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# Méthodes et Applications des Sciences de l'Information Géographique pour des Territoires Durables

Rodolphe Devillers, Christine Plumejeaud-Perreau, François Bavaud, Thérèse

Libourel, Didier Josselin, Nathalie Brachet

► To cite this version:

Rodolphe Devillers, Christine Plumejeaud-Perreau, François Bavaud, Thérèse Libourel, Didier Jos-
selin, et al.. Méthodes et Applications des Sciences de l'Information Géographique pour des Territoires
Durables. Conférence Spatial Analysis and GEOmatics (SAGEO) 2025 - La Science de l'Information
Géographique dans tous ses états, May 2025, Avignon, France. Avignon Université, 444 p., 2025,
978-2-910545-13-X. hal-05136495

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Submitted on 30 Jun 2025

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# Méthodes et Applications des Sciences de l'Information Géographique pour des Territoires Durables

## Actes de la conférence SAGEO 2025

### Résumés longs

Sous la direction de :

Édition : Rodolphe Devillers, Christine Plumejeaud, François Bavaud et Thérèse Libourel

Rédaction : Didier Josselin, Nathalie Brachet

ISBN : 978-2-910545-13-X | mai 2025, Avignon
Éditeur : UMR 7300 ESPACE / Avignon, Case 41, 74 rue L. Pasteur, 84029 Avignon Cedex, France

Collection : Actes Avignon - ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon
Avignon

SAGEO 2025
Spatial Analysis and Geomatics

[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

## À propos

Ces actes sont le fruit de la conférence internationale à comité de lecture SAGEO2025, qui s'est tenue à Avignon les 21, 22 et 23 mai 2025 et qui a été marquée par :

- l'inscription de plus 180 personnes à cette folle semaine de la géomatique : https://sageo2025.sciencesconf.org/;

- l'organisation de 6 ateliers, dont l'école méthodologique du GdR MAGIS (du 19 au 21 mai 2025), réunissant au total près de 150 participants ;

- deux séances plénières de **François Bavaud**, Professeur à l'Université de Lausanne et d'**Anne Ruas**, Chercheuse à l'Université Gustave Eiffel ;

- près de 70 présentations orales synthétiques réparties en 2 sessions parallèles ;

- la remise des deux prix de thèse Thérèse Libourel du GdR MAGIS aux lauréates 2024 ;

- la présentation d'une quinzaine de posters ;

- l'assemblée générale du GdR MAGIS du CNRS, présentant le bilan et les perspectives de l'activité du GdR.

Les productions scientifiques éditées dans ces actes montrent l'ancrage thématique et méthodologique fort du réseau de la géomatique française et francophone dans les problématiques saillantes et émergentes de la société :

- Traitement d'images

- Métriques spatiales, graphes, relations, échelles

- Intelligence artificielle

- Cartographie, spatialisation, géovisualisation

- Autour de la donnée géographique numérique

- Mobilités

- Analyse spatio-temporelle, géohistorique

- Risques, alerte

- Climat, durabilité, décarbonation

- Biodiversité, services écosystémiques

La conférence SAGEO et l'édition de ses actes ont été rendus possibles par le support d'Avignon Université, du CNRS et de son GdR MAGIS, mais également par l'activité des membres actifs du comité d'organisation (dont l'UMR ESPACE) et du comité scientifique (éditeurs de ces actes, comité de lecture composé de 46 spécialistes du domaine, animateurs de sessions parallèles). Qu'ils en soient tous remerciés.
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## Présentations orales

<table><tr><td>Traitement d'images</td><td>7</td></tr><tr><td>Métriques spatiales, graphes, relations, échelles</td><td>51</td></tr><tr><td>Intelligence artificielle</td><td>95</td></tr><tr><td>Cartographie, spatialisation, géovisualisation</td><td>139</td></tr><tr><td>Autour de la donnée géographique numérique</td><td>198</td></tr><tr><td>Mobilités</td><td>235</td></tr><tr><td>Analyse spatio-temporelle, géohistorique</td><td>266</td></tr><tr><td>Risques, alerte</td><td>298</td></tr><tr><td>Climat, durabilité, décarbonation</td><td>326</td></tr><tr><td>Biodiversité, services écosystémiques</td><td>348</td></tr></table>

## Présentation des posters

<table><tr><td>Posters</td><td>365</td></tr></table>
<figure><img src="image_4.png" /></figure>
<figure><img src="image_5.png" /></figure>

[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

## Présentations orales

### Traitement d'images

<table><tbody><tr><td>Thierry GAUBERT, Valentine BELLET, Yousra HAMROUNI, Thierry FEUILLET, Déborah BIRRE, David SHEEREN</td><td>8</td></tr><tr><td colspan="2">Adaptation de domaine avec des modèles génératifs sur des images aériennes historiques</td></tr><tr><td>Louise LEMETTAIS, Éric MASSON, Damien FOURCY, Éric ARMYNOT-DU-CHÂTELET</td><td>14</td></tr><tr><td colspan="2">L'évolution de la couverture végétale des îles de Kerguelen : 20 ans de données MODIS</td></tr><tr><td>Léo HELLING, Hervé PARMENTIER, Louis REY, Hervé PIEGAY, Barbara BELLETTI</td><td>19</td></tr><tr><td colspan="2">Comparing hydrographic networks from different approaches: application on the Rhône basin</td></tr><tr><td>Daniela F. MILON-FLORES, Camille BERNARD, Jérôme GENSEL</td><td>24</td></tr><tr><td colspan="2">Semantic description of Satellite Earth Observation Time Series</td></tr><tr><td>Pierre AUDISIO, Barbara BELLETTI, Nelly PUSTELNIK</td><td>29</td></tr><tr><td colspan="2">Creation of a database of Landsat and Sentinel-2 image pairs</td></tr><tr><td>Baovola RAFANOHARANA, Eric DELAITRE, Arisetra RAZAFINIMARO, Samuel Jean RAZANAKA, Aimé Richard HAJALALAINA</td><td>34</td></tr><tr><td colspan="2">Analyse par télédétection de l'impact du feu sur la dynamique d'une forêt sèche</td></tr><tr><td>Florent LOMBARD, Stéphane BOUISSOU, Karine EMSELLEM</td><td>39</td></tr><tr><td colspan="2">Identification des terrasses dans la vallée de la Roya</td></tr><tr><td>Antoine COLLIN, Dorothée JAMES, Nancy LAMONTAGNE, Eric FEUNTEUN, Pascaline CAUDAL, Axel HACALA, Fabrice TELETCHEA</td><td>45</td></tr><tr><td colspan="2">Fusing UHR aerial with SuperDove imagery to better map coastal habitats</td></tr></tbody></table>
# Adaptation de domaine avec des modèles génératifs sur des images aériennes historiques

## Application à la segmentation sémantique du couvert arboré

Thierry GAUBERT¹, Valentine BELLET¹,
Yousra HAMROUNI¹, Thierry FEUILLET²,
Déborah BIRRE³, David SHEEREN¹

1. University of Toulouse, INRAE, UMR DYNAFOR, 31320 Castanet-Tolosan, France

2. University of Caen, CNRS – UMR 6266 IDEES, Caen, France

3. Université Sorbonne Paris Nord, Pléiade, UR 7338, F-93430 Villetaneuse, France

**ABSTRACT.** This work presents an innovative domain adaptation framework using a CycleGAN generative model, coupled with a semantic segmentation module. The main objective is to transform recent aerial images into historical images for mapping the historical tree cover. Applied to recent annotated data from the FLAIR dataset and validated with images from the BD ORTHO® Historique, this approach shows promising preliminary results. Early experiments indicate that this method outperforms conventional approaches in terms of segmentation accuracy, opening up new perspectives for large-scale mapping of the historical tree cover.

**MOTS-CLÉS:** orthophotographies historiques, adaptation de domaine, transfert de style entre images non appariées, modèle génératif, cycleGAN, cartographie du couvert arboré, segmentation sémantique

**KEYWORDS:** historical aerial images, domain adaptation, unpaired image-to-image translation, generative model, cycleGAN, tree cover mapping, semantic segmentation
# 1. Introduction

Les activités anthropiques et les perturbations naturelles exercent une influence majeure sur la couverture arborée, entraînant des modifications dans les paysages forestiers et affectant les services écosystémiques associés. Bien que la cartographie actuelle du couvert arboré soit largement facilitée par la disponibilité de données d'Observation de la Terre, qu'elles proviennent de satellites ou de campagnes de prises de vues aériennes (Senf, Seidl, 2021), l'analyse des évolutions passées demeure essentielle pour appréhender la dynamique de la végétation et pour la conservation des habitats forestiers. A cet égard, les archives d'images aériennes représentent une source d'information unique pour retracer l'évolution du couvert arboré au fil du temps, y compris les arbres hors forêt. Par exemple, en France, les données aériennes d'archive acquises depuis le milieu du XXe siècle, qui représentent plus de trois millions de clichés, sont désormais librement accessibles à l'échelle nationale grâce au produit BDORTHO® Historique (Institut national de l'information géographique et forestière, s. d.). Cependant, malgré leur résolution spatiale submétrique, l'analyse des images aériennes historiques reste toutefois complexe. En effet, ces images sont caractérisées par i) une information spectrale limitée, ii) une radiométrie et des configurations d'ombres très variables dues àux différences d'heure et de date d'acquisition, et iii) des artefacts liés à leur état de conservation ainsi qu'aux conditions et aux paramètres de numérisation (Giordano et al., 2017). Ces archives sont ainsi particulièrement riches mais aussi très hétérogènes. Leur analyse automatique qui s'appuie principalement sur les caractéristiques contextuelles et texturales pour parvenir à une segmentation sémantique constitue un véritable défi.

Les modèles d'apprentissage profond se révèlent particulièrement adaptés à ces données, grâce à leur capacité à intégrer efficacement les informations spatiales des images (Ratajczak et al., 2019; Mboga, D'aronco et al., 2021; Dias et al., 2020). Ces stratégies d'apprentissage s'appuient principalement sur des architectures de réseaux convolutifs (Fully Convolutional Networks, FCN) adoptant une structure de type encodeur-décodeur. L'introduction de l'architecture U-Net (Ronneberger et al., 2015) a marqué une avancée décisive dans le domaine de la segmentation sémantique, servant de base aux modèles actuels qui atteignent des performances pouvant être très élevées selon la tâche d'apprentissage. Le modèle U-Net et ses variantes ont d'ailleurs été plusieurs fois déployés pour segmenter des images aériennes historiques (Ratajczak et al., 2019; Mboga, D'aronco et al., 2021; Ferreira et al., 2024). Cependant, leur efficacité repose essentiellement sur la disponibilité d'une grande quantité d'échantillons de référence annotés, ce qui constitue bien souvent le principal obstacle à leur mise en œuvre. Pour une cartographie de la couverture arborée ancienne à large échelle, ces données de référence annotées de manière précise sur des images aériennes historiques variées sont extrêmement rares et leur annotation manuelle s'avère très coûteuse. Pour contourner ce problème, une
approche possible est de s'appuyer sur des images aériennes récentes, de haute qualité radiométrique, associées à des échantillons de référence déjà disponibles. Ensuite, ces images récentes en peuvent être stylisées en images historiques noir et blanc, au moyen de méthodes d'adaptation de domaine issues de l'intelligence artificielle et en particulier, à l'aide d'une transformation d'image à image non appariée (Mboga, D'Aronco et al., 2021). C'est cette stratégie qui est adoptée ici, en utilisant une architecture de type CycleGAN (Zhu et al., 2017), et en intégrant une contrainte supplémentaire pour adapter la transformation des images actuelles à la segmentation sémantique du couvert arboré historique.

## 2. Méthodologie

L'approche proposée consiste ainsi à transformer des images aériennes récentes en fausses images historiques afin de pouvoir entraîner un algorithme de segmentation sémantique en utilisant des références disponibles pour ces images récentes transformées (Broeck et al., 2022). L'adaptation de domaine dans ce contexte présente plusieurs verrous. Tout d'abord, bien que la conversion des canaux RVB en niveaux de gris puisse se faire très simplement, elle est insuffisante pour recréer des images possédant les propriétés radiométriques, texturales et contextuelles caractéristiques des véritables images historiques. Une transformation spécifique doit ainsi être opérée. Par ailleurs, cette transformation ne peut faire l'hypothèse de disposer d'images actuelles et anciennes appariées sur un même territoire, en raison des changements potentiels dans le paysage entre les deux périodes. Elle doit donc s'inscrire dans le cadre d'une transformation d'image à image non appariée (unpaired image-to-image translation), ce qui rajoute une contrainte supplémentaire.

Dans la littérature, des méthodes récentes ont été développées pour répondre à ces contraintes, notamment en s'appuyant sur des modèles d'apprentissage profond génératif tels que l'architecture CycleGAN (Zhu et al., 2017) qui ont étés appliquées avec succès dans divers contextes (Benjdira et al., 2019), y compris pour la transformation d'images aériennes récentes en images historiques (Broeck et al., 2022). L'architecture CycleGAN présente l'avantage de permettre une transformation bidirectionnelle entre deux domaines distincts, X et Y. Elle repose sur deux ensembles de réseaux génératifs adverses (GAN) : l'un effectue la transformation G de X vers Y, tandis que l'autre effectue la transformation F de Y vers X. Cette approche garantit une correspondance cohérente entre les deux domaines, grâce à des cycles de reconstruction qui préservent les caractéristiques essentielles des données. Bien qu'elle soit prometteuse, cette approche présente une limite majeure : l'adaptation n'est pas optimisée pour la tâche de classification. Le modèle d'adaptation de domaine et le modèle de classification sont appris indépendamment, alors que des travaux antérieurs ont montré que le couplage des tâches de génération et de classification fournit des résultats plus précis que des tâches découplées (Xu et al., 2023).
Dans notre approche, nous proposons une implémentation d'une architecture CycleGAN adaptée, contrainte par deux modules de segmentation sémantique, pour cartographier finement la couverture arborée ancienne, incluant les haies et les arbres isolés. Cette approche, inspirée des travaux de (Voreiter et al., 2020), repose sur deux paires de réseaux générateurs et discriminateurs adverses, comme le CycleGAN classique. A chaque paire, nous ajoutons un module de segmentation sémantique pré-entraîné, servant de contrainte. L'un des générateurs transforme les images récentes en images simulées de type historique, optimisées pour la tâche de segmentation sémantique, tout en adoptant le style des images historiques et en préservant leur contenu sémantique. Nous faisons l'hypothèse que ces images simulées doivent non seulement être visuellement cohérentes, mais également interprétables et adaptées à un modèle d'apprentissage pour répondre à l'objectif cartographique final. Notre modèle est entraîné avec le jeu de données FLAIR (Garioud et al., 2023) qui contient 77 412 patchs d'images aériennes récentes manuellement annotées, couvrant environ 810 km² en France. Pour valider notre modèle sur le produit BD ORTHO® Historique (Institut national de l'information géographique et forestière, s. d.), nous avons extrait et annoté manuellement 240 patchs de 512x512 pixels répartis sur l'ensemble du territoire français afin de tenir compte de la diversité des paysages, des capteurs et des conditions d'acquisition.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 1. Architecture CycleGAN adaptée à la segmentation sémantique : X désigne le domaine des images récentes et Y celui des images historiques. G : X → Y et F : Y → X sont les transformations entre ces domaines. D<sub>X</sub> et D<sub>Y</sub> sont les discriminateurs des domaines X et Y, tandis que S<sub>X</sub> et S<sub>Y</sub> traduisent la segmentation sémantique dans X et Y.</figcaption></figure>

## 3. Résultats préliminaires et perspectives

Notre stratégie d'analyse des résultats repose sur deux axes. D'une part, nous évaluons les performances de notre modèle en le comparant aux méthodes
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Application à la segmentation sémantique du couvert arboré

de la littérature, y compris l'architecture CycleGAN d'origine, en entraînant
plusieurs modèles de segmentation sémantique avec différentes transformations
des images récentes en images historiques. D'autre part, nous définissons des
scores de référence : (1) une référence haute en entraînant le modèle de segmen-
tation avec des images historiques annotées, spatialement distinctes des données
de validation, et (2) une référence basse en entraînant le modèle sur le jeu de
données FLAIR converti en niveaux de gris. Cette dernière approche permet de
constituer une base de comparaison minimale en l'absence de véritables images
historiques. Les scores sont calculés à l'aide de l'indicateur d'intersection sur
l'union moyenne (mIoU). Les expérimentations sont actuellement en cours, et
bien que des résultats préliminaires indiquent des scores de référence de 0,39
et 0,78 respectivement, nous nous attendons à ce que le CycleGAN contraint
par la segmentation sémantique dépasse les performances des méthodes clas-
siques, car la génération d'images historiques est spécifiquement optimisée pour
la tâche de segmentation du couvert arboré.

4. Conclusion

Les travaux présentés montrent que l'architecture CycleGAN contraint par
la segmentation sémantique offre un potentiel prometteur pour la cartographie
du couvert arboré historique à l'échelle du territoire français. Les premières ex-
périmentations suggèrent que cette approche pourrait surpasser les méthodes
classiques en termes de précision de segmentation, notamment en générant des
images historiques plus adaptées à la tâche. Cependant, des travaux expéri-
mentaux supplémentaires en cours sont nécessaires pour affiner et confirmer
ces résultats.

5. Remerciements

Ce travail est financé par le projet ANR SpatialTreeP (ANR-21-CE03-0002).
Nous tenons à remercier les contributeurs de ce projet ainsi que les équipes
des UMR DYNAFOR et IDEES qui ont fourni les données essentielles pour
l'entraînement et la validation des modèles.

Bibliographie

Benjdira B., Bazi Y., Koubaa A., Ouni K. (2019). Unsupervised domain adaptation using generative adversarial networks for semantic segmentation of aerial images. *Remote Sensing*, vol. 11, n° 11.

Broeck W. A. J. Van den, Goedemé T., Loopmans M. (2022). Multiclass land cover mapping from historical orthophotos using domain adaptation and spatio-temporal transfer learning. *Remote Sensing*, vol. 14, n° 23.
Dias M., Monteiro J., Estima J., Silva J., Martins B. (2020). Semantic segmentation and colorization of grayscale aerial imagery with w-net models. *Expert Systems*, vol. 37, n° 6, p. e12622.

Ferreira V. B., Sheeren D., Lefèvre S., Lang S. (2024). More labels or better labels? a semantic segmentation study case using historical aerial images for tree delineation. *IGARSS 2024 - 2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium*, p. 9604-9608.

Garioud A., Gonthier N., Landrieu L., De Wit A., Valette M., Poupée M. et al. (2023). Flair : a country-scale land cover semantic segmentation dataset from multi-source optical imagery. In A. Oh, T. Naumann, A. Globerson, K. Saenko, M. Hardt, S. Levine (Eds.), *Advances in neural information processing systems*, vol. 36, p. 16456-16482. Curran Associates, Inc.

Giordano S., Le Bris A., Mallet C. (2017). Fully automatic analysis of archival aerial images current status and challenges. In *2017 joint urban remote sensing event (jurse)*, p. 1-4.

Institut national de l'information géographique et forestière. (s. d.). *BD ORTHO® historique / géoservices*. Consulté sur https://geoservices.ign.fr/bdorthohisto

Mboga N., D'aronco S., Grippa T., Pelletier C., Georganos S., Vanhuysse S. et al. (2021). Domain adaptation for semantic segmentation of historical panchromatic orthomosaics in central Africa. *ISPRS Int. J. Geo Inf.*, vol. 10, p. 523.

Mboga N., D'Aronco S., Grippa T., Pelletier C., Georganos S., Vanhuysse S. et al. (2021). Domain adaptation for semantic segmentation of historical panchromatic orthomosaics in central Africa. *ISPRS International Journal of Geo-Information*, vol. 10, n° 8.

Ratajczak R., Crispim-Junior C., Faure E., Fervers B., Tougne L. (2019). Automatic land cover reconstruction from historical aerial images: An evaluation of features extraction and classification algorithms. *IEEE Transactions on Image Processing*, vol. 28, p. 3357-3371.

Ronneberger O., Fischer P., Brox T. (2015). U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. *ArXiv*, vol. abs/1505.04597.

Senf C., Seidl R. (2021). Mapping the forest disturbance regimes of Europe. *Nature Sustainability*, vol. 4, n° 1, p. 63-70.

Voreiter C., Burnel J.-C., Lassalle P., Spigai M., Hugues R., Courty N. (2020). A cycle gan approach for heterogeneous domain adaptation in land use classification. In *Igarss 2020 - 2020 IEEE international geoscience and remote sensing symposium*, p. 1961-1964.

Xu X., Bao X., Lu X., Zhang R., Chen X., Lu G. (2023). An end-to-end deep generative approach with meta-learning optimization for zero-shot object classification. *Information Processing and Management*, vol. 60, n° 2, p. 103233.

