## 2. Méthodologie

Nous avons conduit deux études en 2024, l'une sur la commune d'Avignon et l'autre sur l'ensemble de la France métropolitaine, en mobilisant des bases de données ouvertes.

### 2.1. Les mesures de la qualité de l'alimentation

Pour la commune d'Avignon, nous avons administré un questionnaire en 2023 à des binômes parent-enfant (n=279) scolarisés dans 15 écoles primaires publiques, situées dans des quartiers prioritaires de la ville (QPV) et des quartiers plus favorisés, afin de caractériser leurs habitudes alimentaires. Les questions portant sur la fréquence de consommation des différents groupes d'aliments aux trois repas ont permis d'établir un score de qualité de l'alimentation des enfants en fonction de leur niveau d'adhésion aux préconisations du Programme National Nutrition Santé.

Pour la France métropolitaine, nous avons utilisé les données INCA-3² (étude individuelle nationale des consommations alimentaires) menée en 2014/15 par l'ANSES (agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail) informant sur la consommation et les habitudes alimentaires de la population. Nous nous sommes focalisés sur les personnes à faible revenu (n=504) localisées dans l'une des 12 régions administratives et catégorisés (n=4) selon la taille de leur agglomération de résidence (rural vs urbain). Le score de qualité de l'alimentation a été calculé en comparant les aliments ingérés (3 rappels de 24h) aux préconisations de la commission Eat-Lancet.

### 2.2. Les mesures de l'environnement alimentaire

Pour Avignon, le quartier de résidence a été assimilé au secteur de l'école fréquentée (carte scolaire). Nous avons utilisé des données sur les commerces alimentaires provenant d'Open Street Map (OSM) complétées par la Base Permanente des Equipements (BPE), ainsi que les données du Grand Avignon sur les points de vente en circuit court. Nous avons comptabilisé les commerces alimentaires dans des rayons spécifiques autour de la zone scolaire : 10 mètres pour tous les commerces et restaurants, 1 km (15 minutes de marche) pour les commerces de proximité (primeurs, épiceries et magasins d'alimentation spécialisée) et 4 km pour les supermarchés et les points de vente en circuit court (4km étant la distance moyenne domicile-travail à Avignon, selon l'INSEE). Ces comptages ont été normalisés par la surface et la population du secteur scolaire, qui présentaient de grandes disparités dans notre étude de cas. En utilisant les données au carreau de 200m (INSEE), nous avons renseigné de variables socioéconomiques qui n'ont pas pu été collectées dans l'enquête individuelle, dont le niveau de revenu et la proportion de logements individuels, de ménages pauvres et de ménages monoparentaux.. Nous avons ensuite catégorisé les secteurs scolaires au moyen d'une ACP combinée à une CAH. Quatre catégories ont été obtenues : i) secteurs avec un environnement alimentaire de proximité dense (i.e. avec un grand nombre de commerces différenciés, par rapport à la surface du quartier

<footnote n="2">² https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-de-consommations-et-habitudes-alimentaires-de-letude-inca-3/</footnote>
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et la taille de la population); ii) secteurs avec une forte densité de ménages pauvres et mono-parentales avec une offre alimentaire de supermarchés et points de vente en circuit court, à 4km; iii) secteurs avec un environnement alimentaire peu dense et forte densité de ménages pauvres et iv) secteurs avec un environnement alimentaire peu dense et faible densité de ménages pauvres.

Pour l'étude sur la France métropolitaine à l'échelle des unités urbaines selon leur taille de population (rural versus urbain<fnref n="3" />), nous avons utilisé la base Sirene<fnref n="4" /> produite par l'INSEE renseignant les commerces dont alimentaires (n = 403 266). En nous basant sur le *Modified Retail Food Environment Index* (mRFEI) définit par Pinho et al., (2018), indicateur représentant la proportion de commerces proposant une offre alimentaire saine (ex. fruits et légumes) par rapport au nombre total de commerces alimentaires dans le quartier, nous avons calculé 3 indicateurs caractérisant les environnements alimentaires par rapport à l'offre favorable vs non favorable à la santé, dans chaque type d'unité urbaine des 12 régions administratives. Ces 3 indicateurs sont : i) proportion de restaurants traditionnels par rapport au nombre de restaurants et fast-foods ; ii) proportion de commerces spécialisés en fruits et légumes par rapport au nombre de commerces spécialisés en fruits et légumes et d'hypermarchés et supermarchés ; et iii) proportion de commerces spécialisés (hors fruits et légumes) par rapport au nombre de commerces spécialisés et d'hypermarchés et supermarchés.

## 2.3 Les modélisations multiniveaux

Pour estimer le rôle de l'environnement alimentaire sur la qualité de l'alimentation des enfants, à l'échelle du quartier, nous avons utilisé les scores nutritionnels comme variable dépendante (trois catégories ordonnées : entre 0=moins bonne qualité de l'alimentation et 2= meilleure qualité de l'alimentation), qui est alors fonction des facteurs comportementaux (niveau individuel) et des caractéristiques de l'environnement alimentaire et socio-économiques de la zone de résidence (niveau méso). Pour la France métropolitaine, nous avons développé un modèle structurel de moindres carrés partiaux du type formatif (PLS-PM, Hair Jr et al., 2021) avec quatre variables latentes qui expliquent le choix et le comportement alimentaire des individus à faible revenu : i) le niveau micro des caractéristiques individuelles (formé par 34 variables manifestes ayant trait au statut socioéconomique, au style de vie, aux habitudes alimentaires et à l'influence du cercle social) ; ii) le niveau méso de l'environnement alimentaire (formé par le type de milieu -rural vs urbain) et les 3 indicateurs calculés pour rendre compte de la proportion de commerces proposant une offre alimentaire saine à l'échelle des unités urbaines; iii) le niveau macro du contexte socio-économique et des politiques publiques (formé par le nombre de projets alimentaires territoriaux et la croissance du PIB par région) et iv) la qualité de

<footnote n="3">³ https://www.insee.fr/fr/statistiques/5039853?sommaire=5040030</footnote>

<footnote n="4">⁴ https://www.insee.fr/fr/information/3591226</footnote>
l'alimentation (formée par deux variables manifestes correspondant à deux indexes d'adhésion au régime optimal sain et durable Eat Lancet).

### 3. Résultats

Les résultats à l'échelle de la France métropolitaine montrent que la distribution spatiale des commerces proposant une offre alimentaire saine joue un rôle central dans l'augmentation de leur consommation. Nous avons identifié un rôle négatif des supermarchés et des hypermarchés par rapport aux primeurs. De plus, acheter des fruits et légumes dans des supermarchés est corrélé négativement avec un comportement individuel favorisant une consommation alimentaire saine et durable, tandis que faire ce même type d'achats sur des marchés, dans des fermes ou des primeurs est fortement et positivement corrélé avec ce comportement. Pour notre échantillon, le fait d'habiter en milieu rural ou urbain ne montre pas de corrélation significative avec un environnement alimentaire sain et durable.

Les résultats à l'échelle des secteurs scolaires d'Avignon montrent qu'en plus de variables comportementales individuelles (ex. prendre le petit déjeuner en famille et pas devant la télévision), le fait d'habiter dans un quartier dans lesquels une offre alimentaire est disponible est corrélé positivement avec une meilleure qualité de l'alimentation des enfants, y compris pour les quartiers présentant une forte densité de ménages pauvres. Les enfants habitant des quartiers favorisés ont tendance à avoir de meilleurs scores de qualité de l'alimentation, mais un enfant habitant dans un quartier défavorisé avec un environnement alimentaire peu dense a plus de probabilité d'avoir une moins bonne qualité de l'alimentation que s'il habite dans un quartier défavorisé avec une offre de commerces alimentaires. Enfin, à l'échelle du quartier, nous n'avons pas trouvé de rôle prépondérant d'un type de commerce (ex. primeurs) par rapport à un autre (ex. hyper supermarchés).

### 4. Conclusion et discussion

Nos résultats montrent que l'environnement alimentaire joue un rôle important dans la qualité de l'alimentation des personnes (faible revenu et enfants) et ouvrent des perspectives d'application dans des politiques d'aménagement du territoire concernant, par exemple, l'implantation de points de vente d'aliments (favorables vs défavorables à la santé) en particulier dans les quartiers à faible offre alimentaire, via la réglementation de l'occupation du sol ou la fiscalité. Nous constatons toutefois un effet du support spatial sur les indicateurs d'environnement alimentaire, qui sont par ailleurs dépendants du type et granularité des données disponibles. D'autres limites méthodologiques liées aux différentes approches utilisées pour calculer les scores de qualité alimentaire doivent également être notées. D'une part la qualité de l'alimentation des enfants a été apprécié sur un score mesurant l'adhésion aux recommandations du PNNS à partir de données de fréquences alimentaires sur la semaine, et d'autre part la qualité de l'alimentation d'adultes défavorisés a été apprécié sur un score mesurant l'adhésion aux recommandations de la commission Eat-Lancet (qui sont sensiblement différentes de celles du PNNS) à partir de données de plusieurs rappels de 24 heures (qui permettent d'apprécier la quantité d'aliments consommée contrairement aux fréquences alimentaires). Les deux études de cas présentées ont permis de s'interroger sur l'applicabilité des résultats à d'autres cas
SAGEO'2025

comme outil d'aide à la décision, qui nécessite au préalable un examen des points
précédents. Pour approfondir cette réflexion, des études complémentaires sont
prévues afin de : i) évaluer l'impact du type de commerce fréquenté sur la qualité de
l'alimentation et ii) évaluer les effets de l'environnement alimentaire sur la qualité de
l'alimentation dans divers contextes (ruraux et urbains) en Europe (projet Horizon
Europe Feast<fnref n="5" />). Le but sera d'identifier les indicateurs les plus robustes permettant de
discriminer les environnements alimentaires (food dessert vs food swamp vs food
oasis).

Bibliographie

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<footnote n="5">⁵ https://feast2030.eu/</footnote>
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Spatialisation de l'effet brise - vent des haies

Marc LANG¹, Lucas BERNIGAUD SAMATAN¹, Chloé MORGAT¹, Gabriel MARQUÈS¹, David SHEEREN ¹

1. DYNAFOR, Université de Toulouse, INRAe
24 chemin de Borde-Rouge - Auzeville, 31326 Castanet-Tolosane Cedex, France
marc.lang@toulouse-inp.fr

ABSTRACT. Hedgerows play a key role as windbreaks, reducing wind speed and creating microclimatic effects that improve crop yields within a maximum protection zone. However, they can decrease yields in their immediate vicinity, highlighting the need to understand this trade-off to guide their design, particularly within public policy frameworks.

A tool integrated into QGIS was thus designed to spatialize this windbreak effect by modeling wind speed reduction based on the height, width, and porosity of hedgerows. The models by Vigiak et al. (2003) and Iwasaki et al. (2020), selected for their simplicity, rely on data such as optical porosity or PAD (Plant Area Density), which can be measured using photos on field or using LiDAR technology, respectively.

The spatialisation methodology combines hedgerow segmentation, definition of shelter areas, point sampling, and calculation of the windspeed reduction factor, all of this implemented in Python langage using the PyQGIS library and intergrated in a . This tool could support strategic hedgerow placement to optimize agricultural yields while reinforcing environmental policies.

MOTS-CLÉS : BRISE-VENT, SIG, REDUCTION DU VENT

KEYWORDS: WINDBREAK, GIS, WINDSPEED REDUCTION
# 1. Introduction

La haie joue de multiples rôles dans les paysages agricoles notamment celui de brise-vent en modifiant les écoulements de l'air à son voisinage, entraînant ainsi une réduction de la vitesse du vent (Cleugh, 1998). Les effets micro-climatiques induits par la diminution de la vitesse du vent entraînent à leur tour des effets positifs sur le rendement de certaines cultures dans une zone de protection maximale (Nuberg, 1998), contrebalançant parfois les effets négatifs de la haie sur le rendement à sa proximité (Van Vooren et al. 2017). La compréhension du compromis entre les effets négatifs et positifs des haies sur le rendement est un enjeux majeur pour l'acceptabilité de implantation de nouvelles haies dans le parcellaire des exploitations agricoles, notamment dans le cadre des politiques publiques actuelles en faveur de la plantation des haies.

Des études sur l'effet brise-vent des haies sur les rendements sont encore nécessaires et nécessitent pour ce faire la possibilité de spatialisation à large échelle des modèles d'effet brise-vent testés uniquement expérimentalement ou localement. C'est dans ce cadre que nous proposons un outil intégré dans un plugin QGIS pour spatialiser l'effet brise-vent à partir d'un linéaire de haie contenant quelques paramètres structuraux. Les principes de la modélisation de la réduction de la vitesse du vent seront expliqués dans un premier temps, puis l'implémentation des modèles sera décrite dans un second temps. Enfin, des perspectives d'utilisations seront abordées.

# 2. Modélisation de l'effet brise-vent

Le profil de la vitesse du vent aux alentours des haies se caractérise par une courbe en cloche asymétrique où on peut observer une diminution progressive de la vitesse du vent en amont de la haie et qui continue en aval jusqu'à une zone de protection maximale comprise entre deux à sept fois la hauteur de la haie et où la vitesse peut être réduite jusqu'à dix fois sa valeur initiale (voir Figure 1). La vitesse du vent remonte ensuite progressivement jusqu'à retrouver sa valeur d'origine à une distance maximale de protection d'environ vingt-cinq fois la hauteur de la haie (Cleugh, 1998).

La forme du profil peut être influencée par des paramètres structuraux de la haie comme sa largeur, sa hauteur et sa porosité, mais également par la stabilité atmosphérique ainsi que la longueur de rugosité des surfaces environnantes (Cleugh, 1998). De nombreuses études ont proposé des modèles de réduction de la vitesse du vent en fonction de la distance à la haie (par exemple, une revue de cinq modèles est proposée par Lyu et al. 2020). Toutes ne prennent pas en compte les mêmes paramètres. Certaines, récentes (ex. Yuan et al. 2020), arrivent à prendre en compte tous les paramètres mais les modèles proposés nécessitent alors un paramétrage avec de nombreuses données météo ce qui ne rend pas facile leur utilisation.

Les modèles implémentés dans le plugin sont respectivement ceux de l'étude de Vigiak et al. (2003) et de Iwasaki et al. (2020) car ils ne nécessitent pas de
calibration des hyperparamètres, tout en prenant en compte les paramètres essentiels pour modéliser l'effet brise-vent. Les deux sont basés sur le modèle de réduction du vent implémenté initialement dans le modèle d'érosion éolienne WEPS (Takarko and Wagner, 2007). Le modèle prend en compte la largeur, la hauteur et la porosité de la haie. Dans la première étude, la porosité de la haie est approximée par sa porosité optique qui peut se mesurer en pratique avec des photos prises sur le terrain face à la haie. Dans la deuxième étude, la porosité est approximée par le PAD (Plant Area Density, qui s'exprime en m²/m³) qui peut par exemple s'obtenir avec des données LiDAR aéroporté ou terrestre.

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>FIGURE 1. Profil de la réduction de la vitesse du vent en fonction de la distance x(h) à la haie pour différentes valeurs de porosité optique (op), d'après l'équation de Vigiak et al. 2003. La distance est normalisée par rapport à la hauteur de la haie.</figcaption></figure>

### 3. Spatialisation du modèle

La démarche proposée pour spatialiser l'effet brise-vent consiste en quatre grandes étapes qui sont illustrées dans la figure 2. Elles sont implémentées en langage Python à l'aide de la bibliothèque PyQGIS et les traitements sont intégrés dans un module du plugin HedgeTools (Sheeren et al, 2023).

La première étape (Figure 2.1) consiste à générer des tronçons de haies pour lesquels les paramètres d'entrée du modèle (hauteur, largeur, porosité optique, direction) doivent avoir été renseignés. Ils sont alors supposés homogènes à la longueur choisie. Des tronçons courts permettront de prendre en compte plus finement l'hétérogénéité des haies mais nécessitent de disposer des valeurs des paramètres à cette échelle spatiale plus fine. La deuxième étape consiste quant à elle à déterminer les surfaces protégées par les haies (Figure 2.2). La localisation des aires protégées change en fonction de la direction du vent et leur surface change en fonction de la hauteur de la haie.

La troisième étape (Figure 2.3) consiste à déterminer les points pour lesquels la réduction de la vitesse du vent doit être calculée. Des points sont créés avec un
espacement régulier à l'intérieur des aires de protection précédemment définies. Plus l'espacement des points est faible, plus l'échantillonnage spatial de la sortie sera fin, mais plus le temps de calcul sera grand. À la fin de cette étape, chaque point contient donc toutes les informations nécessaires pour le calcul de la réduction de la vitesse du vent.

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

FIGURE 2. Étapes de la spatialisation de l'effet brise vent 1. Identification de tronçons de haie 2. Calcul des zones d'abri en fonction de l'orientation du vent (ici pour un vent d'ouest) 3. Définition d'une grille de points où chaque point est rattaché à la haie la plus proche 4. Calcul pour chaque point de la réduction de la vitesse du vent en fonction des paramètres de la haie et de sa distance de la haie. Chaque couleur correspond à un tronçon de haie différent, avec des paramètres structuraux différents.

La dernière étape consiste alors à calculer la réduction de la vitesse du vent selon les équations du modèle retenu. Le résultat peut alors être affiché sous forme de raster (par ex. Figure 2.4) et peut être croisé avec d'autres données, notamment des indices de végétation obtenus par imagerie satellite ou drone pour identifier l'effet de cette réduction de la vitesse du vent sur la parcelle adjacente.

**4. Conclusion et perspectives d'applications**

De nombreux modèles de réduction de la vitesse du vent existent dans la littérature scientifique. Certains, complexes et précis, prennent en compte de multiples paramètres mais nécessitent une calibration tandis que d'autres, plus simples, font des hypothèses simplificatrices mais ne nécessitent pas de calibration. Leur utilisation était jusqu'à présent limitée par la collecte des caractéristiques des haies sur le terrain, mais la physionomie des haies peut maintenant être caractérisée à large échelle grâce à la disponibilité croissante de données de télédétection. Certains paramètres comme la hauteur et la largeur sont déjà facilement calculables tandis que l'essor des données LiDAR permettra prochainement la caractérisation fine de la structure 3D des haies et, a fortiori, leur porosité. Il est donc aujourd'hui
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Spatialisation de l'effet brise-vent des haies

envisageable de caractériser l'effet brise-vent des haies à large échelle et d'étudier
son impact sur les cultures en croisant les simulations des modèles avec des données
de rendement. Des premières études en ce sens ont déjà eu lieu en Chine sur les
cultures de maïs (Liu et al. 2022, Zheng et al., 2016). Des connaissances plus
étayées sur l'effet brise-vent des haies contribueraient ainsi à rationaliser la
localisation de l'implantation de nouvelles haies et venir en appui aux politiques
publiques comme celles du « Pacte en faveur de la haie ».

Bibliographie

Cleugh, H. A. (1998). Effects of windbreaks on airflow, microclimates and crop yields. *Agroforestry Systems, 41*(1), 55-84.

Iwasaki, K., Torita, H., & Abe, T. (2020). A simple process-based model for estimating windbreak effects on soil temperature during early crop growth stage. *Agroforestry Systems, 94*(6), 2401-2415.

John - Tatarko & Larry E Wagner. (2007). An Introduction to the Wind Erosion Prediction System (WEPS). *2007 Minneapolis, Minnesota, June 17-20, 2007*. 2007 Minneapolis, Minnesota, June 17-20, 2007.

Liu, Y., Li, H., Yuan, F., Shen, L., Wu, M., Li, W., Wang, A., Wu, J., & Guan, D. (2022). Estimating the impact of shelterbelt structure on corn yield at a large scale using Google Earth and Sentinel 2 data. *Environmental Research Letters, 17*(4), 044060.

Lyu, J., Wang, C. M., & Mason, M. S. (2020). Review of models for predicting wind characteristics behind windbreaks. *Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 199*, 104117.

Nuberg, I. K. (1998). Effect of shelter on temperate crops: A review to define research for Australian conditions. *Agroforestry Systems, 41*(1), 3-34.

Sheeren, D., Marquès, G., Villierme, L., Boissonnat, J.-B., Guébin, G., Lang, M., & Monteil, C. (2023). HedgeTools: Une boîte à outils pour caractériser automatiquement les haies en milieu agricole. In T. Badard, J. Pouliot, M. Noucher, & M. V.-O. (Eds) (Éds.), *Spatial analysis and GEOmatics 2023* (p. 9-22). GDR MAGIS Méthodes et Applications pour la Géomatique et l'Information Spatiale and Centre de Recherche en Données et Intelligence Géospatiales de l'Université Laval (Québec).

Van Vooren, L., Reubens, B., Broekx, S., De Frenne, P., Nelissen, V., Pardon, P., & Verheyen, K. (2017). Ecosystem service delivery of agri-environment measures: A synthesis for hedgerows and grass strips on arable land. *Agriculture Ecosystems & Environment, 244*, 32-51.

Vigiak, O., Sterk, G., Warren, A., & Hagen, L. J. (2003). Spatial modeling of wind speed around windbreaks. *CATENA, 52*(3-4), 273-288.

