles sous forme de cluster.

**Hypothèse 2** : Il existe une divergence entre les éléments linéaires présents dans les agrégats de champs situés dans les zones de collines par rapport à ceux présents dans les agrégats de champs localisés dans les zones de plaine du bassin versant du Lebna.

**Hypothèse 3** : Il y a une variation entre les éléments linéaires observés dans les différents types d'agrégats de champs au sein du bassin versant du Lebna.

Ces hypothèses suggèrent que des différences significatives peuvent être identifiées en ce qui concerne les éléments linéaires dans les zones d'agrégats de champs par rapport à celles en dehors des agrégats de champs, ainsi qu'entre les zones de collines et les zones de plaine, et enfin, entre les différents types d'agrégats de champs au sein du Lebna. Elles constituent la base de l'étude pour explorer ces variations et leurs implications dans la configuration spatiale des pratiques agricoles dans la région.

Afin de répondre à ces hypothèses, le processus de sélection des zones d'échantillonnage a suivi un système de règles (Figure 7). Tout d'abord, il était essentiel que les zones choisies présentent à la fois des agrégats de champs identifiés et des zones en dehors de ces agrégats de champs. De plus, cette sélection devrait garantir une représentativité équilibrée des zones d'échantillonnage à la fois dans les zones collinaires et dans les plaines du bassin versant. Enfin, il était important de prendre en compte la représentativité de tous les types d'agrégats de champs identifiés par Biarnés et al. (2021).
Les travaux de Mekki et al. (2018) et de Biarnés et al. (2021), concernant l'analyse des
agrégats de champs au niveau du bassin versant du Lebna est un point de départ essentiel pour
déterminer les zones de collecte appropriées et pour guider la sélection des emplacements de
collecte de données. Ces travaux ont permis de prendre en compte les hypothèses suivantes :

**Hypothèse 1** : Il existe une disparité entre les éléments linéaires observés au sein des agrégats de champs et ceux observés en dehors des zones identifiées comme agrégat de champs, ce qui explique la mise en place de certaines parcelles sous forme de cluster.

**Hypothèse 2** : Il existe une divergence entre les éléments linéaires présents dans les agrégats de champs situés dans les zones de collines par rapport à ceux présents dans les agrégats de champs localisés dans les zones de plaine du bassin versant du Lebna.

**Hypothèse 3** : Il y a une variation entre les éléments linéaires observés dans les différents types d'agrégats de champs au sein du bassin versant du Lebna.

Ces hypothèses suggèrent que des différences significatives peuvent être identifiées en
ce qui concerne les éléments linéaires dans les zones d'agrégats de champs par rapport à celles
en dehors des agrégats de champs, ainsi qu'entre les zones de collines et les zones de plaine, et
enfin, entre les différents types d'agrégats de champs au sein du Lebna. Elles constituent la base
de l'étude pour explorer ces variations et leurs implications dans la configuration spatiale des
pratiques agricoles dans la région.

Afin de répondre à ces hypothèses, le processus de sélection des zones d'échantillonnage
a suivi un système de règles (Figure 7). Tout d'abord, il était essentiel que les zones choisies
présentent à la fois des agrégats de champs identifiés et des zones en dehors de ces agrégats de
champs. De plus, cette sélection devrait garantir une représentativité équilibrée des zones
d'échantillonnage à la fois dans les zones collinaires et dans les plaines du bassin versant. Enfin,
il était important de prendre en compte la représentativité de tous les types d'agrégats de champs
identifiés par Biarnés et al. (2021).
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Figure 7 :** Critères de sélection des zones d'échantillonnage pour l'étude des éléments paysagers agricoles dans le bassin versant de la Lebna (BL : Blé, AA : Alimentation Animale et CLM : Condiment, Légumineuses, et autres cultures diverses).</figcaption></figure>

Les zones sélectionnées pour la collecte de données se répartissent en 6 zones contenant chacune des agrégats de champs identifiés et des zones en dehors de ces clusters de champs. Parmi les 6 zones de cluster de champs, le choix s'est porté sur 4 zones distinctes dans la partie collinaire du bassin versant, couvrant au total 10 clusters de champs répartis en 3 clusters consacrés à la culture de blé, 3 clusters dédiés aux condiments, aux légumineuses et au maraîchage, 2 clusters combinant blé et condiments, légumineuses et maraîchage, ainsi qu'un seul cluster dédié à l'alimentation animale. En ce qui concerne la partie plaine, 2 zones ont été choisies, englobant au total 3 clusters comprenant un cluster de blé, un cluster de condiments, légumineuses et maraîchage, et un cluster combinant blé et condiments, légumineuses et maraîchage.

