$NDVI_{max}$ de manière fiable. Des splines cubiques flexibles ont été ajustées sur une fenêtre glissante de 17 ans centrée sur l'année d'analyse, permettant de corriger les biais et d'obtenir des valeurs annuelles ajustées de $NDVI_{max}$, reflétant la phénologie typique du site.

## 2.2. Estimation des tendances de productivité

Les tendances de la productivité dans les prairies de moyenne montagne du PNRBV ont été analysées à partir des séries temporelles de $NDVI_{max}$ entre 1984 et 2024. Nous avons appliqué une méthodologie statistique non linéaire, en ajustant des polynômes de second ordre selon Rigal et al., (2020). Cette approche permet de capturer des changements complexes dans les séries temporelles et de modéliser les trajectoires de $NDVI_{max}$.

Les coefficients des polynômes ont permis de classer les tendances en neuf catégories distinctes, différenciant les directions, les vitesses et les courbures des trajectoires (Figure 3d). Cette analyse a produit des cartes détaillées des tendances de productivité à l'échelle des pixels, offrant une vision fine et localisée des dynamiques de productivité dans le massif des Hautes Vosges.

# 3. Résultats et discussion

## 3.1. Prise en compte du biais lié à la diversité radiométrique des capteurs

L'utilisation d'un modèle Random Forest a permis de réduire le biais radiométrique entre les capteurs Landsat. Avant calibration, les données NDVI brutes présentaient une sous-estimation pour Lsat 5 (-3,5 %) et une surestimation pour Lsat 8-9 (+4,5 %) par rapport à Lsat 7, introduisant une tendance positive artificielle dans les séries chronologiques composites (Tableau 1). La calibration harmonisée a éliminé le biais pour Lsat 5 et l'a réduit pour Lsat 8-9, tout en maintenant une précision élevée ($r^2$ = 0,89 pour Lsat 5 et $r^2$ = 0,88 pour Lsat 8-9). Les erreurs quadratiques moyennes (RMSE) sont restées faibles après correction, confirmant l'efficacité de la méthodologie dans l'ajustement des données NDVI tout en préservant leur exactitude.

<table><caption>TABLEAU 1. Biais d'ajustement du modèle de validation croisée entre les satellites Lsat 7 et respectivement Lsat 5 et Lsat 8-9</caption><thead><tr><th rowspan="2">Satellite</th><th colspan="2">Nombre de sites</th><th colspan="3">Données originales</th><th colspan="3">Validation croisée</th></tr><tr><th>Entraînement</th><th>Evaluation</th><th>RMSE</th><th>Biais médian</th><th>Biais médian %</th><th>r<sup>2</sup></th><th>RMSE</th><th>Biais médian %</th></tr></thead><tbody><tr><td>Lsat 5</td><td>37 789</td><td>12 596</td><td>0,017</td><td>-0,014</td><td>-3,5</td><td>0,89</td><td>0,016</td><td>0</td></tr><tr><td>Lsat 8-9</td><td>38 029</td><td>12 676</td><td>0,019</td><td>0,017</td><td>4,5</td><td>0,88</td><td>0,019</td><td>-0,1</td></tr></tbody></table>

## 3.2. Productivité maximale annuelle par l'ajustement des splines cubiques

Entre 1984 et 2024, le nombre annuel d'observations estivales exploitables dans les Vosges a augmenté de 5 à 12 observations par site, notamment grâce aux lancements des satellites Landsat 7 et 8 (Figure 1a). Cette augmentation accroît la
probabilité de capturer le pic de verdure estivale, introduisant une tendance positive artificielle dans les séries chronologiques du NDVI<sub>max</sub>.

La modélisation phénologique basée sur des splines cubiques a corrigé ces biais. La Figure 1b montre que, avec moins de 7 observations annuelles, les estimations non ajustées présentent une variabilité importante, tandis que les valeurs modélisées sont plus stables et précises. Ce constat est essentiel, puisque seulement 45 % des années analysées disposent de plus de 7 observations estivales par pixel, soulignant l'importance de l'ajustement par spline cubique.

<figure><img src="image_117.png" /><figcaption>FIGURE 1. (a) Disponibilité des observations estivales Landsat (Vosges, 1984–2024) ; (b) Impact du nombre d'observations sur l'estimation de NDVI</figcaption></figure>

L'évolution des courbes phénologiques pour deux sites (Figure 2) révèle une augmentation progressive de la productivité pour le point 799819, tandis que le point 827473 montre une diminution. Ces ajustements ont permis de dériver des tendances fiables de productivité pour 53 347 pixels sur une période de 40 ans.

<figure><img src="image_118.png" /><figcaption>FIGURE 2. Évolution des courbes phénologiques annuelles ajustées par spline pour deux sites entre 1984-204. Chaque point représente une observation estivale annuelle (coloré selon l'année). Chaque courbe illustre la phénologie typique du site, ajustée sur 17 ans d'observations autour de l'année analysée (selon couleur)</figcaption></figure>

3.3. Tendances de la productivité

L'analyse des séries temporelles du NDVI<sub>max</sub> (1984–2024) révèle que 90 % des pixels étudiés appartiennent à quatre classes de trajectoires. Environ 35 % des pixels
Estimation des tendances de productivité des prairies de moyenne montagne en réponse au
Réchauffement Climatique

montrent une stabilité de la productivité, malgré les évolutions climatiques. Les trajectoires linéaires, représentant des augmentations (classe 6) ou des diminutions constantes (classe 4), concernent une part significative des pixels.

Les trajectoires non linéaires, représentant environ 33 % des pixels, incluent des trajectoires « concaves » (augmentation suivie d'un déclin), souvent associées à des phases d'essor initial suivi de stress prolongé dû aux perturbations climatiques (Figure 3d). Ces dynamiques spatiales et temporelles pourraient être liées à des processus écologiques influencés par le changement climatique, comme la redistribution géographique des espèces ou l'évolution des compositions végétales.

<figure><img src="image_119.png" /><figcaption>FIGURE 3. Tendances de productivité maximale (1984–2024) : (a) zone d'étude, (b,c) deux sites, (d) classes de trajectoires.</figcaption></figure>

L'hétérogénéité observée souligne l'influence combinée de facteurs biotiques et abiotiques, affectant la résilience des écosystèmes face au CC. Ces résultats montrent la nécessité d'intégrer les dynamiques spatiales dans les analyses pour comprendre les réponses écologiques aux perturbations climatiques.

3.4. Influence de la topographie sur les dynamiques de productivité

Les séries de *NDVI*<sub>max</sub> révèlent une hétérogénéité spatiale marquée dans les Hautes Vosges, traduisant une variabilité des prairies face au CC. Les zones d'altitude élevée avec des pentes faibles et une orientation sud-ouest montrent des augmentations significatives de productivité, grâce à des conditions favorables telles qu'une couverture neigeuse prolongée et une meilleure exposition solaire(Pepin et al.,
2022). En revanche, les zones de basse altitude et les pentes escarpées subissent des baisses de productivité, probablement dues à un stress thermique et hydrique accru, en raison des températures estivales plus élevées et d'une disponibilité en eau réduite.

La complexité topographique pourrait amplifier ces disparités microclimatiques, créant des refuges climatiques qui stabilisent localement la productivité face au CC. Ces résultats soulignent l'importance de considérer les paramètres topographiques pour anticiper les trajectoires futures des prairies de moyenne montagne.

## 4. Conclusion

L'analyse des prairies des Hautes Vosges sur quatre décennies démontre la valeur des archives Landsat pour étudier l'impact du changement climatique. La calibration des capteurs et l'ajustement des données par splines cubiques ont corrigé les biais, améliorant la précision des estimations de productivité. Les tendances observées révèlent une réponse hétérogène des prairies, influencée par des facteurs biotiques, abiotiques et topographiques. Cette variabilité met en lumière le rôle essentiel des refuges climatiques dans l'adaptation des communautés végétales. Une intégration future de données botaniques, climatiques et multi-satellitaires approfondira la compréhension des dynamiques de productivité face au changement climatique.

## Bibliographie

Bektaş, B., Thuiller, W., Saillard, A., Choler, P., Renaud, J., Colace, M. P., Della Vedova, R., & Münkemüller, T. (2021). Lags in phenological acclimation of mountain grasslands after recent warming. *Journal of Ecology*, *109*(9), 3396–3410

Berner, L. T., Massey, R., Jantz, P., Forbes, B. C., Macias-Fauria, M., Myers-Smith, I., Kumpula, T., Gauthier, G., Andreu-Hayles, L., Gaglioti, B. V., Burns, P., Zetterberg, P., D'Arrigo, R., & Goetz, S. J. (2020). Summer warming explains widespread but not uniform greening in the Arctic tundra biome. *Nature Communications* 2020 11:1, 11(1), 1–12.

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Liu, L., Sayer, E. J., Deng, M., Li, P., Liu, W., Wang, X., Yang, S., Huang, J., Luo, J., Su, Y., Grünzweig, J. M., Jiang, L., Hu, S., & Piao, S. (2023). The grassland carbon cycle: Mechanisms, responses to global changes, and potential contribution to carbon neutrality. *Fundamental Research*, 3(2), 209–218.

Pepin, N. C., Arnone, E., Gobiet, A., Haslinger, K., Kotlarski, S., Notarnicola, C., Palazzi, E., Seibert, P., Serafin, S., Schöner, W., Terzago, S., Thornton, J. M., Vuille, M., & Adler, C. (2022). Climate Changes and Their Elevational Patterns in the Mountains of the World. *Reviews of Geophysics*, 60(1), e2020RG000730.

Rigal, S., Devictor, V., & Dakos, V. (2020). A method for classifying and comparing non-linear trajectories of ecological variables. *Ecological Indicators*, 112, 106113.

Wulder, M. A., Roy, D. P., Radeloff, V. C., Loveland, T. R., Anderson, M. C., Johnson, D. M., Healey, S., Zhu, Z., Scambos, T. A., Pahlevan, N., Hansen, M., Gorelick, N., Crawford, C. J., Masek, J. G., Hermosilla, T., White, J. C., Belward, A. S., Schaaf, C., Woodcock, C. E., ... Cook, B. D. (2022). Fifty years of Landsat science and impacts. *Remote Sensing of Environment*, 280, 113195.
# Typologie des communes françaises sur la base des facteurs de la surchauffe urbaine

Baptiste ALGLAVE¹, Pauline BESNARD², Jérémy BERNARD³, Erwan BOCHER², Matthieu GOUSSEF², Francois LECONTE ⁴

1. Lab-STICC (UMR 6285), Université Bretagne Sud, 8 Rue Michel de Montaigne, 56000 Vannes. [baptiste.alglave@univ-ubs.fr](mailto:baptiste.alglave@univ-ubs.fr)

2. Lab-STICC (UMR 6285), CNRS, 8 Rue Michel de Montaigne, 56000 Vannes. [erwan.bocher@univ-ubs.fr](mailto:erwan.bocher@univ-ubs.fr)

3. LOCIE (UMR 5271), Université Savoie Mont Blanc, 73376 Le Bourget du Lac. [jeremy.bernard@zaclys.net](mailto:jeremy.bernard@zaclys.net)

4. LERMAB, Université de Lorraine, 7 Rue Fusillés Résistance, 88000 Épinal. [francois.leconte@univ-lorraine.fr](mailto:francois.leconte@univ-lorraine.fr)

## ABSTRACT.

Urban areas are increasingly exposed to climate change, with rising urban temperature outpacing global rise. Buildings and land sealing exacerbate urban overheating through urban heat islands and prolonged thermal stress which significantly impacts populations health. This study aims to classify French municipalities based on their sensitivity to overheating by leveraging multivariate analysis methods, here the factorial analysis of mixed data. Indicators are derived from diverse data sources characterizing urban morphology, land use, climate, and topography. Five municipality profiles emerged, distinguished by factors such as building density, vegetation cover, and proximity to the coast. The classification was validated against urban heat islands data simulated using urban climate models. This typology provides a first tool to categorize urban territories with regards to their sensitivity to urban overheating. Such classification could be used to quantify population exposure and identify at-risk populations based on the type of municipality they live in.

MOTS-CLÉS : indicateurs géographiques, analyse multivariée, classification, geoclimate, zones climatiques locales, morphologie urbaine.

KEYWORDS : geographic indicators, multivariate analysis, classification, geoclimate, local climate zones, urban morphology.
# 1. Introduction

Les territoires urbains sont de plus en plus exposés au changement climatique. Selon les rapports du groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (Masson-Delmotte et al., 2021), la température dans les zones urbaines augmente plus rapidement que la moyenne mondiale, avec des projections indiquant une intensification de ce phénomène au cours du XXIe siècle. L'apparition de phénomènes comme les îlots de chaleur urbains (Arnfield, 2003) ou les périodes prolongées de stress thermique sont des conséquences directes de l'imperméabilisation et de la densification des espaces urbains au détriment des espaces naturels. Ces phénomènes ont des effets documentés sur la santé des populations (Huang et al., 2023).

Par conséquent, la capacité à classifier les territoires en fonction de leur sensibilité au phénomène de surchauffe est un enjeu majeur en vue de fournir aux acteurs territoriaux des indicateurs synthétiques de la sensibilité des territoires à la surchauffe. A l'heure actuelle, les classifications basées sur une analyse statistique permettant de proposer une typologie des territoires urbains au regard de leur sensibilité au phénomène de surchauffe sont rares (Wand et al., 2020).

Différents facteurs favorisent les phénomènes de surchauffe (Oke et al., 2017). Ils peuvent être classifiés en quatre grandes catégories : (1) l'utilisation des sols, (2) la morphologie urbaine, (3) la topographie et le climat, et (4) les activités humaines. L'étude de ces facteurs passe par la définition d'indicateurs (e.g. la proportion de couverture végétale pour l'utilisation des sols, la hauteur moyenne des bâtiments pour la morphologie urbaine) en vue de les analyser conjointement, d'identifier des patrons de covariations entre ces indicateurs et finalement de construire des typologies de territoires (e.g. communes, unités urbaines) sur la base de ces indicateurs.

Ce travail propose une classification des communes françaises sur la base d'indicateurs de la surchauffe urbaine. Il repose sur la définition d'un ensemble d'indicateurs géographiques de la surchauffe urbaine ainsi que sur l'analyse conjointe de ces indicateurs à l'aide de méthodes d'analyse multivariée, ici l'analyse factorielle des données mixtes combinée à la méthode des kmeans pour la classification. Pour évaluer la pertinence de la classification, les groupes de communes obtenus sont comparés aux données d'ilôts de chaleur urbains disponibles sur une cinquantaine d'unités urbaines françaises issues de simulations microclimatiques réalisées dans le cadre du projet MapUCE (Suher-Carthy et al., 2023).

# 2. Matériel et méthodes

## 2.1. Echelle d'étude

L'étude porte sur les communes françaises de plus de 50 000 habitants soit 130 communes. Ce critère se base sur les travaux de Van Hove et al. (2011) qui a
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Typologie des communes françaises sur la base des facteurs de la surchauffe urbaine

identifié une relation linéaire entre l'intensité de l'îlot de chaleur urbain et la population au-delà de 50 000 habitants pour les villes européennes.

L'étude a été circonscrite à l'emprise de la tache urbaine des communes i.e. les zones de continuité du bâti. L'outil Geoclimate (Bocher et al., 2021) permet de calculer de façon automatisée la tache urbaine des communes. Pour chaque commune, les indicateurs de la surchauffe (Tableau 1) sont calculés en considérant exclusivement les unités spatiales de référence (unités définies par la topographie e.g. routes, rails, végétation) localisées dans la tache urbaine et n'ayant pas d'intersection avec la limite de la tache urbaine.

## 2.2. Définitions et construction des indicateurs de la surchauffe urbaine

En se basant sur la littérature (Oke et al., 2017), nous avons identifié un ensemble d'indicateurs permettant de décrire les facteurs de la surchauffe urbaine (Tableau 1). A noter que ces indicateurs sont des données quantitatives sauf le type de climat qui est une variable qualitative. Il y a à la fois des données de proportion zéro-inflatées, des données de comptage et des données de surface.

L'outil Geoclimate (Bocher et al., 2021) est utilisé pour construire des couches SIG (végétation, eau, batiments) pour en dériver des indicateurs géographiques comme la typologie des zones climatiques locales (Oke et al., 2017) utilisées pour qualifier la morphologie urbaine et l'occupation des sols. Les données de topographie ont été extraites du modèle numérique de terrain 'Shuttle Radar Topography Mission'. Le trait de côte est issu de Naturalearth. Enfin les données climatiques sont tirées de la classification de Köppen-Geiger (Peel et al., 2007).

## 2.3. Méthode de classification

Les indicateurs sont d'abord traités de façon conjointe par l'analyse factorielle des données mixtes. Les données de surface et de comptage ont été log-transformées et les données de proportion sont transformées suivant la méthode décrite par Martin-Fernandez et al. (2003) afin de prendre en compte la zéro-inflation des données de proportion.

A partir des premières dimensions de l'analyse factorielle, nous avons réalisé une classification des communes en se basant sur la méthode des kmeans. Le nombre de clusters retenu est déterminé à partir de la variance intra-classe des différents partitionnements possibles.

## 2.4. Comparaison de la classification aux données d'îlots de chaleur urbains

Les groupes de communes identifiés par la classification sont comparés aux données d'îlot de chaleur urbain disponibles pour une cinquantaine d'unités urbaines françaises issues de simulations réalisées dans le cadre du projet MapUCE. Les données d'îlot de chaleur urbain sont des données définies sur une grille de 200m sur 200m de l'îlot de chaleur urbain maximum entre trois et six heures du matin. Elles sont obtenues à l'aide du modèle TEB/SURFEX (Masson, 2000).
Pour chaque commune, le groupe identifié par la classification est comparée à la moyenne de l'îlot de chaleur urbain dans la tache urbaine de la commune correspondante.

<table><caption>**Tableau 1 : facteurs, indicateurs et données utilisés pour la classification des communes**</caption><thead><tr><th colspan="2">Facteurs</th><th>Indicateurs</th><th>Données</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Climat et topographie</td><td>Proximité de la mer</td><td>Distance à la mer</td><td>Naturalearth</td></tr><tr><td>Topographie</td><td>Moyenne de l'Indice de Rugosité Topographique</td><td>Modèle numérique de terrain 'Shuttle Radar Topography Mission'</td></tr><tr><td>Climat</td><td>Climat de la commune suivant la classification de Koppen</td><td>Classification de Koppen</td></tr><tr><td rowspan="2">Occupation du sol</td><td>Présence, distribution et importance de la végétation/eau</td><td>Moyenne de la distance entre zones végétales les plus proches</td><td rowspan="2">Geoclimate</td></tr><tr><td>Perméabilité des sols</td><td>Proportion de surface perméable</td></tr><tr><td rowspan="4">Morphologie urbaine</td><td>Obstacles urbains</td><td>Proportion de bâtiments hauts<br>Proportion de bâtiments de hauteur moyenne</td><td rowspan="4"></td></tr><tr><td>Densité des bâtiments</td><td>Proportion de surfaces compactes<br>Proportion de surfaces non-compactes</td></tr><tr><td>Typologie de la structure urbaine</td><td>Nombre de taches urbaines dans l'emprise de la commune<br>Surface moyenne des taches urbaines</td></tr><tr><td>Population</td><td>Population</td><td>Nombre d'habitants</td></tr></tbody></table>

### 3. Résultats

L'analyse factorielle met en évidence que les indicateurs structurant les indicateurs de la surchauffe des différentes communes sont la densité du bâti, la part de végétation dans la commune, ainsi que les indicateurs climatiques et topographiques. Sur la base des premières dimensions de l'analyse factorielle, cinq groupes de communes ressortent dans la classification :

(1) les communes côtières ou montagneuses caractérisées par une forte perméabilité des sols et une dispersion des taches urbaines.
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Typologie des communes françaises sur la base des facteurs de la surchauffe urbaine

(2) les communes étendues avec une importante couverture végétale et des distances réduites entre les espaces verts.

(3) les communes avec une tache urbaine unique à vaste superficie urbaine ainsi qu'une perméabilité plus faible.

(4) les communes denses avec quelques poches de perméabilité liés à la présence d'espaces naturels.

(5) les communes très denses avec des obstacles urbains nombreux (i.e. rugosité importante) et une perméabilité minimale.

Ces différents groupes de communes représentent un gradient de sensibilité à la surchauffe. L'îlot de chaleur urbain moyen est croissant en passant successivement du premier groupe de communes au dernier groupe de communes.

## 4. Conclusion

L'étude a permis d'identifier des profils urbains sur la base d'indicateurs de la surchauffe urbaine. Ces profils dépendent essentiellement de la densité du bâti, de la présence de végétation ainsi que de la topographie et du climat. Cette typologie offre des pistes pour identifier les communes sensibles à la surchauffe à partir d'indicateurs simples et synthétiques (e.g. la proportion de zones compactes). La méthodologie utilisée pourrait être élargie à d'autres régions afin d'enrichir la classification et de la généraliser à d'autres régions du monde.

## Bibliographie

Arnfield AJ. *Two decades of urban climate research: a review of turbulence, exchanges of energy and water, and the urban heat island*. International Journal of Climatology: a Journal of the Royal Meteorological Society. 2003 Jan;23(1):1-26.

Bocher E, Bernard J, Wiederhold EL, Leconte F, Petit G, Palominos S, Noûs C. *GeoClimate: a Geospatial processing toolbox for environmental and climate studies*. Journal of Open Source Software. 2021 Sep 29;6(65):3541.

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Martín-Fernández JA, Barceló-Vidal C, Pawlowsky-Glahn V. *Dealing with zeros and missing values in compositional data sets using nonparametric imputation*. Mathematical Geology. 2003 Apr;35:253-78.

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Peel MC, Finlayson BL, McMahon TA. *Updated world map of the Köppen-Geiger climate classification*. Hydrology and earth system sciences. 2007 Oct 11;11(5):1633-44.

Suher-Carthy, M., Lagelouze, T., Hidalgo, J., Schoetter, R., Touati, N., Jougla, R., & Masson, V. (2023). *Urban heat island intensity maps and local weather types description for a 45 French urban agglomerations dataset obtained from atmospheric numerical simulations*. Data in Brief, 50, 109437.

Masson, V. (2000). *A physically-based scheme for the urban energy budget in atmospheric models*. Boundary-layer meteorology, 94, 357-397.

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Wang, C., Wang, Z. H., & Li, Q. (2020). *Emergence of urban clustering among US cities under environmental stressors*. Sustainable Cities and Society, 63, 102481.
# Décarboner sans électrifier

## Une modélisation spatiale de la cuisson solaire en France et au Sénégal

Théo CHAMARANDE¹, Benjamin PILLOT¹

1. ESPACE-DEV, IRD, Univ. Montpellier, Univ. Antilles, Univ. Guyane, Univ. La Réunion, Univ. Perpignan, 34 090 Montpellier, France
theo.chamarande@ird.fr

**ABSTRACT.** The massive electrification of energy use at a global scale to reduce greenhouse gases emissions is accompanied by a growing demand for infrastructure and materials. Some needs, such as cooking, can be met by other energy carriers to limit the strong growth in this demand. We propose here a simple methodology based on solar radiation, population density and the availability of other resources to study the potential of solar cooking in French and Senegalese communes. We then compare the environmental impacts of the diffusion of this practice on a national scale with the use of other energy carriers for different adoption scenarios. This first modelling step will need to be taken further to better consider the specificities of solar cooking, but can easily be replicated for other energy services or practices.

