* Dépôt GitHub : https://github.com/Mercatorien/MEMOIRE_MASSOT

* Site internet pour la visualisation du résultat :
  https://mercatorien.github.io/MEMOIRE_MASSOT/

<table><caption>Table 17. Synthèse des dépôts et des licences.
N. Massot, 2025</caption><thead><tr><td>Fichier</td><td>Dépôt</td><td>Licence</td></tr></thead><tbody><tr><td>01_PREPROCESSER.py</td><td>Zenodo + GitHub</td><td>GPL v3 + MIT</td></tr><tr><td>02_ENTRAINER.py</td><td>Zenodo + GitHub</td><td>GPL v3 + MIT</td></tr><tr><td>03_DECOUPER_SOUS_ENSEMBLE.py</td><td>Zenodo + GitHub</td><td>GPL v3</td></tr><tr><td>04_INFERER.py</td><td>Zenodo + GitHub</td><td>GPL v3</td></tr><tr><td>05_FUSIONNER_SOUS_ENSEMBLE.py</td><td>Zenodo + GitHub</td><td>GPL v3</td></tr><tr><td>06_CARTE_PROBA.py</td><td>Zenodo + GitHub</td><td>GPL v3</td></tr><tr><td>SCRIPT_MASQUE_ENTRAINEMENT.fmw</td><td>Zenodo + GitHub</td><td>GPL v3</td></tr><tr><td>lc.json</td><td>Zenodo</td><td>GPL v3</td></tr><tr><td>lcs.rar (masque d'entraînement)</td><td>Zenodo</td><td>LICENCE OUVERTE / OPEN LICENCE 2.0</td></tr><tr><td>images.rar (image d'entraînement)</td><td>Zenodo</td><td>LICENCE OUVERTE / OPEN LICENCE 2.0</td></tr><tr><td>UNET_MASSOT.tif</td><td>Zenodo</td><td>CC BY SA</td></tr><tr><td>STYLE_SEGMENTATION.qml</td><td>Zenodo</td><td>CC BY SA</td></tr><tr><td>MODEL_UNET_MASSOT.keras</td><td>Zenodo</td><td>CC BY SA</td></tr><tr><td>CARTE_PROBA.tif</td><td>Zenodo</td><td>CC BY SA</td></tr></tbody></table>

## 6.3 Une mesure universelle est-elle réalisable ?

L'objectif Zéro Artificialisation Nette, instauré en 2021, ambitionne de mesurer la consommation d'espaces et l'artificialisation au mètre carré près en remontant jusqu'à 2011 pour définir le budget artificialisation des communes, dans l'optique de le réduire. La question de l'artificialisation des sols est, a minima, autant un problème qualitatif que quantitatif. Toutefois, le postulat assumé de la loi Climat et Résilience est exclusivement centré sur la réduction arithmétique de la consommation d'espaces d'un point de vue quantitatif, en faisant fi de la qualité des sols. Néanmoins, la cartographie de l'occupation du sol est un domaine systémique qui est lié à un certain nombre d'éléments (lois, régulateurs, élus locaux, lobbies, enjeux économiques, sociaux et environnementaux, méthodologie, ...). Ainsi, lorsque
nous définissions la chaîne de pensée pour établir une mesure de l'artificialisation
qui fait foi, nous évoquions le fait qu'elle débute par l'identification des besoins,
puis la définition claire et non ambigüe, en se terminant par l'élaboration d'une
méthode géomatique en lien direct avec la définition et les besoins. Ici, l'étape
des éléments de définition est fatalement bloquante, puisqu'en plus de considérer
la consommation d'espaces ou l'artificialisation comme des éléments purement
quantitatifs, celle-ci adopte une vision binaire de la naturalité des sols. De ce fait, les
définitions tendent à alimenter les débats autour de la mesure de la consommation
d'espaces. De plus, la consommation d'espaces ou l'artificialisation se jouent à
des échelles particulièrement fines. La mesure de ces dernières n'échappe pas
au modifiable area unit problem (MAUP) (Andresen 2021), qui démontre que les
résultats d'une analyse spatiale dépendent de la taille des unités (c'est l'effet
d'échelle), et de la forme de ces dernières (c'est l'effet de zonage). Ainsi, une
cartographie de l'occupation du sol basée sur des zones homogènes de 2 500
m², comme celle de l'OCS GE, produira des résultats très différents de ceux
obtenus à une résolution d'un mètre. Cette dernière différera elle-même d'une
cartographie encore plus fine, à l'échelle de la branche, du brin d'herbe ou de l'atome.

