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

Mesurer l'accessibilité multimodale en géographie (1960-2025) : évolutions méthodologiques et conception de logiciels en France

L'utilisation dès les années 1980 de l'outil informatique a permis d'accélérer considérablement les calculs, la production des indicateurs d'accessibilité ainsi que leur cartographie. De ce fait, un important travail de standardisation des données (données géoréférencées, offre de transport, etc.) a été opéré pour gagner en efficacité. Aujourd'hui, la donnée renseignant l'offre théorique de transport collectif est le GTFS, publiée par les autorités organisatrices de la mobilité (AOM) sur le Point d'Accès National, dont toutes les productions logicielles actuelles tirent parti (OpenTripPlanner, r5r, etc.).

L'augmentation du volume des jeux de données spatialisées ouvre de nouvelles perspectives pour la compréhension des structures et dynamiques spatiales. L'un des grands défis des recherches actuelles et futures dans ce domaine réside dans notre capacité à maîtriser la diversité, la complexité et la vécilité de telles données.

## Note

Cette communication s'appuie sur un article publié par les auteurs dans la revue *Géotransports* : Ullès J.-C., Chapelon L. (2023). Les fondements théoriques et méthodologiques de la conception des logiciels d'accessibilité dans la recherche française en géographie et aménagement. *Géotransports*, Vol. 20, p. 5-24.

## Bibliographie

Appert M., Chapelon L. (2002). *Planification des transports régionaux en Languedoc-Roussillon et Nord-Pas-de-Calais : Évaluation de la concurrence rail-route*, UMR ESPACE.

Bailly J.-P., Heurgon É. (2001). *Nouveaux rythmes urbains : Quels transports ?, Éditions de l'Aube, La Tour d'Aigues*.

Bavoux J.-J., Chapelon L. (2014). *Dictionnaire d'analyse spatiale*, Armand Colin, Paris.

Bonnafous A., Plassard F., Vulin B. (1993). *Circuler demain*, Éditions de l'Aube, La Tour d'Aigues.

Chapelon L. (2016). Évaluation de la performance des chaînes intermodales de transport par les mesures d'accessibilité. *Transports et intermodalité*, Londres, ISTE Editions, p. 107-135.

Chapelon L., Jouvaud B., Ramora S. (2004). *La grande vitesse ferroviaire en Provence-Alpes-Côte d'Azur : évolution 2004-2020 des niveaux de desserte territoriale et conséquences sur l'accessibilité aux grands pôles urbains*, Montpellier/Paris : UMR ESPACE/RFF, Étude préparatoire au débat public sur la LGV PACA.

DREAL Hauts-de-France (2020). *Analyse de l'offre de transports en commun dans la région Hauts-de-France*, Rapport.

Mathon S., Palmier P. (2012). *Vélo et politique globale de mobilité durable*, Rapport PREDIT Groupe opérationnel (GO) n°3.

Stathopoulos N. (1990). *Pour une conception territoriale des réseaux : Modèles conceptuels, aspects stratégiques et outils d'aide à la décision*. Thèse en sciences de gestion, Université de Paris IX - Dauphine.
Potential pedestrian attendance of
pathways

Analyzing network efficiency using realistic trip demand and detours

Julien BRACQUART¹, Vincent TOURRE¹,
Thomas LEDUC¹, Myriam SERVIERES¹

Nantes Université, ENSA Nantes, Ecole Centrale Nantes, CNRS,
AAU-CRENAU, UMR 1563, F-44000 Nantes, France
prenom.nom@crenau.archi.fr

RÉSUMÉ. Notre motivation est de fournir aux communes des éléments d'information devant leur permettre de prioriser leurs investissements pour la mobilité pédestre, dans un contexte de forte limitation des ressources financières. Nous présentons une méthode capable d'identifier les sections d'un réseau routier les plus empruntées par les piétons dans toutes les villes françaises. Cette méthode évalue la fréquentation potentielle des rues en considérant que tous les déplacements, dans une distance marchable donnée, sont réalisés à pied. Pour ce faire, nous générons des trajets origine-destination vraisemblables et géolocalisées à l'aide d'un logiciel libre et des données ouvertes. Nous calculons ensuite les plus courts chemins et leurs variantes sur le ré-seau des voies dans lesquelles prennent place ces mobilités. Ainsi, nous obtenons une fréquentation relative des rues avec leur classement respectif au sein de leur commune d'appartenance.

MOTS-CLÉS : marchabilité, proximité, SIG, plus courts chemins, besoins en mobilités

KEYWORDS: walkability, accessibility, GIS, shortest paths, travel demand
# 1. Introduction

In a context of important social and environmental challenges around urban centers, numerous municipalities reconsider their mobility plans with the purpose of favoring pedestrian mobility. Furthermore, pedestrian mobility is strongly correlated with the notion of distances, as the distance that users are ready to effectively walk remains relatively small compared to the modern urban sprawl, with cities built first for car mobility (Gehl, 2010). That is, the notion of proximity to services is a matter of importance and is strongly related to the construction of the street network through a “network efficiency” (Genre-Grandpierre, Foltête, 2003). Some studies investigate this efficiency through the space syntax with metrics such as "choice/integration" (Lamí quiz, López-Domínguez, 2015). Others directly rely on geometric distances among which studies on walkability or proximity to services (Köberl et al., 2024) or through a permeability metric (Droin et al., 2024).

Our objective is to identify the streets that people will use the most according to the location of the facilities (education, work, shopping...), the households and their remoteness. In other words, we address the following question: “How can we identify the streets with the highest potential pedestrian attendance and with realistic daily trips as input?”.

Furthermore, we want to direct our analysis toward French municipalities that make local policies and have sufficient resources to make effective decisions regarding urbanism. Our aim is to provide a comprehensive overview of their geographic areas, to assist them in prioritizing their investments for pedestrians.

# 2. Computing the potential pedestrian attendance of pathways

In a previous study, Bracquart et al. (2024) proposed a methodology to map the level of opportunities accessible on foot within a walkable distance. The authors computed a “score” for every street section of vast urban areas associating each destination POI (Point Of Interest) with a *level of service* (as its daily attendance) and considering distances over the network to report the remoteness of the destination in the computation of the effective level of opportunity for the potential walker. As a limitation, this analysis did not take into account the density and location of the population, which is very important to guide the efforts of municipalities where they can have a significant impact.

## 2.1. Method

We now make the assumption that the attendance is associated to both the number of inhabitants and the level of service of the destinations, as defined in (Bracquart et al., 2024), that the streets link and we propose the eq. 1 with $Decay(dist) = max(0, 1 - dist/walkable_dist)$.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Potential pedestrian attendance of pathways

$$ attendance = nb_{inhab} \cdot Decay(dist) \cdot level\_of\_service_{dest} \quad (1) $$

In addition, *walkable\_dist* (the distance people are willing to walk) can be tuned for different categories of population and the score can be calculated for destinations associated to various purposes (education, work, shopping...).

Then, according to (Muraleetharan, Hagiwara, 2007) the walkers are keen on making a *detour* if they have a more pedestrian friendly alternative. We will therefore consider the shortest paths and their variations whose lengths are within a *detour* ($\ge 1.0$) of the shortest path.

We use the Python pipeline described in (Hörl, Balac, 2021) which generates realistic geolocalized trips (such as origin-destination pairs) from statistical data (such as Household Travel Survey).

## 2.2. Implementation

The cities of interest for our study are considered through their network of walkable streets as a graph whose edges are the street sections between adjacent crossroads and the nodes of the graph are the crossroads themselves. We elaborate the following algorithm:

- step 1: from the realistic trips generator we get geolocalized origin-destination pairs which make as many realistic trips,

- step 2: for each origin-destination pair, we identify the pathways as lists of all the street sections that satisfy $dist\_from\_origin + dist\_to\_dest \le min\_dist\_origin\_to\_dest \cdot detour$ (with $detour \ge 1.0$),

- step 3: we calculate the attendance related to the population (at the origin), the distance and the attractiveness of the destination for each origin-destination pair using eq. 1,

- step 4: we accumulate the results from step 3 for each origin-destination pair over the associated pathway from step 2,

- step 5: we distribute the accumulated results into quintiles for each municipality to obtain the final ranking of streets within each municipality.

To address the networks of the main French cities, we need to handle graphs with usually more than 50k edges, and therefore we use sparse linear algebra in the implementation of our algorithm.

## 3. Results

As an illustration, in fig. 1.a, we plot the shortest path and its variations with *detour* 1.05 for a given origin-destination pair. Then, in fig. 1.b, we exhibit
SAGEO'2025

the accumulation of attendances on streets which belong to paths from multiple
(in this case a couple of) origin-destination pairs.

<figure><img src="image_88.png" /><figcaption>FIGURE 1. Illustration of (a) shortest path and its variations (detour being equal to 1.05), (b) accumulation of attendances for a couple of origin-destination pairs</figcaption></figure>

Then, we apply our methodology to the geographic area of département Loire Atlantique. We provide a specialized Household Travel Survey (2015 edition<fnref n="1" />) to the trips generator pipeline and it produces 562k geolocalized trips. We supply those trips to our algorithm and we get fig. 2 which illustrates the streets that would attract the highest number of pedestrians if they relied solely on walking for their daily mobility.

4. Conclusion

In this study, we summarized extensive geographic data to analyze the sui-
tability of the urban environment for walking. First, we gathered household
travel census data and a geographic database containing information on hou-
seholds and POIs to provide realistic trip demands as input for our model.
Subsequently, we calculated a hypothetical attendance level for the pathways,
assuming that all trips within a walkable distance were made on foot. Also,
thanks to relatively generic and publicly available input data, we applied our
methodology to several large French cities<fnref n="2" />.

To conclude, our analysis contributes to the cartographic efforts related to
the elements that are part of walking practices. The immediate next steps in-
clude ranking the streets at various geographic scales, comparing our findings
with metered street attendance data, and evaluating the sensitivity of the re-
sults to the input data. Then, further works could focus on the quality of the
urban environment provided to pedestrians.

<footnote n="1">1. https://data.loire-atlantique.fr/explore/dataset/224400028_enquete-deplacements-en-loire-atlantique/information/ (accessed on March 21, 2025)</footnote>

<footnote n="2">2. https://villes-marchables.huma-num.fr/pedestrianAttendance_map (accessed on December 18, 2024).</footnote>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Potential pedestrian attendance of pathways

<figure><img src="image_89.png" /><figcaption>FIGURE 2. Potentially most attended streets evaluated on each municipalities of Nantes Métropole with detour of 1.05 and walkable distance of 800m</figcaption></figure>

Bibliography

Bracquart J., Leduc T., Tourre V., Servières M. (2024). Revitalizing Walkability Scores: A New Assessment Based on Accessibility:. In *Proceedings of the 10th gistam International Conference*, p. 39–50. Angers, France, SCITEPRESS.

Droin A., Wurm M., Weigand M., Gawlas C., Köberl M., Taubenböck H. (2024). How does pedestrian permeability vary in and across cities? A fine-grained assessment for all large cities in Germany. *Computers, Environment and Urban Systems*.

Gehl J. (2010). *Cities for people*. Washington, DC Covelo London, Island Press.

Genre-Grandpierre C., Foltête J.-C. (2003). Morphologie urbaine et mobilité en marche à pied. *Cybergeo*, n° 248, p. 1.

Hörl S., Balac M. (2021, septembre). Synthetic population and travel demand for Paris and Île-de-France based on open and publicly available data. *Transportation Research Part C: Emerging Technologies*, vol. 130, p. 103291.

Köberl M., Wurm M., Droin A., Garbasevschi O. M., Dolls M., Taubenböck H. (2024). Liveability in large housing estates in Germany – Identifying differences based on a novel concept for a walkable city. *Landscape and Urban Planning*.

Lamíquiz P. J., López-Domínguez J. (2015). Effects of built environment on walking at the neighbourhood scale. A new role for street networks by modelling their configurational accessibility? *Transportation Research Part A*.

Muraleetharan T., Hagiwara T. (2007). Overall Level of Service of Urban Walking Environment and Its Influence on Pedestrian Route Choice Behavior: Analysis of Pedestrian Travel in Sapporo, Japan. *Transportation Research Record*, vol. 2002.
# Modélisation probabiliste de la mobilité quotidienne pour une planification durable des territoires

Louisette GARCIN¹, Sonia CHARDONNEL²

1. UMR IDEES - UMR ESPACE, Université de Rouen – Avignon Université
louisette.garcin@univ-rouen.fr

2. UMR PACTE, Université Grenoble Alpes
sonia.chardonnel@univ-grenoble-alpes.fr

**ABSTRACT.** Write a short abstract in English

This research explores a probabilistic methodology to analyze daily mobility and its interactions with territorial characteristics. Using household survey data from the Grenoble, Toulon, and Marseille metropolitan areas, the study aims to model daily activity schedules and associated trips. These trips, characterized by the type of destination territory, the distance traveled, and the mode of transport used, are analyzed with appropriate models: multinomial logistic regressions for categorical variables and linear regression for distances.

The objective is to better understand the relationships between activity schedule profiles, spatial dynamics, and sociodemographic characteristics while identifying levers to enhance the sustainability of mobility practices. The anticipated results aim to inform public policy and contribute to more sustainable territorial planning.

**MOTS-CLES :** mobilité quotidienne, modèle probabiliste, analyse spatiotemporelle

**KEYWORDS :** daily mobility, probabilistic modeling, spatio-temporal analysis
# 1. Introduction

Dans un contexte marqué par une intensification des défis environnementaux et sociaux, la durabilité des territoires semble étroitement liée à une meilleure compréhension des comportements individuels dans l'espace (Banister, 2008 ; Fol & Gallez, 2017). Parmi ces comportements, la mobilité quotidienne apparaît comme un élément clé, jouant un rôle potentiel dans la transition vers des dynamiques territoriales plus durables (Commenges, 2013). Toutefois, les mécanismes qui sous-tendent l'articulation de ces pratiques aux spécificités des territoires et aux caractéristiques des individus demeurent encore peu explorés sur le plan quantitatif.

Cette recherche s'interroge sur la manière dont il serait possible de modéliser, de manière probabiliste, les programmes d'activités journaliers et les déplacements associés en s'appuyant sur les caractéristiques sociodémographiques des individus et leur lieu de domicile. L'objectif est d'examiner dans quelle mesure une telle approche pourrait contribuer à mieux appréhender les dynamiques de mobilité quotidienne, et ainsi éclairer la planification durable des territoires.

En mobilisant les données issues des Enquêtes Ménages (Cerema, 2022), ce projet explore une méthodologie probabiliste pour analyser les séquences d'activités journalières, les déplacements qu'elles induisent, ainsi que leurs caractéristiques associées, notamment les distances parcourues, les lieux fréquentés et les modes de transport utilisés.

# 2. Méthodologie

Cette recherche s'appuie sur une chaîne de prédictions conditionnelles qui vise à modéliser les relations complexes entre les comportements individuels, les caractéristiques des déplacements et les spécificités territoriales. Les données utilisées proviennent des Enquêtes Ménages de trois terrains d'études que sont les métropoles grenobloise, toulonnaise et marseillaise, offrant une description détaillée des pratiques quotidiennes au sein de ces territoires. Ces données renseignent notamment les motifs et horaires des déplacements, les lieux d'origine et de destination, les distances parcourues, les modes de transport ainsi que les caractéristiques sociodémographiques des individus interrogés.

La première étape de l'étude consiste à prédire les profils d'emploi du temps des individus à partir de leurs caractéristiques sociodémographiques. Les profils d'emploi du temps, définis comme des séquences d'activités journalières, sont identifiés à l'aide d'une analyse séquentielle appliquée aux données d'enquêtes (André-Poyaud et al., 2008 ; Chardonnel et al., 2010 ; Menin, 2020). Cette analyse permet de dégager sept profils distincts, caractérisant différentes structures temporelles, telles que les emplois du temps « travail à plein temps », « en formation » ou encore « faible mobilité ». Ces profils reflètent les dynamiques quotidiennes permettant de catégoriser les individus en fonction de leurs emplois du temps journaliers. Afin d'estimer la probabilité qu'un individu appartienne à l'un de ces profils, une régression logistique multinomiale pénalisée est mise en œuvre (Le Cessie, Van Houwelingen, 1992), intégrant des
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Modélisation probabiliste de la mobilité quotidienne
pour une planification durable des territoires

variables explicatives telles que le genre, l'âge, le niveau d'études, l'occupation, la catégorie socioprofessionnelle et la structure du ménage.

En parallèle, une typologie des territoires est développée à l'échelle des IRIS, en s'appuyant sur une Classification Hiérarchique Ascendante (Tabaka, 2009) basée sur les équipements disponibles, la démographie, l'emploi, le logement et la mobilité de chacun d'entres eux. Cette typologie permet de qualifier les territoires et de les associer aux pratiques de mobilité individuelles.

Une fois le profil d'emploi du temps déterminé, les déplacements nécessaires à l'accomplissement des activités prévues dans la journée sont modélisés. Les caractéristiques de ces déplacements, à savoir le type de territoire fréquenté, la distance parcourue et le mode de transport utilisé, sont estimées en mobilisant des modèles statistiques adaptés à la nature des données. Le type de territoire de destination est prédit en fonction des horaires de déplacement, du motif, du profil d'emploi du temps, et du type de territoire à l'origine, grâce à une régression logistique multinomiale. La distance parcourue est modélisée à l'aide d'une régression linéaire intégrant les caractéristiques du territoire à l'origine, les profils d'emploi du temps et les caractéristiques sociodémographiques des individus. Enfin, le choix du mode de transport repose sur une régression logistique multinomiale prenant en compte les caractéristiques sociodémographiques individuelles, les profils d'emploi du temps, la distance parcourue et le type d'espace à l'origine.

Afin de représenter de manière intégrée les interdépendances entre les différentes variables étudiées, un modèle de réseau bayésien est également envisagé. Cette approche offre la possibilité de modéliser simultanément les relations conditionnelles entre les variables tout en permettant des prédictions probabilistes. En combinant les données sociodémographiques, les profils d'emploi du temps, les typologies d'IRIS et les caractéristiques des déplacements, ce modèle permet d'apprévender la complexité des mobilités quotidiennes de manière systémique.

3. Résultats attendus

Les résultats attendus de cette recherche incluent, dans un premier temps, une description fine des profils d'emploi du temps journaliers, mettant en évidence leurs liens avec les caractéristiques sociodémographiques et territoriales (Kieffer & Audard, 2013). Ces profils permettent de mieux appréhender la structuration temporelle des activités individuelles et leur variabilité selon les populations. Par ailleurs, l'analyse des déplacements associés à ces profils apporte des informations sur la nature et les caractéristiques des territoires fréquentés selon les périodes de la journée, les distances parcourues et les modes de transport privilégiés. Ces résultats visent à mettre en lumière les interactions complexes entre comportements individuels et configurations territoriales (Figure 1 : Schéma synthétique des interactions complexes structurant la mobilité quotidienne individuelle – Réalisation Louisette Garcin, 2024), contribuant à une amélioration des pratiques de mobilité dans une optique de durabilité (Banister, 2008).
<figure><img src="image_90.png" /><figcaption>Figure 1 : Schéma synthétique des interactions complexes structurant la mobilité quotidienne individuelle – Réalisation Louisette Garcin, 2024</figcaption></figure>
Modélisation probabiliste de la mobilité quotidienne
pour une planification durable des territoires

4. Conclusion

Ce projet de recherche propose une méthode ayant pour objectif d'analyser les mobilités quotidiennes et leurs interactions avec les caractéristiques des territoires. Il explore la manière dont les données des Enquêtes Ménages peuvent être utilisées pour modéliser les pratiques individuelles et leurs impacts sur les configurations spatiales. Les résultats obtenus visent à approfondir la compréhension des dynamiques territoriales et à orienter les politiques publiques vers une planification plus durable des territoires.

Bibliographie

- André-Poyaud, I., Chardonnel, S., Charleux, L., & Tabaka, K. (2008). La mobilité au cœur des emplois du temps des citadins. *Données Urbaines* 5. Paris, Anthropos, p. 87-95.

- Banister, D. (2008). The sustainable mobility paradigm. *Transport Policy*, vol. 15, n°2, 73-80.

- Cerema, (2022). *Données de mobilité pour la modélisation des déplacements - Enquêtes déplacements auprès des ménages*. Rapport n°SKU2317284557, 2022.

- Chardonnel, S., Thévenin, T., Cochey, É., Tabaka, K. (2010). *Analyse des temporalités urbaines par la méthode des "actogrammes". Données urbaines* 6. Paris, Economica, p. 219-232.

- Commenges, H. (2013). Socio-économie des transports : une lecture conjointe des instruments et des concepts. *Cybergeo: European Journal of Geography*. http://journals.openedition.org/cybergeo/25750

- Fol, S., Gallez, C. (2017). Évaluer les inégalités sociales d'accès aux ressources. Intérêt d'une approche fondée sur l'accessibilité. *Revue Internationale d'Urbanisme*, http://riurba.net/Revue/evaluer-les-inegalites-sociales-dacces-aux-ressources-interet-dune-approche-fondee-surlaccessibilite/, volume 4.

- Kieffer, L., & Audard, F. (2013). Modélisation des déplacements urbains de passagers. Application à l'aire urbaine de Marseille. *Colloque CIST 2013*, Paris.

- Le Cessie, S., Van Houwelingen, J. C. (1992). Ridge estimators in logistic regression. *Applied Statistics*, volume 41, n°1, p. 191-201.

- Menin, A. (2020). eSTIMe: a visualization framework for assisting a multi-perspective analysis of daily mobility data. Thèse en Géographie, Université UGA.

- Tabaka, K. (2009). Vers une nouvelle socio-géographie de la mobilité quotidienne. Étude des mobilités quotidiennes des habitants de la région urbaine de Grenoble. Thèse en Géographie. Université Grenoble I.
# Ontology-Based Representation of Urban Mobility

## Autonomous, Connected and On-Demand Shuttles

Nourelhouda EL GADI¹,², Esma TALHI¹,
Alain BOUJU²

1. EIGSI École d'ingénieurs généralistes, La Rochelle
firt_name.last_name@eigsi.fr

2. Laboratoire Informatique, Image et Interaction (L3i), La Rochelle
firt_name.last_name@univ-lr.fr

## RÉSUMÉ.

Dans le domaine des systèmes de transport à la demande, il devient essentiel de gérer les itinéraires de manière dynamique, optimisée et adaptative. Cet article propose une modélisation ontologique formelle, combinant deux modèles et visant à structurer et exploiter les informations relatives au transport autonome à la demande. Le premier modèle représente divers éléments d'infrastructure, tels que les rues, les quartiers et les zones urbaines, formant une carte numérique qui décrit le monde physique et facilite l'intégration transparente de sources de données hétérogènes, tout en assurant une gestion efficace des informations spatiales. Le second modèle inclut des éléments liés au transport public, basé sur le standard GTFS, et fournit un cadre sémantique pour décrire les relations entre les entités géographiques et leur interaction avec les réseaux de transport. L'ontologie globale proposée a été enrichie par l'intégration des concepts représentant la demande des utilisateurs. Ce travail constitue une base pour développer des systèmes autonomes et une étape cruciale vers un routage dynamique optimisé et adaptatif.