Yuan, F., Wu, J., Wang, A., Guan, D., Zhang, Y., Rajah-Boyer, K. I., & Xu, X. (2020). A semiempirical model for horizontal distribution of surface wind speed leeward windbreaks. *Agroforestry Systems, 94*(2), 499-516. https://doi.org/10.1007/s10457-019-00417-0

Zheng, X., Zhu, J., & Xing, Z. (2016). Assessment of the effects of shelterbelts on crop yields at the regional scale in Northeast China. *Agricultural Systems, 143*, 49-60.
## Présentations orales

### Intelligence artificielle

Assaad ZEGHINA, Aurélie LEBORGNE, Florence LE BER, Antoine VACAVANT 96
Extraction de motifs spatio-temporels fréquents dans les données Corine Land Cover

Abdelkrim TAFER, Mauro GAIO 101
Extraire les actions de deplacements dans des textes descriptifs par apprentissage

Jonathan ENGÉLINUS, Thierry BADARD 107
Numérisation automatique de cartes géologiques complexes

Thomas HALLOPEAU, Joris GUÉRIN, Laurent DEMAGISTRI, Youssef FOUZAI, Renata GRACIE, Vanderlei Pascoal de MATOS, Helen GURGEL, Christovam BARCELLOS, Nadine DESSAY 112
Mapping Rio de Janeiro's Favelas

Martin CUBAUD, Arnaud LE BRIS, Laurence JOLIVET, Ana-Maria OLTEANU-RAIMOND 117
Interpretability of a multi-source Land Use classification machine learning model using a SHAP approach

Jean-Michel FOLLIN, Élisabeth SIMONETTO, Frédéric DURAND, Benjamin DOLE 122
Détection par deep learning des numéros de parcelle sur les plans napoléoniens

Amine HADIR, Gaëtan PALKA, Mohamed ADJOU, Olga ASSAINOVA, Marwa EL-BOUZ 127
UNet Segmentation for Accurate Parcel Delineation

Tess HEYDORFF-DECAUX 133
Apports de la modélisation spatiale et de l'IA pour réduire les collisions trains-faune sauvage
Extraction de motifs spatio-temporels
fréquents dans les données Corine
Land Cover

Une approche exploitant la méthode
Multi-SPMiner

Assaad ZEGHINA¹, Aurélie LEBORGNE¹,
Florence LE BER¹, Antoine VACAVANT²

1. Université de Strasbourg, ENGEES, CNRS, ICube UMR 7357
{aozeghina,aurelie.leborgne,florence.le-ber}@unistra.fr

2. Université Clermont Auvergne, Clermont Auvergne INP, CNRS
antoine.vacavant@uca.fr

ABSTRACT. This study explores the extraction of frequent spatiotemporal patterns from the Corine Land Cover (CLC) dataset using the Multi-SPMiner approach. Multi-SPMiner leverages Multi-Graph Convolutional Networks (MGCN) to encode spatio-temporal relationships and identify meaningful motifs efficiently. The method was applied to CLC data, highlighting key temporal, spatial, and spatiotemporal motifs, and demonstrating robust performance in analyzing land use dynamics across Europe.

MOTS-CLÉS : extraction de motifs, graphes spatio-temporels, réseaux neuronaux, Corine Land Cover

KEYWORDS: pattern extraction, spatiotemporal graphs, neural networks, Corine Land Cover
# 1. Introduction

L'extraction de motifs fréquents dans les données graphes est une méthode clé pour identifier des sous-graphes récurrents au sein de structures complexes, révélant des informations importantes sur les relations sous-jacentes dans les données. Largement mise en œuvre dans des domaines tels que les réseaux sociaux et la biologie (Jiang et al., 2013), cette tâche devient plus complexe dans les multigraphes en raison de la diversité des types d'arêtes (Zeghina et al., 2023). Les graphes spatio-temporels jouent un rôle essentiel dans la modélisation de phénomènes évoluant dans le temps et l'espace, comme les changements d'utilisation des sols ou les dynamiques écologiques (Leborgne et al., 2019; Del Mondo et al., 2013). Toutefois, leur complexité impose des approches avancées pour une extraction efficace des motifs. Multi-SPMiner exploite des réseaux neuronaux convolutifs pour capturer les interactions dans ces graphes complexes. En combinant précision et scalabilité, ce modèle est particulièrement adapté aux données réelles, telles que la base Corine Land Cover (CLC), qui offre une vue détaillée des dynamiques d'utilisation des sols en Europe. Cet article explore l'application de Multi-SPMiner sur le jeu de données CLC, mettant en avant ses performances dans l'extraction de motifs significatifs pour des analyses géographiques.

# 2. Méthodologie

**La méthode Multi-SPMiner.** La méthode Multi-SPMiner traite les multigraphes avec des attributs spatio-temporels. Cette méthode suit un processus en deux étapes pour l'extraction de motifs fréquents. Tout d'abord, elle utilise un réseau de neurones de multi-graphes (Multi Graph Convolutional Network, MGCN) pour encoder les voisinages des nœuds dans un espace ordonné, où les relations entre sous-graphes sont préservées. Cette phase d'encodage garantit une identification systématique des motifs d'intérêt en fonction de leur similitude structurelle. Dans la deuxième étape, Multi-SPMiner effectue une recherche itérative de motifs en parcourant l'espace. À partir d'un nœud initial choisi au hasard, des nœuds voisins sont ajoutés de manière incrémentale au motif. La sélection des nœuds est guidée par la minimisation d'une pénalité, qui évalue l'adéquation d'un motif candidat à la structure globale du graphe. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que des motifs de la taille souhaitée soient identifiés, garantissant des valeurs de support élevées et une pertinence accrue.

**Graphes spatio-temporels.** Un graphe spatio-temporel est un graphe où les nœuds représentent des entités spatiales à différents instants et les arêtes représentent les relations spatiales, spatio-temporelles et de filiation entre les entités (Del Mondo et al., 2013). Il peut être vu comme l'union de trois sous-graphes (voir figure 1) :

- Le sous-graphe des relations spatiales représente les interactions spatiales entre les entités à un instant donné. Dans ce travail, nous les modélisons par
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Extraction de motifs spatio-temporels fréquents

les relations topologiques de la théorie RCC8 (Randell *et al.*, 1992).

– Le sous-graphe des relations spatio-temporelles représente les interactions spatio-temporelles entre les entités à deux instants temporels successifs. Les relations spatio-temporelles sont également issues de la théorie RCC8.

– Le sous-graphe des relations de filiation représente la transmission de l’identité entre les entités à deux instants temporels successifs.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>FIGURE 1. Représentation d'un graphe spatio-temporel : les lignes rouges représentent les relations spatio-temporelles, les lignes vertes représentent les relations spatiales, et les lignes bleues représentent les relations de filiation.</figcaption></figure>

**Données initiales et construction des graphes.** La ressource *Corine Land Cover* (CLC) fournit des informations sur l'occupation des sols dans les pays européens depuis 1990. Elle est constituée de cartes détaillées selon trois niveaux, allant par exemple de 'terre artificialisée' (niveau 1) à 'décharges' (niveau 3). Cinq dates sont disponibles : 1990, 2000, 2006, 2012 et 2018, avec une résolution spatiale de 25 hectares. CLC constitue une ressource essentielle pour étudier les phénomènes spatio-temporels comme les changements d'utilisation des sols et les évolutions environnementales. La construction des graphes spatio-temporels à partir des données CLC s'est déroulée en plusieurs étapes. Des zones urbaines ont d'abord été sélectionnées aléatoirement à travers l'Eu-

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>FIGURE 2. Extrait de données CLC illustrant l'évolution de la région parisienne, où les différentes occupations du sol sont codées par des couleurs.</figcaption></figure>
SAGEO'2025

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>FIGURE 3. Exemples de motifs obtenus : (A) motif spatiotemporel retrouvé dans plusieurs villes Européenne (B) motif spatial partagé entre Paris et Venise (C) motif spatiotemporel provenant des banlieues de Berlin.</figcaption></figure>

rope afin d'assurer une variabilité géographique suffisante. Pour chaque région ainsi définie et pour chacune des cinq périodes temporelles disponibles, un graphe a été construit : chaque sommet y représente une parcelle homogène, étiquetée selon son type d'occupation du sol, tandis que les arêtes modélisent les relations entre parcelles voisines, à la fois dans l'espace et dans le temps. Les sommets et les arêtes ont été annotés respectivement avec les types d'utilisation des sols et les relations d'adjacence spatiale ou temporelle. Enfin, afin de garantir une complexité suffisante pour l'analyse, les régions sélectionnées ont été progressivement étendues, permettant de générer des graphes comptant environ 1000 sommets par période.

## 3. Résultats et discussion

Le modèle Multi-SPMiner, utilisant un réseau de neurones convolutifs pour multigraphes (MGCN), s'est montré efficace sur le jeu de données CLC, atteignant jusqu'à 75% de motifs trouvés, selon les tailles de motifs et les graphes explorés. La vérité terrain a été obtenue à l'aide d'une approche algorithmique exhaustive, permettant de comparer précisément les performances du modèle. Dans cette étude, des motifs de tailles 6, 8 et 10 (en nombre de nœuds) ont été considérés pour évaluer la capacité du modèle à identifier à la fois des structures petites et simples ou plus grandes et complexes. Les expériences ont été menées sur une machine équipée d'un processeur Ryzen 7 9800X3D et d'une
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Extraction de motifs spatio-temporels fréquents

carte graphique RTX 4080 16Go. Multi-SPMiner obtient ces résultats avec un temps d'exécution moyen inférieur à 30 secondes pour des graphes de taille 1000 avec des motifs de taille 10, en faisant l'une des approches les plus efficaces pour l'analyse des graphes spatio-temporels. L'étude a identifié trois types principaux de motifs : les motifs temporels, les motifs spatiaux et les motifs spatio-temporels combinés, comme illustré respectivement dans la figure 3. Les motifs temporels mettent en évidence les changements au fil du temps, tels que l'expansion urbaine progressive dans les zones environnantes, reflétant comment les nœuds urbains empiètent sur les espaces verts ou agricoles. Par exemple, le motif A (taille 10) illustre une région où les relations entre les zones d'eau et les surfaces urbaines restent constantes, représentant ainsi un motif partagé entre plusieurs grandes villes européennes. Des motifs similaires ont également été obtenus dans des zones rurales en Finlande (avec des variations). Cela reflète une certaine stabilité, bien que ces résultats puissent être influencés par le faible niveau d'activité humaine dans ces régions ou par des zones urbaines où les infrastructures sont déjà établies. Ces zones vertes ou surfaces d'eau, souvent stables, apparaissent dans les motifs sans apporter de réelle valeur en termes d'identification ou de tendances. Le motif B est un motif spatial partagé entre Paris et Venise. Il met en évidence des relations autour des lacs et rivières, avec une présence significative (> 25) de ce motif dans les zones concernées. Ces zones entourant les surfaces d'eau incluent également des sites commerciaux, de construction ou d'exploitation minière, ce qui souligne leur importance dans les dynamiques spatiales des deux villes. Enfin, le motif C (avec une fréquence > 25) révèle une dynamique spatiotemporelle liée à l'urbanisation dans les banlieues de Berlin. On y observe une transformation d'une zone artificielle, non agricole et végétalisée en chantier de construction. De plus, des sous-motifs plus petits, issus de la même composante, mettent en lumière les interactions complexes entre ces zones en mutation rapide.

Bibliographie

Del Mondo G., Rodríguez M., Claramunt C., Bravo L., Thibaud R. (2013). Modeling consistency of spatio-temporal graphs. *Data & Knowledge Engineering*, vol. 84, p. 59-80.

Jiang C., Coenen F., Zito M. (2013). A survey of frequent subgraph mining algorithms. *The Knowledge Engineering Review*, vol. 28, n° 1, p. 75-105.

Leborgne A., Meyer A., Giraud H., Le Ber F., Marc-Zwecker S. (2019). Un graphe spatio-temporel pour modéliser l'évolution de parcelles agricoles. In *Sageo 2019*.

Randell D. A., Cui Z., Cohn A. G. (1992). A spatial logic based on regions and connection. In *Proc. 3rd Int. Conf. on Knowledge Representation and Reasoning*.

Zeghina A., Leborgne A., Le Ber F., Vacavant A. (2023). Multi-spminer: A deep learning framework for multi-graph frequent pattern mining with application to spatiotemporal graphs. *Procedia Computer Science*, vol. 225, p. 1094-1103.
# Extraire les actions de déplacements dans des textes descriptifs par apprentissage

## Une étude comparative de quatre modèles

Abdelkrim TAFER¹, Mauro GAIO²

1. LMAP - UMR 5142, Université de Pau (UPPA), 64013 Pau, France
atafer@univ-pau.fr

2. LMAP - UMR 5142, Université de Pau (UPPA), 64013 Pau, France
mauro.gaio@univ-pau.fr

<footnote>ABSTRACT. This paper proposes a methodology to automatically extract spatial information from itinerary descriptions in French. We compare four models: BiLSTM-CRF, CamemBERT, mDeBERTa-BiLSTM, and GLINER, focusing on the recognition of spatial entities, such as named and nominal entities, motion verbs, spatial relationships, and measures. Preliminary results demonstrate the potential of these models in accurately identifying and classifying spatial elements necessary for the annotation of movement actions evoked in textual descriptions.</footnote>

<footnote>MOTS-CLÉS : annotation automatique, catégorisation, apprentissage profond, entités nommées spatiales</footnote>

<footnote>KEYWORDS: automatique annotation, classification, deep learning, spatial named entities</footnote>
# 1. Introduction

L'objectif de ce papier est de proposer une analyse des méthodes basées sur l'ap-
prentissage profond pour extraire automatiquement les éléments pouvant permettre
d'identifier les actions de déplacement évoquées dans des textes descriptifs tels que
les descriptions de randonnées. L'une des étapes clés de ce processus consiste, à dé-
velopper un système d'extraction et d'étiquetage des entités spatiales, des relations
spatiales, et des actions de mouvement décrits dans ces textes. Cela revient pour par-
tie à la problématique bien connue de reconnaissance et de classification des entités
nommées "NER"

Nous comparons quatre modèles d'apprentissage automatique pour cette tâche, basés soit sur des architectures récurrentes et en particulier les LSTM (Long Short Term Memory) (Hochreiter, Schmidhuber, 1997) et ceux basés sur des BiLM (encodeurs transformeurs bidirectionnels) (Vaswani et al., 2017).

## 2. Problématique

La compréhension de la structure géo-narrative de textes passe par une identifi-
cation et une interprétation fines des entités spatiales, qui y sont mentionnées, ainsi
que leur contexte d'évocation. Les entités spatiales, tout comme les entités nommées
"EN" dont elles sont un sous-ensemble, présentent diverses formes. Les "EN fortes",
généralement construites autour d'un nom propre ("Paris", "Îles Canaries"), et les "EN
faibles", formées à partir de syntagmes nominaux (Vicente, 2005). Ces dernières, que
l'on nommera "Entités Nominales" par convenance, désignent souvent des éléments
naturels ou construits ("bâtiments", "rivières"). Ces objets de base sont augmentés par
les "ENE de lieu" (Entités Nommées Étendues de lieu) (Gaio, Moncla, 2019), comme
"la mairie de Pau", qui combinent un élément naturel ou construit (entité nominale
"mairie") avec un nom propre (Entité Nommée "Pau").

En complément, les verbes de mouvements ("tourner", "continuer",...), et les re-
lations spatiales ("à droite", "vers",...) permettent d'identifier dans le récit les actions
de mouvement ancrées sur ces entités, dans l'exemple "Continuez vers la marie de
Pau.", le verbe "Continuez" décrit le mouvement, la relation spatiale "vers" oriente le
mouvement, et l'ENE de lieu "mairie de Pau" représente l'objet localisé à atteindre.

Les méthodes déductives basés sur des règles syntaxico-sémantiques, comme le
sys-tème Perdido (Moncla, Gaio, 2023), bien que performantes pour réaliser un
étiquetage fin intégrant leurs interdépendances par encapsulation des étiquettes,
n'étiquettent que les entités et dépendances conformes aux règles de déduction
prévues. Par conséquent, elles tendent à passer sous silence les entités ou les
structures obéissants à des règles non prévues, ce qui est particulièrement vrai pour
les entités nominales. Ces limites soulignent le besoin de méthodes plus flexibles,
telles que les méthodes inductives susceptibles de produire un étiquetage pertinent
même dans des formulations non ap-prises.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Extraire les déplacements dans des textes

Les méthodes inductives s’appuyant sur des modèles basés sur l’apprentissage profond semblent offrir cette alternative. En traînés sur des exemples annotés, ces modèles sont connus pour leurs capacités à généraliser et semblent pouvoir réaliser un étiquetage avec encapsulation et dépendance. L’évaluation de ces capacités représente l’objet du travail mené et ce papier en relate une première évaluation.

## 3. État de l'art

Les modèles probabilistes, comme les Conditional Random Fields (CRF) (Patil et al., 2020), sont bien adaptés à la prédiction de séquences structurées, notamment en combinaison avec les LSTM. Ces combinaisons permettent de capturer le contexte des entités tout en prédisant leurs étiquettes.

Des modèles de langage bidirectionnel basés sur les BiLM tels que CamemBERT, spécialisé pour le français (Martin et al., 2020), ou mDeBERTa, un modèle multilingue (He et al., 2023), sont décrits comme pouvant être adaptés à l’annotation d’entités nommées avec une faible quantité de données d’entraînement et un temps d’entraînement réduit. Des approches récentes, comme GLiNER (Zaratiana et al., 2024), exploitent ces modèles de langages pré-entraînés pour proposer un système NER, nécessitant peu ou pas d’entraînement additionnel.

Les réseaux de neurones récurrents consomment moins de mémoire et de puisance de calcul que les transformeurs, dont le grand nombre de paramètres requiert des ressources considérables, notamment lors de l’entraînement. Toutefois, grâce à leur mécanisme d’attention, les transformeurs peuvent analyser simultanément l’ensemble des mots sans dépendre strictement de l’ordre séquentiel, ce qui favorise la capture du contexte global et la reconnaissance des dépendances à longue distance.

Pour tous ces modèles (mise à part peut être pour le dernier), un corpus d’entraînement (avec l’étiquetage souhaité) est nécessaire. Les textes sont découpés en tokens (Sennrich et al., 2016), puis une représentation numérique de chaque de ces tokens, sous forme de vecteur est calculée (Bojanowski et al., 2017). Une couche de classification est ensuite ajoutée afin de permettre au système de prédire les étiquettes des tokens.

## 4. Méthodologie

Cette étude évalue quatre modèles pour la reconnaissance des ENE de lieu, qui y sont mentionnées, ainsi que leur contexte d’évocation. Nous détaillons ci-après la constitution du corpus et les spécificités des modèles analysés.

### Collecte et annotation du corpus

Les ENE de lieu et leur contexte d'évocation sont catégorisés avec les étiquettes suivantes: entités nommées (NE), entités nominales (NoE), verbes de mouvement
(Motion), relations spatiales (Offset) et mesures (Measure) (eg. 300 km). Les entités nommées étendues (NNE).

Par exemple, dans l'énoncé « Prendre à droite après la mairie de Pau. », "prendre" est étiqueté comme **Motion**, "à droite" et "après" comme **Offset**, "mairie" comme **NoE**, "Pau" comme **NE**, et "la mairie de Pau" comme (NNE). Tout comme dans l'énoncé « S'arrêter sur le parking de la mairie. », "arrêter" est étiqueté comme **Motion**, "sur" comme **Offset**, "parking" comme **NoE**, "mairie" comme **NOE**, et "le parking de la mairie" comme (NNE).

Le corpus se compose de 1897 descriptions de randonnées, totalisant 27083 phrases et 569214 tokens. L'annotation initiale a été effectuée grâce à Perdido (Moncla, Gaio, 2023) elle contient l'étiquetage ci-dessus cité <fnref n="1" />, aboutissant à un corpus de référence dit *silver-annoté* car susceptible de contenir des erreurs dues à une annotation 100% automatique.

## Modèles évalués

Nous avons évalué les quatre approches suivantes: la première, **BiLSTM-CRF**, combine un LSTM bidirectionnel avec un Conditional Random Field (CRF) (Patil *et al.*, 2020), et repose sur FastText (Bojanowski *et al.*, 2017) pour la vectorisation des tokens. Les suivantes s'inscrivent dans la famille des **BiLM** : **CamemBERT** (Martin *et al.*, 2020), spécialisé pour le français, et **mDeBERTa V3**, un modèle multilingue basé sur DeBERTa V3 (He *et al.*, 2023) associé à un LSTM. Enfin, **GLiNER**, qui s'appuie également sur un BiLM (DeBERTa V3 (He *et al.*, 2023)), en plus d'une couche de classification conçue pour identifier simultanément les frontières et la typologie des entités (Zaratiana *et al.*, 2024).

# 5. Première évaluation

La première évaluation a consisté à étudier la capacité des modèles à annoter de manière précise les segments de texte avec les six étiquettes précédemment décrites. Chaque modèle a été entraîné et évalué selon un protocole standard : 80 % du corpus silver-annoté ont été utilisés pour l'entraînement et 20 % pour la validation. Une portion distincte du corpus, non vue lors de l'entraînement, a ensuite servi à l'évaluation finale sur des données de test indépendantes.

L'évaluation repose sur les métriques classiques : Précision, Rappel et F1-score (micro). Les résultats, présentés dans le Tableau 1, synthétisent les performances globales.

CamemBERT obtient les meilleurs résultats avec un F1-score de 0,9534, grâce à son pré-entraînement sur des données francophones (Martin *et al.*, 2020), qui améliore sa capacité à capturer les subtilités linguistiques du corpus. GLiNER suit de près avec

<footnote n="1">1. Afin d'intégrer des *entités nominales*, un dictionnaire de syntagmes nominaux candidats a été obtenu par dérivation des entités nommées étendues annotées.</footnote>
un F1-score de 0,9355. Ce léger écart peut s'expliquer par le fait que son backbone multilingue (CC100) contient relativement peu de données en français (environ 3 %), limitant sa spécialisation dans cette langue.

Le modèle BiLSTM-CRF, bien qu'il ne repose sur aucun modèle de langue pré-
entraîné, atteint un F1-score notable de 0,9269. Sa capacité à modéliser efficacement
les structures du corpus avec un faible coût computationnel le rend compétitif.

Enfin, mDeBERTa-BiLSTM présente les performances les plus faibles (F1-score de 0,6422), probablement dues à un taux d'apprentissage de 2e-5 inadéquat pour sa composante LSTM.

Ces résultats soulignent qu’en dépit de la puissance des architectures transformer,
les modèles récurrents spécialisés restent très compétitifs dans des contextes spécifiques et peu dotés en ressources.