**MOTS-CLÉS** : Énergie solaire, Cuisson, Électrification, Analyse multi-échelles

**KEYWORDS:** Solar energy, Cooking, Electrification, Multi-scale analysis
# 1. Introduction

Pour répondre aux besoins de décarbonation des systèmes énergétiques, le GIEC insiste sur la nécessité d'électrifier de très nombreux usages tout en développant des technologies de production électrique bas-carbone (Clarke et al., 2022). Bien que largement bénéfique dans beaucoup de cas, cette électrification massive des usages s'accompagne d'une demande importante en matières premières et en énergie qui doit être prise en compte dans les trajectoires de décarbonation et dans l'évaluation des impacts du système énergétique (Watari et al., 2019). La plupart des modèles globaux prônant cette électrification considèrent la situation de pays industrialisés dans lesquels le réseau électrique est fiable, couvre l'ensemble du territoire et où la demande électrique est souvent stabilisée (Ellenbeck, Lilliestam, 2019). Au contraire, dans de nombreux pays d'Afrique Subsaharienne, les infrastructures électriques sont principalement développées pour couvrir la forte croissance de la demande électrique liée à l'extension de l'accès à l'électricité, au développement économique et à l'accroissement démographique (Mulugetta et al., 2022).

Le recours à des vecteurs énergétiques différents de l'électricité pour répondre à certains besoins pourrait réduire la pression sur le système électrique, tout en consommant moins de ressources et en générant moins de pollutions (Sugiyama et al., 2024). Parmi ces services énergétiques, la cuisson est un bon exemple d'usage quotidien des populations pour lequel de nombreux vecteurs énergétiques sont possibles (électricité, gaz, charbon, bois, solaire). Dans le contexte Subsaharien, la cuisson représente un enjeu sanitaire et environnemental important. En Europe, il s'agit plutôt d'imaginer des systèmes low-tech et plus économies en ressources comme la cuisson solaire par exemple (Pillot et al., 2024; Sanglard et al., 2023).

Néanmoins, l'évaluation du potentiel de la cuisson solaire et de ses éventuels impacts à une échelle nationale requiert l'étude des variabilités spatiale et temporelle du rayonnement solaire direct, de la consommation énergétique liée à la cuisson et de la disponibilité des autres ressources (bois, gaz, électricité, charbon). Nous proposons une méthodologie simple pour avoir une première estimation du potentiel d'utilisation de la cuisson solaire et du remplacement d'autres vecteurs énergétiques, ainsi qu'une comparaison multi-critères des différents modes de cuisson (utilisation de ressources, pollutions émises, disponibilité, etc.). Nous illustrons cette méthode sur deux territoires très contrastés : le Sénégal et la France métropolitaine.

# 2. Méthodes et données

Les résultats présentés ici sont obtenus à partir d'une méthodologie générique simple illustrée en figure 1. Bien que schématique, cette méthode est facilement réplicable et permet d'avoir des ordres de grandeur pour évaluer l'intérêt d'une pratique ou d'une technologie. Le nombre maximal de repas in-
<figure><img src="image_120.png" /><figcaption>FIGURE 1. Schéma résumé de la méthodologie</figcaption></figure>

dividuels cuits à l'énergie solaire sur une année est estimé à partir de données de rayonnement solaire (SARAH3 (Pfeifroth et al., 2023)) et de la population de la commune. En multipliant le nombre de jours par le nombre d'habitants dans la commune, on peut estimer le nombre maximal de repas cuits à l'énergie solaire sur une année dans chaque commune.

On peut ensuite élaborer différents scénarios d'adoption de cette pratique par la population en se basant par exemple sur la densité de population, la temporalité d'adoption et la disponibilité des ressources pour la cuisson. Ces scénarios permettent de nuancer le résultat obtenu sur le nombre maximal de repas cuits à l'énergie solaire, et d'autres critères pourraient être intégrés pour affiner ces estimations. La somme des repas cuits à l'énergie solaire sur l'ensemble des communes permet ainsi d'évaluer la quantité d'énergie qui sera reportée d'une autre source (gaz, électricité, charbon, bois) vers le solaire.

### 3. Potentiel d'utilisation de la cuisson solaire

La figure 2 montre le potentiel pour la cuisson solaire dans un scénario où l'on ne considère que les communes rurales (densité de population inférieure à 300 hab/km²), plus favorables à l'utilisation d'un cuiseur solaire (e.g., logement avec un espace extérieur, moins de zones d'ombre). En France, le potentiel est plus élevé en périphérie des zones urbaines de Nantes, de Bordeaux et du Sud-Est. Au Sénégal, la ressource solaire est plus homogène sur le territoire et le potentiel suit le nombre d'habitants dans les communes. En effet, la variabilité spatiale de la ressource solaire sur les deux territoires est plus limitée que celle de la population, d'où un potentiel fortement lié à la répartition de la population. En considérant ce scénario, on peut reporter jusqu'à 34% de l'énergie de cuisson au Sénégal et 14% en France. En pratique, la cuisson solaire pourrait n'être utilisée que pendant une période particulière de l'année, parce qu'elle serait plus favorable ou parce que les autres ressources seraient moins disponibles. Ainsi, en supposant une utilisation de mai à septembre en France, le report d'énergie serait réduit à 13% de la consommation totale de l'année. De même, en considérant qu'on utilise la cuisson solaire uniquement lorsque la
<figure><img src="image_121.png" /><figcaption>FIGURE 2. Nombre maximal de repas à la cuisson solaire dans les communes "rurales" (densité inférieure à 300 hab/km², estimé sur l'année 2020).</figcaption></figure>

biomasse devient plus rare au Sénégal (période de "soudure" des éleveurs), le report d'énergie se réduit à 8% sur l'année.

## 4. Impacts sur le système énergétique national

Les différents résultats sur le report d'énergie permettent d'estimer les quantités d'autres vecteurs énergétiques qui pourraient être économisées sur une année (e.g., 4.9 TWh d'électricité ou environ 480 Mm³ de gaz en France dans le scénario de la Figure 2). L'approche spatialisée par commune permet d'identifier les endroits où le report vers la cuisson solaire réduit la pression sur les écosystèmes (ressource en bois au Sénégal), ou sur les infrastructures (réseau électrique et gazier en France). En reprenant la chronique des jours où la cuisson solaire est possible, on peut aussi estimer la temporalité de ces reports et par exemple l'effet sur la saisonnalité de la courbe de charge électrique ou des prélèvements de bois. La quantification de différents indicateurs permet ensuite de montrer l'intérêt, ou non, de substituer une partie des modes de cuisson actuels par de la cuisson solaire. Par exemple, l'intégration de la cuisson solaire permet de diminuer l'utilisation de ressources mais elle ne semble pas réellement diminuer l'empreinte carbone par rapport à la cuisson entièrement électrique avec un mix bas-carbone comme en France.

## 5. Conclusion

Dans le contexte actuel de décarbonation des systèmes énergétiques par l'électrification massive des usages, cet article tente de présenter un exemple d'alternative au « tout électrique ». Bien que la cuisson solaire soit peu répandue aujourd'hui, son utilisation dans de nombreux pays avec des contextes très variés permettrait de réduire l'utilisation de ressources au niveau local (e.g., bois au Sénégal) ou global (e.g., matières premières extraites pour les infra-
structures françaises). Nous présentons ici l'ébauche d'une méthode permettant d'évaluer l'impact de la diffusion de cette pratique à une échelle nationale. Si de nombreuses améliorations sont nécessaires, en particulier sur la modélisation de la diffusion et de l'adoption de la cuisson solaire par les populations, cette démarche a l'avantage d'être facilement adaptable et réplicable pour d'autres pratiques et technologies, qu'elles soient liées à l'énergie ou non. Les résultats obtenus pour la cuisson, et potentiellement pour d'autres services énergétiques à l'avenir, permettront d'affiner les scénarios de modélisation énergétique réalisés à une échelle nationale et de rendre plus concrètes les trajectoires de décarbonation imaginées dans ces scénarios.

## 6. Remerciements

Cette recherche a été financée par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) au titre du projet NZEMIX (ANR-23-CE05-0003-01).

## Bibliographie

Clarke L., Wei Y.-M., Navarro A. D. L. V., Garg A., Hahmann A. N., Khennas S. et al. (2022). Energy Systems. In *Ipcc, 2022: Climate change 2022: Mitigation of climate change.*, chap. 6. Cambridge, UK and New York, NY, USA, Cambridge University Press.

Ellenbeck S., Lilliestam J. (2019). How modelers construct energy costs: discursive elements in energy system and integrated assessment models. *Energy Research & Social Science*, vol. 47, p. 69–77.

Mulugetta Y., Sokona Y., Trotter P. A., Fankhauser S., Omukuti J., Somavilla Croxatto L. et al. (2022). Africa needs context-relevant evidence to shape its clean energy future. *Nature Energy*, vol. 7, n° 11, p. 1015–1022.

Pfeifroth U., Kothe S., Drücke J., Trentmann J., Schröder M., Selbach N. et al. (2023). *Surface radiation data set - heliosat (sarah) - edition 3*. Satellite Application Facility on Climate Monitoring (CM SAF).

Pillot B., Guimbretière G., Révillion C., Mathiak C., Authier R. (2024). Scaling up solar cooking studies: A modeling framework for planning sustainable transition of the bakery sector. *Energy Research & Social Science*, vol. 118, p. 103815.

Sanglard B., Lachaize S., Carrey J., Tiruta-Barna L. (2023). Life cycle assessment of a parabolic solar cooker and comparison with conventional cooking appliances. *Sustainable Production and Consumption*, vol. 42, p. 211–233.

Sugiyama M., Wilson C., Wiedenhofer D., Boza-Kiss B., Cao T., Chatterjee J. S. et al. (2024). High with low: Harnessing the power of demand-side solutions for high wellbeing with low energy and material demand. *Joule*, vol. 8, n° 1, p. 1–6.

Watari T., McLellan B. C., Giurco D., Dominish E., Yamasue E., Nansai K. (2019). Total material requirement for the global energy transition to 2050: A focus on transport and electricity. *Resources, Conservation and Recycling*, vol. 148, p. 91–103.
<figure><img src="image_122.png" /></figure>

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

## Présentations orales

### Biodiversité, services écosystémiques

**Rebecca SLATTERY, Laurence JOLIVET, Emmanuelle ROBARDET, Marianne COHEN** 349
*Rôle des dynamiques paysagères dans les déplacements potentiels du renard roux (Vulpes vulpes) dans une ville moyenne*

**Alexandre MIELNICZEK, Florence JACQUINOD** 354
*Amélioration de la prise en compte des services écosystémiques des arbres urbains grâce aux données géonumériques*

**Julien MERCIER, Erwan BOCHER, Olivier ERTZ** 359
*RA géolocalisée et apprentissage de la biodiversité*
# Rôle des dynamiques paysagères dans les déplacements potentiels du renard roux (*Vulpes vulpes*) dans une ville moyenne. Le cas de la métropole du Grand Nancy

## Analyse de l'évolution des connectivités paysagères du renard roux dans la métropole du Grand Nancy

Rebecca SLATTERY¹, Laurence JOLIVET², Emmanuelle ROBARDET³, Marianne COHEN⁴

1. Museum National d'Histoire Naturelle
slattery.rebecca@yahoo.fr

2. Institut national de l'information géographique et forestière
laurence.jolivet@ign.fr

3. Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail
emmanuelle.robardet@anses.fr

4. Sorbonne Université, Laboratoire Médiations
marianne.cohen@sorbonne-université.fr

**ABSTRACT.** This study case analyzed the hypothetical movements of red foxes in the Greater Nancy metropolitan area in 2010 and in 2019. The proposed methodology was to predict potential red fox movements based on a network modeling of the landscape. The implementation was done in the software Graphab. The main results of the modeling suggest that the overall connectivity of the red fox's ecological network is maintained between 2010 and 2019. However, the analysis reveals a drop in the level of connectivity in the metropolis: the red fox can access all the habitat patches, but these represent, cumulatively, a smaller and more fragmented surface area in 2019 compared with 2010. This study enables to understand the importance of the choice of parameters in Graphab on the modeling results, such as the definition of the surface area of the habitat of the animal, which may not be relevant for a species as opportunistic and generalist as the red fox.

**MOTS-CLES** : Connectivité écologique, Renard roux, Graphab, Modélisation de graphes paysagers, Métropole du Grand Nancy

**KEYWORDS:** Ecological connectivity; Red Fox; Graphab; Landscape Graph Modeling; Grand Nancy Metropolis
# 1. Introduction

Dans un contexte de densification urbaine, la cohabitation entre les espèces animales sauvages et les humains peut induire un risque sanitaire par la transmission de maladies animales aux humains (zoonoses). L'approche systémique et multidisciplinaire – One Health – vise, entre autres, à une meilleure compréhension du rôle des dynamiques paysagères sur l'état sanitaire d'un territoire (WHO, 2019). Le renard roux (Vulpes vulpes) compte parmi les espèces sauvages que l'on peut trouver en ville (Capon et al, 2021). En Europe, le renard peut être porteur de zoonoses telles que la rage et l'échinococcose alvéolaire (Guitton, 2003). Afin de limiter le risque de transmission aux humains, il est important de mieux comprendre la manière dont le renard roux utilise l'espace urbain et d'appréhender comment la transformation du paysage est susceptible ou non de favoriser la présence de pathogènes. Comme première approche, cette étude a visé à modéliser les déplacements du renard via l'estimation de son réseau écologique par graphes paysagers.

# 2. Matériel et méthode

Le site d'étude est la métropole du Grand Nancy qui comptait 256 000 habitants en 2022 répartis sur 142 km², soit une densité de 1802 habitants/km² (Métropole du Grand Nancy, 2022). La métropole est composée d'un centre-ville dense, d'une périphérie résidentielle bordée de forêts à l'ouest et à l'est et de surfaces agricoles au sud et au sud-est. Le site est cartographié par une base de données vectorielle produite par Data Grand Est, OCS GE² (OCcupation du Sol Grand Échelle Grand Est) en 2010 et 2019. La nomenclature correspondante a été ventilée en couverture (ex. zones bâties) et usage (ex. résidentiel) (Fleutry, 2023).

La modélisation des déplacements quotidiens du renard roux a été réalisée en plusieurs étapes : (1) une revue de littérature afin de lister les préférences écologiques du renard (habitat, alimentation, domaine vital) en vue (2.a) de la construction d'une carte de favorabilité d'habitat en format raster (résolution de 5 m) avec le logiciel QGIS et de l'attribution à chaque pixel du raster d'une valeur de résistance inversement lié à la propension de l'animal à se déplacer (1,10, 100, 500, 1000), et en vue (2.b) du paramétrage du logiciel Graphab pour l'élaboration des graphes paysagers (TABLEAU 1) et enfin (3) le choix de métriques pour faire la comparaison diachronique. Les métriques retenues sont les métriques globales « Connectivité équivalente », qui est la somme de toutes les surfaces des taches, « Probabilité de connectivité », qui renvoie à la probabilité que deux individus choisis au hasard dans la zone d'étude entrent en contact et « Nombre de composantes » qui indique le nombre de sous-zones fragmentées que compte la zone étudiée et les métriques locales « Capacité », qui indique la surface de chacune des taches d'habitat de la zone d'étude, « Flux d'interaction », qui indique le niveau d'interaction potentiel d'une tache par rapport à toutes les autres, et « Centralité intermédiaire » qui rend compte de l'importance stratégique d'une tache ou d'un corridor dans le maintien de la connectivité du réseau.
Comprendre le rôle des dynamiques paysagères sur la favorabilité à une espèce

<table><caption>TABLEAU 1 : Paramétrage retenu pour la construction des graphes paysagers</caption><thead><tr><td>PARAMETRES</td><td>VALEUR</td></tr></thead><tbody><tr><td>Connexité</td><td>4</td></tr><tr><td>Taille minimale de l'habitat</td><td>5 ha</td></tr><tr><td>Distance d'élagage</td><td>8000 mètres</td></tr><tr><td>Probabilité de mouvement</td><td>0,05</td></tr><tr><td>Impédance/Pondération</td><td>Distance coût</td></tr><tr><td>Topologie</td><td>Planaire</td></tr></tbody></table>

### 3. Résultats

<table><caption>TABLEAU 2 : Résultats obtenus pour les métriques globales</caption><thead><tr><td>Métrique</td><td>2010</td><td>2019</td><td>Evolution</td></tr></thead><tbody><tr><td>Connectivité équivalente (m²)</td><td>1,23E+08</td><td>1,16E+08</td><td>-5,7%</td></tr><tr><td>Probabilité de connectivité</td><td>0,109624747</td><td>0,09750805</td><td>-11,1%</td></tr><tr><td>Nombre de composantes</td><td>1</td><td>1</td><td>0%</td></tr></tbody></table>

Entre 2010 et 2019, le « Nombre de composantes » reste égal à 1, ce qui signifie que le réseau reste connexe et donc qu’un renard peut théoriquement accéder à toutes les zones d’habitat identifiées dans la métropole. Toutefois, la métrique « Connectivité Equivalente » diminue de 5 %, ce qui signifie que la surface totale des zones favorables au renard roux a baissé de 5 % entre 2010 et 2019. Par ailleurs, la métrique « Probabilité de Connectivité » diminue de 11 %. Ainsi, l’évolution des métriques globales indiquent une baisse du niveau de connectivité pour le renard roux entre 2010 et 2019.

<figure><img src="image_123.png" /><figcaption>TABLEAU 3 : Résultats observés pour la métrique locale "Flux d'interaction"</figcaption></figure>

La métrique « Flux d'Interaction » (TABLEAU 3) permet de constater que la zone la plus favorable au renard (rouge foncée) s'est déplacée d'est en ouest. Ceci peut s'expliquer par une augmentation de la fragmentation de la forêt à l'ouest. En
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Comprendre le rôle des dynamiques paysagères sur la favorabilité à une espèce

parallèle, on observe en 2019 un morcellement des taches les plus importantes en
2010. Ceci est un indicateur de plus de la fragmentation des espaces favorables au
renard.

La comparaison de la métrique locale « Capacité » entre 2010 et 2019 permet
globalement de constater une diminution de la surface des taches. Deux causes
possibles sont identifiées : un morcellement des taches d'habitat découlant des
activités humaines (construction de routes, installation de clôtures, etc.) et/ou une
perte nette d'habitat, c'est-à-dire une transformation des zones favorables aux
renards en zones moins favorables.

Enfin, la métrique « Centralité intermédiaire » révèle que le nombre de zones jouant un rôle déterminant dans la connectivité est plus important dans la partie sud et sud-est de la métropole en 2019 par rapport à 2010 ce qui indique une augmentation de la fragmentation à cet endroit de la zone d'étude.

4. Discussion

Ce travail a explicité les changements paysagers dans la métropole du Grand Nancy
entre 2010 et 2019 et ses impacts sur les déplacements potentiels du renard : une
diminution de la surface des taches d'habitat et de leur connectivité qui fragilise
potentiellement le réseau écologique du renard. La modélisation d'un réseau
écologique s'appuie en partie sur les connaissances de la littérature, ce qui ne
requiert qu'un nombre réduit de données localisées d'observation et de suivi. Cette
stratégie est particulièrement avantageuse en pratique puisque ces données sont
toujours coûteuses et rares.

Concernant les choix de modélisation, ce travail a permis de mettre en avant
l'influence importante des valeurs des paramètres sur les résultats des métriques
calculées. En particulier, l'attribution de valeurs de résistance d'habitat en fonction
des couvertures et usages du sol et la définition d'une taille minimale d'habitat ne
sont pas aisées au vu de la variabilité des comportements d'une espèce aussi
généraliste et opportuniste que le renard. Cette question du paramétrage interroge
sur la pertinence de la modélisation par graphe paysager pour estimer les espaces de
déplacement du renard et appelle en conséquence une étude de la sensibilité des
résultats aux valeurs de paramètres.

5. Remerciements

Je tiens à remercier Christelle Fleutry pour la fourniture des cartes d'occupation du sol et Gilles Vuidel qui a eu la gentillesse de répondre à mes questions pendant les journées Graphab des 14 et 15 mai 2024 et après.
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Comprendre le rôle des dynamiques paysagères sur la favorabilité à une espèce

**6. Bibliographie**

Capon, Mary & Lysaniuk, Benjamin & Godard, Vincent & Clauzel, Céline & Simon, Laurent. (2021). « Characterizing the landscape compositions of urban wildlife encounters: the case of the stone marten (Martes foina), the red fox (Vulpes vulpes) and the hedgehog (Erinaceus europaeus) in the Greater Paris area. » Urban Ecosystems.

Découvrir la Métropole. (s. d.). Consulté 21 août 2023, http://www.grandnancy.eu/la-metropole/decouvrir-la-metropole

Fleutry, Christelle. 2023. « Évolution de la place du renard dans le paysage urbain nancéien entre 2006 et 2022 : quelles conséquences écologiques et sanitaires ? ».

Guitton, Jean-Sébastien.(2003). « Utilisation de l'espace par le renard roux (Vulpes vulpes) dans la ville de Nantes ». Nantes : Ecole Nationale Vétérinaire de Nantes.

WHO, FAO and WOAH (2019). « Taking a Multisectoral, One Health Approach: A Tripartite Guide to Addressing Zoonotic Diseases in Countries».
# Amélioration de la prise en compte des services écosystémiques des arbres urbains grâce aux données géonumériques

Alexandre MIELNICZEK ¹,², Florence JACQUINOD ²

1. Navier, Ecole des Ponts, Univ Gustave Eiffel, CNRS, Marne-la-Vallée, France
alexandre.mielniczek@enpc.fr

2. Univ Gustave Eiffel, ENSG, IGN, EIVP, LASTIG, F-75019 Paris, France

**ABSTRACT.** Cities have a strong impact on the environment through their energy consumption. Climate change exacerbates these impacts by intensifying extreme weather events, such as heatwaves and heavy rainfall, with increasing frequency. Concurrently, a global biodiversity crisis threatens ecological stability, underscoring the need for conservation efforts to sustain life on Earth. Cities must therefore minimize their environmental footprint and safeguard their growing populations while adapting to evolving climatic conditions. Urban trees can provide a range of ecosystem services, including mitigation of extreme weather effects, enhancement of life quality, and support for biodiversity conservation. However, the effectiveness of these ecosystem services requires rigorous assessment to ensure their viability and optimize urban planning strategies. This study proposes the integration of existing models for evaluating urban trees ecosystem services into eco-design tools for sustainable urban development. These models rely on morphological data, such as tree age, diameter, height, and species, which remain insufficiently documented especially in the case of urban trees. To address this gap, we suggest the use of geodata for comprehensive tree inventories. Databases containing essential tree metrics can significantly enhance the accuracy of environmental impact assessments for urban development projects, enhancing the design of resilient and biodiverse urban spaces.