**MOTS-CLÉS:** Modèle de données, représentation multi-échelle, infrastructure urbaine, AMoD, informations géospatiales

**KEYWORDS:** Ontology-based data model, multi-scale representation, urban infrastructure, AMoD, geospatial information
# 1. Introduction & Related Works

In the context of disruptive developments in automated driving systems, autonomous mobility on demand (AMoD) will play a crucial role in the public transport system. It offers adaptive solutions to meet user needs. Dynamic routing is one of the key technologies for optimizing routes while enabling autonomous shuttles to quickly adapt to unexpected events, traffic conditions, and user demands. For such routing to be effective, it is essential to rely on data models that can handle the complexity of urban infrastructures in a scalable and interoperable manner. However, traditional data models are often static and lack semantics. Faced with this limitation, researchers are increasingly exploring ontology-based approaches, which can handle the semantic aspect. For example, (Nandini, Shahi, 2019) developed an ontology for transportation systems, focused on travelers' needs and capable of answering general questions such as the closest bus stop to a given location. This ontology aims to help travelers plan their journeys. (Mnasser et al., 2010) proposed an ontology to represent the knowledge required for trip planning, integrating user preferences. This approach uses the Jess engine to perform inferences and provide itineraries tailored to the defined constraints. (Li et al., 2024) introduced the concept of Digital Twin, using ontology to represent physical infrastructures and their dynamic relationships. The proposed paradigm aims to overcome challenges in managing complex infrastructures and improve decision making in multi-scale environments. (Tkachenko, Tkachenko, 2023) proposed an ontology focused on railway infrastructures, relying on standards such as BIM (Building Information Modeling) and EULYNX (European railway technology alliance). Their approach aims to digitize and intellectualize processes related to the design, construction, and maintenance of transportation infrastructures.

Although innovative, previous studies present certain limitations. Some models focus on digitizing physical infrastructure without accounting for dynamic interactions or specific user needs. Others, centered on the traveler's perspective, are limited to simple queries and do not model urban infrastructure or on-demand transport. Lastly, some works remain focused on traditional public transport. Our model stands out by integrating a digital map of the physical world with GTFS specifications to represent the public transport system, while enriching the ontology with concepts related to user demand for on-demand transport. This unified approach is essential for efficient, interoperable management of urban mobility systems.

# 2. Methodology

To build our global ontology, we created two distinct models. First, we developed an urban infrastructure model that represents infrastructure at three
levels of granularity: micro, meso, and macro. We reused the GeoSPARQL<fnref n="1" /> ontology, which provides a standardized vocabulary for representing spatial information and geometric relationships. Next, we built a model based on GTFS<fnref n="2" />, a standard data format that provides public transport information. Finally, these models were merged to form a generic ontology (Figure 1) dedicated to on-demand transport, enabling the representation of all the concepts needed to manage users’ requests and their trips.

<figure><img src="image_91.png" /><figcaption>FIGURE 1 - Methodology</figcaption></figure>

## 2.1. Graph Formalization

Our infrastructure model is organized into three levels of granularity: micro, meso, and macro as shown in (Figure 2). At the micro level, we model the finest elements of the road network, such as streets, road segments, traffic control devices, and road markings, etc., which are essential for the precise navigation of autonomous shuttles. To move on to the meso level, we consider that a concept representing a neighborhood groups together a set of streets. These neighborhoods are also connected to complementary concepts, such as points of interest and public spaces, etc. Finally, to move from the meso level to the macro level, which covers larger geographical areas, we consider that a municipality groups together several neighborhoods. All these infrastructures are essential for an autonomous shuttle to travel safely on the road. To form our multiscale infrastructure graph at three levels: micro, meso, and macro, we have been inspired by the approach proposed in (Oberoi et al., 2017). The concepts from Infrastructure ontology are represented by the set of nodes:

$$X = X_{micro} \cup X_{meso} \cup X_{macro} = S \cup V \cup B \cup RM \cup O \cup R \cup I \cup N \cup M$$

<footnote n="1">1. URL: https://www.ogc.org/standard/geosparql/fr/, accessed October 2024</footnote>

<footnote n="2">2. General Transit Feed Specification, URL: https://gtfs.org/, accessed September 2024</footnote>
SAGEO'2025

where: *S* : set of **streets**, *V* : set of **vehicles**, *B* : set of **buildings**, *RM* : set of **road markings**, *O* : set of **obstacles**, *R* : set of **road segments**, *I* : set of **intersections**, *N* : set of **neighborhood**, *M* : set of **municipalities**

<figure><img src="image_92.png" /><figcaption>FIGURE 2 – multi-scale infrastructure root concepts</figcaption></figure>

The *micro graph* $G_{micro} = (X_{micro}, E_{micro})$ describes the topological and functional relationships between various objects within a street. The set of edges *E* is defined as: $E = \{(x, y) | x \in \mathcal{X}, y \in \mathcal{Y}\}, \rho \in \{TR, FR\}$ where $\{TR, FR\}$ represents the set of relation types in this graph: *TR* : **Topological relations*, *FR* : **Functional relations**. At the *meso level*, multiple streets are grouped to form a neighborhood. The *meso graph* $G_{meso} = (X_{meso}, E_{meso})$ captures relationships between streets and other objects within a neighborhood. At the *macro level*, neighborhoods are connected to form municipalities. The macro graph $G_{macro} = (X_{macro}, E_{macro})$ represents relationships between neighborhoods within municipalities. These relationships are summarized in table 1.

We have also built a GTFS model, which maps all concepts related to public transport systems, including trips, routes, stops, schedules, and other components. ensuring consistency and interoperability with geographic information systems (GIS) and mobility applications, guaranteeing their interactions with urban infrastructures and other transport systems, including on-demand transport.

Finally, we merged these models to build a global ontology dedicated to autonomous on-demand mobility. This model offers an integrated vision of on-demand mobility, proposing flexible solutions that combine elements of urban infrastructure and the public transport system, while ensuring effective interaction between them. The ontology was further enriched by the integration of
concepts and relationships related to user demand, enabling optimized management of passenger reservations and enhancing the overall efficiency of the system. In addition, we used La Rochelle's on-demand transport data to verify our ontology's ability to represent various transportation data sources. This step constituted an initial evaluation of our model.

<table><caption>TABLEAU 1 – Main concepts and object properties</caption><thead><tr><td>Concept</td><td>Object Property</td><td>Related Concept</td></tr></thead><tbody><tr><td>Macro:Municipalities</td><td>neighboring {TR} (SubPropertyOf : geo:sfTouches)</td><td>Macro:Municipalities</td></tr><tr><td>Meso:Neighborhood</td><td>isPartOfMunicipalities {TR} (SubPropertyOf : geo:sfTouches)</td><td>Macro:Municipalities</td></tr><tr><td>Meso:Neighborhood</td><td>isAdjacentTo {TR} (SubPropertyOf : geo:sfTouches)</td><td>Meso:Neighborhood</td></tr><tr><td>Micro:Streets</td><td>isPartOfNeighbor {TR} (SubPropertyOf : geo:sfWithin)</td><td>Meso:Neighborhood</td></tr><tr><td>Micro:Streets</td><td>isAdjacentTo {TR} (SubPropertyOf : geo:sfTouches)</td><td>Micro:Streets</td></tr><tr><td>Micro:Streets</td><td>crossesWith {TR,FR} (SubPropertyOf : geo:sfCrosses)</td><td>Micro:Intersection</td></tr><tr><td>Micro:Road_segment</td><td>isPartOfStreet {TR} (SubPropertyOf : geo:sfWithin)</td><td>Micro:Streets</td></tr><tr><td>Micro:vehicle</td><td>runsOnStreet {FR}</td><td>Micro:Streets</td></tr><tr><td>Micro:Road_markings</td><td>locatedOnStreet {TR} (SubPropertyOf : geo:sfWithin)</td><td>Micro:Streets</td></tr><tr><td>Micro:Road_markings</td><td>affects {FR}</td><td>Micro:vehicle</td></tr><tr><td>Micro:Obstacles</td><td>blocks {FR}</td><td>Micro:Streets</td></tr><tr><td>Micro:Building</td><td>locatedOn {TR} (SubPropertyOf : geo:sfWithin)</td><td>Micro:Streets</td></tr></tbody></table>

### 3. Conclusion

In this paper, we presented an ontology-based data model for autonomous on-demand mobility in urban areas. By integrating urban infrastructure and public transport concepts, our model offers a flexible and adaptable solution to meet user needs. We tested it with La Rochelle transport data, showing its ability to work with different data sources and urban contexts. For future work, we will align our ontology with the Transmodel standard<fnref n="3" /> to reuse relevant concepts for autonomous on-demand shuttle systems and ensure interoperability within global transportation systems. Additionally, we plan to further validate our model and integrate a temporal ontology to manage dynamic transportation events. Finally, we aim to develop rules for autonomous shuttles to better represent their interactions with infrastructure and users, thus improving dynamic routing optimization.

<footnote n="3">3. https://transmodel-cen.eu/</footnote>
Bibliography

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Tkachenko K., Tkachenko O. (2023). Modeling of transport infrastructure: ontological approach. *Transport systems and technologies*, n° 41, p. 170-179.
<figure><img src="image_93.png" /></figure>

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

## Présentations orales

### Analyse spatio-temporelle, géohistorique

Thibault LECOURT
Trajectoires de la propriété foncière Communale 267

Jacques GAUTIER, Vincent HEAU, Jean-Baptiste BESNIER, Corentin PEUTIN, Lorenzo LOPEZ UROS
Designs for the visual analysis of spatiotemporal origin-destination flow data 272

Gaspard DELVOLVÉ, Mattia BUNEL, Clément MALLET
Détection de changements bi-dates 3D 277

Victor BEAUVALET, Emmanuel ELIOT, Romain REULIER, Armelle COUILLET, Sébastien REY-COYREHOURCQ, Raphaëlle KRUMMEICH, Iris CHARALAMBIDOU, Kyriakos GEORGIOU, Salih GUCEL, Carole NEHME
Reconstruire 200 ans d'occupation des sols à Chypre 282

Léopold JOUFFROY, Lény GRASSOT, Astrid COSTE, Clément MALLET
DeepGouramic. Reconstitution historique de l'occupation du sol pour évaluer les expositions anciennes aux pesticides 287

Marie MOUSSET, Romain CHAMPION, Edward SALAMEH, Alexandre GEFFROY
Étude comparative spatio-temporelle des températures de surface en vallée de Seine entre 1985 et 2024 292
# Trajectoires de la propriété foncière communale

Une analyse de séquences de propriétaires à l'échelle de la France métropolitaine (2011-2021)

Thibault LECOURT¹

Avignon Université, UMR ESPACE
thibault.lecourt@univ-avignon.fr

ABSTRACT. This study proposes an innovative method to analyze the dynamics of municipal land ownership in France using sequence analysis applied to cadastral data. The research aims to identify typical trajectories of municipal land assets over an 11-year period (2011-2021). The methodology involves producing longitudinal data expressing trajectories as sequences, measuring distances between sequences, grouping sequences by similarity and analyzing factors of group membership. The study's originality lies in its application of sequence analysis to spatial objects (cadastral parcels) on a national scale while maintaining sub-parcel granularity. The research hypothesizes that municipalities play a key role in land ownership chains, with characteristic sequences reflecting various urban transformation processes. Results include the identification of typical land asset trajectories, revealing different land management strategies across geographical contexts.

MOTS-CLÉS: propriété foncière, analyse de séquences, trajectoires, communes, cadastre

KEYWORDS: land ownership, sequence analysis, trajectories, municipalities, cadastral data
# 1. Introduction

Cette étude propose une méthode novatrice pour analyser les dynamiques de propriété foncière des communes françaises, en s'appuyant sur une technique d'analyse de séquences appliquée aux données cadastrales. L'objectif est de mettre en lumière les trajectoires types des gisements fonciers communaux, afin de mieux comprendre les modes de gestion et les pratiques foncières des collectivités locales.

La gestion foncière est un enjeu crucial pour les communes, qui doivent jongler entre différents objectifs (Shahab et al., 2021) : production de logements, développement économique, préservation des espaces naturels, etc. Cependant, les pratiques foncières communales sont souvent hétérogènes et complexes à appréhender dans leur globalité. Cette recherche vise à objectiver ces pratiques en analysant les chaînages de propriétaires fonciers sur une période donnée. L'hypothèse centrale est que le bloc communal (communes, intercommunalités et structures affiliées) joue un rôle de maillon dans la chaîne de propriétaires des gisements fonciers, avec des chaînages caractéristiques reflétant différents processus de transformation urbaine : cessions à des acteurs privés (Adisson, Artioli, 2020), acquisitions pour constituer des réserves foncières, transmissions entre acteurs publics (optimisation de gestion, production de logements sociaux), interventions ponctuelles sur le marché local en cycles courts d'acquisition-cession...

# 2. Méthodologie

L'étude s'appuie sur les Fichiers Fonciers, une base de données cadastrales couvrant l'ensemble de la France métropolitaine de 2009 à nos jours. L'analyse porte sur une période de 11 ans, de 2011 à 2021, avec comme point central l'année 2016. Ce choix permet d'observer à la fois la constitution des gisements fonciers communaux (5 ans avant 2016) et leur devenir (5 ans après). La constitution du jeu de données longitudinal s'appuie sur une méthode de filiation parcellaire permettant de reconstituer les chaînages de propriétaires sur la période étudiée. Cette méthode originale est hybride parce qu'elle s'appuie à la fois sur les Documents de Filiation Informatisés (DFI) qui retracent en partie l'historique de l'évolution du parcellaire (Bocquet, 2023), et sur une analyse géomatique pour les parcelles absentes des DFI. On obtient ainsi une filiation totale et complète de toutes les parcelles à l'échelle nationale. Des corrections d'anomalies sont effectuées, notamment pour traiter les "sauts de millésime" (disparitions temporaires de parcelles dans les données). Les terrains de moins de 100 m² sont exclus pour éviter les effets de bord liés aux décalages parcellaires entre millésimes des données foncières.

Les propriétaires sont catégorisés en 10 types, dont 4 pour le bloc communal (générique, services, aménagement, HLM) et 6 pour les autres acteurs : autres propriétaires publics, propriétaires de foncier agricole/naturel/forestier,
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Trajectoires de la propriété foncière communale

propriétaires de foncier d'activité, micro-propriétaires (personnes physiques, co-
propriétés et SCI), professionnels du foncier/immobilier, et une catégorie "non
cadastré".

On applique ensuite une méthode d'analyse de séquences de propriétaires fonciers, empruntée à la sociologie (Abbott, 1983; Ritschard, Studer, 2018), et adaptée ici à l'étude des trajectoires de propriété foncière. Elle se décompose en trois étapes principales :

1. Mesure de la distance entre les séquences deux à deux selon la méthode *Optimal Matching*.

2. Regroupement des séquences par similarité. Deux méthodes de classification sont comparées : la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) et *Partitioning Around Medoids* (PAM). On retient la CAH car elle produit des séquences plus homogènes. Seize classes caractéristiques sont identifiées.

3. Analyse des facteurs d'appartenance aux groupes de séquences identifiés.

L'originalité de l'approche réside dans l'application de l'analyse de séquences
à des objets spatiaux (parcelles cadastrales) plutôt qu'à des individus. Par
ailleurs, la couverture spatiale totale à l'échelle nationale, contrairement aux
études habituellement limitées à des zones géographiques restreintes (Goix et
al., 2019), constitue un défi méthodologique innovant. Enfin, la préservation
d'une granularité d'analyse parcellaire, et infra-parcellaire en cas de division
ou fusion de parcelles, permet de reconstituer précisément les filiations entre
propriétaires.

3. Résultats

Sur l'ensemble des gisements fonciers possédés par le bloc communal en
2016, 92% l'était déjà en 2011 et l'est toujours en 2021 : ces propriétés restent
entre les mains des communes, soit parce qu'il s'agit d'espaces hérités qui n'ont
pas vocation à être intégrés à une chaîne de transformation foncière (parcs,
forêts...), soit parce qu'il s'agit de réserves foncières qui attendent d'être mobi-
lisées dans une temporalité qui échappe à notre fenêtre d'observation.

Sur les gisements fonciers communaux concernés par un changement de type
de propriétaire entre 2011 et 2021, les séquences de propriété affichent une
faible hétérogénéité des types de propriétaires au sein d'une même séquence :
presque 89% des surfaces ne sont concernées que par une seule alternance d'un
propriétaire à un autre, c'est-à-dire une acquisition ou une cession simple par
le bloc communal. 10% passent entre les mains de 3 types de propriétaires
différents, et 1% correspondent à des séquences complexes impliquant jusqu'à
5 types de propriétaires.

La classification des séquences permet d'identifier des trajectoires types, ré-
vélatrices de différents modes de gestion foncière (Figure 2). Près de la moitié
des trajectoires correspondent à des acquisitions (des gisements qui deviennent
propriété communale, puis qui le restent), principalement à des personnes physiques. Viennent ensuite des trajectoires de transferts internes au bloc communal (environ 28 % du total), correspondant à des échanges entre structures (commune, intercommunalité, syndicat mixte, bailleur municipal, établissement public foncier...), y compris des entrées et des sorties du domaine public. Moins de 20% des trajectoires correspondent à des cessions, principalement à des personnes physiques ou des copropriétés. Enfin, en environ 6 % des trajectoires sont des interventions sur le marché : le bloc communal acquiert des terrains puis les revend, comportement révélateur de leur intermédiation entre deux propriétaires pour faciliter la transformation foncière.

Ces trajectoires types peuvent être associées à certaines caractéristiques spatiales. Trois facteurs sont mis en évidence : la densité de la commune, la densité locale (500m autour de la parcelle) et le prix médian du terrain à bâtir.

## 4. Conclusion

Cette recherche propose une méthode originale pour analyser les pratiques foncières communales à l'échelle nationale. En combinant l'analyse de séquences avec des données cadastrales exhaustives, elle permet d'objectiver les modes de gestion foncière des collectivités et d'en comprendre les logiques sous-jacentes. Cette approche ouvre de nouvelles perspectives pour l'étude des dynamiques foncières et des politiques publiques d'aménagement du territoire.

## Bibliographie

* Abbott A. (1983). Sequences of social events: Concepts and methods for the analysis of order in social processes. *Historical Methods: A Journal of Quantitative and Interdisciplinary History*, vol. 16, n° 4, p. 129-147.

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* Bocquet M. (2023). *Mesure de la consommation d'espaces à partir des fichiers fonciers. méthodologie nationale*. Rapport technique. Cerema. Consulté sur https://artificialisation.developpement-durable.gouv.fr/sites/artificialisation/files/fichiers/2023/09/methodo%202009%202022%20V3_0.pdf

* Goix R. L., Giraud T., Cura R., Corre T. L., Migozzi J. (2019). Who sells to whom in the suburbs? home price inflation and the dynamics of sellers and buyers in the metropolitan region of paris, 1996-2012. *PLOS ONE*, vol. 14, n° 3.

* Ritschard G., Studer M. (2018). *Sequence analysis and related approaches: Innovative methods and applications* (vol. 10). Cham, Springer International Publishing. Consulté sur http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-95420-2

* Shahab S., Hartmann T., Jonkman A. (2021). Strategies of municipal land policies: housing development in ger many, belgium, and netherlands. *European Planning Studies*, vol. 29, n° 6, p. 1132-1150.
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Trajectoires de la propriété foncière communale

<figure><img src="image_94.png" /><figcaption>FIGURE 2. Extrait de six des seize tapis de séquence de propriétaires. Source : DGFiP-DGALN-CEREMA Fichiers Fonciers 2011-2021, retraités par l'auteur. Réalisation : Thibault Lecourt, 2024</figcaption></figure>

FIGURE 1.
# Designs for the visual analysis of spatio-temporal origin-destination flow data

Jacques GAUTIER¹, Vincent HEAU², Jean-Baptiste BESNIER¹, Coretin PEUTIN² et Lorenzo LOPEZ UROS¹

1. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, ENSG, IGN, F-94160 Saint-Mande, France
prenom.nom@ensg.eu

2. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, ENSG, IGN, F-94160 Saint-Mande, France
prenom.nom@ign.fr

**RESUME.** Certains environnements de visualisation proposent une analyse visuelle de données de flux origine-destination, permettant d'explorer leurs composantes spatiales et temporelles en partant d'une vue d'ensemble de la distribution spatiale et temporelle des données, puis de se concentrer sur certains secteurs/périodes d'intérêt. Cependant, les dimensions temporelles et spatiales de la donnée y sont souvent représentées séparément, rendant difficile l'identification de patterns spatio-temporels, spécifiques à une région et période données, lors d'une vue d'ensemble. Dans ce papier, nous nous inspirons de deux approches : celle de Flow Map Blue avec la proposition de carte de flux interactive permettant de changer l'échelle de la carte tout en changeant la granularité des flux représentés, et celle des Growth Ring Maps avec la proposition de représenter une distribution temporelle dans des données spatialement agrégées au moyen du design des symboles représentant ces agrégats. Nous essayons de les combiner afin de proposer une analyse visuelle exploratoire de la distribution spatio-temporelle de flux origine-destination, permettant d'identifier lors d'une vue d'ensemble des patterns particuliers à certaines zones et périodes, puis de focaliser l'analyse sur l'échelle spatio-temporelle où ces patterns sont observés. Nous proposons différents designs, 1. permettant d'étendre l'approche des Growth Ring Maps aux cartes de flux multi-échelles, 2. représentant une nouvelle approche pour représenter les flux internes à un nœud dans une carte de flux, 3. permettant de résoudre le problème de perception de l'aire des symboles dans les Growth Ring Maps.