Alors, une fois l'ensemble de ces éléments pris en compte, la possibilité d'une
mesure universelle demeure incertaine. Pour autant, la chaîne de traitements
mobilisant l'intelligence artificielle, telle que décrite ici, se révèle comme une
alternative sérieuse pour résoudre le problème la cartographie de l'occupation du
sol.
Références

Andresen, M. (2021). « Modifiable areal unit problem ». In : *CrimRxiv*. doi : 10.21428/cb6ab371.5c28c076.

architectes, Ordre des (2025). « Ce que change la nouvelle loi ZAN ». In : url : https://www.architectes.org/actualites/ce-que-change-la-nouvelle-loi-zan-91738.

Cerema (2024). Analyse de la consommation d'espaces : période du 1er janvier 2009 au 1er janvier 2023. Rapp. tech. Ministère de la Transition écologique. url : https://doc.cerema.fr/Default/doc/SYRACUSE/601069/analyse-de-la-consommation-d-espaces-periode-du-1er-janvier-2009-au-1er-janvier-2023.

- (2025). *Consommation d'espaces NAF entre le 1er janvier 2011 et le 1er janvier 2024*. https://cartagene.cerema.fr/portal/apps/dashboards/75ca3baa0632492dba4d0899f1f18b95. Consulté le 16 mai 2025.

Dabboor, M., S. Howell, M. Shokr et J. Yackel (2014). « The Jeffries–Matusita distance for the case of complex Wishart distribution as a separability criterion for fully polarimetric SAR data ». In : *International Journal of Remote Sensing* 35.19, p. 6859–6873. url : https://www.researchgate.net/publication/267396998.

Delattre, R. et T. Lecourt (juin 2024). « Faut-il pouvoir mesurer la consommation d'espace pour la réduire ? » In : Communication présentée à Géopoint – Mesurer l'espace et après ?, Avignon, France. url : https://hal.science/hal-04801687v1.

Epstein, Renaud (2006). « Gouverner à distance : Quand l’État se retire des territoires ». In : *Esprit* (Paris, France : 1932), p. 96–111.

Fernández-Delgado, M., E. Cernadas et S. Barro (2014). « Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems ? » In : *Journal of Machine Learning Research* 15, p. 3133–3181. url : https://dl.acm.org/doi/10.5555/2627435.2697065.

FRAGSTATS (s. d.). *P2 - Patch Shape Index*. url : https://fragstats.org/index.php/fragstats-metrics/patch-based-metrics/shape-metrics/p2-shape-index.

Fukushima, K. (1980). « Neocognitron : A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position ». In : *Biological Cybernetics* 36, p. 193-202. doi : 10.1007/BF00344251.

Garioud, A., S. Bookjans, E. Peillet, S. Giordano et B. Wattrelos (2022). « FLAIR : French Land cover from Aerospace ImageRy ». In : url : https://arxiv.org/abs/2211.12979.

Garioud, A., A. De Wit, M. Poupée, M. Valette, S. Giordano et B. Wattrelos (2023). « FLAIR 2 : textural and temporal information for semantic segmentation from multi-source optical imagery ». In : *arXiv*. url : https://arxiv.org/abs/2305.14467.

Garioud, A., S. Peillet, E. Bookjans, S. Giordano et B. Wattrelos (2022). *FLAIR 1 : Semantic segmentation and domain adaptation dataset*. url : https://ignf.github.io/FLAIR/index_fr.html.