**MOTS-CLES :** données géonumériques, arbre urbain, services écosystémiques

**KEYWORDS:** geodata, urban tree, ecosystem services
# 1. Introduction

La conception de zones urbaines moins impactantes vis-à-vis de l'environnement est un objectif majeur dans le contexte actuel de changement climatique. La méthode de l'analyse de cycle de vie (ACV) pour l'ecoconception des projets urbains est développée depuis le début des années 2000 (Popovici et Peuportier 2004). Cette méthode permet la prise en compte des impacts environnementaux d'un produit ou d'un système tout au long de sa durée de vie. A l'échelle urbaine, plusieurs défis sont à relever pour une utilisation opérationnelle de l'ACV dont l'élargissement de la prise en compte de la végétation et le développement de méthodes permettant de pallier l'absence de données en phase amont de conception, lorsque des décisions à fort impact environnemental sont prises. Nous présentons ici des apports possibles de données géonumériques sur les arbres urbains. Après un état de l'art sur la prise en compte des arbres dans l'ACV des projets urbains et la présentation de notre méthode, nous listons les données nécessaires pour le calcul des impacts environnementaux et l'évaluation de certains services écosystémiques potentiellement rendus par les arbres. Nous proposons ensuite une première version d'équations allométriques pour décrire la croissance des arbres urbains. Nous esquissons enfin des perspectives sur les manières de mobiliser les données géonumériques pour améliorer ces premiers travaux.

# 2. Etat de l'art

Aujourd'hui les arbres urbains concentrent de nombreuses attentes en matière de services écosystémiques. Ces services peuvent concerner notamment des services de régulation comme la limitation du ruissellement, la régulation des mouvements de terrains, l'amélioration de la qualité de l'air, des eaux et des sols, la participation à la gestion des déchets (Brachet 2020). Un benchmark des outils d'ACV capables de traiter l'échelle urbaine a montré que les espaces verts n'y sont pris en compte que via la surface qu'ils représentent afin d'évaluer l'imperméabilité du site, le changement d'utilisation du sol ou encore le volume de déchets liés à la maintenance des espaces verts (Mielniczek et al. 2023). Des travaux récents ont montré la possibilité de lier des méthodes d'analyse de cycle de vie et des méthodes d'évaluation des services écosystémiques (Babí Almenar et al. 2023). Les méthodes existantes ne sont cependant pas toujours adaptées aux phases amont de conception du fait du manque de données inhérent à cette phase. L'analyse de l'ensemble du cycle de vie d'un espace vert nécessite d'estimer plusieurs paramètres morphologiques des arbres à différents âges. Les arbres urbains et leurs dynamiques de croissance sont mal connus ; il y a peu de recherches, elles reposent sur des échantillons restreints et ne sont pas basées sur des arbres européens (Rötzer et al. 2019). La mise à disposition en Open Data de données sur les arbres urbains est une opportunité pour adapter les outils d'estimation de croissance des arbres. Cette opportunité doit néanmoins être étudiée plus avant avec des écologues car les obstacles à l'exploitation de données en Open Data restent nombreux (accès, homogénéité des sources et des informations, représentativité et exhaustivité (Serra-Diaz et al. 2018)).
### 3. Méthode

Nous avons d'abord étudié les littératures scientifique et grise pour recenser les méthodes existantes d'évaluation des impacts environnementaux et des éventuels services écosystémiques rendus par les arbres. Cela nous a permis de proposer de nouvelles formules de calculs pour améliorer les outils d'ACV des projets urbains. Ces calculs nécessitent de pouvoir estimer la morphologie des arbres tout au long du cycle de vie d'un espace vert urbain, ce que nous faisons en utilisant des équations allométriques basées sur des travaux existants (McPherson et al. 2016). Les limites des données utilisées pour ces équations nous amènent à envisager l'utilisation de données géonumériques sur les arbres urbains pour améliorer nos premières propositions.

### 4. Résultats

La Figure 1 présente la succession des calculs nécessaires à l'amélioration de la prise en compte des impacts et bénéfices environnementaux des arbres urbains dans les outils ACV existants. A gauche les données nécessaires en entrée sont volontairement peu nombreuses pour que l'outil puisse être utilisé en phase amont de conception. Les équations allométriques permettent de déduire des caractéristiques morphologiques des arbres au cours du temps pour évaluer les indicateurs souhaités.

<figure><img src="image_124.png" /><figcaption>Figure 1. Méthode proposée</figcaption></figure>

Ces équations reposent sur les travaux de McPherson et al. (2016), faits à partir de mesures d'arbres dans différents états américains et servant de référence à des outils de calculs des bénéfices écosystémiques des arbres utilisés dans de nombreux pays (iTree). Nous avons ici sélectionné les données de zones climatiques comparables aux zones climatiques françaises.

La base de données utilisée par McPherson et al. (2016) présente des limites : elle ne comprend pas d'arbres très anciens (maximum 105 ans pour les essences nous intéressant), peu d'arbres ont été mesurés<fnref n="1" /> et l'estimation de l'âge des arbres est

<footnote n="1">¹ 70 arbres par classe de diamètre du tronc, soit 5 à 10 arbres pour chacune des 9 classes.</footnote>
considérée par les auteurs comme le point faible de la méthode, à cause du manque
de données sur les arbres mesurés. Aussi, l'apport de bases de données contenant des
informations morphologiques sur des arbres existants, ainsi que leur âge, seraient très
utiles pour affiner les paramètres des équations proposées par McPherson.

En février 2025, 14 bases de données d'arbres urbains contenant des attributs sur la date de plantation et/ou l'âge de l'arbre, la hauteur de l'arbre et le diamètre du tronc sont disponibles en open data sur le catalogue data.gouv.fr. 42% de ces données, soit 174 886 arbres, ont l'ensemble des attributs précités sous une forme exploitable (dont 85% ont aussi l'espèce indiquée). Sont ainsi déjà disponibles des données "locales" (françaises) plus nombreuses que celles de McPherson, pouvant être utilisées pour confirmer et/ou affiner les paramètres des équations allométriques. Une des équations de McPherson permet par exemple de déduire la hauteur de l'arbre à partir du diamètre du tronc à hauteur de poitrine : hauteur = 1/racine(a + b × (diamètre)), où a et b sont des coefficients dépendant de l'espèce et de la zone climatique.

La figure 2 ci-dessous montre les données de McPherson et al. (2016) et celle de
la Ville de Nantes (toutes espèces confondues) et des régressions permettant d'estimer
les équations. L'exploitation de ces données doit maintenant faire l'objet d'un travail
plus précis, prenant en compte les différentes espèces.

<figure><img src="image_125.png" /><figcaption>Figure 2. Données et régressions liant diamètre et hauteur (McPherson et Nantes)</figcaption></figure>

Des algorithmes existent aujourd'hui pour déterminer automatiquement certaines
caractéristiques des arbres comme la taille du tronc et de la couronne à partir de nuages
de points (Chen et al. 2024). Cela ouvre des perspectives pour la création de jeux de
données sur la morphologie des arbres urbains, notamment avec la disponibilité de
données LIDAR HD de l'IGN sur l'ensemble du territoire.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Amélioration de la prise en compte des services écosystémiques des arbres urbains grâce aux données géonumériques

## 5. Discussion et perspectives

Les méthodes que nous proposons d'intégrer à l'ACV des projets urbains permettent d'évaluer une partie des services écosystémiques, ainsi que les impacts environnementaux des arbres urbains (arrosage, déchets, etc.). La précision de ces évaluations est cruciale pour aménager au mieux les espaces urbains de manière sobre et adaptée au changement climatique. Les données géonumériques pourraient permettre d'améliorer ces évaluations et notamment le modèle allométrique que nous proposons. Ce modèle a été conçu à partir de bases de données contenant peu d'arbres. Les données en Open Data sur des arbres urbains existants pourraient être exploitées pour confirmer ou corriger les paramètres des équations. La possibilité de déterminer automatiquement des données morphologiques des arbres lors de la création ou de la mise à jour de bases de données urbaines et la diffusion de notre méthode de calcul, qui sera mise à disposition à la fin de notre projet, pourraient ainsi élargir les utilisations possibles des données sur la végétation au service de la transition écologique.

## Bibliographie

Babí Almenar, Javier, Claudio Petucco, Guido Sonnemann, Davide Geneletti, Thomas Elliot, et Benedetto Rugani. 2023. « Modelling the net environmental and economic impacts of urban nature-based solutions by combining ecosystem services, system dynamics and life cycle thinking: An application to urban forests ». *Ecosystem Services* 60 (avril):101506. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2022.101506.

Brachet, Aline. 2020. « Méthodologie d'évaluation hybride des interactions entre la biodiversité et les systèmes urbains : vers une synergie entre l'Analyse de Cycle de Vie, l'expertise écologie et la data science ». Phdthesis, Museum national d'histoire naturelle - MNHN PARIS. https://theses.hal.science/tel-03433005.

Chen, Chen, Haodong Wang, Duanchu Wang, et Di Wang. 2024. « Towards the digital twin of urban forest: 3D modeling and parameterization of large-scale urban trees from close-range laser scanning ». *International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation* 127 (mars):103695. https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.103695.

McPherson, Gregory, van Doorn, Natalie, Peper, et Paula. 2016. « Urban tree database ». Forest Service Research Data Archive. https://doi.org/10.2737/RDS-2016-0005.

Mielniczek, Alexandre, Charlotte Roux, et Florence Jacquinod. 2023. « Benchmark of ecodesign LCA tools at neighborhood scale ». septembre. https://hal.science/hal-04248215.

Popovici, Emil, et Bruno Peuportier. 2004. « Using Life Cycle Assessment as Decision Support in the Design of Settlements ». In, 6. Eindhoven.

Rötzer, T., Astrid Moser-Reischl, Stephan Pauleit, et Hans Pretzsch. 2019. « Process based simulation of tree growth and ecosystem services of urban trees under present and future climate conditions ». Science of The Total Environment 676 (mai):651-64. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.04.235.

Serra-Diaz, Josep M., Brian J. Enquist, Brian Maitner, Cory Merow, et Jens-C. Svenning. 2018. « Big data of tree species distributions: how big and how good? » *Forest Ecosystems* 4 (1): 30. https://doi.org/10.1186/s40663-017-0120-0.
RA géolocalisée et apprentissage de la
biodiversité

Conception d'une plateforme de création d'environnements virtuels et évaluation de leur impact sur les apprentissages théoriques, l'exploration, l'attention visuelle et les affects environnementaux

Julien MERCIER¹,², Erwan BOCHER¹, Olivier ERTZ²

1. Université Bretagne Sud, Lab-STICC, UMR 6285, Vannes, France
erwan.bocher@cnrs.fr

2. Institut d'ingénierie des Médias (MEI), Haute école d'ingénierie et de gestion du canton de Vaud, HES-SO Haute Ecole Spécialisée de Suisse Occidentale
julien.mercier@heig-vd.ch, olivier.ertz@heig-vd.ch

ABSTRACT. This research investigates the impact of location-based augmented reality (AR) on biodiversity learning. Usable solely outdoors, location-based AR enables the exploration of nature, which can be leveraged to learn about biodiversity in situ. In this work, we first attempted to address the known problems of location-based AR, linked to geolocation data's inaccuracy. We present a cartographic platform for the creation and visualization of augmented environments, designed as an educational device to raise awareness of biodiversity. We conducted studies to analyze the usability of the AR interface, screen interaction time, and the impact of AR on biodiversity learning, including exploration and environmental affects. Our results have shown beneficial impacts on theoretical learning and exploration, as well as limitations on fostering reconnection with nature.

MOTS-CLÉS : réalité augmentée, géoinformation, cartographie augmentée, technologies de l'éducation, biodiversité

KEYWORDS: augmented reality, geoinformation, augmented cartography, educational technologies, biodiversity
# 1. Introduction

Cette recherche doctorale interdisciplinaire s'intéresse à la conception et à l'évaluation d'un outil pour la création de contenus pédagogiques virtuels géolocalisés sur la biodiversité. La réalité augmentée (RA) permet de superposer en temps réel une couche d'information à une couche qui représente la réalité, au sein d'un seul et même espace informationnel. Le but est de créer l'illusion que cette couche virtuelle fait partie de la réalité, en synchronisant les objets virtuels pour qu'ils réagissent de façon cohérente aux mouvements de l'utilisateur. Ces déplacements sont calculés grâce à diverses méthodes de suivi positionnel qui permettent de mesurer le déplacement du périphérique. Dans le cas de la RA géolocalisée, on utilise les données de géolocalisation par satellite pour positionner les objets dans l'espace. Cette approche permet de déterminer sa position de façon absolue et ainsi de générer ou d'exploiter des données géographiques. Le succès du jeu « Pokémon Go », sorti en 2016, a fait connaître cette technologie au grand public. Des études ont constaté que l'application avait poussé les utilisateurs à aller à l'extérieur, mais aussi qu'elle avait eu un effet positif sur l' socialisation et la santé mentale. Ces caractéristiques ont suscité l'intérêt de chercheurs en éducation, qui ont rapporté des effets positifs sur la motivation des élèves (Georgiou, Kyza, 2018), qui se sont traduits en de meilleurs apprentissages (Raber et al., 2022). Cependant, ils rapportent aussi des problèmes récurrents d'utilisabilité, liés à l'ancrage instable et imprécis des objets virtuels (Chiang et al., 2014). L'attention visuelle dominante prêtée à l'écran, qui se traduit par un temps d'écran disproportionné lors d'activités dont le but premier est de favoriser le contact avec la nature, est également jugée problématique.

La biodiversité est un concept complexe et difficile à en se igner (Barroca-Paccard, 2015). En Suisse romande, le plan d'études, qui définit les objets scolaires, recommande une approche holistique, c'est-à-dire non seulement théorique mais également pratique (Audrin, 2023). On considère aussi que, pour susciter des comportements pro-environnementaux, il faut des apprentissages pratiques et contextualisés (Franc, 2014), associés à un sentiment de connexion avec la nature (Flusberg, Thibodeau, 2023).

La RA géolocalisée présente des caractéristiques intéressantes pour l'apprentissage en contexte de la biodiversité, à condition d'adresser ses problèmes d'utilisabilité. Il est également nécessaire d'intégrer les dimensions pratiques et théoriques de la biodiversité dans les contenus pédagogiques. La question qui a structuré cette thèse est posée de la façon suivante : « La réalité augmentée géolocalisée, compte tenu de ses effets positifs ( sur la motivation, l'activité physique, l'information contextuelle) peut-elle permettre de meilleurs apprentissages de la biodiversité en contexte ? »
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

RA géolocalisée et apprentissage de la biodiversité

## 2. Méthodologie

### 2.1. Conception

Nous avons conçu une plateforme pour pouvoir créer des environnements de RA géolocalisée. Cela était nécessaire pour tenter d'adresser les problématiques d'utilisabilité de cette technologie. Nous avons eu recours à un processus de conception centré sur l'humain, dont l'objectif est de répondre aux besoins des utilisateurs ciblés. Parmi les méthodes utilisées, nous avons eu recours à l'observation participante lors d'ateliers associatifs pour jeunes sur la biodiversité afin de comprendre le contexte. Nous avons également invité des didacticiens à réfléchir aux objectifs d'apprentissage ainsi qu'à des scénarios pédagogiques qui intégreraient l'utilisation de la RA géolocalisée. Nous avons ensuite pu décrire des actions concrètes et déterminer les fonctions du système de RA. Ces étapes ont débouché sur une interface cartographique de création (voir Figure 1) (Mercier, Chabloz, Dozot, Ertz et al., 2023). Les points importés ou créés sur la carte contiennent chacun une scène 3D, composée de divers médias, dont les paramètres d'interaction peuvent être personnalisés.

<figure><img src="image_126.png" /><figcaption>FIGURE 1. Interface cartographique de création d'environnements de réalité augmentée géolocalisée, avec visualisation des traces utilisateur.</figcaption></figure>

Une fois qu'une scène contient des médias, elle peut être visualisée en RA, sur un périphérique mobile, à l'endroit qui correspond aux coordonnées géographiques renseignées (voir Figure 2). Une carte interactive en 2D est également disponible pour s'orienter vers les points d'intérêt qui se situent à proximité. L'application comprend une fonction d'enregistrement des traces (cheminements et actions réalisées) pour analyse. Pour tenter d'adresser le problème de l'instabilité des objets virtuels, nous avons développé une bibliothèque logicielle qui permet de combiner géolocalisation et suivi positionnel performant de l'API WebXR. Les coordonnées géographiques des objets virtuels sont converties en coordonnées locales au moyen d'une version inversée de la formule de haversine, avec le périphérique comme origine. Cela permet de placer les points
dans une scène locale virtuelle en 3D. À partir de là, le suivi positionnel de WebXR mesure le déplacement du périphérique et met à jour la position des objets virtuels. Le processus est répété à intervalles réguliers pour éviter de dériver. Pour tenter d'adresser le problème de l'imprécision du positionnement, nous avons eu recours à la technologie de positionnement RTK (cinématique temps réel). En connectant le périphérique à un serveur qui diffuse les données de correction différentielle d'une antenne fixe, le périphérique mobile peut corriger l'essentiel des biais de mesure et obtenir un positionnement précis à moins de deux centimètres.

<figure><img src="image_127.png" /><figcaption>FIGURE 2. À gauche : interface mobile de réalité augmentée géolocalisée avec affichage de points d'intérêts sur la biodiversité en 3D. À droite : carte 2D interactive pour aider à la navigation.</figcaption></figure>

## 2.2. Évaluation

Nous avons mené un test utilisateur afin de mesurer d'éventuels progrès apportés par notre approche sur l'utilisabilité de la RA géolocalisée. Nous avons conçu un parcours sur la faune et la flore locales, chaque point contenant des informations sur une espèce. Les participant · e · s (n = 54, 38.9% F, âge:M = 25.7, SD = 4.8) avaient pour tâche d'explorer librement l'environnement virtuel pendant 15 minutes. Une moitié a utilisé un récepteur RTK, et l'autre le système de géolocalisation GNSS intégré aux tablettes. Nous avons mesuré le temps d'interaction avec l'écran et les participants ont rempli des questionsnaires d'utilisabilité. Il s'est avéré que le RTK avait fourni des données globalement moins précises (M = 3.6, SD = 24.8) que le GNSS standard (M = 11, SD = 15.3)(t(43.5) = -3.99, p < .001), en raison de nombreuses données aberrantes, non filtrées. La différence significative de précision entre les deux groupes a néanmoins permis d'affirmer que le groupe contrôle (GNSS) avait ressenti une meilleure utilisabilité (M = 81.7, SD = 9.74) vs (M = 74.4, SD = 12)(t(51) = 2.45, p = 0.018), et qu'il avait parcouru davantage de mètres (Mercier, Chabloz, Dozot, Audrin et al., 2023).
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

RA géolocalisée et apprentissage de la biodiversité

## 2.3. Mise en situation

L'étude finale de cette recherche a été réalisée en collaboration avec une doctorante en sciences de l'éducation. Nous avons co-conçu un nouveau parcours pédagogique avec des biologistes, qui a également été adapté dans une version représentée sur des postes et une carte en papier. Ce parcours était divisé en deux zones, avec des thématiques différenciées. Les connaissances ont été mesurées avec des questionnaires à choix multiples. Les affects environnementaux ont été mesurés avec des échelles psychométriques. Les élèves étaient munis d'accéléromètres afin de compter les pas effectués. Une cohorte d'élèves de 12 à 17 ans (n = 169, 49.7% F, 2.4% autre, âge: M = 13.8, SD = 1.03) avait pour tâche d'explorer librement une zone avec la RA, et l'autre au moyen du papier. Les conditions étaient contrebalancées (l'ordre des zones et des modalités RA et papier étaient inversés entre chaque séance). L'analyse des données a révélé que les contenus qui avaient été présentés en RA avaient été mieux retenus (M = 49.8, SD = 25.3) que ceux présentés au moyen de la modalité papier (M = 41.3, SD = 24.4) (F(1, 306) = 9.04, p = 0.003, η²p = 0.029). L'exploration réalisée avec la RA a également suscité davantage d'exploration. Nous n'avons pas observé de différence significative sur la formation d'affects environnementaux.

## 3. Conclusion

Dans cette thèse, nous avons essayé de dépasser les obstacles matériels et logiciels de la RA géolocalisée. Nous avons développé une plateforme de création et des solutions pour l'ancrage stable des objets virtuels. Nous avons tenté d'adresser la problématique de la précision du positionnement des objets virtuels en utilisant le RTK, sans obtenir les résultats espérés. Nous avons conçu un scénario pédagogique pour comparer la RA avec un moyen d'enseignement non numérique. Les résultats montrent que les contenus découverts au moyen de la RA avaient été mieux mémorisés, ce qui peut s'expliquer par un gain de motivation qui a conduit les élèves à être plus attentifs aux informations. Cependant, nos recherches concernent un outil et des contenus en particulier : même si ces résultats étaient généralisables, il est également possible qu'un effet de nouveauté ait exacerbé la motivation des élèves. Il n'existe à ce jour pas d'étude longitudinale sur la RA afin de savoir si cette motivation se maintient dans le temps. Les données ont aussi montré que la RA n'avait pas favorisé la formation d'affects environnementaux, malgré une exploration plus importante. La présence de la tablette joue peut-être un rôle d'inhibiteur, c'est-à-dire qu'elle requiert beaucoup d'attention et que les élèves sont moins attentifs à l'environnement qui les entoure. L'acquisition de connaissances théoriques participe au fait d'adopter des comportements pro-environnementaux, mais il est aussi nécessaire de conscientiser les apprenants, ce qui passe par la formation d'affects. En l'absence de progrès sur ce front, la balance générale des intérêts sur l'utilisation de la RA ne semble pas équilibrée.
Bibliographie

Audrin C. (2023, août). How is biodiversity understood in compulsory education textbooks? A lexicographic analysis of teaching programs in the French-speaking part of Switzerland. *Environmental Education Research*, vol. 29, n° 8, p. 1056-1071. Consulté sur https://doi.org/10.1080/13504622.2022.2092597 (Publisher: Routledge _eprint: https://doi.org/10.1080/13504622.2022.2092597)

Barroca-Paccard M. (2015). Biodiversité et recomposition disciplinaire en SVT. *Spirale - Revue de Recherches en Éducation*, n° Supplément électronique au N° 55, p. 165-176. Consulté sur https://hal.science/hal-01518510 (Publisher: Association pour la Recherche en Education (ARED))

Chiang T. H. C., Yang S. J. H., Hwang G.-J. (2014). An Augmented Reality-based Mobile Learning System to Improve Students' Learning Achievements and Motivations in Natural Science Inquiry Activities. *Journal of Educational Technology & Society*, vol. 17, n° 4, p. 352-365. Consulté sur http://www.jstor.org/stable/jeductechsoci.17.4.352 (Publisher: International Forum of Educational Technology & Society)

Flusberg S. J., Thibodeau P. H. (2023, juillet). Why Is Mother Earth on Life Support? Metaphors in Environmental Discourse. *Topics in Cognitive Science*, vol. 15, n° 3, p. 522-545. Consulté sur https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/tops.12651

Franc S. (2014, octobre). Le sujet sous l'angle de l'éducation à la biodiversité : perspectives d'un apprentissage selon trois dimensions. *Éducation et socialisation*, n° 36. Consulté sur http://journals.openedition.org/edso/996

Georgiou Y., Kyza E. A. (2018, décembre). Relations between student motivation, immersion and learning outcomes in location-based augmented reality settings. *Computers in Human Behavior*, vol. 89, p. 173-181. (Publisher: Pergamon Press - An Imprint of Elsevier Science)

Mercier J., Chabloz N., Dozot G., Audrin C., Ertz O., Bocher E. et al. (2023, juin). IMPACT OF GEOLOCATION DATA ON AUGMENTED REALITY USABILITY: A COMPARATIVE USER TEST. *The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences*, vol. XLVIII-4/W7-2023, p. 133-140. Consulté sur https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-4-W7-2023/133/2023/