**MOTS-CLES:** visualisation, données de flux origine-destination, données spatio-temporelles, analyse visuelle.

**KEYWORDS:** visualization, origin-destination flow data, spatio-temporal data, visual analysis
# 1. Exploratory visual analysis of origin-destination flow data

Some visualization environments allow an exploratory visual analysis of origin-destination (OD) flow data, through the possibility to change the spatial or temporal scale, or to filter the flow data according to their spatial/temporal/thematic components. Flow Map Blue (Boyandin, 2024), which proposes a dynamic change of the flow granularity according to the map scale through a spatial aggregation of the dataset nodes for different zoom levels, allows a spatial exploration of OD flow data: the user can have an overview of global exchanges between main sectors, before "diving" into specific sectors, to explore flows at a finer scale or inside these sectors (Schneiderman, 1996). This environment, as well as others (Côme et al., 2019, Menin et al., 2020, Cuenca et al., 2020), proposes to combine a cartographic representation of flow data with a complementary representation of the data temporal distribution through different kinds of charts. These interactive dashboard environments allow making an overview of the global temporal and spatial distributions of the flows, and focusing on the spatial distribution of flows at specific periods selected on the temporal charts. This combination itself however doesn't allow identifying spatio-temporal patterns happening at specific times and places, without exploring successively spatial distributions at specific periods or temporal distributions for specific origin-destination pairs. The animation of the temporal filtering can be used to identify such patterns, but the need to memorize a lot of different sequences makes difficult an overview analysis. Some approaches allow such kind of overview of the data spatio-temporal distribution. The Space Time Cube (Kapler et Wright, 2005) offers a global visualization of the spatio-temporal structure of data such as OD flow data. Other works propose a *small multiple* approach, using a collection of flow maps (Boyandin et al., 2012) representing the spatial distribution of data at specific temporal periods. Examples of the reverse approach exist, proposing collections of temporal charts related to a series of origin-destination pairs (Boyandin, 2013). The example of Flowstrates (Boyandin et al., 2011) proposes a similar approach: a collection of temporal charts represents the evolution of flows, for a series of origin-destination pairs represented in a synchronized cartographic representation. These approaches have in common to integrate the representation of both temporal and spatial dimensions into the same graphic space. If we look at punctual spatio-temporal event data, an interesting approach to combine space and time in the same graphic space is the Growth Ring Maps (GRM) approach (Bak et al., 2009). It represents spatially aggregated punctual events by concentric rings glyphs, the thickness of each ring representing the proportion of events, of the same spatial aggregate, occurring during the same specific period. This approach allows then identifying spatial and spatio-temporal concentrations of events in a cartographic representation, and combined with the possibility to dynamically change spatial and temporal scales and event aggregation granularities (Gautier et al., 2021), it offers a way to visually explore the spatio-temporal distribution of punctual event data. In this paper, we propose to extent the GRM approach to a multiscale OD flow map representation, in order to allow a visual analysis of the spatio-temporal distribution of OD flow data.
## 2. Extending the GRM approach to multiscale OD flow maps

We propose a multiscale visualization of OD flows using the aggregation strategy of Flow Map Blue: flow data (in our case study, bicycle-sharing travels in New York) correspond to individual flows between original nodes (the bicycle-sharing stations), nodes being spatially aggregated and exchanges between nodes recalculated for different map zoom levels. Between two nodes, the bi-directional flow is represented according to the number of travels by the thickness of two semi-arrows, like in Flow Map Blue, as it has been described by Tobler (1987). At the node level, we propose two designs: 1. we represent each node by a glyph formed by two semi-circles, whose area represents the number of incoming (left semi-circle) and outcoming (right semi-circle) travels (Figure 1-A); 2. we represent the number of travels internal to a node (self-loop flows, Andrienko, 2011, Boyandin, 2013) by the area of a central circle surrounded by two semi-rings, whose area represents the number of incoming (left semi-ring), and outcoming (right semi-ring) travels (Figure 1-B).

<figure><img src="image_95.png" /><figcaption>FIGURE 1. Different designs to represent the spatio-temporal distribution of bicycle-sharing travels in New York.</figcaption></figure>

According to the GRM approach, each of these symbols are composed of sub-symbols of different colours, whose size represents the proportion of travels related to the corresponding link or node and occurring during the same period: semi-arrows are divided into several parts parallel to their length, circles are divided into several concentric rings, semi-circles and semi-rings into concentric semi-rings. We propose several linear or cyclic temporal classifications, using regular temporal extents or
specific periods (ex: 5pm-8pm versus the rest of the day). Depending on the design, different colour palettes are proposed. When self-loop flows are not represented, arrows and nodes are using the same palettes: linear and cyclic periods are respectively represented with sequential and chromatic circle-based palettes, while categorical colour palettes are used to distinguish particular temporal periods from the others (Brewer, 1994). When self-loop flows are represented, the three parts of the node glyph are coloured with a distinctive hue (green, blue and red for respectively incoming, internal, and outcoming travels). The concentric rings or semi-rings which compose each part are coloured with a sequential palette of the corresponding hue: the same period is represented in the income/internal/outcome part of the glyph by a green/blue/red colour with the same level of saturation. The different parts of the arrows are coloured with a grey palette with the same levels of saturation. We also propose two related styles in order to tackle an issue regarding the GRM approach, which is the difficulty to interpret and compare areas of different rings, especially if their contours have different radius. We propose a node treemap-based glyph, similar to those representing temporal distribution in grid-aggregated data in GridViz (Gaffuri, 2024). Nodes are represented by square symbols, whose area represents the sum of all related travels (Figure 1-C and Figure 1-D). These squares are vertically divided into two (three) rectangles, whose area represents the number of incoming, (internal,) and outcoming travels, the proportion of these categories being then represented by the vertical length of the rectangles. Each of these rectangles are horizontally divided into several sub-rectangles, whose area represents the number of corresponding incoming/internal/outcoming travels occurring during the same period. These sub-rectangles bear different colours, according to the chosen temporal scale and colour palette. Finally, these designs aiming to provide an overview visualization of the spatio-temporal distribution of flows, are combined with interaction modalities aiming to focus on specific regions and periods, to allow an exploratory analysis. Users can modify the map scale and node granularity, the temporal scale, the chosen design, show/hide data related to specific periods (travels occurring during 6-10h and 18-22h periods in Figure 1-E), and select specific nodes to highlight (selecting travels related to Financial District during previous selected periods in Figure 1-F).

## Conclusion

The different designs we propose intervene at different levels. First, they represent a possibility to extent the GRM approach to uni or multiscale OD flow maps, allowing the identification of spatio-temporal patterns during an overview visualization of the global distribution of flow data. Second, we propose another way to co-visualize the magnitude of self-loop flows with the magnitude of incoming and outcoming flows at the node level, which can help the user to identify on which region it can be interesting to zoom in, using a multiscale OD flow map. Third, we propose a treemap-based design which can represent a way to tackle the difficulty of area perception in Growth Ring Maps. These designs are still at a proposition level. Controlled experiments are to be conducted in order to conclude about their efficiency in flow data spatio-temporal distribution analysis, in comparison with animated map or small multiples.
These propositions are a first step of ongoing work about urban mobility visualization, in which the possibility to identify spatio-temporal patterns represents a particular asset. A manipulation of our visualizations by domain experts could also give us feedback about the possible contribution of our designs for urban mobility analysis.

## Bibliography

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# Détection de changements bi-dates 3D

Une approche opérationnelle exploitant des données lidar aéroportées

Gaspard DELVOLVÉ¹, Mattia BUNEL¹,², Clément MALLET³

1. IGN

2. EHESS, UMR Géographie-cités
mattia.bunel@ehess.fr

3. Univ Gustave Eiffel, IGN, ENSG, LASTIG
clement.mallet@ign.fr

MOTS-CLÉS : Détection de changements, lidar, nuage de points 3D, M3C2, fusion, lo- gique floue.

KEYWORDS: Change detection, lidar, point clouds, M3C2, fusion, fuzzy logic

<footnote>ABSTRACT. Airborne lidar is a unique remote sensing technology that permits a dense, accurate acquisition of landscapes at large scales, through the provision of 3D point clouds. The number of available sensors has steadily increased and subsequently the fields of applications. Today, a given area is often covered by multiple surveys, which offers the opportunity for effective and realistic 3D change detection. We propose in this paper an operational approach that targets to capture various types of changes, at a 2 m voxel level. First, we detect geometric changes between point clouds using a improved version of the M3C2 algorithm. Secondly, we leverage the semantic infor- mation included into 3D point clouds (per-point labels) to propose a distance-based change approach. Eventually, a fuzzy logic fusion scheme merges both information to infer the types of change at a 2 m voxel level. Experiments show the validity of our solution, under several acquisition configurations, without supervision, and heuristic parameter tuning.</footnote>
# 1. Introduction

L'évolution rapide des territoires nécessite une documentation rapide et précise. De nombreux objets d'intérêt sont principalement caractérisés par leur axe vertical, ce qui rend l'utilisation de données de télédétection 3D, surtout les nuages de points lidar aéroportés, essentielle pour identifier et quantifier les changements. La détection automatique de changements à partir de nuages de points lidar est désormais réalisable grâce à la multiplication des acquisitions multitemporelles. Aucune solution existante ne répond pleinement aux exigences opérationnelles actuelles: large échelle, généralisation spatiale, peu de supervision et de paramètres. Cet article propose une méthode simple mais efficace de détection de changements 3D à l'échelle du voxel, en exploitant conjointement les informations géométriques et sémantiques des données lidar.

# 2. Etat de l'art

Le domaine de la détection de changements à partir des données d'observation de la Terre a été largement exploré au cours des trois dernières décennies, avec une diversité infinie de données d'entrée, de méthodes et de sorties. Elle peut être abordée de manière spécifique à un domaine, en concevant des méthodes pour un objet/environnement particulier, ou de manière générique, en détectant d'abord tous les changements, puis en les qualifiant (Kharroubi et al., 2022). Cette diversité n'a pas permis l'émergence d'une méthode unique, mais plutôt une multitude de combinaisons possibles (Stilla, Xu, 2023). Les solutions 3D récentes exploitent directement les nuages de points (PC). Ces méthodes peuvent être regroupées en deux grandes familles : celles fondées sur la comparaison de PC, comme la méthode M3C2, et celles fondées sur la segmentation ou classification des PC. Les premières ne permettent de détecter que des changements positifs ou négatifs, tandis que les secondes nécessitent souvent des informations d'entraînement et obèrent des solutions génériques.

# 3. Approche proposée

**Stratégie.** Une solution opérationnelle bi-dates nécessite une approche non supervisée et agnostique (Gélis et al., 2023), se concentrant sur la quantification des changements (positifs/négatifs, forts/limités) plutôt que sur leur qualification (attribution d'étiquettes). Un compromis adapté consiste à combiner les avantages des deux approches : (i) le calcul de distances entre PC pour quantifier l'amplitude des changements et (ii) la comparaison de classes pour intégrer la connaissance des trajectoires de changement. Le défi de détecter les évolutions temporelles est donc abordé comme un problème de **fusion non supervisée** entre des modules de changements géométrique et sémantique, conçus indépendamment, pour les nuages lidar 3D sémantisés. Ces deux modules produisent une magnitude de changement à une échelle locale. L'étape
finale de fusion calcule une nouvelle magnitude de changement, qui peut être seuillée pour extraire des changements significatifs. Nous travaillons au niveau du voxel, ce qui limite la complexité computationnelle et permet une partition de l'espace 3D adaptée à des comparaisons directes de nuages de points.

**Changements géométriques.** Nous adoptons l'algorithmme M3C2 (Lague et al., 2013) pour une comparaison géométrique directe entre deux nuages de points, car il a prouvé son efficacité. L'algorithmme commence par des points centraux, offrant une échelle consistante (ici, la localisation centrale de chaque voxel), sur lesquels les distances sont calculées. Le PC "le plus ancien" est utilisé comme référence. Des cylindres orientés sont ensuite calculés localement pour chaque point central afin d'identifier les points 3D des deux PC, sur lesquels les distances sont mesurées. Les déplacements sont récupérés localement puis moyennés à plus grande échelle. Pour chaque déplacement estimé, un indice de confiance est calculé, permettant d'établir un intervalle de confiance pour déterminer si les changements sont significatifs. Nous avons adapté M3C2 pour traiter les disparitions, les apparitions d'objets et le comportement de la végétation haute en ajustant les distances en fonction de la hauteur des points.

**Changements sémantiques.** On part de l'hypothèse que chaque PC est classé (étiquettes) à l'échelle du point 3D. Pour détecter des changements sémantiques, on exploite la différence de distributions des étiquettes des voxels intégrant des points des deux PC. Les distributions sont converties en chaînes de valeurs ordonnées par importance décroissante, ici les proportions des classes. La distance de Levenshtein (Levenshtein, 1966) est utilisée pour comparer ces chaînes, mesurant les permutations, insertions et suppressions nécessaires pour transformer une chaîne en une autre. Les classes les plus prévalentes reçoivent un poids fondé sur leur ratio moyen dans chaque PC. Les pénalités varient selon le type de changements : disparition ou permutation. Enfin, la distance sémantique totale combine la distance de Levenshtein et les pénalités.

**Fusion.** Une stratégie fondée sur la logique floue est adoptée pour éviter les seuils arbitraires et combinaisons rigides des valeurs de changement géométrique et sémantique. On formule des règles en langage naturel et on utilise ainsi des valeurs adaptables. Ce schéma d'inférence exige de définir séparément les deux types de changements et leur combinaison. Il repose sur des sous-ensembles flous, catégories auxquelles les voxels peuvent appartenir partiellement, selon les deux valeurs de changements, normalisées entre 0 et 1. Pour chaque cas, trois sous-ensembles sont proposés (*faible*, *moyen*, *élevé*), conduisant à trois catégories finales (*limité*, *modéré*, *important*). Les valeurs d'appartenance sont *faible*: ([0, 0.5], diminution linéaire de 1 à 0; *moyen*: [0.375, 0.625], augmentation linéaire jusqu'à 0.5 à la valeur 1, puis diminution linéaire jusqu'à 0 à la valeur 0; *élevé*: [0.5, 1], augmentation linéaire de 0 à 1).

L'inférence floue est réalisée pour obtenir la valeur d'appartenance finale via l'implication de Mamdani (Mamdani, 1977), combinant les règles avec des opérateurs « OU » et « ET », définissant ainsi si l'on prend les valeurs minimales ou
maximales du sous-ensemble concerné. Cela aboutit à une matrice de changement (Tab. 1) qui tient compte de la sensibilité plus importante de la distance sémantique. La défuzzification finale est faite afin d'assigner une valeur de changements à chaque voxel, la valeur dépendant de la règle de combinaison. Par exemple, pour les changements "importants", ce sera la valeur normalisée de la plus forte valeur des deux ensembles "Élevés".

**Paramétrage.** Les voxels font 2 m en cohérence avec la densité de points. Pour les étiquettes, on restreint la nomenclature à 5 classes génériques: non classé, sol, bâtiments, végétation, eau.

<table><caption>TABLEAU 1.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Changements sémantiques</th></tr><tr><th>Faible</th><th>Moyen</th><th>Élevé</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="3">Changements géométriques</th><td>Faible</td><td>Limité</td><td>Modéré</td></tr><tr><td>Moyen</td><td>Modéré</td><td>Important</td></tr><tr><td>Élevé</td><td>Important</td><td>Important</td></tr></tbody></table>

## 4. Expérimentations

**Données.** On choisit les nuages de points 3D du programme LidarHD de l'IGN, qui couvre la France avec des données lidar classés à 10 pts/m². La large échelle conduit à des couvertures multiples sur de nombreuses zones. On sélectionne 36 tuiles de 1 km², avec au moins 1 année d'écart. On choisit 5 zones sur 4 aires géographiques différentes pour offrir suffisamment de diversité en terme de paysages, saisons, systèmes lidar et spécifications de vol.

**Résultats et discussions.** Des valeurs de distance géométriques plus élevées sont observées dans la végétation, les bâtiments et les véhicules. Cela démontre la pertinence de l'utilisation de nuages de points à 10 pts/m² et le pouvoir discriminant de M3C2. Le fait de pondérer M3C2 par rapport à l'élévation permet de réduire les décalages significatifs observés, principal biais de M3C2, et de mieux mettre en valeur les zones avec des décalages moyens (notamment les cultures). La modification liée à l'apparition et à la disparition permet d'identifier facilement des objets particuliers (ex., des grues). La majorité des voxels ne présente pas de changements sémantiques. L'histogramme des valeurs montre clairement trois modes, garantissant une catégorisation fluide des voxels dans notre schéma de fusion. Une évaluation visuelle confirme la pertinence de cette distance, notamment pour les objets présentant (presque) la même géométrie. Une partie provient de mauvaises classifications dans l'un des deux nuages de points, tandis qu'une autre permet d'identifier des transitions progressives (sol/cultures). Les saisons (été vs hiver) peuvent avoir une influence significative dans les environnements naturels, mais moindre dans les zones urbaines. Seule la combinaison avec la distance géométrique permet
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

<figure><img src="image_96.png" /><figcaption>FIGURE 1. Résultats projetés en 2D après fusion et regroupement.</figcaption></figure>

de distinguer les transitions entre les stades de végétation. Le facteur de péna-
lité offre une bonne hiérarchisation des différences.

Pour la **fusion**, les valeurs floues peuvent être regroupées pour identifier des changements réels. Ici, nous considérons des clusters d'au moins 6 voxels avec une distance maximale de 8:m. Une évaluation visuelle confirme à nouveau la pertinence des distances combinées et leur capacité à capturer les changements à grande et petite échelle (Fig. 1). L'approche floue, grâce à son adaptabilité et sa faible sensibilité, réduit l'importance des différents seuils. Les environnements végétalisés restent les zones présentant un niveau de bruit significatif. Certaines zones ne sont pas détectées bien qu'identifiées par la distance géométrique ou sémantique. Cela souligne la nécessité d'une catégorisation plus fine des sous-ensembles pour mieux capturer ces comportements.

Bibliographie

Gélis I. de, Lefèvre S., Corpetti T. (2023). DC3DCD: Unsupervised learning for multiclass 3d point cloud change detection. *ISPRS J. of Photogrammetry and Remote Sensing*, vol. 206, p. 168-183.

Kharroubi A., Poux F., Ballouch Z., Hajji R., Billen R. (2022). Three dimensional change detection using point clouds: A review. *Geomatics*, vol. 2(4), p. 457-486.

Lague D., Brodu N., Leroux J. (2013). Accurate 3d comparison of complex topography with terrestrial laser scanner: Application to the Rangitikei canyon (N-Z). *ISPRS J. of Photogrammetry and Remote Sensing*, vol. 82, p. 10–26.

Levenshtein V. (1966). Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and reversals. In *Soviet physics doklady*, vol. 10, p. 707–710.

Mamdani E. (1977). Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis. *IEEE Trans. on Computers*, vol. C-26, no 12, p. 1182-1191.

Stilla U., Xu Y. (2023). Change detection of urban objects using 3d point clouds: A review. *ISPRS J. of Photogrammetry and Remote Sensing*, vol. 197, p. 228–255.
# Reconstruire 200 ans d'occupation des sols à Chypre

## Enjeux et méthodologie d'élaboration d'une base de données géo-historique

Victor BEAUVALET¹, Emmanuel ELIOT¹, Romain REULIER², Armelle COUILLET¹, Sébastien REY-COYREHOURCQ¹, Raphaëlle KRUMMEICH¹, Iris CHARALAMBIDOU³, Kyriakos GEORGIOU³, Salih GUCEL⁴ et Carole NEHME¹

1. Laboratoire IDEES-Rouen, UMR 6266, Université de Rouen Normandie, Mont-Saint-Aignan, France

victor.beauvalet@univ-rouen.fr ; emmanuel.eliot@univ-rouen.fr ;

armelle.couillet@cnrs.fr ; sebastien.rey-coyrehourcq@univ-rouen.fr ;

raphaëlle.krummeich@univ-rouen.fr ; carole.nehme@univ-rouen.fr

2. Laboratoire IDEES-Caen, UMR 6266, Université de Caen-Normandie, Caen, France

romain.reulier@unicaen.fr

3. University of Nicosia, Cyprus.

charalambidou.i@unic.ac.cy ; georgiou.k@unic.ac.cy

4. Near-East University, Nicosia, Cyprus

sgucel@hotmail.com

### ABSTRACT:

Given its recent history, Cyprus has a unique availability of both cartographic and archival data. Their work tends to focus on particular periods or particular uses. In short, as far as we are aware, there appears to be no overall proposal for reconstructing changes in land use over the last 200 years. Yet this period has been characterised by profound environmental changes linked to recent climate variability, but also to the colonial territorial policies introduced with the arrival of the British in 1878. The aim of this paper is to explain issues involved in building a database covering 200 years of land use history at a fine scale, specific features of the database construction and the methodological choices made.

**MOTS-CLES :** Usages des sols ; SIG historique ; changement des paysages ; Chypre

**KEYWORDS :** Land use; Historical GIS; landscape change; Cyprus
## Introduction

La reconstitution de l'évolution des occupations du sol est un sujet commun à de nombreuses publications (Vallauri *et all.*, 2014). A ce titre, si l'on considère les données disponibles, tant cartographiques qu'archivistiques sur l'île de Chypre, cette réflexion n'a été que récemment investie par des géographes. Leurs travaux s'intéressent généralement soit à des époques spécifiques soit à des usages particuliers (Papadias *et all.*, 2023). A notre connaissance, il ne semble pas exister une proposition globale permettant de reconstituer l'évolution de l'usage des sols au cours des 200 dernières années. Cette période se caractérise pourtant par de profonds changements environnementaux liés aux variations récentes du climat, mais aussi aux politiques territoriales coloniales mises en place dès 1878 avec l'arrivée des Britanniques. Ces derniers vont renforcer l'agriculture irriguée, mettre en valeur les espaces forestiers (Thirgood, 1987) et développer le drainage et l'assèchement des marais dans le cadre des politiques sanitaires de lutte contre le paludisme. Quels sont les enjeux de la construction d'une base de données regroupant 200 ans d'histoire de l'usage des sols à une échelle fine ? L'objectif de ce texte est de préciser les spécificités de la construction d'une base de données et les choix méthodologiques effectués. Le processus d'acquisition des données et la méthodologie de construction de la base de données seront décrits dans un premier temps. Les résultats potentiels pouvant être tirés des données seront présentés ensuite.

### 1. Acquisition des données et méthodologie

La figure 1 présente les étapes suivies pendant ce travail, allant de l'acquisition à l'analyse des données.