Les zones en dehors des clusters sont des zones supplémentaires d'observations proches et/ou adjacentes aux zones des clusters. Leur inclusion vise à étudier les différences dans les éléments linéaires paysagers présents dans des zones géographiquement proches mais qui présentent potentiellement une organisation différente.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 7 :** Critères de sélection des zones d'échantillonnage pour l'étude des éléments paysagers agricoles dans le bassin versant de la Lebna (BL : Blé, AA : Alimentation Animale et CLM : Condiment, Légumineuses, et autres cultures diverses).</figcaption></figure>

Les zones sélectionnées pour la collecte de données se répartissent en 6 zones contenant chacune des agrégats de champs identifiés et des zones en dehors de ces clusters de champs. Parmi les 6 zones de cluster de champs, le choix s'est porté sur 4 zones distinctes dans la partie collinaire du bassin versant, couvrant au total 10 clusters de champs répartis en 3 clusters consacrés à la culture de blé, 3 clusters dédiés aux condiments, aux légumineuses et au maraîchage, 2 clusters combinant blé et condiments, légumineuses et maraîchage, ainsi qu'un seul cluster dédié à l'alimentation animale. En ce qui concerne la partie plaine, 2 zones ont été choisies, englobant au total 3 clusters comprenant un cluster de blé, un cluster de condiments, légumineuses et maraîchage, et un cluster combinant blé et condiments, légumineuses et maraîchage.

Les zones en dehors des clusters sont des zones supplémentaires d'observations proches et/ou adjacentes aux zones des clusters. Leur inclusion vise à étudier les différences dans les éléments linéaires paysagers présents dans des zones géographiquement proches mais qui présentent potentiellement une organisation différente.
### 3. Distribution spatiale des zones échantillonnées

La superficie totale des zones couvertes par l'échantillonnage est évaluée à 7,75 km². Cette surface se répartit en clusters échantillonnés, occupant 3,35 km², tandis que les zones hors clusters échantillonnées s'étendent sur 4,40 km², réparties en 6 zones distinctes. De plus, l'étude identifie un total de 13 clusters échantillonnés (Figure 8).

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Figure 8** : Carte de la distribution des zones de l'échantillonnage sur une image Pléiades du 02/02/2022 élaborée dans le système de projection EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM zone 32N.</figcaption></figure>

## III. Méthode de collecte des données terrain

Pour la collecte de données sur les éléments linéaires, plusieurs méthodes ont été adoptées pour capturer avec précision ces caractéristiques sur le terrain. Trois méthodes de traçage ont été suivies pour tenir comptes des différentes conditions d'accessibilité des éléments sur le terrain ou de leur configuration spatiale :

* **Points tout le long de l'élément linéaire** : cette méthode implique la création d'une ligne en reliant plusieurs points ou nœuds collectés le long de l'élément linéaire. Elle est particulièrement utile pour capturer des détails précis sur des éléments linéaires long, connecté et/ou complexes ;
### 3. Distribution spatiale des zones échantillonnées

La superficie totale des zones couvertes par l'échantillonnage est évaluée à 7,75 km². Cette surface se répartit en clusters échantillonnés, occupant 3,35 km², tandis que les zones hors clusters échantillonnées s'étendent sur 4,40 km², réparties en 6 zones distinctes. De plus, l'étude identifie un total de 13 clusters échantillonnés (Figure 8).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 8** : Carte de la distribution des zones de l'échantillonnage sur une image Pléiades du 02/02/2022 élaborée dans le système de projection EPSG : 32632 - WGS 84 / UTM zone 32N.</figcaption></figure>

## III. Méthode de collecte des données terrain

Pour la collecte de données sur les éléments linéaires, plusieurs méthodes ont été adoptées pour capturer avec précision ces caractéristiques sur le terrain. Trois méthodes de traçage ont été suivies pour tenir comptes des différentes conditions d'accessibilité des éléments sur le terrain ou de leur configuration spatiale :

* **Points tout le long de l'élément linéaire** : cette méthode implique la création d'une ligne en reliant plusieurs points ou nœuds collectés le long de l'élément linéaire. Elle est particulièrement utile pour capturer des détails précis sur des éléments linéaires long, connecté et/ou complexes ;
* **Deux nœuds aux extrémités** : dans ce cas, la ligne est tracée en reliant simplement deux nœuds collectés aux extrémités de l'élément linéaire. C'est une option pratique pour les linéaires droits, court et/ou connexes ;

* **Un seul point à l'extrémité du tronçon.** Dans certains cas, où la précision absolue est moins importante, un tronçon de ligne peut être tracé en utilisant un seul point collecté à l'extrémité de cet élément linéaire surtout pour les routes et les pistes qui sont visibles sur les images satellitaires.

Ces diverses méthodes permettent une approche flexible pour la collecte de données sur les éléments linéaires, s'adaptant aux caractéristiques spécifiques de chaque site et aux objectifs de collecte de données, tout en garantissant une précision spatiale appropriée.