Zhu J.-Y., Park T., Isola P., Efros A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In *2017 IEEE international conference on computer vision (iccv)*, p. 2242-2251.
# L'évolution de la couverture végétale des îles de Kerguelen : 20 ans de données MODIS

Louise LEMETTAIS¹, Éric MASSON², Damien FOURCY³, Éric ARMYNOT-du-CHÂTELET¹

1. Univ. Lille, CNRS, Univ. Littoral Côte d'Opale, IRD, UMR 8187 – LOG – Laboratoire d'Océanologie et de Géosciences, F-59650 Villeneuve d'Ascq, France
louise.lemettais@univ-lille.fr
eric.armynot@univ-lille.fr

2. Univ. Lille, Univ. Littoral Côte d'Opale, ULR 4477 - TVES - Territoires Villes Environnement & Société, F-59000 Lille, France
eric.masson@univ-lille.fr

3. INRAE, UMR DECOD, F-35042 Rennes, France
damien.fourcy@inrae.fr

The Kerguelen Islands (49°30′S, 69°30′E), located at the southernmost tip of the Indian Ocean, are characterized by marked isolation, low annual average temperatures (around 5°C) and a low diversity of vegetation. Because of their sensitivity to climatic variations, these islands are considered to be sentinels of global climatic disturbances for the southern hemisphere. Current climate changes, in particular rising temperatures and changes in rainfall patterns, do have a major impact on the dynamics and structure of the vegetation cover. In order to quantify these changes on the Kerguelen archipelago, an analysis of MODIS NDVI data (2003-2022) was carried out using the Mann-Kendall trend algorithm, enabling significant changes to be detected over time. The results indicate an 6.7% expansion in vegetation cover, a trend that is part of a wider phenomenon of greening observed in sub-polar and polar ecosystems, in response to recent global warming. This progression points to widespread long-term changes in the terrestrial ecosystems of the Kerguelen Islands and in their ecological functioning.

MOTS-CLES : NDVI, MODIS, Mann-Kendall, Télédétection, changement climatique

KEYWORDS: NDVI, MODIS, Mann-Kendall, Remote sensing, climate change
# 1. Introduction

L'archipel de Kerguelen, situé à l'extrême sud de l'océan Indien, comprend une île principale de 6 675 km² et une cinquantaine d'autres îles de 1 à 212 km². À l'instar des autres îles subantarctiques, leur écosystème terrestre se distinguent par une forte isolation géographique et historique. Toutefois, elles subissent fortement les effets du changement climatique global et sont particulièrement vulnérables face à l'augmentation des températures et à la baisse des précipitations qui affectent directement les écosystèmes terrestres. La végétation native, affaiblie par les changements climatiques, subit de surcroit la concurrence des espèces allochtones, elles-mêmes favorisées par ces changements. Les premières bases du suivi par télédétection à l'échelle de l'archipel sont déjà posées par Robin et al., (2011). Selon les auteurs, la cartographie de l'évolution du couvert végétal constitue bien un préalable pour le suivi des observations à long terme. Notre étude ambitionne de cartographier la réponse de la couverture végétale de l'archipel de Kerguelen dans un contexte de variations climatiques sur les deux dernières décennies. Elle quantifie les taux de changement de l'emprise spatiale de la végétation, un sujet resté quasi inexploré à cette échelle jusqu'ici.

# 2. Données et traitements

La méthodologie s'appuie sur un jeu de données MODIS NDVI (composite, 16 jours, à 250 m de résolution spatiale) qui couvre la période 2003-2022. Après l'application d'un filtre Savitzky-Golay pour le lissage des données et le complément des données manquantes (Schafer., 2011), nous avons calculé 240 valeurs moyennes mensuelles (12 mois x 20 ans) sur l'ensemble de la série temporelle MODIS NDVI 2003-2022. Nous avons ensuite retenu les valeurs des 20 mois de mars pour l'analyse de tendance. En effet, le mois de mars correspond au pic d'activité végétale, donc à la meilleure période pour la détection de l'emprise spatiale de la couverture végétale à l'échelle de l'archipel. Pour pallier l'absence de validation terrain à cette échelle, un seuil de NDVI > 0.2 a été appliqué pour l'extraction des surfaces végétalisées, cette valeur est reconnue pour indiquer la présence quasi certaine de végétation (Tucker et al., 1979 ; Pettorelli et al., 2005 ; Fretwell et al., 2011). Ensuite, les tendances ont été évaluées par le test de Mann-Kendall, un test non paramétrique adapté à l'analyse de tendances linéaires et globales dans les séries temporelles (Hirsch et al., 1982 ; de Beurs et Henebry, 2005). Les tendances significatives, identifiées à des seuils de p-value de 0,01 et 0,05, ont été catégorisées en fonction de leur direction, distinguant ainsi les tendances de verdissement et de brunissement.

# 3. Résultats

La période de croissance de la végétation dans la région subantarctique s'étend de novembre à avril, avec un pic en mars (Figure 1). La végétation est principalement localisée en dessous de 300 mètres d'altitude avec des variations liées à des effets de site selon les secteurs de l'archipel (Aubert de la Rüe., 1932). L'est de l'archipel est nettement plus végétalisé que l'ouest, où l'altitude moyenne est plus élevée avec des conditions ne permettant pas son développement (Figure 1).
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

L'évolution de la couverture végétale des îles de Kerguelen

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 1 : Cartographie de la réponse NDVI > 0.2 (moyenne interannuelle ; 8 classes) et de sa variabilité saisonnière (moyennes mensuelles en km²) sur la période 2003-2022.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 2 : A gauche : évolution de la couverture végétale du mois de mars en km². A droite : évolution des températures minimums (jaune), maximums (orange) et des précipitations (Météo France, Station Port-aux-Français, mois de mars 2003 à 2022).</figcaption></figure>

La végétation est plus développée dans les plaines et zones de basses altitudes, souvent libres de neige. Les zones côtières, quant à elles, sont influencées par les apports marins (embruns et matières organique d'origine animale et végétale) et le piétinement par les vertébrés marins, qui jouent également un rôle dans la dynamique du couvert végétal. Sur l'archipel de Kerguelen, l'évolution de la surface du couvert végétal (NDVI > 0,2 au mois de mars ; figure 2) a fluctué entre 4000 km² et 6000 km², ce qui correspond à une amplitude de 50% de surface de végétation. La variabilité interannuelle du NDVI des mois de mars est potentiellement due à la forte variabilité temporelle des conditions climatiques. Les sécheresses estivales répétées depuis ces dernières années, entrainent aussi un brunissement de la végétation, dans l'est de l'archipel. La carte des tendances au verdissement et au brunissement (Figure 3) spatialise la variabilité des réponses NDVI sur 20 ans. A l'échelle de l'archipel, elle suit globalement l'évolution des conditions climatiques, plus chaudes et moins humides, pour les mois de mars. Cette variabilité
spatio-temporelle présente deux tendances (p-value < 0.05 et p-value < 0.01) selon un gradient est-ouest.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 3 : Cartographie des tendances Mann-Kendall : trajectoire spatio-temporelle de la réponse NDVI > 0.2 pour les mois de mars 2003 à 2022 (Données MODIS NDVI).</figcaption></figure>

La partie orientale de l'archipel de Kerguelen est plutôt caractérisée par une tendance négative (brunissement) qui pourrait s'expliquer par une réponse NDVI sous contrainte d'un stress hydrique répété durant les périodes estivales. Cette hypothèse semble validée par les observations météorologiques réalisées depuis plus de 50 ans par la station Météo-France de la base scientifique Port-aux-Français (Frenot et al., 2006, Lebouvier et al., 2011). En effet, durant la période estivale, l'est de l'archipel est principalement touché par un déficit hydrique avec une diminution des précipitations en fréquence et en cumul mensuel. En revanche, les parties centrales et occidentales de l'archipel sont caractérisées par une tendance au verdissement (Figure 3), + 6.7 % de la surface de l'archipel, avec un fort niveau de confiance (p-value < 0.05). Brunissement et verdissement des états de surface de l'archipel, attestés par l'évolution de la réponse NDVI, confirment bien une évolution complexe de la couverture végétale dans un contexte de changement climatique du Subantarctique.

## 4. Conclusion

L'analyse de la série temporelle d'images satellite MODIS NDVI à moyenne résolution (250m) a permis de caractériser la trajectoire spatio-temporelle des états de surface de l'archipel de Kerguelen. Cette trajectoire, statistiquement significative (test Mann-Kendall) du verdissement et brunissement à l'échelle de l'archipel de Kerguelen, illustre une sensibilité du couvert végétal (réponse NDVI) face aux variations climatiques. Ces résultats confortent également l'intérêt de monitorer les futurs impacts
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

L'évolution de la couverture végétale des îles de Kerguelen

du changement global dans les écosystèmes terrestres du subantarctique à partir de données moyenne résolution / haute fréquence d'acquisition, telles que celles du NDVI MODIS. Cependant, la compétition entre les espèces endémiques et allochtones, dans un contexte de changement climatique, reste une dynamique écologique complexe dont l'exploration doit pouvoir s'appuyer sur la réponse NDVI de leurs états de surface. Cette exploration devra impérativement être éclairée par une approche multiscalaire et une stratégie spatiale de validation terrain.

## 5. Remerciements

Cette recherche a été soutenue par le Centre Nationale des Études Spatiales dans le cadre du doctorat de Louise Lemettais. Cette recherche est liée au programme 136 ECOBIO de l'IPEV (Rennes).

## Bibliographie

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# Comparing hydrographic networks from different approaches: application on the Rhône basin

Leo HELLING¹, Hervé PARMENTIER¹, Louis REY¹, Hervé PIÉGAY¹, Barbara BELLETTI²

1. Laboratoire UMR 5600 EVS-Biogéophile, École Normale Supérieure de Lyon leo.helling@ens-lyon.fr, herve.parmentier@ens-lyon.fr, louis.rey@ens-lyon.fr, herve.piegay@ens-lyon.fr

2. Laboratoire UMR 5600 EVS-UJM, Université Jean-Monnet de Saint-Etienne barbara.belletti@cnrs.fr

## RESUME.

A l'échelle planétaire, il existe de nombreuses bases de données de réseaux hydrographiques, qui sont cependant assez disparates par leurs résolutions, leurs échelles et leurs accessibilités. L'émergence d'études des systèmes fluviaux à large échelle soulève par conséquent plusieurs questions relatives à la qualité, la transférabilité et ainsi que la réutilisation de ces données.

Cette étude propose une comparaison de bases de données de réseaux hydrographiques d'échelles nationales à globale sur le bassin du Rhône français. Ensuite, la pertinence et la robustesse de la classe "eau", issue de la base de données Dynamic World dérivée des images Sentinel-2, seront évaluées pour une cartographie de réseaux hydrographiques.

Enfin, une méthode pour affiner et optimiser la cartographie de la classe « eau » sur le réseau rhodanien est développée, ceci en vue de futurs et potentiels usages recherche à de plus larges échelles.

**MOTS-CLES** : Bases de données hydrographiques, caractérisation des systèmes fluviaux, Google Earth Engine, imagerie Sentinel-2, large échelle

**KEYWORDS** : Characterization of fluvial systems, Google Earth Engine, hydrographical databases, Sentinel-2 imagery, large scale
# 1. Introduction

For the purpose of large-scale river system studies, a variety of river network databases exists. However, the distinct objectives and underlying methodologies among them cause differences in terms of resolution, scale and accessibility. A critical approach is necessary to assess their quality, transferability and reusability.

Technological and methodological advances in satellite remote sensing and cloud computing could pave the way for real river network detection in addition to theoretical networks derived from Digital Terrain Models. E.g., globally available satellite imagery from NASA's Landsat and Copernicus Sentinel-2 (S2) programs can be freely accessed and processed in near real-time via platforms such as Google Earth Engine. The high spatial (10 m) and temporal (4-5 days) resolution of Sentinel-2 and the emergence of the S2-derived land cover classification model Dynamic World (Brown et al., 2022) enable promising possibilities for automatic water area detection, which potentially enable the detailed and spatially and temporally dynamic mapping of hydrographic networks.

In such a context, this study aims to: (1) assess and compare, based on the French Rhône network, different hydrographic databases from the global to the national scale, and (2) provide a critical analysis of the water detection capabilities of the Dynamic World Land Cover product, with the final scope to produce a new layer of the Rhône River network at 10 m resolution for different time scales.

# 2. Materials and Methods

At first, we will assess the quality, continuity and cumulated length of the French Rhône hydrographic network from various existing databases. This includes the visual and statistical comparison of: global databases, namely HydroSHEDS (Lehner et al., 2008), Global River Width from Landsat (Allen & Pavelsky, 2018), and the OpenStreetMap layer; the European-scale ECRINS network from the European Environmental Agency; the national hydrographic networks BD Carthage®, BD Topage®; and the Mapd'O network (Manière et al., 2024). These hydrological databases will be compared in terms of cartographic scale, method of development, source data, first date of entry into service, purpose, and total length.

We will then focus on Dynamic World (DW) (Brown et al. 2022). This dataset is the result of an automated approach to land cover classification from Sentinel-2 images of the Copernicus programme. Based on a Convolutional Neural Network (CNN) model, it provides a probabilistic classification of land cover into nine classes (water, trees, grass, flooded vegetation, crops, shrubs, built, bare, snow and ice), at 10 m resolution globally. Using Google Earth Engine, we will analyse the water probability band, in order to assess its quality of water detection. Furthermore, we include the spectral indexes Normalized Difference Water Index, NDWI (McFeeters, 1996), and Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI (Xu, 2006), for comparison. Both are used to detect water based on the spectral characteristics of individual pixels, as opposed to DW, which relies on the object
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Comparing hydrographic networks from different approaches

segmentation approach of the CNN model, using the spatial context to detect
homogeneous areas with multiple pixels (Brown et al., 2022). Also, we want to test
if combining them with DW leads to improved water detection for rivers, as other
studies have shown that combining pixel- and object-based approaches enhances
water classification (Kaplan & Avdan, 2017).

This is achieved through four steps: (1) A reference dataset is created by visual interpretation, made up of 120 test areas (circles with a 20 m diameter) sampled according to five classes (24 test areas per class): permanently water areas (water); non-water areas (non-water); water/non-water interface areas (mixed); small rivers (small); areas generally shaded (shadow). (2) For each reference area, the evolution of the DW probability values from the “water” band is extracted for the time period between February 2015 and December 2024. In addition, spectral indexes NDWI and MNDWI from the source Sentinel-2 imagery are extracted for comparison. (3) The selected water metrics are statistically analysed and the enhancement potential of DW through combination with spectral indexes is tested. (4) A delineation of the Rhône River network from DW is undertaken based on the developed approach. The resulting network is analysed and compared with the existing layers.

## 2. Preliminary Results and Discussion

As expected, existing databases worldwide underestimate the length of the Rhône hydrographic network, as it can be seen in Figure 1. In particular, the actual hydrographic network obtained by classification of Landsat images (Allen & Pavelsky, 2018) represents about 26.6% of the cartographic network recorded by the BD Carthage. Here included is already GRWL_S2, the preliminary result of extending the GRWL network with Sentinel-2 imagery from 2017-2024 via the DW database, which enhances the regional network length by 220 km.

Figure 2 shows the value distribution of the selected metrics for the different classes. Thereby, clear differences can be seen between the water- and non-water classes, with values being around 0.75 for water and 0 - 0.3 for non-water areas. DW seems to separate both classes the best, whereas MNDWI shows the widest distribution. NDWI and MNDWI perform in most cases similar, showing wider ranges compared to DW. For all water metrics, some values of the shadow class lie clearly above 0.5, indicating that shadows would present a source of error when using a simple threshold on these metrics to identify water. The mixed class shows non-negligible proportions in the range of 0.5, which probably correspond to hydrological periods of high water. Concerning small rivers, the distribution of water probability values covers the entire range of values. This might be related to the width and size of these rivers that make their (water) detection difficult.

As these findings suggest that none of the metrics perform well at separating water from non-water areas, including shadows, we decided to explore the individual behaviour of NDWI and DW at the observation level for water, non-water and shadow class. The results show that most water observations can be better identified with DW at values >0.25. However, this is only true if NDWI is >0.5. We
suggest combining both might be the best way to improve water detection and account for shadow areas. A detailed analysis of the individual points and seasonal variations is envisaged to better understand the performance of the proposed metrics and determine an optimal combination of DW water probability and NDWI. Based on the results, a method is proposed to extract the Rhône River network.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE 1. Comparison of network lengths within the French Rhône basin of the selected hydrographic databases. Sources: IGN, Manière et al. 2024, EEA, OSM, Allen & Pavelsky 2018, Lehner et al. 2008</figcaption></figure>

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIGURE 2: Water metrics distribution: DW Water probability, NDWI and MNDWI, combinations DW+NDWI (combi_NDWI) & DW+MNDWI (combi_NDWI), all normalized to [0; 1]. Lines indicate 2.5, 50, and 97.5 percentile.</figcaption></figure>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Comparing hydrographic networks from different approaches

## 4. Conclusion

Preliminary results show that the transferability and reuse of global hydrographic databases seems feasible for mapping large-scale river networks. However, the critical analysis of the databases covering the Rhône basin shows a wide disparity in cumulative lengths, with significant underestimates in the case of layers extracted from satellite images. Here, Sentinel-2 imagery enhanced with the Dynamic World model appears to offer improvement to characterize riverscape changes over time and space. Its 10 m resolution and 5-day recurrence time improve the mapped extent to more upstream areas than previously possible with Landsat.

We could demonstrate that Sentinel-2's water detection capabilities are limited by noise from shadows, but might be improved through combination with the NDWI. Next steps include a detailed analysis of the temporal variations of the proposed water metric to define a robust classification method and the development of further strategies to remove misclassification artefacts. Then, similar to the GSW (Pekel et al. 2016), we aim to produce maps showing the frequency and extent of water bodies in the Rhône Basin at a 10-meter resolution over the past decade. The workflow will be designed under the premise of being computationally efficient and scalable to enable a potential application at the global level.

## 5. Acknowledgment

This work is funded by the French National Research Agency (ANR) within the context of the GloUrb project (ANR-22-CE03-0005). It is also cofunded by Labex IMU (ANR-10-LABEX-0088) and EUR H2O'Lyon (ANR-17-EURE-0018).

## Bibliography

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# Semantic description of Satellite Earth Observation Time Series

Daniela F. Milon-Flores<fnref n="1" />, Camille Bernard<fnref n="1" />, Jérôme Gensel<fnref n="1" />

Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, LIG, Grenoble, France

daniela.milon-flores@univ-grenoble-alpes.fr; camille.bernard@univ-grenoble-alpes.fr; jerome.gensel@univ-grenoble-alpes.fr

**RÉSUMÉ.** Cet article présente l'ontologie SeTT (pour Semantic environmental Trajectory of Terrotory) construite dans le but de décrire et synthétiser, dans le web des données ouvertes et liées (LOD), des séries temporelles d'indices satellitaires, tels que le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), indices difficiles à appréhender par tout un chacun. L'ontologie SeTT offre différents niveaux d'annotations sémantiques de ces séries temporelles, la forme ultime étant une trajectoire sémantique, et prévoit d'immerger ces trajectoires dans le web des LOD afin de les relier à des informations contextuelles pouvant expliquer les tendances environnementales décrites.

**MOTS-CLÉS** : Web sémantique, ontologie, trajectoire sémantique, observation satellite de la terre, série temporelle

**KEYWORDS:** Semantic Web, Ontology, Semantic trajectory, Satellite Earth Observation, Time Series

## 1. Introduction

Thanks to initiatives such as Landsat<fnref n="1" /> and Copernicus Sentinel<fnref n="2" /> programs, satellite data time series are now available and openly accessible, facilitating the monitoring of changes in land use and land cover. These datasets are used to derive satellite-based indices, presented in the form of Earth Observation Time Series (EO-TS). For instance, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) is a satellite-derived index that quantifies vegetation density, with values ranging from -1 to 1 (Appel, Pebesma, 2019). These indices help experts to analyze environmental changes. However, for non-expert audiences, the lack of semantics makes data difficult to understand and use (Nativi et al., 2017; Giuliani et al., 2019). Without explicit metadata and contextual information, interpreting index measurements and analyzing their temporal evolution be-

<footnote n="1">1. landsat.gsfc.nasa.gov</footnote>

<footnote n="2">2. copernicus.eu/en</footnote>
comes even more challenging. Expertise is required to interpret value varia-
tions and identify correlations between satellite-derived indices. This raises the
question of how to effectively transfer EO data to spatial planners, local sta-
keholders, or citizens in a manner that allows for pre-analysis, synthesis, and
easy interpretation of EO-TS data and its evolution over time. To enhance
the interpretability of EO-TS data for a broader audience, we propose in this
article an ontological model, called SeTT (i.e., Semantic environmental Tra-
jectory of Territory) that exploits Semantic Web (SW) technologies (Hogan,
2020; Cyganiak et al., 2014) and standards ontologies such as the RDF Data
Cube (Richard Cyganiak, Tennison, 2014), OWL Time (Hobbs, Pan, 2006) and
GeoSPARQL (Open Geospatial Consortium, 2012) to describe trends in EO-TS
as Semantic Trajectories. The following sections present the works related to
this research, followed by the SeTT Ontology and a conclusion to this article.

## 2. Related Work

In order to study and describe the evolution of diverse entities within the Semantic Web, the use of semantic trajectory models has become widespread, spanning a multitude of domains (e.g., sociology, medicine, geography). Thus, the term *Semantic Trajectories* has been extended to encompass new objects of study beyond GPS traces, such as the career trajectory of a person (Thériault *et al.*, 1999) or the trajectory of a patient (Mannhardt, Blinde, 2017). In (Yan *et al.*, 2009), several semantic layers have been defined in order to construct semantic trajectories step by step. This Multi-Layer trajectory model begins by identifying *raw trajectories* in the data: this step involves cleaning the data (e.g., removing outliers) and then cut the cleaned sequential data into several segments, where each segment represents a separate raw trajectory. Then, *structured trajectories* are constructed. They synthesize the raw trajectories into a series of consecutive episodes and events. An *Event* denotes the end of an *Episode* and the beginning of a new one. Finally, *semantic trajectories* extend the structured trajectories with semantic information, including metadata that offers additional context to the episodes and events. In this article, building on our previous work in the field of semantic life trajectories of individuals (Noel *et al.*, 2017) and inspired by the work of (Camara, 2022) (they introduce initial concepts for an ontology to describe land use change but it has not been further developed to date), we propose a multi-layered semantic trajectory model for the description of the environmental evolution of territories. We present this ontological model in the following section.

