# Identification et cartographie des sources potentielles de pollutions diffuses en milieu agricole : utilisation combinée d'enquêtes de terrain et de série temporelle d'images Sentinel-2

Julie Josse

► To cite this version:

Julie Josse. Identification et cartographie des sources potentielles de pollutions diffuses en milieu agricole : utilisation combinée d'enquêtes de terrain et de série temporelle d'images Sentinel-2. Sciences de l'Homme et Société. 2021. hal-05167838

HAL Id: hal-05167838

https://hal.inrae.fr/hal-05167838v1

Submitted on 17 Jul 2025

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Faculté de géographie

et d'aménagement

Université de Strasbourg

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

MASTER 2
Observation de la Terre et Géomatique
2020 - 2021

Identification et cartographie des sources potentielles de pollutions diffuses en milieu agricole : utilisation combinée d'enquêtes de terrain et de série temporelle d'images Sentinel-2

Julie Josse

Septembre 2021

**Structure d'accueil** : Cermosem, laboratoire Pacte
UMR 5194 CNRS-Université Grenoble Alpes
1064 chemin du Pradel F-07170 Mirabel

**Maîtres de stage** : Pauline Dusseux et Nicolas Robinet
Laboratoire Pacte Université Grenoble Alpes
1064 chemin du Pradel F-07170 Mirabel

**Tuteur universitaire** : Pierre-Alexis Herrault
Laboratoire Image, Ville, Environnement
UMR 7362 CNRS-Université de Strasbourg
3, rue de l'argonne F-67000 Strasbourg

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Institut
Urbanisme &
Géographie
Alpine
UNIVERSITÉ
Grenoble
Alpes

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Pacte

Laboratoire de sciences sociales

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Cermosem

plateforme du développement territorial

INRAO

<figure><img src="image_8.png" /></figure>
Remerciements

Je tiens à remercier toutes les personnes qui ont contribué à la réalisation de ce mémoire.

Je voudrais, dans un premier temps, remercier Pauline Dusseux et Nicolas Robinet, mes maîtres de
stage, pour la confiance qu'ils m'ont accordé ainsi que pour leur accompagnement dans la réalisation
de ce projet.

Je souhaite également remercier les membres des équipes de recherche Riverly de l'INRAE et Hydrimz de l'IGE pour avoir partagé leurs connaissances avec moi et pour m'avoir guidée dans l'accomplissement de ma mission.

Mes remerciements à Pierre-Alexis Herrault, mon tuteur universitaire, qui a su me faire part de ses conseils avisés pour la réalisation de ce mémoire.

Je remercie particulièrement Mila Betemps, mon binôme de travail, ainsi que tous les autres stagiaires du Cermosem avec qui j'ai cohabité durant ces 6 mois, pour leur gentillesse et leur soutien quotidien.

Je tiens aussi à remercier les élèves de la promotion 2021 du Master OTG de l'université de Strasbourg pour l'ambiance bienveillante et l'entraide qui ont régné au cours de ces deux années de Master.

J'aimerais aussi remercier Nicole Williaume, qui a pris du temps pour la relecture et les corrections de mon mémoire.

Merci à mes parents pour leur grande bienveillance et leur soutien dans l'accomplissement de mes projets. Merci à la chance, à la science et au temps d'avoir fait en sorte que vous puissiez me voir terminer ce parcours.

Enfin, je tiens à remercier Joël Encutii et Paloma, pour les soirées et les weekends magiques passés en Ardèche.
# Table des matières

<table><tr><td>Remerciements</td><td>2</td></tr><tr><td>Table des matières</td><td>3</td></tr><tr><td>Table des figures</td><td>4</td></tr><tr><td>Table des tableaux</td><td>5</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>6</td></tr><tr><td>1. Etat de l'art</td><td>7</td></tr><tr><td>1.1. Complexité des processus de pollutions agricoles diffuses</td><td>7</td></tr><tr><td>1.2. Des méthodes de cartographie du risque de pollutions diffuses</td><td>8</td></tr><tr><td>1.3. Cartographies de l'occupation du sol existantes en France</td><td>10</td></tr><tr><td>1.4. Télédétection pour la cartographie de l'occupation du sol en milieu agricole</td><td>11</td></tr><tr><td>1.5. Différentes méthodes de classification</td><td>15</td></tr><tr><td>2. Contexte et problématique</td><td>16</td></tr><tr><td>3. Site d'étude et données</td><td>18</td></tr><tr><td>3.1. Présentation du site d'étude</td><td>18</td></tr><tr><td>3.1.1. Topographie et géologie du bassin versant</td><td>19</td></tr><tr><td>3.1.2. Le climat particulier du bassin versant</td><td>20</td></tr><tr><td>3.1.3. Activité sur ledit bassin</td><td>20</td></tr><tr><td>3.2. Données</td><td>22</td></tr><tr><td>3.2.1. Données géographiques</td><td>22</td></tr><tr><td>3.2.3. Données satellitaires</td><td>23</td></tr><tr><td>4. Méthodologie</td><td>26</td></tr><tr><td>4.1. Enquête de terrain</td><td>26</td></tr><tr><td>4.1.1. Construction du questionnaire</td><td>26</td></tr><tr><td>4.1.2. Approche auprès des exploitants agricoles</td><td>27</td></tr><tr><td>4.2. Création d'une base de données</td><td>27</td></tr><tr><td>4.3. Cartographie de l'occupation du sol</td><td>29</td></tr><tr><td>4.3.1. Série multi temporelle d'images</td><td>29</td></tr><tr><td>4.3.2. Prétraitement des données</td><td>30</td></tr><tr><td>4.3.3. Extraction de variables</td><td>31</td></tr><tr><td>4.3.4. Interpolation temporelle</td><td>32</td></tr><tr><td>4.3.5. Sélection d'échantillons</td><td>33</td></tr><tr><td>4.3.6. Classification</td><td>33</td></tr><tr><td>4.3.7. Evaluation de la classification</td><td>34</td></tr><tr><td>4.3.8. Post traitement</td><td>35</td></tr><tr><td>4.2. Évaluation et cartographie des sources potentielles de pollution</td><td>35</td></tr><tr><td>5. Résultats</td><td>37</td></tr><tr><td>5.1. Données d'enquêtes et base de données</td><td>37</td></tr><tr><td>5.1.1. Catégories identifiées de polluants potentiels</td><td>37</td></tr></table>
<table><tr><td>5.1.2. Catégorie d'occupation du sol</td><td>39</td></tr><tr><td>5.1.3. Arborescence de la base de données</td><td>41</td></tr><tr><td>5.2. Résultat des calculs d'indices spectraux</td><td>44</td></tr><tr><td>5.3. Résultats des classifications</td><td>48</td></tr><tr><td>5.4. Résultats de la cartographie des potentielles sources de pollution</td><td>52</td></tr><tr><td>6. Discussion</td><td>56</td></tr><tr><td>6.1. Analyse de la méthode d'enquête</td><td>56</td></tr><tr><td>6.2. Discussion sur la création de la base de données</td><td>57</td></tr><tr><td>6.3. Comparaison de la carte d'occupation du sol</td><td>57</td></tr><tr><td>6.4. Discussion de la cartographie des usages potentiels de polluant</td><td>60</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>62</td></tr><tr><td>Annexe</td><td>63</td></tr><tr><td>Annexe 1 : Questionnaire d'enquêtes</td><td>63</td></tr><tr><td>Annexe 2 : Diagramme de la méthode de classification d'occupation du sol</td><td>69</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>70</td></tr></table>

## Table des figures

<table><tr><td>Figure 1 : Processus influant sur le comportement et la migration des contaminant au niveau du sol (Sims et al. 1984)</td><td>7</td></tr><tr><td>Figure 2 : Cartographie du risque de pollution des cours d'eau due à l'épandage de produits phytosanitaires (Aouadi et al 2020)</td><td>9</td></tr><tr><td>Figure 3 : Extrait d'une image Pléiade dont la résolution est de 1,50 mètre</td><td>11</td></tr><tr><td>Figure 4 : Extrait d'une image Sentinel-2 dont la résolution est 10 mètres</td><td>11</td></tr><tr><td>Figure 5 : Extrait d'une image Landsat-8 dont la résolution est 30 mètres</td><td>11</td></tr><tr><td>Figure 6 : Réflectance de la végétation dans différentes longueurs d'onde (Dusseux 2014)</td><td>12</td></tr><tr><td>Figure 7 : Evolution annuelle du NDVI pour un échantillon de prairie et un échantillon de de jachère (Foerster et al 2012)</td><td>13</td></tr><tr><td>Figure 8 : Carte de localisation de la zone d'étude. Source : J. Josse, OSM, IGN</td><td>18</td></tr><tr><td>Figure 9 : Photographie du bassin versant de la Claduègne depuis le haut de Mirabel. Source : J. Josse</td><td>19</td></tr><tr><td>Figure 10 : Cartographie de la géologie du bassin versant de la Claduègne. Source : Nord et al. (2017)</td><td>19</td></tr><tr><td>Figure 11 : Diagramme ombrothermique de la ville de Villeneuve de Berg. Source : Climate Data</td><td>20</td></tr><tr><td>Figure 12 : Photographie des pâturages sur le plateau du Coiron. Source : J. Josse</td><td>21</td></tr><tr><td>Figure 13 : Photographie des contreforts du Coiron : vallons creusés pas la Claduègne. Source : J. Josse</td><td>21</td></tr><tr><td>Figure 14 : Sud du bassin versant, avec ses élevages, vignes et quartiers pavillonnaires. Source : J. Josse</td><td>21</td></tr><tr><td>Figure 15 : Frise chronologiques représentant la série d'image Sentinel-2 utilisée</td><td>25</td></tr><tr><td>Figure 16 : Table de saisie des données d'enquête pour la base de données</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 17 : Code permettant d'ingérer une nouvelle table à la base de données PostgreSQL</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 18 : Schéma conceptuel du « Model Builder » de découpage des images</td><td>30</td></tr></table>
<table><tr><td>Figure 19 : Présentation des entrées du "Model Builder".</td><td>30</td></tr><tr><td>Figure 20 : Schéma explicatif pour le calcul des potentialités d'utilisation d'un polluant.</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 21 : Cartographie des parcelles enquêtées dans le Bassin versant de la Claduègne.</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 22 : Cartographie de l'occupation du sol dans les parcelles issues de la base de données</td><td>40</td></tr><tr><td>Figure 23 : Schéma conceptuel de la base de données</td><td>41</td></tr><tr><td>Figure 24 : Parcelles dans lesquels du fumier est épandue durant l'automne.</td><td>42</td></tr><tr><td>Figure 25 : Parcelles pâturés par des animaux ayant potentiellement reçu un traitement antibiotique.</td><td>42</td></tr><tr><td>Figure 26 : Requête SQL, permettant d'extraire les données les parcelles sur lesquelles pâturent des animaux ayant potentiellement reçu des antibiotiques.</td><td>43</td></tr><tr><td>Figure 27 : Requête SQL permettant d'extraire les parcelles épandues avec du fumier au mois d'automne.</td><td>43</td></tr><tr><td>Figure 28 : Graphiques représentant la valeur moyenne de NDVI pour chaque classe d'occupation du sol étudiée.</td><td>45</td></tr><tr><td>Figure 29 : Graphiques représentant les profils annuels des classes d'occupation du sol par indice.</td><td>47</td></tr><tr><td>Figure 30 : Cartographie d'occupation du sol dans le bassin versant de la Claduègne.</td><td>51</td></tr><tr><td>Figure 31 : Cartographie des sources potentielles de pollution diffuse</td><td>55</td></tr><tr><td>Figure 32 : Cartographie d'occupation des sols dans le bassin versant de la Claduègne réalisée par le CES OSO.</td><td>58</td></tr><tr><td>Figure 33 : Cartographie d'occupation du sol du bassin versant de la Claduègne en 2013 à partir d'image Landsat-8 Source : J Andrieu (2015).</td><td>60</td></tr><tr><td>Figure 34 : Cartographie d'occupation du sol du bassin versant de la Claduègne en 2013 à partir d'image Quickbird : Source : J Andrieu (2015).</td><td>60</td></tr></table>

## Table des tableaux

<table><tr><td>Tableau 1 : Caractéristique des capteurs utilisés pour la cartographie d'occupation du sol agricole.</td><td>14</td></tr><tr><td>Tableau 2 : Bandes produite pas le capteur MSI des satellites Sentinel-2. Les bandes en gras ont été utilisée dans le cadre de cette étude.</td><td>24</td></tr><tr><td>Tableau 3 : Catégorie des sources de polluants et leurs types.</td><td>38</td></tr><tr><td>Tableau 4 : Extrait de la table de correspondance entre les informations issues des entretiens et la typologie définie.</td><td>39</td></tr><tr><td>Tableau 5 : Tableau de correspondance des classes d'occupation du sol.</td><td>40</td></tr><tr><td>Tableau 6 : Matrice de confusion de la classification combinant les LAI, BI, NDWI</td><td>49</td></tr><tr><td>Tableau 7 : Matrice de confusion de la classification combinant les LAI, BI, NDWI et le MSR</td><td>49</td></tr><tr><td>Tableau 8 : Matrice de confusion de la classification combinant les LAI, BI, NDWI et le SAVI</td><td>50</td></tr><tr><td>Tableau 9 : Matrice de confusion de la classification combinant les LAI, BI, NDWI et le NDVI.</td><td>50</td></tr><tr><td>Tableau 10 : Statistiques sur les probabilités d'usage des potentiels polluants par classe d'occupation du sol.</td><td>52</td></tr><tr><td>Tableau 11 : Méthodes d'application des indices.</td><td>53</td></tr><tr><td>Tableau 12 : Indices de pollution potentielle attribué à chaque classe d'occupation du sol...</td><td>54</td></tr></table>
# Introduction

La France est le premier producteur agricole européen que ce soit en termes de production végétale ou animale (INSEE 2018). Cela se traduit sur l'occupation du sol du territoire français par près de 29 millions d'hectares (54% du territoire national) dédiés à l'activité agricole (Agreste 2021).