<table><caption>TABLEAU 1.</caption>
   <thead>
    <tr>
     <td>
      Modèle
     </td>
     <td>
      Précision
     </td>
     <td>
      Rappel
     </td>
     <td>
      F1-score
     </td>
    </tr>
   </thead>
   <tbody>
    <tr>
     <td>
      BiLSTM-CRF
     </td>
     <td>
      0.9425
     </td>
     <td>
      0.9118
     </td>
     <td>
      0.9269
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      CamemBERT
     </td>
     <td>
      <strong>
       0.9464
      </strong>
     </td>
     <td>
      <strong>
       0.9605
      </strong>
     </td>
     <td>
      <strong>
       0.9534
      </strong>
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      mDeBerta-LSTM
     </td>
     <td>
      0.573
     </td>
     <td>
      0.7302
     </td>
     <td>
      0.6422
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      GLiNER
     </td>
     <td>
      0.9282
     </td>
     <td>
      0.9428
     </td>
     <td>
      0.9355
     </td>
    </tr>
   </tbody>
  </table>

6. Conclusion et perspectives

Cette étude a comparé quatre modèles d'apprentissage profond : BiLSTM-CRF, CamemBERT, mDeBERTa-BiLSTM et GLiNER, pour l'extraction d'entités spatiales (fortes, faibles ou imbriquées) et d'actions de déplacement à partir de descriptions de randonnées en français. Les résultats expérimentaux confirment l'efficacité des modèles à base de transformeurs, notamment CamemBERT, pour capturer des structures spatiales complexes. Toutefois, notre modèle BiLSTM-CRF, conçu spécifiquement pour cette tâche, s'avère une alternative compétitive, plus économe en ressources, et bien adaptée aux environnements contraints.

GLiNER, basé sur un backbone DeBERTa multilingue, n'a pas été évalué en transfert interlingue, bien que son pré-entraînement suggère un potentiel de généralisation vers d'autres langues. Par ailleurs, son architecture modulaire permet de substituer le backbone par des alternatives plus légères, comme CamemBERT, pour réduire la consommation mémoire sans perte notable de performance.

Les perspectives immédiates incluent la création d'un corpus de référence annoté (gold-annoté) dont les erreurs du corpus silver auront été corrigées manuellement, ainsi qu'une nouvelle expérimentation intégrant un niveau de structuration plus élevé, notamment des dépendances syntaxico-sémantiques liant les EN de lieu avec les autres objets du contexte d'évocation. Ces deux axes visent à développer un système capable d'extraire dans leur intégrité les actions de déplacement évoquées dans des descrip-tions textuelles.
Bibliographie

Bojanowski P., Grave E., Joulin A., Mikolov T. (2017). Enriching word vectors with subword information. *Transactions of the Association for Computational Linguistics*, vol. 5, p. 135–146. Consulté sur https://aclanthology.org/Q17-1010/

Gaio M., Moncla L. (2019). Geoparsing and geocoding places in a dynamic space context: The case of hiking descriptions. *Human Cognitive Processing*, vol. 66, p. 354–386. Consulté sur https://hal.science/hal-02117833

He P., Gao J., Chen W. (2023). DeBERTaV3: Improving DeBERTa using ELECTRA-style pre-training with gradient-disentangled embedding sharing n° arXiv:2111.09543. arXiv. Consulté sur http://arxiv.org/abs/2111.09543

Hochreiter S., Schmidhuber J. (1997, 11). Long short-term memory. *Neural Computation*, vol. 9, n° 8, p. 1735-1780. Consulté sur https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735

Martin L., Muller B., Ortiz Suárez P. J., Dupont Y., Romary L., Clergerie É. de la et al. (2020, juillet). CamemBERT: a tasty French language model. In D. Jurafsky, J. Chai, N. Schlüter, J. Tetreault (Eds.), *Proceedings of the 58th annual meeting of the association for computational linguistics*, p. 7203–7219. Online, Association for Computational Linguistics. Consulté sur https://aclanthology.org/2020.acl-main.645/

Moncla L., Gaio M. (2023, avril). Perdido: Python library for geoparsing and geocoding French texts. In *First International Workshop on Geographic Information Extraction from Texts (GeoExT)*. Dublin, Ireland. Consulté sur https://hal.science/hal-04049794

Patil N., Patil A., Pawar B. (2020). Named entity recognition using conditional random fields. *Procedia Computer Science*, vol. 167, p. 1181-1188. Consulté sur https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050920308978 (International Conference on Computational Intelligence and Data Science)

Sennrich R., Haddow B., Birch A. (2016, août). Neural machine translation of rare words with subword units. In K. Erk, N. A. Smith (Eds.), *Proceedings of the 54th annual meeting of the association for computational linguistics (volume 1: Long papers)*, p. 1715–1725. Berlin, Germany, Association for Computational Linguistics. Consulté sur https://aclanthology.org/P16-1162/

Vaswani A., Shazeer N., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A. N. et al. (2017). Attention is all you need. In *Proceedings of the 31st international conference on neural information processing systems*, p. 6000–6010. Red Hook, NY, USA, Curran Associates Inc.

Vicente M. R. (2005, décembre). La glose comme outil de désambiguïsation référentielle des noms propres purs. *Corela. Cognition, représentation, langage*, n° HS-2. Consulté sur http://journals.openedition.org/corela/1212

Zaratiana U., Tomeh N., Holat P., Charnois T. (2024, juin). GLiNER: Generalist model for named entity recognition using bidirectional transformer. In K. Duh, H. Gomez, S. Bethard (Eds.), *Proceedings of the 2024 conference of the north american chapter of the association for computational linguistics: Human language technologies (volume 1: Long papers)*, p. 5364–5376. Mexico City, Mexico, Association for Computational Linguistics. Consulté sur https://aclanthology.org/2024.naclong.300/
# Numérisation automatique de cartes géologiques complexes

## Une approche combinant apprentissage profond et appariement par patron

Jonathan ENGÉLINUS¹, Thierry BADARD¹

1. Centre de Recherche en Données et Intelligence Géospatiale (CRDIG), Université Laval, 1055, avenue du Séminaire, Québec, Canada G1V 0A6 jonathan.engelinus.1@ulaval.ca; thierry.badard@scg.ulaval.ca

**ABSTRACT:** The digitization of geological maps presents challenges due to data complexity and map diversity. CRDIG successfully addressed these challenges by combining template matching and deep learning methods. This approach proved highly effective in processing varied maps at scale, though opportunities remain to enhance performance with limited training data for rare map types.

**MOTS-CLÉS:** apprentissage profond, appariement par patron, cartes géologiques

**KEYWORDS:** deep learning, template matching, geologic maps

## 1. Introduction

Au Québec, le Système d'information géominière (SIGÉOM) centralise et gère l'information géo-scientifique du ministère des Ressources naturelles et des forêts (MRNF) du Québec. Ce système contient des millions de données géoréférencées, dont une bibliothèque virtuelle de plus de 400 000 cartes. Parmi celles-ci, environ 3000 cartes géologiques n'existent qu'en format papier, ce qui rend leur consultation fastidieuse. Il serait possible de les numériser manuellement, mais cela nécessiterait d'encoder à la main la localisation et les caractéristiques des symboles géologiques qui y apparaissent. Or ces symboles se trouvent par centaines ou parfois par milliers sur chaque carte, et leur extraction nécessiterait plusieurs années de traitements. Afin d'aider le MNRF à réduire cette charge de travail et ainsi accélérer la mise à disposition de ce fonds documentaire précieux sur le territoire du Québec auprès d'un plus large public, le Centre de recherche en données et intelligence géospatiale (CRDIG) a élaboré une méthode, basée sur des techniques d'apprentissage machine
et de vision par ordinateur, permettant l'extraction automatique des symboles géologiques.

Les cartes géologiques de SIGÉOM à numériser contiennent essentiellement deux catégories de symboles renvoyant à des informations géologiques utiles pour l'exploitation minière. Les plus nombreux sont des croix, symbolisant des affleurements rocheux. Les autres sont des symboles en forme de flèches, qui symbolisent la direction (azimut) et l'inclinaison (pendage) de structures planaires (cf. figure 1).

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>FIGURE 1. Exemples d'affleurements et de structures planaires.</figcaption></figure>

Outre l'extraction et la géolocalisation des symboles, la méthode élaborée permet non seulement la détermination automatique de l'azimut et du pendage des structures planaires, mais aussi d'établir les associations qui existent entre les affleurements et les structures planaires. Dans la suite du présent article, la méthode conçue pour obtenir l'extraction des symboles utiles et leur géolocalisation est d'abord présentée. Les techniques permettent d'obtenir des informations annexes (azimut, pendage et associations) à propos de ces symboles sont ensuite esquissées. Des résultats atteints avec l'aide de ces techniques sont finalement présentés.

## 2. Techniques d'extraction et de géolocalisation des symboles géologiques

Pour extraire et géolocaliser les affleurements et les structures planaires présentes dans les cartes, deux solutions ont été évaluées. La première, appelée « appariement par patron » (ou « template matching ») (Brunelli, 2009), est une méthode géométrique qui consiste à détecter sur une image les motifs géométriques qui contiennent un motif prédéfini. La seconde méthode, appelée « apprentissage profond », s'avère plus complexe. Elle utilise une intelligence artificielle de type réseau de neurones, qui une fois entraînée sur un jeu de données devient capable de détecter un motif qui y est présent dans de nouveaux jeux de données. Plusieurs architectures de réseaux de neurones ont été testées, dont notamment les modèles de la famille Yolo (Terven et al 2023), mais c'est le réseau ResNet101-FPN distribué avec le framework Detectron2 (META 2024) qui a été sélectionné en raison de son efficacité pour les détections de symboles à fort gradient de contraste.

Contrairement au template matching, l'apprentissage profond est capable de développer une forme d'« intuition » dans ses prédictions. Il nécessite pour cela d'être entrainé préalablement sur un volume important de données. Au début du projet, il n'existait cependant pas encore assez de cartes géologiques aux symboles géolocalisés avec précision, pouvant servir de données d'entrainement.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Numérisation automatique de cartes géologiques complexes

Quoique plus rudimentaire et moins performante, la méthode du template matching ne nécessitait quant à elle aucun entrainement. Elle a donc permis de prédire les positions des symboles géologiques pour quelques premières cartes. Après un contrôle qualité manuel, ces cartes ont constitué de premières données d'entrainement pour le réseau de neurones. Une fois entrainé, celui-ci a été combiné à la méthode du template matching pour prédire les positions des symboles sur une vingtaine de cartes supplémentaires. Ces nouvelles prédictions, une fois validées, sont venues enrichir les données d'entrainement. Elles ont permis au réseau de neurones d'atteindre un niveau de performance suffisant pour fonctionner de manière autonome, sans recours au template matching dont les performances se sont vite retrouvées dépassées par celles du réseau de neurones.

Afin de faciliter le contrôle qualité réalisé par les opérateurs du MRNF, un système d'évaluation de la qualité des prédictions a été élaboré. Il se base sur différentes métriques et se concrétise sous la forme d'un code couleur associé à chaque prédiction, indiquant avec quel niveau de confiance le réseau de neurones l'a formulée (vert pour « probablement correct », orange pour « à vérifier » et rouge pour « probablement incorrect »).

### 3. Extraction d'informations annexes

En plus de la localisation, d'autres informations moins critiques devaient être déterminées pour chaque structure planaire : l'azimut correspondant à son inclinaison par rapport à l'axe vertical, l'affleurement voisin qui lui est associé, et la valeur de pendage indiquée (cf. figure 2). Des méthodes spécifiques permettant de réaliser ces trois extractions d'informations ont été testées, évaluées et finalement consolidées dans le prototype final qui a servi à la numérisation des cartes papiers fournies par le MRNF.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>FIGURE 2. Géocalisation de deux structures planaires (à gauche), puis identification de l'affleurement et du pendage associés à chacune d'elles (à droite).</figcaption></figure>

Pour déterminer l'azimut des structures planaires, l'orientation des flèches détectées par rapport à l'axe vertical est estimée via une opération géométrique, qui s'appuie notamment sur la transformée de Hough (Poncelet et Cornet, 2010). L'erreur de mesure qui en résulte est inférieure à 5 degrés dans plus de 70 % des cas, et à 10 degrés dans 80 % des cas.
Une fois l'azimut d'une structure planaire estimé, l'affleurement qui lui est associé doit être retrouvé. Cet appariement fait appel à différentes techniques d'analyse spatiale mêlant des critères de proximité, de direction et d'unicité. Il est là aussi possible d'associer un niveau de qualité à cet appariement. Cette méthode permet de localiser l'affleurement associé à une flèche dans 96 % des cas.

La détermination du pendage, représenté sous la forme d'un nombre à proximité d'un symbole de structure planaire, emploie une méthode similaire à celle de l'appariement avec un affleurement. La proximité et l'enchévêtrement de différents symboles sur la carte rendent là aussi l'association du bon nombre au bon symbole non triviale. La détermination de la valeur numérique du pendage est réalisée à l'aide l'outil OCR open source Tesseract (Smith, 2017). Au final, le pendage est correctement déterminé pour environ 80 % des structures planaires détectées.

## 4. Résultats en situation de production

Pour tester la chaine de traitement élaborée, la numérisation de 883 cartes géologiques papiers de SIGÉOM a été réalisée. A mesure que de nouvelles cartes étaient produites et validées par le MRNF, certaines étaient utilisées pour étendre le jeu d'entrainement du réseau de neurones. Ce réseau a ainsi pu être réentraîné sur des jeux de données toujours plus importants, ce qui a facilité la prédiction des dernières cartes. Les cartes étaient cependant d'une grande hétérogénéité. Elles se répartissaient en cinq types (cf. figure 3) avec des nombres de cartes de chacun de ces types, assez inégaux : 62.29 % des cartes étaient en noir et blanc, 18,85 % à symboles verts sur fond blanc, 13,82 % à symboles noirs sur fond coloré, 5,1 % à symboles rouges sur fond coloré, et 0,44 % à symboles bleus sur fond blanc. Certains de ces types contenaient donc beaucoup moins de cartes que d'autres, ne permettant pas le même niveau de réentraînement. Ce phénomène a pu être réduit pour les deux derniers types, en convertissant leurs symboles en noir avant leur envoi au réseau de neurones.

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>FIGURE 3. Les cinq principaux types de cartes géologiques rencontrés en production.</figcaption></figure>

Une estimation qualitative montre que 50 des cartes ont été numérisées de façon défectueuse, contre 833 numérisées avec un niveau jugé très satisfaisant. Ces 50 cartes problématiques se ventilent de façon inégale en fonction des types : elles constituent 6 % de toutes les cartes, mais seulement 0,73 % des cartes en noir et blanc. Cela peut s'expliquer par la surreprésentation du type noir et blanc, qui rassemble plus de 60 % des cartes et a donc permis des réentrainements précis. Les résultats quantitatifs mesurés sur un échantillon sont également satisfaisants, avec des taux de détection
dépassant 98 % pour les affleurements et 95 % pour les structures planaires (cf. Tableau 1). Les moins bons résultats pour les structures planaires s’expliquent probablement par la moindre complexité des symboles associés aux affleurements.

<table><caption>TABLEAU 1. Estimation de la qualité des détections en production</caption><thead><tr><td>Type de symbole</td><td>Exactitude</td><td>Complétude</td></tr></thead><tbody><tr><td>Croix</td><td>> 97 %</td><td>> 98 %</td></tr><tr><td>Flèche</td><td>> 90 %</td><td>> 95 %</td></tr></tbody></table>

## 4. Conclusion

La numérisation de cartes géologiques pose de nombreux défis, liés à la complexité, la densité et la diversité des données à extraire. Afin de les surmonter, le CRDIG a combiné différentes approches pour élaborer une méthode permettant une extraction des informations recherchées avec un haut taux de succès. Ainsi, en ce qui concerne l'extraction des symboles, le template matching a permis de produire de premières données pour entrainer un réseau de neurone, qui a pu ensuite fonctionner en autonomie avec de très bon scores d'exactitude et de complétude. En ce qui concerne l'extraction de données annexes (azimut, pendage, association), plusieurs méthodes comme l'OCR et la transformée de Hough ont été mobilisées. Cette approche a permis de numériser efficacement plus de 800 cartes dans un contexte de production.

## 5. Remerciements

Ce travail a été appuyé par le gouvernement du Québec avec une contribution financière de 242 225 $.

## Bibliographie

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- META (2024), Detectron2's documentation, https://detectron2.readthedocs.io.

- Poncelet N. et Cornet Y (2010). Transformée de Hough et détection de linéaments sur images satellitaires et modèles numériques de terrain. *Bull. de la Société Géographique de Liège* 54.

- Smith, R. (2007). An overview of the Tesseract OCR engine. In *Ninth international conference on document analysis and recognition*, vol. 2, pp. 629-633. IEEE.

- Terven J. et al (2023). A comprehensive review of yolo architectures in computer vision: From yolov1 to yolov8 and yolo-nas. *Machine Learning and Knowledge Extraction*, https://www.mdpi.com/2504-4990/5/4/83.
# Mapping Rio de Janeiro's Favelas
## General-Purpose vs. Satellite-Specific Pretrained Neural Networks

Thomas HALLOPEAU¹, Joris GUÉRIN¹,²,
Laurent DEMAGISTRI¹,³, Youssef FOUZAI¹,
Renata GRACIE⁴, Vanderlei Pascoal de MATOS⁴,
Helen GURGEL⁵,³, Christovam BARCELLOS⁴,³,
Nadine DESSAY¹,³

1. ESPACE-DEV, IRD, Montpellier, France
thomas.hallopeau@ird.fr

2. IDEAL International Joint Laboratory

3. SENTINELA International Joint Laboratory

4. ICICT, Fiocruz, Rio de Janeiro, Brazil

5. LAGAS, Department of Geography, University of Brasilia, Brazil

RÉSUMÉ. Les méthodes actuelles de détection de quartiers informels par apprentissage profond n'exploitent pas encore pleinement le potentiel offert par les réseaux de neurones préentraînés récents. Nous comparons ici deux types de réseaux de neurones préentraînés pour détecter les favelas de Rio de Janeiro : 1. des réseaux génériques, préentraînés sur de grands ensembles d'images non spécifiques à l'observation spatiale, et 2. un réseau spécialisé préentraîné sur des images satellites. Ce dernier est plus spécifique à la tâche cible, tandis que les premiers ont été préentraînés sur un volume d'images nettement plus important. Cette étude examine donc si la spécificité de la tâche ou le volume des données permet d'obtenir de meilleures performances pour la détection des quartiers informels en milieu urbain.

KEYWORDS: Remote Sensing Foundation Models, pretrained neural networks, intra-urban classification, favelas

Modèles de Fondation pour la Télédétection, réseaux de neurones pré-entraînés, clas-
sification intra-urbaine, favelas
# 1. Introduction

Spontaneous settlements develop rapidly and outside of a formal legal framework, making them difficult to map with field surveys or socio-economic data. Automatic mapping of informal settlements initially relied on object-oriented image analysis approaches, based on ontologies, using very high-resolution imagery (Hofmann et al., 2008; Kohli et al., 2012). Later, machine learning approaches emerged, based on texture and morphology or integrating various spectral indices (Kuffer et al., 2016; Wurm et al., 2017). However, selecting and computing the variables required for these approaches is both complex and time-consuming. Deep learning addresses this challenge by leveraging the ability of neural networks to automatically learn and extract relevant features from raw data, particularly from images (Alzubaidi et al., 2021). Many deep learning methods have been developed for detecting informal settlements. Most of these approaches train convolutional or fully connected neural networks from scratch to segment and detect informal settlements in medium- or very high-resolution satellite images (Persello, Stein, 2017; Hafner et al., 2022). In 2019, Stark et al. (Stark et al., 2019) employed a fully connected network pretrained on natural images to detect informal settlements across various imbalanced datasets. Since then, no studies have fully explored the potential of:

* Latest pretrained CNNs (Convolutional Neural Networks) and ViTs (Vision Transformers)

* Remote Sensing Foundation Models (RSFM), neural networks pretrained specifically on satellite imagery

In this work, we compare features extracted by pretrained CNNs and ViTs on large generic image databases from the internet such as ImageNet (Deng et al., 2009) with those extracted by CROMA (Fuller et al., 2023), a neural network specialized on earth observation and pretrained on a more limited set of satellite imagery. This work represents the first attempt at utilizing RSFM for informal settlement mapping. The pretrained models were compared on a custom dataset from Rio de Janeiro (Brazil) at the task of classifying tiles into binary categories: Favela vs. Non-favela.

# 2. Methodology

## 2.1. Data description

The city of Rio de Janeiro was divided into 150m-resolution cells using an orthogonal grid. Cells were excluded from the dataset if they met any of the following conditions:

* Less than 50% of the surface is covered by buildings, according to the Global Human Settlement Layer (GHSL) dataset from the European Commission.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Mapping Rio de Janeiro's Favelas

* More than 95% of the surface is covered by vegetation, based on the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from a Pléiades image.

* The cell contains an industrial zone, as identified in OpenStreetMap.

The proportion of surface covered by favelas in each cell was calculated using favela outlines provided as a multi-polygon by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). Cells were then labeled as follows:

* Class F cells corresponding to favelas: At least 70% of the surface area is covered by the favela reference polygon.

* Non-favela cells. No favela coverage, typically representing formal urban areas.

Cells with favela coverage between 0% and 70% were excluded from the dataset.

## 2.2. Selected Neural Networks

In the PyTorch environment, more than a thousand generic pretrained neural networks are accessible through the PyTorch Image Models library. These networks are trained on extensive image databases from the internet. We selected two neural networks for testing:

* A ViT pretrained using self-supervised learning with DINOv2 method on LVD-142M (Oquab et al., 2023), vit_base_patch14_dinov2.lvd142m.

* A CNN pretrained using supervised learning on ImageNet-22k (Deng et al., 2009), convnext_base.fb_in22k.

We used these neural networks with the RGB channels of a Pléiades image, leaving aside the infrared band.

Numerous RSFMs have been published since late 2021 (Xiao et al., 2024). CROMA (Fuller et al., 2023) stands out in particular because it operates with Sentinel-1 GRD and/or Sentinel-2 L2A images. The free availability of these images can be beneficial for later establishing dynamic monitoring of favelas. CROMA is a ViT architecture pretrained in a self-supervised manner on the SSL4EO dataset (Wang et al., 2022).