3. The SeTT Ontology

In this section, we present the SeTT Ontology (i.e., *Semantic environmental Trajectory of Territory*), we developed to describe the environmental evolution of territories. It is based on the representation of semantic environmental trajec-
tories and leverages Linked Open Data (LOD) Cloud technologies. An overall representation of the SeTT concepts and relations is depicted in Figure 2. The definitions of all concepts within this ontology are available online in a technical documentation<fnref n="3" />. The SeTT model is a multi-layer ontology specifically designed in order to describe the evolution through time of a portion of land on earth i.e., a Territorial Unit (TU) (please see the *Territorial Unit* concept at the top of the Figure 2), delineated either for the purpose of territorial analysis or by a human group administering the area (e.g., a municipality within the French territory).

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>FIGURE 2. Main concepts of the SeTT Ontology.</figcaption></figure>

FIGURE 1.

As in (Yan et al., 2009), several semantic layers have been defined in order to construct a semantic environmental trajectory step by step. The initial processing stage, and the first level in our ontology, involves isolating the *raw trajectories*. Each raw trajectories correspond to one time series of a satellite-derived index for an observed TU (all the pixel values from the satellite images are aggregated by TU) over a specific period, cleaned of outliers and low-quality data and converted in the Semantic Web using the standard RDF Data Cube ontology (Richard Cyganiak, Tennison, 2014). The RDF Data Cube ontology

<footnote n="3">3. https://danielafe7-personal.github.io/TheSeTTOntology/</footnote>
is particularly well-suited for this purpose, as it enables the indexing of each
satellite index observation according to spatial, temporal, and thematic dimen-
sions (Milon-Flores et al., 2024). The second processing step involves identifying
trends (Segment concept) and breakpoints (Transition Point concept) within
the raw trajectories and characterizing the resulting trends using a generic
vocabulary comprising terms such as "increase" or "decrease" (SlopeDirection
concept). These segments can be automatically detected using various me-
thods. For instance, we are currently experimenting with the segmentation of
satellite indices using BEAST (Zhao et al., 2019) and CCDC (Zhu, Woodcock,
2014). Thus, our ontology also includes an extensive lexicon for describing the
algorithm used for TS segmentation, along with its hyperparameters, ensu-
ring the reproducibility of results. When annotated and enriched, segments
and transition points are described as Episodes and Events that compose a
Thematic (semantic) Trajectory. By adopting a multiple thematic viewpoints
(i.e., Theme concept) in the ontology, one can model several thematic trajec-
tories associated with the same TU across different environmental domains,
such as Vegetation, Urbanization, Temperature, Water, and Snow, considering
that each of these themes may involve multiple satellite indices or other data
sources. At this high semantic level, the description of the increasing slope of a
trend takes the form of "warming" when describing temperatures, or "greening"
when describing vegetation. Additionally, the episodes and events described at
this thematic level serve as connection points within the LOD cloud, linking
to information that can further explain and characterize the environmental
trajectory.

4. Conclusion and Future Work

In this article, we introduced the SeTT Ontology, specifically designed to
describe environmental trajectories derived from satellite data. The next step
focuses on the automatic detection and enrichment of episodes and events wi-
thin these time series, leveraging algorithms like BEAST. Our final objective is
to build a Knowledge Graph, based on EO data extracted from the Swiss Data
Cube 4, within the framework of a research collaboration between France and
Switzerland (ANR PRCI TRACES).

5. Aknowledgment

TRACES French-Swiss PRCI project. Funded by ANR and FNS. Website: traces-anr-fns.imag.fr/

<footnote n="4">4. https://www.swissdatacube.org/</footnote>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Semantic description of Satellite Earth Observation Time Series

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# Creation of a database of Landsat and Sentinel-2 image pairs

Pierre Audisio¹,², Barbara Belletti², Nelly Pustelnik¹

1. Laboratoire de physique de l'ENS de Lyon
pierre.audisio@ens-lyon.fr, nelly.pustelnik@ens-lyon.fr

2. Laboratoire Environnement Ville société
barbara.belletti@cnrs.fr

RÉSUMÉ. Les données géospatiales obtenues par télédétection sont essentielles pour des applications telles que l'agriculture de précision, la réponse aux catastrophes et la recherche sur les changements environnementaux globaux (e.g., changement climatique, urbanisation, déforestation, ...).

Dans le cadre d'un projet étudiant les effets de l'urbanisation sur les plaines alluviales, nous analysons la dynamique des changements des rivières à l'aide de la télédétection satellitaire. Dans ce contexte, la résolution spatiale des données est un élément clé pour garantir une analyse et un suivi précis et détaillés des zones d'étude.

Ce travail vise à développer une méthodologie pour créer une base de données composée de couples d'images à haute et basse résolution (HR/LR) Sentinel-2 / Landsat. L'objectif est celui de permettre l'entraînement d'une méthode supervisée d'apprentissage profond dite de super-résolution, pour augmenter la résolution spatiale des données Landsat, de 30m à 10m. La variété de données géospatiales à disposition rend la création de l'ensemble des couples HR/LR non-triviale. Pour garantir l'alignement spatiale des acquisitions Sentinel-2 et Landsat, les données du projet "Harmonized Landsat and Sentinel-2 (HLS)" de la NASA ont été utilisées. Cette base de données renvoie l'ensemble des couples HR/LR, respectant un écart temporel d'acquisition définit par l'utilisateur, pour une zone d'étude donnée.

**MOTS-CLÉS** : Base de données, super-résolution, Landsat, Sentinel-2, Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS)

**KEYWORDS** : Database, super-resolution, Landsat, Sentinel-2, Harmonized Landsat, Sentinel-2 (HLS)
# 1. Introduction

The use of data acquired by remote sensing in deep learning or machine learning models is very promising (Camps-Valls et al., 2021), but can be complex to implement due to the structural diversity of images (Stewart et al., 2022). This is particularly the case for satellite images, which can have an unequal number of spectral bands, varying spatial resolutions and different acquisition grids. For example, the Landsat-8 satellite collects 11 spectral bands (Roy et al., 2014), while the Sentinel-2 satellites collect 12 bands (Drusch et al., 2012), each band measuring different regions of the electromagnetic spectrum, plus a range of metadata and different spatial resolutions from 60m to 10m. In this study, we propose a methodology for the creation of a database of pairs of Sentinel-2 images and Landsat images from the HLS project, the ultimate aim of which is to enable the training of a deep learning method for increasing the spatial resolution of Landsat data to the same level as that of Sentinel-2. We call the deep learning method in question a super-resolution method (Wang et al., 2020). During training, this method requires two distinct datasets: one containing degraded data and the other containing target data. These datasets must then be paired to form low-resolution/high-resolution image pairs. In our study, the Landsat images from the HLS project were considered as the low-resolution (LR) images, while the higher-resolution Sentinel-2 images were used as the reference or target (HR). Ultimately, the database should be usable via the PyTorch Python library, so it had to inherit instances of the torch.utils.data dataset class. The proposed methodology is therefore of interest to users wishing to train deep learning methods by considering satellite images of different origins, coupled while maintaining spatial and temporal coherence between them. As part of the GloUrb project on the urbanization of alluvial plains worldwide, this database will then be used to increase the spatial resolution of Landsat data, for use in the study and temporal analysis of selected rivers.

# 2. Design and first results

The methodology used to create the database is shown in Figure 1. Initially, we assume that the user wishing to create a database of HR/LR pairs has two folders containing Sentinel-2 images and Landsat images from the HLS project. These images cover the same geographical area and may include different tiles from the same satellite.

The first step was to extract the acquisition dates for each of the elements supplied. To do this, we used the nomenclature of the files containing the satellite images, since they contain several items of information linked to the acquisition, such as the time stamp and the tile identifier.

This date extraction stage is adjusted according to the origin of the images, as the nomenclature differs from project to project (see table 1) (Gatti, Bertolini, 2018; Claverie et al., 2018). For example, Landsat project uses the
## Creation of a database of Landsat and Sentinel-2 image pairs

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 1. Flow chart for creating a database of HR/LR images</figcaption></figure>

Julian calendar, for which the date is expressed as a three-digit number between 1 and 365, while Sentinel-2 uses the Gregorian calendar (see highlighted text in blue table 1).

<table><caption>Table 1. Nomenclature of Sentinel-2 and Landsat HLS images acquired on the same day, January 5, 2017</caption><tr><td>Sentinel2</td><td>S2A_MSIL1C_20170105T013442_N0204_R031_T53NMJ_20170105T013443.SAFE</td></tr><tr><td>Landsat</td><td>HLS.L30.T46RCT.2017005T042927.v2.0</td></tr></table>

We then obtain two tables in CSV format, one for each image folder, containing both the path to the files and the corresponding acquisition dates, which are ordered chronologically by timestamp. Using a histogram and Python's itertools functions, a class is then associated to each acquisition. The choice of class intervals in the histogram is a key element, influencing the number of classes and therefore of HR/LR image pairs created. The greater the width of an interval, the greater the number of images belonging to the same class. Conversely, the number of pairs of different classes created will decrease. When class intervals were created with the numpy library, their widths were considered ideal when they were less than or equal to 7 days (e.g. class intervals 7 days wide for the year 2023: np.arange('2023-01-01', '2023-12-31', dtype='datetime64[W]').astype('O')). This choice was made in consideration of the respective temporal resolutions of the HLS and Sentinel-2 acquisitions, respectively 8 and 5 days.

By assigning a class to each of the products, it was then possible to group the Sentinel-2 and Landsat files by pair. The idea was to create a new folder for each HR image, containing all the associated LR images. Considering the
HR_LR_1 folder in Figure 1, we can see that the number of pairs will depend directly on the number of HLS images available, here equal to two from which we obtain the pairs: Sentinel2_1/Landsat_HLS_1 and Sentinel2_1/Landsat_HLS_12.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 3. Left: Landsat-HLS image acquired on 2023-01-01 with a size of 100×100 pixels. Right: Sentinel-2 image acquired on 2023-01-04 with a size of 300×300 pixels.</figcaption></figure>

<caption>Figure 2.</caption>

As we have mentioned, the purpose of the HR/LR pairs is to be used to train a super-resolution method. In the specific case of our study, which focuses on the analysis of dynamics and changes in rivers, the time difference must not be too great. The risk would be to observe considerable changes on the study site, which would make it impossible to obtain a degraded image and a coherent reference image.

The super-resolution model will be trained primarily on extracted stream-centred samples from HR/LR image pairs within the study sites selected for the GloUrb project (see pair example Figure 3). To extract images centred on the watercourse, a binary reference image was created by extracting a centerline from the dataset of the Global Surface Water (GSW) project (Pekel et al., 2016). This was obtained via the QGIS software using the Fluvial Corridor Toolbox (Roux et al., 2015).

Since each sample contains several spectral bands, it was possible to group them into tensors, which were then assembled in the form of datasets in the torch.utils.data dataset class of the PyTorch library.

### 3. Conclusion

We have introduced a methodology for creating a database of pairs of satellite images that can be used by the PyTorch library, enabling the training of a super-resolution deep learning method aimed at increasing the spatial resolution of Landsat data from 30 m to 10 m.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Creation of a database of Landsat and Sentinel-2 image pairs

The databases that can be created using our method can be used to train
models for solving inverse problems (Wang *et al.*, 2020), in the context of
satellite images. In addition, the proposed methodology contributes to the
enrichment of existing projects such as TorchGeo (Stewart *et al.*, 2022), by
providing new deep learning models exploiting satellite data.

At a later stage, this methodology could be improved by generalising the
format of the satellite images that can be provided as input, so that the algo-
rithm can accept products other than Sentinel-2 and Landsat from the HLS
project.

4. Aknowledgment

This work is funded as part of the ANR GloUrb project (ANR-22-CE03-
0005). The project is also co-financed by the Labex IMU (ANR-10-LABEX-
0088) and the EUR H2O’Lyon (ANR-17-EURE-0018) of the University of Lyon,
as part of the ‘Investissements d’Avenir’ programme operated by the ANR.

References

Camps-Valls G., Tuia D., Zhu X. X., Reichstein M. (2021). *Deep learning for the earth sciences: A comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences*. John Wiley & Sons.

Claverie M., Ju J., Masek J. G., Dungan J. L. et al. (2018). The harmonized landsat and sentinel-2 surface reflectance data set. *Remote Sensing of Environment*.

Drusch M., Bello U. D., Carlier S., Colin O., Fernandez V., Gascon F. et al. (2012). Sentinel-2: Esa's optical high-resolution mission for gmes operational services. *Remote Sensing of Environment*, Vol. 120, pp. 25-36.

Gatti A., Bertolini A. (2018). Sentinel-2 products specification document. *Thales Alenia Sp.* Retrieved from https://earth.esa.int/eogateway/documents/d/earth-online/product-specification-document-for-gome-level1-products-pdf

Pekel J., Cottam A., Gorelick N., Belward A. (2016). High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes. *Nature*.

Roux C., Alber A., al. (2015). “fluvialcorridor”: A new arcgis toolbox package for multiscale riverscape exploration. *Geomorphology*, Vol. 242, pp. 29–37.

Roy D. P., Wulder M. A., Loveland T. R., Woodcock C. E., Allen R. G., Anderson M. C. et al. (2014). Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research. *Remote Sensing of Environment*, Vol. 145, pp. 154–172.

Stewart A. J., Robinson C., Corley I. A., Ortiz A., Lavista Ferres J. M., Banerjee A. (2022). TorchGeo: Deep learning with geospatial data. In *Proceedings of the 30th international conference on advances in geographic information systems*, pp. 1–12. Seattle, Washington, Association for Computing Machinery.

Wang Z., Chen J., Hoi S. C. H. (2020). Deep learning for image super-resolution: A survey. *IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence*.
# Analyse par télédétection de l'impact du feu sur la dynamique d'une forêt sèche

## Cas du Parc National Mikea – Sud-Ouest de Madagascar

Baovola RAFANOHARANA¹, Eric DELAITRE², Arisetra RAZAFINIMARO¹, Samuel Jean RAZANAKA³, Aimé Richard HAJALALAINA¹

1. Université de Fianarantsoa, Madagascar
rafanoharana.baovola@univ-fianarantsoa.mg / hajalalaina@univ-fianarantsoa.mg / arisetra.razafinimaro@univ-fianarantsoa.mg

2. UMR 228, ESPACE-DEV, Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Montpellier, France
eric.delaitre@ird.fr

3. Centre National de Recherche sur l'Environnement (CNRE), Antananarivo, Madagascar
samuel.razanaka@ird.fr

### ABSTRACT.

This study uses remote sensing to assess the impact of fire on vegetation in Mikea National Park, an ecologically important dry forest in southwest Madagascar. Based on the analysis of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), combined with the Normalized Burn Ratio (NBR) and Burn Area Index for Sentinel-2 (BAIS2) fire indices derived from Sentinel-2 images, this research examines the evolution of vegetation following fires during the dry season of 2023. The results shed light on the environmental changes induced by these fires.

**MOTS CLES:** Images satellitaires, télédétection, dynamique, forêt sèche, feux, impact

**KEYWORDS:** Satellite images, remote sensing, dynamic, dry forest, fires, impact
# 1. Introduction

La télédétection est un outil clé pour la surveillance environnementale, particulièrement dans la gestion des feux de forêt. L'exploitation des images satellitaires offre de nouvelles perspectives de recherche. Plusieurs études ont exploré la cartographie des changements de végétation avant et après les incendies en utilisant des indices radiométriques comme le NDVI (Rouse *et al.*, 1974) et le NBR (Key et Benson, 2006). Konko *et al.* (2021) mettent en relief la potentialité des données Sentinel-2 pour cartographier l'impact de feux sur la végétation au Togo. L'article de Tahintsoa et al. (2022) nous a inspiré pour appliquer la combinaison de deux indices radiométriques de feux le NBR et le BAIS2 (Chuvieco *et al.*, 2002) pour un parc national abritant une forêt sèche à Madagascar. Les données sur les surfaces brûlées dans le Parc National Mikea restent encore limitées. Bien que le produit standard *Madagascar's Burned Area from Sentinel-2 (MGBAS2)* (Fernández-García et al., 2024) couvrant la période 2016-2022 est disponible, il ne tient pas compte des spécificités écologiques locales. Or, la diversité des formations végétales à Madagascar nécessite une approche adaptée pour des résultats plus précis. Notre étude propose donc une méthode spécifique au contexte du Parc National Mikea afin d'améliorer l'analyse des surfaces brûlées.

**Objectif** : Il s'agit de mettre en relation les feux et la végétation, à travers les calculs d'indices de zones brûlées pendant la période de feux et d'activités chlorophylliennes avant et après le passage de feux.

**Problématique** : L'étude menée cherche à explorer les questions suivantes : quels impacts ont les feux sur la dynamique de la forêt sèche pour une zone d'intérêt comme celle du Parc National Mikea ? L'usage d'images satellitaires et la mise au point des chaînes de traitements à partir d'indices radiométriques permettent-ils de suivre et de surveiller des changements de biomasses végétales avant et après les incendies et d'en déduire l'impact des feux sur la forêt sèche ?

# 2. Zone d'étude

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>FIGURE 1. Présentation de la zone d'étude</figcaption></figure>

Le Parc National Mikea (cf. carte en figure 1) est situé dans la Région Atsimo Andrefana, au Sud-Ouest de Madagascar. Le parc a une superficie de 184 630 hectares et il est principalement constitué de forêts sèches caducifoliées. Les feux qui sont principalement d'origine anthropique constituent la menace principale pour la biodiversité du parc. Le parc est partagé en 3 zones, depuis la plus protégée vers la moins protégée : noyau dur, zone tampon et zone de protection.

# 3. Données, méthodes et outils

Nous avons utilisé des collections d'images Sentinel-2 de 10 mètres de résolution pour l'année 2023, en libre accès à partir du site *Copernicus* de l'Agence Spatiale Européenne (ESA). Les données ont été collectées sur trois périodes en tenant compte de la saison sèche, qui s'étend de mai à octobre, et de la saison des pluies, de novembre à avril : 1) avant les
Analyse par télédétection de l'impact du feu sur la dynamique d'une forêt sèche

feux, 2) après les feux et 3) pendant les feux. La saison sèche correspond à la saison des feux. Les traitements d'images ont été efféctués sous Google Earth Engine (GEE), la cartographie s'est effectuée sous QGIS. La figure 2 illustre les chaînes de traitements suivies. Le traitement statistique final a été réalisé sous Rstudio avec les packages « sf », « terra », « ggplot2 » et « dplyr ».

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>FIGURE 2 : Chaînes de traitements</figcaption></figure>

**3.1. Prétraitements :** Dans la première phase, nous découpons les images pour n'en extraire que les informations concernant notre zone d'intérêt. Ensuite, ces images vont être nettoyées des nuages et des ombres, et en plus pour les images pendant les feux, les zones de non-végétation vont être aussi éliminées à partir de la carte d'occupation du sol annuelle. On sélectionne les bandes utiles pour le calcul des indices pour les trois périodes. Le calcul de la valeur médiane se fait uniquement dans les images avant et après période de feux. Un composite médian est une méthode utilisée pour créer une seule image à partir d'une collection d'images satellites, en prenant la valeur médiane pour chaque pixel calculé à partir de toutes les images de la collection.

**3.2. Traitements intermédiaires :** Cette étape consiste à caractériser l'activité chlorophyllienne de l'occupation du sol. Il s'agit de calculer l'indice de végétation *NDVI* avant et après feux, et ensuite, pour la période de feux, on calcule les deux indices de feux, *NBR* et *BAIS2*. (Les détails seront donnés dans l'article long).

**3.3. Traitement final :** On combine spatialement les valeurs de *NDVI* (avant et après feux sur les zones brûlées) ainsi que de la différence *NDVI* avec les zones brûlées et non brûlées afin d'étudier l'impact des feux sur le couvert végétal. L'identification des zones brûlées repose sur les seuils fixés pour les indices *NBR* et *BAIS2*, ces résultats sont additionnés pour produire une image unique distinguant les zones brûlées des non brûlées pour la période des feux. Ils sont ensuite croisés avec les différentes valeurs de *NDVI* pour analyser les changements de la végétation dans les zones touchées par les incendies.
## 4. Résultats

Les résultats obtenus sont structurés en deux parties : la première pour visualiser la répartition spatiale des différentes variables cartographiées (NDVI, NBR et BAIS2) et la seconde pour produire des résultats statistiques de corrélation spatiale afin d'approfondir les observations cartographiques.

### 4.1. Résultats cartographiques

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>FIGURE 3. NDVI avant la période de feux : Janvier - Avril</figcaption></figure>

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>FIGURE 4. NDVI après la période de feux : Novembre - Décembre</figcaption></figure>

Les zones en vert foncé correspondent à des valeurs élevées de NDVI jusqu'à 0,7, indiquant une végétation dense et en bonne santé, qui se traduit par une forte activité chlorophyllienne. Tandis que les zones en vert clair indiquent des valeurs plus faibles, entre 0,2 à 0,7, ces zones correspondent à une activité chlorophyllienne réduite. Les zones qui tendent vers la couleur blanche, ayant une valeur inférieure à 0,2 sont sans végétation, ou du moins sans activité chlorophyllienne (cf. cartes en figures 3 et 4).

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>FIGURE 5. Superposition des zones brûlées avec la différence NDVI</figcaption></figure>

La couleur jaune montre les zones qui n'ont pas ou peu de changement (valeur de différence de NDVI proche de 0), la couleur violette nous présente les zones où le NDVI a significativement baissé, jusqu'à -0,6, correspondant probablement aux zones brûlées. Tandis que les zones en vert reflètent une augmentation des valeurs de NDVI (jusqu'à 0,3), ce qui indiquerait une régénération de la végétation après la saison des feux. Le contour noir indique les zones brûlées. Visuellement, les zones brûlées se superposent aux zones où les différences de NDVI sont les plus négatives (cf. carte en figure 5).