Cela n'aurait pas été possible sans la révolution agricole qui a eu lieu dans la deuxième moitié du XXe siècle. Depuis lors, les systèmes agricoles ont grandement évolué pour un système plus productiviste. Les techniques agricoles ont, au fur et à mesure du temps, totalement été révolutionnées, notamment par la mécanisation des processus et l'introduction de l'utilisation de la chimie. Les systèmes de production agricoles continuent aujourd'hui d'évoluer, guidés par la Politique Agricole Commune européenne (PAC).

Cette révolution agricole a apporté une sécurité alimentaire au sein des pays européens, mais elle n'est pas sans impact pour l'environnement et la santé humaine. On peut citer, des évènements médiatisés tel que le phénomène des algues vertes sur les côtes bretonnes dont on entend parler depuis les années 80 (Brun et Haghe 2016). Et plus récemment, en 2015, c'est le Centre International de Recherche sur le Cancer (CIRC) qui a déclenché une importante polémique, en déclarant le glyphosate, un désherbant largement utilisé, comme cancérogène probable.

A ce jour, on ne compte plus les scandales sanitaires et environnementaux liés aux usages dans le système agricole actuel. Ces scandales ont permis un éveil des consciences et aujourd'hui les acteurs du monde agricole se battent entre écologie, santé et économie pour améliorer les pratiques afin d'avancer vers une agriculture raisonnée et plus respectueuse de l'homme et de l'environnement.

Ces avancées n'existeraient pas sans le monde de la recherche, dont le but est de comprendre, appréhender et solutionner les nombreuses problématiques du système de production actuel.

Ce mémoire porte sur l'identification des pollutions agricoles diffuses dans l'eau et les sols. Cette contamination du sol et de l'eau est bien connue mais c'est un sujet sur lequel les avancées scientifiques peinent à prouver avec certitude les origines exactes de la source de contamination, ainsi que les impacts sur la santé et l'environnement.

Ceci est dû à la complexité des pollutions diffuses qui ont une multitude d'origines possibles et au processus de transferts à l'environnement très variables (Vincent 2008).

Sans le développement de méthodes et d'outils dont l'efficacité est reconnue, les acteurs du monde agricole restent dans l'incapacité de mettre en place des réglementations et des moyens qui permettraient d'endiguer le phénomène de contamination du sol et de l'eau.

L'objectif de ce mémoire est de travailler à l'identification et à la localisation des sources agricoles potentielles de contamination du sol et de l'eau.

La méthode se base sur une double analyse. En premier lieu, une enquête de terrain est réalisée. Celle-ci permet de comprendre les pratiques agricoles sur la zone d'étude, connaître le type de production, les usages et pratiques qui peuvent potentiellement être identifiés comme source de contamination.

D'autre part, la télédétection sera usitée afin d'aborder l'aspect spatial de la contamination du sol et des cours d'eau. Une série temporelle d'images sentinel-2, largement utilisée pour l'étude du milieu agricole, sera exploitée pour localiser les types de production agricole et les usages des sols. L'objectif de cette recherche est de lier le travail d'enquête aux résultats des analyses de série temporelle d'images, dans le but de cartographier au sein d'un bassin versant, les sources potentielles de contamination du sol et de l'eau.
# 1. Etat de l'art

## 1.1. Complexité des processus de pollutions agricoles diffuses

La pollution agricole se traduit généralement par des pollutions diffuses. On entend par pollution diffuse, une contamination dont l'origine précise est impossible à déterminer (Domange 2011). Elle provient d'une multitude de sources d'origines diverses en termes de contaminants, de localisation géographique mais aussi en termes de temporalité. Contrairement aux types de pollution ponctuels souvent issus d'accidents qui provoquent des contaminations massives, la pollution diffuse est une pollution émise plus ou moins en continue dans le cadre de déversement volontaire (fertilisation des sols, traitements phytosanitaires, etc.). Elle est généralement invisible à l'œil nu, ce qui ne la rend pas moins nocive pour la santé et l'environnement.

Les processus liés à ce type de pollution sont très nombreux et complexes. Ce qui rend leur identification d'autant plus difficile.

Au sein du milieu agricole, les pollutions diffuses proviennent principalement de l'épandage de produits phytosanitaires, d'engrais et de diverses matières organiques (fumier, lisier, etc).

Ces matières sont absorbées par les cultures ou bien elles peuvent être soumises à de nombreux processus dépendant des éléments suivants (Vincent 2008; Queyrel 2014) :

- Des pratiques agronomiques (Guingand, DOLLE, et Aubert 2010) : modes d'application, types de cultures, etc.

- Des propriétés du polluant épandu : molécules, état de compostage et composition des fumiers, mode d'action de la molécule, etc.

- Des caractéristiques pédologiques : teneur en matière organique, texture, porosité, profondeur, etc.

- De la météo : durée et intensité des précipitations, vent, etc.

En fonction de ces multiples facteurs, les produits phytosanitaires ou les matières organiques peuvent se propager et contaminer l'environnement. Cette contamination se fait de diverses façons, comme énoncé par le schéma ci-dessous (figure 1).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 1 : Processus influant sur le comportement et la migration des contaminant au niveau du sol (Sims et al. 1984).</figcaption></figure>

Bien que la science ait progressé sur la détection des pollutions dans le sol et dans les eaux, il est encore impossible d'identifier les sources exactes des contaminations diffuses, tant la variété des possibilités est grande.
## 1.2. Des méthodes de cartographie du risque de pollutions diffuses

Certains scientifiques ont cartographié les sources de pollution. Ces recherches sont notamment utilisées par des organismes tels que la Cellule d'Orientation Régionale pour la Protection des Eaux contre les Pesticides (CORPEP) ou par le Comité d'Orientation pour des Pratiques agricoles respectueuses de l'Environnement (CORPEN). Ces derniers, grâce à ces recherches, ont mis en place des méthodes et des moyens concrets de lutte contre les pollutions diffuses (Laubier 2001).

Nombreux sont les articles dans lesquels une méthode de cartographie des risques de pollution est réalisée. La plupart desdits articles traitent du risque de contamination par les produits phytosanitaires (insecticides, pesticides, fongicides, etc.).

Les méthodes de modélisation du risque de pollution diffuse sont variées mais elles sont toujours basées sur le même principe :

- En premier lieu, le choix de facteurs multiples et spatialisés. Ces derniers sont généralement les suivants : pente et concavité de la parcelle, qualité du sol, distance parcelle/cours d'eau, pression phytosanitaire, occupation du sol, présence de drainages agricoles, présence de bandes enherbées.

- Ensuite, au sein de chaque facteur, des classes sont créées : chaque entité parcellaire se voit attribuer une valeur de classe pour chaque facteur existant.

- Ce qui varie d'une étude à l'autre est surtout la méthode utilisée pour la combinaison de facteurs : Macary et al. (2007) ont utilisé les méthode PhytoPixel et PhytoBV, expliquées dans l'article "Zonage de risque potentiel de transfert de pesticides à l'échelle de bassins versants". Ces indices de risque sont le résultat d'une multiplication entre les facteurs de risque choisis.

Aurousseau P. (1998) a utilisé la méthode IRIS : Système d'Intégration des Risques par Interaction des Scores, utilisée initialement pour classer les molécules de pesticides. Aurousseau P. (1998) explique dans son article, que cette méthode de combinaison de facteurs peut aussi être utilisée dans d'autres applications. Il réalisera ainsi une cartographie du niveau de risque de pollution.

Aouadi et al. (2018) ont développé une méthode combinant les Systèmes d'Information Géographique et l'utilisation de modèles multicritères d'aide à la décision. Ce type de modèle permet d'intégrer à l'analyse des données environnementales qualitatives et quantitatives. Aouadi et al. (2018) utilisent la méthode ELEC III ainsi que la méthode ELEC TRI-C pour combiner les facteurs. Ces méthodes compilent les informations de facteurs et elles classent chaque parcelle dans une catégorie de risques en fonction des valeurs des facteurs.
Ci-après, la figure 2 est un exemple de résultat de cartographie du risque de pollution avec l'utilisation du modèle de décision multicritère ELEC TRI-C (Aouadi et al. 2020)

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 2 : Cartographie du risque de pollution des cours d'eau due à l'épandage de produits phytosanitaires (Aouadi et al 2020).</figcaption></figure>

Ce type de cartographie multi-facteur est très dépendant des données spatiales disponibles et de leur qualité.

D'après certaines publications scientifiques, l'obtention d'un Modèle Numérique de Terrain (MNT) adapté à l'échelle du bassin versant étudié, ne semble pas être un problème : Le MNT permet de connaître le réseau hydrographique détaillé ainsi que les valeurs de pente et de concavité pour chaque parcelle du bassin versant.

En ce qui concerne les connaissances sur les pratiques agricoles dans les bassins versants d'étude et l'usage de produits polluants, les bases de données spatialisées sont inexistantes. Généralement un travail d'enquête sur le terrain est réalisé. Aouadi et al. (2018) expliquent avoir interrogé l'intégralité des viticulteurs de la zone d'étude sur leurs pratiques agricoles : soit 36 personnes enquêtées. Mais lorsque la surface du bassin versant est trop importante, et qu'il est impossible d'enquêter auprès de tous les exploitants agricoles, les enquêtes sont effectuées sur un échantillon d'exploitants. Dans son étude Ayadi-Hajji (2013) a enquêté seulement un échantillon d'exploitants du bassin versant. Les exploitations enquêtées ont été choisies en fonction des critères de localisation afin que l'échantillonnage soit fait sur l'intégralité du bassin versant. Puis les exploitations sont sélectionnées selon les Surfaces Agricoles Utiles (SAU) ainsi que selon leur type de fonctionnement, l'objectif étant d'être le plus représentatif des pratiques dans le bassin versant.

Dans d'autres études scientifiques, les méthodes d'enquêtes n'ont pas pu être appliquées. Alors, d'autres sources d'information sont trouvées : les carnets de traitements des exploitations ont pu être récupérés par le biais de conseillers agricoles. Ou bien (Macary et al. 2007) ont utilisé des données issues du Service Régional de la Protection des Végétaux (SRPV).

Dans les articles précédemment cités, toutes ces données récoltées sur les pratiques agricoles, sont intégrées aux entités parcellaires par l'intermédiaire d'une base de données spatialisées.

La seconde grande difficulté identifiée dans ce type d'analyse des risques de pollution, est l'obtention d'une cartographie d'occupation du sol suffisamment précise pour la modélisation du risque.
## 1.3. Cartographies de l'occupation du sol existantes en France

Des cartographies d'occupation du sol en France sont disponibles en téléchargement gratuit.

Initiée en 1985, la cartographie Corine Land Cover (Copernicus s. d.), était jusqu'à récemment la donnée de référence en terme de cartographie de l'occupation du sol. Réalisée par des méthodes de photo-interprétation ou des méthodes de classification semi-automatique d'imagerie satellite pour les dernières versions, cette base de données est mise à jour tous les 6 ans. L'avantage de cette base est la mise en commun dans toute l'Europe d'une nomenclature composée de 44 classes. Les entités prises en compte pour la cartographie ont une surface supérieure à 25 hectares. La méthode employée dans cette cartographie est insuffisante pour l'étude des sources de pollution agricole dans des bassins versants de méso échelle (10 à 100 km2). En effet, à cette échelle, il est nécessaire de repérer les parcelles agricoles et le type de cultures qu'elles abritent.

Depuis 2016 le Centre d'Expertise Scientifique sur l'Occupation des SOls (CES OSO) a mis en place une méthode automatisée de cartographie de l'occupation des sols à l'échelle de la France (Derksen, Inglada, et Michel 2020). La chaîne de traitement nommée IOTA permet de traiter des séries temporelles d'images Sentinel-2 dont les bandes ont une résolution de 10 à 20 mètres (Derksen, Inglada, et Michel 2020). Ainsi une cartographie annuelle de l'occupation des sols à l'échelle de la France a été créée par l'intermédiaire de cette méthode.
Depuis 2018 la nomenclature de la carte est passée de 17 à 23 classes. A ce jour, il n'existe pas de meilleures données cartographiques de l'occupation des sols en France.
Le CES OSO permet une cartographie de résolution spatiale de 10 mètres et une fréquence annuelle de mise à jour. La nomenclature différencie un grand nombre de classes notamment sur les occupations des sols de type agricole.