Géoconfluences (2024). *Loi SRU (loi relative à la solidarité et au renouvellement urbains)*. url : https://geoconfluences.ens-lyon.fr/glossaire/loi-sru-france.

Guigues, L., J.P. Cocquerez et H. Le Men (2006). « Scale-sets Image Analysis ». In : *International Journal of Computer Vision* 68.3, p. 289–317. doi : 10.1007/s11263-005-6299-0.

Haury, Y. (2023). *Question orale n° 317 : Zéro artificialisation nette et serres agricoles*. url : https://questions.assemblee-nationale.fr/q16/16-317QOSD.htm.
IGN (2023). *Cosia - Documentation technique*. Rapp. tech. url: https://cosia.ign.fr/pdf/Cosia_Documentation_Technique_IGN_2023.pdf.

- (2024a). *FLAIR: Artificial Intelligence challenges organised around geo-data and deep learning*. url: https://ignf.github.io/FLAIR/index_fr.html.

- (2024b). *Masque Forêt - Version Beta v2*. url: https://geoservices.ign.fr/sites/default/files/2024-07/Masque-Forêt-version-Beta_v2.pdf.

- (2024c). *Rapport de contrôle qualité de la BD Topo*. Rapp. tech. url: https://geoservices.ign.fr/sites/default/files/2024-01/RCQ_BDTOPO_D84.pdf.

Iota2-project (2024). *Iota2 - GitLab*. url: https://framagit.org/iota2-project/iota2-tree/develop?ref_type=heads.

Kirillov, A., E. Mintun, N. Ravi, H. Mao, C. Rolland, L. Gustafson, T. Xiao, S. Whitehead, A.C. Berg, W. Lo, P. Dollár et R. Girshick (2023). « Segment Anything ». In: url: https://arxiv.org/abs/2304.02643.

Körting, T.S., L.M.G. Fonseca et G. Câmara (2013). « GeoDMA-Geographic Data Mining Analysis ». In: *Computers Geosciences* 57, p. 133-145. doi: 10.1016/j.cageo.2013.02.007.

Kwan, C., B. Ayhan, B. Budavari, Y. Lu, D. Perez, J. Li, S. Bernabe et A. Plaza (2020). « Deep Learning for Land Cover Classification Using Only a Few Bands ». In: *Remote Sensing*. url: https://doi.org/10.3390/rs12122000.

Lascoumes, Pierre et Patrick Le Galès (2005). « Introduction : L'action publique saisie par ses instruments ». In: *Gouverner par les instruments*. Presses de Sciences Po, p. 11-44.

Lenormand, A. (2013). « Urbanisme - Projet de loi Alur : une réforme ambitieuse du droit de l'urbanisme ». In: *Banque des Territoires*. url: https://www.banquedesterritoires.fr/projet-de-loi-alur-une-reforme-ambitieuse-du-droit-de-lurbanisme.

« Loi n° 2016-1087 du 8 août 2016 pour la reconquête de la biodiversité, de la nature et des paysages » (s. d.). In: *Légifrance*(). url: https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000033016237.

« Loi n° 2021-1104 du 22 août 2021 portant lutte contre le dérèglement climatique et renforcement de la résilience face à ses effets » (2021). In: *Journal officiel de la République française*. url: https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000043956924/.

Movement, World Rainforest (2024). *Qu'est-ce qu'une forêt ?* url: https://www.wrm.org.uy/sites/default/files/2024-03/WhatIsAForest-FR.pdf.

Nigri Happ, Patrick, Rodrigo Ferreira, Cristiana Bentes, Gilson Costa et Raul Feitosa (2010). « Multiresolution segmentation : a parallel approach for high resolution image segmentation in multicore architectures ». In.

Osco, L.P., Q. Wu, E.L. de Lemos, W.N. Gonçalves, A.P.M. Ramos, J. Li et J. Marcato (2023). « The Segment Anything Model (SAM) for remote sensing applications : From zero to one shot ». In: *International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation* 124, p. 103540. doi: 10.1016/j.jag.2023.103540.