### 4.1. Corrélation spatiale

Ces résultats sont représentés par des boites à moustache pour permettre de comparer les variations des valeurs de NDVI en fonction du zonage du parc (noyau dur (ND), zone tampon (ZT), zone de protection (ZP)), mettant en évidence les différences entre les zones brûlées et non brûlées, sur toute la zone d'étude.
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>FIGURE 6. Distribution des valeurs de NDVI avant feux par zones brûlée/non brûlée</figcaption></figure>

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>FIGURE 7. Distribution des valeurs de NDVI après feux par zones brûlée/non brûlée</figcaption></figure>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>FIGURE 8. Distribution des différences de NDVI avant et après feux par zones brûlée/non brûlée</figcaption></figure>

Avant feux (cf. figure 6) : Dans le noyau dur, les zones brûlées concernent tous les types de végétation à travers une très large gamme de valeurs de *NDVI*. Pour la zone tampon, les zones brûlées tendent à avoir des valeurs de *NDVI* plus fortes que les zones non brûlées, et c'est le contraire pour la zone de protection. Après feux (cf. figure 7) : Pour toutes les zones, les valeurs de *NDVI* sont significativement plus faibles dans les zones brûlées que non brûlées. Cette différence de *NDVI* illustre l'impact significatif des incendies sur la végétation. Les zones brûlées présentent des différences de *NDVI* globalement plus négatives que les zones non brûlées, avec une gamme nettement plus large dans le noyau dur (cf. figure 8).

## 6. Conclusion et perspectives

L'étude réalisée à partir des images Sentinel-2 est encore partielle, mais elle a permis de commencer à étudier les changements de l'activité chlorophyllienne de la végétation en fonction des zones brûlées et des différentes zones de protection du parc. Pour mieux comprendre ces dynamiques, il serait pertinent d'exploiter des séries temporelles sur plusieurs années et d'effectuer des analyses spatiales plus fines (comparaisons intra- et extra-parc ; par commune ; distances avec les villages ; densités de population...). Ces résultats préliminaires sont à discuter avec les différents acteurs locaux pour mieux les interpréter. L'automatisation des chaînes de traitements apparaît essentielle pour standardiser et optimiser les analyses à grande échelle.

## Bibliographie

* Chuvieco, E., Martín, M.P., Palacios, A., (2002). Assessment of different spectral indices in the red-near-infrared spectral domain for burned land discrimination. *International Journal of Remote Sensing*, vol. 23, n° 23, p. 5103-5110.

* Fernández-García, V., Franquesa, M., Kull, C.A., (2024). Madagascar's burned area from Sentinel-2 imagery (2016-2022) Four times higher than from lower resolution sensors. *Science of the Total Environnement*. vol. 914, p.169929.

* Key, C., Benson, N., (2006). Landscape Assessment: Ground measure of severity, the Composite Burn Index; and Remote sensing of severity, the Normalized Burn Ratio. FIREMON: Fire Effects Monitoring and Inventory System. p. LA 1-51

* Konko, Y., Afelu, B., Kokou, K., (2021). Potentialité des données satellitaires Sentinel-2 pour la cartographie de l'impact des feux de végétation en Afrique tropicale : application au Togo. *Bois et forêts des Tropiques*, vol. 347, n° 347, p. 59-73.

* Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., Deering, D.W., (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. NASA Special Publication, vol 351, n° 1, p. 309.

* Tahintsoa, G.H., Raherinjatovoarison, D., Rakotoarinivo, H., Ratsimandresy, R., Rakoto Ratsimba, H., (2022). Using satellite images to monitor burned areas in Madagascar. *Tropical Forest Issues 61: Toward fire-smart landscapes*. p. 186-191.
# Identification des terrasses dans la vallée de la Roya

## Analyse spatiale des motifs paysagers à partir de données LiDAR

Florent LOMBARD¹, Stéphane BOUISSOU², Karine EMSELLEM²

1. Université Aix-Marseille / UMR 7300 ESPACE florent.lombard@univ-amu.fr

2. Université Côte d'Azur / UMR 7300 ESPACE stephane.bouissou@univ-cotedazur.fr karine.emsellem@univ-cotedazur.fr

**ABSTRACT.** In the aftermath of storm Alex in October 2020, the terraces in the hinterland of the Côte d'Azur, long neglected, emerged as a symbol of resilience. These structures have since garnered renewed interest, making their identification a key challenge for the region. This territorial issue also represents a scientific interest, which we address through spatial analysis approaches. Today, most of these terraces are located under the canopy, making their detection challenging. However, using high-resolution LiDAR data and our spatial analysis approach, we were able to accurately identify and reconstruct these structures. Spatial correlograms were calculated to generate specific landscape signatures, allowing us to distinguish anthropogenic features from natural landforms. Regression models adjusted to the correlograms played a crucial role in classifying spatial patterns. The results show that splines effectively capture the periodic terrace patterns and locally aggregated motifs (R²=0.93 and R²=0.99), whereas inverse functions perform well only for locally aggregated motifs (R²=0.88) but underperform for terraces (R²=0.64). The gap between these models proved critical for distinguishing anthropogenic landscapes from natural landforms and identifying the agricultural potential of ancient agrarian systems.

**MOTS-CLES :** Terrasses, Lidar, Autocorrélation, Paysage, motifs spatiaux, Roya

**KEYWORDS:** Terraces, LIDAR, Autocorrelation, Landscape, spatial pattern, Roya
# 1. Introduction

Depuis le néolithique, les terrasses artificielles ont été utilisées pour modifier les reliefs montagneux et les rendre aptes aux pratiques agricoles (Gardner et Gerrard, 2003). Cette pratique, qui s'observe dans le monde entier, consiste à construire des plateformes nivelées ou des marches sur des terrains en pente afin d'atténuer l'érosion (Tarolli et al., 2014). Ces structures ont joué un rôle crucial dans l'optimisation des pratiques agricoles, en permettant de cultiver dans des paysages rocheux et montagneux difficiles, en préservant la qualité des sols, en régulant l'utilisation de l'eau et en augmentant les rendements des cultures (Godone et al., 2018). La vallée de la Roya, dans le sud-est de la France, offre une grande diversité de paysages et d'écosystèmes. Une multitude de restanques, faïsses ou bancal, selon les appellations locales, ont ainsi été construites dès le XVIIIe et XIXe siècles (Ambroise et al., 1993), lors de la conquête des terres incultes suscitée par l'accroissement démographique et le partage des biens communaux. Ainsi, petit à petit au cours du temps, les terrasses ont constitué un patrimoine agraire, paysager et identitaire important en Roya. Dès le milieu du XXème siècle, avec l'exode rural, la plupart des terrasses de la Roya ont été abandonnées (BOILLAT, 2004). Plusieurs travaux scientifiques (ALPTER, 2008) ont insisté sur les différents enjeux territoriaux (patrimoniaux, agricoles, alimentaires, écologiques, etc.) que représentent les mises en friches de ces terrasses, et la nécessité de les recenser et de les cartographier, afin de les mettre en valeur. Ces anciennes infrastructures constituées de murs de pierres sèches négligées depuis des décennies ont extraordinairement bien résisté aux conséquences de la tempête Alex d'octobre 2020. Les terrasses apparaissent ainsi comme des structures capables de se maintenir face à des phénomènes climatiques extrêmes et à préserver les sols des processus d'érosion qui ont par ailleurs été très dévastateurs en fond de vallée. Dans ce contexte, l'identification des terrasses apparaît comme un enjeu majeur pour le développement des vallées maralpines. Ce travail vise donc à identifier les terrasses de culture en Roya, qu'elles soient en friche ou pas, afin d'en évaluer les caractéristiques agricoles et écologiques, pour en remettre certaines en culture.

# 2. Methode

Plusieurs hypothèses sous-tendent les choix méthodologiques de ce travail. Tout d'abord, comme le suggèrent plusieurs études (Sofia et al., 2014 ; Tarolli et Sofia, 2016), la pente constitue le principal critère discriminant pour identifier les terrasses agricoles en milieu montagnard. En effet, les terrasses se caractérisent par des zones de très faible pente, contrastant avec les pentes prononcées à l'échelle du versant. Ensuite, ces paysages présentent des motifs spatiaux réguliers sous forme de bandes parallèles d'altitude égale, perpendiculaires à la pente. Plus précisément, les paysages de terrasses se distinguent par une autocorrélation spatiale élevée de l'altitude, mais cette corrélation varie fortement (positive et négative) en fonction de la distance. En revanche, les zones naturelles montrent des valeurs d'autocorrélation spatiale qui décroissent de manière plus progressive avec la distance. Ces
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Identification des terrasses dans la vallée de la Roya

considérations nous conduisent à proposer une mesure d'autocorrélation spatiale incrémentale, permettant de définir une signature spatiale des paysages. Cette signature peut ensuite être utilisée pour classer les différents types de paysages.

## 2.1. Reconstituer le terrain

L'identification exhaustive des terrasses agricoles nécessite une représentation précise des formes du relief. À cet effet, un modèle numérique de terrain (MNT) a été produit en s'appuyant sur les données LiDAR HD de l'IGN, permettant une amélioration significative par rapport au RGE Alti (résolution de 1 m), en raison de l'interpolation de faible qualité sur certains secteurs de la vallée. Grâce aux relevés LiDAR (densité minimale de 10 points/m²), seuls les points classés "sol", conformément aux spécifications ASPRS, ont été sélectionnés pour générer le MNT. L'interpolation par la méthode IDW a permis de reconstituer le terrain avec une résolution de 50 cm, offrant ainsi une base précise pour l'analyse.

## 2.2. Signature des motifs paysagers

Pour classer les paysages en zones de terrasses et autres, une approche en deux étapes a été mise en œuvre. Dans un premier temps, les pentes ont été calculées à partir du MNT interpolé, suivies d'un seuillage pour isoler les pentes inférieures à 20°. Ensuite, le MNT a été agrégé à une résolution de 30 m afin d'identifier les zones planes (<20°) situées dans des versants plus abrupts (>20° à l'échelle de 30 m). Cette étape a permis d'exclure les plaines alluviales ou certaines zones glaciaires. Cependant, ces critères ne suffisent pas à distinguer uniquement les terrasses agricoles, car des plateaux naturels peuvent subsister. Une seconde étape a donc été consacrée à l'analyse des motifs paysagers. Pour cela, des corrélogrammes spatiaux ont été calculés à partir de rasters binaires des pentes seuillées, et les résultats ont été associés aux parcelles cadastrales, lesquelles reflètent encore aujourd'hui l'organisation spatiale des paysages agraires. Les corrélogrammes empiriques ont ensuite été comparés à des corrélogrammes théoriques issus de paysages simulés (fig.1) (bandes parallèles, aléatoires, agrégés localement, agrégés globalement). Chaque paysage simulé a fourni une signature spatiale distincte permettant d'identifier des modèles de régressions les caractérisant (linéaire stable, linéaire décroissant, fonction inverse, splines). Les écarts entre les corrélogrammes des parcelles et les modèles théoriques ont permis de classer les parcelles selon le type de paysage, en conservant uniquement celles correspondant aux terrasses agricoles.

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>FIGURE 1. Motifs des paysages simulés</figcaption></figure>
## 2.3. Reconstituer les terrasses

Dans les parcelles cadastrales retenues, les terrasses agricoles présentent parfois des contours discontinus ou irréguliers, dus aux altérations temporelles ou aux artefacts d'interpolation. Pour remédier à ces limitations, des courbes de niveau ont été générées à partir du MNT avec un pas de 1 m, puis lissées par régression spline afin de simplifier les géométries. La distance entre les courbes de niveau a ensuite été calculée, et les pixels avec une distance >0,5 m ont servi de masque pour une reconstruction morphologique. Les zones de terrasses ont été dilatées conditionnellement à ce masque, permettant une reconstruction plus cohérente des terrasses agricoles.

## 3. Résultats

L'analyse des motifs paysagers a permis de caractériser différents types de terrasses agricoles à partir des corrélogrammes spatiaux et des modèles de régression ajustés. Les résultats mettent en évidence l'efficacité variable des modèles pour capturer les signatures spécifiques des paysages. Le modèle en fonction inverse a montré des performances satisfaisantes pour les motifs présentant une autocorrélation décroissante simple. Par exemple, pour les motifs localement agrégés, le modèle a obtenu un coefficient de détermination R² de 0.88 et une erreur quadratique moyenne (RMSE) de 0.04, soulignant sa capacité à capturer la dynamique de décroissance. Toutefois, pour les motifs de terrasses, les performances du modèle ont été limitées (R² =0,64, RMSE = 0,0540). Les splines ont montré une précision nettement supérieure, notamment pour les paysages de terrasses. Le modèle spline ajusté a atteint R² = 0.93 et un RMSE = 0.024, indiquant qu'il capture efficacement la répétition des motifs dans l'espace. Pour les motifs localement agrégés, les splines ont également obtenu de bonnes performances (R2=0.99, RMSE = 0,01). Ces résultats montrent que c'est finalement l'écart entre l'ajustement des splines et de la fonction inverse qui permet de discriminer les paysages en terrasses des autres motifs paysager présents les montagnes méditerranéennes.
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Identification des terrasses dans la vallée de la Roya

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>FIGURE 2. Motifs des paysages et ajustements des modèles de régressions aux corrélogrammes</figcaption></figure>

**4. Conclusion**

L'utilisation de données LiDAR HD a permis une reconstruction précise du terrain, tandis que la méthode d'analyse de corrélogrammes spatiaux et des modèles de régression adaptés, ont contribué à distinguer les différents types de motifs paysagers (aléatoires, agrégés globalement, agrégés localement, bandes parallèles). Les résultats mettent en évidence que les motifs périodiques que présentent les terrasses peuvent être appréhendé par l'écart de leur corrélogramme avec un modèle de type fonction inverse et leur meilleur ajustement à une fonction spline. Les motifs localement agrégés montrent quant à eux un très bon ajustement aux fonctions inverses.
Bibliographie

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Boillat S., Burga C.A., Gigon A. et Backhaus N. La succession végétale sur les cultures en terrasses de la Vallée de la Roya (Alpes-Maritimes, France) et sa perception par la population locale. Geographica Helvetica, 2004, vol. 59, no 2, p. 154-167.

Gardner R.A.M., Gerrard A.J., (2003). Runoff and soil erosion on cultivated rainfed terraces in the Middle Hills of Nepal. Applied Geography 23, 23-45.
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Projet ALPTER, 2008, Terraced landscapes of the Alps, Atlas du projet ALPTER, Guglielmo Scaramellini and Mauro Varotto, 2008.
https://www.alpter.net/IMG/pdf/ALPTER_Manual_ENG_small.pdf
# Fusing UHR aerial with SuperDove imagery to better map coastal habitats

## Getting 8 bands at 0.2 m in Saint-Pierre-et-Miquelon

Antoine COLLIN<sup>1,2</sup>, Dorothée JAMES<sup>1,2</sup>, Nancy

LAMONTAGNE<sup>1,2</sup>, Eric FEUNTEUN<sup>1,2</sup>, Pascaline CAUDAL<sup>3</sup>,

Axel HACALA<sup>3</sup>, Fabrice TELETCHEA<sup>3</sup>

1. Coastal GeoEcology Lab-CGEL, EPHE-PSL Université (antoine.collin; dorothee.james; nancy.lamontagne)@ephe.psl.eu

2. Laboratoire de Biologie des Organismes et des Écosystèmes Aquatiques-BOREA, Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN), SU, CNRS, IRD, UA, F-75005 Paris, France
eric.feunteun@mnhn.fr

3. Laboratoire Interdisciplinaire des Environnements Continentaux-LIEC, Université Lorraine (pascaline.caudal; axel.hacala; fabrice.teletchea)@univ-lorraine.fr

RESUME. Les zones littorales incarnent une des scènes principales des changements climatiques au travers l'intensification des aléas (vents et vagues issus des tempêtes ou cyclones), l'augmentation de l'exposition et de la vulnérabilité des enjeux (urbanisation) et la réduction des barrières naturelles (destruction des habitats naturels). Leur gestion éclairée passe par un suivi précis et détaillé. Or, la télédétection présente souvent un compromis entre précision (résolution spectrale) et détail (résolution spatiale). Cette recherche originale propose de fusionner des données ouvertes et exhaustives (sur le territoire national) issues de la BD Ortho® à 0.2 m avec des données multispectrales (huit bandes) de réflectance « sous l'atmosphère » de PlanetScope SuperDove à 3 m pour classifier sept habitats représentatifs d'une partie de l'île de Saint-Pierre. Les performances de fusion sont très satisfaisantes (de 0.79 pour le violet à 0.92 pour l'infrarouge). Les classifications du paysage côtier sont meilleures avec le jeu de données SuperDove raffinées à 0.2 m qu'avec celui de la BD Ortho®, passant de 72.5 à 83.3%.

MOTS-CLES : Fusion, BD Ortho®, PlanetScope, decimètre, Saint-Pierre-et-Miquelon

KEYWORDS: Fusion, BD Ortho®, PlanetScope, decimeter, Saint-Pierre-et-Miquelon
# 1. Introduction

Coastal areas are increasingly subject to both the intensification of hazards (storm/cyclone and sea level rise) and growth of exposure (human infrastructure). Innovative solutions to cope with the coastal risks require to monitor the land use and land cover of those areas as finely, accurately and frequently as possible (Collin et al., 2024). However remote sensing trade-offs between spatial, spectral and temporal resolutions constrain to increase one resolution at the detriment of the other one. Novel approaches consist in fusing high temporal optical imageries such as Sentinel-2 with PlanetScope-2 (Collin et al., 2022a), or PlanetScope-2 with unmanned aerial vehicle imagery (Collin et al., 2022b). This original research proposes to merge the ultra-high spatial resolution (UHR) of an airborne BD Ortho® imagery (0.2 m pixel size) with the high spectral resolution of a spaceborne imagery (eight PlanetScope bands) using simple (linear), thus easily transferable, fusion techniques in order to quantify the spectral contribution of the classification performance of a seven-habitat representative coastal area at UHR in a part of Saint-Pierre Island (Figure 1).

# 2. Methodology

The study site is located in the South-East of Saint-Pierre Island (N 46°45′50″, W 56°10′30″) within Saint-Pierre-et-Miquelon archipelago located about 20 km South of the province of Newfoundland and Labrador, Canada (Teletchea, 2022). This part of the island includes various land use / land cover and two different water bodies: tree, grass, rock, road (including a lading strip), roof, freshwater and seawater.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>FIGURE 1. Study area in Saint-Pierre Island from (A) 0.2 m airborne imagery collected on 5Oct2022, and (B) 3 m PlanetScope imagery acquired on 12Sep2022</figcaption></figure>

Those seven habitats were mapped by the 0.2 m native blue-green-red-infrared airborne imagery, collected on 5th October 2022 by IGN (Figure 1A) and the 0.2 m
enhanced (originally at 3 m pixel size) eight-band SuperDove PlanetScope spaceborne imagery, acquired on 12th September 2022 by Planet Labs.

The fusion procedure is based on the statistical prediction of the 3 m bottom-of-atmosphere (BOA) reflectance values of each SuperDove band (the response) by the combination of the 3 m-degraded digital number (DN) values of the airborne blue-green-red-infrared imagery through linear regressions. That learning is derived from a dataset of 600 pixels for each of the seven classes, randomly subdivided into 300 calibration and 300 validation pixels. The formula is then applied to the 0.2 m blue-green-red-infrared airborne imagery to get the 0.2 m eight-band SuperDove imagery.

The classification of the seven types of areas described above is carried out using the easy-to-implement Minimum Distance algorithm trained on the 67 500 calibration pixels and tested in the 67 500 validation pixels for each class. The spectral contribution is assessed by classifying a suite of combinations: blue-green-red, blue-green-red-infrared, purple-blue-green-red, blue-green1-green-red, blue-green-yellow-red, blue-green-red-edge, and all (purple-blue-green1-green-yellow-red-edge-infrared). The overall accuracy is thereafter computed from the diagonal of the matrix confusion restrained to the validation pixels.

### 3. Results and Discussion

The prediction scores of the BOA reflectance SuperDove band from the DN airborne four-band imagery ranged from satisfactory to very satisfactory: the least was the SuperDove purple ($R^2$= 0.79) and the best was the infrared ($R^2$=0.92) (Table 1).