<figure><img src="image_97.png" /><figcaption>FIGURE 1. Chaîne de création et de traitement de la base de données</figcaption></figure>

La première étape d'élaboration de la base de données correspond à l'inventaire des sources. Une recherche systématique des cartes disponibles et de leurs avantages a été effectuée sur Internet et dans des fonds d'archives et de bibliothèques (voir le tableau 1). Le tableau 1 recense ainsi les documents disponibles.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Reconstruire 200 ans d'occupation des sols à Chypre

<table><caption>TABLEAU 1. Inventaire des sources cartographiques retenues</caption><thead><tr><td></td><td>Quantité de la donnée</td><td>Limites</td><td>Acquisition</td><td>Sources</td></tr></thead><tbody><tr><td>Carte Agricole De L Ile De Chypre, A. Gaudry & A. Dammour, 1855</td><td>Partielle</td><td>Zonage imprécis</td><td>Digitalisation manuelle</td><td>Bibliothèque nationale de France</td></tr><tr><td>Trigonometrical survey of the island of Cyprus, H. Kitchener, 1881</td><td>Complète</td><td>Zones lacunaires</td><td>Digitalisation manuelle</td><td>National Library of Scotland</td></tr><tr><td>Land Utilization map of Cyprus, D. Christodoulou, 1959</td><td>Partielle</td><td>Usages manquants</td><td>Digitalisation manuelle</td><td>Bibliothèque universitaire de Caen</td></tr><tr><td>Maps of Cyprus 1:50,000, United States Army Map Service, 1968</td><td>Complète</td><td>Zones lacunaires</td><td>Téléchargement (open access)</td><td>National Library of the Congress</td></tr><tr><td>CORINE Land Cover, Copernicus, 2000 ; 2019</td><td>Complète</td><td></td><td>Téléchargement (open access)</td><td>land.copernicus.eu</td></tr></tbody></table>

L'élaboration de cette base de données doit répondre à deux enjeux : d'une part, celui de la comparaison spatio-temporelle des objets géographiques, et, d'autre part, celui de produire des données pour alimenter une approche de modélisation de type multi-agents<fnref n="1" />. Dans cette double perspective, deux étapes ont été conduites. La première a consisté à créer une typologie commune. Cela a nécessité de reclassified les légendes en étudiant la signification de chaque figuré et de mettre en place un référentiel commun. Les catégories issues de la base CORINE Land Cover présentent l'avantage d'être détaillées. La deuxième étape a été de limiter le nombre de classes. Dans la mesure où l'objectif de cette base est d'être réemployable pour la simulation multi-agents, l'enjeu a été de définir une catégorisation regroupant un nombre restreint d'occupations des sols (Memarsadeghi et all., 2023). La typologie regroupe alors 6 classes : usages agricoles, zones semi-naturelles non forestières, zones semi-naturelles forestières, zones d'eau, zones « urbanisées » et les espaces de sols nus.

A la suite, le processus de traitement a été confronté à deux difficultés principales. La première porte sur la présence de lacunes une fois la typologie établie. Certains lieux ou portions du territoire n'avaient pas d'occupations attribuées (tableau 1). Des regroupements ont été effectués afin de combler ces lacunes. Ainsi, 4 périodes présentent la meilleure couverture de données existantes. La première correspond à la situation avant l'arrivée des Britanniques en 1881. La seconde correspond à la veille de l'indépendance de l'île en 1960. Enfin, la troisième et quatrième concernent des années plus récentes (2000 et 2018).

La deuxième difficulté concerne le géoréférencement et la digitalisation de certaines cartes, comme les cartes de Kitchener de 1881. En effet, aucune information quant aux méthodes de construction n'avait été laissée par l'auteur (Mugnier, 2007). Un

<footnote n="1">¹ Ce travail se place dans le contexte d'une thèse de géographie de la santé en cours, intitulée *Modélisation des paysages épidémiologiques de la thalassémie à Chypre*. Cette base de données viendra alimenter une modélisation multi-agents qui appréhende la dynamique des passages épidémiologiques (thalassémie et paludisme).</footnote>
travail d'identification de points de référencement a été réalisé à partir des points présents sur la carte (églises, monuments, murailles, moulins). Une base de points de référencement a été constituée à partir des données OpenStreetMap en complément d'une littérature grise portant sur la localisation d'éléments du patrimoine architectural. Cette base de plus de 500 points a permis de référencer les planches de la carte de Kitchener pour ensuite extraire et digitaliser les objets cartographiques pertinents. La digitalisation réalisée ensuite a été manuelle (voir tableau 1).

## 2. Principaux résultats

Le résultat de ce travail constitue une base de données géo-historiques permettant un suivi diachronique sur plus de 200 ans à partir de 4 instants du paysage à Chypre. Il est possible de produire des séries de cartes comme celle-ci-dessous (figure 2).

<figure><img src="image_98.png" /><figcaption>FIGURE 2. Usage des sols à Chypre en 1959</figcaption></figure>

L'île a donc connu le développement des espaces agraires pendant la période britannique (1878-1960) qui s'est réalisé aux dépends des zones semi-naturelles forestières ou non forestières. La période suivante est marquée par la trace visible de l'urbanisation et de la concentration sur le littoral (Tableau 2, les chiffres donnés sont plus des indicateurs que des données à préciser). Ainsi les espaces « urbains » sont passés de 57 km² à 684 km² entre 1959 et 2000. Des études sur l'évolution d'un type d'occupation sont aussi possibles afin de compléter les études existantes comme sur l'évolution des forêts (Thirgood, 1987). Des lacunes sont encore visibles dans le tableau suivant. En fonction de l'objectif et de la précision des données employées, les données sur certains usages ne sont pas aussi fines pour être comparées aux autres.
<table><caption>TABLEAU 2. *Surfaces par type d'occupations et par année*</caption><thead><tr><th></th><th colspan="4">Superficie (km²)</th></tr><tr><th></th><th>1881</th><th>1959</th><th>2000</th><th>2018</th></tr></thead><tbody><tr><td>Usages agricoles</td><td>2765</td><td>5795</td><td>4486</td><td>4416</td></tr><tr><td>Zones semi-naturelles forestières</td><td>2743</td><td>1469</td><td>1547</td><td>1484</td></tr><tr><td>Zones semi-naturelles non forestières</td><td>3602</td><td>1861</td><td>2414</td><td>2392</td></tr><tr><td>Zones d'eau</td><td>59</td><td>69</td><td>41</td><td>48</td></tr><tr><td>Espaces de sols nus</td><td>5</td><td></td><td>77</td><td>53</td></tr><tr><td>Zones urbanisées</td><td>75</td><td>57</td><td>684</td><td>857</td></tr></tbody></table>

## Conclusion

La méthodologie mise en œuvre a permis de construire des données de suivi de l'occupation des sols permettant ainsi de retracer les phases de l'évolution des paysages de l'île de Chypre. Deux pistes vont être poursuivies afin d'améliorer la base de données. En premier lieu les données d'occupation des sols de la carte américaine de 1968 vont être ajoutées (voir tableau 1). Dans un second temps, une vérification et une évaluation des résultats vont être menées comme proposé par Fuchs *et all.* (2015).

## Remerciements

Ce travail a bénéficié du financement du projet ANR-20-CE03-0001-01 HIGH-PASM pour la collecte et le traitement des données.

## Bibliographie

* Fuchs, R., Verburg, P. H., Clevers, J. G., & Herold, M. (2015). *The potential of old maps and encyclopaedias for reconstructing historic European land cover/use change*. Applied Geography, 59, 43-55.

* Memarsadeghi, N., Stewart, K., Li, Y., Sornsakrin, S., Uthaimongkol, N., Kuntawunginn, W. & Takala-Harrison, S. (2023). *Understanding work-related travel and its relation to malaria occurrence in Thailand using geospatial maximum entropy modelling*. Malaria Journal, 22(1), 52.

* Mugnier, C. J. (2007). *Grids & Datums*. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 733.

* Papadias, E., Detsis, V., Hadjikyriacou, A., Papadopoulos, A. G., Vradis, C., & Chalkias, C. (2023). *Long-Term Dynamics of Viticultural Landscape in Cyprus—Four Centuries of Expansion, Contraction and Spatial Displacement*. Land, 12(6), 1143.

* Thirgood, J. V. (1987). *Cyprus: a chronicle of its forests, land and people* (pp. 371-pp).

* Vallauri, D., Grel, A., Granier, E., & Dupouey, J. L. (2012). *Les forêts de Cassini. Analyse quantitative et comparaison avec les forêts actuelles* (Doctoral dissertation, WWF).
DeepGouramic

Reconstitution historique de l'occupation du sol
pour évaluer les expositions anciennes aux
pesticides

Léopold JOUFFROY¹,², Lény GRASSOT¹,
Astrid COSTE¹, Clément MALLET²

1. Département Prévention Cancer Environnement - Centre Léon Bérard / INSERM U1296 Radiations : Défense, Santé, Environnement
prenom.nom@lyon.unicancer.fr

2. Univ Gustave Eiffel, IGN, ENSG, LASTIG
clement.mallet@ign.fr

ABSTRACT. In the context of environmental epidemiology, we aim to estimate expo-
sure to pesticides using historical aerial photographs over the French territory. Such
images are available in very high resolution since 1950 and offer a unique opportunity
to map specific environments through the last decades. This is achieved through the
use of deep learning models to automatically predict land-cover labels over patches of
the images. We leverage the existence of parcimonious annotations to classify such
patches according to six labels, designed for pesticide exposure studies. While our ap-
proach, termed DeepGouramic, is currently being tested on real studies, it still lacks
precision. We thus propose several perspectives to make it more robust and trustwor-
thy.

MOTS-CLÉS : Santé environnementale, Images aériennes historiques, Pesticides, Occupation des sols, Apprentissage profond

KEYWORDS: Environmental health, Historical airborne images, Pesticides, Land cover mapping, Deep learning
# 1. Introduction - Contexte épidémiologique

La connaissance de l'occupation des sols (OCS) est une donnée clé pour les disciplines qui étudient l'environnement au sens large. Considérée sur un temps long, elle permet de quantifier des phénomènes tels que l'étalement urbain, la déforestation ou les changements de pratique agricole. À ce titre, l'OCS du territoire français est partiellement répertoriée dans des bases de données géographiques depuis les années 90, mais elle n'est pas disponible pour des périodes plus anciennes, ni pour certaines classes d'intérêt.

L'épidémiologie environnementale investigue les liens entre les exposition environnementales (pesticides, pollution de l'air, etc.) et certaines pathologies humaines. En absence de données historiques et spatialisées sur les pesticides, l'OCS est utilisée comme variable de substitution de l'exposition résidentielle aux pesticides (Mancini et al., 2023): plus un sujet vit aux abords de champs cultivés, plus il est en contact avec les pesticides qui y sont utilisés. Pour des maladies dont le temps de développement est long (comme les cancers), l'exposition aux pesticides des sujets doit être reconstituée depuis des époques anciennes (e.g., depuis la naissance), pour lesquelles aucune donnée complète d'OCS n'est disponible.

Avant les années 90, il existe cependant des ressources photographiques abondantes du territoire français vu du ciel. Réalisées depuis les années 1920 par l'IGN, elles contiennent des informations sur l'OCS historique, mais ne constituent pas une base prête à l'emploi : leur interprétation automatique sur tout type de paysage reste un challenge à part entière (Giordano et al., 2017).

# 2. Méthode

**État de l'art.** Les réseaux de neurones profonds ont démontré leur efficacité dans le traitement d'images, vidéos, son ou données textuelles. En particulier, les versions convolutive (CNN) sont très performantes pour la segmentation sémantique d'images, comme par exemple l'architecture U-net (Sertel et al., 2023). Le volume d'annotations nécessaires des méthodes supervisées se comprend vite avec un nombre important d'images automatiquement traitées.

En épidémiologie environnementale, une approche semi-automatique (GOU-RAMIC) a été menée (Faure et al., 2019), dans laquelle un classifieur SVM apprenait de manière supervisée à reconnaître les classes d'OCS à partir de pixels annotés en direct par un opérateur. Cette approche prenait cependant trop de temps (20 min. par image) pour considérée opérationnelle. Les annotations produites ont cependant été sauvegardées et le travail présenté ici est fondé sur ces données.

**Données.** On dispose d'un millier d'images aériennes historiques parcimonieusement annotées (moins de 1% de pixels en moyenne par image). Les images panchromatiques proviennent de la France entière et datent principalement des années 1970 à 1990. Des patches (3,2M) ont été extraits en prenant une zone
carrée de 100 pixels de côté autour de chaque pixel annoté. Un réseau de neurones convolutifs est entraîné à prédire la classe d'OCS de ces patches.
6 classes ont été distinguées :

<table><thead><tr><th>Nom</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td>Terres arables</td><td>Terres agri. dédiées à des cultures diverses</td></tr><tr><td>Forêts</td><td>Terres recouvertes de forêts</td></tr><tr><td>Vergers</td><td>Terres agri. dédiées à l'arboriculture</td></tr><tr><td>Prairies</td><td>Terres herbeuses utilisées à des fins agri. ou non</td></tr><tr><td>Zones urbaines</td><td>Surfaces humaines artificielles et bâtiments</td></tr><tr><td>Vignobles</td><td>Terres dédiées à la culture de la vigne</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

Cette nomenclature est choisie pour étudier l'effet des pesticides. Elle distingue les surfaces où les pesticides sont susceptibles d'être utilisés (terres arables, vergers, vignobles) des autres (forêts, prairies et zones urbaines). Vergers et vignobles sont distingués des autres types de terres arables en raison de l'utilisation intensive de pesticides qui leur est associée. Ces deux dernières classes sont largement minoritaires dans le jeu de données (2 et 3% des échantillons). Le jeu de données est scindé en un jeu d'entraînement (80% des échantillons) et un jeu de test (20%).

## Architecture & entraînement

Notre problème consiste en une classification supervisée des images: le modèle associe à chaque patch le label correspondant à la classe représentée. Suivant une architecture classique pour ce genre de problème, notre modèle – DeepGouramic – est composé de deux parties : un encodeur suivi d'une tête de classification. La partie encodeur est un réseau de neurones convolutifs ResNet50 pré-entraîné sur ImageNet, processus reconnu comme efficace pour les images de télédétection (Corley et al., 2024). La famille de réseaux ResNet permet elle de construire des représentations informatives des images de tous types. La tête de classification, qui associe la représentation au label, est constituée d'un simple perceptron multicouche. La fonction de coût à minimiser est l'entropie croisée (cross-entropy) et la minimisation s'effectue en utilisant un algorithme de descente de gradient stochastique (ADAM). Pour minimiser l'influence du déséquilibre entre les classes dans le jeu de données d'entraînement, la fonction de coût peut être pondérée avec des poids de classes. Les poids, un par classe, sont choisis inversement proportionnels à la fréquence de la classe.

L'implémentation du modèle et de l'entraînement sont réalisés avec le framework pytorch et son extension torchvision. L'entraînement est réalisé avec un taux d'apprentissage (learning rate) de 1e-3. Une taille de batch assez importante de 1024 est utilisée pour que les classes les plus rares soient présentées au moins une fois à chaque époque. On utilise un GPU NVIDIA (GeForce) RTX 3080 avec 24 Go de mémoire. Pour assurer la reproductibilité des résultats, une valeur de graine a été fixée pour l'initialisation des poids du réseau.
### 3. Résultats

La performance du modèle est caractérisée par deux indicateurs, dont les valeurs sur le jeu de données test sont présentées dans le tableau 1. Le premier, l'exactitude (accuracy), indicateur classique dans les problèmes de classification, représente la proportion de prédictions correctes, toutes classes confondues. Le second, la sensibilité, est spécifique à chaque classe. Elle représente, pour une classe, la proportion d'échantillons appartenant à cette classe qui ont été correctement prédits comme tels. Elle peut être interprétée comme une probabilité de détection. Seules les valeurs de sensibilité des classes Fruits et Vignobles sont rapportées, deux classes dont on veut justement s'assurer de la bonne détection. On compare avec et sans pondération des classes (class weights).

<table><caption>TABLEAU 1. Valeurs des métriques d'intérêt</caption><thead><tr><td></td><td>Exactitude</td><td>Sensibilité Fruits</td><td>Sensibilité Vignobles</td></tr></thead><tbody><tr><td>Sans class weights</td><td>0,77</td><td>0,32</td><td>0,59</td></tr><tr><td>Avec class weights</td><td>0,75</td><td>0,62</td><td>0,73</td></tr></tbody></table>

Sans pondération, la valeur d'exactitude est d'environ 77%. Les faibles taux de détection de la vigne (59%) et de l'arboriculture (32%) proviennent de leur importante sous-représentation dans le jeu d'entraînement. La pondération permet à première vue de contrebalancer cet effet, avec une augmentation du taux de détection (vigne: 59 à 73%, arboriculture: 32 à 62%). Cependant, le léger recul de l'exactitude indique plutôt une sur-prédiction des classes rares.

<figure><img src="image_100.png" /><figcaption>FIGURE 1. Image aérienne historique (gauche) et son OCS prédite (droite).</figcaption></figure>
## 4. Discussion

DeepGouramic permet de déterminer de manière automatique 6 classes d'OCS sur des images panchromatiques historiques. Il est aujourd'hui intégré dans une chaîne de traitement visant à quantifier les expositions anciennes aux pesticides, en particulier une étude épidémiologique portant sur l'association entre exposition aux pesticides et cancer du testicule (Danjou et al., 2021). Notre système présente cependant des faiblesses significatives comme la **confusion entre classes** : des classes avec des textures similaires (Terres arables et Prairies) sont confondues, alors qu'elles n'engendrent a priori pas la même consommation de pesticides et donc n'impliquent pas du tout le même degré d'exposition. De plus, on observe une **sous-détection des classes rares** : malgré les techniques mises en œuvre, les classes Vignes et Vergers peinent à être correctement détectées. Comme ces cultures sont des sources importantes d'exposition aux pesticides pour les riverains, cela conduit à sous-estimer leur exposition individuelle.

Pour l'améliorer, on souhaite en premier lieu **mobiliser les métadonnées des images** : la localisation approchée des images peut probablement aider le modèle à affiner sa prédiction. On souhaite de plus **intégrer une notion rigoureuse d'incertitude** de prédiction permettrait d'estimer plus justement le risque sanitaire associé à l'exposition aux pesticides. Finalement, permettre à l'utilisateur de **mieux comprendre le processus de prédiction** reste un enjeu majeur de la recherche actuelle en deep learning, notamment dans le domaine de la santé.

## Bibliographie

* Corley I., Robinson C., Dodhia R., Lavista Ferres J. M., Najafirad P. (2024). Re-visiting pre-trained remote sensing model benchmarks: resizing and normalization matters. In CVPR workshop.

* Danjou A. M., Pérol O., Coste A., Faure E., Béranger R., Boyle H. et al. (2021). Domestic use of pesticides during early periods of development and risk of testicular germ cell tumors in adulthood: a French nationwide case-control study. Environmental Health, vol. 20, p. 1–18.

* Faure É., Ratajczak R., Crispim-Junior C., Danjou A., Perol O., Tougne L. et al. (2019). Gouramic: A software to estimate historical land use in epidemiological studies. Environmental Epidemiology, vol. 3, p. 118.

* Giordano S., Le Bris A., Mallet C. (2017). Fully automatic analysis of archival aerial images current status and challenges. In Jurse.

* Mancini M., Hémon D., Crouy-Chanel P. de, Guldner L., Faure L., Clavel J. et al. (2023). Association between residential proximity to viticultural areas and childhood acute leukemia risk in mainland France: Geocap case-control study, 2006–2013. Environmental Health Perspectives, vol. 131, n° 10, p. 107008.

* Sertel E., Avci C., Kabadayi M. E. (2023). Deep learning-based land use land cover segmentation of historical aerial images. In Igarss, p. 2622–2625.
# Étude comparative spatio-temporelle des températures de surface en vallée de Seine entre 1985 et 2024.

## Proposition méthodologique pour une analyse croisée de données satellites, topographique et d'occupation du sol

Marie Mousset¹, Romain Champion¹, Edward Salameh², Alexandre Geffroy¹

1. Université de Rouen Normandie (URN), Institut des Transitions (T.URN)
Place Emile Blondel, 76130 Mont-Saint-Aignan
marie.mousset5@univ-rouen.fr

2. Université de Rouen Normandie (URN), Université de Caen Normandie (UCN), CNRS, M2C, UMR 6143
F-76000 Rouen, France

**ABSTRACT.** As a result of global warming, the frequency and intensity of periods of extreme or very extreme heat are increasing in regions that were previously little affected by this problem. In this context, all French local authorities must take action to adapt and mitigate the effects of climate change on their territories, but for the most part do not have access to sufficiently dense and long-standing in-situ data to guide and monitor their strategies. The aim of this communication is to present a reproducible methodology based on spatial remote sensing and geomatics tools to provide a characterisation study of temperature trends and distribution for territories that do not have an in-situ synoptic network. This work in support of public policy is based on a cross-referenced study of thermal infrared satellite images of six local authorities in Normandy and Ile-de-France from 1985 to 2024 and topographical and land-use databases.

**MOTS-CLES** : imagerie satellite, température de surface, îlot de chaleur urbain, changement climatique, occupation du sol, topographie, analyse spatiale, diachronie, SIG

**KEYWORDS:** satellite imagery, surface temperature, urban heat island, climate change, land use, topography, spatial analysis, diachrony, GIS
# 1. Introduction

Depuis 1850 et l'usage de plus en plus massif des énergies fossiles (charbon, gaz, pétrole) fortement émettrices de gaz à effet de serre, la température atmosphérique moyenne à la surface du globe a augmenté de 1,2°C par rapport à l'ère préindustrielle. Le réchauffement climatique a pour conséquence d'accroître la fréquence et l'intensité des périodes de fortes, voire très fortes chaleurs, dans des régions tels que la Normandie et l'Île-de-France où collectivités et populations restent peu préparées à faire face à ces événements par rapport à d'autres régions françaises (Ladner, Daudé, Eliot, 2020).