## 2.3. Comparison method

We compared the pretrained neural networks for classifying Favela and Non-favela tiles using feature extraction. Pretrained networks were employed to extract features from the tiles, capturing abstract and relevant information. We used these raw outputs to train and test a Random Forest classifier. Random Forest is a non-linear model that performs well on heterogeneous data (Fernández-Delgado et al., 2014) and mitigates overfitting risks, an advantage in classifying Rio de Janeiro's complex urban sprawl and the diverse characteristics of its favelas.
## 3. Results and discussion

We evaluated the pretrained neural networks using 5-folds cross-validation. In order to account for the randomness in the training process, we performed 5 successive 5-folds cross-validations for each network. Our results are reported in Table 1. The results obtained from both general-purpose and satellite-specific pretrained neural networks demonstrate their potential for detecting informal settlements. The RSFM, CROMA, outperforms the generic pretrained neural networks. This underscores the value of domain-specific pretraining and highlights the effectiveness of satellite-specific models in detecting complex urban features, such as favelas in Rio de Janeiro, compared to generic models, despite the latter being pretrained on significantly more diverse and numerous images. Although generic pretrained networks have been applied to a Pléiades image, which offers a higher ground resolution compared to Sentinel images (5m versus 10m for the highest-resolution Sentinel bands), their reliance on only the three RGB channels and their lack of specificity appear to offset the advantages of their large pretraining datasets.

<table><caption>Table 1: Results obtained (mean ± standard deviation) over 25 values from 5 successive 5-fold cross-validations for CROMA and the 2 generic pretrained neural networks.</caption><thead><tr><th></th><th>Precision</th><th>Recall</th><th>F1-score</th></tr></thead><tbody><tr><td>CROMA RSFM</td><td>0.81 ± 0.03</td><td>0.81 ± 0.05</td><td>0.81 ± 0.02</td></tr><tr><td>Generic ViT</td><td>0.71 ± 0.03</td><td>0.75 ± 0.06</td><td>0.72 ± 0.03</td></tr><tr><td>Generic CNN</td><td>0.71 ± 0.05</td><td>0.74 ± 0.09</td><td>0.72 ± 0.03</td></tr></tbody></table>

## 4. Conclusion

Our encouraging results demonstrate the potential of pretrained deep neural networks for detecting informal settlements, presenting lower development costs compared with traditional methods. Furthermore, the fact that they are pretrained on diverse natural images or on satellite images of the entire Earth suggests their applicability to other informal settlements beyond those in Rio de Janeiro. Finally, the results emphasize the advantage of domain-specific pretraining with satellite imagery, with the Remote Sensing Foundation Model, CROMA, showing better results than its generic counterparts.

## References

Alzubaidi L., Zhang J., Humaidi A. J., Al-Dujaili A., Duan Y., Al-Shamma O. et al. (2021, March). Review of deep learning: Concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. *Journal of Big Data*, Vol. 8, No. 1, pp. 53.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Mapping Rio de Janeiro's Favelas

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Xiao A., Xuan W., Wang J., Huang J., Tao D., Lu S. et al. (2024, October). *Foundation Models for Remote Sensing and Earth Observation: A Survey*.
Interpretability of a multi-source Land
Use classification machine learning
model using a SHAP approach

Martin CUBAUD, Arnaud LE BRIS,
Laurence JOLIVET, Ana-Maria OLTEANU-RAIMOND

Univ Gustave Eiffel, ENSG, IGN, LASTIG, F-77420 Champs-sur-Marne,
France

(martin.cubaud,arnaud.le-bris,laurence.jolivet,ana-maria.raimond)@ign.fr

RÉSUMÉ. Une connaissance millésimée et actualisée de l'Usage des Sols est essen-
tielle pour la planification urbaine et la gestion des ressources naturelles. Cependant,
l'intégration de données multi-sources et l'interprétation des modèles d'apprentissage
automatique dans ce contexte restent des défis majeurs. Cet article propose une mé-
thode s'appuyant sur la méthode SHAP pour améliorer l'interprétabilité des modèles
d'apprentissage automatique d'Usage des Sols en analysant l'impact des différentes
sources sur le résultat. Cette dernière permet d'expliciter les contributions des plus de
250 attributs utilisés dans un processus de classification basé sur des données multi-
sources (et multi-modales). Nos résultats montrent l'importance relative de différents
types d'attributs, ainsi que leurs rôles pour des classes d'usage spécifiques. L'analyse
des valeurs SHAP permet de mieux comprendre les interactions entre les différentes
sources de données, de proposer des pistes d'amélioration pour le modèle et facilite la
reproductibilité du processus dans d'autres zones géographiques avec des sources dis-
ponibles différentes.

MOTS-CLÉS : Classification de l'Usage des Sols, explicabilité de l'apprentissage auto-
matique, fusion de données, valeurs SHAP

KEYWORDS: Land Use classification, explainable machine learning, data-fusion, SHAP
values
# 1. Introduction

Land Use (LU) classifies the socio-economic activities of an area (e.g., agricultural, residential), and in conjunction with Land Cover (LC) is crucial for monitoring urban development and effectively managing land and natural resources. Despite the advancements in machine learning, automatic LU classification out of remote sensing data remains a challenge. However, better accuracies are achieved by recent approaches exploiting multi-source data such as imagery, LC, topographic data or Volunteered Geographic Information (VGI) (Tu et al., 2020; Liu et al., 2021; Li et al., 2023). Notably, (Cubaud et al., 2024a) developed an XGBoost model integrating attributes from diverse sources, achieving robust performances across heterogeneous rural and urban study areas.

Interpreting interactions within machine learning models built from multi-source data is challenging but crucial to understand how individual predictions are made, the impact of each source or attribute on performance, and how the models can be improved. It is particularly important in LU classification, as it ensures transparency, supports decision-making, and fosters trust in the automated workflows. Recent works on machine learning explainability have proposed various methods to address these challenges. For instance, (Lundberg, Lee, 2017) introduced SHapley Additive exPlanation (SHAP) values, which provide a consistent, mathematically grounded way to attribute the contribution of each input feature to a model's predictions. SHAP has shown advantages over other explainability techniques, such as LIME (Ribeiro et al., 2016) or feature permutation methods, by offering a unified framework that supports both local (individual predictions) and global (dataset-wide) interpretability. SHAP handles interactions among features, a key requirement for analyzing multi-source datasets as used in LU classification.

To address the need for explainability in LU classification workflows, this paper proposes a method for interpreting SHAP values to provide deeper insights into feature importance, enabling an improved understanding of the contribution of diverse data sources and attributes to the model's predictions.

# 2. Materials and methods

## 2.1. LU classification workflow and used data sources

Given a partition of a study area into polygons, the workflow described in (Cubaud et al., 2024a) aims to assign to each a unique LU class. The OCS GE (Occupation des Sols à Grande Echelle) produced by IGN was used as LU ground truth. The workflow has four steps. First, 254 attributes are constructed from 9 data sources of different natures: the intersection of the LU polygons with BD ORTHO, CLC, OSO, BD TOPO, RPG, INSEE, Land Files and OSM, and the geometry of the LU polygons themselves. The dataset with the ground truth and the constructed attributes is published in (Cubaud et al., 2024b). In
this paper, the attributes are classified into three types: explicit, implicit and neighboring. The first type provides explicit information about LU classes, i.e., their name or values directly reference one or more LU classes (e.g., number of residential buildings). The second provides implicit information that the model may use to distinguish the classes (e.g., area of the polygon). The neighboring attributes average the values of each attribute in the adjacent polygons. The second step involves some preprocessing: attributes normalization, an 80%-20% train-test split, and balancing the classes in the train set using random undersampling and the SMOTENC algorithm. Third, an XGBoost model is trained on all attributes. Finally, the performances of the model are evaluated on the test set. In (Cubaud et al., 2024a), the LU classification achieved a mean F1 score of 86% for 11 classes in the department of Rhône (2020).

## 2.2. Interpretability proposed method based on SHAP

In the context of multi-class classification, the objective of SHAP values (Lundberg, Lee, 2017) is to explain, for each sample of the test set and for each class, the extent to which each attribute contributes positively or negatively to the likelihood of that class being predicted as the sample's class.

Let $z_{i,k}$ be the logits of class $k$ for the sample $i$, linked to the probabilities of class $k$ by $p_{i,k} = \frac{e^{z_{i,k}}}{\sum_{k'=1}^{K} e^{z_{i,k'}}}$, with $K$ the number of classes. Let $x_i$ be the value of an attribute $X$ for sample $i$ and $F$ the set of all attributes:

$$SHAP(i, k, X) = \sum_{S \subseteq F \setminus \{X\}} \omega(S) \mathbb{E}[z_k | X' = x_i' \forall X' \in S \cup \{X\}] - \mathbb{E}[z_k | X' = x_i' \forall X' \in S] \quad (1)$$

with $\omega(S)$ a weight depending on the size of $S$. Thus, $SHAP(i, k, X)$ quantifies how much $x_i$ increases the logits and probability of class $k$ relative to a baseline.

SHAP values are aggregated in several ways to extract meaningful information. The importance of an attribute $X$ for a class $k$ can be computed by:

$$SHAP(k, X) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} |SHAP(i, k, X)| \quad (2)$$

The total importance of an attribute can then be computed as:

$$SHAP(X) = \sum_{k=1}^{K} SHAP(k, X) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} |SHAP(i, k, X)| \quad (3)$$

To interpret the influence of each attribute, we propose the following method: (1) Formalize hypotheses for each attribute on how it will affect the predictions, based on its type and on the values it takes. For instance, we hypothesize that explicit attributes will primarily contribute to their associated
LU classes; (2) Compute the SHAP values to verify these hypotheses, by aggregating the values globally and per class and analyzing attributes ranking;
(3) Analyze real-life examples of individual good and bad classifications.

### 3. Results and discussion

The proposed method yields several types of results, including individual explanation, insight into the model's strengths and weaknesses, and global and class-specific attribute importance. The latter are presented here as an example. Figure 1 presents the SHAP values for the 15 most important attributes with respect to the LU classes. The width of the link between the attributes and the classes is proportional to SHAP(class, attribute) values.

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>FIGURE 1. SHAP values between the 15 most important attributes and the LU classes. (N) indicates neighboring attributes.</figcaption></figure>

Each source has at least one attribute among the 50 most important ones, except RPG (ranked 77th). Some attributes are not used at all (e.g., points from OSM). Most of the implicit attributes have higher SHAP values than most of the explicit ones. This can be explained by the fact that implicit attributes contribute to more classes. Although some neighboring attributes are among the most important attributes (e.g., neighborhood of commercial areas or of railways), 76% of the neighboring attributes have a lower SHAP value than the corresponding non-neighboring attribute.

The most important attribute of nearly half (7 out of 11) of the classes is an explicit attribute. For 4 out of 11 classes, it is a neighboring attribute. 66% of the attributes with explicit information for one class have their highest SHAP value for this class. The others have their highest SHAP value for another class for which the model has confusions with this class.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Interpreting Land Use Classification with SHAP

## 4. Conclusion

The proposed method represents a step forward in understanding the predictions of LU classification models by explaining how each attribute contributes to the prediction of classes, depending on its type. SHAP proved to be a robust and versatile tool for interpreting complex interactions in multi-source datasets. Here, only a subset of the results are presented, but additional insights were also gained by interpreting individual predictions and by comparing the SHAP values for good and bad predictions with respect to the values of the attributes. We are extending the SHAP approach to other tasks, such as the transferability of an LU classification model between two study areas or LU change detection. Finally, we plan to work on modeling the derived knowledge in a machine-readable format to improve the reuse of the LU classification workflow.

## 5. Acknowledgment

This project was provided with computing AI and storage resources by GENCI at IDRIS thanks to the grant AD011014471R1 on the supercomputer Jean Zay's CSL partition.

## Bibliography

Cubaud M., Le Bris A., Jolivet L., Olteanu-Raimond A.-M. (2024a). Assessing the transferability of a multi-source land use classification workflow across two heterogeneous urban and rural areas., vol. 17, n° 1, p. 2376274.

Cubaud M., Le Bris A., Jolivet L., Olteanu-Raimond A.-M. (2024b). OCS GE Land Use dataset including the French departments of Gers and Rhône.

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Tu Y., Chen B., Zhang T., Xu B. (2020). Regional Mapping of Essential Urban Land Use Categories in China: A Segmentation-Based Approach., vol. 12, n° 7, p. 1058.
# Détection par deep learning des numéros de parcelle sur les plans napoléoniens

## Évaluation de différentes stratégies pour l'entraînement d'une architecture basée sur Yolo

Jean-Michel FOLLIN¹, Élisabeth SIMONETTO¹, Frédéric DURAND¹, Benjamin DOLE¹

1. Laboratoire GeF EA4630 – Cnam, Le Mans (72), France
prénom.nom@lecnam.net

**Abstract.** Old maps of the Napoleonic land register, dating from the 19th century, represent a rich source of historical information on territorial planning and land use. As they are nowadays available as numerical scanned images, one can process them to include these data in a spatial analysis system. Here we deal with the recognition of the parcel numbers using deep learning with a well-known Yolo network architecture. In order to achieve better result statistics, we present how we adapt the training to these old maps for which no large annotated data exists. Thus, we discuss the choice of the learning rate function and the use of transfer learning using proven dataset. The results are assessed on some cadastral maps that have been annotated by us.

**Mots-clés** : plan napoléonien, apprentissage profond, détection et reconnaissance de chiffres manuscrits, réglage fin, taux d'apprentissage

**KEYWORDS:** napoleonic maps, deep learning, handwritten digits detection and recognition, fine tuning, learning rate
# 1. Introduction

On constate un intérêt croissant pour les documents anciens dans les champs des humanités numériques et de la conservation du patrimoine. Les plans du cadastre napoléonien sont notamment considérés comme une mine d'informations sur la structure du bâti et du parcellaire, l'occupation du sol et l'évolution du territoire pour les chercheurs archéologues et historiens. Ce sont des documents complexes et caractérisés par des dégradations liées au vieillissement et aux interventions humaines successives qu'il apparaît nécessaire de pouvoir conserver et exploiter. Notre objectif est d'extraire au format vecteur les informations issues de ces plans scannés pour pouvoir mener des analyses spatiales et les mettre en relation avec d'autres données comme les matrices cadastrales. Notre démarche de vectorisation des parcelles basée sur un algorithme classique (Line Segment Detector) présente des limites avec à la fois de la sur- et de la sous-segmentation (Follin et al., 2021). L'amélioration de ces résultats peut notamment passer par la détection des numéros de parcelles. En effet chaque parcelle est associée à un numéro unique écrit à la main. Les numéros de parcelles extraits pourront être confrontés aux polygones des parcelles pour identifier les éventuelles erreurs de segmentation et les corriger. Pour cette détection, une méthode d'apprentissage profond est adaptée car la reconnaissance de caractères écrits à la main est un cas classiquement traité par les réseaux de neurones convolutifs.

Nous présentons ici nos travaux en lien avec la mise au point d'un modèle basé sur YoloV5 pour la détection et la reconnaissance des numéros de parcelle sur les plans du cadastre napoléonien. Nous avons évalué différentes stratégies en jouant sur le *learning rate*, les jeux de données d'entraînement et le *fine tuning*.

# 2. Choix d'une architecture de détection et reconnaissance de chiffres manuscrits sur des documents cartographiques anciens

Étant donnée la complexité que présentent les planches cadastrales napoléoniennes, l'architecture de *deep learning* que nous recherchons doit pouvoir détecter et reconnaître des chiffres manuscrits sur un document à la fois dégradé et riche en informations (avec notamment les limites de parcelles), et fournir une bonne précision sur la détection d'objets à la fois petits (i.e. occupant une surface réduite sur l'image), présentant d'importantes variations intra-classes (diversité des écritures) et caractérisés par une proximité, voire des chevauchements, les uns par rapport aux autres (les chiffres formant des nombres).

De nombreuses architectures de *deep learning* existent pour la détection d'objets de manière générale (comme Faster R-CNN ou Yolo) ou plus spécifiquement pour la reconnaissance de texte (OCR) dans les images. Une approche basée sur YoloV3, nommé DIGITNET (Kusetogullaria et al., 2021), a en particulier prouvé son intérêt dans la détection et reconnaissance de chiffres manuscrits issus de registres anciens, documents moins complexes et plus uniformes que les plans du cadastre mais avec des formes d'écritures comparables. Récemment, une méthode basée sur une version évoluée de Yolo a obtenu la 2ème place du concours ICDAR 2024 sur la tâche 1 (détection de mots) avec le jeu de données du cadastre napoléonien (Li et al., 2024). Nous avons donc opté pour une architecture dérivée de YoloV5, modifiée dans le but
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Détection par deep learning des numéros de parcelle sur les plans napoléoniens

de détecter de petits objets, qui nous semblait prometteuse pour notre problématique
(Benjumea, 2021).

### 3. Evaluation de différentes stratégies d'entraînement pour notre modèle

Pour bien fonctionner et reconnaître les caractéristiques fondamentales dans les données sur lesquelles il va travailler, un apprentissage profond a besoin d'être entraîné et testé sur un grand nombre d'exemples, et ce d'autant plus lorsqu'il s'agit d'images (Chollet, 2018). En plus d'être volumineux, il est préférable que le jeu de données (*dataset*) utilisé pour l'entraînement et le test ait des caractéristiques similaires aux données qui seront traitées lors de la phase de prédiction, tout en présentant une variabilité suffisante pour que les connaissances inférées à partir de ces données puissent être généralisées.

Plusieurs jeux de données annotées sont mis à disposition dans le but d'entraîner des architectures pour la détection d'objets ou la segmentation, tels que COCO (Common Objet on COntext), Pascal VOC, Sun et ImageNet. COCO présente l'avantage de contenir des objets de plus petites tailles, ce qui est plus proche de notre cas d'étude, et avec une plus grande volumétrie, comparé aux autres jeux de données. Le jeu de données DIDA (Document Image Dataset for Document Analysis), sur laquelle a été entraînée l'architecture DIGITNET, est présenté comme le plus important à contenir des chiffres historiques écrits à la main dans l'espace de couleurs RGB et sans que leurs tailles et apparences ne soient retouchées. COCO est donc très généraliste alors que DIDA est plus spécialisée sur notre thématique mais avec des caractéristiques différentes (documents structurés en tableau).

Notre approche est de profiter du jeu éprouvé et très volumineux COCO pour pré-
entraîner notre modèle. Les couches les plus profondes de ce dernier pourront ainsi
capturer des caractéristiques générales dans ces données. Ce modèle sera ensuite
spécialisé par fine tuning en entraînant ses couches supérieures sur un dataset plus
spécifique issu du cadastre. Pour avoir des temps d'apprentissage compatibles avec
nos ressources informatiques, nous avons opté pour un sous-échantillonnage de
COCO. Ainsi, nous avons mobilisé trois jeux de données différents pour évaluer
différentes stratégies de fine tuning de notre modèle :

- COCO10Small correspondant à des images extraites de COCO pour les dix classes comprenant des objets ayant les tailles moyennes les plus petites. L'idée est d'avoir des objets avec des tailles proches de celles des chiffres du cadastre.

- COCO10moy correspondant à des images extraites de COCO pour dix classes comprenant des objets ayant les tailles moyennes les plus représentatives. Cela a pour but d'évaluer l'intérêt, par comparaison, de COCO10Small.

- CadNap correspondant à des images issues de l'annotation et du découpage de 10 planches cadastrales napoléoniennes. Cela permet d'entraîner les couches superficielles du modèle avec un jeu idéal mais très peu volumineux.

Nous avons évalué l'impact du *learning rate*, déterminant dans la capacité du modèle à converger vers la bonne solution, sur la qualité des résultats obtenus avec
deux stratégies : une réduction par pas et une diminution suivant une fonction continue de type sigmoïde. L'évaluation, réalisée sur les données COCO10Small uniquement, a permis de montrer qu'une diminution du learning rate par pas de 100 époques donnait de meilleurs résultats qu'une diminution par sigmoïde (obtention d'un IoU 0.5 de 55.1% contre 45.9% à l'issue de 250 époques).

Nous avons ensuite réalisé le fine tuning avec un pré-entraînement sur COCO10Small d'une part et sur COCO10moy d'autre part en appliquant à chaque fois le gel des poids sur les 2, puis 4, 6 et 8 premières couches (sur 10 en tout). Un test a également été réalisé sans fine tuning (i.e. avec toutes les couches gelées). Dix tests ont donc été menés en tout pour lesquels l'IoU a été calculé. Les couches non gelées ont été entraînées avec un premier jeu issu de CadNap puis les prédictions appliquées sur un jeu test lui aussi issu de CadNap. Les résultats montrent que le fine tuning fonctionne mieux avec COCO10Small et une amélioration de la précision jusqu'à 4 portions gelées puis une dégradation par la suite (figure 1). Pour le meilleur modèle, pré-entraîné sur 4 couches avec COCO10Small, on peut voir que les bonnes détections sont toujours supérieures à 56% avec un maximum à 80% pour le chiffre 8 et certains chiffres moins bien détectés comme le 9, le 4 ou le 1(tableau 1 et figure 2).

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>FIGURE 1. Précisions obtenues (IoU 0.5) en fonction du nombre de couches gelées et du dataset</figcaption></figure>

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>FIGURE 2. Exemples de détection dans l'étape de validation (le 1er chiffre en haut de la boîte correspond au chiffre détecté, et le 2nd au score de probabilité)</figcaption></figure>

<table><caption>TABLEAU 1. Résultats du modèle pré-entraîné sur 4 couches avec COCO10Small</caption><thead><tr><th>Chiffre</th><th>0</th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>4</th><th>5</th><th>6</th><th>7</th><th>8</th><th>9</th></tr></thead><tbody><tr><th>Vrai positif</th><td>79%</td><td>65%</td><td>62%</td><td>60%</td><td>59%</td><td>64%</td><td>78%</td><td>67%</td><td>80%</td><td>57%</td></tr><tr><th>Faux négatif</th><td>19%</td><td>34%</td><td>33%</td><td>33%</td><td>40%</td><td>35%</td><td>20%</td><td>30%</td><td>18%</td><td>40%</td></tr><tr><th>Faux positif</th><td>13%</td><td>21%</td><td>9%</td><td>3%</td><td>3%</td><td>8%</td><td>10%</td><td>7%</td><td>6%</td><td>20%</td></tr></tbody></table>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Détection par deep learning des numéros de parcelle sur les plans napoléoniens

### 3. Conclusion et perspectives

Ces travaux ont montré l'intérêt d'adopter une approche basée sur Yolo pour la détection des chiffres manuscrits sur des plans du cadastre ancien avec une stratégie de diminution du learning rate par palier, d'une part, et de fine tuning, d'autre part, en déterminant le nombre approprié de couches à geler et en pré-entraînant sur un dataset généraliste mais avec des objets de tailles appropriées. Notre objectif premier étant de guider la détection des parcelles à partir des numéros, cette approche peut permettre des améliorations des résultats de segmentation des parcelles. Parmi les pistes d'amélioration, nous envisageons d'augmenter le volume des données utilisées pour l'entraînement des couches superficielles, notamment avec des images du cadastre synthétisées par nos soins. Nous avons en effet conçu un outil de synthèse d'images réalistes du cadastre basé sur le collage de chiffres manuscrits, issus notamment du jeu de données DIDA, sur des fonds de planches cadastrales générés par data augmentation à partir de planches nettoyées de leurs chiffres originels (Tamela, 2022). Par ailleurs d'autres architectures doivent être testées comme YOLOv11 qui apporte des améliorations pour la détection de petits objets partiellement cachés (Khanam and Hussain, 2024) ou ABINet (Fang et al., 2021), combinant modèle de vision et modèle de langage, vainqueur d'ICDAR 2024 pour la détection et reconnaissance de texte sur des plans cadastraux napoléoniens.