Pelletier, Charlotte (2017). « Cartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions Identification et traitement des données mal étiquetées ». Thèse de doct. Université Toulouse 3 Paul Sabatier (UT3 Paul Sabatier). url: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01665121v2.
Rault, Ashwini et al. (2016). « Texture Parameters Extraction of Satellite Image ». In: *International Journal of Science Technology and Engineering*. url: https://www.ijste.org/articles/ IJSTEV2I11015.pdf.

Ronneberger, O., P. Fischer et T. Brox (2015). « U-Net : Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation ». In : url : https://arxiv.org/pdf/1505.04597.

Smith, B. (1995). « On drawing lines on a map ». In : *Spatial Information Theory : A Theoretical Basis for GIS*. Sous la dir. d'A.U. Frank et W. Kuhn. T. 988. Lecture Notes in Computer Science. Springer, p. 475-484. doi : 10.1007/3-540-60392-1_31.

Transition écologique, Ministère de la (sept. 2022). *Loi Solidarité et renouvellement urbain (SRU)*. url : https://www.ecologie.gouv.fr/politiques-publiques/loi-solidarite-renouvellement-urbain-sru.

Uhart, T. (2023). « CARTE. Votre commune respecte-t-elle la loi en matière de logement social ? » In : *Franceinfo*. url : https://www.francetvinfo.fr/societe/carte-votre-commune-respecte-t-elle-la-loi-en-matiere-de-logement-social_6195918.html.

Wikipedia (2025a). *Classification*. url : https://fr.wikipedia.org/wiki/Classification.

– (2025b). *LeNet*. url : https://en.wikipedia.org/wiki/LeNet#1989_LeNet.

Wu, Q., L.P. Osco, E.L. de Lemos, W.N. Gonçalves, A.P.M. Ramos, J. Li et J. Marcato (2023).
« samgeo : A Python package for segmenting geospatial data with the Segment Anything
Model (SAM) ». In : *Journal of Open Source Software* 8.89, p. 5663. doi : 10.21105/joss.05663.
Table des figures