Il apparaît, en ce sens, primordial de mener des recherches sur l'évolution des températures et leur distribution dans des territoires jusqu'alors peu concernés par les problématiques de fortes chaleurs mais qui doivent, dorénavant, engager des actions d'adaptation et d'atténuation pour faire face aux effets du changement climatique sans pour l'essentiel disposer de données météorologiques *in-situ* suffisamment denses et anciennes (stations et/ou sondes météorologiques) pour guider et suivre leurs stratégies. Pour aborder ce double enjeu temporel et spatial, le travail repose sur l'analyse de températures de surface issues d'images satellites en infrarouge thermique. Face à l'absence de réseau synoptique *in-situ*, la télédétection spatiale est la seule solution capable de fournir un échantillonnage temporel suffisant avec une couverture spatiale complète pour étudier l'évolution des températures sur un territoire donné et pour identifier la distribution spatiale de ces dernières. Bien que températures de surface et températures atmosphériques diffèrent (Neteler *et al.*, 2011), il y a généralement une forte corrélation entre ces deux types de température (Misslin *et al.*, 2018), les températures de surface étant fréquemment utilisées dans des études sur le changement climatique ou sur le climat urbain (Beuster, L., García-Sánchez, C., & Ledoux, H., 2023 ; Li *et al.*, 2013)

Cette communication, ancrée dans un projet de recherche-action et d'appui aux politiques publiques<fnref n="1" />, propose, d'une part, de présenter une méthodologie qui permette de combler ces « blancs » de données pour six collectivités territoriales<fnref n="2" /> localisées en vallée de Seine dans les régions Normandie et Île-de-France et, d'autre part, de mener une analyse spatiotemporelle comparative entre ces dernières.

<footnote n="1">¹ Projet HELIOS (De la caractérisation spatiale, sanitaire et sociale des pHénomènes d'Îlots de chaleur urbaIns à l'exploration et l'évaluation de solutiOns d'adaptation fondéeS sur la nature) porté par l'Université de Rouen Normandie et co-financé par l'Agence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Énergie (ADEME), le Fonds National d'Aménagement et de Développement du Territoire (FNADT) et les Régions Île-de-France et Normandie au titre du Contrat de Plan Interrégional État-Régions (CPIER) de la Vallée-de-la-Seine.</footnote>

<footnote n="2">² Le Havre, Métropole Rouen Normandie (MRN), Communauté d'Agglomération Seine-Eure (CASE), Mantes-la-Jolie, Communauté d'Agglomération Cergy-Pontoise (CACP), Argenteuil</footnote>
Étude comparative spatio-temporelle des températures de surface en vallée de Seine entre 1985 et 2024.

## 2. Méthodologie

Ce travail repose sur l'analyse d'images satellites complémentaires croisées avec des bases de données d'occupation du sol et un modèle numérique de terrain (MNT).

Les satellites Landsat offrent la possibilité d'analyser des valeurs de températures de surface depuis 1984 tandis que les satellites Terra et Aqua, tous deux équipés du capteur MODIS, ont été respectivement mis en orbite entre 1999 et 2002. Les produits de ces trois satellites sont complémentaires car les avantages de l'un sont les limites des deux autres, et inversement. Les images Aqua et Terra ont une meilleure résolution temporelle (acquisition de données deux fois par jours par satellite dont une la nuit contre une acquisition entre 8 et 16 jours pour Landsat) alors que les images Landsat disposent d'une meilleure résolution spatiale (grille de 30m*30m contre 1km*1km). Dans le présent travail, les images Landsat et Aqua/Terra sont toutes deux utilisées pour mesurer l'évolution des températures moyennes, toutes saisons confondues et par saison, entre 1985 et 2024 et sont, pour l'identification des îlots de chaleur urbains, fusionnées afin d'avoir une cartographie diachronique bénéficiant à la fois de la résolution spatiale de Landsat (grille de 30m*30m) et la résolution temporelle de MODIS (Nietupski, 2021). La fusion des images Landsat et MODIS est tirée de la méthode et de l'algorithmme proposés par Yu *et al*. (2023). Cette méthode est nommée *Unbiased Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (UbESTARFM)*. A partir d'une régression linéaire pondérée, calculée dans une fenêtre mouvante au sein de l'image et construite entre les deux paires temporelles d'images (Landsat et MODIS), le modèle prédit les valeurs de température de surface à la résolution spatiale de Landsat pour toutes les images MODIS existant entre les deux paires. Il s'adapte en continu en fonction des pixels voisins, de leur similarité spatiale avec le pixel central de la fenêtre et de leur évolution temporelle.

Ces données satellites sont ensuite croisées avec des bases de données d'occupation du sol pour mesurer le comportement thermique de différents types d'aménagement (espaces forestiers, espaces agricoles, espaces minéralisés urbains et industriels) et leur capacité de réchauffement ou, *a contrario*, de rafraîchissement des espaces urbains. Pour cela, différentes bases de données d'occupation du sol sont utilisées et comparées (Corine Land Cover, Local Climate Zones, Urban Atlas). Au même titre que les images satellites, ces trois bases de données disposent chacune d'avantages et inconvénients. Les données Corine Land Cover (CLC) couvrent une période plus large (1990 à 2018), autorisant une étude diachronique de l'évolution des températures par type de sol sur plusieurs décennies, tandis que les bases de l'Urban Atlas (2006 à 2018) et les Local Climate Zones (LCZ) publiées par le Centre d'Études et d'expertise sur les Risques, l'Environnement, la Mobilité et l'Aménagement (CEREMA) en 2024 permettent un suivi par type de sol pour des séries temporelles plus restreintes. En revanche, les LCZ et les données de l'Urban Atlas offrent des données spatiales plus précises que le CLC.

Enfin, les données satellites et d'occupation du sol sont toutes deux croisées avec un MNT issu de relevés *Light Detection And Ranging* (LIDAR). Cette information topographique apporte une donnée complémentaire permettant d'observer si des
variations éventuelles de températures pour des mêmes modes d'occupation du sol peuvent être imputées, notamment, à l'altitude.

### 3. Présentation de premiers résultats

À l'heure de la rédaction de cette proposition de communication, peu de résultats consolidés et graphiques ou cartographies ont été produits, le projet HELIOS ayant débuté en avril 2024. Toutefois, les quelques infographies ci-dessous permettent de visualiser les types de données et de productions que l'équipe scientifique est en train de produire et souhaite partager auprès de la communauté SAGEO.

La figure (cf. carte en figure 1), centrée sur le territoire de la CACP, illustre le travail d'analyse comparative des températures moyennes de surface (produits Landsat) par type d'occupation du sol (CLC 2018), toutes saisons confondues, pour la période quinquennale 2015-2019. L'analyse croisée permet d'observer que les espaces forestiers sont, pour la période, en moyenne 4,31°C plus froids que les espaces urbains et industriels tandis que les espaces agricoles sont, certes, plus frais que les espaces urbains-industriels (- 1,48°C) mais beaucoup plus chauds que les espaces forestiers (+ 2,83 °C).

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

FIGURE 1. Analyse des températures moyennes de surface (Landsat) selon une discrétisation par écart-type par type d'occupation du sol (CLC 2018), toutes saisons confondues, dans la CACP pour la période 2015-2019
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Étude comparative spatio-temporelle des températures de surface en vallée de Seine entre
1985 et 2024.

Le profil topographique (cf. graphique en figure 2) révèle le travail d'analyse croisant températures moyennes de surface, occupation du sol et topographie. Cette illustration est cette fois-ci centrée sur un transect Nord-Sud de la MRN. Elle permet d'observer, d'une part, que les espaces en creux sont plus chauds que les espaces en altitude et, d'autre part, l'influence des zones urbaines dans le réchauffement des espaces forestiers et aquatiques (Seine) qui leurs sont contiguës. Ce type de visualisation permet ainsi de mettre en lumière les variations de températures pour les mêmes modes d'occupation du sol en prenant en compte leur situation.

<figure><img src="image_102.png" /><figcaption>FIGURE 2. Profil topographique Nord-Est – Sud-Ouest des températures moyennes de surface (Landsat) par type de sol (CLC 2018), toutes saisons confondues, dans la CACP pour la période 2015-2019</figcaption></figure>

4. Conclusion

Cette communication souhaite expliciter les forces et limites des différentes données spatiales exploitables dans la caractérisation des températures en l'absence de réseaux synoptiques et de démontrer en quoi l'utilisation des données d'occupation du sol, de topographie et d'imageries satellites sont utiles pour déployer, à termes, un tel réseau in-situ pour mener des analyses croisées multi-échelles indispensables à l'appui de politiques publiques d'adaptation au changement climatique.
Bibliographie

Beuster L., Garcia-Sanchez C., Ledoux H. (2023). Using Landsat land surface temperature as a proxy for air temperature in urban settings: Experiments in the Netherlands. *Abstract from 11th International Conference on Urban Climate*, Sydney, Australia.

Ladner J., Daudé E., Eliot E. (2020). *GIEC Normand, Risques sanitaires émergents et enjeux territoriaux en Normandie*. Synthèse Région Normandie.

Li Z.L., Tang B.H., Wu H., Ren H., Yan G., Wan Z., Trigo I.F., Sobrino J.A. (2013). Satellite-derived land surface temperature: Current status and perspectives. *Remote Sensing of Environment*, 131, 14-37.

Misslin R., Vaguet Y., Vaguet A., Daudé E. (2018). Estimating air temperature using MODIS surface temperature images for assessing Aedes aegypti thermal niche in Bangkok, Thailand. *Environmental Monitoring and Assessment*, 190: 537.

Neteler M., Roiz D., Rocchini D., Castellani C., Rizzoli A. (2011). Terra and Aqua satellites track tiger mosquito invasion: modelling the potential distribution of Aedes albopictus in north-eastern Italy. *International journal of health geographics*, 10 (1).

Nietupski T.C., Kennedy R.E., Temesgen H., Kerns B.K. (2021). Spatiotemporal image fusion in Google Earth Engine for annual estimates of land surface phenology in a heterogenous landscape. *International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation*, 99.

Yu Y., Benzullo L. J., McVicar T. R., Malone B. P., Tian S. (2023). Generating daily 100 m resolution land surface temperature estimates continentally using an unbiased spatiotemporal fusion approach. *Remote Sensing of Environment*, 297.
<figure><img src="image_103.png" /></figure>

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

## Présentations orales

### Risques, alerte

<table><tbody><tr><td>Johnny DOUVINET, Esteban BOPP, Adrien RICCI, Yoan CEBE, Christophe HAUS, Hiba ALAWAD<br>Spatialiser la réception des notifications d'alerte envoyées par diffusion cellulaire et ses effets de bord : un enjeu opérationnel, mais aussi un défi scientifique</td><td>299</td></tr><tr><td>Fanny DI TURSI<br>Les rôles de l'information géographique dans l'organisation opérationnelle de la gestion de crise</td><td>307</td></tr><tr><td>Pauline BESNARD, Jessica PIC, Erwan BOCHER, Jérémy BERNARD<br>Urban overheating and population Vulnerability</td><td>312</td></tr><tr><td>Hanane SAOUDI, Sébastien GADAL, Mahfoud ZIANE, Sabah BADRI<br>Analyse combinée du risque d'inondation à Alger : couplage de la modélisation hydrologique-hydraulique « HEC-HMS, HEC-RAS » et la méthode multicritères (MCDM) par SIG</td><td>317</td></tr><tr><td>Abderrahmane HAMIMED, Ahmed Tewfik OUALID, Kaddour MILOUDI, Okacha TALBI<br>Cartographie de la vulnérabilité des sols à l'érosion hydrique</td><td>322</td></tr></tbody></table>
# Spatialiser la réception des notifications d'alerte envoyées par diffusion cellulaire et ses effets de bord : un enjeu opérationnel, mais aussi un défi scientifique

## Investigations géomatiques et premiers résultats

Johnny DOUVINET¹,²,³, Esteban BOPP⁴, Adrien RICCI⁵, Yoan CEBE¹, Christophe HAUS⁵, Hiba ALAWAD¹,²

1. Avignon Université, Institut Culture, Patrimoine et Sociétés Numériques, Centre d'Enseignement et de Recherche Géographie, Johnny.douvinet@univ-avignon.fr

2. UMR ESPACE 7300 CNRS, https://www.umrespace.org/

3. Institut Universitaire de France (IUF), https://www.iufrance.fr/

4. Univ. Lille, Univ. Littoral Côte d'Opale, ULR 4477 - TVES (Territoires Villes Environnement & Sociétés), https://pro.univ-lille.fr/esteban-bopp/

5. High Wind, Start-up basée à Nice, https://www.highwind-ems.com/fr/home-fr/

**RESUME.** En France, depuis juin 2022, les autorités peuvent envoyer (via le dispositif FR-Alert) des notifications d'alerte qui s'affichent directement sur l'écran des téléphones portables des individus situés dans la zone de danger définie. Toutefois, les autorités n'ont aucune idée du nombre de personnes recevant réellement ces alertes et des personnes situées en dehors de la zone peuvent aussi les recevoir à cause des effets de bord. Cette étude vise alors à apporter des éléments de réponse sur ce besoin opérationnel, qui en réalité est aussi un défi scientifique.

**ABSTRACT.** Since June 2022, the French prefectural authorities can broadcast alerts on mobile phones of people. However, the authorities do not know how many people really received these messages (informing on a concrete and real risk), and the importance of over-shooting effects (due to the wave radio diffusion related to this technology). To address these gaps, we develop GIS experimentations and field measurements. A web-mapping application was finally created and tested during an official trial on 17 October 2024. Results confirms that the alert reception is clearly correlated with the nature of urban areas, but also that over-alerting effects can vary according to each operator and the time the recipients take to validate the reception.

**MOTS-CLES :** alerte, diffusion cellulaire, réception, effets de bord.

**KEYWORDS:** warning, Cell-Broadcast, local reception, over-shooting effects.
# 1. Introduction

L'alerte par diffusion cellulaire est techniquement opérationnelle en France depuis juin 2022, *via* le dispositif Fr-Alert©. Les autorités préfectorales peuvent ainsi, en cas de danger, envoyer des notifications qui s'affichent sur les écrans des téléphones des individus situés dans la zone d'alerte dessinée. Les messages contiennent différentes informations (le nom de l'émetteur, la nature du danger ou de l'événement de sécurité publique, les lieux concernées, les consignes à appliquer). La diffusion ultra-rapide (1 à 2 secondes) n'est pas conditionnée à la congestion sur les réseaux des opérateurs de téléphone mobile (contrairement aux SMS). Si le niveau 2 (« *extrême urgence* ») est choisi par les autorités, un signal sonore et intrusif indique l'arrivée du message sur le téléphone même si celui-ci est verrouillé ou en silencieux, ce qui est source de stress ou d'interrogation du côté des usagers (Douvinet *et al.*, 2023 ; Bopp *et al.*, 2024).

Fin février 2025 (soit plus de 2 ans et demi après le déploiement de cette solution), le bilan des utilisations est remarquable : 254 exercices préfectoraux ont été l'occasion de tester la plateforme et d'envoyer des exemples de notifications à la population pour la sensibiliser à l'existence de l'outil et montrer des exemples de consignes à adopter en cas de danger réel. 66 alertes en situation réelle ont également été envoyées, la plus récente (au moment de l'écriture de la première version de cet acte de communication) étant associée au passage du cyclone Dikélédi sur l'île de Mayotte (11 janvier 2024), un mois après le passage de l'ouragan Chido (13 décembre), au cours duquel 3 alertes avaient été diffusées. Certains messages ont été rédigés en français, d'autres en anglais ou en *shimahoré* (langue orale mais qui a été écrite en utilisant l'alphabet arabe).

Si les autorités préfectorales ont connaissance du nombre de cartes SIM détectées dans la zone (au moment de la diffusion) ou du nombre d'antennes ayant bien diffusé le signal, deux informations manquent : 1) le nombre de personnes qui ont bien reçu ces alertes<fnref n="1" /> (que ce soit au moment de la diffusion ou pendant la durée de diffusion), 2) le nombre de personnes recevant les notifications alors qu'elles se situent en dehors de la zone d'alerte dessinée. Ce manque de connaissances sur la réalité de la réception en temps réel constitue la principale limite formulée à l'égard de l'alerte par diffusion cellulaire (Bean, 2019 ; Bopp, 2021), qui rend « aveugle » les autorités préfectorales. Comme la diffusion se propage par onde radio, les effets de bord (« *effets de bavage* ») sont illustrés théoriquement (GSMA, 2023), mais jamais cartographiés ni connus aux échelles fines, principalement pour des questions de responsabilité.

Or, divers travaux ont déjà montré que des individus non concernés (mais recevant pourtant l'alerte) pouvaient ressentir plus du déni, de la défiance, de la réactance, voire aller directement dans la zone de danger pour mieux avoir connaissance de la situation (Bean, 2019 ; Olson *et al.*, 2023). Rappelons d'ailleurs que les autorités sont les seules à visualiser la zone d'alerte, alors que les individus reçoivent le message sans pouvoir se situer par rapport à cette zone d'alerte.

<footnote n="1">¹ Pour recevoir ces alertes, les individus doivent avoir mis à jour le système d'exploitation de leur téléphone (qui est activé manuellement pour les IPhone), être connecté à un réseau 4G ou 5G, et borné à une antenne d'un opérateur au sein de la zone d'alerte dessinée.</footnote>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Spatialiser la réception et les effets de bords de l’alerte par diffusion cellulaire

Pour pallier ce manque de connaissances, nous avons initié différentes approches. Un premier protocole empirique a été mis en place lors d'un exercice d'alerte tsunami organisé à Cannes le 13 mars 2023 (Bopp et al., 2024). 320 réponses ont été collectées pendant 2h (auprès d'individus situés dans la zone d'alerte, puis auprès de travailleurs n'ayant pas quitté la zone ensuite), ce qui a permis de déceler des « *effets de bavage* » propres à chaque opérateur (avec une réception confirmée allant jusqu'à 830 m), et de confirmer que la triangulation de Vonoroï est inadaptée pour circonscrire la diffusion par ondes radio (Ogulenko et al., 2021). D'autres expérimentations faisant appel à une participation citoyenne ont ensuite été testées, le 17 octobre 2023 autour de la ville du Havre (un questionnaire en ligne relié à ArcGis a permis de collecter 12 072 réponses), et le 13 octobre 2024 autour de la ville de Rouen (21 176 points localisés). Toutefois, l'interprétation s'est révélée très décevante car les répondants indiquaient eux-mêmes l'heure de réception, et de nombreuses personnes ont protégé leur géolocalisation avec un VPN (22% pour le test du 17 octobre 2023, et 14% le 13 octobre 2024).

Nous avons finalement collaboré avec une jeune entreprise, *High Wind*, pour créer un nouveau protocole, plus à même de répondre à nos objectifs de recherche. Dans le cadre d'un projet européen (SecurIT), High Wind avait développé un module alimenté par l'intelligence artificielle, pour permettre la communication entre une population touchée et les intervenants lors d'une catastrophe, et trier les situations d'urgence selon leur nature et leur gravité (tout en respectant les réglementations sur la protection des données). Les sections suivantes présentent alors le prototype et les menus créés pour permettre de collecter la réception des notifications en temps réel, puis le nombre de données et les résultats obtenus lors d'un exercice (17 octobre 2024), avant de porter le débat sur les challenges en géomatique auxquels ce travail répond.

## 2. Protocole méthodologique mis en œuvre

Afin de pouvoir initier la collecte des données, il faut obtenir le consentement des autorités préfectorales car ce sont les seules habilitées à rédiger, valider puis diffuser les notifications *via* le dispositif FR-Alert. C'est uniquement grâce à une convention signée avec deux services du Ministère de l'Intérieur<fnref n="2" /> et après accord des préfectures intéressées que le protocole suivant peut être déployé.

Le processus de collecte s'effectue en plusieurs étapes (Figure 1) :

- Étape 1 : Les personnes qui reçoivent une notification doivent cliquer dessus (et non couper le son car sinon cela fait disparaître le message). Les individus sont invités à accuser réception de l'alerte en lisant « *Message reçu ? Cliquez ici : https://lc.cx/XUVXIJ* ». En cliquant sur ce lien court (choisi pour ne pas allonger le message qui ne doit pas dépasser 600 caractères), les individus qui souhaitent répondre ouvrent une page web dédiée, et plusieurs données sont à ce stade collectées (date, heure, adresse GPS du téléphone, IP).

<footnote n="2">² Cette convention est signée annuellement (depuis 2022). En 2024, la convention associe Avignon Université, la Direction de la Transformation Numérique (DTNUM) et la Direction Générale de la Sécurité Civile et Gestion de Crises (DGSCGC).</footnote>
- Étape 2 : quatre options sont ensuite proposées aux usagers :

* « J'ai bien reçu le message » (bouton vert) : cette étape permet de valider la position GPS du téléphone. 5 secondes après, un message confirme que la position a été envoyée et les usagers sont invités à remplir un questionnaire en ligne (voir « bouton bleu » ci-dessous);

* « Je souhaite donner mon avis » (bouton bleu) : en cliquant sur cette option, les répondants confirment leur localisation puis sont dirigés vers un questionnaire en ligne, constitué de 29 questions portant sur le contenu du message notamment (Douvinet et al., 2025);

* « Je vois le danger et je veux le signaler » (bouton orange) ou « Je suis en danger, j'appelle les secours » (bouton rouge). Pour ces deux options, un pop-up s'affiche pour demander à l'individu s'il accepte d'être géolocalisé, puis si elle autorise un accès à l'appareil photo et à la caméra. Après confirmation, le téléphone filme l'environnement et les photos prises instantanément sont remontées sur l'application. Si la personne veut appeler les secours, on demande à l'individu s'il confirme ce choix, et le numéro 112 est automatiquement composé.

<figure><img src="image_104.png" /><figcaption>FIGURE 1. Les deux étapes permettant la collecte de la réception des notifications en temps réel, et de différencier les réponses selon la nature de la situation rencontrée</figcaption></figure>

En parallèle, les autorités et nous avons accès à une interface web cartographique<fnref n="3" />, qui nécessite une connexion via un nom d'utilisateur et un mot de passe. Les données remontées en temps réel y sont visibles et mises à jour chaque seconde. La couleur de chaque point renvoie à l'action opérée par chacun des répondants. Par défaut, les fonds OpenStreetMap sont proposés, mais une image satellite peut être choisie.

<footnote n="3">³ Le lien utilisé est visible ici : https://highwind.help/version-test/hub</footnote>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Spatialiser la réception et les effets de bords de l'alerte par diffusion cellulaire

L'interface permet de suivre l'évolution des situations signalées, dans l'espace et dans le temps, et de voir les « *effets de bavage* » par rapport à la zone d'alerte (qui est connue en amont ou réintégrée *posteriori*). Les photos sont envoyées directement sur la carte numérique et sur une Intelligence Artificielle de type *Computer vision* sur un serveur dédié. Cette IA effectue un pré-diagnostic basée sur une détection 3-axes TCE (Traumatologie, Contexte, Émotions), afin de déterminer la gravité de la situation de la personne (permettant de requalifier le point du « *orange au rouge* », et vice-versa).