L'utilisation de la cartographie OSO est une possibilité envisageable dans les projets d'identification des sources de pollution des sols.

Mais s'il est possible de créer une classification de l'occupation du sol agricole à l'échelle du bassin versant d'étude, alors celle-ci pourrait être plus exhaustive que la classification OSO, créée pour une cartographie à l'échelle nationale.

De plus, outre l'occupation du sol, la spatialisation de l'usage des sols est très importante pour la cartographie des risques de pollution. Ainsi l'élaboration d'une méthode de classification des usages permettrait d'extraire du plus larges informations dans le bassin versant d'étude.

Le choix des méthodes de classification se fait en fonction de la zone d'étude choisie, des données et des résultats souhaités.
## 1.4. Télédétection pour la cartographie de l'occupation du sol en milieu agricole

L'imagerie satellite est utilisée dans un très grand nombre de domaines d'application. Les capteurs sont nombreux et ont des caractéristiques variées. Afin de choisir le ou les capteurs les plus adapté(s) au domaine d'application, il faut être attentif aux critères suivants :

- **La résolution spatiale** des capteurs est la taille du plus petit élément qui peut être observé. En imagerie satellite cela se traduit par la taille des pixels composant les bandes produites. Actuellement les capteurs à basse et moyenne résolution ont une résolution entre 250 mètres et plusieurs kilomètres. Les capteurs à haute résolution ont des pixels entre 1,5 et 30 mètres. Les capteurs de très haute résolution ont la capacité d'identifier des objets dont la taille est inférieure à 1 mètre. Les résolutions sont de 0,3 à 0,5 mètre.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 3 : Extrait d'une image Pléiade dont la résolution est de 1,50 <fnref n="1" /> mètre.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 4 : Extrait d'une image Sentinel-2 dont la résolution est 10 mètres <fnref n="2" />.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 5 : Extrait d'une image Landsat-8 dont la résolution est 30 mètres <fnref n="3" />.</figcaption></figure>

Les trois images ci-contre (figure 3, 4 et 5) illustrent l'importance de la résolution spatiale des images satellitaires. Sur l'image Pléiade on peut observer des détails tels que les arbres individuels, ou les voitures. Sur l'image Sentinel-2, les immeubles sont identifiables, ainsi que les zones végétalisées, mais la résolution de 10 mètres diminue le détail. Sur l'image Landsat dont la résolution est de 30 mètres, on ne distingue plus les immeubles, mais seulement les zones urbanisées qui sont de couleur marron et les zones végétalisées de couleur verte.

<footnote n="1">¹ (« Pléiades – Theia » s. d.)</footnote>

<footnote n="2">² (« Réflectance de surface Sentinel-2 – Theia » s. d.)</footnote>

<footnote n="3">³ (« Landsat 8 - USGS », s. d.)</footnote>
- **La résolution spectrale** : Selon leurs caractéristiques, les capteurs produisent un nombre variable de bandes spectrales. Certains produisent seulement des bandes spectrales de base : trois bandes du visible (vert bleu rouge) et une bande du Proche Infra Rouge (PIR).

D'autres capteurs ont une palette de bandes très large, jusqu'à 25 bandes disponibles. D'autre part, le centre de la longueur d'onde observé pour une même bande peut varier d'un capteur à l'autre, ce qui peut impacter la détection d'objets. La résolution spectrale est un élément important à prendre en compte car elle détermine les types d'éléments que l'on pourra observer.

La résolution spectrale est également un élément de choix important pour la cartographie de l'occupation agricole. Les valeurs de réflectance dans les différentes longueurs d'ondes varient selon les objets observés, ce qui permet de caractériser l'occupation du sol. Le graphique ci-dessous (figure 6) indique les valeurs de réflectance du visible au Moyen Infra-Rouge (MIR) de différents objets. Ces variations des valeurs de réflectance d'une bande à l'autre peuvent être exploitées par l'utilisation d'indices.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 6 : Réflectance de la végétation dans différentes longueurs d'onde (Dusseux 2014).</figcaption></figure>

- **La résolution temporelle** : la fréquence d'acquisition est le temps nécessaire au capteur pour revenir au-dessus d'un même point sur la terre. C'est un élément important car l'observation de certains phénomènes nécessitent un suivi temporel de haute précision. D'autre part, une fréquence d'acquisition élevée offre plus de possibilités de trouver un grand nombre d'images non couvertes de nuages. Dans des zones souvent couvertes telles que les zones montagneuses ou les forêts équatoriales, ces images sont d'une grande utilité. Actuellement, il existe des capteurs dont la fréquence d'acquisition peut être journalière grâce à la combinaison de plusieurs satellites.

Lorsque la fréquence d'acquisition des images est assez importante, des séries temporelles d'images peuvent être construites. Celles-ci combinées au calcul d'indice de réflectance, offrent la possibilité de suivre l'évolution des objets terrestres observées (Petitjean et al. 2012).
Foerster et al. (2012) ont calculé l'Indice de Végétation par Différence Normalisée (NDVI, défini partie 4.3.3) sur une série d'images Landsat-8. Ce graphique (figure 7) met en évidence l'utilité des séries temporelles pour différencier deux types de végétation : la jachère et la prairie. Ci-dessus, on observe sur le graphique que les prairies ont un NDVI qui chute à plusieurs reprises durant la période estivale. Ces baisses de NDVI sont dues aux fauchages des prairies.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 7: Evolution annuelle du NDVI pour un échantillon de prairie et un échantillon de jachère (Foerster et al 2012)</figcaption></figure>

Lorsque que l'on observe sur le graphique le profil du NDVI concernant la jachère, celui-ci ne montre pas la même évolution que celui de la prairie, car ce sont des terres non exploitées.

- **L'accessibilité des images** : une partie de l'imagerie satellite est aujourd'hui mise à disposition gratuitement et téléchargeable sans commande particulière : les images Sentinel-2, Landsat-8, Modis etc. Concernant les images Spot 6-7, les catalogues d'images satellitaires proposent peu d'images en téléchargement libre. D'autres catalogues d'images satellitaires proposent des images par commande. Le temps entre la prise de commande de ces-dites images et leur réception peut être long. Les images des satellites Pléiade et Spot 6/7 sont mises à disposition gratuitement pour les institutions françaises. Il existe par contre une limite mensuelle de téléchargement.

- **Les capacités de traitement** : selon la résolution des images, le type de format et les surfaces téléchargées, le traitement des images nécessite un matériel adapté, matériel avec une grande capacité de stockage pour les images téléchargées et pour stocker les résultats des traitements des données. Ainsi qu'une machine, par exemple un ordinateur, avec une puissance de calcul assez importante pour effectuer des traitements d'images lourdes.
Ci-dessous dans le tableau 1, un comparatif des différents capteurs potentiellement utilisables pour l'observation de l'occupation des sols agricoles :

<caption>Tableau 1 : Caractéristique des capteurs utilisés pour la cartographie d'occupation du sol agricole.</caption>

MS = Multi-Spectrale, P = Panchromatique, SWIR = Short-Wave Infrared.

<table><thead><tr><td></td><td>Agence et année de lancement</td><td>Résolution spatiale</td><td>Bande spectrale</td><td>Fréquence d'acquisition</td></tr></thead><tbody><tr><td>Modis</td><td>NASA 1999</td><td>IR et R : 250 m<br>V, IR : 500 m</td><td>36 bandes<br>spectrales</td><td>1 à 2 jours</td></tr><tr><td>Landsat 8</td><td>NASA 2013</td><td>P : 15 m<br>MS : 30 m</td><td>11 bandes</td><td>16 jours</td></tr><tr><td>Sentinel 2a et 2b</td><td>ESA 2015 et 2017</td><td>MS : 10 m<br>SWIR : 20 m</td><td>13 bandes</td><td>5 jours</td></tr><tr><td>Spot 6 et 7</td><td>CNES 2012 et 2014</td><td>P : 1.5 m<br>Ms : 6 m</td><td>MS : 4 bandes</td><td>1 à 3 jours</td></tr><tr><td>Pléiades 1 et 2</td><td>CNES 2012 et 2014</td><td>P : 0.70 m<br>MS : 2.8 m</td><td>MS : 4 bandes</td><td>2 jours</td></tr><tr><td>Worldview</td><td>NOAA 2014</td><td>P : 0.31 m<br>MS : 0.24 m<br>SWIR : 3.70 m</td><td>MS 8 bandes<br>SWIR : 8 bandes</td><td>1 jour</td></tr></tbody></table>

Dans son article « Remote sensing for precision agriculture », Segarra et al. (2020) comparent les avantages et les inconvénients de ces différents capteurs.

Le capteur Modis est utilisé pour la cartographie d'occupation agricole à très grande échelle. La résolution spectrale est trop large pour définir une cartographie des petites surfaces. Mais à l'échelle d'un pays ou d'une grande région, les produits Modis peuvent s'avérer très utiles : la fréquence d'acquisition des images offre un suivi journalier, les résolutions spatiales permettent des temps de traitements raisonnables pour de très grandes surfaces étudiées (Chen et al. 2018 ; Ozdogan 2010 ; Gumma et al. 2016 ; Hao et al. 2015).

Les données issues des satellites Sentinel 2a et 2b semblent aujourd'hui être le plus utilisées pour la classification des parcelles agricoles. La résolution spatiale à 10 mètres de ces images donne une cartographie de l'usage des sols pour chaque parcelle de la zone d'étude. La fréquence d'acquisition des images de 5 jours, voire moins pour certaines zones, offre un très grand nombre d'images sur l'année et un suivi au plus près de l'évolution des cultures. De plus, les images Sentinel-2 étant composées de 13 bandes spectrales, elles permettent l'application d'une multitude d'indices, potentiellement plus efficaces selon les pratiques agricoles de la zone d'étude (Gumma et al. 2020 ; Jiang et al. 2020 ; Debella-Gilo et Gjertsen 2021 ; El Hajj et al. 2017 ; Belgiu et Csillik 2018 ; Niazmardi, Safari, et Homayouni 2017).

Bien que les satellites Sentinel-2 puissent être considérés comme le meilleur compromis, les images Landsat sont encore utilisées dans certaines études, notamment dans les études qui s'appuient sur l'évolution de l'occupation agricole (E. D. Chaves, C. A. Picoli, et D. Sanches 2020; Bendini et al. 2016; Foerster et al. 2012).
En effet les premiers satellites Landsat ont été lancés avant les missions Sentinel. Les satellites Landsat offrent un accès à des données datant du 20e siècle.

D'autre part, au sein de la cartographie d'occupation du sol initialement prévue par le CES OSO, l'objectif était de combiner les images Landsat 8 et Sentinel-2 afin d'obtenir un maximum d'images claires (Derksen, Inglada, et Michel 2020). Pour des raisons techniques ce n'est pas encore le cas.

L'imagerie très haute résolution est très peu utilisée pour effectuer des classifications d'occupation du sol agricoles à partir de série d'images. Ceci est explicable en raison de leur accès difficile, de leur coût élevé et en raison également de l'importance puissance informatique nécessaire pour traiter une série d'images à très haute résolution.

Mais il semblerait que l'exploitation de ces images améliorerait les résultats obtenus jusqu'à aujourd'hui, Alganci et al. (2013) ont utilisé seulement deux images Spot 6 et a effectué une classification orientée objets. Ces méthodes lui ont donné de très bons résultats quant à la classification des types de cultures, avec une précision entre 85 et 93 %.

L'imagerie très haute résolution sont surtout utilisée pour de la cartographie intra parcellaire de précision (Regniers 2015; Delenne 2006).

## 1.5. Différentes méthodes de classification

Les méthodes de classification peuvent être divisées en deux catégories : les classifications supervisées et les classifications non supervisées.

Les méthodes de classification supervisée sont effectuées à l'aide d'un échantillon d'apprentissage. Celui-ci est un jeu de données composé d'entités dont la classe est connue. Ce jeu de données est généralement créé à partir de relevés de terrain, ou de base de données précises tel que le Registre Parcellaire Graphique (RPG).

Les méthodes de classification non supervisée visent à classer les composantes similaires de l'image dans des classes. Aucun échantillon n'est utilisé dans ce type de classification, ce dernier est généralement utilisé dans le cas où très peu d'informations de terrain sont connues.

D'après (Pelletier 2017), grâce à la multiplication des bases de données de références, pour la classification d'occupation du sol, les méthodes d'apprentissage non supervisées ont tendance à être abandonnées au profit des méthodes d'apprentissage supervisées.

Deux approches de classification peuvent ensuite être identifiées : l'approche orientée pixel et l'approche orientée objet.

Dans une approche orientée pixel, la classification est faite directement sur les valeurs de pixel. Un maximum d'informations spectrales est alors conservé.