Mercier J., Chabloz N., Dozot G., Ertz O., Bocher E., Rappo D. (2023, février). BiodivAR: A Cartographic Authoring Tool for the Visualization of Geolocated Media in Augmented Reality. *ISPRS International Journal of Geo-Information*, vol. 12, n° 2, p. 61. Consulté sur https://www.mdpi.com/2220-9964/12/2/61 (Number: 2 Publisher: Multidisciplinary Digital Publishing Institute)

Raber J., Ferdig R., Gandolfi E., Clements R. (2022, juin). An analysis of motivation and situational interest in a location-based augmented reality application. *Interaction Design and Architecture(s)*, p. 198-220.
<figure><img src="image_128.png" /></figure>

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

Présentation des posters

Hélène BLEY DALOUMAN, Camille BERNARD, Pauline DUSSEUX .................................... 367
Annotation sémantique de données de télédétection. Description de changements de végétation
dans les alpages à partir de séries temporelles Sentinel-2

Diane COLLET, Anne PUISSANT, Guillaume BARJOT .................................................... 372
Modélisation de la susceptibilité à la sécheresse dans le but d'aide à la décision pour rendre les
territoires résiliant au changement climatique

Kenji FUJIKI, Romain WENGER, Paul SALZE, Olivier FINANCE.................................... 377
Répartir les populations à grande échelle spatiale et temporelle. Approche exploratoire sur
l'Eurométropole de Strasbourg par cartographie dasymétrique

Nathan GAUTHIER, Aude Nuscia TAÏBI, Sébastien CAILLAULT .................................... 382
La télédétection à haute résolution pour caractériser les régimes de feux. Approche comparative de
données

Paul Franck HERY ANTENAINA, Hasina RAKOTONIRAINY, Aimé R. HAJALALAINA ............ 387
Vers la création d'un langage dédié pour la génération automatique d'une chaîne de traitement
d'image satellitaire

Sylvie LADET, Hugues BOUSSARD, Floriane CLEMENT, Aude VIALATTE ........................ 392
Accroître la compréhension d'un modèle d'érosion des sols au travers d'une carte narrative :
application dans le cadre du projet de recherche-action participative COTERRA

Arnaud LE BRIS ........................................................................................................ 399
Utilisation d'images aériennes d'archives pour retrouver l'occupation du sol du passé

Marius MASSALA MBINDZOUKOU, Pierre MOUKELI MBINDZOUKOU, Sylvie Brizard ZONGO,
Marthe Orlane NTSAME MINTSA.................................................................................... 404
Proposition d'une méthodologie d'identification par télédétection des limites spatiales des zones
propices à la pêche thonière en zone équatoriale. L'exemple du Gabon
Rim MEHDAOUI, Cyrille GENRE-GRANDPIERRE, Anthony DALLE .................................... 410

Population accessibility in the Aix-Marseille-Provence Metropolis and conditions for its evolution in
terms of relocation and travel speeds

Michel MOULERY .................................................................................................................. 414

Vulnérabilité de l'agriculture face à l'étalement urbain

Mounir OUKHATTAR, Sébastien GADAL, Yannick ROBERT, Catherine KELLER .................... 419

Contribution of Random Forest and Deep Neural Network Algorithms with Environmental
Covariates for the Spatial SOC Stock Modelling: Example of Aix-Marseille Provence Metropolis

Marie Larissa RAMIANDRISOA, Didier SOTO, Andry RAZAKAMANANTSOA, Marie Lucia

FANJANIAINA, Aimé Richard HAJALALAINA ........................................................................ 424

Élaboration d'une chaîne de traitement pour l'évaluation de la vulnérabilité de la Commune
Fenoarivo face à l'aléa sécheresse

Annabelle SUEUR, Astrid COSTE, Marie-Ange DAOUD, Thomas COUDON ........................ 429

Risque solaire dans les cours de collèges du Grand Lyon : une approche numérique

Ophélie TEMPLIER .................................................................................................................. 435

Villes du quart d'heure au-delà des métropoles : visualiser l'accessibilité des services dans les
communes françaises

Basile TSCHORA, Jessica BECHET, Laurent LINGUET, Antoine PRIMEROSE ........................ 440

Télédétection spatiale appliquée à l'étude des Îlots de Chaleur Urbains
# Annotation sémantique de données de télédétection

## Description de changements de végétation dans les alpages à partir de séries temporelles Sentinel-2

Hélène BLEY DALOUMAN¹, Camille BERNARD¹, Pauline DUSSEUX²

1. Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, LIG, Grenoble, France
helene-josephe.bley-dalouman@univ-grenoble-alpes.fr; camille.bernard@univ-grenoble-alpes.fr

2. Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Sciences Po Grenoble - UGA, Pacte, 38000 Grenoble, France
pauline.dusseux@univ-grenoble-alpes.fr

**ABSTRACT.** This article presents the DELTA research project, which aims to describe and characterize vegetation dynamics, using remote sensing data and semantic web technologies, in the context of climate change. The originality of the approach lies in the construction of a domain ontology and of a knowledge graph (KG) for the description of vegetation changes and trends.

**MOTS-CLÉS :** séries temporelles, ontologie, alpage, changement climatique, graphe de connaissances

**KEYWORDS:** time series, ontology, alpine pasture, climate change, knowledge graph

## 1. Introduction

Les modifications que subissent les territoires, du fait du changement climatique, nécessitent de disposer d'outils pour suivre l'évolution des éléments qui recouvrent le sol. En ce qui concerne la végétation, les défis sont de l'ordre de la caractérisation des espèces (feuillus vs conifères), de la modification de leur périmètre d'occupation, de l'étude de la propagation d'épidémies (arbres sains vs arbres malades) ou encore de l'estimation de l'évolution de la biomasse (Higgins *et al.*, 2023). La précision des données de télédétection (e.g., Sentinel-2) aujourd'hui disponibles et leur fréquence de collecte ouvrent de nouvelles
perspectives pour le suivi de l'évolution de la végétation (Xie et al., 2008). De nombreux travaux s'appuient sur des données de télédétection pour analyser les changements de végétation, cependant les résultats de ces analyses ne sont souvent interprétables que par des experts du domaine, et les descriptions de ces changements ne sont pas structurées, ouvertes et harmonisées d'une étude à l'autre. Cet article présente une méthodologie que nous construisons dans le cadre du projet de recherche DELTA (Describing the Evolution of the Landcover Through semantic Annotation of remote sensing data). Cette méthodologie consiste à combiner les techniques de télédétection, d'apprentissage automatique et du Web sémantique afin de décrire semi-automatiquement des changements dans des séries temporelles de données satellitaires, via un vocabulaire ouvert et partagé dans le Web des données ouvertes et liées (Linked Open Data cloud (LOD cloud) en anglais). Le cas d'application choisi est celui des alpages car le suivi de la productivité d'herbe y est capital pour estimer les ressources fourragères disponibles pour les troupeaux. Les défis scientifiques du projet relèvent de 1) la caractérisation fine de la végétation puis, 2) la détection automatique de changements dans les données produites (e.g., périmètres, hauteur d'herbe) en adaptant des algorithmes existants, 3) la constitution d'un vocabulaire pour la description de ces changements et enfin 4) l'enrichissement sémantique de ces changements via des données du LOD cloud pouvant en expliquer les causes.

## 2. Positionnement scientifique

Dans le domaine de la détection de changements dans des données satellitaires, des techniques basées sur des modèles de Deep Learning (DL) ou de Machine Learning (ML) permettent de caractériser la végétation et de détecter les tendances et ruptures dans des Séries Temporelles (ST) (Liu et al., 2023; Dusseux et al., 2019). D'une part, les approches de classification orientées pixel et objet donnent des résultats satisfaisants, surtout en étant enrichies de connaissances du terrain solides (Mehmood et al., 2022); d'autre part, des algorithmes, tels que Breaks For Additive Season and Trend (BFAST) et Continuous Change Detection and Classification (CCDC) s'avèrent performants pour identifier des tendances et ruptures dans les ST en fonction des saisons paramétrées (Aminikhanghahi, Cook, 2017). Cependant, bien que ces algorithmes soient efficaces pour détecter les changements, ils ne produisent pas de description sémantique des tendances et ruptures observées. Or, un vocabulaire formalisé sous la forme d'une ontologie offrirait aux acteurs une lecture harmonisée des évolutions de leur territoire. Une ontologie permettrait en effet de structurer et de standardiser les descriptions, donnant ainsi la possibilité de comparer les territoires entre eux et d'observer les effets de politiques d'aménagement ou de gestion (Milon-Flores et al., 2024). Dans le domaine de la description des changements, différents travaux ont montré le potentiel des technologies du Web sémantique (Bernard et al., 2021; Arvor et al., 2019). Ces approches per-
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Annotation sémantique de données de télédétection

mettent de décrire les données dans des graphes de connaissances (*Knowledge Graphs* (KG) en anglais), lesquels permettent de relier différentes ontologies et jeux de données pour en extraire des connaissances. L'accès aux descriptions des changements des territoires est alors rendu possible par la publication de ces KG dans le LOD cloud (Janowicz et al., 2022). Dans ce cadre, nous proposons une méthodologie pour l'annotation sémantique des changements de végétation observés dans les données Sentinel-2 que nous appliquerons à l'alpage de la *Grande Cabane* situé dans le massif du Vercors.

## 3. Méthodologie

Notre méthodologie se décompose en quatre grandes phases : (i) le pré-traitement et la formalisation de ST d'indices satellitaires ; (ii) la construction d'une ontologie dédiée à la description fine de changements intra-annuels et de tendances interannuelles survenant dans les végétations des alpages ; (iii) la détection et l'annotation sémantique semi-automatique des changements sur-venus dans les ST construites en (i), et enfin (iv) la génération, l'exploration et l'enrichissement d'un KG décrivant les évolutions de la végétation dans l'alpage de la *Grande Cabane* sur la base des détections effectuées en (iii).

(i) **Formalisation de ST d'indices satellitaires** La première phase du projet DELTA consiste à acquérir et préparer les données d'observation des sites retenus. Pour cela, nous avons récolté des données satellitaires Sentinel-2 afin d'en extraire des ST de 2016 à aujourd'hui (https://dinamis.data-terra.org/catalogue/). Dans une perspective d'analyse des changements intra-annuels, en plus des tendances interannuelles, les scènes pour chaque mois de ces différentes années ont été sélectionnées en privilégiant une couverture nuageuse minimale. Une chaîne de prétraitement des scènes a été précédemment mise en place, facilitant ainsi la création des ST sur le site d'étude. Elle comprend le découpage des scènes dans l'emprise de l'alpage, le masquage des pixels de neige et de nuage, le rééchantillonnage pour obtenir des valeurs de réflectance de surface, le stack des bandes spectrales, la génération et le calcul d'indices (e.g., NDVI et NDSI) à l'échelle du pixel.

(ii) **Co-construction d'une ontologie pour la description de changements et de trajectoires** La seconde phase du projet vise à co-construire un vocabulaire ontologique avec des acteurs et usagers des alpages dans le but de décrire les changements observés dans les ST de végétation à partir de termes génériques afin que ce vocabulaire soit applicable demain à d'autres milieux, mais aussi, de termes plus spécifiques à la zone d'étude, afin d'être au plus près du vocabulaire des acteurs. De ce fait, le modèle ontologique est divisé en plusieurs modules d'un niveau d'abstraction différent. Le premier module mobilise des ontologies standards existantes telles que OWL Time et GeoSPARQL afin de décrire la zone géographique d'étude et l'étendue temporelle sélectionnée. Il mobilise également les ontologies TSN et TSN-Change (Bernard et al., 2021)
afin d'inscrire la zone d'étude dans son maillage administratif. Le second module permet la description de trajectoires de végétation (les changements et les tendances observées) dans les alpages. Ce module s'appuie sur le modèle ontologique développé dans le cadre du framework logiciel LEODS pour la description générique de trajectoires environnementales de territoire (Milon-Flores et al., 2024). Dans notre cas, nous adapterons la thématique d'étude à la végétation. Enfin, le troisième module s'appuiera sur les enquêtes menées auprès des acteurs locaux afin de déterminer le vocabulaire adapté à ces acteurs pour décrire des changements liés aux particularités locales des alpages et de la végétation.

**(iii) Détection et annotation sémantique de changements et de tendances** La troisième phase du projet DELTA consiste à détecter et décrire automatiquement les changements subis dans la végétation des alpages au cours du temps. Pour ce faire, différents algorithmes seront appliqués aux ST collectées en phase (i). Les algorithmes TSN-SMA, BFAST ou CCDC seront mobilisés et adaptés afin de détecter et d'annoter - grâce aux termes du modèle ontologique développé en phase (ii) - des changements au cours du temps. Il s'agira plus précisément de décrire les changements des milieux pastoraux observés et les variations des valeurs des indices de végétation au cours du temps, puis d'identifier des tendances par des données ou par des aisons observées.

**(iv) Génération, exploration et enrichissement d'un graphe de données décrivant les tendances d'évolution de la végétation** La deuxième phase du projet consiste à éprouver le modèle développé lors de la phase (ii), à le peupler grâce aux données récoltées en phases (i) et (iii) et à publier le KG obtenu dans le LOD cloud. L'exploration et l'enrichissement du KG consisteront à obtenir, par exemple, une description de l'évolution saisonnière de la production d'herbes dans l'alpage (production forte ou faible) ou de la signature temporelle des indices pour chaque pixel. L'enrichissement du KG avec des données encyclopédiques disponibles dans le LOD cloud (e.g., GeoNames, Wikidata) par exemple, contribuera à l'interprétation des tendances observées dans les milieux pastoraux.

## 4. Conclusion et perspectives

Cet article a présenté la méthodologie que nous construisons dans le cadre du projet de recherche DELTA. Cette méthodologie a pour but de décrire et caractériser l'évolution de la végétation des alpages dans le LOD cloud, à partir de données de télédétection et dans le contexte du changement climatique. L'originalité de l'approche porte sur la construction d'une ontologie basée sur un vocabulaire standard existant enrichi d'un vocabulaire construit grâce à des enquêtes que nous menons auprès des acteurs et usagers des alpages. Sur la base de ce modèle, un KG sera généré et hébergé au sein d'un triplestore et ouvert à l'ensemble de la communauté scientifique et aux acteurs des territoires d'étude, afin que ce KG soit un outil d'aide à la décision pour la gestion des
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Annotation sémantique de données de télédétection

milieux herbacés. L'ambition est par la suite d'étendre l'approche à de nouveaux territoires, à d'autres cas d'application (e.g., la santé des forêts) grâce à la mise en place d'une méthodologie générique.

*Ces recherches sont développées dans le cadre du projet DELTA, financé par l'IDEX Université Grenoble Alpes, projets "Initiatives de recherche à Grenoble Alpes" (IRGA) 2024.*

## Bibliographie

Aminikhanghahi S., Cook D. J. (2017, 5). A survey of methods for time series change point detection. *Knowledge and Information Systems*, vol. 51, p. 339-367.

Arvor D., Belgiu M., Falomir Z., Mougenot I., Durieux L. (2019). Ontologies to interpret remote sensing images: why do we need them? *GIScience & remote sensing*, vol. 56, n° 6, p. 911-939.

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Janowicz K., Hitzler P., Li W., Rehberger D., Schildhauer M., Zhu R. et al. (2022, 3). Know, Know Where, Know Where Graph: A densely connected, cross-domain knowledge graph and geo-enrichment service stack for applications in environmental intelligence. *AI Magazine*, vol. 43, p. 30-39.

Liu B., Song W., Meng Z., Liu X. (2023, 5). *Review of Land Use Change Detection—A Method Combining Machine Learning and Bibliometric Analysis* (vol. 12). Multi-disciplinary Digital Publishing Institute (MDPI).

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# Modélisation de la susceptibilité à la sécheresse comme outil d'analyse de la résilience des territoires au changement climatique

Diane COLLET ¹,², Anne PUISSANT ¹, Guillaume BARJOT ²

1. Laboratoire LIVE, Université de Strasbourg
diane.collet@etu.unistra.fr
anne.puissan@tlive-cnrs.unistra.fr

2. Artelia,
guillaume.barjot@arteliagroup.com

## ABSTRACT.

The 2023 IPCC report warned of the effects of climate change, which showed streaks of extreme weather events like heatwaves, wildfires, floods, and severe droughts. These effects of climate change will consequently affect human health, livelihoods, material assets, and ecosystems. Climate change has been accentuating the frequency of droughts and diminution of water supply in urban areas globally. France experiences quite frequent heat waves that have been continuing, especially since 2000, and underlined the urgency for studies on drought risk and review of water management. The impacts felt by the environment and human beings are increasingly important: they affect the hydrological cycle and thus call for a review of water management for agriculture and consumption by humans. Of particular concern are multi-seasonal droughts, which are heightened during the summer period. Drought results from a variety of factors, including precipitation shortage, shift in water availability, and shifting land use and soil texture. Resilient land-use planning is the core of soil management; it is at the heart of current environmental policies and urban planning efforts. The enhancement of resilience to drought will help in contributing to the realization of the Sustainable Development Goals by 2030.

**MOTS-CLES :** sécheresse, aménagement du territoire, susceptibilité, aide à la décision

**KEYWORDS:** drought, land use, susceptibility, decision making
# 1. Introduction

Le rapport du GIEC, publié en 2023, sonne l'alarme concernant les évolutions potentielles du climat au cours des décennies à venir. Il met en lumière les conséquences du changement climatique, dont les impacts et les risques touchent de multiples systèmes naturels, ainsi que notre mode de vie (Calvin et al., 2023). Avec un réchauffement au-delà de 2°C, il est prédit que des événements extrêmes surviendront davantage. En Europe les canicules et sécheresse sont en augmentation depuis les années 1950 et ont des impacts sur l'agricultures et les écosystèmes. La sécheresse, correspond à une période exceptionnelle de pénurie d'eau pour les écosystèmes existant et la population humaine. Il est de plus en plus mis en évidence que les territoires ne sont pas suffisamment adaptés, face à la sécheresse (Calvin et al., 2023).

La France n'a pas été épargnée depuis le début des années 2000, subissant plusieurs vagues de chaleur, notamment en 2003, 2011, 2018 et 2023. Ces événements ont mis en lumière l'urgence d'une étude approfondie du risque de sécheresse sur nos écosystèmes naturels et sur la gestion de nos ressources en eau (Blanchard et al., 2007). De plus, durant la COP 16 en 2024, la France a déclaré être affectée par les phénomènes de sécheresse et de désertification (Ministère de la transition écologique, de la biodiversité, de la forêt, de la mer et de la pêche, 2024). Le cycle hydrologique est touché, et par conséquent la gestion de l'eau est à revoir pour les différents usages tel que l'agriculture, et la consommation d'eau par la population. Pour répondre à ces enjeux des plans de prévention de risque sécheresse (PPRS) sont ainsi élaborés par des départements en France.

Pour adapter les territoires à la sécheresse, il est indispensable d'identifier les zones les plus exposées. Cette évaluation repose sur l'analyse de la susceptibilité, qui consiste à estimer où, quand, comment et pourquoi une sécheresse pourrait survenir (Thiery et Terrier 2018). Elle intègre la probabilité d'occurrence dans l'espace (en fonction des conditions locales), dans le temps (périodes de retour) et selon l'intensité du phénomène (Thiery et Terrier 2018). Cela nécessite un inventaire des événements passés, en supposant qu'ils se reproduiront dans des conditions similaires (géologiques, climatiques ou hydrologiques) (Cardona, 2011). La susceptibilité devient alors un outil d'aide à la décision, combinant des données physiques, écologiques, socio-économiques et d'usage du sol pour mieux anticiper les risques et guider l'aménagement du territoire (Kasparek et Dimashki, 2009).

Le premier enjeu réside dans la définition de la « sécheresse ». Les définitions sont souvent associées à la temporalité du phénomène comme la sécheresse météorologique, agricole ou hydrologique (Zargar et al., 2011). Il est également possible de définir, la sécheresse en fonction des impacts tel que la sécheresse écologique (Raheem et al., 2019).

Le deuxième enjeu se trouve dans sa quantification (Saeid et al., 2017). Plusieurs critères sont nécessaires pour identifier les zones susceptibles à un événement extrême de type « sécheresse » en croisant des données météorologique (précipitation, vent, température), topographique, et environnementale. A ce jour, il n'existe pas de
Modélisation de la susceptibilité à la sécheresse comme outil d'analyse de la résilience des territoires au changement climatique

données directes permettant de prédire les zones géographiques pouvant subir des sécheresses, ce qui en fait un phénomène complexe à étudier.

Pour l'identification de zones susceptibles d'être soumise à cet aléa, les modèles spatialisés sont très souvent utilisés. (Ponnapalli, et al., 2024). Parmi, ces modèles il existe les méthodes multicritères (MCDM : Multiple-criteria decision analysis) dont le but est de faciliter la prise de décision en intégrant, en pondérant et en combinant les données issues de diverses sources ((Ponnapalli, et al., 2024). Ce type d'approche permet l'évaluation de risques et de susceptibilité d'un territoire, notamment pour la susceptibilité aux glissements de terrain (Ayalew et al. 2005; Tesfa et Sewnet 2024), la susceptibilité à l'érosion (Arabameri et al., 2020). Dans le cas de la susceptibilité à l'inondation par ruissellement, il existe dans LaMethod'O, le modèle MCDM ORus, développé par Artelia (Barjot, 2024) (lauréat du Grand prix de l'ingénierie en 2023 (Robert 2023)).

LaMethod'O est une méthodologie permettant d'obtenir un jumeau numérique de territoire selon des indicateurs co-construits avec les acteurs publics ou en fonction de résultats de modèles multicritère. Le projet actuel, s'inscrit dans la continuité du travail d'Artelia. Cette fois ci, l'objectif est d'ajouter l'aspect sécheresse à LaMethod'O.

## 2. Objectifs

L'ajout de l'aspect sécheresse permettra de répondre aux enjeux des territoire de demain. L'approche consiste dans le développement d'un modèle MCDM sur la sécheresse afin d'identifier les liens entre l'aménagement territoriale, l'occupation du sol, à la gestion de la sécheresse.

La définition de la sécheresse pour le cas d'étude est la sécheresse édaphique. Cette sécheresse a des impacts sur le sol et les écosystèmes, ce qui a une influence directe sur l'occupation et l'usage du sol. L'identification des zones susceptible à la sécheresse est donc clé dans la résilience du territoire. Cependant, suite à une analyse des modèles multicritères, sur la sécheresse, existant, aucun modèle adapté à la France existe. La raison principale étant l'étendue des surfaces à modéliser qui une fois réduite à l'échelle française peut engendrer des erreurs, rendant le modèle obsolète. Ainsi, l'objectif est d'adapter ces modèles à l'échelle des bassins versant français.

Par ailleurs, les zones humides et la sécheresse sont étroitement liées, rendant l'identification des zones humides essentielle pour une gestion durable du territoire. Lors d'épisodes de sécheresse, et même après, les zones humides tendent à perdre en surface (Jehanzaib et Kim, 2020) les rendant particulièrement vulnérables. Cette dynamique est d'autant plus préoccupante qu'elle entre en contradiction avec les efforts actuels de préservation de ces milieux. Il est donc crucial de localiser précisément les zones humides susceptibles d'être affectées, afin d'anticiper les impacts du changement climatique et d'adapter les stratégies de conservation.
SAGEO'2025

Le modèle créé permettra de scénariser les territoires susceptibles à la sécheresse en fonction de l'occupation du sol pour aider à la prise de décision dans l'aménagement du territoire.