### 3. Nature des données collectées lors de l'exercice du 17 octobre 2024

Le protocole a été testé lors d'un exercice mené par la préfecture des Bouches-du-Rhône le 17 octobre 2024. Le scénario déclencheur était une fuite d'ammoniac liquide et le dysfonctionnement de barrières de sécurité sur le site ARKEMA à La-Penne-sur-Huveaune. Si un tel scénario se produisait, le confinement de tous les individus dans un rayon de 3,5km autour du site (Figure 2) serait demandé, et c'est ce qui a été joué lors de l'exercice. Une première notification d'alerte a été envoyée à 11h (avec une durée de diffusion de 30 minutes), puis un message de fin d'alerte a été diffusé à 11h36 (pendant 10 minutes). Pendant les 40 minutes cumulées de la diffusion, 11 082 points de réception ont été collectés (sur un volume de 42 300 cartes SIM détectés au moment de l'activation de la première alerte), dont 8 000 rattachés à une adresse IP unique, renvoyant donc à un seul utilisateur. 54 individus ont cliqué sur les boutons « *orange ou rouge* », mais aucun n'est allé au bout de la démarche (0 appel au centre d'appels des secours, et seulement 2 photos tests remontées sur l'interface cartographique). Par la suite, seuls les points associés à un bouton « *vert et bleu* » ont donc été analysés.

<figure><img src="image_105.png" /><figcaption>FIGURE 2. Géolocalisation des situations signalées (points vert, bleu, orange ou rouge) et cumulées pendant toute la durée de la diffusion des notifications (Nota : les points gris indiquent une connexion au lien URL, sans aller à l'étape 2)</figcaption></figure>
## 4. Traitements réalisés et premiers résultats obtenus

L'analyse de la distribution temporelle de la réception confirmée des notifications fait ressortir deux premiers enseignements (Figure 3) :

- Les réponses cumulées sur les deux premières minutes (2 261 pour le premier message, 2 580 lors du second message) sont majoritaires (elles représentent respectivement 35% et 62%). Plus de 100 réponses par minute sont collectées jusqu'à 11h12 (lors du premier message), mais ce seuil n'est plus dépassé au bout de 4 minutes pour le second message. Ainsi, la première alerte a suscité bien plus d'intérêt et de réaction, par comparaison au message de fin d'alerte, ce que confirme d'ailleurs la courbe des réponses cumulées ;

- Le pic de 11h01 s'explique par l'heure très précise (« à la seconde près ») de la diffusion : les notifications ont été diffusées à 11:00:43 (donc 783 réponses collectées en 17 secondes, puis 1478 sur les 60 secondes suivantes). Cet effet est moins prononcé pour le message de fin d'alerte car celui-ci a été envoyé à 11:36:08 (1 946 réponses).

Le taux de réponses par opérateur présente aussi des écarts dans le temps. Au cours de cet exercice (sans faire de généralisation donc), les abonnés chez SFR ont été moins nombreux à 11h (à cause d'un léger retard dans la diffusion des ondes radio ?) tandis que les réponses chez Free restent systématiquement plus faibles (alors que le nombre de cellules de diffusion est proches pour les quatre opérateurs présents dans la zone).

<figure><img src="image_106.png" /><figcaption>FIGURE 3. Nombre de réceptions par minute collectées au cours de l'exercice</figcaption></figure>

L'analyse de la distribution spatiale de la réception (Figure 4), mise en perspective avec la nature de l'occupation du sol, apporte une lecture complémentaire. Les zones résidentielles (43%), commerciales (28%) ou les autres activités économiques sont les secteurs où le nombre de réponses est le plus élevé (85% des points pour le premier message). Ce résultat renvoie à la présence des individus (le matin entre 11h et 11h30). Il n'est pas non plus illogique d'avoir une réception quasiment inexistante au sud (où un massif forestier est présent). Les personnes en déplacement (sur le réseau routier
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Spatialiser la réception et les effets de bords de l'alerte par diffusion cellulaire

ou ferré) représentent 15% des répondants. Ils sont localisés le long de l'autoroute ou sur les axes secondaires. Le nombre d'individus en déplacement devient majoritaire à partir de 11h15 (autrement dit, soit ces personnes valident tardivement le message, ou ils valident la réception en entrant dans la zone). Ces points additionnels accentuent l'impression de bavage initialement observé (Figure 2). Il est en tous cas possible de faire émerger les structures urbaines en lien avec les « poches de bavage ». Dans le cas présent, des effets de bord émergent chez l'opérateur Orange (notamment au sud, en zone militaire) et chez tous les opérateurs à Aubagne (à l'est).

<figure><img src="image_107.png" /><figcaption>FIGURE 4. Nature de l'occupation du sol associée à la géolocalisation des réponses collectées au cours de la diffusion du premier message</figcaption></figure>

5. Discussions

Les premiers résultats amènent des enseignements qui restent à confirmer, que ce
soit par comparaison avec d'autres données récemment collectées (au cours de trois
nouveaux exercices), ou via l'utilisation de méthodes d'analyse spatiale plus avancée.
En l'état les défis restent nombreux, notamment dans le domaine de la géomatique. Si
les outils de géo-visualisation permettent de suivre l'évolution des situations dans le
temps et dans l'espace, l'analyse de la réception est toutefois entachée d'incertitudes,
qui progressent au fil de la durée de la diffusion des notifications d'alerte. Comme la plupart des individus sont mobiles, comment savoir si une personne n'est pas « sortie de la zone » et a validé le message après l'avoir reçu « à l'intérieur de la zone » ? ou comment savoir si le téléphone borne à une antenne située dans la zone alors que cette personne s'en est éloignée ? La position GPS du téléphone voire la nature de l'adresse peuvent elles-mêmes être sources d'inexactitude dès le début de la collecte. En tous cas, ce protocole confirme l'importance d'explorer la spatialisation de la réception des notifications à travers les échelles et de faire le lien avec des aspects techniques (ETSI, 2019 ; GSMA, 2023) et la perception des notifications en temps réel (Stokoe et al., 2016 ; Kuliogwski et Doermann, 2018 ; Sutton et al., 2023).

Bibliographie

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Douvinet J et al. (2023). Évaluer le contenu des notifications d'alerte diffusées en France via FR-Alert® : enjeux scientifiques et retombées opérationnelles, *Netcom*, 37 (3-4).

ETSI (2019), Emergency Communications; European Public Warning System (EU-ALERT) https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/102900_102999/102900/01.03.01_60/ts_102900v010_301p.pdf

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Kuligowski, E. D., & Doermann, J. (2018). A review of public response to short message alerts under imminent threat (NIST TN 1982; Numéro NIST TN 1982, p. NIST TN 1982). *National Institute of Standards and Technology*. https://doi.org/10.6028/NIST.TN.1982

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Olson, M.K., Sutton J., Cain, L.B. et Waught, N. (2023). A decade of wireless emergency alerts: A longitudinal assessment of message content and completeness. *Journal of Contingencies and Crisis Management*, 32-1. https://doi.org/10.1111/1468-5973.12518

Stokoe, R.M. (2016). Putting people at the centre of tornado warnings: How perception analysis can cut fatalities, *International Journal of Disaster Risk Reduction*, 17, 137-153, https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2016.04.004

Sutton, J., Olson, M.K., & Waugh, N-A. (2023) The warning lexicon: A multi-phased study to identify, design, and develop content for warning messages, *Natural Hazards Review*, 25(1), https://doi.org/10.1061/NHREFO.NHENG-1900
# Les rôles de l'information géographique dans l'organisation opérationnelle de la gestion de crise

## Les outils cartographiques pour gérer l'urgence ?

Fanny DI TURSI¹

1. Docteure en géographie

ATER en géographie, laboratoire PACTE

Université Grenoble Alpes - Institut d'Urbanisme et de Géographie Alpine

fanny.di-tursi@univ-grenoble-alpes.fr

### ABSTRACT.

Crisis management is a specific organisation that aims to coordinate several emergency services. Therefore, geographic information has a central place in this organisation. A large part of academics have studied mapping tools from a risk management perspective. So we found that a lot of these researches want to anticipate future crisis. There are a few that observe what is it happens during an emergency situation.

That is why I decided to conduct this research. It finally leads me to this main question : in what extend geographic information contributes to the crisis management, during the emergency ?

I carried out a qualitative research method mainly based on a specific field of research: crisis management simulations (or drills). On this basis, I carried out a participatory observation of the interactions between the actors and the mapping tools, completed with semi-interviews with a part of the actors.

The main results could be distinguished between the « field » scale and the « crisis room » scale. In conclusion, geographic information has a central place in crisis management. It is a performative tool, an object that allows to coordinate missions and emergency services each others and an object that facilitates the link between different scales of crisis management.

MOTS-CLES : gestion de crise, outils cartographiques, urgence, organisation

KEYWORDS: crisis management, map tools, emergency, organization
# 1. Introduction

La gestion des secours telle qu'appliquée en France est régie par une doctrine particulière. Lors d'un événement exceptionnel, en premier lieu, le préfet de département active sa salle de crise, le Centre Opérationnel Départemental (COD), ainsi qu'un ou plusieurs plans Orsec. L'événement passe alors d'une gestion quotidienne à une « gestion de crise».

Pour faire face à cet événement exceptionnel, les services d'urgence composés des sapeurs-pompiers, du SAMU, des forces de l'ordre, ou encore des associatifs (comme la Croix-Rouge française, la Protection Civile, ou l'ADRASEC<fnref n="1" />), s'organisent pour relever plusieurs défis dont l'incertitude de la crise, le partage d'informations fiables, ou encore la coordination de leurs missions.

Dans cet ensemble complexe, où intervient cette pluralité de services de secours, à un temps donné, et où se superposent différents échelons, la gestion de l'information, dont l'information géographique, représente un enjeu majeur. Par extension, se pose alors la question de la place des outils qui intègrent de l'information et de l'information géographique dans cette organisation.

Pour étudier les travaux existants concernant les outils cartographiques mobilisés dans le cadre d'une gestion de crise, on peut reprendre la grille de lecture suivant le « cycle de la gestion de crise » (Boccardo, 2013, p. 573), comme illustré en FIGURE 1, ci-après.

<figure><img src="image_108.png" /><figcaption>FIGURE 1: Le cycle de la gestion de crise (Boccardo, 2013)</figcaption></figure>

<footnote n="1">¹ Association Départementale des Radioamateurs au service de la Sécurité Civile</footnote>
Ce « cycle de la gestion de crise » peut se lire en trois temps distincts : le temps de l'anticipation ; le temps de l'urgence, au cœur de la crise ; et le temps du retour à une situation normale.

Une majorité de ces travaux porte sur une temporalité d'anticipation de la gestion de crise. Les outils géomatiques en représentent une part essentielle puisque c'est l'occasion de déployer leur plein potentiel (Emrich et al., 2011). Une partie des chercheurs emploie ces outils dans un but de réduction des risques (FathiZahraei et al., 2015), quand d'autres regardent en quoi ces outils participent à une meilleure prise de décision (Cai, 2005; Zerger et Smith, 2003).

Par ailleurs, des travaux portent sur la temporalité de l'urgence, avec une approche par l'outil, et en particulier des SIG, croisée à un regard aléa-centré sur un risque naturel ou technologique. Citons, par exemple, les travaux sur les inondations (Gueben-Veniere, 2019), les feux de forêt (Sauvagnargues-Lesage et al., 2001), les séismes (Auclair et al., 2014) ou encore sur l'aléa technologique (Kacenelen, 2009).

Dès lors, si de nombreuses recherches sont réalisées sur les outils cartographiques, l'information géographique, durant le temps particulier de l'urgence, semble être un impensé par les communautés de chercheuses et de chercheurs. J'ai souhaité contribuer à répondre à cette question. M'inscrivant dans une approche critique des sciences de l'information géographiques, je pose la problématique suivante : quels rôles endossent l'information géographique dans l'organisation de la gestion de crise, durant sa phase de réponse ?

Le cadre théorique se fonde principalement sur la sociologie des organisations (Bernoux, 2009) et la théorie de l'acteur-réseau (Akrich, 2006; Akrich et al., 2006), afin de mobiliser une approche déconcentrée de l'outil pour se focaliser sur les interactions entre acteurs et outils cartographiques.

## 2. Méthodologie

Pour récolter mon matériau de recherche, j'ai investigué un terrain qui ne se situe pas lors de réelles gestions de crise, mais à partir d'exercices de crises simulées. Au-delà des biais pouvant être introduits par cette simulation, l'exercice de gestion de crise permet de contourner un certain nombre de difficultés pratiques et éthiques.

L'appareil méthodologique a été réalisé sur deux échelons de la gestion de crise : celui du « terrain », sur lequel s'est produit la catastrophe et en cellule de crise. D'abord, j'ai opéré une observation participante lors des exercices de gestion de crise, où j'ai endossé le rôle d'observatrice. Dans un second temps, ces observations ont été complétées par des entretiens semi-directifs avec les joueurs de l'exercice, afin de mesurer le niveau de vraisemblance de la simulation
face à la réalité, mais aussi pour obtenir leurs représentations sur leurs pratiques des outils cartographiques.

### 3. Résultats

Je propose quelques résultats concernant les rôles de l'information géographique dans la gestion de crise. Replaçons ces résultats selon deux points de vue : depuis le « terrain » et depuis la cellule de crise, à échelon départemental.

D'abord, regardons les rôles qu'endosse l'information géographique à l'échelon du terrain. Dessinée sur un support cartographique, elle se situe au premier plan pour l'action opérationnelle de la gestion de crise. Le support graphique assure un rôle performatif dans la réflexion tactique de la gestion de crise, où l'ordre dessiné sur un schéma par un commandant devient une action réelle pour les services d'urgence.

De plus, l'information remontée par les différents acteurs est, tout ou partie, schématisée sur un plan et participe à l'échange coordonnée des missions de chaque service présent. Le support graphique facilite l'action coordonnée entre les acteurs de l'urgence.

Du point de vue des cellules de crise, l'information géographique contribue à plusieurs niveaux à la construction de l'organisation de la gestion de crise, lors d'une situation d'urgence. Pour les agents opérant en salle de crise, la catastrophe est nécessairement éloignée. Le support cartographique permet d'obtenir une visualisation du terrain et donc une information essentielle pour comprendre le contexte géographique dans lequel s'inscrit la catastrophe.

Elle se place au centre des groupes d'acteurs, où adossée à l'outil cartographique, elle prend un rôle déterminant dans la réflexion permettant d'anticiper les scénarios de crise en étudiant ses évolutions possibles et de communiquer leur stratégie au terrain.

Sur un second plan, l'information géographique participe au jeu classique des rapports de pouvoir. Elle vient renverser les hiérarchies en place, en déconstruisant, ceux qui disposent de l'autorité par défaut, placé dans une organisation donnée.

Enfin, l'information géographique a permis de voir différemment l'organisation générale de la gestion de crise, en mettant en lumière un échelon invisible du point de vue institutionnel : l'échelon logistique. À travers les salles de crise situées à l'intermédiaire du « terrain » et du COD, elles permettent d'assurer le déploiement des équipages et du matériel. Mais elles jouent aussi un rôle d'intermédiaire dans l'échange des informations.
L'information géographique dans l'organisation opérationnelle de la gestion de crise

## 4. Conclusion

Pour conclure, l'information géographique est un élément central dans l'organisation de la gestion de crise, puisqu'elle permet de mettre en cohésion la pluralité des corps de métier présents, en facilitant la coordination de leurs missions. De plus, elle permet de réfléchir à la tactique et de mettre en action la gestion de crise, sur le plan opérationnel. Enfin, elle favorise le lien entre les multiples échelons de gestion de crise et de renforcer la communication de l'information.

Ainsi, l'information géographique ne se trouve pas uniquement sur le plan de l'outil géographique, mais elle se situe sur les plans opérationnels et relationnels des services d'urgence mobilisés.

## Bibliographie

Akrich, M. (2006). La description des objets techniques. Dans *Sociologie de la traduction* (Mines Paris-Les Presses, p. 159-178).

Akrich, M., Callon, M. et Latour, B. (2006). *Sociologie de la traduction* (Mines Paris-Les Presses).

Auclair, S., Climent, D. M., Colas, B., Langer, T. et Bertil, D. (2014). Outils de réponse rapide pour la gestion opérationnelle de crises sismiques. *SAGEO*, 9.

Bernoux, P. (2009). *La sociologie des organisations* (Seuil).

Boccardo, P. (2013). New perspectives in emergency mapping. *European Journal of Remote Sensing*, 46(1), 571-582. https://doi.org/10.5721/EuJRS20134633

Cai, G. (2005). Extending Distributed GIS to Support Geo-Collaborative Crisis Management. *Geographic Information Sciences*, 11(1), 4-14. https://doi.org/10.1080/10824000509480595

Emrich, C. T., Cutter, S. L. et Weschler, P. J. (2011). GIS and Emergency Management. Dans *The SAGE Handbook of GIS and Societey* (p. 321-343). SAGE.

FathiZahraei, M., Marthandan, G., Raman, M. et Asadi, A. (2015). Reducing risks in crisis management by GIS adoption. *Natural Hazards*, 76(1), 83-98. https://doi.org/10.1007/s11069-014-1474-z

Gueben-Veniere, S. (2019). *Il est temps de cartographier les crises*, 17.

Kacenelen, Y. (2009). SIG et gestion de crise radiologique. *Revue XYZ*, 121(4e trimestre), 40-46.

Sauvagnargues-Lesage, S., L'Héritier, B. et Boussardon, T. (2001). Implementation of a GIS application for French fire-fighters in the Mediterranean area. *Computers, Environment and Urban Systems*, 25(3), 307-318. https://doi.org/10.1016/S0198-9715(00)00028-4

Zerger, A. et Smith, D. I. (2003). Impediments to using GIS for real-time disaster decision support. *Computers, Environment and Urban Systems*, 27(2), 123-141. https://doi.org/10.1016/S0198-9715(01)00021-7
# Urban overheating and population vulnerability

## Cross-analysis of socio-economic data and Local Climate Zones for a sample of French cities

Pauline BESNARD¹, Jessica PIC², Erwan BOCHER¹, Jérémy BERNARD³

1. Lab-STICC (UMR 6285), CNRS, 8 Rue Michel de Montaigne, 56000 Vannes.
erwan.bocher@univ-ubs.fr

2. Lab-STICC (UMR 6285), Université Bretagne Sud, 8 Rue Michel de Montaigne, 56000 Vannes.
jessica.pic@univ-ubs.fr

3. EDYTEM (UMR 5204), CNRS, 73376 Le Bourget du Lac
Jeremy.bernard@zaclys.net

## RÉSUMÉ.

Cette étude s'intéresse à la vulnérabilité des populations à la surchauffe urbaine. Il est reconnu que certaines catégories de populations sont plus vulnérables à la surchauffe du fait de différents facteurs : âge, conditions économique et sociale. De même, la surchauffe ne se traduit pas avec la même intensité sur un territoire du fait des différences de tissus urbains. La classification en zones climatiques locales repose sur le constat qu'il existe une relation entre le comportement climatique d'un espace donné et ses caractéristiques géographiques (morphologies, nature de l'occupation des sols). Une question découle de ces deux constats : est-ce que les populations les plus vulnérables sont situées dans les zones les plus sensibles à la surchauffe ? Pour y répondre, nous avons développé une méthode d'analyse spatiale combinant les données socio-économiques d'une résolution de 200 m produites par l'INSEE et les zones climatiques locales produites avec l'outil GeoClimate. Cette méthode a été appliquée sur un panel d'aires urbaines françaises. Les résultats permettront de caractériser la relation entre les différents facteurs de vulnérabilité des populations et les zones climatiques locales et de comparer les différentes aires urbaines.

MOTS-CLÉS : VULNÉRABILITÉ DES POPULATIONS, SURCHAUFFE URBAINE, ZONE CLIMATIQUE LOCALE, ANALYSE SPATIALE, SIG

KEYWORDS: POPULATION VULNERABILITY, OVERHEATING, LOCAL CLIMATE ZONE, SPATIAL ANALYSIS, GIS
# 1. Introduction

Global climate change is exacerbated locally in urban areas by the so-called urban heat island phenomenon (Oke, 1982). In the meantime, the population share living in urban area is increasing. Heat events can affect thermal comfort especially at night when people are resting, which may lead in extreme cases to major health issues such as heat stroke (Kilbourne, 1997). Thus, urban planning needs to deal with this emerging concern. The questions are where and how could we mitigate the heat issue?

A first observation is that we do not face equally this problem. First, because the air temperature is not homogeneous at territory scale. Second, all persons are not vulnerable the same way. The spatial heterogeneity of the air temperature can be estimated roughly through the analysis of urban form and land cover. The Local Climate Zone (LCZ) classification, based on the analysis of building and street size and land cover type is recognized as being a good proxy of the nocturnal temperature (Stewart, 2011). The factors of vulnerability of a population can be sorted into three main categories: its age (persons being older than 65 or younger than 5 years old), its economic situation (poverty) and its social situation (isolated or single-parent) (Semenza et al., 1996; Molina et al., 2023).

The combination of the LCZ location and the factors of vulnerability can be used to determine if the vulnerable populations are also located in areas where the heat hazard is high and whether this is the case for all cities. These questions will be investigated for a sample of French cities using the LCZ calculated using the GeoClimate software and the population data provided by the French National Institute of Statistics and Economic Studies (INSEE).

<figure><img src="image_109.png" /><figcaption>FIGURE 1. Input data</figcaption></figure>

# 2. Materials and methods

The study focuses on 42 French urban areas used in the MaPuce research project (Masson et al 2015), chosen as they illustrate the diversity of the French metropolitan territory regarding demography and climate. The information concerning the population of each city comes from the INSEE census collected in 2019¹. The dataset is provided for the whole French country (metropolitan and ultra-marine regions) at

<footnote n="1">¹ https://www.insee.fr/fr/statistiques/7655475?sommaire=7655515</footnote>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Urban overheating and population vulnerability

French scale as a regular square grid of 200 m wide cells. Each cell contains socio-economic information about the population (number of households, number of poor households...). Only some of these informations have been identified as being important for our study. They have been listed Figure 1.