### Bibliographie

- Benjumea A., Teeti I., Cuzzolin F., Bradley A. (2021). Yolo-z: Improving small object detection in yolov5 for autonomous vehicles, arXiv preprint arXiv:2112.11798, 2021.

- Chollet F. (2018). Deep Learning with Python, Manning, Shelter Island.

- Fang S., Xie H., Wang Y., Mao Z., Zhang Y. (2021). Read like humans: Autonomous, bidirectional and iterative language modeling for scene text recognition. In Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, 2021, p. 7098-7107.

- Follin J.-M., Simonetto E., Chalais A. (2021). Détection automatique des parcelles sur les plans napoléoniens : comparaison de deux méthodes, Humanités numériques, 2021, vol. 3.

- Khanam R., Hussain M. (2024). Yolov11: An overview of the key architectural enhancements. arXiv preprint arXiv:2410.17725, 2024.

- Kusetogullari H., Yavariabdi A., Hall J., Lavesson N. (2021). Digitnet: a deep handwritten digit detection and recognition method using a new historical handwritten digit dataset. Big Data Research, vol. 23, 2021.

- Li Z., Lin Y., Chiang Y. Y., Weinman J., Tual S., Chazalon J., Perret J., Duménieu B., Abadie N. (2024) ICDAR 2024 Competition on Historical Map Text Detection, Recognition, and Linking. 2024 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), p.363-380, Aug 2024, Athens, Greece.

- Tamela T. I. (2022). Génération d'un jeu de données d'entraînement et mise en œuvre d'une architecture de détection par Deep Learning des numéros de parcelles sur les plans du Cadastre Napoléonien, Rapport de Master PPMD, ENSG.
# UNet Segmentation for Accurate
Parcel Delineation

Improvement with multi-spectral images
transformation

Amine HADIR¹, Gaëtan PALKA², Mohamed ADJOU¹,
Olga ASSAINOVA¹, Marwa EL-BOUZ¹

1. LabISEN, 20 Rue Cuirassé Bretagne, Brest, 29200, France
prenom.nom@isen-ouest.yncrea.fr

2. UR CEDETE, Université d'Orléans, Château de la Source, Orléans, 45100, France
prenom.nom@univ-orleans.fr

RÉSUMÉ. La délimitation des parcelles agricoles représente une approche essentielle à la production de données cadastrales essentielles aux stratégies globales de gestion des terres. Ces informations géographiques constituent une infrastructure fondamentale pour la mise en œuvre de politiques gouvernementales ciblées. L'imagerie satellitaire s'impose comme une méthodologie évolutif et rentable pour la délimitation des parcelles agricoles, offrant des capacités sans précédent en matière de collecte et d'analyse de données spatiales. Dans cette étude, nous introduisons un nouvel ensemble de données comprenant des images multispectrales et des indices spectraux de Sentinel-2, spécifiquement axés sur les paysages agricoles de la région Bretagne, en France, en 2023. Notre objectif principal est d'étudier l'utilité et l'impact de l'information spectrale dans la segmentation des limites de parcelles agricoles. Nous avons mis en œuvre une analyse comparative utilisant des variations d'architectures U-Net, en particulier un UNet 2D pour l'imagerie RVB et un UNet 3D pour les données multispectrales. En évaluant systématiquement ces modèles, nous visons à déterminer les effets différents de l'information spectrale sur la détection des limites de parcelles.

KEYWORDS: Parcel delineation, Multi-spectral data, Remote sensing, Deep Learning
Délimitation des parcelles, Données multi-spectrales, Télédétection, Apprentissage profond
# 1. Introduction

Agricultural land parcel delimitation has dramatically transformed from manual geospatial measurement techniques using theodolites, total stations, and GPS (Molen, 2002) to advanced computational visual recognition methods. Remote Sensing Images (RSI) now provide multispectral data with enhanced spatial and spectral resolution, enabling precise boundary identification by differentiating vegetation types, crop health, and land-use characteristics (Yu *et al.*, 2024). This technological evolution supports critical applications including agricultural policy implementation, crop yield estimation, subsidy allocation, and environmental monitoring, significantly improving spatial data accuracy, efficiency, and comprehensive coverage.

In the technical landscape, deep convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated remarkable success across various computer vision tasks, including image classification (Adegun *et al.*, 2023), object detection (Gui *et al.*, 2024), semantic segmentation (Hadir *et al.*, 2024; Jiangyun *et al.*, 2024), and land cover/land use mapping (Sertel *et al.*, 2022). Particularly in agricultural parcel delineation, deep learning approaches have shown exceptional capability in automatically identifying and demarcating field boundaries by learning complex spectral, textural, and spatial representations from Remote Sensing Imagery (RSI). Architectures like U-Net (Ronneberger *et al.*, 2015) and its derivatives, such as ResUNet-a (Wagner *et al.*, 2020) with atrous convolutions and pyramid scene parsing pooling, have been pivotal. Recent advances include the FracTALResUNet (Waldner *et al.*, 2021), which implements fractal network-inspired blocks to improve feature extraction efficiency, and innovative segmentation-based methods leveraging Satellite Image Time Series (SITS) to capture crop phenology patterns (Garnot, Landrieu, 2021). Frameworks like adapted Mask R-CNN (Meyer *et al.*, 2020) have further expanded the field by uniquely combining object detection and pixel-level segmentation to generate precise closed geometries for field boundaries.

This evolution in methodological approaches has fundamentally transformed the landscape of agricultural parcel mapping, offering new possibilities for accurate, efficient, and automated boundary delineation while addressing the complex challenges inherent in agricultural land management and monitoring. In this study, our primary objective is to investigate the relevance of spectral information in agricultural parcel boundary segmentation. We implemented a comparative analysis using variations of U-Net architectures, specifically a 2D UNet for RGB imagery and a 3D UNet for multi-spectral data. The selection of U-Net as our base architecture is motivated by two key factors: first, its widespread adoption and numerous successful derivatives in agricultural segmentation tasks, as evidenced by the extensive literature (Ronneberger *et al.*, 2015; Wagner *et al.*, 2020; Waldner *et al.*, 2021); and second, its architectural simplicity which provides an ideal foundation for systematic investigation and comparison of spectral information processing capabilities.
## 2. Methods

### 2.1. Data description and generation

The dataset was created from a Sentinel 2 RSI from July 2023 and the Graphic Parellar Registry from 2023. A buffer of 3m around the boundaries of parcels from Graghical Parcelar Register of 2023 within the RSI bound was created and then rasterised using the RSI parameters (spatial resolution, CRS, bounding box). The boundaries were also converted into polygons, which were buffered by 3m before being rasterised to obtain area covered by agricultural parcels. The SCL band with 20m resolution was resampled to 10m using nearest neighbour interpolation and used to create the cloud mask. The 224px by 224px slices with more than 87% of pixels corresponding to cloud-free parcels and whose reference pixels (top left corner) are more than 10 pixels apart were extracted. These parameters were chosen empirically to create a large dataset with sufficient differences.

The dataset consists of 4675 sets of RSI. Each RSI covers an area of 2.24km by 2.24km in the Brittany region. Each RSI includes a thumbnail with the plot delimitation and a MSI thumbnail with the 10m bands (2, 3, 4 and 8) and the resampled 20m bands to 10m (1, 5, 6, 7, 8A, 11 and 12) using bicubic interpolation. Additional sets were created: the PCA thumbnail from a principal component analysis on the 11 bands, the TPCA thumbnail from a tensor PCA, the NMF thumbnail from a non-negative matrix factorization (non linear version based on SVD), PC1-2-3 thumbnail with the three first components of the PCA, RGB thumbnail with the bands 2, 3 and 4, B4-8-11thumbnail with the bands 4, 8 and 11 (bands that are mostly used from vegetation analysis).

### 2.2. Neural network architecture

UNet architectures (U-Net2D for RGB and U-Net3D for multispectral images) were selected because of their simplicity as a baseline model for image segmentation. By choosing a straightforward architectural approach, our primary objective is to isolate and evaluate the intrinsic power and potential of spectral information in agricultural parcel delineation, rather than being obscured by complex model architectures. The U-Net's fundamental design allows us to focus on the fundamental contribution of spectral indices and multispectral data, enabling a clear demonstration of how spectral information alone can enhance boundary detection and segmentation performance. This methodological choice ensures that any improvements or insights derived from our analysis can be directly attributed to the spectral information's inherent capabilities, unconfounded by sophisticated neural network design. Using a simple, well-understood segmentation model, we create a transparent experimental framework that highlights the fundamental role of spectral characteristics in agri-
cultural remote sensing, providing a pure and unambiguous assessment of the utility of spectral information in parcel boundary identification.

The implementation utilized Pytorch with Adam Optimizer, a learning rate of 1e-3, batch size of 8 over 100 epochs on an NVIDIA TITAN V. Binary cross entropy (BCE) was used as the loss function, with dataset splits of 80/10/10 for train/validation/test, respectively.

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Figure 1: U-Net2D and U-Net3D architectures</figcaption></figure>

## 2.3. Metrics

In the context of land parcel delineation, evaluating methods performance is important and a crucial point. Whereas global metrics such as accuracy, F1 score and mIoU assess global performance, boundary metrics like BDE (Boundary Displacement Error) focusing on pixels closed to the limits can offer more relevant information about method performances in the case of parcel delineation. BDE measures specifically the average displacement between the predicted parcel boundary and the ground truth boundary. It quantifies the spatial accuracy of the delineated parcel boundaries. Lower BDE values indicate a closer match between predicted and actual boundaries, which means better precision in boundary delineation.
### 3. Results & Discussion

Preliminary results in (cf. Table 1) show that all the datasets tested but RGB perform well overall (high Accuracy and F1-Score). However, some datasets, such as B4-8-11, PC 1-2-3, NMF and MSI+PCA, performed better in terms of correct positioning of the plot boundary (lower BDE). The use of the most discriminating bands for vegetation, bare soil and water seems to be a key factor to improve agricultural parcels delineation, even with unspecialized CNN as U-Net. Including other bands that are less discriminant leads to reduce performance. Other transformations, such as a dataset of indicators (NDVI, SAVI, RVI, GLI, etc.) using the most discriminating bands, or filters such as the Sobel filter, are paths yet to be explored.

<table><caption>Table 1:</caption><thead><tr><td>Method</td><td>Accuracy</td><td>F1-Score</td><td>mIoU</td><td>BDE</td></tr></thead><tbody><tr><td>U-Net2D RGB</td><td>0.9294</td><td>0.7825</td><td>0.6447</td><td>0.3679</td></tr><tr><td>U-Net2D [B04, B08, B11]</td><td>0.9808</td><td>0.9347</td><td>0.8788</td><td>0.1057</td></tr><tr><td>U-Net2D [PC1, PC2, PC3]</td><td>0.9807</td><td>0.9342</td><td>0.8778</td><td>0.1210</td></tr><tr><td>U-Net3D MSI</td><td>0.9540</td><td>0.8412</td><td>0.7269</td><td>0.2515</td></tr><tr><td>U-Net3D PCA</td><td>0.9577</td><td>0.8547</td><td>0.7472</td><td>0.2130</td></tr><tr><td>U-Net3D MSI + PCA</td><td>0.9695</td><td>0.8951</td><td>0.8113</td><td>0.1716</td></tr><tr><td>U-Net3D TPCA</td><td>0.9534</td><td>0.8390</td><td>0.7249</td><td>0.2860</td></tr><tr><td>U-Net3D NMF</td><td>0.9767</td><td>0.9211</td><td>0.8558</td><td>0.1427</td></tr></tbody></table>

### 4. Conclusion

This work highlights the impact of the dataset on plot delimitation. The use of multispectral sensors brings a significant gain on RGB images, and the choice of certain bands or transforms further improves results. The contribution of a temporal dataset remains to be questioned, as some delimitation errors are due to the fact that two neighbouring parcels may have the same land-cover at a given time. The use of these datasets should also be tested with architectures such as FratalU-Net, which are more efficient in this task, to assess whether a gain is also visible.

### 5. Acknowledgment

This work was Co-funded by the Brittany Region (ARED Grant) and LABISEN (Research Grant).

### References

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tive analysis. Vol. 10, No. 1, pp. 93. Retrieved from https://doi.org/10.1186/s40537-023-00772-x

Garnot V. S. F., Landrieu L. (2021). Panoptic segmentation of satellite image time series with convolutional temporal attention networks. *CoRR*, Vol. abs/2107.07933.
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Jiangyun L., Yuanxiu C., Qing L., Mingyin K., Tianxiang Z. (2024). A review of remote sensing image segmentation by deep learning methods. *International Journal of Digital Earth*, Vol. 17, No. 1, pp. 2328827. Retrieved from https://doi.org/10.1080/17538947.2024.2328827

Meyer L., Lemarchand F., Sidiropoulos P. (2020, August). A DEEP LEARNING ARCHITECTURE FOR BATCH-MODE FULLY AUTOMATED FIELD BOUNDARY DETECTION. *Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci.*, Vol. XLIII-B3-2020, pp. 1009–1016.

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Wagner M., Oppelt, Natascha. (2020). Deep learning and adaptive graph-based growing contours for agricultural field extraction. *Remote sensing*, Vol. 12, No. 12, pp. 1990.

Waldner F., Diakogiannis F. I., Batchelor K., Ciccotosto-Camp M., Cooper-Williams E., Herrmann C. et al. (2021, June). Detect, Consolidate, Delineate: Scalable Mapping of Field Boundaries Using Satellite Images. *Remote Sensing*, Vol. 13, No. 11, pp. 2197.

Yu Z., Li T., Zhu Y., Pan R. (2024). *Exploring foundation models in remote sensing image change detection: A comprehensive survey*. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2410.07824
# Apports de la modélisation spatiale et de l'IA pour réduire les collisions trains-faune sauvage

## Utiliser les ouvrages ferroviaires existants pour faire passer la faune sauvage

Tess HEYDORFF-DECAUX ¹,²

1. Laboratoire Dynamiques Sociales et Recomposition des Espaces (LADYSS)

tess.heydorff-decaux@etu.univ-paris1.fr

2. SNCF Réseau

tess.heydorff-decaux@reseau.sncf.fr

**ABSTRACT.** The ecological fragmentation effect of linear transport infrastructures has been widely documented over the last two decades. For railways, this effect is due both to the crossing difficulties for animals (fences, obstacles, fear) and to the collisions risk with trains. To reduce ecological fragmentation, the use by animals of crossing structures not dedicated to wildlife has been attested locally by various observations. Only few studies apply ecological continuities concepts to railways, and generally fragmentation and collisions are not addressed together. In this context, a PhD study is being pursued, to better understand the joint influence of various factors on the components of the barrier effect of railways (crossing difficulties, mortality), in a multi-level approach (local and regional scale). The frequentation by ungulates – roe deer (Capreolus capreolus) and wild boar (Sus scrofa) – of 40 overpasses and underpasses not dedicated to wildlife has been assessed by video recording using camera traps over a one-year period. Video data processing has been based on automated identification algorithms using artificial intelligence. Manual characterization has been done to ungulates videos to identify complete and partial passages, along with the rate of successful crossings of the structures. Functional connectivity has been assessed via graph-based spatial modeling of ecological networks, to be investigated as an explaining factor of spatial patterns of structures use by ungulates along a particularly accident-prone railway section in north-western France.

**MOTS-CLES** : Réseau ferroviaire, Fragmentation du paysage, Pièges photographiques, Analyse de vidéos, Connectivité fonctionnelle, Réseaux écologiques, Théorie des graphes

**KEYWORDS:** Railways, Landscape fragmentation, Camera traps, Videos analysis, Functional connectivity, Ecological networks, Graph theory
# 1. Introduction

L'impact des infrastructures linéaires de transport (ILT) sur la biodiversité est bien documenté depuis plusieurs dizaines d'années (Forman et al. 2003; Ree et al. 2015). Leur construction et leur utilisation entraînent diverses perturbations sur le milieu environnant, telles que la perte d'habitat lors de la construction et la fragmentation liée à leur effet barrière (Clements et al. 2014; Fahrig & Rytwinski 2009; Forman et al. 2003; Karlson et al. 2014; Torres et al. 2016). Les infrastructures routières ont été les plus étudiées jusqu'à présent (Forman et al. 2003; Ree et al. 2015), mais les études s'élargissent progressivement à tous types d'ILT, comme les infrastructures ferroviaires (Borda de Agua et al. 2017). On manque néanmoins encore de connaissance sur les effets écologiques des lignes ferroviaires, construites en France en majorité au 19ème et 20ème siècle (Borda de Agua et al. 2017; Morelli et al. 2014).

Si les projets de nouveaux tronçons ferroviaires incluent dès leur construction des mesures d'évitement et de réduction (comme les passages dédiés à la faune), ce n'est pas le cas du réseau existant. La majorité de ces lignes sont non clôturées et laissent la possibilité aux animaux de franchir les voies, provoquant parfois des collisions. Par la mort des individus qu'elles occasionnent, elles peuvent être un facteur de déclin des populations, en particulier pour les espèces menacées (Dorsey et al. 2015). Les collisions avec la grande faune (sangliers, chevreuils, cerfs, bétail, etc.) entraînent également des dégâts sur le matériel roulant, des retards de train, des risques de déraillement et des pertes financières importantes. Pour diminuer ces collisions, les gestionnaires installent souvent des clôtures sur les tronçons accidentogènes, ce qui renforce l'effet barrière de l'infrastructure.

Afin de réduire cet effet barrière, l'une des mesures fréquemment mise en place est la création de passages qui permettent à la faune de traverser l'infrastructure en sécurité (Helldin 2022; Luell et al. 2003). Ces passages sont de tailles variées en fonction des espèces ciblées et peuvent être situés sous la voie (e.g. écoducs) ou au-dessus de la voie (e.g. écoponts). Le nombre de passages pour la faune est néanmoins restreint par les coûts et les travaux qu'ils engendrent, en particulier pour les ouvrages de grande dimension. Pour restaurer davantage les continuités écologiques, ces grands ouvrages pourraient être complétés par plusieurs petits ouvrages répartis de manière plus régulière et dense (Helldin 2022; Karlson et al. 2017).

Les infrastructures linéaires de transport, dont le réseau ferroviaire, sont généralement dotées d'ouvrages non dédiés à la faune (nommés « ouvrages non dédiés » dans le texte), qui permettent le croisement entre l'infrastructure et d'autres réseaux tels que les routes, les chemins ou des cours d'eau. Depuis une vingtaine d'années, des études s'intéressent au potentiel de ces ouvrages pour le passage de la faune. Elles sont néanmoins le plus souvent focalisées sur le domaine routier, et montrent que ces ouvrages sont utilisés dans certains cas par la faune pour passer sous ou au-dessus des routes (Bhardwaj et al. 2020; Grilo et al. 2011; Mata et al. 2005, 2008; Seiler & Olsson 2009; Warnock-Juteau et al. 2022; Ważna et al. 2020).

En France, les lignes ferroviaires classiques sont dotées d'un très grand nombre d'ouvrages non dédiés (Figure 1), qui ont été construits généralement en même temps que les voies ferrées. Plusieurs constats de présence et de passage d'animaux par ces ouvrages ont été reportés lors d'observations de terrain. D'après la littérature,
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Apports de la modélisation spatiale et de l'IA pour réduire les collisions trains-faune sauvage

plusieurs catégories de facteurs semblent influencer la fréquentation des ouvrages par la grande faune : des facteurs structurels (propriétés de l'ouvrage), locaux, paysagers, anthropiques et temporels.

Parmi les facteurs structurels, la dimension des ouvrages semble être un des principaux facteurs explicatifs, les animaux semblant préférer des ouvrages non dédiés avec des indices d'ouverture ((Largeur x Hauteur)/Longueur) élevés (Bhardwaj *et al.* 2020; Mata *et al.* 2005; Warnock-Juteau *et al.* 2022; Ważna *et al.* 2020).

A échelle locale, la présence d'éléments pouvant faire office d'obstacles ou de guides au déplacement des animaux vers les ouvrages (e.g. végétation appétente, clôtures basses, murs, fils barbelés, ...) peut également avoir un effet sur leur utilisation par la faune (Grilo *et al.*, 2011).

Parmi les facteurs paysagers, l'occupation du sol et notamment le pourcentage de milieux agricoles ou forestiers semble être un facteur important pour la grande faune (Bhardwaj *et al.* 2020; Seiler & Olsson 2009). Ces facteurs rendent compte de la connectivité structurelle du paysage, dépendante de la composition et la configuration du paysage. Néanmoins, peu d'études ont investigué l'influence de la connectivité fonctionnelle, intégrant en plus du paysage, les capacités de déplacement des espèces (Taylor *et al.*, 1993).

L'objectif de cette étude est de mieux comprendre l'utilisation des ouvrages ferroviaires non dédiés à la faune par deux espèces d'ongulés : le chevreuil (*Capreolus capreolus*) et le sanglier (*Sus scrofa*). Ces deux espèces sont concernées par des collisions fréquentes qui occasionnent des dommages importants pour le secteur ferroviaire en France. L'étude vise à quantifier la fréquentation de ces ouvrages par ces deux espèces dans le Nord-Ouest de la France. Elle cherche également à identifier les facteurs qui influencent cette utilisation, qu'ils soient structurels, locaux, ou paysagers. Pour répondre à ces deux objectifs, notre démarche méthodologique s'appuie sur les concepts de l'écologie du paysage et mobilise les outils de la géomatique, de la modélisation spatiale et statistique et de l'intelligence artificielle.