## IV. Descripteurs des éléments linéaires

Les éléments linéaires qui composent les paysages présentent des caractéristiques morphologiques et thématiques distinctes. Pour mieux caractériser ces éléments dans la région du Lebna et faciliter leur classification, plusieurs descripteurs ont été élaborés avant et après les campagnes de collecte sur le terrain (exemples en Annexe 1). Cette démarche de description a été spécifiquement adaptée au cas d'étude du Lebna en raison du manque de références dans la littérature concernant la caractérisation des éléments linéaires étudiés. Parmi ces descripteurs figurent :

### 1. Le Type

Le descripteur "Type" a été sélectionné pour détailler la catégorie à laquelle appartient chaque élément linéaire, permettant ainsi de faciliter d'éventuelles analyses. Les types d'éléments linéaires considérés sont les suivants :

* Tronçon de route

* Tronçon de piste

* Tronçon de sentier

* Tronçon de haie

* Autres tronçons délimitant les parcelles

* Tronçon d'oued
* **Deux nœuds aux extrémités** : dans ce cas, la ligne est tracée en reliant simplement deux nœuds collectés aux extrémités de l'élément linéaire. C'est une option pratique pour les linéaires droits, court et/ou connexes ;

* **Un seul point à l'extrémité du tronçon.** Dans certains cas, où la précision absolue est moins importante, un tronçon de ligne peut être tracé en utilisant un seul point collecté à l'extrémité de cet élément linéaire surtout pour les routes et les pistes qui sont visibles sur les images satellitaires.

Ces diverses méthodes permettent une approche flexible pour la collecte de données sur les éléments linéaires, s'adaptant aux caractéristiques spécifiques de chaque site et aux objectifs de collecte de données, tout en garantissant une précision spatiale appropriée.

## IV. Descripteurs des éléments linéaires

Les éléments linéaires qui composent les paysages présentent des caractéristiques morphologiques et thématiques distinctes. Pour mieux caractériser ces éléments dans la région du Lebna et faciliter leur classification, plusieurs descripteurs ont été élaborés avant et après les campagnes de collecte sur le terrain (exemples en Annexe 1). Cette démarche de description a été spécifiquement adaptée au cas d'étude du Lebna en raison du manque de références dans la littérature concernant la caractérisation des éléments linéaires étudiés. Parmi ces descripteurs figurent :

### 1. Le Type

Le descripteur "Type" a été sélectionné pour détailler la catégorie à laquelle appartient chaque élément linéaire, permettant ainsi de faciliter d'éventuelles analyses. Les types d'éléments linéaires considérés sont les suivants :

* Tronçon de route

* Tronçon de piste

* Tronçon de sentier

* Tronçon de haie

* Autres tronçons délimitant les parcelles

* Tronçon d'oued
## 2. La visibilité

Le descripteur Visibilité a été retenu à la suite des observations effectuées sur le terrain, où certains éléments linéaires étaient visibles sur place mais ne figuraient pas sur la carte générée à partir de l'image satellite Pléiades de février 2022. Ce descripteur vise à catégoriser :

* Visibles à la fois sur le terrain et sur l'image

* Visibles sur le terrain mais absents sur l'image

* Visibles sur l'image mais non observés sur le terrain

## 3. La nature

Le descripteur "Nature" distingue la provenance des éléments linéaires :

* Naturelle : Ces éléments linéaires résultent de processus naturels, tels que les oueds ou les ravines.

* Anthropique : Ces éléments linéaires découlent d'interventions humaines ou de processus influencés par l'activité humaine, comme les pistes, les routes, les limites des parcelles, les haies ou les fossés.

## 4. La pérennité

Le critère "Pérennité" évalue la longévité des éléments linéaires :

* Permanent : Ces éléments demeurent en place pendant une période dépassant les trois années agricoles.

* Temporaire : Ces éléments restent présents pour une durée d'au moins une à trois années agricoles.

La référence à une durée de trois années agricoles comme seuil pour définir la permanence des éléments linéaires est basée sur les travaux de Biarnés et al. (2021), qui ont réussi à identifier les groupements de champs après trois années de séquences culturales successives.

## 5. L'accessibilité

Le critère "accessibilité" se réfère à la capacité de l'élément linéaire à être traversé ou franchi par des personnes, des véhicules ou des animaux. Cela concerne la facilité ou la difficulté à se déplacer le long de cet élément linéaire, que ce soit une route, un sentier, une clôture ou tout autre type.
## 2. La visibilité

Le descripteur Visibilité a été retenu à la suite des observations effectuées sur le terrain, où certains éléments linéaires étaient visibles sur place mais ne figuraient pas sur la carte générée à partir de l'image satellite Pléiades de février 2022. Ce descripteur vise à catégoriser :

* Visibles à la fois sur le terrain et sur l'image

* Visibles sur le terrain mais absents sur l'image

* Visibles sur l'image mais non observés sur le terrain

## 3. La nature

Le descripteur "Nature" distingue la provenance des éléments linéaires :

* Naturelle : Ces éléments linéaires résultent de processus naturels, tels que les oueds ou les ravines.

* Anthropique : Ces éléments linéaires découlent d'interventions humaines ou de processus influencés par l'activité humaine, comme les pistes, les routes, les limites des parcelles, les haies ou les fossés.