<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>1</td>
      <td>Carte de localisation du Grand Avignon et ses communes. N. Massot, 2025</td>
      <td>16</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2</td>
      <td>Territorialisation des objectifs ZAN. Source : La lutte contre l'artificialisation des sols, Notre affaire à tous, 2023, modifié par N. Massot, 2025</td>
      <td>21</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3</td>
      <td>Évolution du ZAN N. Massot, 2025</td>
      <td>24</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4</td>
      <td>Matrice de l'artificialisation selon l'occupation et l'usage des sols de l'OCS GE. Source : IGN</td>
      <td>32</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5</td>
      <td>Classes de la couverture et de l'usage du sol. N. Massot, 2024. Source : IGN</td>
      <td>33</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6</td>
      <td>Nombre de départements cartographiés par l'OCS GE chaque année. N. Massot, 2024. Source : Institut National de l'Information Géographique et Forestière, OCS GE - Occupation du sol à grande échelle, Consulté le 29 décembre 2024, https://geoservices.ign.fr/ocsge</td>
      <td>34</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7</td>
      <td>Comparatif de l'OCS GE et CoSIA. Légende OCS GE : cf. figure 5; Légende CoSIA : cf. figure 9. N. Massot, 2024. Source : IGN</td>
      <td>35</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8</td>
      <td>Pyramides de segmentation. Source : Guigues, L., Cocquerez, J. P., & Le Men, H. (2006). Scale-sets Image Analysis. International Journal of Computer Vision, 68(3), 289-317. https://doi.org/10.1007/s11263-005-6299-0</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9</td>
      <td>Classes de CoSIA. N. Massot, 2024. Source : Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN). (2023). Cosia - Documentation technique. Consulté le 29 décembre 2024, sur https://cosia.ign.fr/pdf/Cosia_Documentation_Technique_IGN_2023.pdf</td>
      <td>38</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10</td>
      <td>Chaîne de traitements de CoSIA. N. Massot, 2024. Source : Source : IGN. (2023). Cosia - Documentation technique. Consulté le 29 décembre 2024, sur https://cosia.ign.fr/pdf/Cosia_Documentation_Technique_IGN_2023.pdf</td>
      <td>39</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11</td>
      <td>Le Corine Land Cover sur Avignon : des zones homogènes de 25 ha. N. Massot, 2024. Source : Copernicus</td>
      <td>40</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12</td>
      <td>Classes du CLC niv. 3. N. Massot, 2024. Source : Copernicus</td>
      <td>41</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13</td>
      <td>Classes de l'ESA World Cover. N. Massot, 2024. Source : ESA</td>
      <td>42</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14</td>
      <td>Classes du produit OSO. N. Massot, 2024. Source : Pôle Theia</td>
      <td>44</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>15</td>
      <td>Classes de ESRI Land Cover. N. Massot, 2024. Source : ESRI</td>
      <td>45</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>16</td>
      <td>Part de la superficie des tags de la clé 'landuse' sur le Grand Avignon. N. Massot, 2024. Source : OpenStreetMap</td>
      <td>46</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>17</td>
      <td>Nombre de classes par couche d'occupation du sol. N. Massot, 2024. Source: IGN, Copernicus, ESRI, OSM, ESA, Pôle Théia</td>
      <td>47</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>18</td>
      <td>Reclassification des couches d'occupation du sol. N. Massot, 2024. Source: IGN, Copernicus, ESRI, OSM, ESA, Pôle Théia</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>19</td>
      <td>Échantillon pour la création de la vérité terrain de 2024. N. Massot, 2024</td>
      <td>50</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>20</td>
      <td>Mesure de la précision : Occupation du sol à Grande Échelle (OCS GE). N. Massot, 2024</td>
      <td>51</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>21</td>
      <td>Mesure de la précision : CoSIA. N. Massot, 2024</td>
      <td>52</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>22</td>
      <td>Mesure de la précision : Corine Land Cover. N. Massot, 2024</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>23</td>
      <td>Mesure de la précision : ESA World Cover. N. Massot, 2024</td>
      <td>54</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>24</td>
      <td>Mesure de la précision : Occupation des Sols Opérationnelle (OSO). N. Massot, 2024</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>25</td>
      <td>Mesure de la précision : ESRI Land Cover. N. Massot, 2024</td>
      <td>56</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>26</td>
      <td>Mesure de la précision : OpenStreetMap. N. Massot, 2024</td>
      <td>57</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>27</td>
      <td>Classes du LiDAR HD. N. Massot, 2024. Source: IGN</td>
      <td>58</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>28</td>
      <td>Incohérences de la BD Topo en comparaison avec la BD Ortho 2024 sur Avignon. N. Massot, 2024. Source: IGN</td>
      <td>60</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>29</td>
      <td>Incohérences dans le Registre Parcellaire Graphique. N. Massot, 2024. Source: IGN</td>
      <td>62</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>30</td>
      <td>Incohérences de la BD Forêt en comparaison avec la BD Ortho 2021 pour le Vaucluse et 2018 pour le Gard sur le Grand Avignon. N. Massot, 2024. Source: IGN</td>