Ainsi ce poster a pour objectif de poser les questions de recherche d'un travail de thèse mené par Artelia qui vient de débuter en 2024 pour une période de 3 ans.

### 3. Bibliographie

Ahmadalipour A., et Moradkhani H., (2018). Multi-dimensional assessment of drought vulnerability in Africa: 1960–2100. *Science of The Total Environment*. Vol. 644

Arabameri A., Blaschke T., Pradhan B., Pourghasemi H., Tiefenbacher J. et Bui D., (2020). Evaluation of Recent Advanced Soft Computing Techniques for Gully Erosion Susceptibility Mapping: A Comparative Study. *Sensors*. Vol. 20

Ayalew L., Yamagishi H., Marui H., et Kanno T., (2005). Landslides in Sado Island of Japan: Part II. GIS-based susceptibility mapping with comparisons of results from two methods and verifications. *Engineering Geology*. Vol. 81

Barjot G., (2024), *Adaptation d'une méthode de cartographie à score pour la gestion distribuée des aires de production du ruissellement en milieux urbains*. Université Grenoble Alpes

Blanchard M., Franchistéguy L., Habets F., Martin E., et Noilhan J., (2007). Typologie des sécheresses sur la France et outils de suivi de la ressource en eau utilisés à Météo-France. *Revu Française de Géotechnique*. n°120-121

Calvin K., Dasgupta D., Krinner G., Mukherji A., Thorne P., Trisos C., Romero J., Aldunce P., Barrett K., Blanco G., Cheung W., Connors S., Denton F., Diongue-Niang A., Dodman D., Garschagen M., Genden O., Hayward B., Jones C., Jotzo F., Krug T., Lasco R., Lee Y., Masson-Delmotte V., Meinshausen M., Mintenbeck K., Mokssit A., Otto F., Pathak M., Pirani A., Poloczanska E., Pörtner H., Revi A., Roberts D., Roy J., Ruane A., Skea J., Shukla P., Slade R., Slangen A., Sokona Y., Sörensson A., Tignor M., Van Vuuren D., Wei Y., Winkler H., Zhai P., Zommers Z., Hourcade J., Johnson F., Pachauri S., Simson N., Singh C., Thomas A., Totin E., Arias P., Bustamante M., Elgizouli I., Flato G., Howden M., Méndes-Vallejo C., Pereira J., Pichs-Madruga R., Rose S., Saheb Y., Sanchez Rodriguez R., Urge-Vorsatz D., Xiao C., Yassaa N., Alegria A., Armour K., Bednar-Friedl B., Blok K., Cissé G., Dentener F., Eriksen S., Fischer E., Garner G., Guivarch C., Haasnoot M., Hansen G., Hauser M., Hawkins E., Hermans T., Koop R., Leprince-Ringuet N., Lewis J., Ley D., Ludden C., Niamir L., Nicholls Z., Some S., Szopa S., Trewin B., Van Der Wijst K., Winter G., Witting M., Birt A., Ha M., Romero J., Kim J., Haites E., Jung Y., Stavins R., Ordendain D., Ignon L., Park S., Park Y., Reisinger A., Cammaramo D., Fischlin A., Fuglestvedt J., Hansen G., Ludden C., Matthews J.B., Mintenbeck K., Pirani A., Poloczanska E., et Péan C., (2023). *IPCC, 2023: Climate Change 2023: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change* [Core Writing Team, H. Lee and J. Romero (eds.)]. *IPCC, Geneva, Switzerland*. First. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC).

Ministère de la transition écologique, de la biodiversité, de la forêt, de la mer et de la pêche (2025). *COP16 désertification*. https://www.ecologie.gouv.fr/rendez-vous/cop16-desertification

Ponnapalli K., Kumar S. et Majumder M., 2024. Review of Input Selection Criteria; Comparison of Popular Methods Used In Water Stress Analysis.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Modélisation de la susceptibilité à la sécheresse comme outil d'analyse de la résilience des territoires au changement climatique

Raheem N., Cravens, A., Cross, M., Crausbay, S., Ramirez, A., Mcevoy, J., Zoanni, D., Bathke, D., Hayes, M., Carter, S., Rubenstein, M., Schwend, A., Hall, K., et Suberu, P., (2019). Planning for ecological drought: Integrating ecosystem services and vulnerability assessment. *WIREs Water*. Vol. 6, n° 4.

Robert E., (2023). *La Méthod'O : une méthode novatrice d'éco-planification du territoire*. Artelia Group. https://www.arteliagroup.com/fr/corporate_blog/la-methodo-une-methode-novatrice-deco-planification-du-territoire/

Saeid E., Kaveh, O., Vijay, P.S., Nicolas, R.D, Mohsen, G., Yohannes, Y. et Mohammed, M., (2017). A Review of Drought Indices. *International Journal of Constructive Research in Civil Engineering*. 2017. Vol. 3, n° 4, pp. 48-66.

Sivakumar, V.L., Krishnappa R.R., et Nallanathel M., (2020). Drought vulnerability assessment and mapping using multi-criteria decision making (MCDM) and application of Analytic Hierarchy process (AHP) for Namakkal District, Tamilnadu, India. *Materials Today: Proceedings*. 2020. Vol. 43, pp. 1592-1599.

Tesfa C. et Sewnet D., 2024. *GIS-based MCDM approach for landslide hazard zonation mapping in east Gojjam zone, central Ethiopia*. Quaternary Science Advances. Vol. 15, pp. 100210.

Thiery Y. et Terrier M., 2018. *Évaluation de l'aléa glissements de terrain : état de l'art et perspectives pour la cartographie réglementaire en France*. Revue Française de Géotechnique. 2018. N° 156, pp. 3.

Zargar A., Sadiq R., Naser B., et Khan F., (2011). A review of drought indices. *Environmental Reviews*. 2011. Vol. 19, pp. 333-349.
# Répartir les populations à grande échelle spatiale et temporelle

## Approche exploratoire sur l'Eurométropole de Strasbourg par cartographie dasymétrique

Kenji FUJIKI¹, Romain WENGER¹, Paul SALZE¹, Olivier FINANCE¹

Laboratoire Image Ville Environnement UMR7362, CNRS, Université de Strasbourg

kenji.fujiki@live-cnrs.unistra.fr

**ABSTRACT:** There are many needs for large-scale spatial and temporal population mapping, whether in spatial analysis, land use planning or risk management. However, there is currently no reference method for mapping the population beyond its place of residence, in its daily and seasonal movements. In this context, the aim of this proposal is to present an exploratory approach to dynamic population mapping, during the day and at night. This mapping is based on the exploitation of multiple high spatial resolution data in an open science perspective.

**MOTS-CLÉS:** haute résolution, désagrégation spatiale, population journalière, population saisonnière

**KEYWORDS:** high-resolution, spatial disaggregation, daytime population, seasonal population
# 1. Contexte

Que ce soit en gestion des risques, en préparation à la gestion de crise, dans la planification des infrastructures de transport, dans les politiques territoriales de redynamisation des centres- villes, ou dans les analyses de géo-marketing, il est indispensable de pouvoir cartographier à grande échelle spatiale et temporelle la population, avec une résolution plus élevée que celle proposée dans le cadre des recensements (Batista e Silva et al., 2020; Panczak et al., 2020).

La cartographie à grande échelle de la population sur son lieu de résidence est aujourd'hui bien maîtrisée, du fait de l'abondance de données de grande quantité et à haute résolution spatiale, du moins dans les pays développés (Biljecki et al., 2016; Sapena et al., 2022). Les estimations disponibles s'appuient notamment sur les techniques de cartographie dasymétrique (Schug et al., 2021). Cette cartographie se définit comme une méthode de désagrégation spatiale des effectifs de population connus à une échelle relativement grossière - des îlots de recensement par exemple - au sein d'unités géographiques de plus petite taille - comme des bâtiments résidentiels -, en utilisant des variables auxiliaires disponibles avec une grande résolution spatiale (par exemple le volume bâti ou le nombre de logements) (Batista e Silva et al., 2020; Sapena et al., 2022).

Cependant, la population ne se limite pas à son lieu de résidence, et il apparaît nécessaire de pouvoir la cartographier également dans ses mouvements temporaires (Panczak et al., 2020). Si différentes techniques ont été développées pour estimer ces mouvements temporaires, incluant la cartographie dasymétrique déjà citée, l'apprentissage machine, l'apprentissage profond, la modélisation spatiale ou la simulation multi-agents, aucune ne fait référence, notamment du fait que les données sur lesquelles ces techniques s'appuient ne sont pas librement disponibles (Cheng et al., 2022; Panczak et al., 2020; Sun et al., 2024). En effet, la répartition de la population s'isonnière comme elle de la population en journée ne sont pas ou peu prises en compte dans les recensements, tandis que les données issues de la téléphonie mobile (utilisation du réseau mobile ou des applications mobiles), qui permettraient a priori de suivre avec précision le déplacement des populations dans le temps, sont soumises à des restrictions d'accès majeures et des limites méthodologiques difficilement surmontables à court terme (représentativité, absence de transparence sur la construction de la donnée) (Deville et al., 2014; Sakarovitch et al., 2019; Coudin et al., 2021). De même, les autres sources d'information envisageables, enquêtes de mobilité - mises à disposition en France dans le cadre du Mobiliscope (Vallée, Lenormand, 2024), données de comptage piétons ou voitures, peuvent difficilement être généralisées sur l'ensemble d'un territoire tout en présentant, elles aussi, des limites fortes en termes de représentativité ou de résolution spatiale (Whipp et al., 2021).
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Répartir les populations à grande échelle spatiale et temporelle

## 2. Objectif de recherche

Cette proposition s'inscrit dans le cadre de travaux de recherche exploratoires, qui visent à développer une méthode robuste et ouverte pour cartographier avec une très grande résolution spatiale la distribution des populations en France, et leurs variations journalières et saisonnières.

La proposition soumise ici consiste en une première approche, visant à estimer à fine échelle la répartition de la population, en journée et la nuit, pour chaque mois de l'année, à partir d'une méthode fondée sur la cartographie dasymétrique et la désagrégation spatiale de données multiples de grande résolution. Selon l'état d'avancement, la démarche et les premiers résultats pour un exemple d'application - celui de l'Eurométropole de Strasbourg - seront présentés lors de la conférence.

## 3. Méthode et données

Précisément, le principe général de la méthode consiste à répartir la population, en journée et la nuit, pour un jour type de semaine et pour chaque mois de l'année, dans les lieux où elle est censée être. La population est segmentée en fonction de son activité principale, en distinguant population active occupée, au chômage, population étudiante, population scolaire, catégories inactives, et population touristique. Cette proposition reprend notamment la méthode avancée par Batista e Silva *et al.* (2020), qui ont développé une cartographie dasymétrique de la population sur l'ensemble des pays européens. Cette cartographie, par son extension géographique et la nécessité de travailler avec des données très hétérogènes, a cependant un faible intérêt opérationnel du fait de sa résolution (grille de 1km²). Notre proposition vise à développer une méthode plus précise, dans sa résolution spatiale et de par les données utilisées, mais aussi dans la caractérisation et donc la localisation des activités des populations (à l'image des schémas d'activité utilisés par exemple chez Zhao *et al.* (2021)).

L'objectif - à terme - est de pouvoir répartir chaque catégorie de la population dans différents lieux - classés en fonction de l'activité qui y est pratiquée (e.g. travail, loisirs, courses, tourisme, repos) au prorata du temps passé dans chacun de ces lieux (en distinguant journée et nuit). L'enquête emploi du temps de l'INSEE (édition actuelle 2009-2010, prochaine édition 2025-2026) sera utilisée pour caractériser ce temps passé.

Une approche multisources, fondée sur l'exploitation de données librement disponibles, est privilégiée pour produire ces estimations avec la résolution spatiale la plus grande : les données de recensement (INSEE) servent de données de base pour décompter les effectifs de population des différentes catégories identifiées, à la maille la plus fine possible (IRIS), et ces effectifs seront en-suite :
(a) pour partie distribués à l'intérieur la maille, pour la population présente sur son lieu de résidence, au sein des bâtiments à fonction résidentielle et en fonction du nombre de logements de ces bâtiments (BD Topo de l'IGN);

(b) pour partie redistribués au sein de la commune de travail (connue égale-
ment par les données de recensement), pour la population présente sur son lieu
de travail, ou pour la population présente sur d'autres lieux de vie (courses,
loisirs) au sein d'une aire géographique plus vaste (e.g. le bassin de vie pour
l'accès aux services et équipements courants). Ces effectifs seront ensuite ré-
partis au sein des points d'intérêt du territoire - entreprises, établissements
scolaires, commerces, restauration, santé - en posant le postulat d'une fré-
quentation proportionnelle à la capacité d'accueil (mesurée par exemple par
le nombre de salariés par entreprise). Ces points d'intérêt sont identifiés par
les différentes sources de données spatiales disponibles répertoire SIRENE pour
les entreprises, Base Permanente des Equipements de l'INSEE, données
OpenStreetMap, etc.

(c) pour partie soustraits, pour la population touristique sortante. A l'in-
verse, la population touristique entrante est connue pour chaque mois par les
enquêtes INSEE sur la fréquentation touristique (nombre de nuitées), et pourra
ensuite être redistribuée au sein des points d'intérêt en relation avec les activités
touristiques.

Les estimations à l'échelle des bâtiments et des points d'intérêt seront alors
agrégées sur un carroyage fin du territoire. Par souci de cohérence avec des
produits déjà existants, nous privilégions le carroyage de l'INSEE de 200m de
côté, aujourd'hui utilisé pour projeter la population sur son lieu de résidence
fiscale (INSEE, 2023).

Ces estimations pourront alors validées par confrontation avec d'autres
sources disponibles en accès libre ou limité. Dans un premier temps, les ré-
sultats obtenus à l'échelle du carroyage seront agrégés à l'échelle des quartiers
et comparés aux résultats issus des enquêtes de mobilité. Ces enquêtes (an-
ciennement enquêtes ménages - déplacements) permettent en effet de connaître
les variations horaires de populations par quartiers ou par communes (Vallée,
Lenormand, 2024). Dans un second temps, les estimations pourront être com-
parées aux modélisations développées par les opérateurs de téléphonie à partir
de l'exploitation des données mobiles.

En fonction des résultats obtenus, la méthode sera ensuite déclinée sur l'en-
semble de la France puis confrontée à d'autres méthodes de cartographie dy-
namique de la population (méthodes d'apprentissage machine et profond).

Bibliographie

Batista e Silva F., Freire S., Schiavina M., Rosina K., Marín-Herrera M. A., Ziemba L. et al. (2020). Uncovering temporal changes in Europe's population density patterns using a data fusion approach. *Nature Communications*, vol. 11, n° 1, p. 4631.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Répartir les populations à grande échelle spatiale et temporelle

Biljecki F., Ohori K. A., Ledoux H., Peters R., Stoter J. (2016). Population Estimation Using a 3D City Model: A Multi-Scale Country-Wide Study in the Netherlands. *PLOS ONE*, vol. 11, n° 6, p. e0156808.

Cheng Z., Wang J., Zhu K., Ge Y., Zhou C. (2022). Evaluating spatial statistical and machine learning models in urban dynamic population mapping. *Transactions in Urban Data, Science, and Technology*, vol. 1, n° 1-2, p. 37-55.

Coudin E., Poulhes M., Castillo M. S. (2021). The French official statistics strategy: Combining signaling data from various mobile network operators for documenting COVID-19 crisis effects on population movements and economic outlook. *Data & Policy*, vol. 3, p. e10.

Deville P., Linard C., Martin S., Gilbert M., Stevens F. R., Gaughan A. E. et al. (2014). Dynamic population mapping using mobile phone data. *Proceedings of the National Academy of Sciences*, vol. 111, n° 45, p. 15888-15893.

INSEE. (2023). *Données au carreau de 200m (y compris données imputées). revenus, pauvreté et niveau de vie en 2019*. Consulté sur https://www.insee.fr/fr/statistiques/7655475?sommaire=7655515

Panczak R., Charles-Edwards E., Corcoran J. (2020). Estimating temporary populations: a systematic review of the empirical literature. *Humanities and Social Sciences Communications*, vol. 6, n° 1, p. 1-10.

Sakarovitch B., De Bellefon M.-P., Givord P., Vanhoof M. (2019). Estimating the Residential Population from Mobile Phone Data, an Initial Exploration. *Economie et Statistique / Economics and Statistics*, n° 505d, p. 109-132.

Sapena M., Kühnl M., Wurm M., Patino J. E., Duque J. C., Taubenböck H. (2022). Empiric recommendations for population disaggregation under different data scenarios. *PLOS ONE*, vol. 17, n° 9, p. e0274504.

Schug F., Frantz D., Linden S. v. d., Hostert P. (2021). Gridded population mapping for Germany based on building density, height and type from Earth Observation data using census disaggregation and bottom-up estimates. *PLOS ONE*, vol. 16, n° 3, p. e0249044.

Sun Y., Xie J., Wang Y., Chan T. O., Sun Z.-Y. (2024). Mapping local-scale working population and daytime population densities using points-of-interest and nighttime light satellite imageries. *Geo-spatial Information Science*, vol. 27, n° 6, p. 1852-1867.

Vallée J., Lenormand M. (2024). Intersectional approach of everyday geography. *Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science*, vol. 51, n° 2, p. 347-365.

Whipp A., Malleson N., Ward J., Heppenstall A. (2021). Estimates of the Ambient Population: Assessing the Utility of Conventional and Novel Data Sources. *ISPRS International Journal of Geo-Information*, vol. 10, n° 3, p. 131.

Zhao X., Zhou Y., Chen W., Li X., Li X., Li D. (2021). Mapping hourly population dynamics using remotely sensed and geospatial data: a case study in Beijing, China. *GIScience & Remote Sensing*, vol. 58, n° 5, p. 717-732.
# La télédétection à haute résolution pour caractériser les régimes de feux. Approche comparative de données

Nathan GAUTHIER¹, Aude Nuscia TAÏBI², Sébastien CAILLAULT 3,¹

1. ESO Angers UMR CNRS 6590, Université d'Angers
   nathan.gauthier@univ-angers.fr

2. ESO Angers UMR CNRS 6590, Université d'Angers, Institut Universitaire de France
   audenousia.taibi@univ-angers.fr

3. ESO Angers UMR CNRS 6590, Institut Agro, Angers
   sebastien.caillault@institut-agro.fr

## ABSTRACT

Fire is an integral component of the planetary system. Its use by societies to manage and maintain their territories is well-established. Remote sensing data for studying fires have never been so diverse, whether in terms of types (sensors, finished products) or observational scales (spatial and temporal). However, choosing among these data sources remains challenging, and there is a lack of methodologies to define the diversity of fire types and study their impacts with precision. Differentiating simple "natural" fires from local practices of land management through fire requires interpretation and observation of burning patterns. This article aims to compare observations from multiple satellites and standardized data available for studying fires in a study area in southeastern Senegal and to evaluate them. These different data sources will be examined and compared to define the fire regime throughout the entire dry season. This also allows us to assess the contributions of raw satellite data and high spatial resolution in defining the human dimensions of fires.

MOTS-CLES : Sentinel-2, MODIS, VIIRS, Régime de feu, Zones brûlées, Feux actifs

KEYWORDS: Sentinel-2, MODIS, VIIRS, Fire regime, Burned areas, Active fires
# 1. Introduction

Bien qu'encore aujourd'hui combattu dans de nombreuses régions de la planète, le feu peut être considéré comme une composante à part entière du système planétaire, reconnu comme une perturbation essentielle dans les environnements pyrophiles (Kull, 2002 ; Champin et al., 2022). Le feu est un outil très puissant de maîtrise et de transformation des milieux, et son utilisation par les sociétés pour entretenir et gérer leurs territoires n'est plus à prouver (Bloesch, 1999). L'étude des régimes de feu avec les satellites ont permis de mettre en lumière la dimension humaine des feux (Mbow et al., 2000 ; Laris 2002 ; Nielsen et al., 2003). Néanmoins, plusieurs travaux (Ramo et al., 2021 ; Fernandez-Garcia et al, 2024) soulignent les limites dans les observations produites avec des données standardisées (cf. Modis, ...), notamment mettant en cause la qualité de la détection et de suivi des feux avec des satellites à moyenne résolution. La plupart des recherches, en particulier en Afrique, ont cherché à identifier les zones brûlées, à relier ces données à la couverture végétale et à analyser les cycles à l'œuvre, en examinant en particulier leur fréquence interannuelle et la question de leurs temporalités, à savoir s'ils se produisent plus tôt ou plus tard dans la saison (Laris, 2002 ; Roy et al., 2008 ; Caillault et al., 2020). Ces produits standardisés ont beaucoup été utilisées pour modéliser et suivre l'organisation spatiale des pratiques de feu, présentant des avantages indéniables, notamment pour la répétitivité et la couverture temporelle de MODIS et VIIRS. En conséquence, il y a un intérêt à valoriser, et évaluer le potentiel de la télédétection à haute résolution pour définir les régimes de feu et étudier les zones brûlées. Une cartographie la plus précise possible sans omissions est nécessaire pour approfondir nos compréhensions et différentiation de ces pratiques.

Ce travail a comme objectif de réaliser (i) une comparaison des observations entre données brutes et des produits finis de satellites et capteurs différents (MODIS, VIIRS), et, (ii) d'en évaluer la dimension humaine, à travers ces diverses données satellitaires à différentes résolutions, temporelles et spatiales. Le but est de comprendre comment ces données décrivent les modalités du régime de feu dans notre zone d'étude (surfaces, fréquences, durée). Les résultats obtenus à partir des produits standardisés (MODIS, VIIRS) seront comparés à ceux issus d'une analyse multi-temporelle d'images du satellite Sentinel 2.

# 2. Données

La zone d'étude de 120km x 120km est située au Sud Est du Sénégal, dans la région de Tambacounda, incluant le parc National du Niokolo-Koba. Elle correspond à l'empreinte d'une scène Sentinel-2, sur laquelle on a appliqué notre méthode basée sur l'utilisation d'indice spectral sur une série temporelle. La NASA et l'ESA mettent à disposition des scientifiques un ensemble de jeu de données pour la détection des zones brûlées et des feux actifs. Ces produits finis proviennent en majorité des satellites optiques à moyenne résolution MODIS et VIIRS. Ils fournissent des images en continu tous les jours depuis 2001 pour MODIS et 2011 pour VIIRS.
De ses images sont produites des données d'empreintes des zones brûlées et d'une localisation des points de feu actifs (Tableau 1). Ils présentent également de nombreux
avantages, notamment la couverture temporelle des données. Les données standardisées zones brûlées (Tableau 1) proviennent des satellites optiques MODIS. Les données MODIS sont produites à l'aide de l'indice spectral VI, elles sont fournies sous forme de raster, qui indique la date de détection, la précision de la mesure. Ces données sont fournies à l'échelle globale. Les données standardisées feux actifs sont fournies sous formes de points géolocalisés, elles renseignent plusieurs statistiques notamment la date d'acquisition, le seuil de détection et la précision de chaque feu actif détecté. Ces données sont assez simples d'utilisation, elles n'indiquent pas la superficie concernée. Pour cette étude nous comparons ces données avec des données issues de nos traitements sur une série temporelle d'images satellitaires Sentinel 2, composée de 29 images.