Pour les approches orientées objet, l'image subit une segmentation, cette étape permet de fusionner les pixels afin de former des objets. Les pixels sont regroupés en fonction de leur homogénéité en termes de valeurs spectrales mais aussi selon leurs formes et textures. Le choix de la méthode et des paramètres de segmentation est une étape importante. Le niveau de segmentation définit la taille des objets créés. Il impacte grandement la qualité de la classification qui est faite par la suite. Ainsi lors de la classification, ce ne sont pas les pixels, mais les objets issus de la segmentation qui sont regroupés dans des classes.
## 2. Contexte et problématique

La Zabr (Zone Atelier Bassin du Rhône) est un dispositif scientifique dont l'objectif est de promouvoir les projets de recherche dans le bassin versant du Rhône. Les thèmes abordés sont la préservation de la qualité de l'eau en lien avec les territoires et les activités sur le bassin versant. C'est dans le cadre de ce dispositif que vient se placer le projet IDESOC. Celui-ci porte sur l'identification et la caractérisation des sources de contaminants dans des bassins versants d'usage mixte. Afin d'effectuer l'étude la plus complète, plusieurs équipes de recherches se sont associées :

- UR RiverLy, équipes LAMA et Hydrologie des bassins versants, INRAE

- IGE, équipe Hydrimz, université Grenoble Alpes

- LEM, équipe BPOE, université de Lyon

- PACTE, équipe Environnements, université Grenoble Alpes

Le projet IDESOC est construit en 3 phases :

- Un diagnostic de l'occupation des sols et de l'utilisation des produits chimiques sur les bassins versants.

- L'acquisition de données expérimentales pour l'identification des sources de contaminants à différentes échelles.

- Une validation de la méthodologie de traçage des sources par combinaison d'études de terrain et de laboratoire.

Cette étude s'intègre dans la première phase du projet. Elle est initialement construite avec l'objectif de répondre aux besoins des équipes de recherches en termes de cartographie et d'identification de sources de pollution.

La gestion et la surveillance de la qualité de l'eau du réseau hydrographique français est un enjeu important. Les impacts sanitaires et environnementaux d'une mauvaise gestion des eaux sont nombreux : destruction des milieux, eutrophisation des cours d'eau, contamination microbiologique mais aussi perturbation endocrinienne, biorésistance etc.

Grâce aux techniques modernes d'analyse de l'eau, les polluants responsables sont identifiables avec une très grande précision : nitrates, phosphates, microorganismes, molécules chimiques contenues dans les herbicides ou fongicides ainsi que des traces de produits pharmaceutiques.

Actuellement les stations d'épuration, même les plus performantes, ne sont pas en capacité de traiter tous ces éléments. Une des solutions, afin de réduire les pollutions dans nos cours d'eau, est de lutter en amont par la mise en place de contraintes sur les sources de pollutions connues.

En milieu urbain et périurbain, il est souhaitable de passer par la réhabilitation des stations d'épuration, des réseaux d'eaux usées et de mettre aux normes les services d'assainissement non collectifs. Dans le milieu agricole, les réglementations, quant au stockage et à l'épandage des fumiers et produits phytosanitaires, sont en constante évolution vers des pratiques plus responsables.

Les processus, le comportement et l'impact sur les milieux et la santé humaine des contaminants variés sont encore à l'étude. La complexité des phénomènes les rend difficile à prouver. Ainsi la mise en place de réglementations fait débat, d'autant plus qu'elle est confrontée à la réalité économique des collectivités, des particuliers et des producteurs (Bourblanc 2011; Bourblanc et Brives 2009).
Les collectivités ont besoin de l'appui des méthodes scientifiques afin d'avancer sur la mise en place de réglementations et d'outils de gestion de bassin. C'est dans ce contexte que se déroule cette étude portant sur l'identification spatialisée des sources de pollutions agricoles, élément indispensable à la compréhension des phénomènes de diffusion et de circulation des contaminants dans l'eau et les sols. Cette étude et plus globalement le projet IDESOC, permettraient de comprendre et de mettre en exergue l'influence de certaines pratiques sur la qualité des eaux d'un bassin versant.

Dans cette étude, il sera demandé, comment identifier et cartographier les sources potentielles de contamination de l'eau et des sols, dans un bassin versant de méso échelle à majorité agricole (entre 10 et 100 km carré) ?
# 3. Site d'étude et données

## 3.1. Présentation du site d'étude

Cette étude a été menée sur le bassin versant topographique de la Claduègne (07), situé en Ardèche méridionale.

Un bassin versant est une surface dans laquelle toutes les eaux sont drainées vers un exutoire commun<fnref n="4" />. Le bassin versant topographique est limité par des lignes de crête, il ne représente donc pas la circulation des eaux souterraines. Le bassin versant est l'unité morphologique privilégiée pour mener toute étude en lien avec l'hydrologie (Fort, Bétard, et Arnaud-Fassetta 2015).

Ce site est propice à l'étude, car il fait partie des Sites Ateliers de la Zabr. Ainsi il a déjà été instrumenté par des hydrologues pour l'étude des cours d'eau. Et les acteurs du territoire sont déjà connus, ce qui facilitera la mise en place des méthodes présentées par la suite dans ce rapport.

L'exutoire du bassin versant est défini par la position de la dernière station de mesures du réseau d'instrumentation. Ainsi la zone recouvre près de 44.5 km², elle s'étend sur sept communes : Villeneuve de Berg, Saint-Jean-le-Centenier, Mirabel, Saint-Gineis-en-Coiron, Berzème, Darbres et Freyssenet.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Carte de localisation du bassin versant de la Claduègne</figcaption></figure>

Figure 8 : Carte de localisation de la zone d'étude. Source : J. Josse, OSM, IGN

<footnote n="4">⁴ (« Observatoire de l'eau » 2014)</footnote>
### 3.1.1. Topographie et géologie du bassin versant

Si on observe la géologie du bassin versant de la Claduègne, celui-ci peut être divisé en deux parties (Uber 2020; Nord et al. 2017) :

- Au nord, le bassin versant est couvert par le plateau basaltique du Coiron. Il représente environ 51% de la surface totale. Il est bordé par un escarpement pouvant faire jusqu'à 30 mètres de haut, composé de colonnes basaltiques.

- L'escarpement forme la limite avec la partie sud du bassin versant dont le paysage géologique correspond à des collines sédimentaires.

Lorsque l'on regarde la photographie ci-contre, on observe à gauche l'escarpement basaltique et sur la partie droite les vallons sédimentaires (figure 9).

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 9 : Photographie du bassin versant de la Claduègne depuis le haut de Mirabel. Source : J. Josse</figcaption></figure>

Cette géologie impacte la topographie des terrains : Le plateau basaltique et les collines sédimentaires forment des paysages vallonnés, tandis qu'au centre du bassin versant, au pied des escarpements, les cours d'eau ont creusé de profondes gorges. On y retrouve des pentes importantes ainsi que la formation de ravines marneuses (figure 10).

Dans la partie suivante de ce rapport, il est démontré que la géologie et la topographie des terrains ont une forte influence sur l'occupation du sol.

#### Géologie du bassin versant de la Claduègne

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 10 : Cartographie de la géologie du bassin versant de la Claduègne. Source : Nord et al. (2017)</figcaption></figure>
### 3.1.2. Le climat particulier du bassin versant

Située à mi-chemin entre la plaine du Rhône à l'est et les monts d'Ardèche à l'ouest, la région d'étude est soumise aux influences climatiques océaniques et méditerranéennes.

La précipitation moyenne annuelle est de 1100 mm (Climate Data s. d.).

La région est exposée à différents types de précipitations :

- Les fronts d'ouest apportent des précipitations généralisées d'intensité faible.

- Des systèmes de convection très localisés provoquent des événements orageux intenses.

- Enfin, les événements cévenols provoqués par le forçage météorologique des masses d'air humides provenant de la région méditerranéenne, peuvent provoquer des précipitations d'intensité extrêmes (Nord et al. 2017).

Comme visible sur le diagramme ci-contre (figure 11), les précipitations ont lieu notamment à l'automne, puis au printemps dans des quantités moins importantes. Les étés sont très secs, avec des précipitations rares, combinées à des températures élevées. La plupart des cours d'eau s'assèchent, le bassin versant de la Claduègne a d'ailleurs été classé en ZRE (Zone de Répartition des Eaux). Ce classement signale "une insuffisance chronique des ressources en eau par rapport aux besoins des usagers" (Eau France 2017).

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 11 : Diagramme ombrothermique de la ville de Villeneuve de Berg. Source : Climate Data</figcaption></figure>

### 3.1.3. Activité sur ledit bassin

La géologie, la topographie et le climat ont un fort impact sur l'occupation du sol et les activités dans le bassin versant de la Claduègne.

Sur le plateau du Coiron, l'activité principale est l'élevage extensif de bovins, c'est-à-dire que l'UGB (unité de gros bétail) est minime.

Sur ce plateau, on trouve essentiellement des prairies et des pâturages séparés par des haies d'arbuste épineux. La figure 12 en donne un aperçu.

La densité de population est très faible. D'après les derniers recensements de l'INSEE en 2018, il y avait par exemple 169 habitants à Berzème<fnref n="5" />, 115 habitants à Saint-Gineis-en-Coiron<fnref n="6" />. Les villages s'apparentent donc plutôt à des hameaux.

<footnote n="5">⁵ (Commune de Berzème (07032) | Insee 2018)</footnote>

<footnote n="6">⁶ (Commune de Saint-Gineis-en-Coiron (07242) | Insee 2018)</footnote>
Les contreforts des escarpements où l'on trouve les pentes les plus fortes, sont occupés par des espaces naturels de forêts de feuillus et de landes parfois pâturées. Ceux-ci sont photographiés sur la figure 13.

Le sud du bassin versant, photographié sur la figure 14, est aussi très agricole. On y retrouve une pluralité de type de production : des élevages bovins, ovins, caprins, porcins et volailles plein air. Cette pluralité se traduit en termes d'occupation du sol par la présence de parcours pour la volaille, de pâturages et de surfaces de prairie temporaires ou permanentes, destinées à la production de fourrage, et enfin quelques surfaces de cultures de céréales.

Mais ce qui marque la différence avec le plateau du Coiron est la forte présence de vignobles ainsi que de quelques vergers.

Cette multiplicité dans les exploitations agricoles est due à la nécessité de diversifier leur production.

De manière générale un producteur cumule :

- Des hectares de vignes.

- L'élevage d'un type de bétail (bovin, ovin, caprin, ...).

- L'élevage de volailles, poulets Label Rouge ou pondeuses plein air.

Cela permet aux exploitants ou agriculteurs d'avoir une plus grande stabilité de revenus.

La partie sud du bassin est plus urbanisée.

On trouve trois villages en plein développement : Villeneuve de Berg, Mirabel et Saint-Jean-le-Centenier.

Placés à mi-chemin entre Aubenas et Montélimar, ces villages profitent de leur situation géographique, les zones résidentiels s'agrandissent.

D'autre part, durant la saison estivale, la région profite très largement de l'activité touristique.

Ainsi au sud du bassin versant se trouvent deux campings étoilés : à Saint-Jean-le Centenier et à Villeneuve de Berg. Fermés en hiver, durant la saison estivale ils accueillent respectivement jusqu'à 800 et 3 000 personnes.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 12 : Photographie des pâturages sur le plateau du Coiron. Source : J. Josse</figcaption></figure>

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 13 : Photographie des contreforts du Coiron : vallons creusés pas la Claduègne. Source : J. Josse</figcaption></figure>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 14 : Sud du bassin versant, avec ses élevages, vignes et quartiers pavillonnaires. Source : J. Josse</figcaption></figure>
## 3.2. Données

### 3.2.1. Données géographiques

L'une des bases de données géographiques utilisée dans le cadre de cette étude est le Registre Parcellaire Graphique (RPG). Elle permet d'identifier les parcelles agricoles à l'échelle de la France entière. Le RPG est géré par l'Agence de Service de Paiement (ASP et IGN 2019).

Cette base de données contient exclusivement les îlots déclarés par les exploitants agricoles auprès de la Politique Agricole Commune (PAC) en vue d'obtenir des aides européennes. Les avantages d'utiliser cette base de données sont les suivants :

- La base de données est mise à jour tous les ans.

- Les entités de parcelles déclarées sont d'une grande précision (d'un point de vue géométrique). Ce sont les producteurs eux-mêmes qui dessinent les polygones et la PAC impose des contrôles sévères et réguliers, car la distribution des aides se base sur les surfaces exactes déclarées dans chaque type de culture.

- Les classes thématiques sont aussi d'une très grande précision : 28 grands groupes de culture sont identifiés. Au sein de ceux-ci, les cultures sont différenciées. Par exemple, parmi le groupe de culture "Maïs grain et ensilage" (2), on trouve les cultures suivantes : maïs doux (MID), maïs ensilage (MIE) et maïs (MIS).

Il faut tout de même être prudent avec cette base de données qui contient quelques défauts auxquels il faut être attentif selon les résultats désirés :

- Contenant seulement des terres déclarées à la PAC, il manque des parcelles agricoles. Les parcelles qui n'ont aucun intérêt financier, ne sont généralement pas déclarées à la PAC.

- D'une année sur l'autre la déclaration ou non de ces parcelles varie en fonction de l'évolution des aides de la PAC, des objectifs et projets du producteur etc). Par exemple, dans le bassin versant de la Claduègne ce sont surtout les parcours de volailles et porcins qui ne sont pas déclarés, ainsi que certaines nouvelles plantations, ou bien encore certains espaces de pâtures.

- D'autre part, le dessin des parcelles peut varier dans le temps selon les projets du producteur.