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>FIGURE 1. Exemple d'ouvrages non dédiés sur le réseau ferroviaire, qui passent (A) au-dessus des voies ferrées ou (B) en-dessous des voies ferrées, de tailles et formes variées.</figcaption></figure>
## 2. Pièges photographiques et intelligence artificielle pour quantifier l'utilisation des ouvrages par les ongulés

Le tronçon ferroviaire étudié s'étend sur 242 km dans le Nord-Ouest de la France (Figure 2), dans la région Bretagne. Il est particulièrement accidentogène au niveau national, attestant de la présence d'animaux et de points de conflits fréquents.

Afin de quantifier l'utilisation des ouvrages ferroviaires par la faune, des pièges photographiques ont été installés sur 40 ouvrages non dédiés (Figure 2) durant 3 sessions de 2 mois chacune. Les ouvrages ont des tailles variées (Figure 1) et sont localisés dans des contextes divers de paysages et d'intensité de collisions. Ces appareils se déclenchent automatiquement lors de la détection de mouvement, de jour comme de nuit, et capturent des vidéos de 5 secondes. Chaque ouvrage est équipé de deux pièges (un de chaque côté) pour obtenir des données sur les traversées complètes des animaux, les traversées partielles ou encore les rétractations éventuelles. En comparant les vidéos de chaque côté de l'ouvrage en fonction de l'heure précise, il est possible de caractériser le taux de passages réussis (rapport entre le nombre d'animaux ayant traversé avec succès et le nombre d'animaux s'étant présenté devant l'ouvrage mais n'ayant pas traversé). A l'issue d'un an de collecte de données sur le terrain, environ 800 000 vidéos ont été récoltées.

Les vidéos obtenues ont été traitées et analysées par le logiciel DeepFaune (Rigoudy et al. 2023). Cet outil détecte la présence animale sur les images et identifie le taxon ou l'espèce, à partir d'une intelligence artificielle (IA) entraînée sur des images de faune européenne. Des analyses de sensibilité ont été réalisées sur un échantillon de vidéos sélectionnées semi-aléatoirement, qui a permis de mettre en évidence notamment une bonne reconnaissance par l'IA des chevreuils et sangliers, mais une mauvaise reconnaissance des véhicules et des humains.

Pour optimiser le temps de traitement de ces images, un protocole d'automatisation a été élaboré permettant de déplacer les images stockées sur les cartes SD vers des disques durs, puis de lancer le logiciel DeepFaune de manière autonome sur chaque dossier successivement. Cela permet ainsi de trier les vidéos et de visualiser en priorité celles comportant des ongulés. Les vidéos d'ongulés ont ensuite fait l'objet d'une caractérisation manuelle pour identifier et quantifier les passages complets, partiels ou les rétractations et calculer le taux de passages réussis.

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>FIGURE 2. Tronçon ferroviaire étudié et ouvrages équipés de pièges photographiques durant 3 périodes de 2 mois. Des couleurs de points identiques signifient que les ouvrages ont été équipés simultanément (lors des mêmes périodes).</figcaption></figure>
### 3. Géomatique et modélisation spatiale pour définir les facteurs explicatifs de l'utilisation des ouvrages par les ongulés

Les dimensions exactes de chaque ouvrage ont été mesurées sur le terrain afin de tester l'effet de ce facteur. Tous les éléments pouvant faire obstacle ou guide autour des ouvrages ont été identifiés et vectorisés *via* l'application QField sur QGIS (clôtures, murets, fils barbelés, ...). Leur longueur, hauteur, et distance exacte à l'ouvrage ont ainsi pu être calculées.

Afin de prendre en compte la fonctionnalité du paysage, la connectivité a été évaluée à partir d'une modélisation des réseaux écologiques, réalisée grâce à la théorie des graphes et le logiciel Graphab (Foltête et al. 2012). La modélisation de ces réseaux écologiques s'appuie sur une carte d'occupation du sol, où chaque catégorie est classée en fonction de son degré de "favorabilité" par rapport aux besoins écologiques de l'espèce étudiée et à ses capacités de déplacement à travers le paysage. Cette carte a été réalisée à l'échelle de la région Bretagne, à partir de la compilation de diverses sources de données géographiques (OCS Theia, BDTopo de l'IGN, Copernicus, ...) et rastérisée à une résolution de 10m. A partir de cette carte, un graphe paysager est construit. Il représente le réseau écologique de manière schématique, dans lequel les « nœuds » représentent les habitats optimaux de l'espèce et les « liens » représentent les chemins connectant ces habitats. La méthode s'appuie sur un nouveau protocole (Savary et al., 2024) intégrant l'hétérogénéité des habitats dans la modélisation. Le graphe distingue ainsi les types d'habitat nécessaires au cycle de vie des espèces (e.g. le chevreuil utilise à la fois comme habitat les milieux forestiers et les milieux ouverts) et les types de liens intra ou inter-habitat. A partir de ce graphe « multi-habitat », la connectivité est évaluée par plusieurs métriques traduisant l'intensité de connexions entre les taches d'habitat ou la centralité intermédiaire. Les réseaux écologiques pour le chevreuil et le sanglier ont ainsi été modélisés et les valeurs de connectivité ont été confrontées aux données de passage par les ouvrages, afin d'étudier l'influence de ce facteur. Nous faisons l'hypothèse que les ouvrages qui sont les plus fréquentés par ces deux espèces sont localisées dans des secteurs à forte connectivité.

### 4. Communication SAGEO

Cette étude entre dans le cadre d'un travail de doctorat jusqu'en novembre 2025. A l'occasion de la conférence SAGEO 2025, les enjeux et la méthodologie de cette étude seront présentés plus en détail, ainsi que les premiers résultats obtenus.

#### Bibliographie

* Bhardwaj, M., Olsson, M. & Seiler, A. (2020). Ungulate use of non-wildlife underpasses. Journal of Environmental Management, 273, 111095.

* Borda de Agua, L., Barrientos, R., Beja, P. & Pereira, H. (2017). Railway Ecology. Railway Ecology.

* Clements, G.R., Lynam, A.J., Gaveau, D., Yap, W.L., Lhota, S., Goosem, M., et al. (2014). Where and How Are Roads Endangering Mammals in Southeast Asia's Forests? PLOS ONE, 9, e115376.
Dorsey, B., Olsson, M. & Rew, L.J. (2015). Ecological Effects of Railways on Wildlife. In: Handbook of Road Ecology (eds. Van Der Ree, R., Smith, D.J. & Grilo, C.). Wiley, pp. 219–227.

Fahrig, L. & Rytwinski, T. (2009). Effects of Roads on Animal Abundance: an Empirical Review and Synthesis. Ecology and Society, 14.

Forman, R. T., Sperling, D., Bissonette, J. A., Clevenger, A. P., Cutshall, C. D., Dale, V. H., et al. (2003). Road ecology.

Grilo, C., Ascensão, F., Santos-Reis, M. & Bissonette, J.A. (2011). Do well-connected landscapes promote road-related mortality? Eur J Wildl Res, 57, 707–716.

Helldin, J.O. (2022). Are several small wildlife crossing structures better than a single large? Arguments from the perspective of large wildlife conservation. Nature Conservation, 47, 197–213.

Karlson, M., Mörtberg, U. & Balfors, B. (2014). Road ecology in environmental impact assessment. Environmental Impact Assessment Review, 48, 10–19.

Karlson, M., Seiler, A. & Mörtberg, U. (2017). The effect of fauna passages and landscape characteristics on barrier mitigation success. Ecological Engineering, 105, 211–220.

Luell, B., Bekker, H., Cuperus, R., Dufek, J., Fry, G., Hicks, C., et al. (2003). Habitat Fragmentation due to Transportation Infrastructure: Wildlife and Traffic: a European Handbook for Identifying Conflicts and Designing Solutions. COST 341. KNNV Publishers.

Mata, C., Hervás, I., Herranz, J., Suárez, F. & Malo, J.E. (2005). Complementary use by vertebrates of crossing structures along a fenced Spanish motorway. Biological Conservation, 124, 397–405.

Mata, C., Hervás, I., Herranz, J., Suárez, F. & Malo, J.E. (2008). Are motorway wildlife passages worth building? Vertebrate use of road-crossing structures on a Spanish motorway. Journal of Environmental Management, 88, 407–415.

Morelli, F., Beim, M., Jerzak, L., Jones, D. & Tryjanowski, P. (2014). Can roads, railways and related structures have positive effects on birds? – A review. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 30, 21–31.

Ree, R. van der, Smith, D.J. & Grilo, C. (2015). Handbook of Road Ecology. John Wiley & Sons.

Rigoudy, N., Dussert, G., Benyoub, A., Besnard, A., Birck, C., Boyer, J., et al. (2023). The DeepFaune initiative: a collaborative effort towards the automatic identification of Europeanfauna in camera trap images. European Journal of Wildlife Research, 69, 24 p.

Seiler, A. & Olsson, M. (2009). Are non-wildlife passages effective passages for wildlife?

Torres, A., Jaeger, J.A.G. & Alonso, J.C. (2016). Assessing large-scale wildlife responses to human infrastructure development. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113, 8472–8477.

Warnock-Juteau, K., Bolduc, V., LoScerbo, D., Anderson, M., Daguet, C. & Jaeger, J.A. (2022). Co-use of existing crossing structures along roads by wildlife and humans: Wishful thinking? Nature Conservation, 47, 235–270.

Wažna, A., Kaźmierczak, A., Cichocki, J., Bojarski, J. & Gabryś, G. (2020). Use of underpasses by animals on a fenced expressway in a suburban area in western Poland. NC, 39, 1–18.
<figure><img src="image_52.png" /></figure>

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

## Présentations orales

### Cartographie, spatialisation, géovisualisation

Laura WENCLIK, Guillaume TOUYA. 140
*Regarde le toponyme ou la mer*

Elina MARVEAUX, Robin CURA, Marion MAISONOBE, Thomas LOUAIL. 145
*Affectation multi-niveaux de points de précisions hétérogènes*

Maïeul GRUGET, Guillaume TOUYA, Ian MUHLENHAUS. 151
*Quantifier la saillance et la persistance cartographique dans les cartes pan-scalaires*

Bérénice LE MAO, Guillaume TOUYA. 156
*Vers un Maps 2.0 : Construire une carte pan-scalaire plus progressive*

Fabrice DUBERTRET. 161
*Vers une mappemonde autochtone ?*

Louis FERNIER, Christine PLUMEJEAUD-PERREAU, Nelly MARTIN. 166
*Cartographier les lieux d'encampement en Europe*

Sandro BIMONTE, Mohamed EL OUATI, Vivien BOUDIN, Nicolas TRICOT. 172
*Un système de géovisualisation pour la surveillance des robots agricoles autonomes*

Juliette MOREL, Noé WAGENER, Muriel FROMENTMEURICE. 177
*Cartographier les dispositifs de vidéosurveillance à Créteil*

Arnaud BANOS, Pierre-Olivier CHASSET, Armelle COUILLET, Thierry FEUILLET, François GUIZIOU, Ronan KERBIRIOU, Thomas LECLERC, Camille MARTEL, Ugo PARMENT. 182
*Détecter automatiquement les opérations de sauvetage en mer à partir de traces AIS*

Camille CAVALIERE, Céline TRITZ. 186
*Construire les territoires de la randonnée par les traces GPS*

Théo SZANTO, Mathieu BRÉDIF, Bénédicte BUCHER. 192
*Vers le Jumeau Numérique de Territoire à la carte*
# Regarde le toponyme ou la mer

## Analyse des zones visuellement saillantes d'une carte

Laura Wenclik¹, Guillaume Touya²

1. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN, ENSG, Champs-sur-Marne, F-77420
Laura.wenclik@ign.fr

2. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN, ENSG, Champs-sur-Marne, F-77420
Guillaume.touya@ign.fr

**ABSTRACT.** When someone first looks at an image, or any new view, their look is pre-attentively attracted to salient elements. But the models developed to simulate human visual saliency fail to predict what people look in the first seconds with a map. Based on a dataset recording eye-tracking data of people looking at different types of maps during a few seconds, we try to understand what can explain the resulting salient map elements. The paper combines computer vision quantitative techniques and qualitative/expert-based analyses to understand how the gaze is attracted when looking at a map. Among the analyses resulting from this study, it can be noted that toponyms are often salient when they stand out from other toponyms, and large uniform areas such as the sea or a large forest are not visually salient, probably because they can be grasped with peripheral vision only.

**MOTS-CLÉS** : saillance, cartographie, biais de centralité

**KEYWORDS** : salience, mapping, centrality bias
# 1. Introduction

Lorsqu'une personne regarde une image, son regard est attiré de manière pré-attentive vers certaines zones de l'image qui sont visuellement plus at-trayantes que le reste de l'image. Ce phénomène s'appelle la saillance visuelle (Itti, Koch, 2001). La saillance permet ainsi d'identifier les différents plans ou niveaux d'importance dans une image. Cependant, les différents modèles exis-tants ne permettent pas de déterminer avec précision ce qui est saillant dans une carte (Wenclik, Touya, 2024). En cartographie, on retrouve ce principe de hiérarchie dans le positionnement des différents éléments. Or, on ne sait pas si ce choix de positionnement fait par le cartographe est efficace par rapport à ce que regarde en premier une personne. Nous cherchons ainsi à comprendre ce qui est réellement saillant dans une carte afin de pouvoir concevoir une carte de manière plus efficace.

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>FIGURE 1. Exemple de carte du jeu de donnée EyeCatchingMaps: une carte, l'ensemble des points de fixations issus d'une analyse oculométrique, et une carte de saillance qui synthétise ces points de fixation.</figcaption></figure>

Un jeu de données cartographique, EyeCatchingMaps (Wenclik, Touya, 2024) conçu pour étudier la saillance visuelle sur des cartes à l'aide d'oculométrie à été mis à disposition. Ce jeu de données est composé de plus de 300 cartes avec des cartes thématiques et topographiques de tailles diverses. Une carte de saillance a été généée pour chaque carte à partir des données oculométriques captées sur les trois premières secondes face à la carte (Figure 1). Dans cet article, nous analysons ce jeu de données pour comprendre ce qui est vraiment saillant dans une carte.

# 2. Biais de centralité

Le biais de centralité est une tendance de l'œil à se diriger naturellement vers le centre d'une image lorsqu'il la regarde. (Bindemann, 2010). Pour évaluer ce biais avec des cartes, on a séparé notre jeu de données de deux manières. La première selon le **type de carte**: téléphone, écran et autre (toutes les cartes qui ne sont pas dans le format écran ou téléphone). Et le second selon le **fond de carte**: Google Maps, OpenStreetMap, IGN et autre (carte thématique). On compare ensuite le biais de centralité de nos cartes à celui d'un autre jeu de données de saillance composé de peintures (Le Meur et al., 2020).
Pour calculer le biais de centralité, on calcule la médiane des valeurs de la carte de saillance à l'intérieur d'un cercle de 50 pixels de rayon centré sur la carte. Un test ANOVA et un test post-hoc de Tukey sont utilisés pour évaluer si le biais de centralité est plus important dans certains des types de carte définis plus haut. L'ANOVA (et Tukey) montrent que le type de carte (téléphone, écran) a un effet très significatif sur la médiane et toutes les paires ont des différences significatives, avec un plus grand biais de centralité pour les cartes au format téléphone. Par ailleurs, le biais de centralité est plus marqué pour les cartes thématiques par rapport aux autres fonds. En comparant le biais de centralité observé avec celui d'autres jeux de données, on remarque que, comme pour les peintures, le biais de centralité est assez faible, et le regard peut facilement être attiré ailleurs qu'au centre.

### 3. Analyse des régions saillantes

Dans cette partie, nous décrivons plusieurs analyses différentes pour comprendre pourquoi certaines zones sont saillantes et pas d'autres. Pour cela, il faut comprendre les caractéristiques des pixels dans ces régions par rapport au reste. Nous avons calculé plusieurs métriques telles que les histogrammes de couleurs, la densité des contours, ou la densité de pixels segmentés dans l'image.

Nous commençons par comparer la répartition des couleurs dans les régions saillantes et dans le reste de la carte, en calculant les histogrammes pour le rouge, le vert, et le bleu. L'écart est calculé à l'aide d'une distance entre histogrammes (Figure 2). Nous ne remarquons pas de différence notable, ce qui signifie que les régions saillantes ne se distingue pas par leurs couleurs en général.

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>FIGURE 2. Distribution de la distance entre les histogrammes normalisés des cartes et des hotspots</figcaption></figure>

La deuxième analyse sur les pixels concerne la densité de contour entre les régions saillantes et le reste de la carte. On obtient ainsi une distribution avec
un pic proche de 1. Cela signifie que, comme avec la comparaison des couleurs, ce n'est pas une densité de contours plus grande ou plus faible qui explique les régions saillantes.

Pour notre troisième métrique de comparaison, nous avons segmenté chaque carte avec un algorithme de segmentation sémantique d'image. Nous avons ensuite comparé la densité d'objet entre les régions saillantes et le reste de la carte. Nous remarquons que les régions saillantes ont une densité en moyenne plus élevée que le reste de la carte, et c'est peut-être cette densité élevée de groupes de pixels homogènes qui attire le regard.

## 4. Qualification des régions saillantes

Dans cette partie, nous essayons de comprendre, de manière qualitative, quel type d'objet cartographique se retrouve dans les régions saillantes et quel type d'objet ne s'y trouve pas. Ainsi, nous avons sélectionné des zones d'intérêts sur 130 cartes, et nous les avons classées en plusieurs catégories thématique (routes, cours d'eau, toponymes, etc.). Ces zones ont été jugées remarquables et/ou saillantes par un expert en cartographie, indépendemment des régions saillantes obtenues par oculométrie. Ces zones sont alignées avec la carte de saillance pour voir si elles correspondent ou non à une région saillante.

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>FIGURE 3. Pourcentage de hotspots par type d'objet</figcaption></figure>

L'expert a sélectionné essentiellement des toponymes, des routes et des cours d'eau comme importants, mais notre analyse montre qu'elles ne correspondent pas toutes à des régions saillantes (Figure 3). Cette différence peut se traduire
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Regarde le toponyme ou la mer

par deux faits. Les toponymes sont souvent très saillants localement mais ils sont très nombreux ce qui peut diluer leur saillance. Le deuxième vient du fait que les routes et cours d'eau sont des objets étendus et longs. Les gens n'ont pas besoin de les regarder sur toute leur longueur pour les intégrer et ils sont potentiellement captés par la vision périphérique. C'est le cas également pour les portions de mer, très visibles selon l'expert, mais jamais saillantes selon l'oculométrie : la vision périphérique suffit pour intégrer leur présence.

Pour certaines des cartes, nous avons également interrogé plusieurs per-
sonnes (16 participants, dont 7 réponses incomplètes) afin de comprendre ce
qui attire leur attention dans les régions saillantes définies par l'oculométrie.
Le résultat principal est que les topomynes sont souvent vu comme l'élément
expliquant la saillance de la région.

5. Conclusion

En conclusion, cet article a présenté brièvement notre étude d'un corpus de
cartes de saillance pour des cartes topographiques et thématiques, par des mé-
thodes quantitatives et qualitatives, pour mieux comprendre ce qui caractérise
les régions saillantes d'une carte. Il en ressort que les cartes sont des vues com-
plexes, un peu à l'image des peintures, dans lesquelles notre vision est attirée
par des éléments divers, avec tout de même une prédominance pour les topo-
nymes. Toutefois, de nombreux éléments, tels que les routes les fleuves mais
aussi de grandes zones commes la mer ne sont pas regardés mais ils sont pro-
bablement perçus grâce à la vision périphérique. Ce phénomène nous amène
à nous intéresser à ce que voit une personne dans sa vision périphérique et
comment elle l'intègre dans son utilisation de la carte.

Bibliographie

Bindemann M. (2010). Scene and screen center bias early eye movements in scene viewing. *Vision Research*, vol. 50, n° 23, p. 2577-2587. Consulté sur https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0042698910004025 (*Vision Research Reviews*)

Itti L., Koch C. (2001, mars). Computational modelling of visual attention. *Nature Reviews Neuroscience*, vol. 2, n° 3, p. 194-203. Consulté sur https://www.nature.com/articles/35058500 (Publisher: Nature Publishing Group)

Le Meur O., Pen T., Cozot R. (2020, 10). Can we accurately predict where we look at paintings? *PLOS ONE*, vol. 15, p. e0239980.

Wenclik L., Touya G. (2024, 05). Eyecatchingmaps, a dataset to assess saliency models on maps. *AGILE: GIScience Series*, vol. 5, p. 1-6.
Affectation multi-niveaux de points de
précisions hétérogènes

Spatialiser des données issues de géolocalisation
d'adresses IP

Elina MARVEAUX¹, Robin CURA²,
Marion MAISONOBE¹, Thomas LOUAIL 1,3

1. CNRS, UMR Géographie-cités

2. Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, UMR PRODIG
robin.cura@univ-paris1.fr

3. MIXTAPES, LabCom CNRS-Deezer

ABSTRACT. Based on a massive database of musical streaming logs that were geolocated using their IP address, we propose a method to allocate those streams to spatial units while taking into account the estimated accuracy of those geolocations. The spatial units are nested units of all the suitable administrative levels, and we can thus aggregate the streams on any level, allowing a geographical comparison of what music is listened to in different spaces.

MOTS-CLÉS : GeoIP, Données multi-niveaux, Données emboîtées, Incertitude, Affectation spatiale

KEYWORDS: GeoIP, multi-level data, nested data, spatial uncertainty, spatial allocation
# 1. Contexte et enjeux

Dans le cadre d'un projet mené avec le Ministère de la Culture sur les pratiques culturelles dans les départements et régions d'outre-mer (DROM), nous cherchons à identifier les pratiques d'écoute musicales qui caractérisent ces espaces, entre appartenance territoriale générale (France), spécificités insulaires et appartenance à des sous-ensembles régionaux (Antilles, Océan Indien, cultures créoles). Notre projet appréhende ces pratiques culturelles via le proxy de l'écoute musicale sur une plateforme de streaming qui nous fournit des données d'écoute individuelles et anonymisées, enrichies d'une géolocalisation approximative inférée depuis l'adresse IP des utilisateurs·trices de la plateforme. Ces données offrent un potentiel d'analyse géographique immense si l'on parvient à les exploiter en prenant en compte les biais dans leur collecte, mais aussi dans l'information spatiale qui leur est associée, caractérisée par une précision hétérogène, de l'échelle infra-communale à celle du pays.