## 4. La pérennité

Le critère "Pérennité" évalue la longévité des éléments linéaires :

* Permanent : Ces éléments demeurent en place pendant une période dépassant les trois années agricoles.

* Temporaire : Ces éléments restent présents pour une durée d'au moins une à trois années agricoles.

La référence à une durée de trois années agricoles comme seuil pour définir la permanence des éléments linéaires est basée sur les travaux de Biarnés et al. (2021), qui ont réussi à identifier les groupements de champs après trois années de séquences culturales successives.

## 5. L'accessibilité

Le critère "accessibilité" se réfère à la capacité de l'élément linéaire à être traversé ou franchi par des personnes, des véhicules ou des animaux. Cela concerne la facilité ou la difficulté à se déplacer le long de cet élément linéaire, que ce soit une route, un sentier, une clôture ou tout autre type.
# 6. La connexion

Le critère "Connexion" des éléments linéaires évalue leur relation avec d'autres éléments du paysage.

# 7. Le degré de connexion

Le degré de connexion des éléments linéaires est évalué sur une échelle hiérarchisée. Les routes sont classées en premier niveau, représentées par le degré 1. Les éléments connectés directement à ces routes sont classés en degré 2, puis les éléments connectés aux éléments de degré 2 sont classés en degré 3, et ainsi de suite jusqu'à un degré 4. Enfin, les éléments connectés à des éléments de degré 4 ou plus sont représentés par le symbole "+5". Cette échelle permet de définir la profondeur et l'étendue de la connexion entre les différents éléments linéaires, offrant ainsi une vue détaillée de la structure et de l'interconnexion du réseau dans le paysage étudié.

# V. Le modèle conceptuel des éléments linéaires

## 1. Définitions et objectif

Un modèle conceptuel de données est une représentation structurée des informations et des relations entre ces informations au sein d'un système d'information. Il sert de schéma conceptuel pour décrire les données, leurs attributs et les interactions entre elles. En général, un modèle conceptuel de données est représenté sous forme de diagrammes englobant les éléments suivants :

* Les entités représentent des objets du monde réel ou conceptuel. Ce sont des éléments distincts, comme des personnes, des lieux, des objets ou des concepts, qui ont des propriétés spécifiques.

* Les attributs sont les propriétés ou caractéristiques des entités. Chaque entité possède des attributs qui décrivent ses caractéristiques.

* Les relations décrivent les interactions et les liens entre les entités. Elles représentent les associations entre les entités et montrent comment elles sont connectées les unes aux autres. Par exemple, une relation entre les entités Livre et Emprunteur pourrait être "Emprunté par", indiquant qu'un emprunteur peut emprunter plusieurs livres.

* La cardinalité spécifie le nombre d'instances dans une relation. Elle définit le nombre d'entités associées à une autre entité dans une relation donnée (Al-Fedaghi, 2021).

L'objectif principal d'un tel modèle est de fournir une vision claire et précise de la structure des données, des contraintes et des règles métier qui régissent leur organisation, afin
## 6. La connexion

Le critère "Connexion" des éléments linéaires évalue leur relation avec d'autres éléments du paysage.

## 7. Le degré de connexion

Le degré de connexion des éléments linéaires est évalué sur une échelle hiérarchisée. Les routes sont classées en premier niveau, représentées par le degré 1. Les éléments connectés directement à ces routes sont classés en degré 2, puis les éléments connectés aux éléments de degré 2 sont classés en degré 3, et ainsi de suite jusqu'à un degré 4. Enfin, les éléments connectés à des éléments de degré 4 ou plus sont représentés par le symbole "+5". Cette échelle permet de définir la profondeur et l'étendue de la connexion entre les différents éléments linéaires, offrant ainsi une vue détaillée de la structure et de l'interconnexion du réseau dans le paysage étudié.

# V. Le modèle conceptuel des éléments linéaires

## 1. Définitions et objectif

Un modèle conceptuel de données est une représentation structurée des informations et des relations entre ces informations au sein d'un système d'information. Il sert de schéma conceptuel pour décrire les données, leurs attributs et les interactions entre elles. En général, un modèle conceptuel de données est représenté sous forme de diagrammes englobant les éléments suivants :

* Les entités représentent des objets du monde réel ou conceptuel. Ce sont des éléments distincts, comme des personnes, des lieux, des objets ou des concepts, qui ont des propriétés spécifiques.

* Les attributs sont les propriétés ou caractéristiques des entités. Chaque entité possède des attributs qui décrivent ses caractéristiques.

* Les relations décrivent les interactions et les liens entre les entités. Elles représentent les associations entre les entités et montrent comment elles sont connectées les unes aux autres. Par exemple, une relation entre les entités Livre et Emprunteur pourrait être "Emprunté par", indiquant qu'un emprunteur peut emprunter plusieurs livres.