Malgré ces défauts, le RPG reste la base de données la plus fiable et la plus proche de la réalité.

Avant d'utiliser le RPG, des essais ont été faits avec la base de données du plan cadastral. Mais cette dernière ne différencie pas les différentes occupations du sol au sein d'une même parcelle cadastrale. On peut ainsi avoir des vignes, des prairies temporaires et du pâturage dans une même entité géométrique. Cette non différenciation est un problème dans le cadre de cette étude, car les usages de polluants varient grandement d'une activité à l'autre.

D'autre part, une base de données recensant les lieux de détention d'animaux a aussi été utilisée. Cette base de données géographique est issue du site de la DatARA (Données publiques ouvertes en Auvergne-Rhône-Alpes (« DatARA » s. d.) . Ce site a pour objectif de rassembler et diffuser les données géographiques produites dans la région Auvergne-Rhône-Alpes. Les données sur le lieu de détention d'animaux ont été extraites du système d'information de la direction générale de l'alimentation du ministère de l'agriculture. La table
d'attribut de cette donnée comporte des informations complètes sur le type d'animaux élevés et le type de production.

Une troisième donnée géographique a été utilisée dans cette étude. La Base de données Ortho, issue des données libres de l'Institut Géographique National Français (IGN).

Celle-ci contient des orthophotographies du territoire français. La fréquence de mise à jour est plutôt faible, de l'ordre de 3 à 4 ans. Sur le département ardéchois, des données datant de 2020 ont pu être exploitées, ce qui représente un grand avantage.

La résolution des orthophotographies est de 20 centimètres, elles serviront au dessin des entités qui composeront les jeux d'entraînement et de validation utilisés dans la classification supervisée.

### 3.2.3. Données satellitaires

Pour la classification d'occupation du sol il a été choisi une méthode faisant appel à une série temporelle d'images satellitaires. Cette méthode est très efficace lorsqu'il s'agit d'identifier des cultures.

Les images choisies pour composer la série temporelle sont issues de la mission Sentinel-2.
Elles ont été téléchargées sur la plateforme Theia-land.fr<fnref n="7" />

Sentinel-2 est une mission d'observation de la terre, lancée en 2015 et 2017 par l'Agence Spatiale Européenne (ESA) dans le cadre du programme Copernicus. Elle est la meilleure pour de nombreuses raisons, pour effectuer ce type d'étude :

- Le couple de satellites se déplace de manière héliosynchrone autour de la terre. Ils permettent un temps de revisite élevé, de l'ordre de 5 jours (voire moins dans les zones de superposition de dalles). Cela augmente les probabilités de trouver un grand nombre d'images sans nuages.

- La donnée se télécharge gratuitement et facilement pour la recherche.

- Les images ortho rectifiées, corrigées des effets atmosphériques sont disponibles seulement quelques jours après l'acquisition.

- Le couple est équipé du capteur MSI (MultiSpectrale Instrument). Celui-ci fournit des valeurs de réflectance dans 13 bandes spectrales, du visible au moyen infrarouge (tableau 2).

<footnote n="7">⁷ (Theia et cnes s. d.)</footnote>
<table><caption>Tableau 2 : Bandes produite pas le capteur MSI des satellites Sentinel-2. Les bandes en gras ont été utilisée dans le cadre de cette étude.</caption><thead><tr><td>Canal</td><td>Numéros de bande</td><td>Bande Spectrale</td><td>Résolution spatiale</td></tr></thead><tbody><tr><td>Aérosol</td><td>B1</td><td>0.43 - 0.45 µm</td><td>60 m</td></tr><tr><td>Bleu</td><td>B2</td><td>0.46 - 0.52 µm</td><td>10 m</td></tr><tr><td>Vert</td><td>B3</td><td>0.54 - 0.58 µm</td><td>10 m</td></tr><tr><td>Rouge</td><td>B4</td><td>0.65 - 0.68 µm</td><td>10 m</td></tr><tr><td>Red-edge 1</td><td>B5</td><td>0.70 - 0.71 µm</td><td>20 m</td></tr><tr><td>Red-edge 2</td><td>B6</td><td>0.73 - 0.74 µm</td><td>20 m</td></tr><tr><td>Red-edge 3</td><td>B7</td><td>0.77 - 0.79 µm</td><td>20 m</td></tr><tr><td>Proche Infra-rouge 1</td><td>B8</td><td>0.78 - 0.90 µm</td><td>10 m</td></tr><tr><td>Proche Infra-rouge 2</td><td>B8a</td><td>0.85 - 0.87 µm</td><td>20 m</td></tr><tr><td>Vapeur d'eau</td><td>B9</td><td>0.93 - 0.95 µm</td><td>60 m</td></tr><tr><td>Cirrus</td><td>B10</td><td>1.37 - 1.39 µm</td><td>60 m</td></tr><tr><td>Moyen-infra-rouge 1</td><td>B11</td><td>2.10 - 2.28 µm</td><td>20 m</td></tr><tr><td>Moyen-infra-rouge 2</td><td>B12</td><td>1.57 - 1.66 µm</td><td>20 m</td></tr></tbody></table>

- Un répertoire de masque est fourni lors du téléchargement de la donnée. Celui-ci contient des masques de pixels "No-Data", des masques de pixels saturés, des masques géophysiques et des masques de nuages. Ces derniers sont disponibles à 10 et 20 mètres de résolution. Ils sont codés de la manière suivante :

* "bit 0 (1) : Résumé : Tous nuages (sauf les plus fins), et toutes les ombres"

* "bit 1 (2) : Résumé : Tous nuages (sauf les plus fins)"

* "bit 2 (4) : Nuages détectés par seuil absolu dans le bleu"

* "bit 3 (8) : Nuages détectés par seuil multi-temporel"

* "bit 4 (16) : Nuages très fins"

* "bit 5 (32) : Nuages hauts détectés par la bande 1.38 µm (LANDSAT 8 seulement)"

* "bit 6 (64) : Ombres de nuages correspondant à un nuage"

* "bit 7 (128) : Ombres de nuages détectées dans la zone où les nuages pourraient être hors image (moins fiable)"

(C'ESBIO s. d.)

Dans le cadre de ce projet, une série d'images de l'année 2020 a été sélectionnée. La zone d'étude se situe sur la dalle numéro T31TKD. Il existe, en 2020, 38 images présentant une couverture nuageuse très faible sur la zone d'étude.

Certains mois on dénombre près de 6 images. 24 de ces images ont été éliminées des données, notamment afin de diminuer les temps de calculs. De plus, d'après un grand nombre d'articles lus, beaucoup d'images n'apportent pas forcément plus de précision à la
classification. Surtout lorsque leur répartition n'est pas étalée sur l'année, comme c'est le cas
dans cette étude.

Durant l'année 2020, 14 images ont été conservées et sélectionnées afin d'avoir des données régulières sur l'intégralité de l'année. Ceci amène donc à sortir une image tous les 25 jours environ. La répartition des images en 2020 est représentée par la frise chronologique ci-dessous (figure 15).

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 15 : Frise chronologique représentant la série d'image Sentinel-2 utilisée.</figcaption></figure>
# 4. Méthodologie

La méthode créée pour répondre à la problématique de la cartographie des sources de pollution se compose de 4 étapes répondant chacune à un objectif précis.

## 4.1. Enquête de terrain

La première partie de la méthodologie repose sur l'identification des pratiques agricoles dans la zone d'étude. Pour cela l'utilisation de méthodes d'enquêtes de terrain a été choisie afin de comprendre au mieux les potentielles particularités agricoles dans le bassin versant de la Claduègne.

### 4.1.1. Construction du questionnaire

Après quelques recherches bibliographiques sur la pollution issue des productions agricoles, un questionnaire d'enquête a été créé. Celui-ci se compose de 4 parties : La première partie permet de faire une présentation générale de l'exploitation : le type de production, le nom et la surface de l'exploitation, les labellisations, etc...

Ensuite, le questionnaire comporte une page pour chaque type d'exploitation. En effet sur le bassin versant de la Claduègne les exploitants ont généralement plusieurs activités de production. On retrouve régulièrement la combinaison suivante : élevage de poulets, élevage de bétail (bovin, ovin, caprin), production de fourrage et vignobles. Les usages agricoles sont spécifiques à chacune des activités. Le questionnaire se divise donc en trois parties : La viticulture, l'élevage et les productions végétales diverses.

Pour chaque activité, les exploitants sont questionnés sur leurs usages et pratiques pouvant être identifiés comme de potentielles sources de pollution : l'utilisation de produits phytosanitaires, l'origine, la période et la quantité d'épandage des fumiers et engrais, les méthodes de stockage, les méthodes de transformation, l'utilisation de produits pharmaceutiques dans les élevages, etc. Le questionnaire complet est disponible en Annexe numéro 1.

Au cours de ce questionnaire, une étape est également prévue pour la sélection des parcelles agricoles exploitées par l'agriculteur interrogé.

Pour cette étape, différentes techniques sont prévues et présentées afin de s'adapter au mieux au public interrogé. Un ordinateur est apporté, équipé de l'application Qgis 3.4.12, sur laquelle différents fonds de carte et le Registre Parcellaire Graphique sont ouverts. L'exploitant sélectionne ses parcelles directement dans l'application sur le shape du RPG et lorsque la parcelle n'est pas déclarée à la PAC, celle-ci est digitalisée.

Cette méthode facilite grandement le traitement des données d'enquêtes effectué par la suite. Mais il arrive que les personnes interrogées ne soient pas à l'aise avec l'outil. Alors, des cartes papier sont apportées et il est proposé aux exploitants de colorier leurs parcelles et des couleurs ou symboles sont choisis selon le type de production.
### 4.1.2. Approche auprès des exploitants agricoles

Une fois le questionnaire d'enquête créé, une méthode d'approche envers les exploitants a été préparée.

En premier lieu, il a été décidé que l'entretien entre l'enquêteur et l'agriculture se ferait au sein de l'exploitation. Ce face à face permet de rencontrer l'exploitant dans son milieu quotidien afin de discuter et de créer un lien de confiance. La visite sur le lieu de travail de l'exploitant permet de mieux comprendre la façon dont il travaille et les pratiques utilisées. De plus cette solution arrange généralement les intéressés qui n'ont pas beaucoup de temps à consacrer à l'étude.

Pour contacter les exploitants, il a été décidé que ce serait dans un premier temps par téléphone. Ce premier appel est important. Il permet de présenter le projet, puis de fixer le rendez-vous sur l'exploitation pour soumettre le questionnaire.

Les contacts téléphoniques des exploitants ont été obtenus soit par le recoupement d'informations disponibles sur diverses sources en ligne (Les Fermiers de l'Ardèche 2018; Agneau d'Ardèche s. d.; « Facebook » s. d.), soit par bouche à oreille, les exploitants étant tous en relation, dans le cadre de leur travail.

Les agriculteurs ont l'habitude, dans leur vie professionnelle, d'être approchés très régulièrement, que ce soit par des entreprises, des commerciaux, des coopératives, la chambre d'agriculture, des étudiants, etc...

Ainsi pour se démarquer par rapport à toutes les personnes qui les sollicitent, la présentation et la mise en valeur du projet lors du premier entretien téléphonique, sont primordiales, ils préparées en amont.

C'est une étape importante de l'enquête, car les questions que compose l'enquête peuvent être considérées comme intrusives. Et la pollution agricole est un sujet d'actualité très sensible, notamment pour les exploitants agricoles.

Lors de cette présentation par téléphone, le cadre de l'enquête est toujours bien précisé. De plus, il est expliqué que toutes les données récoltées sont anonymisées et restent dans le cadre du projet IDESOC.

Le déroulement des entretiens est cadré par le questionnaire, les réponses des exploitants sont écrites à la main directement sur la fiche d'enquête. Il n'y a pas d'enregistrement vocal. Cette méthode permettra d'être plus rapide sur le traitement des données d'entretien. En effet, le recours à l'enregistrement vocal entraîne des temps de retranscriptions écrites plus longs. Les réponses des agriculteurs sont écrites le plus clairement possible sous chaque question de l'enquête ce qui facilite la relecture et le traitement des données par la suite.

## 4.2. Création d'une base de données

Les données issues des enquêtes sont des informations brutes, elles ne peuvent être utilisées tel quel. Il est nécessaire de les trier, les classer, les homogénéiser afin de rendre les résultats lisibles. Les différentes informations issues des questionnaires sont classées par catégorie, se basant sur la bibliographie. Celles-ci sont présentées dans la partie 5.1.1.

Suite à l'enquête et face à la complexité spatiale et technique des données récoltées, il a été décidé de monter une base de données sous PostgreSQL.

PostgreSQL est un système Open Source, de gestion de base de données relationnelles (PostgreSQL.org 2021). A travers l'interface PG admin, cet outil permet de créer et exploiter
des bases de données spatialisées en utilisant le langage SQL (pdAdmin.org 2021). Le logiciel Qgis peut être lié à la base PostgreSQL, ce qui permet de spatialiser l'information. De plus, en hébergeant la base sur un serveur PostgreSQL accessible à toutes les équipes de recherches du projet, les informations contenues dans cette dernière peuvent facilement être partagées et mises à jour par chacun, de façon communautaire.