      <td>64</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>31</td>
      <td>Typologie non-exhaustive des classifieurs pour la cartographie de l'occupation du sol. N. Massot, 2025</td>
      <td>71</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>32</td>
      <td>Architecture U-net. Chaque boîte bleue correspond à une image multicanaux. Le nombre de canaux est marqué au-dessus de chaque boîte. Les boîtes grises représentent les images concatenées. La dimension des images est marquée en bas à gauche de chaque boîte. N. Massot, 2025</td>
      <td>74</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>33</td>
      <td>Convolution multi-canaux. Source: FIDLE, 2024. Programme FIDLE 2024/25. CNRS. https://fidle.cnrs.fr/w3/programme.html</td>
      <td>75</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>34</td>
      <td>Max-pooling. Source: FIDLE, 2024. Programme FIDLE 2024/25. CNRS. https://fidle.cnrs.fr/w3/programme.html</td>
      <td>76</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>35</td>
      <td>Sous-apprentissage, apprentissage approprié et sur-apprentissage en apprentissage profond. N. Massot, 2025</td>
      <td>77</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>36</td>
      <td>Pondération des pixels selon la fenêtre de Hann. Source: N. Pielawski, and C. Wählby (2019), Introducing Hann windows for reducing edge-effects in patchbased image segmentation, https://arxiv.org/pdf/1910.07831</td>
      <td>78</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>37</td>
      <td>Chaîne de traitements mobilisée. N. Massot, 2025</td>
      <td>81</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>38</td>
      <td>Tentative de segmentation des bâtiments et des arbres avec samgeo. N. Massot, 2025. Source : BD Ortho, Google satellite</td>
      <td>86</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>39</td>
      <td>Limites de l'occupation du sol multi-sources. N. Massot, 2025</td>
      <td>88</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>40</td>
      <td>Effet du seuil de densité de point minimal sur le détourage des éléments du sursol. N. Massot, 2025</td>
      <td>89</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>41</td>
      <td>Chaîne de traitements pour la réalisation du masque d'entraînement avec FME. N. Massot, 2025</td>
      <td>91</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>42</td>
      <td>Matrice de confusion du masque d'entraînement. N. Massot, 2025</td>
      <td>93</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>43</td>
      <td>Extraits du masque d'entraînement, et comparaison avec la vérité terrain et l'OCS GE. N. Massot, 2025</td>
      <td>94</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>44</td>
      <td>Fréquence d'apparition des classes dans le masque d'entraînement avant et après découpe en patchs. N. Massot, 2025</td>
      <td>96</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>45</td>
      <td>Éléments spectraux et morphologiques utilisés pour les images d'entraînement. N. Massot, 2025</td>
      <td>99</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>46</td>
      <td>Techniques d'augmentation. Source : Tian, Y., & Zhang, Y. (2022). A comprehensive survey on regularization strategies in machine learning. Information Fusion, 80, 146-166. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2021.11.005.</td>
      <td>100</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>47</td>
      <td>Signatures spectrales des classes selon la bande spectrale (valeurs normalisées). N. Massot, 2025</td>
      <td>101</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>48</td>
      <td>Relation conceptuelle nombre de bandes spectrales – nombre de classes avec la distance de Jeffries-Matusita. N. Massot, 2025</td>
      <td>102</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>49</td>
      <td>Séparabilité des classes selon la distance de Jeffries-Matusita pour les canaux spectraux et morphologiques utilisés pour les images d'entraînement. N. Massot, 2025</td>
      <td>103</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>50</td>
      <td>Matrice de corrélation des canaux spectraux et morphologiques utilisés pour les images d'entraînement. N. Massot, 2025</td>
      <td>104</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>51</td>
      <td>Indicateurs de performance du modèle après entraînement. N. Massot, 2025</td>
      <td>108</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>52</td>
      <td>Cartographie de la segmentation (b) en comparaison de l'image satel- litaire (a) N. Massot, 2025</td>
      <td>112</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>53</td>
      <td>Carte des probabilités (c). N. Massot, 2025</td>
      <td>113</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>54</td>
      <td>Fréquence cumulée des probabilités maximales. N. Massot, 2025</td>
      <td>113</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>55</td>
      <td>Mesure de Précision du modèle U-net. N. Massot, 2025</td>
      <td>116</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>56</td>
      <td>Mesure du rappel du modèle U-net. N. Massot, 2025</td>
      <td>117</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>57</td>
      <td>IoU global, par classe et moyen obtenue par l'architecture U-Net basé sur le masque d'entraînement. N. Massot, 2025</td>
      <td>118</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>58</td><td>Flux d'occupation du sol entre la sortie du modèle U-Net et CoSIA. N. Massot, 2025</td><td>139</td></tr></table>