* La cardinalité spécifie le nombre d'instances dans une relation. Elle définit le nombre d'entités associées à une autre entité dans une relation donnée (Al-Fedaghi, 2021).

L'objectif principal d'un tel modèle est de fournir une vision claire et précise de la structure des données, des contraintes et des règles métier qui régissent leur organisation, afin
de faciliter la conception et le développement de bases de données ou de systèmes d'information. Il constitue un outil essentiel pour la communication entre les différents acteurs impliqués dans la conception et la gestion des données au sein d'un projet (Al-Fedaghi, 2021). Modèle conceptuel des données des éléments linéaires du bassin versant du Lebna

## 2. Model conceptuel des données du bassin versant de Lebna

Le schéma conceptuel exposant les éléments linéaires du bassin versant du Lebna, (Figure 9), révèle la diversité des zones présentes, comprenant des zones urbaines, des zones forestières, et des réservoirs d'eau. Chaque zone peut abriter un ou plusieurs éléments linéaires.

Par ailleurs, le bassin versant inclut des zones agricoles, organisées en clusters ou juxtaposées de façon non structurée, comportant elles-mêmes des éléments linéaires et des parcelles agricoles. Chaque parcelle est gérée par un seul opérateur, possiblement le propriétaire lui-même ou un gestionnaire dédié, supervisant une à plusieurs parcelles simultanément. Cependant, la nature exacte de la connexion entre l'opérateur et les clusters reste indéterminée malgré son existence manifeste, car aucune étude n'a explicitement validé cette relation.

Il est évident que les parcelles agricoles sont cultivées avec différents types de cultures, souvent sous forme d'associations. Malgré cela, notre étude n'a pas pu déterminer clairement la relation entre l'opérateur et le type de culture en raison de la complexité des pratiques agricoles excédant le cadre de cette recherche.

Chaque culture implique au moins une opération agricole, mais le processus de sélection de ces opérations, incluant les types, les mécanismes, les intrants et les dates d'application, demeure incertain. Il reste à déterminer si ce processus relève d'une décision individuelle ou collective.

Une relation entre les éléments linéaires et les pratiques agricoles a été remarquée. Par exemple, certaines pratiques semblent être restreintes aux parcelles entourées par des éléments linéaires. Par exemple, les pratiques telles que le fauchage ou le désherbage manuel se limitent à une seule parcelle, sans affecter les autres. Néanmoins, les raisons derrière cette relation et son impact sur l'organisation des parcelles en clusters restent floues.

En conclusion, cette analyse souligne la nécessité d'approfondir les liens non identifiés dans le bassin versant du Lebna. Plusieurs aspects clés nécessitent des investigations approfondies sur le terrain. Les lacunes identifiées exigent une exploration approfondie pour une compréhension plus précise de ces relations.
de faciliter la conception et le développement de bases de données ou de systèmes d'information. Il constitue un outil essentiel pour la communication entre les différents acteurs impliqués dans la conception et la gestion des données au sein d'un projet (Al-Fedaghi, 2021). Modèle conceptuel des données des éléments linéaires du bassin versant du Lebna

## 2. Model conceptuel des données du bassin versant de Lebna

Le schéma conceptuel exposant les éléments linéaires du bassin versant du Lebna, (Figure 9), révèle la diversité des zones présentes, comprenant des zones urbaines, des zones forestières, et des réservoirs d'eau. Chaque zone peut abriter un ou plusieurs éléments linéaires.

Par ailleurs, le bassin versant inclut des zones agricoles, organisées en clusters ou juxtaposées de façon non structurée, comportant elles-mêmes des éléments linéaires et des parcelles agricoles. Chaque parcelle est gérée par un seul opérateur, possiblement le propriétaire lui-même ou un gestionnaire dédié, supervisant une à plusieurs parcelles simultanément. Cependant, la nature exacte de la connexion entre l'opérateur et les clusters reste indéterminée malgré son existence manifeste, car aucune étude n'a explicitement validé cette relation.

Il est évident que les parcelles agricoles sont cultivées avec différents types de cultures, souvent sous forme d'associations. Malgré cela, notre étude n'a pas pu déterminer clairement la relation entre l'opérateur et le type de culture en raison de la complexité des pratiques agricoles excédant le cadre de cette recherche.

Chaque culture implique au moins une opération agricole, mais le processus de sélection de ces opérations, incluant les types, les mécanismes, les intrants et les dates d'application, demeure incertain. Il reste à déterminer si ce processus relève d'une décision individuelle ou collective.

Une relation entre les éléments linéaires et les pratiques agricoles a été remarquée. Par exemple, certaines pratiques semblent être restreintes aux parcelles entourées par des éléments linéaires. Par exemple, les pratiques telles que le fauchage ou le désherbage manuel se limitent à une seule parcelle, sans affecter les autres. Néanmoins, les raisons derrière cette relation et son impact sur l'organisation des parcelles en clusters restent floues.