L'objectif à travers cette base de données est d'intégrer les informations simplifiées, issues du traitement des données d'enquêtes, à chaque parcelle agricole identifiée dans le bassin versant. Par exemple, il serait donc possible d'identifier toutes les parcelles qui ont reçu du fumier. Ou bien encore, toutes les parcelles pâturées par des bovins ayant reçu des anti-parasites ou encore des antibiotiques, etc.

Afin de créer une base de données spatialisée, la plus proche de la réalité et de façon exhaustive, il a été décidé d'utiliser le RPG comme source géométrique. Et, comme énoncé ci-dessus, lorsqu'une nouvelle parcelle est reconnue grâce aux enquêtes réalisées, celle-ci est digitalisée.

Un identifiant unique est donné à chaque parcelle agricole du bassin versant : ID_IDESOC. Cette table géométrique de parcelles est centrale dans la base de données, elle permet de lier les autres tables renseignant sur les usages selon chaque occupation du sol. Une deuxième table géométrique a été intégrée à la base de données : la table bâtiment. Celle-ci contient tous les bâtiments agricoles identifiés dans le bassin versant. Les informations liées à l'usage de produits pharmaceutiques sur les animaux ont été liées à cette table. Pour chaque type d'animaux élevé par un agriculteur, on connait le type de produit pharmaceutique utilisé, sa date d'utilisation. Ces informations peuvent ensuite être liées aux parcelles pâturées.

Toutes les informations issues des enquêtes ont d'abord été renseignées dans des tableurs Excel : un tableur par type d'occupation du sol, contenant 1 feuille par type de source de pollution potentielle.

Sur la figure 16 ci-contre, un exemple de tableur concernant l'épandage de fumiers dans les prairies temporaires.

L'utilisation d'Excel dans un premier temps a permis de faciliter la saisie des données.

Ces tableurs ont ensuite été intégrés à la base de données PostgreSQL par l'intermédiaire de Qgis, dans une table temporaire. Puis les informations ont été insérées à la table définitive par le biais du code ci-dessous (figure 17).

Cette méthode permet notamment de soigner les formats de données, le titre des colonnes et de vérifier l'information saisie.

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 16 : Table de saisie des données d'enquête pour la base de données.</figcaption></figure>

```sql
INSERT INTO idesoc_clad.pr_perm_engr(id, type, debut, fin, quantite, id_idesoc)
SELECT id, engrais_type as type, engrais_debut::date as debut,
engrais_fin::date as fin, "engrais_Q"::integer as quantite, "ID_IDESOC" as id_idesoc
FROM idesoc_temp.pr_perm_eng;
```

<caption>Figure 17: Code permettant d'ingérer une nouvelle table à la base de données PostgreSQL</caption>

Le modèle conceptuel de la base de données sera présenté dans la partie résultats.
## 4.3. Cartographie de l'occupation du sol

### 4.3.1. Série multi temporelle d'images

La base de données permet de cartographier en partie l'occupation du sol grâce au RPG et aux parcelles digitalisées. Mais le RPG ne contenant que les parcelles agricoles déclarées à la PAC, une grande partie du bassin versant n'est donc pas cartographiée. Les cartographies d'occupation du sol existantes, telles que OSO et CLC sont insuffisamment précises pour l'étude à l'échelle du bassin versant de la Claduègne. L'objectif est donc de développer une méthode permettant d'identifier les différents types d'occupation du sol dans le bassin versant de la Claduègne.

Pour cela les image sentinel-2 présentées dans la partie donnée, ont été utilisées afin de mettre en place une méthode de classification à partir d'une série temporelle d'images. Celle classification de l'occupation du sol a été effectuée à l'aide de la boîte à outils Orfeo Tool Box 7.3.0. (OTB). Cette bibliothèque de traitement d'images de télédétection a été initiée par les équipes du Centre National d'Etudes Spatiales (CNES), dans le cadre du projet Pléiades.

Le projet Pléiades, initié par le CNES en 2011, consiste en un système d'imagerie spatiale très haute résolution, capable d'effectuer des acquisitions en moins de 24 heures, sur tout l'espace terrestre.

OTB est, au départ, développé pour le traitement des données acquises au sein de cette mission. C'est une tool box en Open Source et le langage informatique utilisé est le C++, il est donc possible pour chacun de faire évoluer la librairie selon ses besoins (McInerney et Kempeneers 2014). OTB s'est grandement étoffée depuis sa création afin d'aller vers une boîte à outils polyvalente, répondant aux nombreux besoins de la télédétection (Grizonnet et al. 2017). Une multitude d'images (optique ou radar) peuvent être ainsi traitées.

Les outils contenus dans OTB permettent le prétraitement d'images, les extractions d'indices ou de textures, la segmentation, la classification d'image, le traitement d'image Radar (SAR) etc. (cnes 2019). OTB est disponible dans les extensions Qgis. L'utilisation d'OTB présentée dans la méthode qui va suivre, a été faite sur QGis. Il aurait aussi été possible d'utiliser l'interface Monteverdi. Celle-ci est une interface permettant la visualisation des images. Elle intègre aussi tous les outils de OTB et permet de faire des traitements d'image lourds (cnes 2021d).
### 4.3.2. Prétraitement des données

La première étape de prétraitement des données est le découpage des dalles téléchargées.

Pour ce faire, un modèle de géo traitement est créé. Il permet d'automatiser un processus d'utilisation d'outils de géo traitement. L'image ci-dessous représente le schéma conceptuel du modèle créé (figure 18), et les entrées nécessaires à son fonctionnement (figure 19).

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 18 : Schéma conceptuel du « Model Builder » de découpage des images.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 19 : Présentation des entrées du "Model Builder".</figcaption></figure>

En entrée de ce modeleur, il suffit d'indiquer le fichier contenant les rasters à traiter, ainsi que l'étendue de découpage souhaitée (en faisant attention à la projection des images).

L'outil "découper le raster", permet de découper les images selon cette emprise. La fonction "Itérer les rasters" va permettre au modeleur de répéter le découpage sur toutes les images contenues dans le fichier d'entrée. Cette fonction traite les fichiers même s'ils sont situés dans des sous dossiers.

Ainsi toutes les bandes, mais aussi tous les masques sont traités lors de ce processus.

Les images en sortie sont stockées dans un nouveau dossier et les signes "%" de part et d'autre du nom, permettent de renommer chaque fichier en sortie par son nom d'entrée.

La deuxième étape de prétraitement est le rééchantillonnage des bandes spectrales qui pourront potentiellement être utilisées dans les calculs d'indices. Ainsi les bandes 5, 6, 7, 8a, 11 et 12 dont la résolution est 20 mètres, ont été rééchantillonnées avec l'outil Rigid Transform Resampling.

Afin d'obtenir des bandes à 10 mètres de résolution, la méthode d'échantillonnage choisie est "Nearest Neighbors interpolation". Cela permet de ne pas altérer la valeur des pixels. Ce qui est indispensable pour la classification.

Au vu du nombre d'images et de bandes, cette opération a été effectuée dans l'option "processus de lot", qui permet de faciliter la saisie des entrées, des paramètres, et de traiter en une seule fois toutes les bandes.

Cette opération de rééchantillonnage est indispensable à la création des stacks de bandes par date, réalisés avec l'outil Concatenate Image de OTB.

Lors du téléchargement des données sentinel-2, des masques de nuages sont fournis. Comme présentée ci-dessus, ceux-ci ne sont pas binaires. Il est donc nécessaire de les classer afin de créer un masque binaire avec la valeur 0 dans les zones claires et la valeur 1 dans les zones qui sont classées en nuages ou ombre de nuages.

Pour cela l'outil OTB BandMath a été utilisé avec en entrée l'expression : `im1b1 = !0`. Toutes les valeurs différentes de 0 sont transformées en 1. Et les valeurs égales à zéro ne changent pas.
### 4.3.3. Extraction de variables

A la suite des prétraitements, les caractéristiques des images peuvent être extraites. Dans la méthode de classification, il a été choisi d'utiliser des indices spectraux. Ceux-ci permettent de résumer l'information tout en mettant en évidence certaines caractéristiques de la donnée.

Les indices les plus courants dans la bibliographie ont été calculés (E. D. Chaves, C. A. Picoli, et D. Sanches 2020) :

**L'indice de végétation par différence normalisée (NDVI)**, combine les bandes du rouge et du proche infra-rouge (Rouse et al. 1973). Celles-ci mettent en évidence l'activité chlorophyllienne. Le NDVI différencie les zones végétalisées de celles qui ne le sont pas. Et de plus, calculé sur la série d'images, l'indice permet de différencier les types de végétation en fonction des cycles.

**Équation 1: Indice de végétation par différence normalisée**

$$NDVI = \frac{PIR - R}{PIR + R}$$

**L'indice Hydrique par Différence Normalisé (NDWI)**, est un indice sensible à l'eau contenue dans la végétation, par l'utilisation des bandes vertes et moyen infrarouge (Gao 1996).

**Équation 2: Indice hydrique par différence normalisée**

$$NDWI = \frac{PIR - MIR}{PIR + SWIR}$$

**Rapport simplifié modifié de l'indice de végétation (MSR)** : créé par J. M. Chen (1996), l'indice montre une très forte corrélation avec le paramètre biochimique de la végétation. Cet indice offre des résultats proches du NDVI, mais il permet grâce à ses caractéristiques de pallier certains problèmes telle que la saturation du NDVI.

**Équation 3: Rapport simplifié modifié de l'indice de végétation**

$$MSR = \frac{\frac{PIR}{R} + 1}{\sqrt{\frac{PIR}{R} + 1}}$$

**Le « Soil Adjusted Vegetation Index » (SAVI)** est un indice de végétation, utilisant les bandes proches infrarouge et rouge (Qi et al. 1994). Il se différencie du NDVI par la présence d'un facteur L, dont l'objectif est de diminuer l'influence de la brillance des sols nus dans les zones peu végétalisées.

**Équation 4: Indice de végétation ajusté par le sol**

$$SAVI = \frac{(1 + L) * (PIR - R)}{(PIR + R + L)}$$
**L'indice de brillance** permet d'identifier les zones minérales dépourvues de végétation (Ghram et Delaître 2007). L'indice de Brillance peut être calculé de différentes manières. Ici la version développée par Mathieu et al. (1998), utilisant uniquement des bandes du visible (rouge et verte) sera utilisée.

Équation 5 : Indice de brillance

$$BI = \sqrt{\frac{R^2}{V^2}/2}$$

**L'indice de surface foliaire** ou Leaf Area Index (LAI), a été ici calculé comme une fonction du NDVI. L'objectif étant d'améliorer le rapport entre NDVI et surface foliaire observée (Wilson et Meyers 2007) :

Équation 6 : Indice de surface foliaire

$$LAI = K \log \left( \frac{NDVI_{max} - NDVI}{NDVI_{max} - NDVI_{min}} \right)$$

Les indices sont calculés à chacune des dates retenues sur l'année 2020. Cela est possible à l'aide des outils "radiometric indice" et "band math" de OTB. Radiometric indice, propose d'identifier les bandes en entrée, ainsi que le nom de l'indice voulu. Les formules sont implémentées dans l'outil. Cela permet notamment d'éviter des erreurs d'entrée. De nombreux indices sont disponibles dans cet outil (CNES 2021b). Mais il manque l'indice MSR, l'outil Bandmath de OTB a donc été utilisé. Cet outil est utilisable en processus de lot et l'écriture de formules est plus simplifiée que dans l'outil "calculatrice raster" de Qgis.

### 4.3.4. Interpolation temporelle

Les 14 images sélectionnées en 2020, ont été choisies pour leur répartition sur l'année mais surtout car leur couverture nuageuse est nulle ou très faible. Quatre de ces images ont tout de même des zones nuageuses. Les indices calculés dans ces zones sont faussés par la présence des nuages. Cela peut impacter la classification. Deux solutions sont possibles :

- Masquer la zone nuageuse, en la transformant en No Data, ce qui identifie et supprime des valeurs faussées par les nuages. Mais une partie de la donnée est perdue, ce qui peut impacter la qualité de la classification.

- L'interpolation multi-temporelle. Celle-ci est faite à l'aide de l'outil Image Time Serie Gap Filling dans lequel il faut mettre en Entrée un stack des 14 masques de nuages binaires, classés en ordre temporel, puis un stack contenant les images d'un indice aux 14 dates également classées par ordre temporel (CNES 2021a). Cet outil reconstruit des valeurs dans les pixels masqués par une méthode d'interpolation linéaire avec la donnée la plus proche dans le temps.

La donnée issue de ces pixels reconstruits est une approximation de la réalité. Mais il a été considéré qu'il serait plus efficace d'utiliser cette méthode plutôt que de supprimer l'information. De plus, les zones de nuages étant assez restreintes, on peut supposer que l'impact de cette interpolation sur la classification sera minime.
### 4.3.5. Sélection d'échantillons

Dans la méthode de classification supervisée, il est nécessaire de créer un jeu de données contenant des échantillons d'occupation du sol. Cela identifie les éléments à classer et leurs caractéristiques. Ce jeu de données doit contenir les échantillons les plus précis possibles. Dans cette étude, on cherche à identifier 7 classes d'occupation du sol. Pour chaque classe, un échantillon de pixels correspondant a été sélectionné par digitalisation. Afin d'être le plus précis possible dans le dessin des échantillons, une orthophotographie du territoire a été utilisée. Celle-ci a permis de très bien identifier le bâti, les sols nus, l'eau.