## Liste des tableaux

2 Objectif de consommation d'espaces des SRADDET N. Massot, 2025. Source : Doré, G. (2023). Les SRADDET et l'objectif ZAN en 2023

3 Définitions de la consommation d'espaces et de l'artificialisation. N. Massot, 2025. Source : Décret n° 2023-1096 du 27 novembre 2023 relatif à l'évaluation et au suivi de l'artificialisation des sols

4 Catégories de surfaces et seuils de référence. N. Massot, 2025 (*) Les infrastructures linéaires sont qualifiées à partir d'une largeur minimale de cinq mètres. (**) Une surface végétalisée est qualifiée d'herbacée dès lors que moins de vingt-cinq pour cent du couvert végétal est arboré. Source : Article R. 101-1 du Code de l'Urbanisme

5 Précision globale des différentes données de couverture du sol. N. Massot, 2025.

6 Comparaison des concepts d'outils nationaux et territorialisés. N. Massot, 2025

7 Composition des classes du modèle. N. Massot, 2025

8 Agrégation des classes d'occupation du sol les plus précises. Les chiffres sont issus des matrices de confusion de la partie 3.1.2.2. N. Massot, 2025

9 Les trois manières d'utiliser samgeo. N. Massot, 2025

10 Structure de la variable Classe_NDVI_Hauteur. N. Massot, 2025

11 Interprétation de Classe_NDVI_Hauteur N. Massot, 2025

12 Sources des classes d'occupation du sol et ordre de priorité. Ce tableau synthétise le diagramme d'activité de la figure 41. N. Massot, 2025

13 Liste des indices spectraux et leur définition. N. Massot, 2025

14 Tests de performance unitaires en enlevant les bandes unes par unes. N. Massot, 2025

15 Effectifs des points de contrôles pour chaque classe. N. Massot, 2025

16 Résumé des données, des usages et fréquences de mise à jour. N. Massot, 2025

17 Synthèse des dépôts et des licences. N. Massot, 2025

18 Règles de classification hiérarchique pour l'occupation du sol

19 Hyperparamètres utilisés pour l'entraînement du modèle U-Net. N. Massot, 2025
Suite de la Table 18

<table><thead><tr><td>Priorité</td><td>Classe_NDVI_Hauteur</td><td>Champ(s) déclencheur(s) (OCS GE)</td><td>Classe attribuée</td></tr></thead><tbody><tr><td>7.1</td><td>—</td><td>Libellé Usage = 'Réseaux fer-rés', CODE_CS = 'Zones à matériaux minéraux'</td><td>Réseaux ferrés</td></tr><tr><td>7.2</td><td>100</td><td>Libellé Usage = 'Réseaux fer-rés', CODE_CS = 'Formations herbacées'</td><td>Sol nu</td></tr><tr><td>7.3</td><td>100</td><td>Libellé Usage = 'Réseaux fer-rés', CODE_CS = 'Zones bâties'</td><td>Imperméable</td></tr><tr><td>7.4</td><td>—</td><td>Libellé Usage = 'Réseaux fer-rés'</td><td>Réseaux ferrés</td></tr><tr><td>8</td><td>NULL</td><td>Libellé Usage = 'Production secondaire', CODE_CS ∈ {'Formations herbacées', 'Zones bâties'}</td><td>Photovoltaïque au sol</td></tr><tr><td>9.1</td><td>100, NULL</td><td>CODE_CS = 'Zones bâties'</td><td>Imperméable</td></tr><tr><td>9.2</td><td>100</td><td>CODE_CS ≠ 'Zones bâties', usage_1 ∈ {'Résidentiel', 'Mixte', 'Tertiaire', 'Aérien'}</td><td>Imperméable</td></tr><tr><td>9.3</td><td>100</td><td>CODE_CS = 'Zones à matériaux minéraux'</td><td>Imperméable</td></tr><tr><td>10</td><td>100, NULL</td><td>Cas restants</td><td>Sol nu</td></tr></tbody></table>
## 2 Hyperparamètres