Dans cette communication, nous contribuons à cet enjeu en qualifiant la précision et l'utilisabilité des données IP géolocalisées (GeoIP) et en proposant une méthode d'affectation spatiale de ces données ponctuelles au sein de mailles administratives ou statistiques emboîtées pour permettre des agrégations multi-niveaux, ouvrant la voie à des analyses géographiques multi-échelles.

# 2. Utilisabilité des données GeoIP

La géolocalisation des adresses IP est un enjeu scientifique et industriel depuis le début des années 2000 (Padmanabhan, Subramanian, 2001), souvent associée aux enjeux de traitement et d'analyse des données massives ou Big Data (Kitchin et al., 2017), mais l'usage de telles sources de données reste rare dans les études géographiques. Selon nous, l'usage encore négligeable de ce type de données s'explique par les problèmes d'imprécision spatiale qui y sont associés (Siwpersad et al., 2008; Dan et al., 2016), certains recommandant même de ne les mobiliser qu'à une échelle nationale (Poese et al., 2011). Pourtant, des études plus récentes (Callejo et al., 2022; Xie et al., 2023) montrent que la GeoIP constitue une source d'information exploitable à des échelles fines, urbaines notamment.

Notre contribution s'inscrit dans ce dernier courant de travaux. Nous nous appuyons sur le service de GeoIP de l'entreprise MaxMind, utilisé par la plateforme de streaming musical pour géoréférer les adresses IP de connexion. Le service GeoIP accompagne chaque géolocalisation d'IP d'une information sur le niveau de précision de cette géolocalisation. Pour estimer la vraisemblance des localisations renvoyées, nous exploitons une base de données qui contient, pour environ un millier d'utilisateurs anonymes, à la fois leurs données d'écoute géoréférencées et leurs réponses à une enquête dans laquelle ces utilisateurs ont renseigné leur commune de résidence. La figure 1 présente, en différenciant connexions cellulaires et connexions locales, la distribution des
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Affectation multi-niveaux de points de précisions hétérogènes

<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>FIGURE 1. Distance entre la localisation du domicile des enquêtés, déclarée dans une enquête par questionnaire, et les géolocalisations IP de leurs données d'écoute.</figcaption></figure>

distances entre les géolocalisations des *streams* d'une personne et sa commune de résidence, en partitionnant les écoutes par niveau de précision. Ces distributions sont consistantes avec le niveau de précision affecté par MaxMind : plus la précision annoncée est grande, plus la distribution des distances est centrée sur des valeurs faibles. L'indicateur de précision fourni semble donc refléter la précision exploitable des IP géolocalisées. On observe également que la proportion de traces numériques d'écoute exploitables à des échelles fines (précision $\le 20$ km) n'est pas négligeable ($\approx 17\%$).

### 3. Affecter à des mailles géographiques des données ponctuelles aux localisations incertaines

Comment affecter ces données ponctuelles à des mailles spatiales bien définies, tout en tenant compte de l'inégale précision spatiale des données ? Le semis des points est caractérisé par une forte dispersion, à la fois spatialement et en matière de précision (cf. figure 2 pour le cas de la Martinique). Pour permettre une comparaison des pratiques d'écoute dans les DROM, notre objectif est d'intégrer ces données ponctuelles dans des mailles territoriales pour comparer les territoires intra-DROM et inter-DROM.

On peut distinguer deux manières d'agréger dans des mailles des points auxquels sont associées des précisions variables : par des méthodes "continues" (champs de probabilités par exemple), ou par des méthodes "discrètes" où chaque point est affecté de façon déterministe à une unique maille. L'approche que nous proposons s'inscrit dans la seconde catégorie. Ce choix est justifié par
SAGEO'2025

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>FIGURE 2. Distribution spatiale du nombre de streams en Martinique, selon le niveau de précision associé à leur géolocalisation par GeoIP.</figcaption></figure>

nos objectifs thématiques – faciliter la comparaison de territoires ayant un sens pour les acteurs – et par la nature des données que nous mobilisons : bien que la localisation exacte de chaque écoute soit incertaine, le phénomène sous-jacent est lui précisément daté et localisé dans l'espace.

## 4. Méthode proposée

Nous représentons sur la figure 3 les étapes du processus d'affectation des streams aux mailles. À chaque point, on associe un buffer de rayon égal à la précision associée à la localisation fournie par GeoIP (cf. case 3). La règle de sélection de la maille d'affectation de l'évènement d'écoute est basée sur le rapport entre des surfaces d'intersection entre le buffer d'une part et les mailles des différents niveaux hiérarchiques d'autre part (cf. case 4). Des mailles de différents niveaux hiérarchiques sont intersectées par le buffer. On affecte l'évènement d'écoute à la maille de plus petit niveau hiérarchique si le rapport d'intersection (qui varie de 0 à 1) est supérieur ou égal à une valeur seuil (paramètre de la méthode). Quand le seuil est égal à 0, chaque événement d'écoute est affecté à la plus petite maille qu'elle intersecte. Quand le seuil vaut 1, l'événement est affecté à la maille administrative qui contient le buffer en intégralité, c'est-à-dire souvent la maille de plus grande dimension (cf. figure 4).

## 5. Discussion

La méthode introduite dans cette contribution permet d'exploiter le maximum d'observations possibles étant donné leur degré d'imprécision spatiale. Il nous reste à discuter le choix de valeurs de paramètre consistantes, différentes
Affectation multi-niveaux de points de précisions hétérogènes

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>FIGURE 3. Représentation schématique de la méthode proposée.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>FIGURE 4. Affectation des streams en termes (a) de distribution dans les niveaux hiérarchiques, et (b) une fois les données cumulées. Illustration sur la Réunion.</figcaption></figure>

selon les territoires, et les difficultés posées par l'évaluation de la méthode. Au niveau le plus fin, nous ne disposons pas de données de validation qui donnent la localisation exacte de chacun des streams (vérité terrain). Toutefois, à des niveaux plus agrégés spatialement, nous envisageons de mobiliser un jeu de données comparable, dans lequel sont incluses les données d'écoute d'utilisatrices-teurs résidant en France métropolitaine qui ont déclaré leur lieu de résidence dans une enquête. En filtrant les données d'écoute selon les heures de la journée et les jours de la semaine, on pourrait déterminer empiriquement des valeurs du paramètre qui optimisent la correspondance entre maille d'affection des écoutes et maille de résidence déclarée par l'enquêté-e (département ou commune).
Bibliographie

Callejo P., Gramaglia M., Cuevas R., Cuevas A. (2022). A deep dive into the accuracy of IP Geolocation Databases and its impact on online advertising. *IEEE Transactions on Mobile Computing*, p. 1-1.

Dan O., Parikh V., Davison B. D. (2016). Improving IP geolocation using query logs. In *Proceedings of the ninth ACM international conference on web search and data mining*, p. 347-356.

Kitchin R., Lauriault T. P., McArdle G. (2017). Data and the city. In *Data and the City*. Routledge.

Padmanabhan V. N., Subramanian L. (2001, août). An investigation of geographic mapping techniques for internet hosts. In *Proceedings of the 2001 conference on Applications, technologies, architectures, and protocols for computer communications*, p. 173-185. San Diego California USA, ACM.

Poese I., Uhlig S., Kaafar M. A., Donnet B., Gueye B. (2011, avril). IP geolocation databases: Unreliable? *ACM SIGCOMM Computer Communication Review*, vol. 41, n° 2, p. 53-56.

Siwpersad S. S., Gueye B., Uhlig S. (2008). Assessing the Geographic Resolution of Exhaustive Tabulation for Geolocating Internet Hosts. In M. Claypool, S. Uhlig (Eds.), *Passive and Active Network Measurement*, p. 11-20. Berlin, Heidelberg, Springer.

Xie Y., Zhang Z., Liu Y., Chen E., Li N. (2023). Evaluation Method of IP Geolocation Database Based on City Delay Characteristics. *Electronics*, vol. 13, n° 1, p. 15.
# Quantifier la saillance et la persistance cartographique dans les cartes pan-scalaires

Maïeul Gruget¹, Guillaume Touya¹, Ian Muhlenhaus²

1. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, ENSG, IGN, F-77420 Champs-sur-Marne, maieul.gruget@ign.fr, guillaume.touya@ign.fr

2. Esri, United States
Ian.muhlenhaus@esri.fr

## ABSTRACT.

This study investigates two key characteristics that contribute to effective anchoring in pan-scalar (multi-scale zoomable) maps: landmark intensity and scale persistence. Anchoring is considered here as a cartographic design strategy that involves selecting and reinforcing anchors across multiple scales, based on their visual intensity and persistence. The experiment evaluates how these properties influence the memorability of anchors by testing different configurations (low/high intensity and low/medium/high persistence). Forty-two participants navigated through pan-scalar maps and completed both recognition and sketching tasks. While the results did not reach statistical significance, higher intensity showed a trend toward improved memorization. These findings raise new questions about the cognitive and perceptual roles of anchors in pan-scalar map design.

**MOTS-CLES** : Carte pan-scalaire, point de repère, cartographie, sémiologie graphique, mémoire, expérience utilisateur, design de carte

**KEYWORDS:** Pan-scalar map, landmark, cartography, semiology, memory, user study, map design
# 1. Introduction

Les cartes pan-scalaires, telles que Google Maps ou le Plan IGN (disponible sur le géoportail ou l'application Cartes IGN), sont largement utilisées pour la navigation et l'exploration spatiale. Elles permettent de zoomer dynamiquement entre différentes échelles, mais ces transitions peuvent provoquer des phénomènes de désorientation, compromettant l'expérience utilisateur (Touya, Gruget, et Muehlenhaus 2023).

Dans les environnements réels comme virtuels, les points de repère (landmarks) — définis par leurs caractéristiques visuelles ou cognitives (Caduff et Timpf 2008; Richter et Winter 2014) — jouent un rôle crucial dans l'orientation spatiale, en facilitant la mémorisation d'éléments dans les représentations mentales de l'espace (Tversky 1993). Une première étude a introduit le concept d'ancre pan-scalaire, c'est-à-dire un point de repère identifiable à plusieurs échelles, tel que la Seine à Paris (Gruget, Touya, et Muehlenhaus 2024). Cette étude a mis en lumière plusieurs facteurs influençant l'intensité (ou la saillance) des ancre pan-scalaires, tels que la familiarité, le style de la carte, sa structure et la visibilité des éléments à différents niveaux de zoom.

L'expérience introduite ici vise à évaluer statistiquement l'effet de l'intensité et de la persistance (leur visibilité à plusieurs échelles consécutives) des ancre pan-scalaires sur leur mémorabilité. Cette étude repose sur deux hypothèses :

* H1 : Une intensité plus élevée des ancre pan-scalaires améliore leur mémorabilité.

* H2 : Une persistance accrue des ancre pan-scalaires améliore leur mémorabilité.

En combinant des tâches interactives d'exploration et des tests de reconnaissance, tout en variant l'intensité et la persistance des ancre pan-scalaires, cette recherche vise à mieux comprendre leur rôle et leurs caractéristiques dans l'exploration pan-scalaire. Les résultats obtenus contribueront à améliorer la conception des cartes pan-scalaires, en mettant l'accent sur des ancre adaptées pour une navigation plus intuitive et efficace.

# 2. Description de l'expérience

L'expérience s'est déroulée en présentiel avec 42 participants (chercheurs, enseignants, professionnels de la géomatique). Chaque participant a complété cinq séries de tests sur différentes localisations et types d'éléments (lignes, polygones, champs, clusters, etc.), pour toutes les combinaisons d'intensité (faible/forte) et de persistance (faible/moyenne/forte). L'intensité a été modulée via la proéminence visuelle : épaisseur, transparence, contraste, types de traits (pointillés vs. lignes pleines). La persistance a été contrôlée par le nombre d'échelles consécutives où l'élément restait visible (par exemple apparaissant au zoom 11, au zoom 13, au zoom 15...).
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Quantifier la saillance et la persistance cartographique dans les cartes pan-scalaires

Pour évaluer les effets de l'intensité et de la persistance des ancre, un protocole expérimental intra-sujets a été adopté, exposant chaque participant à toutes les conditions expérimentales. Cela a abouti à un total de 42 tests par configuration pour l'ensemble des participants.

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>Figure 1: Deux niveaux d'intensité de l'ancre du réseau ferré à Madison: faible (image à gauche, représentée en pointillés) et forte (image à droite, avec une plus grande épaisseur et un contraste accru).</figcaption></figure>

Les participants naviguaient à travers une séquence de sept vues pan-scalaires par série, à partir d'un point de départ « commun ». La tâche consistait à faire correspondre ces vues à des captures d'écran fournies, afin de faire matcher l'exploration avec les vues cibles, ce qui impliquait des zooms avant et arrière. Ce processus a permis une exposition contrôlée aux éléments cartographiques configurés pour chaque participant. Une fois la phase d'exploration terminée, les participants devaient, de mémoire, reconnaître parmi quatre images celle qui semblait correspondre le mieux à leurs souvenirs. Par exemple, dans l'exemple de la Figure 2, les participants devaient identifier la configuration la plus fidèle des crêtes dans les Bauges (Figure 2). Nous avons utilisé des "sketch maps" — c'est-à-dire des croquis cartographiques schématisés (ici digitalisés) — car ils permettent de s'approcher des représentations mentales simplifiées (Tversky 1993). Cette abstraction est préférable aux représentations plus réalistes pour tester la mémorisation structurelle. Une deuxième tâche consistait à dessiner de mémoire l'élément testé sur une sketch map où l'ancre est absente. Les résultats de cette tâche sont encore en cours d'analyse qualitative.

## 3. Résultats

Ce que nous testions était la qualité des réponses, en nous concentrant sur des résultats binaires des tâches de reconnaissance (réponse correcte = 1, réponse incorrecte = 0). Les performances des participants semblent relativement homogènes en fonction des localisations testées, avec un taux moyen de réussite d'environ 60 %, à l'exception de Saint-Brieuc où un pic de performance est observé (85 %). Les résultats indiquent que les ancre avec une intensité visuelle forte sont mieux reconnues que celles avec une intensité faible, que l'on inclue ou non les données de Saint-Brieuc. Cela soutient partiellement l'hypothèse H1 selon laquelle une intensité accrue favorise la
mémorisation. En revanche, les résultats relatifs à la persistance des ancres sont plus nuancés et n'indiquent pas de tendance claire (Tableau 1).

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Figure 2 : Tâche de reconnaissance pour la session dans le massif des Bauges près de Chambéry avec une variation des crêtes de montagne, l'image 4 étant la représentation correcte</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 1 : Tableau des moyennes des réponses aux questions de recognitions avec et sans les réponses de Saint-Brieuc.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="4">Tableau des moyennes</th><th rowspan="2">Persistence forte</th></tr><tr><th>Intensité Faible</th><th>Intensité Forte</th><th>Persistence Faible</th><th>Persistence Moyenne</th></tr></thead><tbody><tr><th>Moyenne</th><td>0.57</td><td>0.73</td><td>0.64</td><td>0.57</td><td>0.66</td></tr><tr><th>Moyenne (sans Saint-Brieuc)</th><td>0,5</td><td>0,68</td><td>0,56</td><td>0,53</td><td>0,59</td></tr></tbody></table>

Le Q-test de Cochran est une méthode statistique utilisée pour évaluer si les proportions binaires (par exemple, succès/échec) diffèrent significativement entre plusieurs configurations. Dans notre cas, ce test n'indique pas de différence significative entre les combinaisons expérimentales. Les valeurs de p obtenues (p = 0.436, et p = 0.587 sans Saint-Brieuc) sont supérieures au seuil classique de significativité (p ≥ 0.05). Toutefois, un test de McNemar appliqué à la paire intensité
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Quantifier la saillance et la persistance cartographique dans les cartes pan-scalaires

faible / intensité forte montre une tendance proche de la significativité (p = 0.12). Cela va dans le sens de l'hypothèse H1, sans toutefois permettre de la valider statistiquement. L'hypothèse H2 concernant la persistance reste non confirmée à ce stade de l'analyse.

## 4. Conclusion

Cette étude a exploré l'impact de l'intensité et de la persistance des ancrés pan-scalaires sur leur mémorabilité dans des environnements cartographiques interactifs. Les résultats indiquent que l'intensité forte des ancrés améliore légèrement leur mémorabilité, bien que cette amélioration ne soit pas statistiquement significative. L'effet de la persistance reste ambigu en ce qui concerne la mémorisation. Cependant, son intérêt pourrait se situer ailleurs : en tant que trace perceptive, la persistance accompagne l'utilisateur tout au long de sa navigation pan-scalaire, facilitant la connexion entre les échelles et soutenant une interaction fluide et cohérente avec la carte. Et c'est peut-être parce qu'on la sait particulièrement présente dans l'espace pan-scalaire qu'elle n'a pas besoin d'être mémorisée intensément.

Ces observations ouvrent la voie à des recherches futures sur le rôle cognitif et perceptif de la persistance dans les interactions cartographiques. Des investigations supplémentaires pourraient évaluer son influence sur des aspects tels que l'orientation, la fluidité des transitions ou la perception globale des structures spatiales.

## Bibliographie

Caduff, David, et Sabine Timpf. 2008. « On the Assessment of Landmark Salience for Human Navigation ». *Cogn Process* 9 (4): 249-67.
https://doi.org/10.1007/s10339-007-0199-2

Gruget, Maïeul, Guillaume Touya, et Ian Muehlenhaus. 2024. « Exploring the presence and persistence of cartographic anchors in pan-scalar maps ». *Spatial Cognition & Computation* 0 (0): 1-33.
https://doi.org/10.1080/13875868.2024.2383419.

Richter, Kai-Florian, et Stephan Winter. 2014. « Introduction: What Landmarks Are, and Why They Are Important ». In *Landmarks: GIScience for Intelligent Services*, édité par Kai-Florian Richter et Stephan Winter, 1-25. Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-05732-3_1.

Touya, Guillaume, Maïeul Gruget, et Ian Muehlenhaus. 2023. « Where Am I Now? Modelling Disorientation in Pan-Scalar Maps ». *ISPRS International Journal of Geo-Information* 12 (2): 62.
https://doi.org/10.3390/ijgi12020062.

Tversky, Barbara. 1993. « Cognitive Maps, Cognitive Collages, and Spatial Mental Models ». *LNCS* 716/1993 (septembre):14-24. https://doi.org/10.1007/3-540-57207-4_2.
# Vers un Maps 2.0

## Construire une carte pan-scaire plus
progressive

Bérénice Le Mao¹, Guillaume Touya²

1. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN-ENSG, F-77420 Champs-sur-Marne,
France
berenice.le-mao@ign.fr

2. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN-ENSG, F-77420 Champs-sur-Marne,
France
guillaume.touya@ign.fr

**ABSTRACT.** Google Maps has established itself as the world's leading navigation tool, but its design is not without flaws. Complex data, in particular, are often either insufficiently, poorly, or not at all generalized across different scales, leading to inconsistencies that can leave users disoriented during navigation. This article proposes a methodology for designing a more progressive pan-scalar map, inspired by the visual style of Google Maps. The goal is to recreate a multi-scale map with particular attention to the progressiveness of the various levels of generalization for each dataset. Recently conceptualized in scientific literature, progressivity in multi-scale cartography had not yet been applied on the scale of an entire map. Progressively generalizing a single dataset vastly differs from generalizing multiple datasets, which interact with one another and evolve at sometimes different rhythms. This article seeks to apply the previously theorized concepts in practice, testing their adaptability through a real example of a multi-scale map.

MOTS-CLÉS: cartographie, multi-échelle, généralisation, progressivité

KEYWORDS: cartography, pan-scalar, generalization, progressiveness
# 1. Introduction

Google Maps est une carte pan-scalaire, c'est-à-dire un ensemble de cartes que l'on peut explorer par des opérations de pan et de zoom. Utilisée par des millions d'utilisateurs, elle continue d'évoluer avec de nouvelles fonctionnalités. Pourtant, son design cartographique ne change que très peu, malgré ses défauts. Adapter le niveau de représentation de chaque donnée en fonction de son échelle et de ses représentations aux zooms suivants et précédents (Gruget et al., 2023) n'est en effet pas une tâche facile pour le cartographe. Il ne suffit pas de savoir concevoir une carte pour chaque niveau de zoom, sans quoi le résultat ne serait pas progressif. Malgré l'importance d'un design pan-scalaire pour chaque donnée, Google Maps fait certains choix qui nuisent à la progressivité générale de la carte, et représente parfois des données très peu voire mal généralisées. On peut retrouver les mêmes défauts dans d'autres cartes multi-échelles. Ces choix cartographiques provoquent quelquefois un sentiment de désorientation chez l'utilisateur, défini par (Montello, 2020) comme une latence dans le traitement cognitif des informations cartographiques, qui peut conduire à un sentiment de perte de repère. Pour éviter à l'utilisateur d'être désorienté, il faut repenser le design de manière plus progressive, en travaillant aussi bien sur le rythme, le sens et la cohérence des différentes représentations cartographiques (Le Mao, Touya, 2024). Ces concepts n'ont à ce jour été testés que sur un jeu de données unique. Nous proposons ainsi dans cet article un design plus complet de carte pan-scalaire, sur une petite région au sud de la France, reprenant les différents concepts de la progressivité énoncés plus haut, afin de mieux visualiser ce que peut être une bonne carte pan-scalaire. L'idée est de penser la progressivité non plus à l'échelle d'une couche de donnée, mais à l'échelle de la carte pan-scalaire entière, en reprenant le style de Google Maps, afin de voir à quel point il est possible d'avoir un meilleur résultat cartographique.

# 2. Google Maps, une carte qui manque encore de progressivité

Concevoir une bonne carte pan-scalaire n'est pas une tâche aisée, et nombreux sont les cartographes qui font des impasses sur les processus de réalisation, très coûteux en temps et souvent peu accessibles du point de vue logiciel. Google Maps ne fait pas exception, laissant certaines données de côté comme les voies ferrées (figure 1), qui ont un rythme de disparition très rapide et brutal, pour orienter plutôt leur effort sur l'essentiel, à savoir les données les plus regardées et utilisées lors de la navigation : les routes ou le bâti.