En conclusion, cette analyse souligne la nécessité d'approfondir les liens non identifiés dans le bassin versant du Lebna. Plusieurs aspects clés nécessitent des investigations approfondies sur le terrain. Les lacunes identifiées exigent une exploration approfondie pour une compréhension plus précise de ces relations.
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 9 : Le schéma conceptuel des données des éléments linéaires du bassin versant de la Lebna</figcaption></figure>
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 9 : Le schéma conceptuel des données des éléments linéaires du bassin versant de la Lebna</figcaption></figure>
# VI. Échelle de numérisation

En raison de la précision nécessaire, la numérisation a été effectuée à l'aide de QGIS 3.28.3, avec une échelle de visualisation oscillant entre 1:200 et 1:950. Cela a permis d'obtenir un niveau de détail approprié pour capturer avec précision les caractéristiques des éléments linéaires étudiés. De plus, toutes les manipulations ont été effectuées en utilisant le système de projection EPSG:32632 - WGS 84 / UTM zone 32N, l'unité de mesure est le mètre.

# VII. Les indices calculés

Pour répondre aux objectifs de cette étude, plusieurs indices de densité ont été évalués:

- éléments linéaires dans chaque zone.

- éléments linéaires par unité de surface.

- nœuds dans chaque zone.

- nœuds par unité de surface.

L'unité de surface utilisée est un hexagone d'environ 0,49 ha (soit environ 0,5 ha), correspondant à la superficie moyenne d'une parcelle dans le bassin versant du Lebna, comme mentionné par Biarnés et al. (2021). Ce choix d'une forme hexagonale vise à neutraliser l'impact de la direction des éléments linéaires lors du calcul des indices et de conserver la variabilité spatiale maximale (Levavasseur et al., 2014).

# VIII. Données satellitaires

## 1. Les images Pléiades

Les données satellitaires utilisées pour la détection des éléments linéaires dans cette étude proviennent des images Pléiades (2 février 2022 et 16 juillet 2023) capturées par les satellites Pléiades, qui sont exploités en partenariat entre l'Agence Spatiale Française (CNES) et Airbus Defence and Space Intelligence. Ces satellites produisent des images avec une résolution de 70 cm au nadir pour le mode spectral monochromatique (en noir et blanc) et de 2,8 m au nadir pour le mode multispectral (en couleur). Afin de garantir la stabilité et la fiabilité lors du traitement informatique ultérieur, ces images sont rééchantillonnées au sol pour atteindre une résolution de 50 cm. Les produits Pléiades distribués par Airbus DS sont finalement proposés avec une résolution de 50 cm en mode monochromatique et de 2 m en mode multispectral (DINAMIS, 2022). Ces données sont acquises simultanément sous forme
# VI. Échelle de numérisation

En raison de la précision nécessaire, la numérisation a été effectuée à l'aide de QGIS 3.28.3, avec une échelle de visualisation oscillant entre 1:200 et 1:950. Cela a permis d'obtenir un niveau de détail approprié pour capturer avec précision les caractéristiques des éléments linéaires étudiés. De plus, toutes les manipulations ont été effectuées en utilisant le système de projection EPSG:32632 - WGS 84 / UTM zone 32N, l'unité de mesure est le mètre.

# VII. Les indices calculés

Pour répondre aux objectifs de cette étude, plusieurs indices de densité ont été évalués:

- éléments linéaires dans chaque zone.

- éléments linéaires par unité de surface.

- nœuds dans chaque zone.

- nœuds par unité de surface.

L'unité de surface utilisée est un hexagone d'environ 0,49 ha (soit environ 0,5 ha), correspondant à la superficie moyenne d'une parcelle dans le bassin versant du Lebna, comme mentionné par Biarnés et al. (2021). Ce choix d'une forme hexagonale vise à neutraliser l'impact de la direction des éléments linéaires lors du calcul des indices et de conserver la variabilité spatiale maximale (Levavasseur et al., 2014).

# VIII. Données satellitaires

## 1. Les images Pléiades

Les données satellitaires utilisées pour la détection des éléments linéaires dans cette étude proviennent des images Pléiades (2 février 2022 et 16 juillet 2023) capturées par les satellites Pléiades, qui sont exploités en partenariat entre l'Agence Spatiale Française (CNES) et Airbus Defence and Space Intelligence. Ces satellites produisent des images avec une résolution de 70 cm au nadir pour le mode spectral monochromatique (en noir et blanc) et de 2,8 m au nadir pour le mode multispectral (en couleur). Afin de garantir la stabilité et la fiabilité lors du traitement informatique ultérieur, ces images sont rééchantillonnées au sol pour atteindre une résolution de 50 cm. Les produits Pléiades distribués par Airbus DS sont finalement proposés avec une résolution de 50 cm en mode monochromatique et de 2 m en mode multispectral (DINAMIS, 2022). Ces données sont acquises simultanément sous forme
de bundle, bien qu'elles soient livrées séparément sans fusion préalable. Les images Pléiades sont divisées en cinq bandes spectrales (Figure 10) :

* Le monochromatique (PA) couvrant la plage de 470 à 830 nm.