En plus de l'identification des échantillons à l'aide de l'orthophotographie, le RPG a été utilisé pour identifier les classes agricoles.

La robustesse de sa base de données convient à l'échantillonnage. Des entités du RPG ont été sélectionnées pour l'échantillonnage de parcelles de vignes, de prairies permanentes, de prairies temporaires et de céréales. Les entités du RPG n'ont pas été intégrées au jeu d'échantillon tel quel, une zone tampon de moins 10 mètres lui a été appliquée afin de supprimer les effets de bord.

De plus, la sélection des entités n'a pas été faite au hasard. Le RPG datant de 2019 et les images Sentinel-2 de 2020, il a fallu affiner l'analyse pour s'assurer de la bonne identification des échantillons.

La classe de vigne et la classe de prairie permanente n'ont pas posé de problème particulier car ce sont des cultures stables dans le temps (même s'il faut rester prudent, le domaine agricole étant en constante évolution).

A l'opposé de ces dernières, se placent les céréales et les prairies temporaires qui sont des cultures dites en rotation. Une parcelle identifiée en céréale dans le RPG de 2019 peut devenir une prairie temporaire en 2020. Et inversement.

Afin de pallier ce problème de décalage temporaire des données, les parcelles de céréales ont été identifiées grâce à leur particularité phénologique : les sols de la parcelle sont nus en hiver, la croissance des végétaux est importante au printemps, puis l'été la céréale sèche, jusqu'au moment de la moisson où la parcelle revient à un état de sol nu.

Cette évolution dans le temps est très différente de celle des prairies temporaires. En observant le NDVI à certaines dates clés, les échantillons de céréales ont été identifiés avec une plus grande certitude.

Afin d'optimiser le jeu de données, les statistiques zonales ont été extraites. L'objectif est de résumer l'information contenue dans chaque échantillon. Pour chacun des indices précédemment cités, la moyenne des valeurs de pixels par échantillon, sur l'année 2020, a été calculée.

Ce processus permet d'extraire des profils de l'évolution intra-annuelle des échantillons. L'étude de ces profils permet également de trier dans le jeu d'échantillon, les entités dont le profil annuel moyen se diffère trop grandement des autres afin d'obtenir une variance intra-classe la plus faible possible.

Une fois le jeu de données construit, celui-ci a été divisé en deux par une sélection aléatoire. 50% des données composeront le jeu d'entraînement, et l'autre moitié, le jeu de validation.

### 4.3.6. Classification

Pour effectuer une classification pixels, il est nécessaire d'entraîner le jeu de données en vue d'obtenir un modèle contenant les probabilités d'appartenances aux classes.

La classification a été effectuée avec la méthode d'apprentissage automatique random forest dans l'outil Train Image Classifier (CNES 2021d). Cette méthode a été développée par Breiman (2001). Elle est très largement utilisée pour la classification d'occupation du sol car c'est une méthode facile d'utilisation, robuste et d'après la bibliographie, c'est aussi une
méthode qui permet d'obtenir les meilleurs résultats (Ok, Akar, et Gungor 2012 ; Pelletier et al. 2016 ; Fernandez-Delgado et al. 2014 ; Inglada et al. 2015).

L'algorithme random forest constitue un ensemble d'arbres de décision indépendant. Ces arbres sont formés à partir de sous-échantillons du jeu d'entraînement. Ces sous-échantillons sont constitués par un double tirage aléatoire utilisant la méthode de "bagging" (tirage aléatoire parmi les observations) et la méthode de "feature sampling" (tirage aléatoire parmi les variables).

Chaque arbre de la forêt est entraîné sur un de ces extraits aléatoires. Puis les résultats de cette multitude d'arbres sont assemblés par un vote à la majorité pour obtenir le résultat final. Random forest est une méthode dite ensembliste.

Les données ont été entraînées sur différentes combinaisons d'indices, les paramètres de l'algorithme random forest ont été laissés par défaut, Pelletier et al. (2016) et Thanh Noi et Kappas (2018), ont démontré dans leurs études que le paramétrage avait une influence assez faible sur la qualité des résultats en sortie.

Puis l'outil Image Classifier a été utilisé afin d'appliquer la classification (CNES 2021a). Seule la meilleure classification a été conservée.

En annexe 2 se trouve un diagramme complet résumant les étapes nécessaires à la réalisation de la classification.

### 4.3.7. Evaluation de la classification

Afin d'évaluer les différentes classifications effectuées, des matrices de confusion ont été produites. Celles-ci permettent de calculer les valeurs de rappel, précision et les paramètres globaux tels que le F-score et Kappa.

**La précision** indique le nombre de pixels pertinents parmi les pixels sélectionnés dans la classe i par la prédiction.

**Équation 7 : Précision**

$$Précision = \frac{vrais positifs}{(faux négatifs + faux positifs)}$$

**Le rappel** indique le nombre de pixels pertinemment classés par la prédiction, parmi la totalité des pixels appartenant à la classe i dans la référence.

**Équation 8 : Rappel**

$$Rappel = \frac{vrais positifs}{(faux négatifs + vrais positifs)}$$

**Le F-score** permet de résumer l'information issue de ces deux derniers indicateurs par le calcul d'une moyenne harmonique.

**Équation 9 : F_Score**

$$F\text{-score} = 2 * \frac{(Précision * Rappel)}{(Précision + Rappel)}$$
**Le coefficient de Kappa**, permet de chiffrer l'accord entre la prédiction et la référence en éliminant de l'analyse la part du hasard.

Équation 10 : Coefficient de KAPPA

$$Kappa = \frac{(Concordance observée - concordance attendue)}{1 - concordance attendue}$$

**La précision globale ou Overall Accuracy** mesure la probabilité qu'une entité soit correctement classée par le calcul de la somme des valeurs correctement classées divisé par le nombre total de valeurs.

Équation 11 : Overall Accuracy

$$OA = \frac{\text{vrais négatifs} + \text{vrai positifs}}{\text{Nombre de valeur}}$$

### 4.3.8. Post traitement

La sortie brute de la classification d'occupation du sol pixels comporte un niveau de détails fins qui peuvent paraître comme des bruits. Afin de diminuer les bruits, la valeur de classe des pixels isolés peut être changée contre la valeur de leur plus proche voisin. Ce processus de lissage peut s'effectuer avec l'outil classification map régularisation (cnes 2021a). Dans cet outil la taille de l'élément de structuration est modulable en vue d'appliquer un lissage plus ou moins important.

## 4.2. Évaluation et cartographie des sources potentielles de pollution

Suite à la création de la carte d'occupation du sol et de la base de données, l'objectif est de se servir de ces deux sources d'information afin de réaliser une cartographie des sources potentielles de pollution sur l'intégralité du territoire. L'objectif est donc de créer 4 cartes soit, une par type de pollution identifiée : fumiers, engrais, produits phytosanitaires et pâturages.

Afin d'évaluer les pollutions potentielles en fonction de l'occupation du sol, les réponses aux enquêtes faites auprès des agriculteurs, ont été étudiées par le biais d'analyses statistiques. La probable utilisation de polluants potentiels a été extraite de la base de données de la manière suivante :

Dans chaque classe d'occupation du sol, est calculée la part des parcelles concernées par l'épandage du polluant par rapport au nombre de parcelles enquêtées, contenant une information sur le type de polluant utilisé.
Le schéma ci-après permet de mieux comprendre sur quels ensembles le calcul de la potentialité est effectué.

Schéma explicatif pour le calcul des potentialités d'utilisation d'un polluant:
le cas des fumiers dans la classe prairie permanente

Parcelles dans lesquelles un fumier est utilisé :
soit tous les types de fumier sauf le type "aucun"

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

Parcelles pour lesquelles des informations
sur le type de fumier sont connues :
information = absence / présence

Parcelles de prairie permanente enquêtées

Intégralité des parcelles de la classe prairie permanente
contenues dans la base de données (RPG complet + digitalisation)

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 20 : Schéma explicatif pour le calcul des potentialités d'utilisation d'un polluant.</figcaption></figure>

Le calcul de la potentialité se fait sur le sous-ensemble rouge du schéma car dans les parcelles enquêtées (ensemble jaune), il y a une partie pour laquelle l'information sur l'épandage du polluant est inconnue. Cela arrive lorsque l'exploitant n'a pas voulu partager l'information ou lorsqu'il est resté flou sur la question.

Le pourcentage calculé est ensuite transformé en indice de 0 à 4.

0 = potentialité nulle

1 = potentialité très faible

2 = potentialité faible

3 = potentialité forte

4 = Potentialité très forte

<table>
   <thead>
    <tr>
     <td>
      Part de parcelles épandues par un polluant
     </td>
     <td>
      Indice attribué
     </td>
    </tr>
   </thead>
   <tbody>
    <tr>
     <td>
      0%
     </td>
     <td>
      0
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      1% à 25%
     </td>
     <td>
      1
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      25% à 50%
     </td>
     <td>
      2
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      50% à 75%
     </td>
     <td>
      3
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      75% à 100%
     </td>
     <td>
      4
     </td>
    </tr>
   </tbody>
  </table>

Ces indices pourront être liés à l'occupation du sol afin de créer une carte de potentialité de pollution par catégorie de contaminants.
# 5. Résultats

## 5.1. Données d'enquêtes et base de données

### 5.1.1. Catégories identifiées de polluants potentiels

28 exploitants agricoles possédant des terres dans le bassin versant de la Claduègne ont été interrogés. En termes de surface, cela représente environ 25% du bassin versant ou bien 40% du Registre Parcellaire Graphique (RPG) (Figure 21).

**Parcelles enquêtées dans le bassin versant de la Claduègne**

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

Source: Julie JOSSE, IGN, RPG

<caption>Figure 21 : Cartographie des parcelles enquêtées dans le Bassin versant de la Claduègne.</caption>
5 catégories de sources potentielles de polluants ont été identifiées :

- L'épandage de produits phytosanitaires.

- L'épandage d'engrais.

- L'épandage de fumiers.

- Le pâturage d'animaux.

- L'usage de produits pharmaceutiques sur les animaux d'élevage. Cette dernière catégorie sera liée au pâturage d'animaux, puisque les produits pharmaceutiques arrivent dans le sol et l'eau par l'intermédiaire des animaux au pâturage.

Lors des enquêtes, les informations récoltées sont d'une grande variété. Selon la collaboration de l'exploitant, celles-ci sont parfois d'une très grande précision : il fournit le nom exact du produit utilisé, les quantités, et la période d'épandage. D'autre fois, l'information est succincte : il donne le nom générique du produit et explique vaguement l'utilisation qu'il en fait.

Comme le montre le tableau 3 ci-dessous, dans chaque catégorie de polluants des types ont été définis. Ces types sont des classes assez généralistes permettant d'intégrer le plus d'informations possibles et assez précises afin de différencier les éléments principaux.

<table><caption>Tableau 3 : Catégorie des sources de polluants et leurs types.</caption><thead><tr><td>Catégories de sources potentielles de polluants</td><td>Types</td></tr></thead><tbody><tr><td>Fumiers</td><td><ul><li>Bovin</li><li>Ovin</li><li>Caprin</li><li>Porcin</li><li>Volaille</li></ul></td></tr><tr><td>Engrais</td><td><ul><li>Engrais organique</li><li>Engrais composé</li><li>Engrais azoté</li><li>Engrais potassique</li><li>Engrais phosphaté</li></ul></td></tr><tr><td>Produits phytosanitaires</td><td><ul><li>Fongicide</li><li>Herbicide</li><li>Insecticide</li></ul></td></tr><tr><td>Produits vétérinaires</td><td><ul><li>Antibiotique</li><li>Antiparasitaire</li><li>Anti inflammatoire</li><li>Antimicrobien</li><li>Hormone</li></ul></td></tr><tr><td>Pâturages</td><td><ul><li>Bovin</li><li>Ovin</li><li>Caprin</li><li>Porcin</li><li>Volaille</li><li>Equin</li></ul></td></tr></tbody></table>

Les produits phytosanitaires ont été classés en 3 types : fongicide, herbicide et insecticide.

Les engrais sont classés en 6 types : engrais organique, engrais composé, engrais azoté, engrais potassique et engrais phosphaté.

Les fumiers sont recensés selon les types d'animaux desquels ils proviennent : bovin, ovin, caprin, porcin, volaille.

Les produits vétérinaires sont classés en 5 types : antibiotique, antiparasitaire, anti inflammatoire, antimicrobien et hormone.

Les pâturages sont classés en 6 types : bovin, ovin, caprin, porcin, volaille, équin.

Ci-dessous, un extrait de la table de correspondance entre la typologie définie et les
informations récoltées lors des entretiens (tableau 4).