To identify the area where the air temperature is higher, we use the LCZ typology calculated by the GeoClimate software using the OpenStreetMap (OSm) data (Bocher et al., 2021; Bernard et al., 2023). A LCZ type is assigned to each Reference Spatial Unit (RSU), a topographical unit defined by geographical features such as the road and rail network or vegetation and water patches. Due to the lack of a large-scale reference database, based on a non-exhaustive literature review, we assume that the air temperature is being an issue only in LCZ 1, 2, 4, 5 and 10. Many limitations are associated to this assumption but however, these results are quite consistent with the rational of the physic: the LCZ identified as the warmest are the ones having the lowest sky view factor (LCZ1, 2, 4 and 5) or / and the highest impervious fraction (LCZ10).

In addition to the LCZ type, GeoClimate provides for each RSU the floor area density of residential building (defined by the floor area of residential building divided by the area of the RSU). The INSEE census fields are distributed by taking the intersection of the RSU polygons with the grid population tiles. The spatial disaggregation of the population fields from an INSEE tile to a RSU is performed according to the RSU floor area of residential buildings.

## 3. Results and perspectives

Three urban units (Montpellier, Grenoble and Le Havre) and 2 fields (number of households and poor households) were selected to illustrate the methodology. Two charts are provided for each urban unit, along with a map of LCZ (Table 1). For the urban unit of Montpellier, all the LCZ are represented. The proportion of surface area (blue axis) of the LCZ 6 and 9 is the most important in the domain. The LCZ 2 and 6 are densely populated unlike the LCZ 9. The proportion of poor household is significantly more important in the LCZ 2 (compact mid-rise) and 5 (open high-rise) than considering all households, bearing in mind that these LCZ are sensitive to urban overheating. On the contrary, the proportion of poor household is less important in the LCZ 9 (sparsely built) than considering all households. The trend is similar for the urban unit of Le Havre, as well as in the urban unit of Grenoble. Although, there are a few differences in terms of proportion in this second case. In the urban unit of Grenoble, the proportion of surface area of the LCZ 6 (open low-rise) is the most important in the domain. This LCZ shows an even wider gap than in Montpellier between the proportion of households and the proportion of poor households.

Last, complementary analysis will be performed. Indeed, we expect to analyse the aggregated results at the LCZ scale to highlight the location of vulnerable populations and the correlation between the different vulnerability factors. On this second point,
the main idea is to know if the population density can be used as a proxy of the vulnerability factors. From the correlation of factors, we expect to build a typology of urban units representing the relationship between population exposure and LCZ, based on a principal component analysis. On a methodological perspective, we would like to compare our method with the distribution of the population according to the real location of residential buildings instead of disaggregating based on floor area averaged at RSU scale. This would make it possible to quantify the differences in terms of accuracy and performance. The assumption that the LCZ is sufficient to identify warm area will also be verified using air temperature data instead of the LCZ and comparing the results.

## Bibliography

Bocher E., Bernard J., Le Saux Wiederhold E., Leconte F., Petit G., Palominos S., Noûs C. (2021). *GeoClimate: A Geospatial processing toolbox for environmental and climate studies*. *Journal of Open Source Software*, 6(65), 3541. https://doi.org/10.21105/joss.03541

Bernard J., Bocher E., Gousseff M., Leconte F., and Le Saux Wiederhold E. (2024). A generic algorithm to automatically classify urban fabric according to the local climate zone system: implementation in *GeoClimate 0.0.1* and application to French cities. *Geosci. Model Dev.*, 17, 2077–2116, https://doi.org/10.5194/gmd-17-2077-2024.

Gardes T., Schoetter R., Hidalgo J., Long N., Marquès E., & Masson V. (2020). Statistical prediction of the nocturnal urban heat island intensity based on urban morphology and geographical factors - An investigation based on numerical model results for a large ensemble of French cities. *Science of the Total Environment*. Available on: https://www.umr-cnrm.fr/IMG/pdf/gardes_etal_2020_stoten.pdf

Kilbourne E. (1997). Heat waves and hot environments. *The public health consequences of disasters*, 245-69.

Masson V., Hidalgo J., Amossé A., Belaid F., Bocher E., et al. (2015). Urban Climate, Human behavior & Energy consumption: from LCZ mapping to simulation and urban planning (the MapUCE project). 9th International Conference on Urban Climate, CNRM - Météo France, July 2015, Toulouse, France. (hal-01252761)

Masson V., Hidalgo J., Bocher E., Bretagne G., Touchard O., Haouès-Jouve S., Bernard J., Pilot L., Gardes T., Goret M., Machado T., Mhedhbi Z., Petit G., Schoetter R., Touati N. (2020). PÆNDORA: Planification, Adaptation et Énergie : Données territoriales et accompagnement. Scientific report. Available on: https://www.umr-cnrm.fr/acclimat/IMG/pdf/rapport_final paendora v1.pdf

Molina G., Hureau L., et Lamberts C. (2023). Les citadins face aux fortes chaleurs : vulnérabilités, vécus habitants, santé et adaptations. Scientific report from the research program CNRS - IRSTV - Nantes Métropole "Habitants des villes et climat". Available on: https://hal.science/hal-04172893.

Oke T. R. (1982). The energetic basis of the urban heat island. *Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society*, 108 (455): 1-24.

Semenza J. C., Rubin C. H., Falter K. H., Selanikio J. D., Flanders W. D., Howe H. L., Wilhelm J. L. (1996). Heat-related deaths during the July 1995 heat wave in Chicago. *New England journal of medicine*, 335 (2): 84-90.

Stewart I. D. (2011). Redefining the Urban Heat Island. *University of British Columbia*. https://doi.org/10.14288/1.0072360.
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Urban overheating and population vulnerability

<table><caption>TABLE 1. Number of households and poor households for Montpellier, Grenoble and Le Havre urban units</caption><thead><tr><th></th><th>Number of households</th><th>Number of poor households</th><th>LCZ map</th></tr></thead><tbody><tr><td>Urban unit of Montpellier</td><td><div>Number of household 214909</div><div>Percentage of Number of Households (%)</div></td><td><div>Number of poor household 39489</div><div>Percentage of Number of Poor Households (%)</div></td><td><div>LCZ map</div></td></tr><tr><td>Urban unit of Grenoble</td><td><div>Number of household 265760</div><div>Percentage of Number of Households (%)</div></td><td><div>Number of poor household 32881</div><div>Percentage of Number of Poor Households (%)</div></td><td><div>LCZ map</div></td></tr><tr><td>Urban unit of Le Havre</td><td><div>Number of household 105957</div><div>Percentage of Number of Households (%)</div></td><td><div>Number of poor household 17553</div><div>Percentage of Number of Poor Households (%)</div></td><td><div>LCZ map</div></td></tr></tbody></table>
# Analyse combinée du risque d'inondation à Alger : couplage de la modélisation hydrologique-hydraulique « HEC-HMS, HEC-RAS » et la méthode multicritères (MCDM) par SIG.

Hanane SAOUDI ¹,², Sébastien GADAL ², Mahfoud ZIANE ¹, Sabah BADRI ³.

1. Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene USTHB, Département FST GAT, laboratoire : ville, régions et gouvernance territoriale LVRGT, Alger, Algérie.

hsaoudi@usthb.dz, zianmadz@yahoo.fr

2. Aix Marseille Université, Université Côte d'Azur, Avignon Université, CNRS, ESPACE, Avignon, France.

sebastien.gadal@univ-amu.fr

3. Bureau d'étude spécialisé en hydrologie, SIDI KHALED, Biskra, Algérie.

badrisabah07@gmail.com

## ABSTRACT :

This study proposes an approach for mapping flood risks in Algiers by combining hydrological modeling (HEC-HMS), hydraulic modeling (HEC-RAS), and the AHP (Analytic Hierarchy Process) method, one of Multi-Criteria Decision-Analysis (MCDA) techniques.

The analysis is based on 30 years of climatic data, a digital elevation model (DEM), and various parameters such as TWI index, elevation, drainage density, slope, precipitation, land use land cover, and population density. The application of the AHP method revealed that the most flood-prone areas are primarily located in the coastal plains and the Mitidja. These areas are characterized by a dense hydrographic network and a topography favorable to water flow, which promotes water stagnation in low-lying areas, compounded by rapid urbanization.

MOTS-CLÉS : Modélisation spatiale, risque, Hydrographie, SIG, inondations, Alger.

KEYWORDS : Spatial Modelling, Risk, hydrography, GIS, floods, Algiers.
# 1. Introduction

Les inondations, de plus en plus fréquentes en Afrique du Nord, notamment dans les zones urbaines méditerranéennes (Essahlaoui et al., 2025), causent d'importante pertes humaines et matérielles, d'où la nécessité de cartographier les zones exposées aux inondations afin de mieux prévenir et gérer ce risque.

Les recherches récentes ont prouvé l'efficacité de l'intégration des systèmes d'information géographique (SIG) avec la modélisation hydrologique et hydraulique, via les logiciels HEC-HMS et HEC-RAS de l'USACE (United States Army Corps of Engineers) (Peker et al., 2024). Les SIG permettent d'extraire, à partir d'un Modèle Numérique de Terrain (MNT), des paramètres hydrologiques essentiels tels que la pente, la densité de drainage et l'accumulation des eaux. Ces paramètres servent de données d'entrée crucales pour HEC-HMS et HEC-RAS, optimisant ainsi la simulation des écoulements et la délimitation des zones inondables. Hashemyan et al., 2015, ont intégré ces modèles pour simuler les inondations de la rivière Khoshke Rudan en Iran. De même, Peker et al., 2024, ont appliqué cette méthodologie au bassin de la rivière Göksu en Turquie, soulignant ainsi la pertinence de cette approche pour l'analyse des risques d'inondation. Dans cette étude, nous appliquons cette approche à la wilaya d'Alger. Une évaluation critique des incertitudes liées aux données d'entrée et aux critères de pondération sera réalisée afin d'améliorer la robustesse des résultats. Ces derniers constitueront un outil stratégique d'aide à la décision pour les autorités locales, facilitant ainsi la gestion du risque d'inondation.

# 2. Présentation et localisation de la zone d'étude :

Alger, capitale de l'Algérie, se situe dans le nord du pays (figure n° 01), avec une superficie de 809,22 km², elle a été affectée à plusieurs reprises par des aléas hydrométéorologiques, les inondations des 9-10 novembre 2001 à Bab-el-Oued, Alger, d'un cumul estimé à 263 mm ; ont marqué l'esprit des Algériens, causant la mort de 781 personnes (Menad et al., 2012).

<figure><img src="image_110.png" /><figcaption>FIGURE 1. La localisation géographique de la zone d'étude.</figcaption></figure>
### 3. Méthodologie :

La méthodologie appliquée pour cartographier le risque d'inondation dans la wilaya d'Alger se structure autour des modules suivants :

#### 3.1. La modélisation des inondations :

Elle repose sur la modélisation hydrologique avec HEC-HMS et la modélisation hydraulique avec HEC-RAS. Le modèle HEC-HMS est utilisé pour analyser les crues et établir un système d'alerte en vue de prévenir le risque d'inondation (Zhang et al., 2022). Pour cela, un modèle numérique de terrain (MNT) de 30 mètres, fourni par l'USGS, a servi à délimiter les sous-bassins versants. Des données climatiques (précipitations, température) sur une période de 30 ans (1980-2021), provenant de douze (12) stations météorologiques réparties sur la wilaya d'Alger, ont été utilisées pour simuler les précipitations et les débits. Ces données permettent d'obtenir des hydrogrammes de crues qui servent ensuite d'entrée pour le modèle HEC-RAS. Ce dernier est utilisé pour simuler l'écoulement des crues et identifier les zones à risque d'inondation.

#### 3.2. La cartographie du risque inondation par la méthode AHP :

Dans cette étude, la méthode AHP (Analytic Hierarchy Process), une des techniques multicritères de la (MCDA) (Multi-Criteria Decision Analysis) la plus utilisée (Jesna et al., 2024), a été adoptée. Elle compare deux critères à la fois et utilise l'échelle de Saaty (tableau 1) pour évaluer leur importance relative, construisant ainsi une matrice de comparaison (tableau 2). Une fois cette matrice complétée, les valeurs et les vecteurs propres des critères sont calculés. Le vecteur propre permet d'établir une hiérarchie des critères étudiés (Mekonnen et al., 2023). Pour notre étude, Sept (07) paramètres ont été sélectionnés en s'appuyant sur la littérature et en tenant compte des spécificités de la zone d'étude (figure 02) : l'indice topographique d'humidité (TWI), l'altitude, la densité de drainage, la pente, les précipitations, l'occupation du sol (LULC) et la densité de population. L'outil ArcGIS a été utilisé pour superposer les couches et attribuer des poids normalisés. La carte finale classe la wilaya d'Alger en cinq (05) niveaux de risque : très faible, faible, modéré, fort et très fort.

<table><thead><tr><td>Degré d'importance</td><td>Degré d'importance verbale</td><td>Définition</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Importance</td><td>Les deux éléments contribuent autant à l'objectifs.</td></tr><tr><td>3</td><td>Un élément est un peu plus important que l'autre.</td><td>Le jugement de l'expert favorise légèrement un élément par rapport aux autres.</td></tr><tr><td>5</td><td>Un élément est plus important que l'autre.</td><td>Le jugement de l'expert favorise un élément par rapport aux autres.</td></tr><tr><td>7</td><td>Un élément est beaucoup plus important que l'autre.</td><td>Le jugement de l'expert favorise fortement un élément par rapport aux autres.</td></tr><tr><td>9</td><td>Un élément est absolument plus important que l'autre.</td><td>La dominance d'un élément par rapport à l'autre est démontrée par le jugement de l'expert.</td></tr><tr><td>2,4,6,8</td><td>Valeurs intermédiaires entre deux appréciations voisines.</td><td>Utilisés pour affiner un jugement lorsqu'un compromis est nécessaire entre deux appréciations.</td></tr><tr><td>1/2,1/3,1/4,1/5,1/6,1/7,1/8,1/9</td><td>Valeurs réciproques des appréciations précédentes</td><td></td></tr></tbody></table>
SAGEO'2025

<table><caption>TABLEAU 1. Échelle de valeurs (d'après Saaty, 1991).</caption><thead><tr><th>Facteurs</th><th>Densité de drainage</th><th>Altitude</th><th>Précipitations</th><th>Pente</th><th>TWI</th><th>LULU</th><th>Densité de population</th></tr></thead><tbody><tr><td>Densité de drainage</td><td>1</td><td>3</td><td>3</td><td>5</td><td>3</td><td>5</td><td>3</td></tr><tr><td>Altitude</td><td>1/3</td><td>1</td><td>3</td><td>5</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Précipitations</td><td>1/3</td><td>1/3</td><td>1</td><td>3</td><td>1</td><td>3</td><td>1</td></tr><tr><td>Pente</td><td>1/5</td><td>1/5</td><td>1/3</td><td>1</td><td>3</td><td>5</td><td>1/3</td></tr><tr><td>TWI</td><td>1/3</td><td>1/3</td><td>1</td><td>1/3</td><td>1</td><td>3</td><td>1</td></tr><tr><td>LULU</td><td>1/5</td><td>1/3</td><td>1/3</td><td>1/5</td><td>1/3</td><td>1</td><td>1/3</td></tr><tr><td>Densité de population</td><td>1/3</td><td>1/3</td><td>1</td><td>3</td><td>1</td><td>3</td><td>1</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_111.png" /><figcaption>FIGURE 2. Indices : TWI, Altitude, Densité de drainage, Pente, Précipitations, LULC et densité de population utilisés pour cartographie le risque d'inondations à Alger.</figcaption></figure>

## 4. Résultats et discussions :

Selon la carte du risque d'inondations d'Alger, les zones d'accumulation d'eau (réseau hydrographique) sont les plus vulnérables aux inondations (figure 3). La majeure partie du réseau hydrographique d'Alger se situe dans les sous bassins versants des oueds El Harrach, El Hamiz et Reghaia, caractérisés principalement par une vulnérabilité élevée. La partie ouest d'Alger présente une vulnérabilité faible à modérée. Les communes correspondant aux zones à forte vulnérabilité sont Reghaia, Rouiba, Dar El Beida, Bordj El Kiffan, Ain Taya, Bordj El Bahri, Bab Ezzouar, Oued Smar, El Harrach, Hussein Dey, Baraki, Eucalyptus, Gué de Constantine, Sidi
Moussa, Birtouta, Ouled Chebel, Shaoula et Tassala El Merdja, ainsi que certaines zones de Chéraga, Staoueli et Zeralda. En termes d'aménagement du territoire, les décideurs devraient privilégier l'expansion urbaine future dans les zones de vulnérabilité modérée à faible, telles que les communes de Douira, Mahelma et Rahmania, plutôt que de poursuivre l'expansion urbaine dans des zones à risque.

<figure><img src="image_112.png" /><figcaption>FIGURE 3. La répartition spatiale des zones exposées aux risques d'inondation dans la wilaya d'Alger.</figcaption></figure>

**5. Conclusion**

La combinaison de la modélisation hydraulique et hydrologique par (HEC-HMS) et (HEC-RAS) avec la méthode AHP de la (MCDA) basée sur les SIG, représente une approche innovante et efficace pour l'analyse du risque d'inondation sur un territoire caractérisé par l'absence de données hydro-géographiques fiables et la non disponibilité d'un modèle numérique de terrain (MNT) de haute résolution. Elle constitue ainsi un outil essentiel pour orienter les décisions en matière de planification urbaine et de gestion des catastrophes liées aux inondations.

**Références bibliographiques**

Essahlaoui, N., Ijlil, S., Alitane, A., Mohajane, M., El Ouali, A., Rhazi1, R., Oumou, A., Alouane, A., Ammari, Z., Khrabcha, A., El Hafyani, M., Essahlaoui, A., Aouragh, M., and Rompaey A., (2025). *Using GIS and Analytical Hierarchy Process (AHP) for flood hazard assessment based on morphological and hydrological criteria, case of the Meknes region, Morocco*. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202560704009

Jesna, I., Kurian C., Bhallamudi, SM., & Sudheer, K.P., (2024). *A new framework integration flood inundation modeling and multicritaria decision-making for enhanced flood risk mapping*. https://link.springer.com/article/10.1007/s11069-024-06718-7

Hashemyan, F., Khaleghi, M., Kamyar, M., (2015) *Combination of HEC-HMS and HEC-RAS Models in GIS in Order to Simulate Flood (Case Study: Khoshke Rudan River in Fars Province, Iran)*. Res. J. Recent Sci. Res. J. Recent Sci. 2015, 4, 122-127.

Mekonnen, T., Bitew Mitiku, A., Woldemichael, A., (2023). *Flood Hazard Zoning of Upper Awash River Basin, Ethiopia, Using the Analytical Hierarchy Process (AHP) as Compared to Sensitivity Analysis*, https://doi.org/10.1155/2023/1675634.

Menad, W., Douvinet, J., Beltrando, G., et Arnaud-Fassetta, G., (2012). *Evaluating the influence of urbanisation face à un aléa météorologique remarquable : les inondations des 9-10 novembre 2001 à Bab-el-Oued* (Alger, Algérie), https://journals.openedition.org/geomorphologie/9954

Peker, I., Gülbaz, S., Vahdettin, D., Orhan, O., and Beden, N., (2024). *Integration of HEC-RAS and HEC-HMS with GIS in Flood Modeling and Flood Hazard Mapping*. https://doi.org/10.3390/su16031226

Zhang, Ke., Shalehy, H., Gazi, T., Chakraborty, A., Kazi, M., Liu, L., (2022). *Une approche intégrée d'évaluation des risques d'inondation basée sur une modélisation hydrologique-hydraulique couplée et une analyse ascendante de la vulnérabilité aux aléas*. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1364815221003212
# Cartographie de la vulnérabilité des sols à l'érosion hydrique

## Utilisation combinée des SIG et de l'analyse multicritère, cas du bassin versant de Fergoug en Algérie

Abderrahmane HAMIMED<fnref n="1" />, Ahmed Tewfik OUALID<fnref n="1" />, Kaddour MILOUDI<fnref n="1" />, Okacha TALBI<fnref n="2" />

**ABSTRACT.** This contribution aims to achieve a zoning of soil degradation risks by water erosion, i.e. to establish a map of soil vulnerability to erosion at the scale of a watershed in order to study the erosion process and assess its potential impact on the watercourse downstream of the dam (at the outlet of the basin) and on coastal marine areas. To do this, we chose a qualitative modeling based on a multi-criteria analysis combining, in a GIS, the most representative erosion factors: the slope, the nature of the substrate, the climatic aggressiveness of the rainfall and the current land use. The synthesis of all the information in the GIS software, as well as their confrontations with the geomorphological data, made it possible to draw up maps of vulnerability to water erosion according to five degrees (very dense vegetation, dense vegetation, critical state, degraded state and very degraded state), in which the areas in degraded and very degraded state cover 32% of the surface area of the watershed against 45% of the land with dense or very dense vegetation cover. The rest (23%) being in critical state. The comparison of the results obtained with the outputs of the revised model of soil losses by erosion (RUSLE) as well as their validations by the reality of the field show the interest of the joint use of the multi-criteria analysis of multi-source information and GIS for the monitoring of water erosion in the watershed of Fergoug and its consequences on the disastrous situation, illustrated by the almost total sedimentation of the reservoir dams of this mountainous region, water tower of western Algeria.

**MOTS-CLES :** érosion, analyse multicritère, SIG, ouest algérien.

**KEYWORDS:** erosion, multi-criteria analysis, GIS, Western Algeria.

<footnote n="1">1. Laboratoire des systèmes biologiques et géomatique, Université Mustapha stambouli de Mascara, Algérie.
hamimed@univ-mascara.dz, tewfik.oualid@univ-mascara.dz, miloudi.kaddour@gmail.com</footnote>

<footnote n="2">2. Faculté de Technologie, Université Dr. Moulay Tahar, Saïda, Algérie.
talbio@yahoo.fr</footnote>
# 1. Introduction

La dégradation des sols est un processus défini comme étant l'abaissement et la perte des qualités essentielles des sols pour remplir ses fonctions naturelles. Ces dernières décennies, elle devient de plus en plus grave dans le monde entier, constituant la plus grande menace pour les agrosystèmes (Quinton et Fiener, 2024). Globalement, le processus naturel de dégradation des sols peut être amplifiée ou atténuée par une variété d'actions anthropiques, tels que l'agriculture de montagne inappropriée, le surpâturage et la déforestation. En Algérie du Nord, le phénomène d'érosion hydrique présente la forme de dégradation des sols la plus sérieuse affectant les reliefs, environ 14 millions d'hectares des terres sont touchés (Bensekhria et Bouhata, 2022). Ce phénomène est lié au contexte socio-économique de l'utilisation des ressources naturelles, au-delà de leur capacité de restauration, aggravé souvent par les fluctuations des conditions climatiques. Il conduit à un déclin permanant des activités économiques, enracinant la population locale dans la pauvreté et les poussant à un exode massif. L'objectif de cette contribution est de parvenir à un zonage des risques de dégradation des sols par érosion hydrique par la réalisation d'une carte de vulnérabilité des sols à l'érosion à l'échelle d'un bassin versant et ce afin d'étudier le processus d'érosion et d'en évaluer l'impact potentiel sur le cours d'eau en aval du barrage (à l'exutoire du bassin) et sur les zones marines côtières.