<table><caption>TABLEAU 1. Produits zones brûlées et feux actifs</caption><thead><tr><td>Satellite</td><td>Données utilisées</td><td>Produits</td><td>Résolution spatiale</td><td>Lien vers les données</td></tr></thead><tbody><tr><td>MODIS</td><td>MCD64A1</td><td>Zones brûlées</td><td>500 m</td><td>https://modis-fire.umd.edu/index.html</td></tr><tr><td>MODIS</td><td>MCD14DL</td><td>Feux actifs</td><td>1 km</td><td>https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/active_fire/</td></tr><tr><td>VIIRS</td><td>VIIRS NRT</td><td>Feux actifs</td><td>375 m</td><td>https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/active_fire/</td></tr><tr><td>VIIRS</td><td>VNP64A1</td><td>Zones brûlées</td><td>500 m</td><td>https://lpdaac.usgs.gov/products/vnp64a1v002/</td></tr></tbody></table>

### 3. Méthode de détection des surfaces brûlées

Les images brutes sont téléchargées converties en réflectance et corrigées des effets atmosphériques. On a privilégié des images ne contenant pas de nuages, ils interfèrent dans les estimations et cartographies des zones brûlées et se confondent avec les fumées dans les masques fournies pour corriger les données. Après cette sélection, on dispose de 29 images entre septembre 2022 et mai 2023.

Pour cartographier les zones brûlées avec les images brutes, on calcule l'indice spectral Normalized Burn Ratio, NBR pour l'ensemble de nos données avec la bande du proche infrarouge (NIR) et de l'infrarouge moyen (SWIR). Cet indice s'appuie sur les différences de réflectance dans ces longueurs d'ondes entre la végétation saine et la végétation brûlée (Xulu et al., 2021). Notre cartographie repose sur la comparaison de deux indices calculés sur des images satellitaires consécutives, et ainsi sur l'ensemble de notre série temporelle. Pour obtenir le differenced Normalized Burn Ratio ou dNBR on soustrait le pre-NBR au post-NBR de la prochaine image en date. Le dNBR nous permet de détecter les zones brûlées entre deux dates, mais également d'estimer la sévérité du feu et la potentielle repousse de la végétation. Cet indicateur bien cadré sur le plan théorique (Rahman et al., 2018 ; Keeley J. E., 2009), et a été choisi pour sa capacité à la fois de cartographie des zones brûlées de mesure de la sévérité du feu ainsi que la repousse de la végétation. L'USGS, propose une grille de lecture, des niveaux de sévérités et des repousses. On applique cette méthode sur l'ensemble des dNBR calculés, et on utilise le seuil conseillé par l'USGS, dNBR > 0.1 pour isoler les zones considérées comme brûlées. Les rasters obtenus sont convertis en vecteur pour nous servir localement de zone d'études pour mesurer la superficie, les caractéristiques de la végétation, de la sévérité du feu ou de la repousse. La spatialisation de nos zones brûlées nous permet d'explorer les caractéristiques du régime de feu de notre zone d'étude ainsi que renchérir les données produites avec le calcul d'indicateurs de forme (périmètre, superficie) mais également sur la sévérité du
feu survenu, et la potentielle repousse. Nos données et mesures sont datées et permettent de comparer les dynamiques temporelles du régime de feu, selon chaque satellite.

## 4. Résultats

Si ces données ne sont pas comparables dans l'état possédant toutes des résolutions et méthodes différentes, elles sont complémentaires dans les observations des dynamiques du régime du feu. Les produits sont comparés sur la définition du régime du feu, son début, sa fin, les dynamiques, les différences d'estimations et les patterns. La figure 1 est un récapitulatif des résultats des données standardisées et brutes obtenue à l'aide de notre méthode. Les définitions du régime de feu ne sont pas similaires dans leurs intensités (nombre de feux actifs) et empreintes (surface). La temporalité des évolutions et des valeurs atteintes diffère selon le satellite (figure 2), toutefois on distingue une séparation à la moitié de la saison sèche au mois de janvier d'une baisse significative des observations. Les résultats obtenus avec Sentinel 2 démontrent l'importance des feux de début de saisons sèche, dans cette région du Sénégal, bien plus précoce qu'avec les satellites à moyenne résolution VIIRS et MODIS.

<figure><img src="image_129.png" /><figcaption>Figure 2 : Zones brulées et feux actifs, données cumulées</figcaption></figure>

<figure><img src="image_130.png" /></figure>

## 5. Conclusion

Les données sont complémentaires dans leurs descriptions des patterns de brûlage et du déroulement du régime de feu durant la saison sèche. Le régime de feu possède
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

La télédétection à haute résolution pour caractériser les régimes de feux

des caractéristiques différentes selon la résolution temporelle et spatiale d'observation (Figure 1). L'étude de la série temporelle Sentinel 2 démontre que la saison des feux commence bien avant les observations réalisées via les produits standardisés. Autrement dit, s'il y a une sous-estimation des surfaces brûlées sur le continent africain (Ramos et al. 2021), nous pouvons sur cet espace dire que cela concerne essentiellement des pratiques de feux de début de saison. Malgré le fait qu'il possède de nombreux avantages à l'emploi et l'application, les produits standardisés limitent également la quantité d'informations et de connaissances qu'on peut en tirer. Les premiers résultats de ce travail, offre de nouvelles perspectives pour améliorer notre manière d'observer les régimes de feu sur cette région du sud-est sénégalais et ouvre la voie pour étudier les zones brûlées et pratiques de feu plus finement.

# 6. Remerciements

Cette recherche a été financée par le Centre Nationale d'Etudes Spatiales (CNES) et la région Pays de la Loire.

# Bibliographie

Bloesch U. (1999). Fire as a tool in the management of a savanna/dry forest reserve in Madagascar. Appl. Veg. Sci., 2, 117–124.

Caillault S., Laris P., Fleurant C., Delahaye D., Ballouche A. (2020). Anthropogenic Fires in West African Landscapes: A Spatially Explicit Model Perspective of Humanized Savannas.

Champin L., Taïbi A.N., Ballouche A. (2022). Spatial Analysis of the Occurrence and Spread of Wildfires in Southwest Madagascar. Fire, 5, 98. https://doi.org/10.3390/fire5040098

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

Keeley J. E. (2009). Fire intensity, fire severity and burn severity: a brief review and suggested usage. *International journal of wildland fire, 18*(1), 116-126.

Kull C.A. (2002). Madagascar a flame: Landscape burning as peasant protest, resistance, or a resource management tool? Political Geogr., 21, 927–953.

Laris, P. Burning the seasonal mosaic: Preventative burning strategies in the wooded savanna of southern Mali. Hum. Ecol. 2002, 30, 155–186.

Mbow, C., Nielsen, T. T., & Rasmussen, K. (2000). Savanna fires in east-central Senegal: distribution patterns, resource management and perceptions. *Human Ecology, 28*, 561-583.

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Rahman, S., Chang, H. C., Hehir, W., Magilli, C., & Tomkins, K. (2018, July). Inter-comparison of fire severity indices from moderate (modis) and moderate-to-high spatial resolution (landsat 8 & sentinel-2a) satellite sensors. In *IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium* (pp. 2873-2876). IEEE.

Ramo, R., Roteta, E., Bistinas, I., Van Wees, D., Bastarrika, A., Chuvieco, E., & Van der Werf, G. R. (2021). African burned area and fire carbon emissions are strongly impacted by small fires undetected by coarse resolution satellite data. *118*(9), e2011160118.

Roy D.P., Boschetti L., Justice C.O., Ju J. (2008) The collection 5 MODIS burned area product Global evaluation by comparison with the MODIS active fire product. Remote Sens. Environ., 112, 3690–3707
# Vers la création d'un langage dédié pour la génération automatique d'une chaîne de traitement d'image satellitaire

Hery ANTENAINA*¹, ²,³, Hasina RAKOTONIRAINY¹,²,³, Aimé R. HAJALALAINA¹,²,³

*Contact auteur: heryantenaina@gmail.com

1. Ecole de Management et d'Innovation Technologique, université de Fianarantsoa

2. Laboratoire d'Informatique et de Mathématique Appliqué au Développement

3. Laboratoire d'Informatique - Géomatique - Mathématiques et Application

**ABSTRACT.** With the rapid growth of satellite image processing, image processing chains have become indispensable for converting raw data into usable information. They integrate key steps, from pre-processing to final analysis, to meet today's monitoring and resource management needs. Although many scientists have contributed to formalizing these chains, their implementation with optimal results remains complex for non-expert users. This underscores the need to develop a dedicated language that can automatically and simply generate a processing chain using the model-driven engineering approach. This article details the steps taken to achieve the automatic generation of such chains. This work, focused specifically on forest cover monitoring, can be improved and adapted to other themes, such as land use monitoring, or even to different domains.

**MOTS-CLES :** Chaîne de traitement d'image satellitaire, ingénierie dirigée par les modèles, MDA, Xtext, Xtend, couvertures forestières

**KEYWORDS:** satellite image processing chain, model-driven engineering, MDA, Xtext, Xtend, forest cover
# 1. Introduction

L'observation de la couverture forestière par imagerie satellitaire est devenue un enjeu crucial dans le contexte de la préservation de l'environnement et de la gestion des ressources naturelles. En particulier, pour un pays comme Madagascar, où la biodiversité est riche et les pressions humaines sont intenses, le suivi régulier de l'évolution des forêts permet de prévenir la déforestation et de soutenir les programmes de reforestation (Harper et al., 2007). Cependant, les chaînes de traitement d'images satellitaires, qui visent à analyser et extraire des informations sur les écosystèmes forestiers, sont souvent complexes à mettre en œuvre en raison de la diversité des données et des techniques de traitement. La multitude de satellites disponibles, ainsi que les formats d'image variés, nécessitent une intégration de données et une flexibilité importantes dans les outils utilisés pour l'analyse (Zhu et Woodcock, 2014).

Les méthodes de traitement d'image satellitaire, souvent complexes et manuelles, limitent leur accessibilité. L'approche MDE introduit des langages dédiés pour simplifier et uniformiser ces processus (France et Rumpe, 2007). Un langage a été conçu pour automatiser la création de chaînes de traitement adaptées au suivi forestier, en tenant compte des spécificités des images et algorithmes. Grâce à des outils comme Xtext, il permet aux utilisateurs de générer des chaînes sans expertise technique avancée (Eysholdt et Behrens, 2010). Les objectifs de cette expérimentation sont de démontrer la faisabilité de ce langage pour la génération automatique de chaînes de traitement d'images satellitaires, de tester son efficacité en termes de performance et de précision, et d'en évaluer la facilité d'utilisation. Nous espérons ainsi proposer une solution qui pourra être utilisée dans différents contextes de suivi environnemental, tant pour Madagascar que pour d'autres régions sensibles aux changements climatiques.

# 2. Méthodologies

## 2.1. Chaîne de traitement d'image satellitaire

Selon Hajalaina (2013) : Le traitement d'images est une discipline de l'informatique et des mathématiques appliquées qui étudie les images numériques et leurs transformations, dans le but d'améliorer leur qualité ou d'en extraire de l'information. En d'autre terme, le traitement des images de télédétection fait partie intégrante des processus d'analyse des données obtenues par observation satellitaire. Ce type de traitement intervient après les étapes initiales d'acquisition et de numérisation, en se concentrant sur la transformation des images pour en extraire des informations exploitables. L'objectif principal est de réaliser les calculs et transformations nécessaires pour rendre les données visuelles interprétables. Plusieurs scientifiques ont déjà modélisé une chaîne de traitement comme Lin
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Vers la création d'un langage dédié pour la génération automatique d'une chaîne de traitement

(2011), Hajalalaina et al. (2013), et Hajalalaina et al. (2021). La modélisation d'une
chaîne de traitements consiste à organiser et relier divers composants, incluant des
données (en entrée et en sortie), des opérations de traitement, des ports de données,
ainsi que des liens servant à connecter les données et traitements entre eux.
Hajalalaina et ses collaborateurs (2013) développent une approche structurée pour le
traitement des données satellitaires, en s'appuyant sur le formalisme SWM (Simple
Workflow Model).

## 2.2. L'ingénierie dirigée par les modèles

L'ingénierie dirigée par les modèles (MDE) repose sur la génération des codes
sources à partir de modèle abstrait, comme décrit par Marvin Minsky (1968). En
2001, l'OMG a introduit la Model Driven Architecture (MDA) pour favoriser la
portabilité, l'interopérabilité et la réutilisation des logiciels. Le guide de l'OMG
définit quatre modèles standards : CIM, PIM, PSM et PDM (Combemale, 2008).

## 3. Résultats

Les étapes de la réalisation sont définies sur la figure 1 et les étapes détaillées sont
illustré sur la figure 2 jusqu'à la figure 7.

<figure><img src="image_131.png" /><figcaption>FIGURE 1. Etapes de réalisation pour la génération automatique d'une chaîne de traitement d'image satellitaire</figcaption></figure>

<figure><img src="image_132.png" /><figcaption>FIGURE 2. Méta modèle proposé</figcaption></figure>

<figure><img src="image_133.png" /><figcaption>FIGURE 3. Syntaxe abstraite sur XTEXT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_134.png" /><figcaption>FIGURE 4. Générateur de code XTEND</figcaption></figure>
<figure><img src="image_135.png" /><figcaption>FIGURE 5. Syntaxe concrète</figcaption></figure>

<figure><img src="image_136.png" /><figcaption>FIGURE 7. Lancement de la chaîne</figcaption></figure>

Après avoir lancé notre chaîne de traitement sur Google Earth Engine, nous avons obtenu la carte sur la figure 8 montrant les couvertures forestières de la commune Androy Madagascar en date du Janvier 2020. Cette carte est le résultat issu de notre chaîne de traitement en utilisant l'image du satellite sentinelle-2.

<figure><img src="image_137.png" /><figcaption>FIGURE 8. résultat du traitement automatique par la chaîne, image sentinelle2</figcaption></figure>

## 4. Interprétation du résultat

La carte de classification de la commune d'Androy met en évidence une couverture forestière prédominante, essentielle à la biodiversité et aux écosystèmes locaux, concentrée principalement au centre et au nord. En périphérie, les zones agricoles et de pâturage forment une transition avec les espaces forestiers, mais leur expansion risque de menacer ces derniers. Les zones urbanisées et de sols nus, situées majoritairement au sud-ouest, reflètent une pression anthropique croissante pouvant perturber l'équilibre écologique. Bien que rares, les ressources hydriques jouent un rôle vital pour les écosystèmes. Avec un indice de Kappa de 0,87555 et une matrice de confusion révélant peu d'erreurs, cette classification atteint une excellente précision tout en soulignant l'urgence d'une gestion durable des terres.

## 5. Conclusion

Ce travail a conduit à la création d'un langage dédié permettant de générer automatiquement des chaînes de traitement d'images satellitaires selon l'approche MDE. Les résultats expérimentaux, validés par des indices de performance tels que l'indice de Kappa, confirment l'efficacité de l'approche et son potentiel pour simplifier l'analyse d'images satellitaires. Des améliorations futures, comme le

Indice de kappa : 0.875550087540813

Error matrix:

0: [0,0,0,0,0,0]

Rizicole 1: [0,107,1,0,0,1,0]

Forêt 2: [0,2,115,0,0,1,0]

Eau 3: [0,0,0,2,0,0,0]

Habitation 4: [0,1,0,0,4,2,0]

Sol nu 5: [0,0,0,0,3,8,0]

Herbe verte 6: [0,3,5,0,0,1,7]
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Vers la création d'un langage dédié pour la génération automatique d'une chaîne de traitement

développement d'un prototype fonctionnel et l'intégration de l'intelligence artificielle, pourraient renforcer l'impact et l'adoption de ce modèle.

## Bibliographies

Combemale, B. (2008). Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM)--État de l'art.

Eysholdt, M., & Behrens, H. (2010). Xtext: Implement your language faster than the quick and dirty way. *Proceedings of the ACM International Conference Companion on Object-Oriented Programming Systems Languages and Applications (OOPSLA '10)*, 307–309. https://doi.org/10.1145/1869542.1869625

France, R., & Rumpe, B. (2007, May). Model-driven development of complex software: A research roadmap. In *Future of Software Engineering (FOSE'07)* (pp. 37-54). IEEE.

Hajalalaina, A. R., Hervé, D., Razafimandimby, J., Delaître, E., Desconnets, J. C., & Rouge, T. L. (2013). *Formalisation des chaînes de traitements de données spatiales satellitaires sur la forêt à Madagascar*.

Hajalalaina, A. R., Razafinimaro, A., & Arinavalona, N. (2021). Elaboration of Processing Chains for Spatio-temporal Analysis of Rainfall Data Application: Alaotra Mangoro Region, Madagascar. *International Journal of Computer (IJC)*, 40(1), 14-35.

Harper, G. J., Steininger, M. K., Tucker, C. J., Juhn, D., & Hawkins, F. (2007). *Fifty years of deforestation and forest fragmentation in Madagascar*. Environmental Conservation, 34(4), 325–333. https://doi.org/10.1017/S0376892907004262

Lin, Y. (2011). *Méthodologie et composants pour la mise en œuvre de workflows scientifiques* (Doctoral dissertation, Montpellier 2).

Minsky, M. L. (1968). *Matter, Mind and Models Semantic Information Processing*.

Zhu, Z., & Woodcock, C. E. (2014). Continuous change detection and classification of land cover using all available Landsat data. *Remote sensing of Environment, 144*, 152-171.
# Accroître la compréhension d'un modèle d'érosion des sols au travers d'une carte narrative

## application dans le cadre du projet de recherche-action participative COTERRA

Sylvie LADET¹, Hugues BOUSSARD², Floriane CLEMENT¹, Aude VIALATTE¹

1. INRAE, Université de Toulouse, UMR 1201 DYNAFOR
Dynamiques et écologie des paysages agri-forestiers
Castanet-Tolosan, France
[Sylvie.Ladet@inrae.fr; Floriane.Clement@inrae.fr; Aude.Vialatte@inrae.fr](mailto:Sylvie.Ladet@inrae.fr; Floriane.Clement@inrae.fr; Aude.Vialatte@inrae.fr)

2. INRAE, UMR0980 BAGAP
Biodiversité agroécologie et aménagement du paysage
Rennes, France
[Hugues.Boussard@inrae.fr](mailto:Hugues.Boussard@inrae.fr)

ABSTRACT. As experimentation on a large spatio-temporal scale is in practice difficult to implement, the agro-ecological transition of territories requires innovative methods to explore possible changes and support decision-making. This research seeks to address issues of soil erosion in agricultural landscapes, through a spatially explicit approach by combining different geographic informatic tools and drawing on the framework of geoprospecting. We present this prospective modelling work and the choice of methods and tools. used. Firstly, we will briefly present the context of our research, secondly, we will focus on the modelling work we developed aiming at supporting dialogue among stakeholders and collective action to manage soil erosion, involving a wide range of actors, including farmers, farm advisors and watershed agencies. Finally, we will discuss the benefits of presenting the modelling steps online in the form of a narrative map accessible to all project participants and beyond.

MOTS-CLES : modélisation, carte web, recherche-action, érosion des sols

KEYWORDS: modelling, web mapping, action research, soil erosion
# 1. Introduction

Houet en 2023 définit la géoprospective comme « l’intégration [à la démarche de modélisation prospective)] des processus spatiaux issus des interactions nature – société (voisinage, inertie, relations multi-scalaires...) pour affiner la localisation des changements futurs des paysages. Même si ces modèles de simulation spatiale permettent de produire des situations simulées selon des scénarios, une approche communément employée pour explorer une grande diversité de futurs possibles consiste à mettre en œuvre, dans un premier temps, des méthodes participatives destinées à la construction de récits et qui vont, dans un second temps, alimenter des modèles de simulation spatiale destinés à produire des représentations cartographiques de ceux-ci ».

L'un des volets du projet COTERRA de recherche action participative (https://projet-coterra.fr/) s'inscrit dans ce cadre de la géoprospective et cherche à respecter ses quatre principes de validation résumés dans la figure 1.

<figure><img src="image_138.png" /><figcaption>FIGURE 1. Illustration des méthodes mobilisables en modélisation pour respecter les quatre principes de validation d'une démarche de (géo)-prospective (Houet, 2023)</figcaption></figure>

Nous allons revenir dans ce résumé brièvement sur trois parties essentielles pour illustrer et éprouver un tel travail de modélisation prospective et les choix des méthodes et outils mobilisés. Dans un premier temps, nous présenterons brièvement le projet COTERRA puis nous nous focaliserons sur le travail de modélisation pour imaginer des futurs justes et durables pour le territoire. Et enfin nous aborderons l'intérêt de la mise en ligne du modèle sous forme de carte narrative accessible à tous les participants du projet et au-delà.
## 2. Le projet de recherche action COTERRA

Le projet « Repenser les Collectifs agricoles dans leurs TERRitoires pour plus d'Autonomie », COTERRA<fnref n="1" />, est un projet de recherche-action participative qui réunit 13 partenaires scientifiques et du territoire dans lequel il s'ancre, le Nord Comminges (43°12'12.63''N ; 0°35'4.69''E, altitude=250-400m), labellisé laboratoire vivant (PPR SOLUBIOD) et zone atelier<fnref n="2" />.

Le Nord Comminges, situé à 80 km au sud-ouest de Toulouse, est un territoire rural vallonné et dominé par la polyculture-élevage. Comme de nombreux territoires ruraux en France, cette région a traversé de profondes transformations agricoles, sociales et environnementales au cours de ces 50 dernières années avec des effets importants sur les systèmes de production et les paysages, notamment un agrandissement des fermes, une tendance vers la spécialisation, une baisse de l'élevage et une diminution des prairies permanentes et des haies (Ouin *et al.*, 2021).

Parmi les impacts environnementaux et sociaux de ces transformations, l'augmentation de l'érosion hydrique, de la fréquence et de la gravité des coulées de boue et des inondations fait enjeu pour un grand nombre d'acteurs du territoire. Limiter l'érosion des sols agricoles passe notamment par l'adoption de pratiques agricoles dont les effets s'avèrent significatifs en situation d'adoption simultanée dans le territoire. Ces pratiques agroécologiques sont coûteuses en temps, en finance et en espace, et ne peuvent faire l'objet de multiples tests grandeur nature pour optimiser la gestion de l'érosion. L'appui d'un outil de modélisation pour évaluer le champ des possibles localement s'avère donc essentiel pour favoriser le déploiement de pratiques agroécologiques efficaces au bénéfice de multiples parties prenantes. A noter qu'ici nous définissions les pratiques agroécologiques comme David *et al*, 2011, soit « un ensemble de pratiques agricoles dont la cohérence repose sur l'utilisation des processus écologiques et la valorisation de l'(agro)biodiversité (...) Au-delà des aspects liés à la production agricole sensu stricto, l'agroécologie peut également recouvrir un sens plus large en considérant les dynamiques territoriales et les acteurs sociaux portant les fondements d'une agriculture durable, écologiquement saine, économiquement viable et socialement juste ». Le projet COTERRA a adopté une approche de recherche-action participative qui permet d'ancrer nos recherches dans un territoire et favoriser une hybridation de savoirs pour être pertinentes, mobilisables et transformatives (Levidow *et al.*, 2014). L'une des actions du projet vise à modéliser et discuter des futurs possibles sur le territoire avec les acteurs concernés pour tester 1) les effets d'une concertation entre acteurs, et 2) les effets relatifs de plusieurs leviers favorisant l'autonomie, la réduction de l'érosion des sols et la préservation de la biodiversité: la diversification culturale et les infrastructures agroécologiques.