Malgré tout, c'est loin d'être suffisant et de nombreux problèmes persistent, rendant la navigation plus ardue. Pour mieux concevoir une carte pan-scalaire, il est important d'avoir en tête les concepts-clés d'un design progressif, énoncées par (Le Mao, Touya, 2024). Il est d'abord conseillé de déterminer les séquences constituant chaque couche de donnée, définies comme des intervalles d'échelles dans lesquelles un type de données dispose d'une représentation cohérente à
<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>FIGURE 1. Des voies ferrées non généralisées sur Google Maps</figcaption></figure>

travers les échelles. Pour les cours d'eau, il y a deux séquences dans Google Maps : une avec une représentation par polygones des cours d'eau, aux niveaux de zoom les plus grands, puis une deuxième séquence dans laquelle les cours d'eau sont représentés par des polylignes. On remarque que la séquence "surfacique" est trop longue (figure 2), ce qui conduit à une disparition partielle de la donnée.

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>FIGURE 2. Mauvais design séquentiel des rivières dans Google Maps</figcaption></figure>

Il faut aussi garder un œil vigilant sur les différentes ruptures qui peuvent survenir, notamment entre les séquences, et casser la fluidité de la visualisation entre les échelles, lors du zoom et du dé-zoom. Parmi les différents types de rupture (Le Mao, Touya, 2024) nous remarquons que Google Maps souffre notamment de rupture de rythme, par exemple dans la disparition assez brusque des voies ferrées, comme nous avons pu le voir plus haut (figure 1). Face à ces diverses erreurs de conception, nous avons ainsi réfléchi à une carte plus progressive.

### 3. La bonne carte : un design progressif

Pour réaliser une carte complète sur une petite portion du territoire français, notre première étape a été de sélectionner depuis la BD Topo de l'IGN les données à représenter. Nous avons d'abord choisi les données du bâti et des routes, que nous avons placés au premier plan dans l'organisation générale de la carte, comme Google Maps. Néanmoins, contrairement à leur choix de design, nous avons choisi de représenter les voies ferrées ainsi que les rivières et les lacs
comme des données essentielles à valoriser. En arrière-plan, nous avons intégré
la végétation pour enrichir le contexte visuel.

L'étape suivante a été de déterminer pour chacune de ces données leur
organisation séquentielle, afin deпаufiner les pa ssages in ter-séquentiels. Le
passage des polygones aux polylines hydrographiques (figure 3) s e fait alors
plus naturellement, sans discontinuités. Pour d'autres thèmes de la carte, la
transition est assurée par l'ajout d'échelles intermédiaires. C'est le cas du bâti
(figure 4), d'écoupé en quatre grandes séquences, avec une transition entre la
séquence des bâtiments et celle des aires urbaines qui fait apparaître les deux
représentations.

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>FIGURE 3. Un passage inter-séquentiel dans la couche des rivières</figcaption></figure>

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>FIGURE 4. Le bâti, une donnée à généraliser en quatre séquences : a) les bâtiments, b) les bâtiments remarquables, c) les aires urbaines et d) les villes</figcaption></figure>

Avec l'exemple des voies ferrées de Google Maps (figure 1), nous avons
egalement vu à quel point le rythme de généralisation pouvait être domma-
geable. Pour améliorer la progressivité de notre carte, nous avons alors géné-
ralisé chaque thème en environ huit niveaux de représentations, généralisés de
manière constante sans saut brutal de densité (figure 5).

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>FIGURE 5. Une généralisation constante des voies ferrées</figcaption></figure>

Pour généraliser chaque couche, nous avons adapté les paramètres des algo-
rithmes automatiques de généralisation présents dans Cartagen (Touya et al.,
2023). Néanmoins, chaque algorithme n'est pas complètement adapté aux différentes structures géographique à préserver dans chaque couche, et il est parfois nécessaire de corriger manuellement les résultats pour préserver ces structures. Pour sélectionner les toponymes des villes, on a par exemple utilisé l'algorithme par quad-tree, qui est efficace pour traiter des habitats dispersés tout en gardant une bonne densité. Or cet algorithme n'arrive pas à préserver la forme des habitats en "doigt de gant", une forme typique d'installation le long des axes de transport (figure 6). Une fois généralisées, les données ont ensuite été intégrées dans Geoserver et affichées sur Openlayers, avec le style de Google Maps.

<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>FIGURE 6. Des différences morphologiques dans la couche des toponymes de villes : a) des formes en doigt de gant, b) habitats dispersés</figcaption></figure>

## 4. Conclusion

La carte améliorée<fnref n="1" /> reste encore en développement, mais nous pouvons d'ores et déjà constater de nombreuses améliorations par rapport à Google Maps. Elle respecte en effet mieux les concepts de progressivité, travaillant en séquences, avec un effort prononcé pour éviter les ruptures de rythme, de sens et de cohérence. De futures expériences à partir de cette bonne carte sont en cours de développement, afin d'évaluer ces concepts auprès des utilisateurs et des designers. La première analyse l'impact des ruptures, la seconde, l'utilisation des séquences ainsi que du rythme.

## Bibliographie

Gruget M., Touya G., Muehlenhaus I. (2023, janvier). Missing the city for buildings? A critical review of pan-scalar map generalization and design in contemporary zoomable maps. *International Journal of Cartography*, p. 1–31.

Le Mao B., Touya G. (2024, mai). Explore maps as you read a comic book. *AGILE: GIScience Series*, vol. 5, p. 1–12.

Montello D. R. (2020, octobre). Geographic orientation, disorientation, and misorientation: a commentary on Fernandez Velasco and Casati. *Spatial Cognition & Computation*, vol. 20, n° 4, p. 306–313.

Touya G., Berli J., Courtial A. (2023, juin). Cartagen4py, an open source Python library for map generalisation.

<footnote n="1">1. lien ici : https://lostinzoom.huma-num.fr/thegoodmap/</footnote>
# Vers une mappemonde autochtone ?

## Modélisation d'une distribution potentielle
globale des territoires autochtones

Fabrice Dubertret¹

UMR Passages, CNRS, Université Bordeaux Montaigne, Bordeaux, France
fabrice.dubertret@cnrs.fr

ABSTRACT. For decades, Indigenous Peoples worldwide have been mapping their territories to assert land rights, advancing the causes of decolonization and spatial justice. While these claims are increasingly represented and made available in maps and data, significant portions of the world remain unmapped, primarily due to the high stakes and political tensions surrounding these demands. This lack of visibility limits the inclusion of Indigenous issues in addressing global challenges such as climate change and corporate social responsibility.

This paper seeks to provisionally fill these mapping gaps by employing spatial statistical modeling to estimate a potential global distribution of Indigenous Peoples' lands. The model extrapolates from existing knowledge about the location and characteristics of mapped territories to areas that remain uncharted. It demonstrates strong statistical, conceptual, and spatial performance, with an area under the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve of 0.826. Furthermore, the contribution of environmental variables to the model and the resulting map aligns well with current knowledge.

Although gaps remain in the comprehensive identification of the diversity of Indigenous territories worldwide — gaps that will require further attention as new geographical data emerges — our findings unveil an alternative world. Almost a mirror image of the Anthropocene, it highlights a presence that is too often rendered invisible.

MOTS-CLÉS : Peuples autochtones, territoires, modélisation, distribution spatiale

KEYWORDS: Indigenous peoples, territories, modeling, spatial distribution
# 1. Introduction

Voilà plusieurs décennies que les peuples autochtones cartographient leurs territoires afin de faire valoir leurs droits fonciers collectifs, aujourd'hui inscrits dans le droit international. En se réappropriant les outils qui ont orchestré les spoliations historiques de leurs terres et de leurs ressources traditionnelles, ils réaffirment leur présence souvent occultée par les cartes officielles et reven-diquent la décolonisation de leurs territoires. Si cette « insurrection cartogra-phique » (Rundstrom, 1991) s'est rapidement propagée parmi les 5000 peuples autochtones, répartis dans 90 pays des cinq continents, et multiplie les données disponibles sur la délimitation précise de leurs territoires reconnus ou revendi-qués, de nombreux vides persistent sur une mappemonde autochtone toujours en cours de dessin. Ces absences de données sont principalement dues aux importants enjeux et tensions politiques que soulèvent les droits territoriaux autochtones, et pourraient se montrer persistantes au regard de la réticence de nombreux États à leur pleine reconnaissance. Or, l'absence de données géo-localisant les espaces concernés dans de nombreuses régions du monde limite considérablement leur prise en compte dans différentes problématiques globales, telles que les changements environnementaux en cours ou le bon exercice des engagements de responsabilité sociale des entreprises adoptées par un nombre croissant de multinationales s'engageant à éviter d'investir sur des territoires contestés.

Nous proposons ici de pallier provisoirement les blancs de la mappemonde des territoires autochtone à partir d'une modélisation statistique de leur distri-bution spatiale globale explorée dans ma thèse de doctorat (Dubertret, 2020). Cet exercice repose sur un algorithme de maximum d'entropie, qui présente l'avantage de pouvoir fonctionner sur des observations de présence seules. Il re-pose sur une mise en contraste des valeurs prises par les points d'observations géolocalisés pour un ensemble de variables explicatives, dites d'environnement, avec d'autres cellules choisies aléatoirement dans la zone d'étude, puis identifie une distribution spatiale des probabilités la plus uniforme possible (Phillips, Dudík, Schapire, 2017). Cher aux naturalistes, ce type de modélisation a éga-lement été mobilisé pour une grande diversité de phénomènes, incluant une estimation de la distribution des peuples autochtones d'Amazonie brésilienne en isolation volontaire (Kesler, Walker, 2015). Il s'agira ici d'étendre cet exercice à l'ensemble des territoires autochtones du monde, à partir des informations et connaissances actuelles sur le sujet.

# 2. Matériel et méthodes

Notre modélisation repose sur le logiciel MaxEnt v.3.4.1 (Phillips, Ander-son et al., 2017). Les variables d'environnement retenues s'alignent avec deux caractéristiques générales des peuples autochtones. D'une part, ils sont les gar-diens de la majeure partie de la diversité culturelle mondiale, représentant
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Vers une mappemonde autochtone ?

plus de 5000 des 7000 langues existantes (UNESCO, 2006). D'autre part, leurs territoires tendent à se concentrer aux marges du monde : leur relative inaccessibilité ou leur faible valeur agricole les a longtemps préservés de l'exploitation mercantile, si bien qu'ils sont parmi les derniers espaces encore « sauvages » de la planète, dont la richesse en ressources naturelles les place néanmoins sur la ligne de front de la globalisation (Mander, Tauli-Corpuz, 2006). Les variables d'environnement choisies pour la construction de notre modèle incluent donc la distance à la plus proche langue autochtone, calculée à partir des aires ethnolinguistiques du *World Language Mapping System* produit par le *Global Mapping International*, ainsi que des données sur l'artificialisation des surfaces, la distribution de la population, les espaces agricoles et pastoraux, la taille des champs de culture et la luminosité nocturne. L'ensemble de ces données raster a été reprojeté dans une projection globale équivalente, à une résolution commune de 10 km.

Les observations de présence sont issues des données de délimitation des territoires autochtones publiquement disponibles sur la plateforme de référence LandMark (https://landmarkmap.org), premier observatoire global des terres autochtones et communautaires, en juin 2024. Seuls les droits fonciers formellement reconnus ont été retenus, car ils témoignent d'un consensus sur leur existence. Les délimitations polygonales ont été transformées en données ponctuelles par leur alignement sur la grille des variables d'environnement, chaque cellule couverte à plus de 50 % par un territoire autochtone donnant lieu à une observation de présence. Au total, 42 598 points ont été produits, couvrant 23 pays, principalement dans les Amériques et en Océanie.

La paramétrisation du modèle a été effectuée dans une perspective généraliste visant à minimiser sa spécificité aux données d'entraînement par (i) l'inclusion de l'ensemble des pixels des pays pour lesquelles des données sont disponibles dans la construction du modèle ; (ii) l'utilisation exclusive de fonctionnalités de type « hinge » pour obtenir des courbes de réponse lissées pour chaque variable ; (iii) un paramètre de régularisation de 2,5 pour l'obtention d'un modèle généralisé et (iv) une construction reposant sur 20 validations croisées (Elith et al., 2010 ; Merow et al., 2013).

### 3. Résultats et discussion

Le modèle ainsi produit témoigne d'une bonne performance statistique, avec une aire sous la courbe ROC (*Receiver Operating Characteristic*) de 0,823, nettement supérieure au seuil d'intérêt de 0,75 (Elith et al., 2010). Sa construction repose principalement sur quatre des variables d'environnement, qui représentent 97,4 % de la contribution totale au modèle, et dont leurs courbes de réponse confirment nos hypothèses initiales : les territoires autochtones sont relativement proches des langues autochtones identifiées ; leur probabilité de présence chute brutalement avec l'intensification de l'agriculture (champs dé-
passant 2,5 hectares) ainsi que la couverture urbaine ; et les vastes zones pastorales, généralement associées aux grands systèmes extensifs de production de viande et/ou de produits laitiers, réduisent la probabilité de présence de territoires autochtones<fnref n="1" />.

Une valeur seuil, correspondant au maximum de la somme de la sensibilité et de la spécificité du modèle, a été proposée à la cartographie de distribution potentielle globale des territoires autochtones proposée en sortie du modèle (voir figure 1), afin d'identifier les espaces où leur occurrence est la plus probable (en noir) ; les valeurs en-deçà de ce seuil sont présentées selon une échelle logarithmique. Les espaces les plus propices à la présence de territoires autochtones identifiés sur cette carte s'alignent à vec les connaissances actuelles sur leur localisation : ils ne se limitent pas aux Amériques et à l'Océanie, mais couvrent également de vastes régions d'Afrique et d'Asie, ainsi que la majeure partie de l'Arctique.

La confrontation de ces résultats spatialisés à l'ensemble des données territoriales autochtones disponibles, y compris celles n'ayant pas été utilisées pour la construction du modèle, révèle que les revendications foncières non résolues sont également partiellement détectées (31,8 % de leur surface totale), mais moins bien que les territoires formellement reconnus (82,6 %). La présence de faux négatifs -territoires cartographiés, mais non reconnus par le modèle- peut être expliquée par les caractéristiques « marginales » de certains territoires, loin des perspectives généralistes de sa construction. Certains territoires sont présents en milieu urbain. D'autres peuvent être très éloignés des aires ethnolinguistiques cartographiées, du fait de déplacements ou de sédentarisations forcées, mais aussi du caractère relativement arbitraire des tracés de ces aires. *A contrario*, les espaces identifiés comme favorables à la présence autochtone s'étendent souvent au-delà des droits fonciers titularisés, ce qui semble cohérent avec les fréquentes réductions des territoires revendiqués lors des processus de négociations vers leur titularisation formelle par l'État.

## 4. Conclusion

Notre modèle propose une distribution globale potentielle des territoires autochtones, palliant provisoirement les nombreux vides cartographiques persistants sur la mappemonde autochtone. En extrapolant l'état actuel des connaissances concernant leurs caractéristiques géographiques, il identifie les espaces les plus probablement détenus actuellement par ces peuples sur l'ensemble de la planète. Malgré certaines lacunes dans l'identification exhaustive de la grande diversité de ces territoires, qu'il conviendra d'atténuer à mesure que de nouvelles

<footnote n="1">1. D'autres couches d'informations, notamment relatives à la charge pastorale, ont été testées pour la construction de ce modèle mais par la suite écartées, car leur apport à la qualité du modèle était discutable.</footnote>
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Vers une mappemonde autochtone ?

<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>FIGURE 1. Distribution globale modélisée des territoires autochtones</figcaption></figure>

informations géographiques deviendront disponibles, nos résultats révèlent un autre monde, presque en miroir de celui de l'Anthropocène, et font la lumière sur une présence par ailleurs bien souvent invisibilisée...

Bibliographie

Dubertret F. (2020). *Rendre explicite une présence invisible : vers un atlas mondial des territoires autochtones*. Thèse de doctorat, Université de la Sorbonne Nouvelle - Paris III.

Elith J., Kearney M., Phillips S. J. (2010). The art of modelling range-shifting species. *Methods in Ecology and Evolution*, vol. 1, p. 330-342.

Kesler D. C., Walker R. S. (2015). Geographic distribution of isolated indigenous societies in amazonia and the efficacy of indigenous territories. *PLoS ONE*, vol. 10.

Mander J., Tauli-Corpuz V. (2006). *Paradigm wars: Indigenous peoples' resistance to globalization*. Sierra Club Books.

Merow C., Smith M. J., Silander J. A. (2013). A practical guide to maxent for modeling species' distributions: What it does, and why inputs and settings matter. *Ecography*, vol. 36, p. 1058-1069.

Phillips S. J., Anderson R. P., Dudík M., Schapire R. E., Blair M. E. (2017). Opening the black box: an open-source release of maxent. *Ecography*.

Phillips S. J., Dudík M., Schapire R. E. (2017). *Maxent software for modeling species niches and distributions (v.3.4.1)*. Consulté sur http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/

Rundstrom R. A. (1991). Mapping, postmodernism, indigenous people, and the changing direction of north american cartography. *Cartographica*, vol. 28, p. 12.

UNESCO. (2006). Unesco and indigenous peoples: partnership to promote cultural diversity. *Organisation des Nations Unies pour l'Education, la Science et la Culture*, p. 117.
# Cartographier les lieux d'encampement en Europe

## Objectiver l'accès aux aménités pour les personnes migrantes encampées

Louis FERNIER¹, Christine PLUMEJEAUD-PERREAU¹, Nelly MARTIN¹

1. Migrinter UMR 7301, CNRS et Université de Poitiers, 86000 Poitiers,
louis.fernier@univ-poitiers.fr; christine.perreau@univ-poitiers.fr;
nelly.martin@cnrs.fr

ABSTRACT. This summary sets out the scientific approach used to compare the extent of encampment on a pan-European scale, as well as to identify situations of local discrimination in relation to environmental justice. This work has begun with the compilation of many heterogeneous sources inside a single and original database, whose quality has been carefully checked. The analysis of their locations, combined with other information available in open sources such as demographic data of Eurostat, CLC and OSM) has produced a typology in three categories, which is highly correlated with the degree of urbanization. The combined analysis of the sources enables us to overcome their biases, and refine a typology that comes as close as possible to the reality of isolation experienced and felt by migrants in these camps.

MOTS-CLES : Europe, camps, personnes migrantes, discriminations environnementales, base de données

KEYWORDS: Europe, camp, migrants, environnemental discrimination, database

### 1. Introduction

Cette proposition s'inscrit dans le cadre d'une thèse qui étudie les conditions d'encampement des personnes migrantes dans l'Union européenne (UE) et à ses frontières. En effet, les politiques migratoires établies par les États européens mettent à l'écart des populations étrangères dans des « camps » (Agier 2014), qui matérialisent une expression spatiale du rejet (Clochard, Gastaut, et Schor 2004). Compte-tenu de la multitude de configurations possibles (durée de vie, objectif, fonctionnement...), cette proposition retient la définition très élargie de Michel Agier (2014), qui décrit les camps comme des lieux « extraterritoriaux », d'exception, et d'exclusion. Le terme camp englobe ainsi des réalités très diverses, comme les
SAGEO'2025

hotspots grecs, les lieux de transit, les zones d'attente dans les aéroports, les Centres et Lieux de Rétention Administrative (CRA et LRA), les centres d'accueil pour demandeurs d'asile (CADA), les centres de « réception », de « résidence », etc. Cet objet d'étude étant ainsi complexe à définir, nous travaillons uniquement sur les infrastructures officielles (gérées par l'Organisation des Nations-Unies (ONU), un État ou une Organisation Non Gouvernementale (ONG)) et ne prenons pas en compte les campements informels.

À partir de ce constat, la thèse en cours cherche à cartographier ces lieux pour questionner l'existence de situations « d'injustices environnementales », qui correspondent à « la concordance spatiale entre deux phénomènes : la présence de risques ou de nuisances environnementales et la présence de résidents issus de minorités sociales ou ethniques » (Fol et Pflieger 2010). Elle questionne ainsi de potentiels cas de discriminations localisationnelles, qui résultent du traitement inégal fait à certaines catégories de populations en raison de leur localisation géographique (W. Soja 2009). Cette forme de discrimination ne doit pas être réduite à l'isolement de la population ciblée : il s'agit de bien prendre en considération la manière dont les ressources et nuisances sont réparties dans l'espace, et leur accessibilité.

Dans quelle mesure est-il possible de constituer une base de données fiable sur les camps et de mettre en lumière des discriminations localisationnelles ? Pour tenter de répondre à cette question, cette proposition relate la constitution d'une base de données sur les camps en Europe (c'est-à-dire dans les pays inclus ou proches de l'UE) et délivre une analyse de leur (dé)connexion aux services publics et de leur potentiel isolement. La proposition se compose de trois parties : en premier, elle revient sur l'histoire de cette base de données, puis elle détaille comment des sources de données supplémentaires, de couverture pan-européenne, ont pu être mobilisées pour la fabrique d'indicateurs contribuant à qualifier les camps, et enfin, elle commente une typologie des lieux d'encampement tirée de ces indicateurs, sans se départir d'une analyse critique des données mobilisées.

## 2. Constituer une base de données sur les camps : des informations masquées et inexactes

La base de données que nous avons constituée couvre le territoire de l'UE et ses proches voisins, avec toutes les variations de composition que cela sous-entend en termes juridiques et chronologiques<fnref n="1" />. Ainsi l'espace Schengen dit de « libre-circulation » n'est pas exactement l'Europe des 27 en 2025. Cette base compile plusieurs sources qui ne retiennent pas toujours la même définition du camp (collectif Migre Europ<fnref n="2" /> et son projet *Close The Camps*<fnref n="3" />, *Global Detention Project*<fnref n="4" />, Observatoire

<footnote n="1">¹ https://www.touteleurope.eu/fonctionnement-de-l-ue/europe-ue-schengen-zone-euro-quelles-differences/</footnote>

<footnote n="2">² Site internet : http://migreeurop.org/</footnote>

<footnote n="3">³ Site internet : https://closethecamps.org/</footnote>

<footnote n="4">⁴ Site internet : https://www.globaldetentionproject.org/about</footnote>