* Le bleu (B0) de 430 à 550 nm.,

* Le vert (B1) de 500 à 620 nm.

* Le rouge (B2) de 590 à 710 nm.

* Le proche infrarouge (B3) de 740 à 940 nm.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>**Figure 10** : Les bandes spectrales des images Pléiades (DINAMIS, 2022).</figcaption></figure>

## 2. Les étapes de prétraitement des images satellitaires

Dans le contexte des campagnes sur le terrain, les images acquises en février 2022 ont été sélectionnées. En dehors du processus de pansharpening, qui a été appliqué pour améliorer la résolution spatiale des images multispectrales, aucun autre prétraitement n'a été appliqué à ces images.

Cependant, pour les images satellites acquises en juillet 2023, deux prétraitements distincts ont été réalisés. Le premier prétraitement consiste à un géoréférencement. Le second traitement, consistant en l'application d'un filtre Gaussien. Ce filtre a été employé dans le but d'améliorer le contraste de l'image, ce qui favorise la détection des linéaires présents dans la bande monochromatique.
de bundle, bien qu'elles soient livrées séparément sans fusion préalable. Les images Pléiades sont divisées en cinq bandes spectrales (Figure 10) :

* Le monochromatique (PA) couvrant la plage de 470 à 830 nm.

* Le bleu (B0) de 430 à 550 nm.,

* Le vert (B1) de 500 à 620 nm.

* Le rouge (B2) de 590 à 710 nm.

* Le proche infrarouge (B3) de 740 à 940 nm.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 10** : Les bandes spectrales des images Pléiades (DINAMIS, 2022).</figcaption></figure>

## 2. Les étapes de prétraitement des images satellitaires

Dans le contexte des campagnes sur le terrain, les images acquises en février 2022 ont été sélectionnées. En dehors du processus de pansharpening, qui a été appliqué pour améliorer la résolution spatiale des images multispectrales, aucun autre prétraitement n'a été appliqué à ces images.

Cependant, pour les images satellites acquises en juillet 2023, deux prétraitements distincts ont été réalisés. Le premier prétraitement consiste à un géoréférencement. Le second traitement, consistant en l'application d'un filtre Gaussien. Ce filtre a été employé dans le but d'améliorer le contraste de l'image, ce qui favorise la détection des linéaires présents dans la bande monochromatique.
Le filtre gaussien, souvent utilisé en traitement d'image, opère en lissant les variations abruptes de luminosité, ce qui peut aider à accentuer les détails et les contours. Dans ce cas précis, son application visait à optimiser la visibilité et la distinction des linéaires présents dans la bande monochromatique des images acquises en juillet 2023.

Le choix spécifique du filtre gaussien a été dicté par sa capacité à améliorer le contraste sans introduire d'artefacts indésirables dans l'image. Cette méthode est couramment employée pour améliorer la qualité visuelle des données, facilitant ainsi l'identification et l'analyse précise des caractéristiques importantes pour les études de terrain (Zhang et al., 2023).

# IX. Méthode de télédétection des éléments linéaires

## 1. Aperçu générale

Les segments de ligne apparaissent généralement dans les régions de l'image où il existe une tendance et une variance significative dans les caractéristiques de l'image, comme le montre la figure 11. Ils sont utilisés dans plusieurs tâches de vision et ne sont pas limités à des objets ou scénarios spécifiques. Les segments de ligne peuvent être représentés par leurs extrémités ou par une combinaison de leurs points médians, de leurs rayons et de leurs angles (Lin et al., 2023).

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Figure 11** : Caractéristiques locales d'une image test : (a) image test (b) image avec segments de ligne LSD (Lin et al., 2023)</figcaption></figure>
Le filtre gaussien, souvent utilisé en traitement d'image, opère en lissant les variations abruptes de luminosité, ce qui peut aider à accentuer les détails et les contours. Dans ce cas précis, son application visait à optimiser la visibilité et la distinction des linéaires présents dans la bande monochromatique des images acquises en juillet 2023.

Le choix spécifique du filtre gaussien a été dicté par sa capacité à améliorer le contraste sans introduire d'artefacts indésirables dans l'image. Cette méthode est couramment employée pour améliorer la qualité visuelle des données, facilitant ainsi l'identification et l'analyse précise des caractéristiques importantes pour les études de terrain (Zhang et al., 2023).

# IX. Méthode de télédétection des éléments linéaires

## 1. Aperçu générale

Les segments de ligne apparaissent généralement dans les régions de l'image où il existe une tendance et une variance significative dans les caractéristiques de l'image, comme le montre la figure 11. Ils sont utilisés dans plusieurs tâches de vision et ne sont pas limités à des objets ou scénarios spécifiques. Les segments de ligne peuvent être représentés par leurs extrémités ou par une combinaison de leurs points médians, de leurs rayons et de leurs angles (Lin et al., 2023).