<footnote n="1">¹ Financé par l'Agence de l'Eau Adour Garonne & Fondation de France (2022-2025) : https://projet-coterra.fr/</footnote>

<footnote n="2">² https://www.pepr-solubiod.fr/projet/action-3-living-labs/ et https://pygar.omp.eu/
Ces labels reconnaissent des études sur le long terme et abordent des
problématiques de recherche fondamentale soulevées par la demande sociétale</footnote>
### 3. Le modèle de potentiel d'érosion de surface de COTERRA

Le consortium du projet, réunissant scientifiques et parties prenantes locales y compris des agriculteurs.rices, a défini le besoin d'un outil d'aide à la concertation, simple à implémenter et basé sur des cartes, pour explorer les effets de différents scénarios de déploiement de pratiques agroécologiques et les comparer. Un état de l'art des modèles d'érosion/ruissellement existants<fnref n="3" /> a été préalablement conduit, et a abouti à la conclusion que les modèles actuellement disponibles sur l'érosion s'avèrent quantitatifs, mécanistes et prédictifs, mais gourmands en termes de données d'entrée et de temps de calcul. L'implémentation de pratiques agroécologiques comme la diversification des rotations y est lourde, et l'étude des dynamiques souvent limitée. Le besoin en modélisation sur COTERRA a été décliné en différents objectifs à atteindre :

1. Caractériser les zones sources d'érosion et de dégâts sur le bassin versant considéré. Les sorties sont des cartographies de leurs valeurs d'intensités relatives.

2. Prendre en compte les effets agrégés d'intensité et de longueur de pente, et de couvert du sol.

3. Prendre en compte les effets tampons apportés par des couvertures de sol retenant les effets d'écoulements (typiquement des infrastructures agroécologiques comme les haies, les prairies).

4. Prendre en compte les effets tampons apportés par les pratiques agricoles retenant ou aggravant les effets d'écoulements (typiquement le labour versus le non-labour).

5. Assurer le couplage à un modèle de simulation des allocations de couverts préexistant (modèle CAPFarm<fnref n="4" /> ; Boussard et al., 2018) afin d'étudier les dynamiques spatiales intra et interannuelles du processus.

In fine, il s'agit donc d'un modèle créé *ad hoc*, territorialisé, spatialement explicite, initialisé par des données d'entrée géographiques intégrant différents compartiments agronomiques et environnementaux pour instruire sous forme de scénarios des questions de synergies et de compromis<fnref n="5" /> entre pratiques

<footnote n="3">³ Noms des modèles analysés : GEOMELBA (/MUSLE) ; LASCAR ; MAELIA (/SWAT) ; MESALES ; RUSLE ; STREAM ; WATERSED.</footnote>

<footnote n="4">⁴ module de la plateforme de développement JAVA APILand (Petit et al., 2024) simulant des allocations de couverts à l'échelle de la ferme et du paysage selon des règles agronomiques de gestion de la ferme</footnote>

<footnote n="5">⁵ il s'agit ici de co-concevoir des systèmes agricoles diversifiés qui associent de manière sélective les cultures annuelles et les cultures pérennes, les animaux d'élevage et des éléments semi-naturels (comme les bois, les haies) au sein de paysages agricoles afin de renforcer les synergies/compromis biologiques (produisant des services/disservices écosystémiques utiles à l'agriculture) dans le contexte d'un changement climatique de plus en plus marqué.</footnote>
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Accroître la compréhension d'un modèle d'érosion des sols au travers d'une carte narrative

agroécologiques vis-à-vis de l'érosion des sols. Les leviers agronomiques et paysagers considérés dans la version actuelle du modèle sont l'asselement des parcelles agricoles (couverts d'intercultures et diversification des rotations), la mise en place de haies ou la réduction du travail du sol. Dans un souci de réalisme agronomique, ces pratiques sont contraintes par le type d'exploitation auquel appartient chaque parcelle ; une parcelle d'une ferme en polyculture-élevage en agriculture biologique par exemple, peut adopter une gamme d'évolution possible d'asselement qui diffère de celle d'une ferme spécialisée en grandes cultures en agriculture conventionnelle. Les scénarios prospectifs permettent de tester différents niveaux de coopérations entre agriculteurs.rices à l'échelle d'un bassin versant.

Fin 2024, une preuve de concept du fonctionnement de ce modèle sur le bassin versant de la Magdelaine, choisi collectivement pour sa représentativité des enjeux de recherche de COTERRA, a été conduite, de A à Z, depuis l'instanciation du modèle jusqu'à sa présentation lors d'un atelier de concertation avec les partenaires. Le ruisseau de la Magdelaine est un affluent en rive gauche du Touch situé dans la partie amont du bassin versant. Ce cours d'eau, d'une longueur de 5,5 km, draine un bassin versant de 731 ha. Lors d'épisodes pluvieux intenses, le village de Labastide-Paumès, situé à la confluence de plusieurs cours d'eau du bassin versant, se retrouve menacé par les inondations et les coulées de boues survenant (Figure 2).

<figure><img src="image_139.png" /><figcaption>FIGURE 2. Situation du bassin versant de la Magdelaine avec la présence de bois et linéaires de haies dans la matrice agricole.</figcaption></figure>
## 4. La communication du modèle sous forme de carte narrative

La présente démarche développée dans le cadre d'une action collective considère explicitement le principe de transparence de Houet, 2023 (Figure 1) défini par « la capacité de son utilisateur à comprendre et expliquer le fonctionnement du modèle utilisé. Il s'agit d'éviter l'effet « boîte noire » qui, s'il est présenté ainsi aux acteurs locaux et autres participants de l'exercice de prospective, peut semer le doute, la méfiance, la défiance voire constituer une excuse pour rejeter l'ensemble des résultats ». Pour se faire, en parallèle de ce travail de modélisation, nous avons construit une carte narrative accessible à tous sur le web et réalisée sur l'outil libre https://macarte.ign.fr/ avec le modèle « étapes »<fnref n="6" />. A destination des partenaires et/ou utilisateurs finaux, elle propose une mise en récit, pas à pas, du modèle depuis la présentation des données d'entrée, les paramètres d'entrée, de l'initialisation du modèle et de l'explicitation du fonctionnement du modèle jusqu'à la présentation des différents scénarios calculés. Il s'agit ainsi d'associer une carte interactive (naviguer dans la carte, changer les fonds de carte, interroger les entités vectorielles...) à du contenu enrichi: texte avec lien hypertexte, photos, graphes. Un premier prototype est consultable ici : https://macarte.ign.fr/carte/grio6m/Modele-Erosion-lot-2.

## 5. Conclusion

Ce travail propose un partage de données et d'informations géographiques pour et vers des partenaires et utilisateurs non initiés, et se raccroche à des initiatives existantes (e.g. NAMO Geoweb ; Gradeler et Chéry, 2022). Les prochaines étapes seront la finalisation de cette carte narrative en parallèle avec la finalisation du modèle et à se mise à disposition en ligne dans la carte narrative globale du projet COTERRA : https://macarte.ign.fr/carte/SdTEdz/narration-finale-Coterra

## 6. Remerciements

Nous remercions l'ensemble du consortium du projet COTERRA et le support technique de l'outil Ma Carte IGN.

## Bibliographie

Boussard H., Roche B., Dechatre H., Joannon A., Martel G., et al. (2018). CAPFARM : simulation d'allocations de couverts à l'échelle des exploitations agricoles et des paysages. *Agronomie, Environnement & Sociétés*, 8 (2)

<footnote n="6">⁶ Navamuel, 2022 : comparatif en ligne de 9 outils pour faire de la cartographie narrative : https://outilstice.com/2020/06/outils-cartographie-narrative/</footnote>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Accroître la compréhension d'un modèle d'érosion des sols au travers d'une carte narrative

David C., Wezel A., Bellon S., Doré T., Malézieux E. 2011. Définitions de l'agroécologie. Les mots de l'agronomie – Histoire et critique, sous la direction de P. Morlon, INRA-SAD

Duru, M., Therond, O. & Fares, M. (2015) Designing agroecological transitions; A review. *Agron. Sustain. Dev.* 35, 1237–1257. https://doi.org/10.1007/s13593-015-0318-x

Gradeler, M., Chéry, J-P. Géoweb de narration et de modélisation : la plateforme NAMO GeoWeb. *M@ppemonde*, 2022, 134, 13 p. (10.4000/mappemonde.8125). (hal-03890690)

Houet T. (2023). Géoprospective. *Conservation de la biodiversité et état de référence: la nostalgie de la nature à l'ère de l'Anthropocène*, ISTE, pp.129-139, 978-1-78405-913-2.

Levidow, L., Pimbert, M., & Vanloqueren, G. (2014). Agroecological research: conforming—or transforming the dominant agro-food regime?. *Agroecology and sustainable food systems*, 38(10), 1127-1155

Ouin A., Andrieu E., Vialatte A., Balent G., Barbaro L., et al. (2021). Building a shared vision of the future for multifunctional agricultural landscapes. Lessons from a long term socio-ecological research site in south-western France. The Future of Agricultural Landscapes, *Advances in ecological research*, 65, 57-106, https://doi.org/10.1016/bs.aecr.2021.05.001.

Petit S., Alignier A., Allart R., Aviron S., Boussard H., et al. (2024). Vers l'émergence de stratégies territoriales pour renforcer les régulations biologiques : une approche trans- disciplinaire. *Innovations Agronomiques*, 2024, 96, pp.88-99. 10.17180/ciag-2024-vol96-art07. hal-04728255
# Utilisation d'images aériennes d'archives pour retrouver l'occupation du sol du passé

Arnaud LE BRIS

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

arnaud.le-bris@ign.fr

**ABSTRACT.** In most European countries, aerial photogrammetric surveys have been carried out regularly since the Second World War. These historic images now form important archival collections. In France, they have been digitized and are now available online from a web service, enabling their use by the geomatics community. Archival aerial photogrammetric surveys appear as being a powerful remote sensing data source to study long-term land use/cover evolutions of territories over the last century. Indeed, these surveys form relatively dense time series, while exhibiting a very high spatial resolution data. Besides, they are generally stereoscopic surveys, making it possible to derive 3D information (Digital Surface Models). However, several difficulties have to be faced to be able to use archived aerial photogrammetric surveys in automatic remote sensing analysis processes. First, their fine georeferencing has generally been lost and only coarse information is still available. Retrieving a fine georeferencing of archival images is mandatory to obtain remote sensing products (ortho-images and digital surface models) suitable for a comparison between epochs. Several approaches have been designed to cope with this, e.g. (Giordano et al., 2018). However, such process is computational expensive and requires a sufficient amount of overlapping images. Thus it can not be applied to individual monoscopic images. Therefore, a simplified version of this process can be used depending on requirements. Second, the automatic analysis of historical data has to face other difficulties caused by their great heterogeneity (sur-vey pattern, spatial resolution, spectral configuration, image quality) making it difficult to transfer directly a classification model from one epoch to another. What is more, training a classification model on archival data requires to face the lack of ground truth data from the past, coherent with the content of images. To cope with this, this paper will investigate a style transfer strategy consisting in modifying recent images for which ground truth labelled information is available to make them similar to archi-val images to be classified. A classification model will then be trained out of modified images and applied to archival images.

**MOTS-CLÉS :** images aériennes d'archive, photogrammétrie, occupation du sol, classi-fication

**KEYWORDS:** archival aerial campaigns, photogrammetry, land use / land cover, classification
# 1. Introduction

Comme la plupart des pays européens, la France a fait l'objet depuis la Seconde Guerre Mondiale de couvertures photogrammétriques aériennes effectuées à un rythme assez régulier. Ces images anciennes constituent désormais d'importantes collections d'archives. En France, elles ont été numérisées et sont désormais disponibles par l'intermédiaire d'un service web (remonterletemps.ign.fr), favorisant leur utilisation tant par le grand public que pour des applications scientifiques ou institutionnelles.

Ces prises de vues aériennes historiques constituent en effet une source de données de télédétection prometteuse pour l'étude de l'évolution des territoires, et en particulier celle de leur occupation du sol, sur de longues périodes au cours du siècle passé. En effet, ces prises de vues constituent des séries temporelles plutôt denses (généralement une acquisition au moins tous les 5 ans depuis les années 1950) tout en présentant une très haute résolution spatiale. De plus, ces prises de vues ont très majoritairement été acquises dans une configuration stéréoscopique, rendant possible d'en déduire une information 3D, i.e. de calculer des Modèles Numériques de Surface (MNS) historiques.

Toutefois, plusieurs difficultés sont rencontrées lorsque l'on cherche à utiliser ces prises de vue aériennes d'archive dans des processus automatiques d'analyse d'images de télédétection.

# 2. Pré-traitements géométriques

Tout d'abord, le géoréférencement précis de ces images anciennes n'a généralement pas été conservé (ou se présente sous une forme difficile à exploiter) et seul un géoréférencement très approché leur est aujourd'hui associé. Or, disposer d'un géoréférencement suffisamment fin de ces images anciennes constitue un préalable nécessaire pour en dériver des produits de télédétection (ortho-images et modèles numériques de surface) compatibles avec des comparaisons entre différentes dates. Plusieurs approches ont été proposées dans la littérature pour mener à bien cette étape de prétraitement géométrique. Dans le cas présent, la méthode mise en œuvre est celle décrite dans (Giordano et al., 2018). Cette chaîne de traitement, qui repose sur un processus photogrammétrique classique implémenté dans l'outil (Rupnik et al., 2017), offre en effet l'avantage d'une forte automatisation de ces étapes de remise en géométrie des images grâce à une stratégie de prise de points d'appui (amers terrain) par détection automatique de points homologues entre images anciennes et données récentes (ortho-images et MNS) de référence correctement géoréférencées. Ce processus a été éprouvé sur des jeux de données assez variés et a permis de générer des séries temporelles d'ortho-images dont la précision planimétrique est
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Images aériennes d'archives et occupation du sol du passé

compatible avec des comparaisons interdate, comme l'illustre l'exemple de la figure 1. Ce processus reste toutefois exigeant en ressources informatiques (temps de calcul et stockage des données). Il est par ailleurs adapté à des chantiers com-portant un nombre d'images suffisant pour correctement estimer les paramètres de prise de vue, mais ne peut pas être appliqué à des images individuelles (monoscopiques). Par ailleurs, selon les applications visées, un géoréférence-ment de moindre qualité, mais tout de même amélioré par rapport à la version approchée issue des métadonnées associés aux clichés anciens fournis par re-monteletemps.ign.fr, peut être suffisant. Pour ces différentes raisons, selon les applications visées, il est possible de simplifier le processus de (Giordano et al., 2018) en se limitant à exploiter les amers terrain détectés automatiquement entre clichés anciens et ortho-images actuelles pour recaler les premiers sur les secondes au moyen d'une transformation géométrique simple (affinité ou ho-mographie).

### 3. Absence de vérité terrain pour la classification de l'occupation du sol

Une fois géoréférencées et orthorectifiées, les données anciennes peuvent être exploitées dans des processus automatiques d'analyse de données de télédétection notamment pour en extraire une occupation du sol du passé. Ce travail est toutefois confronté à plusieurs difficultés.

La première difficulté concerne l'hétérogénéité de ces données anciennes. Une certaine hétérogénéité radiométrique existe au sein d'une même prise de vue, du fait de différents phénomènes classiques (*hot-spot*, voile atmosphérique, vignettage). Des pré-traitements radiométriques permettent toutefois d'obtenir des mosaïques de clichés orthorectifiés suffisamment homogènes (Lelégard *et al.*, 2020).

Le principal problème concerne en fait l'hétérogénéité des caractéristiques des différentes prises de vue : d'une prise de vue à une autre, les caractéristiques comme le recouvrement entre les images, la résolution spatiale, la configuration spectrale (couleur, panchromatique, infra-rouge, ...), la saison et la qualité des images (bruit, état de conservation) peuvent être très différentes. Aussi, transférer directement un modèle de classification d'une date à une autre s'avère difficile.

La seconde difficulté, qui vient s'ajouter à la précédente, tient dans le fait que l'on ne dispose pas de données d'occupation du sol de référence (vérité terrain) à peu près contemporaines de ces images anciennes. Or de telles données sont nécessaires pour entraîner des outils des classification / segmentation sémantique supervisés, et en particulier les outils modernes reposant sur
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<figure><img src="image_140.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Exemple de frise chronologique : ortho-images générées à partir de plusieurs prises de vues aériennes anciennes</figcaption></figure>

l'apprentissage profond (e.g. (Ronneberger et al., 2015)) gourmands en données d'apprentissage. Des bases de données décrivant la situation actuelle existent mais ne sont pas cohérentes avec le contenu des images historiques du fait des évolutions de l'occupation du sol.

L'approche mise en œuvre dans cette étude pour lever ce verrou adopte une stratégie de transfert de style.

1. On cherche à modifier des ortho-images aériennes récentes à très haute résolution spatiale (issues de la BDOrtho) pour les rendre semblables aux images anciennes que l'on souhaite traiter. Deux méthodes ont été testées : une méthode de traitement d'image classique (passage en noir et blanc, ajout de bruit, modification de la résolution spatiale) et une méthode reposant sur de l'apprentissage profond (CycleGan (Zhu et al., 2017)).

2. On entraîne ensuite un modèle de segmentation sémantique de type CNN (e.g. UNet (Ronneberger et al., 2015)) à partir de ces images BDOrtho actuelles modifiées pour ressembler aux données anciennes et de cartes de vérité terrain issues de bases de données d'occupation du sol actuelles (et donc cohérentes avec ces images issues de la BDOrtho).

3. Le modèle de classification obtenu est alors directement apliqué aux images anciennes, éventuellement après un léger ajustement.

Quelques exemples de résultats obtenus sont présentés dans la figure 2.

## Remerciements

Ce travail s'inscrit dans le cadre du projet HIATUS qui a bénéficié du financement ANR-18-CE23-0025 de l'Agence Nationale de la Recherche.
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Images aériennes d'archives et occupation du sol du passé

<figure><img src="image_141.png" /></figure>

FIGURE 2 – En haut : sur une même zone, image de 1982 (à droite) et BDOrtho actuelle (à gauche) modifiée pour ressembler à l'image de 1982. En bas, résultats de classification (en transparence sur fond d'ortho-image) obtenus en appliquant à ces deux images un modèle entraîné à partir de la BDOrtho actuelle "modifiée" et d'une carte d'occupation du sol actuelle. Légende : • bâtiments, • voisinage de bâtiment, • culture, • forêt, • eau

Bibliographie

Giordano S., Le Bris A. Mallet C. (2018). Toward automatic georeferencing of archi-
val aerial photogrammetric surveys. *ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote
Sensing and Spatial Information Sciences*, vol. IV-2, p. 105-112.

Lelégard L., Le Bris A. Giordano S. (2020). Correction of systematic radiome-
tric inhomogeneity in scanned aerial campaigns using principal component analy-
sis. *ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information
Sciences*, vol. V-2-2020, p. 871-876.

Ronneberger O., Fischer P. Brox T. (2015). U-Net: convolutional networks for
biomediacal image segmentation. *MICCAI*, vol. 3.

Rupnik E., Daakir M. Pierrot-Deseilligny M. (2017). MicMac – a free open-source
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Zhu J.-Y., Park T., Isola P. Efros A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In *Ieee international conference on computer vision (iccv)*.
# Proposition d'une méthodologie d'identification par télédétection des aires propices à la pêche thonière en zone équatoriale. *L'exemple du Gabon*

Marius MASSALA MBINDZOUKOU ¹, Pierre MOUKELI MBINDZOUKOU ², Sylvie Brizard ZONGO ³, Marthe Orlane NTSAME MINTSA ⁴

1. Université Omar Bongo, Laboratoire LAGRAC massalamarius@gmail.com

2. Institut Africain d'Informatique, Laboratoire LAIMA pierre.moukeli@gmail.com

3. Université des Sciences et Techniques de MASUKU (USTM) zsylviebrizard@gmail.com

4. Ecole Nationale des Eaux et Forêts orlanemikala3@gmail.com

**RESUME.** Le Gabon, pays côtier de l'Afrique centrale, dispose d'une Zone Economique Exclusive (ZEE) étendue (213 000 km2) et riche en ressources halieutiques, singulièrement le thon. Cependant, la gestion et la surveillance des stocks de thon sont limitées en raison de l'insuffisance de données de terrain et des impacts liés au changement climatique. Le présent article propose une démarche méthodologique reposant sur la recherche de trois paramètres : la température de la surface de la mer, la concentration en chlorophylle-a et la bathymétrie. A partir de l'analyse des données issues de deux capteurs (Sentinel 1 et 3, MODIS Aqua et GEBCO), nous identifions des variables environnementales critiques influençant la présence du thon en zone équatoriale. Cette démarche validée par des données de terrain permet de proposer une cartographie des zones propices à la pêche thonière.

**ABSTRACT.** Gabon, a coastal country in Central Africa, has an extensive Exclusive Economic Zone (213,000 km2) rich in fishery resources, particularly tuna. However, management and monitoring of tuna stocks are limited due to a lack of field data and the impacts of climate change. This article proposes a methodological approach based on the investigation of three parameters: sea surface temperature, chlorophyll-a concentration and bathymetry. By analyzing data from two sensors (Sentinel 1 and 3, MODIS Aqua and GEBCO), we identify critical environmental variables influencing the presence of tuna in the equatorial zone. This approach, validated by field data, enables us to propose a map of areas suitable for tuna fishing.

**MOTS-CLES :** spatialisation, pêche, télédétection, thon, identification

**KEYWORDS:** spatialization, fishing, remote sensing, tuna, identification
# 1. Introduction

Le Gabon, avec ses 950 km de côte environ (Mombo et al, 2007) a créé une Zone Economique Exclusive (ZEE) d'environ 213 000 km². Par sa diversité et son abondance en ressources halieutiques, le Gabon comme une plaque tournante des pêcheries artisanale et industrielle. Selon la Commission Internationale pour la Conservation des Thonidés de l'Atlantique (ICCAT<fnref n="1" />, 2013), la production thonière gabonaise est estimée à 20 % de l'ensemble des captures de thons dans l'océan Atlantique (Ndjambou et al, 2020; Merchant, et al., 2019).

Actuellement, le suivi et la distribution des bancs de thon constituent un véritable problème du fait qu'il est quasi impossible de prédire les variations des paramètres océaniques qui influencent la présence des thonidés. Plusieurs raisons semblent l'expliquer :

- Insuffisance des données de terrain pour caractériser les habitats thoniers dans la zone économique exclusive gabonaise ;

- Faiblesse des moyens gouvernementaux dans l'identification et la surveillance de son domaine maritime face à leur surexploitation ;

- Impact des changements climatiques sur la ressource halieutique, notamment le thon.

Face à cela, nous pensons qu'il est nécessaire de construire une démarche prédictive permettant de localiser plus facilement les zones propices à la pêche au thon. C'est pourquoi, nous préconisons l'utilisation de la télédétection comme piste de solution potentielle pour une telle étude. Dans cette démarche, nous nous intéressons principalement à trois paramètres : la température de la surface de mer (TSM), la concentration en chlorophylle et la bathymétrie. Plusieurs raisons justifient le choix de ces indicateurs. S'agissant de la TSM, les thons sont des poissons à sang chaud. Ils ont besoin d'une température de l'eau relativement chaude pour leur métabolisme. Aussi, les zones où la température de l'eau est comprise entre 18°C et 31°C sont considérées comme propices à la présence des thons (Merchant, C.J et al., 2019). Concernant la concentration en chlorophylle-a, elle forme la base de la chaîne alimentaire marine. Enfin, les fronts océaniques qui sont les lieux de rencontre de masses d'eau ayant des propriétés physiques différentes, telles que la température, la salinité et la densité ainsi que la topographie sous-marine (Merchant, et al., 2019). C'est dans ce cadre que s'inscrit le présent travail.