<table><caption>**Table 19.** Hyperparamètres utilisés pour l'entraînement du modèle U-Net.
N. Massot, 2025</caption><thead><tr><td>Hyperparamètres</td><td>Valeur</td></tr></thead><tbody><tr><td>Epochs</td><td>80</td></tr><tr><td>Learning Rate</td><td>0.0001</td></tr><tr><td>Neuron</td><td>64</td></tr><tr><td>Kernel (convolution)</td><td>3</td></tr><tr><td>Kernel (conv. transposée)</td><td>2</td></tr><tr><td>Dropout</td><td>0.1</td></tr><tr><td>Strides</td><td>2</td></tr><tr><td>Pool</td><td>2</td></tr><tr><td>Padding</td><td>Same</td></tr></tbody></table>

## 3 Configuration

<table><caption>**Table 20.** Configuration matérielle utilisée pour l'entraînement et l'inférence du modèle.
N. Massot, 2025</caption><thead><tr><td>Élément</td><td>Configuration</td></tr></thead><tbody><tr><td>Processeur</td><td>AMD Ryzen 7 5800X</td></tr><tr><td>Fréquence CPU</td><td>3.80 GHz</td></tr><tr><td>Cœurs</td><td>8</td></tr><tr><td>Mémoire RAM</td><td>64,0 Go</td></tr><tr><td>Carte graphique</td><td>NVIDIA GeForce RTX 3060</td></tr><tr><td>Mémoire GPU</td><td>12 Go</td></tr></tbody></table>
## 4 Comparatif avec CoSIA

Il est pertinent de comparer le résultat de ce mémoire avec une autre source de données afin d'évaluer leur cohérence mutuelle. Dans ce travail, nous avons choisi de confronter notre cartographie issue du modèle U-Net au produit CoSIA. L'objectif est de quantifier, à l'échelle du pixel, les changements d'occupation du sol entre ces deux jeux de données. Pour cela, CoSIA a d'abord été reclassé selon les six mêmes catégories (cf. tableau 21). Ensuite, nous avons construit un diagramme de Sankey (cf. figure 58) pour visualiser les flux proportionnels des transitions d'occupation du sol entre U-Net et CoSIA.

Ce diagramme révèle qu'aucun flux supérieur à 2 % n'apparaît pour les catégories "bâtiments", "bitume" et "eau". En revanche, des transitions plus significatives sont observées pour les classes végétales : notamment du "arbre" vers "herbe" et de "herbe" vers "sol nu". Ces écarts peuvent s'expliquer par un diachronisme des prises de vue, qui ne sont pas nécessairement effectuées durant la même année, ni à la même saison. Nonobstant ces variations localisées, la structure générale des flux reste cohérente, ce qui souligne la fiabilité globale de la comparaison.

Enfin, ces résultats illustrent l'importance de produire des cartes d'occupation du sol à haute résolution temporelle. En effet, en multipliant les millésimes, on limite les biais liés à la saisonnalité et on améliore la robustesse des analyses diachroniques, tout en s'assurant que les évolutions de l'occupation du sol ne sont pas liées à d'autres facteurs exogènes.

<table><caption>**Table 21.** Correspondance entre les classes U-Net et les classes Cosia.
N. Massot, 2025</caption><thead><tr><td>Classes U-Net</td><td>Classes Cosia</td></tr></thead><tbody><tr><td>Bâtiment</td><td>Bâtiment, Serre</td></tr><tr><td>Arbre</td><td>Feuillu, Conifère</td></tr><tr><td>Bitume</td><td>Zone imperméable</td></tr><tr><td>Eau</td><td>Surface d'eau, Piscine</td></tr><tr><td>Herbe</td><td>Culture, Broussaille, Pelouse</td></tr><tr><td>Sol nu</td><td>Zone perméable, Terre labourée, Sol nu, Vignes</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>**Figure 58.** Flux d'occupation du sol entre la sortie du modèle U-Net et CoSIA.
N. Massot, 2025</figcaption></figure>
<figure><img src="image_61.png" /></figure>