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 11** : Caractéristiques locales d'une image test : (a) image test (b) image avec segments de ligne LSD (Lin et al., 2023)</figcaption></figure>
Plusieurs algorithmes de détection et de description des segments de ligne ont été proposés. Selon leur mécanisme, les méthodes de détection de segments de ligne existantes peuvent être classées en quatre catégories :

a. Les méthodes globales basées sur la méthode de Hough exploitent la dualité entre les points et les courbes dans l'espace image et l'espace de Hough pour détecter les segments de ligne, dans lesquelles le problème de détection des segments de ligne dans l'espace image est transformé en un problème de statistiques de crête dans l'espace de Hough (Lin et al., 2023).

b. Les méthodes basées sur l'apprentissage avec les sous-catégories de détection de segments de ligne et d'images filaires (avec plus d'un segment de ligne et la jonction correspondante) apprennent les modèles de segments de ligne ou d'images filaires en concevant des réseaux et des fonctions de perte dans des ensembles de données d'apprentissage et de test soigneusement préparés (Lin et al., 2023).

c. Les méthodes hybrides intègrent plusieurs mécanismes pour détecter les segments de ligne d'une image. L'idée fondamentale de ces approches est d'amalgamer les forces de plusieurs mécanismes pour surmonter les inconvénients d'un mécanisme spécifique. Ces approches offrent un degré élevé de flexibilité pour la personnalisation (Lin et al., 2023).

Les méthodes locales, avec les sous-catégories des approches basées sur le regroupement des gradients et sur l'ajustement aux contours, exploitent les caractéristiques cohérentes de l'image dans les régions locales pour détecter les segments de ligne, suivies par des processus de fusion et de validation afin d'améliorer la qualité des segments de ligne. Les méthodes basées sur le regroupement des gradients, regroupent les régions d'images présentant des orientations ou des amplitudes de gradient très cohérentes pour détecter les segments de ligne. Les méthodes basées sur l'ajustement des bords détectent les segments de ligne en ajustant des points de bord très cohérents (Gioi et al., 2012 ; Lin et al., 2023 ; Zhang et al., 2023).

Les approches locales exploitent les caractéristiques cohérentes de l'image dans les régions locales pour détecter les segments de ligne. En fonction de la sélection des caractéristiques de l'image, elles peuvent être classées en approches basées sur le regroupement des gradients et sur l'ajustement des arêtes, qui utilisent respectivement les gradients et les arêtes de l'image. Dans cette étude, l'approche basée sur le regroupement de gradients a été testée (Lin et al., 2023 ; Zhang et al., 2023).
Plusieurs algorithmes de détection et de description des segments de ligne ont été proposés. Selon leur mécanisme, les méthodes de détection de segments de ligne existantes peuvent être classées en quatre catégories :

a. Les méthodes globales basées sur la méthode de Hough exploitent la dualité entre les points et les courbes dans l'espace image et l'espace de Hough pour détecter les segments de ligne, dans lesquelles le problème de détection des segments de ligne dans l'espace image est transformé en un problème de statistiques de crête dans l'espace de Hough (Lin et al., 2023).

b. Les méthodes basées sur l'apprentissage avec les sous-catégories de détection de segments de ligne et d'images filaires (avec plus d'un segment de ligne et la jonction correspondante) apprennent les modèles de segments de ligne ou d'images filaires en concevant des réseaux et des fonctions de perte dans des ensembles de données d'apprentissage et de test soigneusement préparés (Lin et al., 2023).

c. Les méthodes hybrides intègrent plusieurs mécanismes pour détecter les segments de ligne d'une image. L'idée fondamentale de ces approches est d'amalgamer les forces de plusieurs mécanismes pour surmonter les inconvénients d'un mécanisme spécifique. Ces approches offrent un degré élevé de flexibilité pour la personnalisation (Lin et al., 2023).

Les méthodes locales, avec les sous-catégories des approches basées sur le regroupement des gradients et sur l'ajustement aux contours, exploitent les caractéristiques cohérentes de l'image dans les régions locales pour détecter les segments de ligne, suivies par des processus de fusion et de validation afin d'améliorer la qualité des segments de ligne. Les méthodes basées sur le regroupement des gradients, regroupent les régions d'images présentant des orientations ou des amplitudes de gradient très cohérentes pour détecter les segments de ligne. Les méthodes basées sur l'ajustement des bords détectent les segments de ligne en ajustant des points de bord très cohérents (Gioi et al., 2012 ; Lin et al., 2023 ; Zhang et al., 2023).

Les approches locales exploitent les caractéristiques cohérentes de l'image dans les régions locales pour détecter les segments de ligne. En fonction de la sélection des caractéristiques de l'image, elles peuvent être classées en approches basées sur le regroupement des gradients et sur l'ajustement des arêtes, qui utilisent respectivement les gradients et les arêtes de l'image. Dans cette étude, l'approche basée sur le regroupement de gradients a été testée (Lin et al., 2023 ; Zhang et al., 2023).