Après avoir présenté la zone d'étude et l'ensemble des données utilisées, nous décrivons la méthodologie dans la deuxième partie de cet article. Nous terminons ce travail par la présentation des résultats préliminaires suivie d'une conclusion.

<footnote n="1">¹ L'ICCAT est une organisation intergouvernementale qui est active depuis 1969 dans le recueil des données, le suivi scientifique et la gestion des ressources de thonidés et autres espèces apparentées dans l'océan Atlantique et les mers adjacentes.</footnote>
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Proposition méthodologique d'identification des limites spatiales des zones propices à la pêche thonière dans la Zone Economique Exclusive au Gabon

## 2. Matériels et Méthodes utilisés

### 2.1. Zone d'étude

La ZEE s'étend à partir de la ligne de base de l'État côtier jusqu'à 200 milles marins (environ 370,42 km) au maximum de ses côtes conformément au droit de la mer. Au-delà de cette limite, il s'agit des eaux internationales.

### 2.2. Données utilisées

Notre démarche méthodologique s'appuie sur une série de 132 images des capteurs Sentinel-1, Sentinel-3 de MODIS Aqua ainsi que de GEBCO. Celles-ci concernaient la période 2017 à 2019. Pour valider notre démarche, nous avons utilisé les données de terrain des positions des bateaux de pêches à cette période.

## 2.3. Méthodologie

Le processus de recherche des zones propices à la présence thonière est marqué par plusieurs étapes, comme le présente la figure 1 ci-dessous de notre méthodologie. Les éléments clés de ces étapes sont :

- Recherche des températures. A partir des données de MODIS Aqua et du logiciel SeaDAS, nous avons extrait la température de la mer ;

- Recherche de chlorophylle-a. Grâce aux données de Sentinel-3, nous avons extrait à partir du logiciel SNAP, la concentration en chlorophylle-a respectant le seuil de concentration compris entre 0,1 et 0,5 mg/m³.

- La carte de bathymétrie. Elle est directement obtenue à partir des données GEBCO.

- Analyse Multicritère. Chaque paramètre extrait a d'abord été normalisé sur une échelle commune. Ensuite, nous avons procédé à la pondération. Celle-ci consiste à déterminer en fonction de l'importance relative de chaque paramètre pour la présence des thons. Cette importance peut être évaluée à l'aide de l'Analyse Hiérarchique des Processus (AHP). Une fois les paramètres normalisés et pondérés, ils ont été combinés pour créer une carte composite des zones propices à la pêche thonière. La méthode de Combinaison Linéaire Pondérée (WLC) a été utilisée à cet effet.
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<figure><img src="image_142.png" /><figcaption>FIGURE 1. Processus de traitement de données</figcaption></figure>

### 3. Résultats préliminaires

A l'issue de ces traitements, nous avons obtenu 40 cartes de températures, 30 cartes de concentration de chlorophylle et 10 cartes de bathymétrie. Nous appuyant sur ces cartes, nous avons établi la carte de probabilité. Cette dernière est le résultat d'une combinaison des cartes de température, de concentration en chlorophylle-a et de bathymétrie. Toutes ces cartes ont été générées en utilisant les algorithmes NN (Neural Network) et OC4 (Chlorophyll Algorithms for Ocean Color Sensors) pris en compte par Sentinel 3. En nous appuyant sur ces résultats, nous avons couplé cette carte de probabilité aux données in situ des positions des navires. Les résultats montrent que les zones avec une combinaison optimale de température, de haute concentration en chlorophylle-a et de structures bathymétriques favorables ont les probabilités les plus élevées de présence de thons.
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Proposition méthodologique d'identification des limites spatiales des zones propices à la pêche thonière dans la Zone Economique Exclusive au Gabon

La figure 2 suivante présente la carte de probabilité, la position des navires et la carte de validation des données.

<figure><img src="image_143.png" /><figcaption>FIGURE 2. Processus de traitement de données</figcaption></figure>
## 4. Conclusion

Les premiers résultats obtenus au cours de cette étude montrent que les facteurs tels que la température de la surface de la mer, la concentration en chlorophylle-a et la bathymétrie sont fiables dans l'identification des habitats thoniers. Toutefois, il importe de souligner que, malgré ces résultats prometteurs, quelques limites subsistent notamment, la qualité et la précision des données satellitaires influencées par les conditions atmosphériques et saisonnières difficiles. En outre, la validation des résultats avec des nouvelles données *in situ* reste essentielle pour affiner les prédictions et renforcer la fiabilité des cartes de probabilité.

## Bibliographie

* Bignoumba, G.-S. (2007). Coopération internationale et exploitation des ressources halieutiques au Gabon. *Les Cahiers d'Outre-Mer*, vol. 240, n°4, pp. 393-404.

* Graham N. A. J., Nash, K. L. (2013). The importance of remote sensing for managing fish stocks. *Journal of Applied Ecology*, vol. 50, n° 4, pp. 843-850.

* ICCAT, (2013). *Report of the standing committee on research and statistics (SCRS)*. ICCAT, Madrid, 344 p

* Luo J., Zhang Y. (2019). Remote sensing applications in fisheries science: A review. *Remote Sensing*, vol. 11, n° 6, p. 673.

* Merchant, C.J., Embury, O., Bulgin, C.E. et al. Satellite-based time-series of sea-surface temperature since 1981 for climate applications. *Sci Data* 6, 223 (2019). https://doi.org/10.1038/s41597-019-0236-x
* Mason, T. T., Zann, L. P. (2012). Mapping fish habitats using remote sensing technologies. *Marine and Freshwater Research*, vol. 63, n°5, pp. 423-433.

* Mombo, J. B., Mounganga, M. D., Ibouanga, B., Faure, F. E. (2007). Gabon : profil environnemental de la zone côtière. ONUDI, Libreville.

* Ndjambou L. E, Lembe Bekale A. J, Nyinguema Ndong L. C (2020). *La pêche thonière au Gabon : entre exploitation et nécessité d'industrialisation locale*. Bulletin de la Société Géographique de Liège [En ligne], 75 (2020/2) - Varia, 69-82 https://popups.uliege.be/0770-7576/index.php?id=6096

* Santana-Garcon, J., Sadovy de Mitcheson, Y. (2014). Satellite technology in assessing fishery resources. *Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems*, vol. 24, n° 5, pp. 559-570.
Population accessibility in the Aix-Marseille-Provence Metropolis and conditions for its evolution in terms of relocation and travel speeds

Rim MEHDAOUI ¹, Cyrille GENRE-GRANDPIERRE ², Anthony DALLE ³

1. UMR ESPACE-Avignon University
rim.mehdaoui@cnrs.fr

2. UMR ESPACE-Avignon University
Cyrille.genre-grandpierre@univ-avignon.fr

3. UMR ESPACE-Avignon University
Anthony.dalle@univ-avignon.fr

RESUME

La ville peut être définie comme un potentiel d'interaction sociale (PIS), c'est-à-dire une possibilité d'interagir à moindre coût (de déplacement) avec des individus nombreux et diversifiés. Ce potentiel, qui dépend de la densité de population et des capacités de déplacement, favorise en effet l'émergence des économies d'agglomération et avec elles l'innovation et la croissance économique. Récemment, un nouveau concept est apparu : celui de la « ville du ¼ d'heure », qui propose de rendre les fonctions urbaines essentielles accessibles à pied ou à vélo en moins de 15 minutes pour tous les habitants, afin de réduire la dépendance aux transports motorisés grâce à plus de proximité physique entre les aménités urbaines. Mais ce concept est-il applicable sans diminuer drastiquement les forts niveaux de PIS qui sont l'essence de la ville ? Dans ce contexte, cette étude a pour objectif de mesurer, au sein de la Métropole Aix-Marseille-Provence, les impacts sur le PIS du modèle de la ville du ¼ d'heure. Seront ainsi calculés : (i) PIS actuel et sa différenciation spatiale ; (ii) le PIS qui correspondrait à la ville du quart d'heure avec la structure de la population actuelle et en considérant à la fois les modes de transport motorisés et les modes doux ; (iii) puis nous identifierons les nécessités de relocalisation de la population et/ou d'augmentation des vitesses de déplacement pour atteindre des niveaux de PIS donnés (notamment le PIS moyen actuel dans la ville du un certain d'heure). Les analyses sont basées sur logiciel d'optimisation OPTIDENS, qui permet d'explorer différents scénarios du triptyque localisation de la population – vitesse des déplacements - PIS.
MOTS-CLES : Ville du Quart d'Heure, Accessibilité, Potentiel d'Interaction Sociale, OPTIDENS

KEYWORDS: 15-minute city, Accessibility, Social Interaction Potential, OPTIDENS

A city can be defined as a social interaction potential (SIP), which refers to the possibility of easily accessing numerous and diverse individuals from a given location within a specific time frame, using a particular mode of transportation (Farber et al., 2014). This potential depends on population density as well as the capacity and efficiency of transportation systems. These potentials allow the emergence of agglomeration economies by ensuring a wide labour market as well as the transmission of new ideas, thus promoting innovation and consequently economic growth and competitiveness (Prudhomme and Lee, 1999; Glaeser, 2011).

Recently, a new concept has emerged: the '15-minute city' (15minC), which aims to make essential urban functions accessible within a 15-minute walk or bike ride for all residents. This concept represents a significant shift toward enhancing urban sustainability and efficiency. Inspired by the 'neighborhood approach,' the concept promotes the development of polycentric cities or territories based on four key dimensions: proximity, density, diversity, and ubiquity (Moreno, 2020). The goal is to reduce dependency on motorized transport, particularly private vehicles, while fostering low-carbon lifestyles and reducing pollution.

However, can the 15-minute city concept ensure a sufficient level of interaction potential to allow cities to preserve their essence, i.e. maintaining their potential for interaction?

Using the Aix-Marseille-Provence (AMP) Metropolis as a case study, the objectives of this study are to:

* Measure the current social interaction potential (SIP) and assess its spatial differentiation;

* Measure the SIP for a 15-minute city by motorized and non-motorized transport modes (on foot or by bike);
* Identify, through scenarios, the necessity of population relocation and travel speed required to reach given levels of SIP, for example the current level of SIP if the 15-minute city is proposed.

Methodologically, we employ the OPTIDENS optimization model (Genre-Grandpierre, 2021) to explore various scenarios and evaluate the feasibility of fulfilling the objectives.

For the AMP Metropolis, two key types of data are required:

* The spatial distribution of the population within square grid cells. The grid resolution is determined based on available data. We then calculate the current network distances between all grid cells, measured in both time and kilometers.

* A series of constraints for the desired city outcome, including the level of population that can be accessed within a certain time (x minutes) or distance (y kilometers) using a specific mode of transport from reference locations. The maximum local density level within a specified radius (z meters) and local building compactness are also defined to avoid resource concentration and excessive density in one cell, which may be undesirable for the population.

The OPTIDENS model reallocates urban resources, such as population and amenities, to meet specific constraints while minimizing travel speed. It allows to explore the feasibility of the 15minC concept by determining the minimum transport speed needed to achieve accessibility to population or essential services, with or without the relocation of amenities. In cases where relocation is not allowed, OPTIDENS calculates the necessary number and locations of new facilities. Its key strength lies in considering both the spatial distribution of amenities and the transportation network, where speed is dynamically optimized.

The results of this study provide valuable guidance for policymakers and urban planners, offering actionable strategies to foster sustainable urban development and enhance the livability of future cities.
**Bibliography**

Farber, S., Neutens, T., Carrasco, J., and Rojas, C. (2014) ‘Social interaction potential and the spatial distribution of face-to-face social interactions’, *Environment and Planning B: Planning and Design*, 41(6), p960–976.

Genre-Grandpierre, C., Melnikava, A., Gueye, S. and Michelon, P. (2021) ‘OPTIDENS: An optimization model to explore the conditions of possibility of slow but accessible urban areas’, *Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science*, 48(4), p912–928.

Glaeser, E (2011) *Triumph of the City: How Our Best Invention Makes Us Richer, Smarter, Greener, Healthier, and Happier*. New York: Penguin Press.

Moreno, C. (2020) * Droit de cité, de la « ville-monde » à la « ville du quart d’heure »*. Paris : Éditions de l’Observatoire.

Prudhomme, R. and Lee, C. (1999) ‘Size, sprawl, speed and the efficiency of cities’, *Urban Studies*, 36(11), p1849–1858.
# Vulnérabilité de l'agriculture face à l'étalement urbain

Michel Mouléry*

French National Institute for Research on Agriculture, Food and Environment (INRAE), UR-Ecodéveloppement, 228 route de l'aérodrome CS 40509, CEDEX 9, 84914 Avignon, France

*michel.moulery@inrae.fr

**ABSTRACT.** Periurban agriculture around cities remains vulnerable despite various protection measures. Our methodology applies the dilation/erosion method at different scales to assess agricultural land loss. Based on mathematical morphology, this approach focuses on 12 cities in the Vaucluse and Bouches-du-Rhône departments in Southern France, regions known for their fruit and vegetable production. It enables to estimate how sensitive to urban sprawl can be agricultural parcels regarding their proximity to the city. This work is of great interest for the Land development and rural establishment company (SAFER: Société d'aménagement foncier et d'établissement rural), because it identifies which parcels may be in priority absorbed by the growing city along the fighting zone.

**MOTS-CLÉS** : Forme urbaine, rugosité, analyse d'image, morphologie mathématique, fractale, durabilité terres agricoles

**KEYWORDS:** urban form, rugosity, mathematic morphology, fractal, agricultural land sustainability
# 1. Introduction

<figure><img src="image_144.png" /><figcaption>FIGURE 1. Sélection des villes les plus fortement orientées en fruits et légumes</figcaption></figure>

En dépit des politiques suivies de concentration urbaine, de ville compacte et de lutte contre l'étalement, le rythme de croissance des surfaces urbanisées, deux fois plus rapide que celui de la population (Abu Hatab et al., 2019) se fait au détriment des milieux naturels et des surfaces agricoles qui sont progressivement absorbés par la ville. De plus, les crises liées à la Covid-19 et à la guerre en Ukraine ont mis en évidence la vulnérabilité des filières alimentaires mondialisées (Stephens et al., 2020). D'où l'importance de protéger les terres agricoles autour des villes en France pour préserver notamment les circuits courts de production agricole, d'autant plus impactés par l'étalement urbain.

Dans un contexte de durabilité des espaces agricoles, il est utile de proposer une méthodologie permettant d'analyser l'impact de l'étalement urbain à proximité des zones agricoles. Il s'agit de dessiner les contours urbains à différentes échelles et d'évaluer la perte potentielle de terres agricoles. Cet outil est utile en particulier pour la Société d'aménagement foncier et d'établissement rural (SAFER) qui considère que les parcelles les plus vulnérables, c'est à dire pouvant être rapidement absorbées par la ville, sont celles qui sont majoritairement entourées de zones urbaines proches. La méthode de dilatation/érosion, appliquée avec différentes zones tampons sur l'urbain, imagine un processus phagocitant progressivement ces parcelles en fonction de la distance à la ville.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Vulnérabilité de l'agriculture face à l'étalement urbain

## 2. Matériels et Méthodes

### 2.1. Zone d'étude

Pour cette étude, 12 villes de deux départements du Vaucluse et des bouches du Rhône (sud de la France) ont été étudiées. Historiquement, ces villes ont toujours été fortement productives en fruits et légumes (cf. figure 1) grâce aux conditions pédo-climatiques et bioclimatiques très favorables. Ces dernières décennies, elles ont connu de forts bouleversements en matière de croissance démographique (cf. INSEE<fnref n="1" />) causant une réduction des terres agricoles et la perte de nombreuses exploitations agricoles, toutes filières confondues.

### 2.2. Données utilisées

Pour le volet urbain, nous utilisons la BD TOPO® 2018 de l'IGN, une source géomatique libre d'accès, offrant des données vectorielles précises sur le bâti, classées par thématique. Elle couvre l'ensemble du territoire national avec une résolution de 1/25 000 et trois versions (1999 à 2019). Nous exploitons les classes « bâti indifférencié et industriel/commercial » pour délimiter les contours de la ville. Pour la partie agricole, nous utilisons le Recensement Parcellaire Graphique 2018, basé sur les demandes des exploitants pour les primes de la PAC<fnref n="2" />, offrant des données vectorisées détaillées au niveau parcellaire. En complément, les données de l'ODR<fnref n="3" /> permettent de cartographier des parcelles agricoles absentes du RPG<fnref n="4" /> (Cantelaube, Lardot, 2022).

### 2.3. Délimitation du contour urbain et mesure de la perte des surfaces agricoles au gré des échelles

En s'appuyant sur les travaux de (Mouléry et al., 2023) présentés à SAGEO en 2023, nous réutilisons la méthode de dilatation/érosion pour créer l'enveloppe urbaine à partir des bâtiments de la BDTOPO. Celle-ci se décompose en 2 phases. La dilatation est appliquée aux bâtiments avec un seuil de distance tampon positif pour dessiner une première enveloppe urbaine. L'érosion (distance tampon négative) ajuste ensuite cette géométrie en fonction de la première enveloppe (Le Berre, Brosset, 2020). Cette approche permet de définir facilement des seuils variables (de 40 à 100 m), offrant ainsi une variation de l'enveloppe urbaine à différentes échelles.

Les surfaces vectorisées des parcelles agricoles en centroïdes issus du RPG et du RPG complété ont été superposés à chaque extension des limites urbaines,

<footnote n="1">1. https://www.insee.fr/fr/information/2008354</footnote>

<footnote n="2">2. Politique Agricole Commune</footnote>

<footnote n="3">3. Observatoire de développement rural</footnote>

<footnote n="4">4. Registre Parcellaire Graphique</footnote>
SAGEO'2025

<figure><img src="image_145.png" /><figcaption>FIGURE 2. Création de l'enveloppe urbaine d'Avignon par la méthode de dilatation(d)/érosion(e); unité = mètre</figcaption></figure>

en appliquant quatre seuils identiques de dilation et d'érosion (40, 60, 80 et 100 mètres). Pour le cas d'Avignon, la perte des sols agricoles (en rouge) devient particulièrement marquée à l'est à partir d'un seuil de 80 mètres de dilation et d'érosion (cf. figure 2). De plus, nous avons créé, pour chaque ville, un graphique de synthèse classant les pertes de surfaces agricoles par ordre d'occurrence (cf. figure 3). Les surfaces agricoles concernées sont ainsi plus ou moins sensibles à l'étalement urbain, de par leur proximité à des zones urbaines plus ou moins denses. Les premières surfaces agricoles vulnérables sont celles couvertes par l'enveloppe avec le seuil d'érosion/dilatation de 40 m, puis viennent celles du seuil de 60 m, jusqu'à 100 m.

### 3. Conclusion

Nous avons développé une méthode de morphologie mathématique qui peut aider les organismes œuvrant pour la préservation de l'agriculture à anticiper les risques de changement d'occupation des terres agricoles face à l'étalement urbain. Cette méthode prend en compte les relations topologiques entre les zones agricoles et urbaines, à différentes échelles, mimant en quelque sort la probabilité d'absorption des terres agricoles par la ville en fonction de critères de proximité. L'identification de ces surfaces vulnérables prend toute son acuité, dès lors que l'on cherche à promouvoir les circuits courts de production et de distribution de produits agricoles, par exemple issus du maraîchage.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Vulnérabilité de l'agriculture face à l'étalement urbain

<figure><img src="image_146.png" /><figcaption>FIGURE 3. *Surfaces agricoles perdues (ha) par ville selon le seuil de dilatation/érosion*</figcaption></figure>

Bibliographie

Abu Hatab A., Cavinato M. E. R., Lindemer A., Lagerkvist C.-J. (2019). Urban sprawl, food security and agricultural systems in developing countries: A systematic review of the literature. *Cities*, vol. 94, p. 129-142. Consulté sur https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264275118310485

Cantelaube P., Lardot B. (2022). *RPG complété 2018 département 84*. Recherche Data Gouv. Consulté sur https://doi.org/10.15454/AEPLXS

Le Berre I., Brosset D. (2020). Aide à la décision par l'identification de formes d'urbanisation : application au littoral breton. *Cybergeo: European Journal of Geography*, vol. 43.

Mouléry M., Josselin D., Napoleone C., Sanz Sanz E. (2023, juin). Proposition d'une méthodologie pour l'identification de la rugosité de la limite urbaine. In *conférence Spatial Analysis and GEOmatics (SAGEO) 2023*. Quebec (Canada). Consulté sur https://cnrs.hal.science/hal-04147200

Stephens E., Martin G., Van Wijk M., Snow V. (2020, 05). Editorial: Impacts of covid-19 on agricultural and food systems worldwide and on progress to the sustainable development goals. *Agricultural Systems*, vol. 183, p. 102873.
# Contribution of Random Forest and Deep Neural Network Algorithms with Environmental Covariates for the Spatial SOC Stock Modelling

## Example of Aix-Marseille Provence Metropolis

Mounir Oukhattar ¹,², Sébastien Gadal ¹,⁴, Yannick Robert ³, Catherine Keller ²

1. Aix-Marseille Univ., CNRS, ESPACE UMR 7300, Univ., Nice Sophia Antipolis, Avignon Univ., 13545 Aix-en-Provence, France
mounir.oukhattar@etu.univ-amu.fr; sebastien.gadal@univ-amu.fr

2. Aix-Marseille Univ, CNRS, IRD, INRAE, CEREGE, Technopole de l'Environnement Arbois-Méditerranée, BP80, 13545 Aix-en-Provence, Cedex 4, France
keller@cerege.fr

3. Service Observatoire et lutte contre les pollutions Direction Expertise et Médiation environnementale Pôle Transition Ecologique et Energétique DGD Transition environnementale, Culture, Sport et Equipements, Métropole Aix-Marseille Provence, France
yannick.robert@ampmetropole.fr

4. Institute of Mathematical Computer Sciences, I.A. Remote Sensing Team, Vilnius University, Lithuania

**ABSTRACT.** This study aims to compare the effectiveness of random forest (RF) and deep neural network (DNN) algorithms in conjunction with variable selection methods for modelling soil organic carbon (SOC) stocks in the Aix-Marseille-Provence (AMP) Metropolis. Using a total of 51 soil samples and 29 different environmental factors, which include climate data, parent material, topographic details, land cover, human impact, remote sensing information, and soil characteristics, the examination has demonstrated that the Deep Neural Network (DNN) generally performs better than Random Forest (RF), particularly when all variables or those chosen through the Boruta technique or the variance inflation factor (VIF) are integrated. Nevertheless, RF excels over DNN when only non-redundant variables are considered. The resulting visual representations illustrate a higher SOC Stock in hilly forested regions and lower levels in maritime wetlands and farming areas. These conclusions offer a valuable tool for sustainable soil management and spatial organization, helping in achieving AMP Metropolis's climate goals.

**KEYWORDS:** SOC Stock; spatial modelling; RF; DNN; Environmental covariates; AMP Metropolis.

## 1. Introduction

Variations in global SOC stocks, impacted by both intensive agricultural practices and natural processes like organic matter decomposition, are of significant concern within SAGEO'2025 - Avignon, 21-23 mai 2025