<table><caption>TABLE 1. Coefficient of determination ($R^2$) of the linear models explaining every SuperDove band from the airborne blue-green-red-infrared predictors</caption><thead><tr><th></th><th>Super Dove1</th><th>Super Dove2</th><th>Super Dove3</th><th>Super Dove4</th><th>Super Dove5</th><th>Super Dove6</th><th>Super Dove7</th><th>Super Dove8</th></tr></thead><tbody><tr><th>Calibration</th><td>0.80</td><td>0.82</td><td>0.84</td><td>0.84</td><td>0.86</td><td>0.86</td><td>0.87</td><td>0.92</td></tr><tr><th>Validation</th><td>0.79</td><td>0.81</td><td>0.83</td><td>0.84</td><td>0.86</td><td>0.86</td><td>0.86</td><td>0.92</td></tr></tbody></table>

The fusion procedure resulted in two datasets at UHR (0.2 m): the original airborne and the enhanced spaceborne SuperDove gamut (Figure 2). The addition of the infrared information lead to a classification increase by 3% of the airborne dataset (from 69.5 to 72.5%, see the blue series in Figure 2). The standard classification of the enhanced blue-green-red (BGR) SuperDove outperformed that issued from the airborne dataset by almost 2% (from 69.5 to 71.2%). Likewise, the blue-green-red-infrared (BGRI) combination of the SuperDove imagery greatly surpassed that of the airborne one (from 72.5 to 82.8%). The substitution of the infrared SuperDove band by, firstly, the purple band (PBGR), and secondly, the green1 band (BGGR), slightly reduced the score classification by 0.4%.
SAGEO'2025

Contrarywise, the replacement of the infrared SuperDove imagery, by the red edge band (BGRRe), boosted the score by 0.5%, equalling the performance when all SuperDove bands are included. The switch of the infrared to the yellow (BGYR) along with the standard blue-green-red did not change the classification performance.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>FIGURE 2. Overall accuracies of the Minimum Distance classifications derived from various spectral combinations for both airborne and spaceborne imageries at 0.2 m pixel size. See text for the abbreviations</figcaption></figure>

The best classifications of the airborne (blue series in Figure 2) and spaceborne (orange series in Figure 2) were reached with the most comprehensive spectral combination for both platforms: the blue-green-red-infrared (72.5%, Figure 3A) and the purple-blue-green1-green-yellow-red-edge-infrared (83.3%, Figure 3B), respectively.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Fusing UHR aerial with SuperDove imagery to better map coastal habitats

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>FIGURE 3. Seven-habitat maps of the best 0.2-m classifications stemmed from (A) airborne imagery (blue-green-red-infrared: 72.5%) and (B) spaceborne imagery (purple-blue-green1-green-yellow-red-edge-infrared: 83.3%)</figcaption></figure>

## 4. Conclusion

An array of seven (seawater, freshwater, tree, grass, rock, roof and road) representative areas of the coastal zone of Saint-Pierre Island were classified with a very high performance (83.3%) by applying a simple algorithm (Minimum Distance) to a spaceborne eight-band PlanetScope SuperDove imagery, whose spatial resolution was increased by 15 (from 3 to 0.2 m). This spatial gain was enabled by fusing the airborne blue-green-red-infrared imagery at 0.2 m with the spaceborne eight-band imagery using linear regression. This technique is worthwhile since it showed an increase in classification performance by almost 9% (from 72.5% tied to the airborne dataset to 83.3% associated with the spatially-enhanced spaceborne dataset).

This study over the South-East of Saint-Pierre Island within Saint-Pierre-et-Miquelon can be deemed as a proof-of-concept with a high potential of transferability. The airborne imagery (blue-green-red-infrared at 0.2 m) was retrieved from the open-source national BD Ortho® database, available for the entire mainland France as well as French overseas. The spaceborne imagery was extracted from the open-source (for public research) Planet database, leveraging very high temporal eight-band SuperDove imagery, and covering the worldwide terrestrial areas from 70° to -70° latitude.

## 5. Acknowledgements

The authors gratefully acknowledge both the Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN) and the Planet Labs for their respective BD Ortho® and PlanetScope SuperDove imageries, freely available (through the basic education and research program for Planet Labs).
**Bibliography**

Collin A., James D., Lesacher M., Feunteun E. (2024). Ultra-High Resolution Temperature Mapping of the Muddy, Sandy, and Rocky Coasts using UAV-scaled SuperDove Imagery. *Journal of Coastal Research*, vol. 113, n°1, p. 529-533.

Collin A., Feunteun E., James D. (2022a). Towards Better Coastal Mapping Using Fusion of High Temporal SENTINEL-2 and PLANETSCOPE-2 Imageries: 12 Bands at 3 M Through Neural Network Modelling. *ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences*, vol. 43, p. 479-484.

Collin A., James D., Mury A., Letard M., Houet T., Gloria H., Feunteun E. (2022b). Multiscale Spatiotemporal NDVI Mapping of Salt Marshes Using Sentinel-2, Dove, and UAV Imagery in the Bay of Mont-Saint-Michel, France. In *European Spatial Data for Coastal and Marine*

*Remote Sensing: Proceedings of International Conference EUCOMARE 2022-Saint Malo, France*. Cham: Springer International Publishing, p. 17-38.

Teletchea F. (2022) The historic background and potential of sustainable small-scale fisheries and aquaculture in small islands: the case of Saint-Pierre and Miquelon. *Cybium* vol. 46, p. 425-438.
<figure><img src="image_28.png" /></figure>

[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

## Présentations orales

### Métriques spatiales, graphes, relations, échelles

<table><tr><td>Felipe ALBUQUERQUE, Rosa FIGUEIREDO, Cyrille GENRE-GRANDPIERRE<br>Capacitated p-Median Problem with Coverage Constraints: mixing Equity and Efficiency</td><td>52</td></tr><tr><td>Catherine TRUDELLE, Christophe CLARAMUNT<br>Des bases de données de graphe pour représenter et modéliser les réseaux de conflits urbains</td><td>57</td></tr><tr><td>François PINET<br>Les principaux modèles de relations topologiques entre objets spatiaux certains et incertains</td><td>62</td></tr><tr><td>Ghislain GENIAUX<br>Top down scale approaches for GWR with multiscale and multiple locally-self-adaptive bandwidths</td><td>67</td></tr><tr><td>Mahefa Mamy RAKOTOARISOA, Madina BA, Awa NIANG-FALL, Aude Nuscia TAIBI<br>Evaluation de la connectivité des zones humides temporaires au nord-ouest du Sénégal</td><td>72</td></tr><tr><td>Claire BERGE-CASASSA, Mathias BOQUET, Nicolas DORKEL<br>Les voisinages commerciaux des commerces de la seconde main</td><td>77</td></tr><tr><td>Esther SANZ SANZ, Rawaa LAAJIMI, Camille HORVATH, Eric VERGER, Agustin MIRANDA, Quentin CREURER, Claude NAPOLEONE<br>Modélisations multi-niveaux des inégalités sociales et spatiales de la qualité de l'alimentation</td><td>83</td></tr><tr><td>Marc LANG, Lucas BERNIGAUD SAMATAN, Chloé MORGAT, Gabriel MARQUÈS, David SHEEREN<br>Spatialisation de l'effet brise - vent des Haies</td><td>90</td></tr></table>
Capacitated p-Median Problem with
Coverage Constraints: mixing Equity
and Efficiency

A Case Study of Cinemas in the PACA Region,
France

Felipe ALBUQUERQUE¹, Rosa FIGUEIREDO², Cyrille GENRE-GRANDPIERRE³

1. LIA, Avignon University, France
   felipe.albuquerque@univ-avignon.fr

2. LIA, Avignon University, France
   rosa.figueiredo@univ-avignon.fr

3. UMR 7300 ESPACE, Avignon University, France
   cyrille.genre-grandpierre@univ-avignon.fr

RÉSUMÉ. Ce travail propose une nouvelle formulation mathématique du problème de localisation optimale d'équipements. Elle combine l'efficacité avec une dimension d'équité. Au modèle classique de la p-médiane avec prise en compte des capacités d'accueil des équipements (modèle qui cherche les localisations minimisant la somme des distances entre usagers et équipements) est en effet ajoutée une contrainte qui vise à maximiser le nombre d'unités spatiales couvertes par un équipement. L'objectif est ici de concilier objectifs économique (éfficacité) et politique (recherche de l'équité) dans la planification des services. Le modèle est appliqué aux localisations des cinémas en région Provence-Alpes-Côte d'Azur. Une comparaison des solutions obtenues avec et sans contrainte de couverture est effectuée pour mesurer "le coût de l'introduction d'une dose d'équité dans un modèle pur d'efficacité". Sont étudiés les impacts sur les résultats de la morphologie des divisions spatiales, de la variation spatiale de la demande et de la vitesse des déplacements

MOTS-CLÉS : localisation optimale, p-médian, contrainte de couverture, découpage territorial

KEYWORDS: optimal location, p-median, coverage constraint, territorial partition
# 1. Introduction

In spatial planning, models for the optimal location of resources have been well-established for decades (ReVelle, Swain, 1970; Laporte et al., 2020). One of these models, called *p*-Median Problem, aim to determine the placement of a fixed number *p* of facilities (such as schools, hospitals, etc.) to serve the demand of all customers (e.g., population). Formally, we define a set *N* of possible locations for the facilities and a set *C* of customers to be served. In our problem, we consider the capacitated version: each potential facility *j* ∈ *N* is associated with a capacity *R*<sub>j</sub>, while each customer *i* ∈ *C* has a demand *W*<sub>i</sub>. The objective is to select the best *p* locations for the facilities, while ensuring that the total demand assigned to each facility does not exceed its capacity.

The definition of the best *p* locations can vary depending on the optimization logic employed (Béguin, 1989). The traditional approach prioritizes efficiency, focusing on selecting facility locations that minimize the sum of distances *d*<sub>*ij*</sub> that each customer, located at *i* ∈ *C*, must travel to reach his assigned facility *j* ∈ *N*, which is the nearest one with sufficient capacity. Alternatively, the equity approach, through coverage maximization, seeks to select facility locations that maximize the total demand covered within a given distance or travel time threshold (e.g., 15 minutes) from the facilities. Another approach consists in minimizing the situation of the worst-off customer; in other words, it aims to minimize the maximum assigned distance. However, this last approach is rarely used in practice.

Practical solutions for optimal location problems are available through commercial software such as Network Analyst ©ESRI (Esri, 2025). However, while these tools are widely used, they are often insufficient for addressing specific real-world location problems. In planning practice, optimal facility locations are rarely determined by a single "pure" logic (equity vs. efficiency). Instead, a combination of different logic is employed, particularly when factoring in spatial coverage constraints linked to territorial divisions. For instance, if schools need to be located across municipalities with significantly varying populations, it is unlikely that a decision-maker will adopt an entirely efficiency-driven approach. Such an approach could result in no schools being situated in less populated areas, which would be politically difficult to justify (Taullele, 2012). In the other way, it is also unlikely that the decision-maker would follow the pure logic of coverage maximization, which could lead to an over-provision of facilities in sparsely populated areas.

In practice, decision-makers typically combine these logics, often prioritizing efficiency (economic aspect) while introducing elements of equity (political aspect) by ensuring that facilities, when possible, are distributed across all spatial units at a given hierarchical level (e.g., municipalities). The challenge, however, is that this approach remains highly empirical. Relocations required to ensure spatial coverage are often carried out manually, relying on local know-
ledge, which leads to suboptimal solutions and makes the process inherently
subjective and open to debate.

In our study, building on the works of (Josselin, Ciligot-Travain, 2013; Sáez-Aguado, Trandafir, 2012), we propose a mathematical optimal location formulation that balances the objective to minimize the sum of the distances between the customers and facilities (classical efficiency logic) with a spatial unit coverage constraint (equity logic). The proposed formulation is applied to the problem of locating public services in the South region of France, which hosts approximately 5 million inhabitants. The proposed approach ensures that the selected facility locations satisfy two key notions: (1) the total distance $d_{ij}$ between customers and facilities is minimized, and (2) all spatial units at a given administrative level (e.g., communes) must be served. In cases where the number of facilities is insufficient to cover all spatial units, we aim to maximize coverage by serving as many spatial units as possible. Alternatively, we aim to ensure that the number of covered subareas equals the minimum of $p$ (the number of facilities to be installed) and the total number of subareas requiring coverage.

## 2. Mathematical Formulation

To incorporate the notion of spatial units coverage in the formulation, we consider $m^s$ geographical subareas to be covered with at least one facility. These subareas are denoted by $S = \{S_1, S_2, \dots, S_{m^s}\}$, where for any two distinct subareas $k$ and $q$, $S_k \cap S_q = \emptyset$. Let $N(S_k) \subseteq N$ represent the set of potential facility locations in subarea $S_k$, where $k \in \{1, 2, \dots, m^s\}$. The objective is to minimize the total cost of assigning customers to facilities while satisfying classical $p$-median constraints and additional cover constraints.

An integer linear programming formulation (ILP) for the Capacitated $p$-Median Problem (CpMP) was introduced by (ReVelle, Swain, 1970) with variables $y_j$ and $x_{ij}$ defined for each $i \in C$ and $j \in N$. We define $y_j = 1$ if a facility is located in $j$; $y_j = 0$ otherwise. For the other set of variables, $x_{ij} = 1$ if customer $i$ is assigned to facility located in $j$; $x_{ij} = 0$ otherwise. We now introduce a parameter $\alpha$ to model coverage constraints based on the relationship between $p$ (the number of facilities to install) and $m^s$ (the number of subareas to cover). If $p \ge m^s$, then $\alpha = 1$, ensuring that each subarea contains at least one facility. Conversely, if $p < m^s$, then $\alpha = 0$, allowing coverage of at least $p$ subareas. The extended mathematical formulation of the problem is as follows:
$$ (\mathcal{F}) \quad \min \sum_{i \in C} \sum_{j \in N} d_{ij}x_{ij} \qquad (1) $$

$$ \text{s.t.} \quad \sum_{j \in N} x_{ij} = 1, \quad \forall i \in C, \qquad (2) $$

$$ \sum_{j \in N} y_j = p, \qquad (3) $$

$$ \sum_{i \in C} W_i x_{ij} \leq R_j y_j, \quad \forall j \in N, \qquad (4) $$

$$ \alpha \sum_{j \in N(S_k)} y_j \geq 1, \quad k = \{1, 2, \dots, m^s\} \qquad (5) $$

$$ (1 - \alpha) \sum_{j \in N(S_k)} y_j \leq 1, \quad k = \{1, 2, \dots, m^s\} \qquad (6) $$

$$ x_{ij} \in [0, 1], \quad \forall i \in C, \forall j \in N, \qquad (7) $$

$$ y_j \in \{0, 1\}, \quad \forall j \in N. \qquad (8) $$

Constraints (2) ensure that each customer is assigned to exactly one facility. The total number of facilities to be installed is determined by constraint (3), which is set to $p$. Constraints (4) ensure that the capacity limit of each facility is respected. Constraints (5) and (6) aim to cover the maximum number of subareas possible, while constraints (7) and (8) define the domains of all variables in the formulation. Finally, the objective function (1) minimizes the cost of assigning customer $i$ to facility $j$, which corresponds to minimizing the sum of distances $d_{ij}$. In this work, we incorporate a weighted distance into the objective function, where the distance represents the time it takes for each customer $i \in C$ to travel to their assigned facility $j \in N$. Specifically, the weighted distance is calculated by multiplying the travel time from customer $i$ to facility $j$ by the corresponding demand $W_i$ of customer $i$.

### 3. Numerical Experiments

In order to test the proposed formulation, we use a real data instance representing cinema services in the "Provence-Alpes-Côte d'Azur" (PACA) region of France. The data is sourced from INSEE (www.insee.fr), and we consider 192 cinemas in the region. The spatial divisions for the analysis are based on "Communes," "Cantons", and "Intercommunalités" (EPCI), which correspond to 959, 192, and 51 spatial units, respectively, in the PACA region.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Capacitated p-Median Problem with Coverage Constraints: mixing Equity and Efficiency

To evaluate the effect of adding an equity dimension to the classical effi-
ciency problem, we compare the solution values between the formulation with
and without the coverage constraint using different values of p. Next, we study
the impact of the morphology of the spatial divisions by comparing the PACA
region with alternative spatial divisions that maintain the same number of
spatial units. We also examine the sensitivity of the solution to changes in
demand (population), we analyze the impact of an increase in the population
of the region on the solution. Finally, we explore the influence of distance on
the solution by evaluating how changes in the increase of time travel affect the
results.

4. Conclusion

The firsts results reveal a significant correlation between the value of *p*
and the number of subareas to be covered, which directly affects the cost of
incorporating the coverage constraint into a given spatial division. For example,
when the number of subareas to be covered is significantly smaller than the
value of *p*, the impact of adding the coverage constraint notably decreases.
Conversely, when the two values are closer, the cost of adding the coverage
constraint is at its highest. Furthermore, when comparing the PACA region's
original spatial divisions with alternative configurations that maintain the same
number of subareas but exhibit more homogeneous morphologies, the cost of
adding the coverage constraint is lower.

Bibliography

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Taulelle F. (2012). *Le délaissement du territoire: quelles adaptations des services publics dans les territoires ruraux? Toulouse: Presses universitaires du Mirail, 2012.*
Des bases de données de graphe pour
représenter et modéliser les réseaux de
conflits urbains

Catherine Trudelle<fnref n="1" />, Christophe Claramunt<fnref n="2" />

Emails : trudelle.catherine@uqam.ca et christophe.claramunt@gmail.com

ABSTRACT. Urban conflicts arise from human interactions and contribute to the ecological and social structure of modern cities. These conflicts, involving diverse actors, emerge with divergent interests and are shaped by complex socio-spatial dynamics evolving over time and space. This study leverages graph databases and GIS to model urban conflicts, offering a novel approach to analyze their temporal, spatial, and thematic dimensions. Using data from Montreal's regional press, we explore a series of conflicts through a graph-database framework enabling advanced structural analyses. Results validate that urban conflicts shape cities and are influenced by their ecological structure, highlighting the interplay between urban dynamics and conflict evolution. The originality and innovation of this approach lie in its ability to represent and analyze urban conflict networks holistically, integrating multiple dimensions and offering a dynamic perspective on their evolution.

MOTS-CLES : Conflits urbains, bases de données de graphes, SIG, dynamiques socio-spatiales, structure écologique, réseaux de conflits.

KEYWORDS: Urban conflicts, graph databases, GIS, socio-spatial dynamics, ecological structure, conflict networks.

<footnote n="1">¹Département de Géographie, Université du Québec à Montréal, Québec, Canada</footnote>

<footnote n="2">²Institut de Recherche de l’Ecole navale, Lanvéoc, France</footnote>
# 1. Introduction

Les conflits urbains sont provoqués par les nombreuses interactions humaines et participent à l'édification de la structure écologique et à la constitution des sociétés urbaines (Janelle et Goodchild, 1984). Ils impliquent une multitude d'acteurs et éclatent lorsque ces derniers prennent conscience de l'incompatibilité de leurs propres intérêts (Razvan, 2020). Ils entrainent des interactions socio-spatiales et évoluent dans le temps et dans l'espace et entretiennent des liens dont leur analyse est complexe. Une hypothèse avancée par les géographes au milieu des années 1970 est que la ville est la résultante de conflits qui s'y produisent (Cox et Johnston, 1982). Cependant, c'est toujours à la structure écologique de la ville qu'on fait appel pour expliquer la distribution des conflits. Si cette inversion conceptuelle n'enlève rien à la richesse des travaux, elle démontre néanmoins les difficultés majeures liées à l'analyse des relations unissant la structure urbaine et les conflits qui y surviennent. Le conflit, depuis ses premières manifestations jusqu'à son dénouement, joue un rôle fondamental dans la structuration du territoire et des sociétés urbaines et cette relation bidirectionnelle devient d'autant plus complexe à appréhender lorsqu'il s'agit de réseaux de conflits se déployant sur un grand territoire et couvrant une longue période (Trudelle et Claramunt, 2024).

Les chercheurs en géographie urbaine ont analysé les conflits urbains et leurs connexions aux variables politiques, sociales et économiques à l'aide de démarches théoriques (Dawwas, 2014), d'observations pratiques, d'enquêtes (Tiafack et Mbon, 2017) ou des bases de données géo-relationnelles permettant d'identifier des structures émergentes (Lin, et Lim, 2019). Les possibilités offertes par la combinaison de bases de données de graphe et les SIG permettent de mieux modéliser la nature complexe des conflits urbains, leurs interrelations, évolutions et les réseaux émergeants (Aldwairi et Jarrah, 2022). Elles offrent un cadre méthodologique pour analyser les dimensions spatiales et temporelles des conflits, apportant ainsi une intégration des interactions. Cette méthode favorise une meilleure compréhension de la dynamique des conflits urbains. Notre approche vise à combler les lacunes des précédentes approches et propose une représentation plus interconnectée des conflits urbains, et une analyse approfondie de ces événements.

# 2. Modélisation

Les bases de données de graphes allient des capacités de modélisation avec des fonctions d'analyse avancées telles que l'identification de structures et la détection de communautés, et la visualisation de structures émergentes à l'aide d'outils graphiques multidimensionnels et interactifs généralement non disponibles au sein de bases de données relationnelles plus conventionnelles. Elles sont particulièrement adaptées aux représentations multidimensionnelles intégrant le temps et l'espace et à l'association avec des données sémantiques (He et al., 2021, Pan, 2022). Le matériel de base utilisé pour identifier les conflits analysés est la presse régionale montréalaise : La Presse et Le Devoir. Chaque édition quotidienne de ces deux médias publiés entre 1985 et 2007 et 846 conflits identifiés a permis de générer un modèle de base de données relationnelle (Trudelle et al., 2010). Les variables extraites des articles de presse sont le type de conflit, les acteurs impliqués, les enjeux soulevés par les acteurs, et les actions qu'ils entreprennent.
Notre approche basée sur les graphes repose sur Neo4J (https://neo4j.com/fr/) et sur le langage d'interrogation Cypher. Neo4J stocke les données sous la forme d'un graphe composé de nœuds et de relations, d'acteurs avec des catégories. Des opérateurs de sélection et les requêtes contribuent à l'identification de structures et de relations entre les nœuds du graphe. Les acteurs, les facteurs socio-économiques et les lieux liés à des conflits spécifiques peuvent être identifiés, ce qui matérialise les dynamiques en jeu.