# 2. Matériel et méthodes

Le site pilote retenu est un écosystème montagneux situé dans les monts des Béni-chougrane (nord-ouest de l'Algérie), correspondant au bassin versant de Fergoug d'une superficie d'environ 170 km². Il est caractérisé par des fortes pentes, une lithologie essentiellement marneuse, une irrégularité pluviométrique et une faible couverture végétale, ce qui le rend très sensible à l'érosion hydrique. Le jeu de données utilisé est constitué d'une image satellitaire Landsat-Oli/Tirs acquise le 3/11/2022, des cartes lithologiques au 1:50.000 couvrant le site, d'un modèle numérique de terrain SRTM de résolution spatiale de 30 m, des données pluviométriques journalières, mensuelles et annuelles de la période de 1990-2020 et des profils pédologiques in-situ, à savoir la perméabilité et les pourcentages de sable, d'argile, de limon et de matière organique du sol.

Nous avons développé une modélisation spatiale se basant sur une analyse multicritère hiérarchique (AHP (Analytic Hierarchy Process)) (Figure 1) combinant, dans un SIG, les facteurs de l'érosion les plus représentatifs : la pente, la nature du substrat, l'agressivité climatique des pluies (classée suivant 9 classes d'érosivité des pluies, variant de 126 à 297 MJ.mm/ha/h/an) et l'occupation actuelle du sol selon 5 classes (végétation très dense, végétation dense, végétation éparse, sol dégradé et sol très dégradé) (Bensekhria et Bouhata, 2022; Mnasri et al., 2023; Chowdary, et al., 2013). La carte finale des classes de vulnérabilité des sols à l'érosion hydrique est validée par la réalité-terrain. Elle est également comparée par
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Cartographie de la vulnérabilité des sols à l'érosion hydrique

rapport à la carte dérivée du modèle révisé de perte en sol (RUSLE) (Bensekhria et Bouhata, 2022).

### 3. Résultats

La synthèse de l'ensemble des informations dans un SIG, ainsi que leurs confrontations avec les données géomorphologiques, ont permis de dresser une carte de vulnérabilité à l'érosion hydrique selon cinq degrés (végétation très dense, végétation dense, état critique, état dégradé et état très dégradé) (Figure 2), dans lesquelles, les zones en état dégradé et très dégradé couvrent 32% de la superficie du bassin versant contre 45% des terres à couvert végétal dense ou très dense. Le reste (23%) étant en état critique, ce qui signifie la nécessité absolue d'une gestion conservatoire de l'eau et des sols dans le bassin versant.

<figure><img src="image_113.png" /><figcaption>FIGURE 1. Méthodologie de cartographie de la vulnérabilité des sols à l'érosion hydrique par utilisation de l'analyse multicritère AHP.</figcaption></figure>

### 4. Conclusion

La confrontation des résultats obtenus avec les sorties du modèle RUSLE ainsi que leurs validations par la réalité du terrain montrent l'intérêt de l'utilisation conjointe de l'analyse multicritère des informations multisources et des SIG pour le suivi de l'érosion hydrique dans le bassin versant de Fergoug et ses conséquences sur la situation désastreuse. Cette dernière est illustrée par la sédimentation quasi-totale des barrages-réservoirs de cette région montagneuse, château d'eau de l'ouest algérien. Le résultat de l'application de cette méthode peut être utilisé pour identifier les sous-bassins versants reconnus comme zone prioritaire pour les actions de conservation.
SAGEO'2025

<figure><img src="image_114.png" /><figcaption>**FIGURE 2.** Carte des classes de vulnérabilité des sols à l'érosion hydrique dans le bassin versant de Fergoug.</figcaption></figure>

**Bibliographie**

Bensekhria, A., Bouhata, R., (2022). Assessment and mapping soil water erosion using RUSLE approach and GIS tools: case of ouedel-Hai watershed, Aurès West, Northeastern of Algeria. *ISPRS International Journal of Geo-Information*, 11, n°2, 1-15 p.

Chowdary, V. M., Chakraborthy, D., Jeyaram, A., Murthy, Y. K., Sharma, J. R., Dadhwal, V. K., (2013). Multi-criteria decision making approach for watershed prioritization using analytic hierarchy process technique and GIS. *Water resources management*, vol. 27, p. 3555-3571.

Mnasri, H., Nunes, A., Sahnoun, H., Abdelkarim, B., Mahmoudi, S., (2023). Assessment of soil erosion in southern Tunisia using AHP-GIS modeling. *Euro-Mediterranean Journal for Environmental Integration*, p. 1-12.

Quinton, J. N., Fiener, P. (2024). Soil erosion on arable land: An unresolved global environmental threat. *Progress in Physical Geography: Earth and Environment*, vol. 48, n°1, p. 136-161.
<figure><img src="image_115.png" /></figure>

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

## Présentations orales

### Climat, durabilité, décarbonation

**Mélissa POUPELIN, Ludovic GRANJON, Guillaume HUTEAU, Thomas THEVENIN, Julien PERGAUD, Yves RICHARD**
*Scénarios géoprospectifs de végétalisation urbaine dans une perspective d'adaptation aux fortes chaleurs* 327

**Javier TAMAYO, Pierre-Alexis HERRAULT, Damien ERTLEN**
*Estimation des tendances de productivité des prairies de moyenne montagne en réponse au Réchauffement Climatique* 332

**Baptiste ALGLAVE, Pauline BESNARD, Jérémy BERNARD, Erwan BOCHER, Matthieu GOUSSEF, François LECONTE**
*Typologie des communes françaises sur la base des facteurs de la surchauffe urbaine* 338

**Théo CHAMARANDE, Benjamin PILLOT**
*Décarboner sans électrifier. Une modélisation spatiale de la cuisson solaire en France et au Sénégal* 343
# Scénarios géoprospectifs de végétalisation urbaine dans une perspective d'adaptation aux fortes chaleurs

## Application à Dijon Métropole

Mélissa POUPELIN¹,², Ludovic GRANJON³, Guillaume HUTEAU², Thomas THEVENIN¹, Julien PERGAUD², Yves RICHARD²

1. Laboratoire ThéMA, Université Bourgogne Europe, UMR 6049, CNRS, Dijon, France
*melissa.poupelin@u-bourgogne.fr*
*thomas.thevenin@u-bourgogne.fr*

2. Centre de recherches de climatologie, Laboratoire Biogéosciences, Université Bourgogne Europe, UMR 6282, CNRS, Dijon, France
*julien.pergaud@u-bourgogne.fr*
*guillaume.huteau@u-bourgogne.fr*
*yves.richard@u-bourgogne.fr*

3. LEEISA, Université de Guyane, CNRS, Cayenne, France
*ludovic.granjon@cnrs.fr*

**ABSTRACT:** Adapting cities to extreme heat is a major urban planning challenge. Investigating the impact of urban greening on the urban climate at a metropolitan scale is crucial for climate modeling and land-use planning. This study introduces a method for co-constructing realistic scenarios at this scale, grounded in geoprospective as its theoretical foundation. Two scenarios are developed: a "normative" scenario, involving homogeneous greening across the city, and an "exploratory" scenario, which is more realistic and based on a typology of urban spaces (public or private). The latter evaluates the maximum potential for vegetation and the influence of local urban planning regulations (Dijon Métropole's PLUi-HD, 2019). Results reveal differences in vegetation types (tall, low), locations (city center, suburbs, industrial zones), and density. This methodology establishes a geoprospective framework for decision-making that can be applied to other regions using freely available calculation tools.

**MOTS-CLES :** géoprospective, végétation urbaine, adaptation, planification urbaine, modélisation climatique, géomatique, outil d'aide à la décision

**KEYWORDS:** geoprospective, urban vegetation, adaptation, urban planning, climate modelling, geomatics, decision-support tool
# 1. Introduction

Dans le contexte du changement climatique, la question de végétaliser les espaces urbains pour les adapter aux fortes chaleurs est devenue centrale. Les dernières revues de la littérature identifient la nécessité de produire des outils d'aide à la décision pour végétaliser les milieux urbains (Knight et al., 2021). En parallèle, le contexte réglementaire (ZAN) suppose d'identifier des espaces urbains à désimperméabiliser et d'adapter les documents de planification urbaine (PLUi). Face à ces enjeux, de plus en plus de collectivités telles que Rennes (Dubreuil et al., 2020), Toulouse (Dumas, 2021; Mhedhbi, 2021) ou Dijon sont engagées dans des travaux de recherche-action visant à étudier l'adaptation de leurs territoires. Ce travail de co-construction de scénarios de végétalisation de Dijon Métropole propose d'utiliser la géoprospective comme base théorique pour formuler ces scénarios destinés à (i) mieux connaître le potentiel de végétalisation des territoires et (ii) être simulés dans des modèles de climat. Cela suppose de produire des résultats selon une résolution locale (pour être compris par les aménageurs) et de différencier la végétation en strates hautes et basses (pour être simulées dans un modèle de climat).

# 2. Données et méthodes

La co-construction de scénarios de végétalisation sur le territoire de Dijon Métropole s'inscrit dans le cadre du projet de recherche-action H2020 RESPONSE (2020/2024). Cette collaboration avec les services d'urbanisme et d'écologie urbaine a permis de développer deux scénarios réalistes et contrastés. Ceux-ci sont construits avec QGIS (V3.14 ou supérieure). L'occupation du sol de référence est composée de la BDTOPO V.3 et d'une base de données de végétation (BDVG) issue d'une image satellite PLEIADES (Dudek et al., 2023) et d'un modèle numérique d'élévation. Les scénarios ont vocation à être simulés dans le modèle TEB (Masson, 2000). Établis à l'échelle locale, ils sont ensuite agrégés au sein de la grille de modélisation de 150 mètres de résolution. La base théorique de la géoprospective structure les questionnements soulevés dans la phase initiale du projet. Deux approches géoprospectives sont distinguées, l'une « normative », l'autre « exploratoire » (Houet, 2023). Elles ont été adaptées au contexte du projet (temporalité, objectifs et moyens techniques) et traduites en méthodes de construction de scénarios dans le cadre du projet de recherche-action :

- **L'approche normative** vise à atteindre un objectif donné : une métropole couverte pour moitié de végétation basse et recouverte d'un quart d'arbres. Le scénario normatif issu de cette approche permet d'identifier les espaces les moins végétalisés et les espaces qui ne peuvent pas être végétalisés selon ces règles. Il relève d'un procédé méthodologique assez simple puisqu'il s'agit de relever à 50% les taux de végétation basse et à 25% les taux de végétation haute à l'échelle des mailles de simulation (150m de résolution).

- **L'approche exploratoire** vise à répondre à un questionnement : jusqu'à quel point est-il possible de végétaliser l'espace urbain tout en conservant un minimum de voies de circulation ? Le scénario exploratoire végétalise au
Scénarios géoprospectifs de végétalisation urbaine dans une perspective d'adaptation aux fortes chaleurs

maximum la métropole selon des règles appliquées en fonction d'une typologie d'espaces de la ville. Cette typologie différencie les espaces accessibles au public (rues, places, zones commerciales, parkings) et les espaces privés (jardins). Dans les espaces accessibles au public, la méthode appliquée remplace par de la végétation basse toutes les surfaces urbaines de la métropole qui ne sont pas nécessaires à un minimum de circulations de véhicules, de vélos et de piétons. La largeur des voiries conservée est variable en fonction des types de routes de la BDTOPO V.3. Les arbres sont répartis aléatoirement au-dessus de la végétation basse à raison d'un arbre tous les 15 mètres (défini avec les agents métropolitains). Ce scénario végétalise aussi les espaces privés en appliquant les coefficients de végétalisation basse et haute (PLT/CBS) indiqués dans le PLUi-HD de Dijon Métropole. Ces coefficients sont variables en fonction des parcelles et doivent prendre en compte la végétation préexistante et la place restante dans chacune d'elle. Un plugin a été créé dans QGIS pour réaliser ces calculs de façon automatisée (Poupelin, 2024).

### 3. Résultats principaux

Les deux scénarios produits peuvent s'observer à l'échelle de la rue, pour orienter la planification urbaine, mais également à l'échelle métropolitaine, pour saisir les opportunités de végétalisation existantes sur le territoire. Le scénario normatif ajoute des surfaces de végétation basse et haute assez proches (+/- 3.5 km² à Dijon, +/- 7.5 km² à Dijon Métropole), tandis que le scénario exploratoire ajoute des surfaces de végétation basse et haute bien plus contrastées (respectivement, 9 et 1.02 km² à Dijon, 16.63 et 1.19 km² à Dijon Métropole). Le scénario normatif ajoute plus de végétation haute que le scénario exploratoire ce qui montre qu'il est difficile d'obtenir une ville dont le quart de la surface est composée d'arbres en respectant une végétalisation « réaliste ». En revanche, ce scénario plus « réaliste » ajoute plus de deux fois plus de végétation basse que le scénario normatif, rien qu'à l'échelle de Dijon, ce qui montre le fort potentiel de végétalisation des centres urbains.

La représentation de ces ajouts à l'échelle des mailles de l'outil de simulation utilisé par ailleurs (Poupelin, 2024) permet d'identifier les espaces les plus propices à l'ajout de végétation basse et haute dans les deux scénarios (Figure 1). Les deux scénarios ajoutent jusqu'à 95% de végétation basse dans les zones commerciales situées au nord-est et au sud-ouest de la métropole, ce qui souligne le potentiel de végétalisation de ces espaces. La différence majeure à retenir concerne le centre-ville de Dijon, qui est l'espace le moins végétalisé dans l'approche exploratoire (entre 0 et 15%) qui tient compte des voies de circulation à conserver. Ces espaces, plus denses, présentent moins d'opportunité de végétalisation. En revanche, le scénario exploratoire montre que 50% des quartiers situés aux abords du centre-ville pourraient être végétalisés. Ces derniers sont partagés entre voirie et jardins privés, ce qui constitue des pistes de réflexion quant à l'intégration des citoyens dans le processus de végétalisation urbaine. Dans le cadre des réflexions autour de la désimperméabilisation des sols urbanisés qui font l'objet du Zéro Artificialisation Nette, de telles méthodologies offrent un support technique qui permet de discuter de
l'aménagement urbain sous forme de scénarios établis à la résolution de la parcelle ou de la rue, mais à l'échelle métropolitaine qui demeure à ce jour l'échelle de prise de décisions et d'élaboration des plans locaux d'urbanisme.

<figure><img src="image_116.png" /><figcaption>FIGURE 1. Ajouts de végétation basse et haute dans les deux scénarios co-construits à l'échelle de la grille de simulation du modèle de climat urbain TEB (r = 150m), sur le territoire de Dijon Métropole, France. Valeurs exprimées en pourcentage de maille végétalisée par rapport à la situation de référence (BD TOPO V3 + Base de données de végétation, (Poupelin, 2024)). En blanc, mailles « non urbaines », qui contiennent moins de 5% de bâti (normes relatives à l'utilisation de TEB).</figcaption></figure>

4. Conclusion

Ces résultats montrent l'intérêt de la scénarisation géoprospective pour connaître
le potentiel de végétalisation en milieu urbain. Le cas de Dijon illustre un fort potentiel
de végétalisation, dépassant l'objectif de couvrir la moitié de la surface urbaine. Une
approche exploratoire permet d'inclure une réflexion sur une typologie d'espaces de
la ville, entre ceux accessibles au public et privés, ce qui rejoint les pratiques de
planification urbaine. La diffusion prochaine d'un plugin QGIS développé dans le
cadre de ce travail pourrait faciliter la construction de tels scénarios. Enfin, les
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Scénarios géoprospectifs de végétalisation urbaine dans une perspective d'adaptation aux fortes chaleurs

résultats de simulation climatiques produits par ailleurs (Poupelin, 2024) montrent un rafraîchissement contrasté et un impact sur l'îlot de chaleur urbain ce qui valide cette méthodologie de scénarisation pour la modélisation climatique et l'étude de l'adaptation aux fortes chaleurs.

## 5. Remerciements

Ces travaux ont été réalisés dans le cadre d'une thèse financée par la Région Bourgogne-Franche-Comté. Elle s'inscrit le projet de recherche-action H2020 RESPONSE.

## Bibliographie

Diallo-Dudek, J. et al. (2023). Cartographier la végétation et les Local Climate Zone dans six agglomérations de Bourgogne-Franche-Comté - Article de synthèse publié à l'issue d'une présentation orale lors de la table ronde organisée le 12 mai 2022 à Dijon. Climatologie 20, 2. https://doi.org/10.1051/climat/202320002

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Poupelin, M., (2024). Géoprospective et modélisation climatique de la végétation urbaine dans une perspective d'adaptation aux fortes chaleurs: Application à Dijon Métropole. Université de Bourgogne, Dijon, France (Thèse de doctorat). https://theses.fr/s246127
# Estimation des tendances de productivité des prairies de moyenne montagne en réponse au Réchauffement Climatique

## Une exploitation des archives satellitaires à haute résolution spatiale

Javier TAMAYO¹, Pierre-Alexis HERRAULT ¹, Damien ERTLEN ¹

1. Université de Strasbourg, LIVE UMR 7362 CNRS
javier.tamayo@live-cnrs.unistra.fr

ABSTRACT. Low Mountain grasslands are essential socio-ecological systems, playing a crucial role in carbon cycling, climate regulation, and biodiversity conservation. However, climate warming has disrupted these ecosystems, altering temperatures, snow cover, and growing seasons. This study investigates productivity changes in mountain grasslands of the Vosges Mountains (Grand Est, France) from 1984 to 2024 using Landsat satellite data. Annual maximum Normalized Difference Vegetation Index (NDVI-max) was estimated through a two-step harmonized calibration: (1) correcting NDVI values using random forest regression to adjust for differences across sensors; and (2) estimating NDVI-max using cubic spline smoothing to account for scene variability. Polynomial regressions were applied to detect linear and nonlinear trends. Calibration reduced sensor-specific biases (–3.5% for Landsat 5, +4.5% for Landsat 8–9) and ensured high accuracy (r² > 0.88). Results revealed diverse trends: 16% of sites showed productivity increases, 19% declines, and 35% a reversal in productivity. This spatial heterogeneity likely reflects complex biotic and abiotic interactions affecting ecosystem resilience. The findings highlight the value of integrating satellite, climatic, and botanical data to understand climate impacts and guide conservation of mountain ecosystems.

MOTS-CLÉS: changement climatique, moyenne montagne, prairie, productivité, télédétection.

KEYWORDS: climate change, law-mountain, grassland, productivity, remote sensing.

## 1. Introduction

Les prairies de montagne jouent un rôle crucial dans le cycle du carbone, la régulation climatique et la conservation de la biodiversité (Liu et al., 2023). Cependant, le réchauffement climatique entraîne des températures plus élevées et des changements dans les régimes de couverture neigeuse (Choler et al., 2021; Pepin et
al., 2022), affectant la phénologie, la productivité et la structure des communautés végétales, et menaçant ainsi les services écosystémiques (Bektaş et al., 2021).

Alors que les études se concentrent souvent sur les régions de haute montagne (HM), les moyennes montagnes (MM), plus vulnérables, restent peu étudiées (Pepin et al., 2022). Ces régions, confrontées à l'impossibilité pour la végétation de migrer verticalement, constituent un laboratoire naturel pour analyser les réponses des écosystèmes face au climat de plus en plus chaud. Par ailleurs, les dynamiques observées en MM pourraient fournir des indications précieuses sur les réponses futures des HM dans un contexte de réchauffement accéléré.

La télédétection satellitaire, notamment les archives Landsat (Lsat), offre une
solution essentielle pour suivre l'évolution des prairies grâce à des séries temporelles
cohérentes et de haute résolution (Wulder et al., 2022).

Cette recherche analyse les dynamiques de productivité des prairies des Hautes
Vosges (Grand Est, France) entre 1984 et 2024 à l'aide des données Landsat. Elle
evalue les variations spatio-temporelles de productivité des prairies de MM, en
intégrant des données topographiques pour explorer les patrons spatiaux liés aux
changements climatiques.

**2. Méthodologie**

2.1. Estimation et correction des valeurs de productivité maximal annuelle

Nous avons estimé le NDVI maximal annuel (NDVI_max) entre juin et septembre pour la période 1984-2024 dans le Parc Naturel Régional des Ballons des Vosges (PNRBV, France, alt. max : 1 423 m) (Figure 1a). La zone d'étude (ZE) couvre 5 190 hectares de prairies d'altitude situées au-dessus de la limite des arbres, incluant des zones protégées et des prairies agricoles dédiées à l'élevage bovin. Ces estimations reposent sur des données de réflectance de surface à une résolution spatiale de 30 m, issues de la collection 2, niveau 2 des données Landsat, disponibles sur la plateforme USGS. Au total, 53 375 pixels Landsat ont été retenus dans la ZE. Pour chaque pixel et scène disponible, nous avons calculé une métrique de NDVI après avoir masqué les conditions météorologiques (nuages, ombres, cirrus, neige et eau) en utilisant les bandes QA_PIXEL (Lsat 5-9) et SR_CLOUD_QA (Lsat 5-7).

Deux sources d'incertitude ont été prises en compte pour affiner l'estimation de
NDVImax : (1) les différences systématiques dans la réponse radiométrique des
capteurs Landsat provenant des différentes missions ; (2) la variabilité du nombre de
scènes annuelles en fonction des conditions météorologiques et des périodes de
superposition des missions. Pour harmoniser les données, nous avons appliqué une
méthodologie inspirée de Berner et al., (2020). En utilisant un modèle Random Forest,
la réponse radiométrique des capteurs Lsat 5, 8 et 9 a été calibrée pour correspondre
à celle de Lsat 7, en exploitant les chevauchements temporels entre missions. Cette
harmonisation garantit la comparabilité des mesures de NDVI sur l'ensemble de la
période d'étude. Puis, lorsque le nombre d'observations estivales sous ciel clair était
limité, une approche basée sur la phénologie typique a été utilisée pour estimer le