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 1. Conflits liés à l'approvisionnement en biens/services urbains (Type 1) et à la localisation (type 6)</figcaption></figure>

La figure 1 montre que les conflits de localisation forment un cluster clairement identifié, certains d'entre eux étant isolés, tandis que ceux liés à l'offre de biens et services urbains sont plus nombreux et se situent principalement dans deux clusters principaux. Les nombreux conflits liés à l'offre de biens et services urbains provoquent des conflits de localisation liés au lieu choisi pour implanter ces équipements et/ou aux localisations alternatives proposées. Les conflits liés à la localisation des biens ou des équipements urbains demandés par les populations sont souvent, mais pas toujours, la matérialisation du phénomène Nimby (Not In My Back Yard). La figure 1 montre que (1) plusieurs conflits de différents types peuvent être liés à un même lieu : par exemple, la carrière Miron et sa reconversion impliquent plusieurs conflits liés à l'approvisionnement en biens et en services urbains et à la localisation de ces mêmes biens et services et (2) plusieurs conflits d'un même type peuvent être liés à des conflits d'un autre type. Cela montre que conflits urbains participent à la formation de la ville et qu'ils sont à leur tour influencés par la structure écologique de la ville. Dans le cas de la carrière Miron (Fig. 1) de nombreux conflits sont apparus autour des multiples alternatives proposées au fil du temps. Ils ont conduit à la mise en place d'un des projets de réhabilitation environnementale les plus ambitieux jamais entrepris en milieu urbain en Amérique du Nord : le parc Frédéric-Back. Cette importante transformation de la structure écologique de la ville est, de fait, en partie due aux nombreux conflits urbains. Une visualisation multidimensionnelle (Fig. 2) permet d'explorer les différentes dimensions spatiales, temporelles et thématiques des réseaux de conflit. Cette figure illustre les conflits de localisation (en orange), les dates (en vert) et les
localisations précises de ces conflits (en violet). La structure choisie est celle d'une spirale temporelle qui représente les successions de ces conflits. Les conflits de localisation, qui sont reliés entre eux par trois variables, à savoir, leurs enjeux, les dates auxquelles ils surviennent ainsi que le lieu où ils se produisent puisqu'ils sont localisés sur une carte géographique de la région métropolitaine de Montréal. Ces informations permettent d'analyser les relations entre la structure de la ville et les conflits. Plusieurs conflits de localisation peuvent survenir dans des lieux similaires, mais à des périodes différentes. Illustrons cet exemple: (1) Un conflit survient dans un lieu, un consensus est atteint et l'aménagement est réalisé à la grande satisfaction de tous les acteurs, un nouveau type de conflit peut survenir quelques années plus tard dans le même lieu si un nouveau projet de développement est proposé ; (2) plusieurs conflits surviennent au même endroit en même temps et qu'ils entrent dans une période de latence vu que les acteurs qui ont proposé un ou plusieurs aménagements décident de tout arrêter face à cette activité conflictuelle. La résurgence d'un conflit dans ce lieu peut provoquer la naissance ou la résurgence d'un ou plusieurs conflits dans le même lieu ou dans des lieux différents, conflits qui se produiront au même ou à différents moments, tous ces conflits étant liés au premier conflit qui a déclenché la chaîne d'événements conflictuels. Ces situations montrent la complexité des relations entre les lieux et les temporalités des conflits en réseau. La multitude de dimensions à traiter, les relations entre les conflits, les lieux et leur temporalité montrent l'importance des propriétés structurelles sous-jacentes et le rôle des interfaces visuelles dans leurs interprétations.

Cet exemple n'est qu'une illustration des capacités d'analyse multidimensionnelle offerte par notre approche qui se combine aux potentialités d'analyses des SIG et des outils statistiques. Les calculs et visualisations sont effectués à l'aide de la bibliothèque graphique Neo4J et du langage d'interrogation Cypher, qui permettent de générer des graphes de réseaux et de visualiser les structures émergentes (exemple de la Figure 2).

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 2. Visualisation multidimensionnelle de conflits de localisation.</figcaption></figure>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Modéliser les conflits urbains

### 3. Conclusion

Les bases de données de graphes offrent de nouvelles possibilités d'exploration de l'évolution des réseaux de conflits urbains. Toute intervention sur le territoire est potentiellement à l'origine de mouvements de protestation qui peuvent être concentrés dans un espace très précis ou être dispersés, avoir des durées différentes, et impliquer une gamme d'acteurs qui peuvent former des coalitions. Une analyse des propriétés structurelles de ces réseaux de conflits urbains à partir de graphes mets en évidence les dynamiques internes de ces réseaux. Cette évolution sociopolitique de notre société est éclairée par l'analyse des réseaux de conflits qui révèlent les acteurs, leurs intentions et les événements provoqués qui façonnent les structures écologiques urbaines, mais qui ont aussi été influencés par elles. Nous proposons une modélisation multidimensionnelle de réseaux de graphe à partir d'une représentation des données dans leurs dimensions thématiques, spatiales et temporelles, en intégrant les conflits, les acteurs, et des outils de matérialisation des structures et différents modes d'extraction et de représentations visuelles.

### 5. Références

Aldwairi, M., & Jarrah, M. (2022). Graph-based data management system for efficient information storage, retrieval and processing. Journal of Information Processing and Management, 60, 2.

Cox, K., et Johnston, R. J. (Eds.). (1982). Conflicts, politics, and the urban scene. New-York: St-Martin's Press.

Janelle, G.-G., et Goodchild, M.-F. (1984). The city around the clock: Space-time patterns of urban ecological structure. Environment and Planning A: Economy and Space, 16(6), 807-820.

Dawwas, E. (2014). The evolution of GIS as a land use planning conflict resolution tool: A chronological approach. American Journal of Geographic Information System, 3(1), 38-44.

Razvan, M. (2020). Environmental conflicts in the context of challenging urban nature. Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences, 15(2), 471-479.

He, Y., Sheng, Y., Hofer, B., Huang, Y., & Qin, J. (2021). Processes and events in the centre: A dynamic data model for representing spatial change. International Journal of Digital Earth, 15(1), 276-295.

Pan, K. (2022). Networking for historical justice: The application of graph database management systems to network analysis projects. Journal of Open Humanities Data, 8, 11.

Tiafack, O., & Mbon, A. M. (2017). Urban growth and front development on risk zones: GIS application for mapping of impacts on Yaoundé Northwestern highlands, Cameroon. Current Urban Studies, 5(2), 217-235.

Trudelle, C., Koci, S., & Pelletier, M. (2010). Répertoire des Conflits urbains et périurbains, RMR de Montréal, 1985-2010. Montréal, Université du Québec à Montréal, Base de données, all rights reserved.

Trudelle, C., et Claramunt, C. (2024). A graph-based modelling approach for the representation and analysis of urban conflicts, Computers, Environment and Urban Systems, 114 (2024) 102201.

Zhang, X., & al. (2014). A model of time series data for environmental monitoring. Environmental Monitoring and Assessment, 186(1), 43-57.
# Les principaux modèles de relations topologiques entre objets spatiaux certains et incertains

François Pinet

Université Clermont-Auvergne, TSCF, INRAE Centre Clermont-Auvergne-Rhône-Alpes

**ABSTRACT.** The representation of topological relationships is an essential concept in geographic information systems. The goal of this communication is to present the main models for topological relationships between spatial objects. It includes the description of models taken into account uncertain shapes, i.e., shapes having broad frontiers. Different formalisms based on the calcul-based method and the 9 intersection method are provided. This communication covers relatively old papers, but a synthesis on this subject was still lacking. We think that this communication can be of interest for people willing to discover the main types of methods for spatial relationship management.

**MOTS-CLES** : Relation topologique, objet incertain, système d'information géographique, méthodologie

**KEYWORDS** : Topological relationship, uncertain object, geographic information system, methodology
# 1. Introduction

La modélisation des relations topologiques dans les systèmes d'information géographiques est un sujet de recherche apparu à la toute fin des années 80. L'objectif de ce champ de recherche est de trouver des formalisme pour distinguer et représenter les configurations spatiales entre au moins deux objets spatiaux. Au commencement, les propositions portaient sur des relations entre objets spatiaux dits certains, c'est-à-dire des objets ayant une représentation bien délimitée. Puis, est apparu la nécessité de proposer des modèles de relations prenant en compte le caractère incertain inhérent aux objets spatiaux. Ainsi, les scientifiques ont développés des formalismes de relations adaptés aux objets spatiaux incertains. L'objectif de la présente communication est de faire un bilan des principaux modèles de relations topologiques pour objets spatiaux certains et incertains. Ce bilan porte sur des articles relativement anciens, mais il manquait malgré tout une synthèse sur ce sujet. Ici, nous allons tout d'abord rappeler les principaux modèles entre objets certains, puis montrer comment ils ont été étendus aux objets incertains. Nous comparerons ces différents modèles en soulignant leurs expressivités, c'est-à-dire leurs capacités à bien distinguer des scènes d'objets spatiaux différentes.

# 2. Les modèles de relations topologique entre objets simples

(Clementini, Di Felice, & van Oosterom, 1993) a proposé un modèle nommé CBM (Calculus-Based Method) qui s'applique entre des objets A et B de type point, ligne, ou surface. A° note l'intérieur d'un objet. L'intérieur d'une surface est défini comme cet objet sans sa partie linéaire qui le délimite. L'intérieur d'une ligne est la ligne sans ses deux points d'extrémité. L'intérieur d'un point est le point lui-même.

(1) **touch** (entre surface/surface, ligne/ligne, ligne/surface, point/surface, point/ligne):

$$ (A,touch,B) \Leftrightarrow (A \circled{\sim} B^{\circ} = \emptyset) \wedge (A \cap B \neq \emptyset) $$

(2) **in** (entre tout type d'objets):

$$ (A,in,B) \Leftrightarrow (A \cap B = A) \wedge (A \circled{\sim} B^{\circ} \neq \emptyset) $$

(3) **overlap** (appliqué entre surface/surface, ligne/ligne):

$$ (A,overlap,B) \Leftrightarrow (dim(A^{\circ}) = dim(B^{\circ}) = dim(A \circled{\sim} B^{\circ})) \wedge (A \cap B \neq A) \wedge (A \cap B \neq B) $$

(4) **disjoint** (entre tout type d'objets):

$$ (A,disjoint,B) \Leftrightarrow A \cap B = \emptyset $$

(5) **cross** (entre to ligne/ligne, ligne/surface):

$$ (A,cross,B) \Leftrightarrow (dim(A \circled{\sim} B^{\circ}) = max(dim(A), dim(B))-1) \wedge (A \cap B \neq A) \wedge (A \cap B \neq B) $$

Ce modèle a servi de base aux relations actuellement implémentées dans PostGIS. Il a été notamment étendu aux objets spatiaux composites (Clementini, Felice, & Califano, 1995), c'est-à-dire non connexes. (Duboisset, Pinet, Kang, & Schneider, 2007) a démontré comment calculer une relation topologique entre deux surfaces composites à partir des relations topologiques de leurs composants.

Le modèle des 9 intersections d'Egenhofer, quant à lui, propose une autre vision (Egenhofer & Herring, 1990). Dans ce modèle, un objet spatial A est décomposé en un intérieur A°, une bordure ∂A et extérieur A'. Une relation topologique
est modélisée par une matrice indiquant s'il y a une intersection entre chacune des
ces parties des deux objets :

$$
M = \begin{bmatrix}
B^{\circ} & \partial B & B^{-} \\
A^{\circ} \cap B^{\circ} \neq \emptyset & A^{\circ} \cap \partial B \neq \emptyset & A^{\circ} \cap B^{-} \neq \emptyset \\
\partial A \cap B^{\circ} \neq \emptyset & \partial A \cap \partial B \neq \emptyset & \partial A \cap B^{-} \neq \emptyset \\
A^{-} \cap B^{\circ} \neq \emptyset & A^{-} \cap \partial B \neq \emptyset & A^{-} \cap B^{-} \neq \emptyset
\end{bmatrix}
$$

Entre deux types d'objets donnés, toutes les matrices ne correspondent pas forcément à une configuration spatiale dessinable en 2D. Par exemple, il existe 8 matrices possibles entre 2 surfaces simples.

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>FIGURE 1. Relation binaire vs. relation ternaire</figcaption></figure>

Les travaux de (Favetta, 2003) propose d'utiliser ce modèle des 9 intersections pour des relations ternaires. L'utilisation conjointe des relations binaires et ternaires permet de distinguer plus de configuration spatiale. La figure 1 montre des configurations spatiales qui ne sont pas distinguées avec la représentation binaire des relations, alors qu'elles le sont avec la représentation ternaire. Par ailleurs, le modèle des 9 intersections dit "étendu à la dimension" propose de placer dans les cellules des matrices non plus 1 ou 0 (s'il y a une intersection ou pas), mais plutôt la dimension de l'intersection (0D, 1D ou 2D). Appliquer aux relations ternaires ce modèle permet par exemple de distinguer les deux configurations spatiales de la figure 2 :

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>FIGURE 2.Deux configurations avec des dimension d'intersection différentes</figcaption></figure>
### 3. Les modèles de relations topologique entre objets incertains

Le modèle des 9 intersections d'Egenhofer a été étendu par (Clementini & Di Felice, 1997) pour les objets incertains. Selon les auteurs, la particularité des objets incertains est qu'ils ont une bordure large. Cette bordure large modélise l'incertitude sur les limites de l'objet. A l'inverse, l'intérieur de l'objet constitue la partie sûre. Par exemple, la bordure d'un objet surfacique incertain est une partie surfacique entourant l'intérieur de l'objet, alors que la bordure d'un objet surfacique certain est la ligne fermée qui entoure l'intérieur de l'objet. La figure 3 montre en gris une bordure d'une surface incertaine. Ainsi, si on applique le modèle de 9 intersections directement entre deux surfaces incertaines, il est possible de distinguer 44 relations topologiques différentes (Clementini & Di Felice, 2001) (contre 8 dans le cas des surfaces simples). Entre deux surfaces composites, on distingue 56 relations (Clementini & Di Felice, 2001) (contre 16 dans le cas des surfaces composites certaines (Duboisset, 2007)). Dans (Tang, 2004), il est souligné que les surfaces incertaines ont en fait un intérieur et une brodure (car elles sont elle-mêmes des surfaces). (Tang, 2004) propose un modèle de relations avec des matrices de 16 intersections afin de mieux distinguer certaines configuration spatiales.

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>FIGURE 3. Un objet à frontière large</figcaption></figure>

Ces types de modèles sont notamment adaptés dans le cas où il existe plusieurs représentations certaines d'un même objet, au sein de différentes sources de données. L'union spatiale de ces représentations donne alors les limites au-delà duquel nous sommes sûrs que l'objet n'est pas présent. L'intersection de ces représentations donne la partie consensus, pour laquelle toutes les sources sont d'accord sur la présence de l'objet. Néanmoins, dans ces modèles à frontière large, les différents degrés d'incertitude ne sont pas modélisés. Pour pallier ce problème, (Carniel & Schneider, 2021; Dilo, 2006; Schneider, 1999) ont proposé des formalismes représentant les objets par des sous-ensembles flous, ainsi que des modèles de relations topologiques.

### 4. Conclusion

La représentation des relations topologiques est un élément essentiel des systèmes d'information géographiques. Nous décrivons ici les principales familles de modèles. Ces modèles sont utiles pour de nombreuses applications que cela soit dans le traitement ou le requêtage de données, ou bien encore dans la définition de contraintes d'intégrité permettant de détecter les incohérences et les erreurs dans un jeu de données (Boulil, Bimonte, & Pinet, 2012, 2014; Kang, Pinet, Schneider, Chanet, & Vigier, 2004). Bien sûr, des modèles plus complexes peuvent être
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Les principaux modèles de relations

proposés, par exemple en appliquant aux objets incertains, les approches à base de relations ternaires ou des 9 intersections étendus aux dimensions.

Bibliographie

Boulil, K., Bimonte, S., Pinet, F. (2012). *A UML & Spatial OCL Based and Automated Approach for Handling Quality Issues in Spatial OLAP Systems*. Paper presented at the ICEIS 2012.

Boulil, K., Bimonte, S., Pinet, F. (2014). Spatial OLAP integrity constraints: From UML-based specification to automatic implementation: Application to energetic data in agriculture. *Journal of Decision Systems*, 23(4), 460-480.

Carniel, A. C., Schneider, M. (2021, 11-14 July 2021). *A Survey of Fuzzy Approaches in Spatial Data Science*. Paper presented at the 2021 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE).

Clementini, E., Di Felice, P. (1997). Approximate Topological Relations. *International Journal of Approximate Reasoning*, 16(2), 173-204.

Clementini, E., Di Felice, P. (2001). A spatial model for complex objects with a broad boundary supporting queries on uncertain data. *Data & Knowledge Engineering*, 37(3), 285-305.

Clementini, E., Di Felice, P., van Oosterom, P. (1993). *A small set of formal topological relationships suitable for end-user interaction*. Paper presented at the Advances in Spatial Databases, Berlin, Heidelberg.

Clementini, E., Felice, P. D. I., Califano, G. (1995). Composite regions in topological queries. *Information Systems*, 20(7), 579-594.

Dilo, A. (2006). *Representation of and reasoning with vagueness in spatial information: A system for handling vague objects*. PhD Thesis, Wageningen University and ITC.

Duboisset, M. (2007). *Un Système de Contraintes d’Intégrité OCL pour les Bases de Données Spatiales : Application à un Système d’Information pour l’Epandage Agricole*. Thèse. Université Clermont-Ferrand II, Aubière.

Duboisset, M., Pinet, F., Kang, M.-A., Schneider, M. (2007). A General Framework to Implement Topological Relations on Composite Regions. In R. Wagner, N. Revell, G. Pernul (Eds.), *Database and Expert Systems Applications* (Vol. 4653, pp. 823-833): Springer Berlin / Heidelberg.

Egenhofer, M., Herring, J. (1990). *Categorizing Binary Topological Relations between Regions, Lines, and Points in Geographic Databases*. Technical report. Department of Surveying Engineering, University of Maine, Orono, ME.

Favetta, F. (2003). *Ambiguïtés dans les langages visuels d’interrogation spatiale et précision topologique des bases de données spatiales*. Thèse. Université de Marne-la-Vallée.

Kang, M. A., Pinet, F., Schneider, M., Chanet, J. P., Vigier, F. (2004). *How to design geographic database? Specific UML profile and spatial OCL applied to wireless Ad Hoc networks*. 7th Conference on Geographic Information Science (AGILE’2004), Heraklion, GRC, April 29-May 1 2004.

Schneider, M. (1999). Uncertainty Management for Spatial Data in Databases: Fuzzy Spatial Data Types. In R. Güting, D. Papadias, F. Lochovsky (Eds.), *Advances in Spatial Databases* (Vol. 1651, pp. 330-351): Springer Berlin / Heidelberg.

Tang, T. (2004). *Spatial object modeling in fuzzy topological spaces: with applications to land cover change*. PhD thesis, University of Twente.
Top down scale approaches for GWR
with multiscale and multiple
locally-self-adaptive bandwidths

Ghislain Geniaux ¹

INRAE UR Ecodeveloppement, Avignon, France
ghislain.geniaux@inrae.fr

RÉSUMÉ. Notre proposition concerne une extension majeure de la méthode de Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) proposée par Fotheringham et al. (2017) (FT2017) qui permet de considérer des échelles spatiales différentes par variable explicative dans le cadre d'un modèle à coefficients variables dans l'espace. Nous introduisons plusieurs méthodes d'estimation visant à intégrer des bandes passantes (bandwidth) qui peuvent varier pour chaque variable et mais aussi s'adapter en fonction de la localisation, et ce faisant nous améliorions très sensiblement les biais et les temps d'estimation de ce type de modèle. Pour y parvenir, nous nous appuyons sur une approche innovante qui s'écarte de l'optimisation d'une seule bande passante optimale par variable et utilise plutôt une séquence de bandes passantes. La présentation visera d'abord à décrire les méthodes d'estimation proposées et leurs propriétés statistiques. Nous illustrerons les performances de ces nouveaux estimateurs comparées à la GWR et à la version FT2017 de la MGWR à la fois à partir de données synthétiques et d'une série de données réelles principalement sur les prix immobiliers. Nous illustrerons à partir d'un cas simple l'estimation de ce type modèle avec le package R mgwrser.

MOTS-CLÉS : Régression Géographiquement Pondérée Multi-échelle, Modèles à Coefficients Variables, algorithme de backfitting, algorithme de Gradient Boosting.

KEYWORDS: Multiscale Geographically Weighted Regression, Spatially Varying Coefficients Models, Backfitting Algorithm, Gradient Boosting.
Spatially varying coefficient models are extensively used across various application domains in quantitative geography, particularly where it is crucial to account for spatial heterogeneity within the coefficient models and where the spatial scale of the studied processes matters. On the SCOPUS database, no fewer than 1258 scientific journal articles mentioned this type of method. These articles showed a relatively balanced distribution across different categories, including "environmental science" (476 articles), "Social science" (447 articles), "Earth and Planetary Sciences" (384 articles) and "Agricultural and biological science" (246 articles). A majority of these articles make reference to the utilization of Geographically Weighted Regression (GWR) for estimating models with varying coefficients in space and more recently the utilization of Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) which allows for considering different spatial scales for explanatory variables. Ours proposed presentation for Sageo concerns a major extension of this method, allowing for bandwidths (spatial scales) to vary both by variable and by location to address complex spatial patterns of coefficients.

The Geographically Weighted Regression (GWR) is a special case of locally weighted regression originally developed by Cleveland, Devlin (1988). It was first applied to the study of land values by McMillen (1996) and later introduced as GWR by (Brunsdon et al., 1996). GWR is a semi-parametric method that requires to estimate a regression model for each individual observation. This approach allows us to examine variations in model parameters based on geographical location. To achieve this, a weighted local regression is performed for each observation within a neighbourhood defined by a bandwidth parameter. In its simplest form, the neighborhood's definition is based on a kernel function, which assigns weights to observations according to their distance from the focal point. The canonical version of a GWR model could be written as:

$$y_i = \sum_{k=1}^{K} \beta_k(u_i, v_i; h, \text{kernel}) x_{ik} + \epsilon_i \quad i = 1, 2, \dots, n \quad (1)$$

Where *y* is a vector of responses, *x* a matrix of covariates, *h* is the bandwidth expressed either as a distance or as a number of closest neighbors, (*u*ᵢ, *v*ᵢ) the spatial coordinates of *i*, *kernel* a specific kernel, *n* the number of observations, *K* the number of covariates and *ϵ* an IID error term.

In the GWR estimation, the first step involves identifying the optimal bandwidth value for the chosen kernel function. This implies that all spatial patterns of the coefficients to be estimated must exhibit comparable spatial scales across the entire geographical space. Naturally, it is unlikely to encounter this form of spatial heterogeneity of coefficients with real data. Indeed, it may be necessary to use neighborhoods that vary according to the variables and locations involved when dealing with real data. It may even be expected that the same varying coefficient displays multiple scales of spatial variation simultaneously,
for example, with a large-scale spatial trend and much finer local variations around this trend.

Therefore, we would like to be able to estimate a GWR like model with bandwidths that may be different for each variable and that can also adapt in value according to the locations. Such a model can be expressed as follows:

$$y_i = \sum_{k=1}^{K} \beta_k(u_i, v_i; h(k, u_i, v_i), \text{kernel})x_{ij} + \epsilon_i \quad i = 1, 2, \dots, n \quad (2)$$

Following the initial works of Yang et al. (2011) for developing a Flexible Bandwidth approach for GWR, Yang (2014); Leong, Yue (2017); Lu et al. (2017); Fotheringham et al. (2017) made a significant contribution to this issue by allowing for the identification of different optimal bandwidths for each variable k, using jacobi iteration or backfitting algorithm. The estimation method termed multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) by Fotheringham et al. (2017), hereafter FT2017, involves a backfitting algorithm, variable by variable, which requires computing a large number of GWR at each iteration to select the set of optimal bandwidths (using the corrected AIC as information criterion, Hurvich et al. (1998); Brunsdon et al. (2000)). The most commonly employed implementation of the FT2017 methods in the GWmodel R package demonstrates sluggish performance and is only suitable for datasets containing fewer than 2500 observations and fewer than 6 explanatory variables.

In our work, we introduce several estimation methods aimed at accommodating bandwidths that may vary for each variable and adapt according to location. To achieve this, we rely on an innovative approach that departs from the optimization of a single optimal bandwidth and instead utilizes a decreasing series of bandwidths in a manner reminiscent of gradient boosting algorithms. Rather than attempting to identify an unique optimal bandwidth $h^*(k, u_i, v_i)$ for the pair $(k, i)$, we sequentially employ a series of decreasing bandwidths to capture the contribution of each neighborhood to improving regression coefficient estimation.

This presentation will first aim to describe the estimation methods and their statistical properties. We will illustrate the performance of these new estimators compared to GWR and the FT2017 version of MGWR using synthetic data (parameter biases). Tables 2 and 4 illustrate these comparisons of finite sample properties using synthetic data with varied spatial patterns of coefficients. Table 2 shows that the tds_mgwr and atds_mgwr estimators significantly reduce the estimation biases of the model coefficients, while Table 4 demonstrates that the estimation times are significantly reduced for the tds_mgwr version compared to the gwr.multiscale version implemented in the R package GWmodel. We also observe better out-of-sample predictive performance using real-world datasets of various themes, as illustrated in Table 6.
<table><caption>**Table 2:** Monte Carlo result with various DGP and error distributions, SNR=0.7, 1000 replications.</caption><thead><tr><th rowspan="3">Estimator</th><th colspan="5">Error distribution ~ normal</th><th colspan="5">Error distribution ~ Uniform</th><th colspan="5">Error distribution ~ χ²</th></tr><tr><th colspan="5">β RMSE</th><th colspan="5">β RMSE</th><th colspan="5">β RMSE</th></tr><tr><th>β₀</th><th>β₁</th><th>β₂</th><th>β₃</th><th>mean</th><th>β₀</th><th>β₁</th><th>β₂</th><th>β₃</th><th>mean</th><th>β₀</th><th>β₁</th><th>β₂</th><th>β₃</th><th>mean</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="16"><strong>DGP ~ GG2024</strong></td></tr><tr><td>OLS</td><td>1.22</td><td>1.55</td><td>1.63</td><td>2.89</td><td><strong>1.82</strong></td><td>1.22</td><td>1.56</td><td>1.62</td><td>2.89</td><td><strong>1.82</strong></td><td>1.22</td><td>1.55</td><td>1.62</td><td>2.89</td><td><strong>1.82</strong></td></tr><tr><td>GWR</td><td>0.85</td><td>0.86</td><td>1.28</td><td>1.50</td><td><strong>1.12</strong></td><td>0.80</td><td>0.84</td><td>1.26</td><td>1.53</td><td><strong>1.11</strong></td><td>0.85</td><td>0.88</td><td>1.26</td><td>1.46</td><td><strong>1.11</strong></td></tr><tr><td>gwr_multiscale</td><td>0.45</td><td>0.71</td><td>1.29</td><td>2.41</td><td><strong>1.22</strong></td><td>0.41</td><td>0.68</td><td>1.31</td><td>2.31</td><td><strong>1.18</strong></td><td>0.40</td><td>0.69</td><td>1.34</td><td>2.50</td><td><strong>1.23</strong></td></tr><tr><td>tds_mgwr</td><td>0.42</td><td>0.66</td><td>1.20</td><td>1.39</td><td><strong>0.92</strong></td><td>0.39</td><td>0.64</td><td>1.17</td><td>1.35</td><td><strong>0.89</strong></td><td>0.38</td><td>0.65</td><td>1.20</td><td>1.36</td><td><strong>0.90</strong></td></tr><tr><td>atds_mgwr</td><td>0.38</td><td>0.53</td><td>1.24</td><td>1.18</td><td><strong>0.83</strong></td><td>0.35</td><td>0.56</td><td>1.19</td><td>1.21</td><td><strong>0.83</strong></td><td>0.34</td><td>0.57</td><td>1.22</td><td>1.20</td><td><strong>0.83</strong></td></tr><tr><td colspan="16"><strong>DGP ~ FT2017</strong></td></tr><tr><td>OLS</td><td>0.10</td><td>0.85</td><td>1.26</td><td></td><td><strong>0.74</strong></td><td>0.12</td><td>0.85</td><td>1.26</td><td></td><td><strong>0.74</strong></td><td>0.11</td><td>0.85</td><td>1.26</td><td></td><td><strong>0.74</strong></td></tr><tr><td>GWR</td><td>0.34</td><td>0.36</td><td>0.57</td><td></td><td><strong>0.42</strong></td><td>0.32</td><td>0.37</td><td>0.57</td><td></td><td><strong>0.42</strong></td><td>0.31</td><td>0.36</td><td>0.58</td><td></td><td><strong>0.42</strong></td></tr><tr><td>gwr_multiscale</td><td>0.15</td><td>0.34</td><td>0.55</td><td></td><td><strong>0.35</strong></td><td>0.13</td><td>0.36</td><td>0.54</td><td></td><td><strong>0.35</strong></td><td>0.15</td><td>0.34</td><td>0.55</td><td></td><td><strong>0.35</strong></td></tr><tr><td>tds_mgwr</td><td>0.16</td><td>0.33</td><td>0.55</td><td></td><td><strong>0.35</strong></td><td>0.14</td><td>0.36</td><td>0.55</td><td></td><td><strong>0.35</strong></td><td>0.15</td><td>0.34</td><td>0.56</td><td></td><td><strong>0.35</strong></td></tr><tr><td>atds_mgwr</td><td>0.16</td><td>0.29</td><td>0.52</td><td></td><td><strong>0.32</strong></td><td>0.13</td><td>0.32</td><td>0.52</td><td></td><td><strong>0.32</strong></td><td>0.15</td><td>0.31</td><td>0.53</td><td></td><td><strong>0.33</strong></td></tr><tr><td colspan="16"><strong>DGP ~ Gao2021</strong></td></tr><tr><td>OLS</td><td>1.22</td><td>0.75</td><td>1.55</td><td></td><td><strong>1.17</strong></td><td>1.22</td><td>0.75</td><td>1.55</td><td></td><td><strong>1.18</strong></td><td>1.22</td><td>0.75</td><td>1.55</td><td></td><td><strong>1.18</strong></td></tr><tr><td>GWR</td><td>0.40</td><td>0.43</td><td>0.61</td><td></td><td><strong>0.48</strong></td><td>0.38</td><td>0.43</td><td>0.62</td><td></td><td><strong>0.48</strong></td><td>0.42</td><td>0.43</td><td>0.62</td><td></td><td><strong>0.49</strong></td></tr><tr><td>gwr_multiscale</td><td>0.36</td><td>0.42</td><td>0.58</td><td></td><td><strong>0.46</strong></td><td>0.35</td><td>0.43</td><td>0.59</td><td></td><td><strong>0.46</strong></td><td>0.37</td><td>0.42</td><td>0.60</td><td></td><td><strong>0.46</strong></td></tr><tr><td>tds_mgwr</td><td>0.36</td><td>0.42</td><td>0.59</td><td></td><td><strong>0.46</strong></td><td>0.35</td><td>0.43</td><td>0.61</td><td></td><td><strong>0.46</strong></td><td>0.36</td><td>0.42</td><td>0.61</td><td></td><td><strong>0.46</strong></td></tr><tr><td>atds_mgwr</td><td>0.33</td><td>0.40</td><td>0.55</td><td></td><td><strong>0.43</strong></td><td>0.30</td><td>0.41</td><td>0.56</td><td></td><td><strong>0.42</strong></td><td>0.33</td><td>0.40</td><td>0.58</td><td></td><td><strong>0.44</strong></td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Table 4:** Bandwidth optimization time in seconds with respect to number of covariates *k* and sample size *n*.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Estimator</th><th colspan="5">k = 2</th><th colspan="5">k = 4</th></tr><tr><th>n = 500</th><th>1000</th><th>2500</th><th>5000</th><th>10000</th><th>50000</th><th>500</th><th>1000</th><th>2500</th><th>5000</th><th>10000</th><th>50000</th></tr></thead><tbody><tr><td>GWR</td><td>9</td><td>13</td><td>28</td><td>36</td><td>63</td><td>290</td><td>7</td><td>10</td><td>22</td><td>32</td><td>79</td><td>444</td></tr><tr><td>tds_mgwr (without EDF)</td><td>46</td><td>54</td><td>116</td><td>159</td><td>263</td><td>414</td><td>37</td><td>121</td><td>253</td><td>344</td><td>726</td><td>3669</td></tr><tr><td>tds_mgwr (with EDF)</td><td>55</td><td>68</td><td>174</td><td>499</td><td>2104</td><td>-</td><td>44</td><td>153</td><td>404</td><td>1204</td><td>5372</td><td>-</td></tr><tr><td>atds_mgwr (with EDF)</td><td>66</td><td>74</td><td>166</td><td>300</td><td>335</td><td>1053</td><td>67</td><td>171</td><td>346</td><td>686</td><td>945</td><td>6526</td></tr><tr><td>gwr_multiscale (without EDF)</td><td>94</td><td>109</td><td>223</td><td>365</td><td>621</td><td>3005</td><td>154</td><td>212</td><td>467</td><td>1247</td><td>2097</td><td>6277</td></tr><tr><td>gwr_multiscale (with EDF)</td><td>116</td><td>146</td><td>343</td><td>1186</td><td>4905</td><td>-</td><td>184</td><td>271</td><td>747</td><td>3865</td><td>16776</td><td>-</td></tr><tr><td>gwr_multiscale (without EDF, GWmodel)</td><td>33</td><td>283</td><td>8772</td><td>68599</td><td>-</td><td>-</td><td>59</td><td>764</td><td>19582</td><td>165247</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="2">Estimator</th><th colspan="5">k = 8</th><th colspan="5">k = 16</th></tr><tr><th>n = 500</th><th>1000</th><th>2500</th><th>5000</th><th>10000</th><th>50000</th><th>500</th><th>1000</th><th>2500</th><th>5000</th><th>10000</th><th>50000</th></tr></thead><tbody><tr><td>GWR</td><td>8</td><td>12</td><td>25</td><td>48</td><td>97</td><td>544</td><td>8</td><td>12</td><td>32</td><td>79</td><td>138</td><td>862</td></tr><tr><td>tds_mgwr (without EDF)</td><td>85</td><td>278</td><td>408</td><td>982</td><td>1569</td><td>8056</td><td>329</td><td>595</td><td>1046</td><td>1869</td><td>3148</td><td>14754</td></tr><tr><td>tds_mgwr (with EDF)</td><td>95</td><td>325</td><td>601</td><td>3431</td><td>11208</td><td>-</td><td>378</td><td>725</td><td>1506</td><td>5644</td><td>21941</td><td>-</td></tr><tr><td>atds_mgwr (with EDF)</td><td>112</td><td>355</td><td>505</td><td>1353</td><td>1878</td><td>12067</td><td>387</td><td>650</td><td>1131</td><td>2522</td><td>3594</td><td>18552</td></tr><tr><td>gwr_multiscale (without EDF)</td><td>317</td><td>465</td><td>635</td><td>1617</td><td>2572</td><td>14828</td><td>680</td><td>958</td><td>1254</td><td>3696</td><td>13811</td><td>29578</td></tr><tr><td>gwr_multiscale (with EDF)</td><td>374</td><td>562</td><td>1016</td><td>5255</td><td>18364</td><td>-</td><td>761</td><td>1149</td><td>1818</td><td>11457</td><td>96815</td><td>-</td></tr><tr><td>gwr_multiscale (without EDF, GWmodel)</td><td>114</td><td>2148</td><td>39039</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>390</td><td>3881</td><td>97794</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Additionally, we will discuss a new multiscale GWR method with separable spatio-temporal kernels and distinct temporal bandwidths for each variable, which is currently being finalized and should be operational by the time of the conference. Finally, we will illustrate the practical use of our main estimator in the R package *mgwrsar* using an example with french real estate price data from DVF and Urbansimul.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Top down scale approaches for GWR

<table><caption>**Table 6:** In-sample and out-sample performance of GWR, Multiscale GWR, *tds_mgwr* and *atds_mgwr*.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">GWR</th><th colspan="3">OUT SAMPLE RMSE</th></tr><tr><th>multiscale.gwr</th><th>tds_mgwr</th><th>atds_mgwr</th></tr></thead><tbody><tr><td>georgia</td><td><strong>0.638</strong></td><td>0.674</td><td>0.694</td><td>0.697</td></tr><tr><td>clearwater</td><td>0.910</td><td><strong>0.885</strong></td><td>0.918</td><td>0.920</td></tr><tr><td>tokio</td><td>0.127</td><td>0.111</td><td><strong>0.109</strong></td><td>0.110</td></tr><tr><td>berlin</td><td>0.809</td><td><strong>0.802</strong></td><td><strong>0.802</strong></td><td>0.803</td></tr><tr><td>DVF</td><td>0.659</td><td>-</td><td>0.647</td><td><strong>0.642</strong></td></tr><tr><td>king_house</td><td>0.335</td><td>-</td><td><strong>0.329</strong></td><td>-</td></tr><tr><td>airbnb</td><td>0.681</td><td>-</td><td><strong>0.659</strong></td><td>-</td></tr></tbody></table>

# 1. References

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# Evaluation de la connectivité des zones humides temporaires au nord-ouest du Sénégal.

## Approche par simulation multi-agents.

Mahefa Mamy RAKOTOARISOA¹,⁴, Madina BA²,³,⁵, Awa NIANG-FALL²,³, Aude Nuscia TAIBI¹,⁵,⁶

1. UMR CNRS ESO 6590

2. UMI SOURCE 272, IRD

3. Université Cheikh Anta Diop de Dakar, Sénégal

4. CNES (Centre National d'Etudes Spatiales)

5. Université d'Angers, France

6. Institut Universitaire de France

**ABSTRACT.** Wetlands (ZH), essential for biodiversity and ecosystem services (such as flood regulation, carbon storage, and water supply), are severely threatened by urbanization, agriculture, and climate change. Small temporary wetlands (ZHT), although particularly important in dry regions for their hydrological, ecological, and socio-economic roles, suffer from a lack of recognition. Additionally, their connectivity is disrupted by the implementation of infrastructure developments. This study, conducted in northwestern Senegal, explores these issues by combining spatial analysis, spatial simulation, and hydrological modeling. Using cartographic data, satellite images, and high-resolution digital terrain models (DTMs) derived from 3D drone imagery, a multi-agent simulator was developed to analyze hydrological connectivity. Two distinct models were designed: (i) a model to study the connectivity of ponds to watercourses (Stream-Pond Connectivity Indicator) used in the floodplain area of the waalo and (ii) a model to study the interconnectivity of ponds in non-floodplain areas, applied to ZHT of various sizes from the jeeri to the Ferlo (Pond-Pond Interconnectivity Indicator). First results in the waalo allow the extraction and spatialization of a connectivity indicator for the six main ponds in this area over the period from 1998 to 2020, and the reconstruction of potential water flow paths. The results reveal that high-resolution modeling provides valuable insights into hydrological flows and connectivity between wetlands, opening up new perspectives for their preservation and sustainable management.

**MOTS-CLES :** Zones humides temporaires, mares, connectivité, système multi-agents, Sénégal

**KEYWORDS:** wetlands, ponds, connectivity, multi-agents system, Senegal
# 1. Problématique et enjeux

A échelle globale, les petites zones humides temporaires (ZHT), que l'on peut appeler mares, sont des écosystèmes qui sont particulièrement en recul (Van Meter et Basu, 2015). Eléments aquatiques présents dans divers milieux, en général de petite taille et peu profonds, et inondés de façon intermittente, leurs sources d'eau varient considérablement mais, dans tous les cas, elles sont reliées à d'autres éléments aquatiques par le biais de transferts inhérents au cycle de l'eau (McIntyre et al., 2014). Leur caractéristique principale est qu'elles s'assèchent saisonnièrement ou parfois durant plusieurs années, souvent chaque année, et parfois de manière imprévisible (Calhoun et al., 2017). Ces ZHT, très peu étudiées et donc très peu connues (Acuña et al., 2014), sont pourtant des écosystèmes occupant une place très importante en régions sèches, où elles constituent des ressources majeures d'eau, mais aussi des sites de pâturages pour les troupeaux, de mise en culture et de cueillette de compléments alimentaires, fruits, feuilles, etc. (Boix et al., 2019). Ce sont aussi des lieux de sociabilité majeurs comme nous l'expriment les poèmes de la région du fleuve Sénégal (Bourlet et al., 2023). Les ressources de ces ZHT, concentrant eau et végétation, ont en effet toujours été utilisées dans les milieux ruraux sahéliens et sahariens pour ces différents usages.

Les raisons invoquées pour expliquer le déclin de ces petites zones humides sont un manque de connaissance sur leur fonctionnement et un manque de prise en compte de leur intérêt patrimonial qui conjugue richesses naturelles et culturelles (Sajaloli et Teissier-Ensminger, 1997), dans les politiques d'aménagement des territoires (Brédif et al., 2017) et dans les processus de gestion et de planification des bassins versants (Acuña et al., 2014).

Or, d'importants aménagements hydrauliques (barrages) et hydro-agricoles (périmètres irrigués) à la suite de la « grande sècheresse » (1970-2000), en Afrique notamment de l'Ouest, ont modifié le fonctionnement hydrologique des cours d'eau et des ZH, entités hydrologiques qui s'y raccordent, avec notamment une perte de connectivité entre eux. La notion de connectivité est classiquement attribuée à l'écologie du paysage se référant aux interactions entre les espèces et la structure paysagère (Merriam 1984, Pringles 2003). L'étude de la connectivité hydrologique est, elle, très récente. Il n'y a pas encore de définition communément admise, mais les chercheurs s'accordent sur le fait qu'elle « caractérise le transfert par l'eau de matières, d'énergies et d'organismes à l'intérieur ou entre tous les compartiments du cycle hydrologique » (Reulier, 2017). Reliée au concept de continuum fluvial, « la connectivité hydrologique peut opérer selon les dimensions longitudinales, latérales, verticales et temporelles des systèmes hydrologiques » (Ali, 2010). La connectivité hydrologique peut être très dynamique, en particulier entre les éléments de paysage de transition tels que les ZH, qui varient en taille et degré de connectivité hydrologique selon leur localisation spatiale (Bracken et Croke, 2007). L'intérêt pour la préservation et la restauration des zones humides et la protection contre les inondations suscite un besoin de comprendre la dynamique de cette connectivité hydrologique mal connue (Epting et al. 2018).

On s'est particulièrement intéressé au nord-ouest du Sénégal, du Ferlo jusqu'à la vallée du fleuve Sénégal en zone sahélienne pour comprendre les enjeux socio-
écologiques que constituent ces ZHT, très mal connues en partie du fait de leur difficulté d'accès et de leur caractère temporaire. Cette région composée de vastes plateaux interrompus par la vallée du fleuve Sénégal au nord, est grêlée de zones humides de tailles variées extrêmement riches en faune et en flore, et crucales pour les activités agro-pastorales. Sur les plateaux non inondables (jeeri), les ZHT se remplissent au moment des pluies et s'assèchent ensuite progressivement avec la saison sèche. Dans le waalo, zone inondable de la vallée du fleuve Sénégal, les ZHT se remplissaient grâce à leur connexion régulière avec la crue du fleuve pendant la saison des pluies. Cependant, elles deviennent de plus en plus pluviales ou disparaissent avec les aménagements hydro-agricoles de ces dernières décennies dans la vallée. Par ailleurs, le fonctionnement de ces ZHT temporaires semble également affecté par les bouleversements hydro-climatiques actuels. C'est donc leur connectivité au fleuve et/ou entre elles qui sont profondément perturbées, impactant leur fonctionnement hydrologique, mais également la biodiversité et les activités agro-pastorales qu'elles accueillent. L'assèchement précoce des mares contraint ainsi les éleveurs pastoraux à migrer plus tôt et sur de plus longues distances, augmentant ainsi les coûts et les risques liés à leur activité.

## 2. La modélisation multi-agent pour comprendre le fonctionnement hydrologique des mares

Pour comprendre comment fonctionnent ces ZHT et leur évolution en contexte de changement climatique et d'aménagements hydro-agricoles, nous avons eu recours aux outils de l'analyse spatiale et notamment à la simulation spatiale permettant de mettre en évidence la connectivité hydrologique liée à l'organisation du paysage identifiée (Rakotoarisoa et al., 2023). Dans une première étape avec l'exploitation de diverses sources de données cartographiques et d'images satellites, on a produit une cartographie détaillée du paysage, permettant de comparer la structure paysagère à différentes dates, en particulier pour l'observation de l'évolution des aménagements hydro-agricoles qui impactent fortement les écoulements (fig.1).

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure 1. : Evolution de la structure du paysage (périmètres irrigués en vert) de 1998 à 2019 utilisée comme donnée d'entrée dans le modèle SMA.</figcaption></figure>

Ensuite, des images 3D issues de prises de vue par drone sont exploitées et traitées afin de générer des modèles numériques de terrain (MNT) à résolution fine (jusqu'à 7 cm). Un simulateur multi-agents (SMA) est par la suite développé afin de faire ressortir un indicateur de connectivité hydrologique avec le fleuve Sénégal et entre ZHT. Les résultats des traitements précédents (MNT et cartographie du paysage) sont utilisés comme données d'entrée pour les simulations. Ce simulateur repose sur
un système utilisant le mouvement simple « d'agents hydrologiques » pour
reproduire les écoulements. Le modèle simule des événements hydrologiques, tels
qu'une crue ou une pluie d'intensité donnée. Grâce aux règles de transitions
hydrologiques qui ont été intégrées, il est possible d'identifier les entités
hydrologiques connectées par l'événement simulé. Il est aussi possible de
déterminer de quelle manière elles sont connectées en observant en détail le rôle de
chaque objet du paysage. La simulation permet de suivre le comportement de
chaque agent en interaction avec son environnement (topographie, occupation du
sol, éléments du paysage), de reconstituer les chemins d'écoulement de l'eau et de
produire des indicateurs spatiaux à échelle fine pour caractériser la connectivité des
entités hydrologiques.

Deux types de modèles distincts sont développés ; (i) un pour étudier la connectivité des mares aux cours d'eau (Indicateur de connectivité cours d'eau-mares) utilisé dans le waalo et (ii) un pour étudier l'interconnectivité des mares en zones non inondables appliqué à des ZHT de différentes tailles du jeeri jusqu'au Ferlo (indicateur d'interconnectivité mares-mares).

3. Premiers résultats

Les résultats des simulations dans le waalo (site de Bayde) permettent d'extraire et
spatialiser un indicateur de connectivité pour les six mares principales de cette zone
pour les périodes allant de 1998 à 2020, et de reconstituer les potentiels chemins
d'écoulement des eaux de remplissage des mares. Le modèle de connectivité simule
une crue provenant des défluents du fleuve Sénégal (Namardé et Ngalanka).
Il ressort que l'indicateur de connectivité de la plupart des mares diminue au fil des
années, parallèlement à l'accroissement des périmètres irrigués, aménagements
hydro-agricoles qui viennent déconnecter ces entités du fleuve. Une diminution
rapide globale de la connectivité est observée entre 1999 et 2000 ainsi qu'entre 2012
et 2015. Néanmoins, certaines mares ne sont pas concernées par cette diminution, en
raison de leur emplacement (fig. 2).

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure 2. Spatialisation des connectivités issues des différentes simulations par année (en bleu clair).</figcaption></figure>

Le modèle permet aussi de savoir quel défluent (et dans quelle proportion) contribue
à la connectivité d'une mare tout en retraçant le chemin emprunté par les agents
hydrologiques, et en déduisant les potentiels chemins d'écoulement. Pour le modèle
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Evaluation de la connectivité des zones humides temporaires au nord-ouest du Sénégal

utilisé dans la zone non-inondable du Jeeri (complexe Koyli Goti), les événements simulés sont des pluies. À partir des données topographiques à haute résolution (jusqu'à 7 cm issues d'images drones), on a pu identifier les mares avec un algorithme utilisant le modèle SMA. L'étude du comportement de ces mares entre elles permet d'observer la complexité de leur interaction, surtout sur ce plateau à faible dénivelé. Les simulations à résolutions fines, à l'échelle micro-topographique, offrent un grand potentiel pour le développement de l'indicateur d'interconnectivité.

## 5. Remerciements

Financement CNRS (International Research Network) et CNES (Post doc. M. Rakotoarisoa)

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# Les voisinages commerciaux des commerces de la seconde main

## Le cas du centre-ville de Metz

Claire BERGE-CASASSA¹, Mathias BOQUET², Nicolas DORKEL³

1. LOTERR UR7304 / Université de Lorraine
claire.berge-casassa@univ-lorraine.fr

2. LOTERR UR7304 / Université de Lorraine
mathias.boquet@univ-lorraine.fr

3. LOTERR UR7304 / Université de Lorraine
nicolas.dorkel@univ-lorraine.fr

ABSTRACT. Considered as marginal market, second-hand retails have been enjoying a popularity in recent years and are characterized by a kind of relocation. This communication suggests exploring the location factors specific to second-hand retails through the prism of commercial proximity. The key objective is to analyze localization factors of second-hand markets, the study of centrality and commercial proximity using spatial analysis (quadrant method and k-nearest neighbors) and some expletory interviews.

Mots-clés : Marchés de la seconde main, commerces, centre-ville, localisation, plus proche voisin, Metz

Keywords: Second-hand retail, retailing, inner city, localization, k-nearest neighbors, Metz
# 1. Introduction

Les géographes et les économistes cherchent depuis longtemps à déterminer les facteurs explicatifs de la localisation des commerces. Mérenne-Schoumaker (1979) propose une synthèse de ces facteurs, encore largement d'actualité, qui développe à la fois ceux relatifs aux caractéristiques de l'activité commerciale et à ses besoins spécifiques (famille de produits vendus, niveau de gamme, nature de l'opération de localisation, surface de vente...) et ceux liés à son environnement (accessibilité, clientèle, politique des pouvoirs publics...). Parmi les facteurs environnementaux, celui des voisinages commerciaux, retient particulièrement notre attention bien qu'il fasse évidemment système avec les autres facteurs dans l'élaboration des modèles théoriques de localisation commerciale (Berry, 1971; Davies, 1976). Dans ces modèles, les choix de localisation commerciale au regard des autres commerces apparaissent alors guidés par trois règles : celle de la recherche de la centralité ou non (Wang et al, 2014) ; celle de la concentration ou de la dispersion d'un même type de commerce (Wayens et Grimmeau, 2006) et enfin celle de la spécialisation ou de la diversification des commerces dans une même zone géographique (Delage et Fleury, 2011).

Le commerce de seconde main rencontre depuis quelques années un certain engouement. Il fut longtemps considéré comme une activité commerciale marginale, notamment sous la forme classique du commerce en boutique, reléguée dans les marges des centralités commerciales tant dans les centres-ville que dans les périphéries, avec une certaine « dispersion géographique aléatoire » (Bauhain-Roux, Guiot, 2001). Son retour sur le devant de la scène commerciale est marqué par une relocalisation dans la ville que nous explorons à partir de l'analyse spatiale et dans une dimension diachronique à travers l'exemple du centre-ville de Metz pour lequel nous disposons de la base exhaustive des activités commerciales géolocalisées pour 2018 et 2024 et caractérisées à partir de la typologie des commerces de la commission « Commerce, consommation et territoires » du CNFG. Des entretiens avec les commerçants·e·s de la seconde main permettent alors de vérifier si les observations spatiales correspondent alors à des stratégies de localisation conscientes.

# 2. La localisation des commerces de la seconde-main en ville : retour au centre ?

Longtemps situées à la marge de l'hypercentre commercial de Metz, de nouvelles, boutiques d'occasion apparaissent aujourd'hui dans le cœur du plateau piétonnier, actant ainsi un nouveau positionnement plus central. L'analyse du semis de point (centre de gravité et distance-type) permet de mesurer l'évolution de la localisation des commerces de seconde main entre 2018 et 2024 (cf. figure 1) : la distance-type au centre de gravité est passée de 319 à 312m pour l'ensemble des commerces, et de 413 à 362m pour les commerces de seconde main uniquement (cf. tableau 1). Malgré ce rapprochement du centre, les commerces de seconde main sont plutôt situés en périphérie au même titre que les services à caractère commerciaux
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par exemple. Au contraire, les commerces relevant de la catégorie « Équipement de la personne », occupent en général des positions beaucoup plus centrales.

<table><caption>TABLEAU 1. Évolution du nombre de commerces et des distances-types au centre de gravité par catégorie</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Nombre de commerces occupés</th><th colspan="3">Distance-type au point-moyen</th></tr><tr><th>2018</th><th>2024</th><th>Évolution</th><th>2018</th><th>2024</th><th>Évolution</th></tr></thead><tbody><tr><td>Commerces recensés</td><td>941</td><td>920</td><td>-2%</td><td>319</td><td>312</td><td>-2%</td></tr><tr><td><strong>Seconde main</strong></td><td><strong>17</strong></td><td><strong>26</strong></td><td><strong>53%</strong></td><td><strong>413</strong></td><td><strong>362</strong></td><td><strong>-12%</strong></td></tr><tr><td>A. Alimentation</td><td>79</td><td>97</td><td>23%</td><td>310</td><td>319</td><td>3%</td></tr><tr><td>B. Équip. de la personne</td><td>209</td><td>163</td><td>-22%</td><td>233</td><td>227</td><td>-3%</td></tr><tr><td>C. Équip. de la maison</td><td>77</td><td>56</td><td>-27%</td><td>309</td><td>292</td><td>-6%</td></tr><tr><td>D. Équip. loisirs/sport/culture</td><td>60</td><td>62</td><td>3%</td><td>328</td><td>318</td><td>-3%</td></tr><tr><td>E. Entretien de la personne</td><td>39</td><td>47</td><td>21%</td><td>244</td><td>256</td><td>5%</td></tr><tr><td>H. HORECA (Hôtel, café, rest.)</td><td>230</td><td>261</td><td>13%</td><td>345</td><td>314</td><td>-9%</td></tr><tr><td>I. Services à car. commercial</td><td>233</td><td>216</td><td>-7%</td><td>348</td><td>352</td><td>1%</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>FIGURE 1. Distance au centre des commerces de seconde main en 2018 et 2024</figcaption></figure>

### 3. Les voisinages commerciaux de la seconde main

Après l'étude de la centralité dans le centre-ville de Metz, nous nous intéressons à la concentration du commerce de seconde main et à leur voisinage. Si la lecture cartographique de leur localisation fait d'ores et déjà apparaître certains regroupements de magasins d'occasion par secteurs géographiques, la méthode des quadrats permet d'apporter une mesure de cette concentration. Un carroyage de
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200*200m a été appliqué sur notre secteur d'étude et tous les quadrats regroupant plus de 10 commerces ont été conservés pour nos analyses. L'indice de ségrégation (Duncan, Duncan, 1955) a été mesuré pour étudier l'égalité de la distribution des différents types de commerces dans le centre-ville en 2024. Le secteur de la seconde main connaît la distribution la plus inégalitaire (IS=0,46), suivi de la catégorie « équip. de la personne» (IS=0,37). Au contraire, les cafés et restaurants présentent une distribution plus homogène (IS=0,23). Au regard de la faiblesse de notre échantillon de commerces de seconde main (n=24) et malgré une valeur élevée, le résultat de l'indice de concentration n'est pas concluant (IC=2,88 ; DDL=3 ; pvalue =0,5396). La cartographie des quotients de localisation permet cependant de repérer les concentrations de commerces d'occasion dans l'espace (cf. figure 2).

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>FIGURE 2. Concentration des commerces de seconde main et d'équip. de la personne</figcaption></figure>

Afin d'affiner l'analyse du voisinage, la proximité directe des commerces a été à son tour étudiée. À partir d'un script R, les dix commerces les plus proches (en distance euclidienne) de chaque commerce du centre-ville ont été sélectionnés afin de comparer l'environnement commercial des magasins d'occasion à celui des commerces du neuf. Ainsi, en 2024, il existe une relation statistique très significative entre la seconde main et la proximité d'autres commerces de seconde main ($\chi^2=71$ ; ddl=1 ; pvalue = 2,80368$^{-17}$) mais aussi avec les catégories ($\chi^2=27,99$ ; ddl=8 ; pvalue = 4,75339$^{-4}$) et les sous-catégories ($\chi^2=85$ ; ddl=26 ; pvalue = 3,7153$^{-8}$) des commerces voisins. Par exemple, en matière de catégories, les commerces de seconde main ont dans leur voisinage une surreprésentation des commerces issues des catégories suivantes : « alimentation », « équip. de la maison », « équip. de loisirs... » ou « magasins à rayons multiples ». À l'inverse, les catégories « équipement de la personne » et « restauration » sont sous-représentées. La position souvent périphérique des commerces de seconde main est un élément d'explication concernant leur faible voisinage relatif avec la catégorie « équip. de la personne».
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## 4. Stratégies de localisation des commerçants de la seconde main

Les 5 commerçants d'ores et déjà interrogés sur leurs choix de localisation évoquent 3 facteurs principaux. Le premier est celui de la rente foncière et du coût des loyers. Lors de la vente de produits de seconde main, les marges sont faibles et les commerçants doivent souvent gérer leurs dépenses au plus juste. Ils/elles sont donc à la recherche de locaux aux loyers attractifs souvent situés dans les périphéries du centre-ville. La réduction du nombre de commerces d'habillement a libéré des emplacements dans le centre avec pour effet la baisse de certains loyers et le léger recentrage des boutiques d'occasion. Les commerces de seconde main sont aussi à la recherche de locaux de taille suffisante avec des capacités de stockage. En effet, leur réassort repose sur un fonctionnement moins régulier que dans le commerce de neuf au regard de leurs sources d'approvisionnement (vide-maison, brocante, etc.) et nécessite un espace de stockage plus conséquent. Adossé à l'enjeu de la maîtrise des coûts, ceci explique leur positionnement souvent plus périphérique où pour un même loyer les surfaces sont plus grandes. Le dernier critère cité est celui de l'attraction de clientèles singulières, différentes selon les boutiques : d'une part la clientèle déjà consommatrice de seconde main dans les localisations périphériques historiques (rue des jardins, quartier des allemands) ; et d'autre part la clientèle touristique ou régulière de l'hypercentre via une offre de type concept-store/cadeaux. Le voisinage commercial attendu est alors différent selon ces deux types d'implantation.

## 5. Conclusion

Cette recherche sur la localisation des commerces de seconde main dans le centre-ville de Metz met en lumière les évolutions récentes d'une activité commerciale longtemps considérée comme marginale. L'analyse spatiale permet d'observer et de quantifier le recentrage de la seconde main et de qualifier ses voisinages commerciaux. Nos premiers résultats présentent à la fois en avant les spécifités de localisation de la seconde main mais aussi les différentes stratégies de ces commerces.

## Bibliographie

* Berry B. (1971). *Géographie des marchés et du commerce de détail*, A. Colin, Paris.

* Davies R.L. (1976). *Marketing Geography with Special Reference to Retailing, Retailing and Planning Association, Corbridge*.

* Delage M., Fleury A. (2011). *Centralités commerciales et logique hiérarchique en milieu urbain dense. Une démarche renouvelée d'analyse spatiale appliquée au cas de Paris*. *BSGLg*, n°56, p.7-21.

* Duncan O.D., Duncan B. (1955). *A Methodological Analysis of Segregation Indexes*. *American Sociological Review*, 41, pp. 210-217.
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

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Mérenne-Schoumaker B. (1979). Motivations des localisations commerciales au centre-ville. Le cas des nouveaux commerces de l'hypercentre liégeois. *Études & Expansion*, p.541-550.

Wang F., Chen C., Xiu C., Zhang P. (2014). Location analysis of retail stores in Changchun, China: A street centrality perspective. *Cities*, Volume 41, Part A.

Wayens B., Grimmeau J-P. (2006). Types de commerces concentrés et dispersés à Bruxelles : complémentarité ou concurrence ? *Belgeo*, 1-2 | 2006, p.67-80.
# Modélisations multi-niveaux des inégalités sociales et spatiales de la qualité de l'alimentation

## Exploration du rôle de l'environnement alimentaire

Esther SANZ SANZ ¹, Rawaa LAAJIMI ¹ Camille HORVATH ¹, Eric VERGER ², Agustin MIRANDA ², Quentin CREURER ¹, Claude NAPOLEONE¹.

1. Institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (INRAE), UR Ecodéveloppement, Avignon.
esther.sanz-sanz@inrae.fr

2. Institut de recherche pour le développement (IRD), Unité mixte de recherche Montpellier interdisciplinary center on sustainable agri-food systems MoISA, Université de Montpellier, INRAE, Institut Agro, Montpellier.

**RESUME.** Nous explorons l'effet du support spatial 1/ sur la mesure et caractérisation des environnements alimentaires en France, et 2/ sur la qualité de l'alimentation, en considérant les problématiques d'accès socio-économiques (effets du statut socioéconomique) et spatiaux (en fonction du lieu décrit à l'échelle du quartier, et du milieu de résidence : urbain versus rural). Nous proposons deux modélisations multi-niveaux et nous discutons les résultats ainsi que les perspectives de généralisation et les implications pour l'action publique.

**ABSTRACT.** We explore the effect of spatial support 1/ on the measurement and characterisation of food environments in France, and 2/ on diet quality, by addressing issues of both socio-economic access (socio-economic status effects) and spatial access (as a function of location - neighbourhood - and residential environment - urban versus rural -). We propose two multi-level models and discuss the results as well as the prospects for generalisation and the implications for public action.

**MOTS-CLES :** indicateurs spatiaux, support spatial, changement d'échelle, santé, aménagement, urbanisme

**KEYWORDS:** spatial indicators, change of spatial support, rescaling, health, development, urban planning
# 1. Introduction. Des inégalités sociales et spatiales de santé liées à une mauvaise alimentation : l'effet mal compris des environnements alimentaires.

En France, la progression des Maladies Non Transmissibles (MNT : obésité, diabète, maladies cardiovasculaires) liées à une mauvaise alimentation est préoccupante. Des études ont montré les disparités de la qualité de l'alimentation et des MNT eu égard aux caractéristiques socio-économiques des individus (âge, revenus, niveau d'éducation, profession ; Bocquier et al., 2015) et à leur contexte géographique (Fontbonne et al., 2023). Une augmentation du scorbut et de la malnutrition sévère des enfants peut être associée à l'inflation et à l'instabilité socio-économique (Assad et al., 2025). En outre, il existe des inégalités géographiques dans la répartition et la qualité de l'offre alimentaire, plus variée dans les quartiers aisés que dans les quartiers prioritaires de la politique de la ville (QPV). Les fast-food sont plus nombreux dans les QPV (Frouin, 2018), et la prévalence des MNT y est plus élevée que la moyenne nationale (ONPV, 2019) – avec des hétérogénéités spatiales puisque la relation entre précarité et surpoids est fortement positive dans les zones suburbaines défavorisées des grandes villes, alors qu'elle est faible ou nulle dans les petites villes et les zones rurales (Feuillet et al., 2020). Toutefois, en France, les études sur les environnements alimentaires (i.e. nombre, distribution spatiale et qualité de l'offre proposée par les points de vente de produits alimentaires accessibles dans un lieu ou milieu donnés) sont rares (Pech, 2021). Leur effet sur les comportements individuels et la qualité de l'alimentation demeure sujet à débat (Méjean and Recchia, 2022) et les liens avec des MNT telles que l'obésité sont encore mal compris (Bonnet et al., 2022).

Dans cette communication, nous nous focaliserons sur la mesure et la caractérisation des environnements alimentaires en France, et leurs effets sur la qualité de l'alimentation (selon les préconisations du Programme National Nutrition Santé<fnref n="1" /> ou celle de la commission Eat-Lancet, 2019 A cet effet, les problématiques d'accès à l'alimentation sont considérées en fonction de l'accessibilité socio-économiques (SES) et spatiale (le lieu décrit à l'échelle du quartier, et du milieu de résidence : urbain versus rural). Nous avons construit des indicateurs adaptés au contexte français, calculables à partir des bases de données ouvertes et disponibles, et permettant d'opérationnaliser les concepts de *food desert* (i.e. zones dépourvues de commerces alimentaires; Walker et al., 2010), *food oasis* (i.e. zones ou l'offre alimentaire est abondante et à bon qualité nutritionnelle) et *food swamp* (i.e. zones ou l'offre est essentiellement composée d'aliments à faible qualité nutritionnelle; Rose et al., 2009). Nous proposons deux modélisations multi-niveaux des déterminants d'une alimentation favorable à la santé, afin d'explorer l'effet du support spatial sur les indicateurs caractérisant l'environnement alimentaire. Enfin, nous discutons : i) les perspectives de généralisation à d'autres cas d'étude en France et en Europe et ii) les implications pour l'action publique d'aménagement du territoire et d'urbanisme aux niveaux communal et régional.

<footnote n="1">¹ https://sante.gouv.fr/prevention-en-sante/preserver-sa-sante/le-programme-national-nutrition-sante/article/programme-national-nutrition-sante-pnns-professionnels</footnote>