<table><caption>Tableau 4 : Extrait de la table de correspondance entre les informations issues des entretiens et la typologie définie.</caption><thead><tr><th>Type</th><th>Noms des produits énoncés par les agriculteurs lors des entretiens</th><th>Composition</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="8">Fongicide</td><td>Fongicide</td><td>Inconnue</td></tr><tr><td>Cuivre Nordox</td><td>75 % de Cuivre</td></tr><tr><td>Cuprocot duo</td><td>140 g/kg oxychlorure de cuivre 140 g/kg Hydroxyde de cuivre</td></tr><tr><td>Dynali</td><td>60 g/l difénoconazole 30 g/l cyflufenamid</td></tr><tr><td>Enervin</td><td>200 g/L de amétotradine</td></tr><tr><td>Fluidosoufre</td><td>Soufre sublimé 991,8g/Kg (soit 99% p/p)</td></tr><tr><td>Thiovit</td><td>80 % soufre micronisé</td></tr><tr><td>Forum top</td><td>90 g/Kg dimethomorph, 440 g/Kg metiram</td></tr><tr><td></td><td>Vivando</td><td>500 g/L métrafénone</td></tr><tr><td rowspan="4">Herbicide</td><td>Herbicide</td><td>Inconnue</td></tr><tr><td>Boa</td><td>penoxsulame : 20 g/L</td></tr><tr><td>Cent7</td><td>Isoxaben : 125 g/L</td></tr><tr><td>Roundup évolution</td><td>Glyphosate acide 450 G/L</td></tr></tbody></table>

Cette classification a permis de résumer l'information, mais elle comporte des imprécisions. Par exemple, dans l'extrait ci-dessus, parmi les éléments intégrés au type fongicide, certains sont autorisés en Agriculture Biologique (fond vert). Ainsi cette typologie ne permet pas de différencier le niveau de toxicité des produits.

Les mêmes imprécisions existent pour les autres catégories de polluants car la composition des polluants identifiés au sein d'un même type, peut être très variée.

## 5.1.2. Catégorie d'occupation du sol

Le registre parcellaire graphique présente une typologie très précise. Mais après avoir analysé les résultats des enquêtes effectuées, ces catégories se sont avérées inadaptées à la zone d'étude et à l'objectif de cette étude.

Ainsi des nouvelles classes d'occupation du sol ont été créées. Celles-ci sont plus adaptées aux usages des potentiels polluants identifiés sur le bassin versant.
Ci-dessous la table de correspondance entre les classes de cultures du RPG et les classes créées pour cette enquête (tableau 5).

<table><caption>Tableau 5 : Tableau de correspondance des classes d'occupation du sol</caption><thead><tr><td>RPG</td><td>Occupation du sol créée pour la base de données</td></tr></thead><tbody><tr><td>Prairie permanente (18)</td><td>Prairie permanente</td></tr><tr><td>Prairie temporaire (19)<br/>Fourrage (16)<br/>Céréales (1 et 4)</td><td>Culture</td></tr><tr><td>Estive et lande (17)</td><td>Pâturage</td></tr><tr><td>Vigne (21)</td><td>Vigne</td></tr><tr><td>Verger (20)</td><td>Verger</td></tr><tr><td>Autres cultures industrielles (24)<br/>Légumes ou fleurs (25)<br/>Divers (28)</td><td>Autre</td></tr></tbody></table>

Dans la nouvelle typologie créée, les prairies temporaires et les céréales se trouvent dans la même catégorie : "Culture", car ce sont des cultures en rotation : céréales et prairie temporaire se succèdent d'année en année sur une même parcelle.

Les exploitants interrogés n'ont pas su nous informer sur la localisation des cultures en céréales, car cette dernière varie souvent.

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Source: Julie JOSSE, IGN, RPG

<caption>Figure 22 : Cartographie de l'occupation du sol dans les parcelles issues de la base de données</caption>
### 5.1.3. Arborescence de la base de données

La base de données créée sous PostgreSQL peut être présentée sous la forme du schéma conceptuel ci-dessous (figure 23) :

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 23 : Schéma conceptuel de la base de données</figcaption></figure>

Au sein de ce schéma conceptuel, on retrouve deux tables spatialisées : "parcelle" et "bâtiment".

La table "parcelle" contient toutes les entités du RPG. L'identifiant de celle-ci forme la clé primaire de la table. Pour chaque entité sont renseignées les informations concernant l'occupation du sol, le code d'exploitant, la labellisation en BIO ou non, la géométrie, et les informations issues du RPG.

Cette table des parcelles est liée aux catégories de source potentielle de polluants par type d'occupation du sol.

Par exemple, dans la classe "prairie permanente", quatre catégories de pollution sont possibles : trois d'entre elles sont directement liées à la table "parcelle" : épandage de fumier, épandage d'engrais et pâturage.

Il ne faut pas oublier la pollution provenant de l'usage des produits vétérinaires, qui se fait à travers le pâturage des parcelles.

Ces contaminants sont plus complexes à intégrer dans la table car ils dépendent à la fois de l'exploitant, de l'animal élevé et de l'animal qui pâture dans la parcelle.

La table renseignant sur l'usage de produits vétérinaires a donc été liée à la table de "bâtiment". Elle-même est liée à la table "parcelle" par l'intermédiaire de la table "exploitant". Il est ainsi possible d'identifier les parcelles pâturées par des animaux d'élevage qui ont eu un traitement à base de produits vétérinaires.

Pour chaque catégorie de source de polluants, on connaît donc le type (présenté ci-dessus dans la partie 5.1.1.), la date de début d'usage, de fin d'usage et la quantité utilisée.
Il faut préciser que dans la classe "vigne", une table a été rajoutée. Celle-ci concerne le travail du sol. On y connaît le nombre de rangs, le type de travail effectué sous le rang et le type de travail effectué entre les rangs. Ces pratiques influencent fortement les quantités de désherbants utilisées et leurs capacités d'infiltration dans le réseau hydrographique.

Cette base de données permet de cartographier de très nombreuses informations. Ci-dessous quelques exemples d'informations spatialisées qu'il est possible d'extraire de la base de données :

- A gauche, une carte des parcelles pâturées par des animaux qui ont potentiellement reçu un traitement antibiotique (figure 24).

- A droite, une carte des parcelles sur lesquelles du fumier a été épandu à la période automnale (figure 25).

- Puis les codes permettant de requêter les entités dans la base de données (figure 26 et 27).

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 24 : Parcelles dans lesquels du fumier est épandue durant l'automne.</figcaption></figure>

<caption>Figure 25 : Parcelles pâturés par des animaux ayant potentiellement reçu un traitement antibiotique.</caption>
```sql
create view idesoc_clad.parcelle_antibio as (
  WITH
    pat as (select * from idesoc_clad.paturage where paturage.type is not null and paturage.type != 'aucun'),
    pr_perm_pat as (select * from idesoc_clad.pr_perm_pature where pr_perm_pature.type is not null and pr_perm_pature.type != 'aucun'),
    culture_pat as (select * from idesoc_clad.culture_pature where culture_pature.type is not null and culture_pature.type != 'aucun')
  select pa.* from idesoc_clad.parcelle as pa
  where
    (pa.id_idesoc in (select id_idesoc from pat) or
     pa.id_idesoc in (select id_idesoc from pr_perm_pat) or
     pa.id_idesoc in (select id_idesoc from culture_pat))
  and exploitant in (
    with
      antibio as (select id_idesoc from idesoc_clad.pharma_veto where pharma_veto.type = 'antibiotique')
  select exploitant from idesoc_clad.batiment
    where (batiment.id_idesoc in (select id_idesoc from antibio)))
```

<caption>Figure 26 : Requête SQL, permettant d'extraire les données les parcelles sur lesquelles pâturent des animaux ayant potentiellement reçu des antibiotiques.</caption>

```sql
create view idesoc_clad.parcelle_fum_aut as (
  WITH
    aut_fum as (select * from idesoc_clad.autre_fumier where autre_fumier.debut >= '2021-09-01' and autre_fumier.fin <= '2021-11-30'),
    pr_perm_fum as (select * from idesoc_clad.pr_perm_fumier where pr_perm_fumier.debut >= '2021-09-01' and pr_perm_fumier.fin <= '2021-11-30'),
    culture_fum as (select * from idesoc_clad.culture_fumier where culture_fumier.debut >= '2021-09-01' and culture_fumier.fin <= '2021-11-30'),
    ver_fum as (select * from idesoc_clad.verger_fumier where verger_fumier.debut >= '2021-09-01' and verger_fumier.fin <= '2021-11-30'),
    vig_fum as (select * from idesoc_clad.vigne_fumier where vigne_fumier.debut >= '2021-09-01' and vigne_fumier.fin <= '2021-11-30')
  select pa.* from idesoc_clad.parcelle as pa
  where
    (pa.id_idesoc in (select id_idesoc from aut_fum) or
     pa.id_idesoc in (select id_idesoc from pr_perm_fum) or
     pa.id_idesoc in (select id_idesoc from culture_fum) or
     pa.id_idesoc in (select id_idesoc from ver_fum) or
     pa.id_idesoc in (select id_idesoc from vig_fum))
```

<caption>Figure 27 : Requête SQL permettant d'extraire les parcelles épandues avec du fumier au mois d'automne</caption>

Ce type de cartographie peut servir dans le cadre du projet IDESOC, pour la localisation précise des sources potentielles de contamination de l'eau.

Mais cette base de données est incomplète, il est impossible de connaître les usages de chaque parcelle du bassin versant.

Dans le cadre de ce mémoire, la base de données est donc utilisée comme jeu d'échantillons pour la classification d'occupation des sols. Les pratiques identifiées dans chaque type d'occupation du sol, sont ainsi généralisées afin de cartographier ces dernières sur l'intégralité du bassin versant.
## 5.2. Résultat des calculs d'indices spectraux

L'extraction des valeurs moyennes d'indices par entité du jeu d'échantillons permet de créer les graphiques suivants :

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>NDVI moyen annuel pour la classe prairie permanentes</figcaption></figure>

Figure 28a : NDVI annuel moyen pour la classe « prairie permanente ».

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>NDVI moyen annuel pour la classe prairie temporaire</figcaption></figure>

Figure 28b : NDVI annuel moyen pour la classe « prairie temporaire ».

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>NDVI moyen annuel des échantillons pour la classe céréale</figcaption></figure>

Figure 28c : NDVI annuel moyen pour la classe « céréale ».

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>NDVI moyen annuel des échantillons pour la classe vigne</figcaption></figure>

Figure 28d : NDVI annuel moyen pour la classe « vigne ».

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>NDVI moyen annuelle pour la classe lande</figcaption></figure>

Figure 28e : NDVI annuel moyen pour la classe « lande ».

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>NDVI moyen annuel pour la classe forêt</figcaption></figure>

Figure 28f : NDVI annuel moyen pour la classe « forêt ».
<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure 28g : NDVI annuel moyen pour la classe « bâti ».</figcaption></figure>

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure 28h : NDVI annuel moyen pour la classe « sol nu ».</figcaption></figure>

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Figure 28i : NDVI annuel moyen pour la classe « eau ».</figcaption></figure>

Figure 28 : Graphiques représentant la valeur moyenne de NDVI pour chaque classe d'occupation du sol étudiée.

Ces graphiques ci-dessus (figure 28) représentent l'évolution en 2020 des valeurs moyennes du NDVI par entité.

Le NDVI a été choisi car il est l'indice le plus communément utilisé pour la classification d'occupation du sol. Il permet de discriminer les classes de végétation des classes d'eau et du sol nu. Le NDVI est fortement lié aux propriétés de la végétation ce qui permet également d'identifier des classes au sein des espaces végétalisées (Pelletier 2017; Defries et Townshend 1994).

De plus il s'agit d'un indice dont les valeurs situées en -1 et 1 sont faciles à interpréter.

Ces graphiques du NDVI moyen annuel permettent d'évaluer la qualité du jeu d'échantillons et des classes choisies pour la classification d'occupation du sol.

L'objectif est d'obtenir une variance interclasse la plus grande : les profils doivent se différencier le plus possible. Et la variance intra classe doit être la plus petite possible.

A l'aide de ces résultats, une partie des entités du jeu d'échantillons a été supprimée car leur profil ne correspondait pas à la tendance majoritaire de la classe.

D'autre part, ces profils ont aussi permis d'améliorer le nombre de classes.

Initialement, il a été choisi de différencier deux types de prairies : les prairies temporaires et les prairies permanentes (figure 28 a et b). Et également de différencier les classes de bâti et de sol nu (figure 28 g et h).

Or, on peut observer que les profils des entités qui sont situées dans les classes précédemment citées, sont proches. Cette proximité est un problème pour l'algorithme de classification, qui risque de de confondre ces classes.
Suite à ces résultats, il a été choisi de fusionner les classes "prairie temporaire" et "prairie permanente" en une seule classe se nommant "prairie".

Les classes "bâti" et "sol nu" ont été regroupées en une seule classe "zone minérale".

Ces graphiques mettent également en évidence la bonne différentiation de la classe "céréale" (figure 28c), comparée aux classes de prairies. En effet on observe très bien le NDVI très bas en hiver, dans la période de sol nu, puis la croissance de la plante au printemps, avant que celle-ci sèche, et que les blés soient moissonnés.

Dans les graphiques présentant les classes de prairies (figure 28 a et b), on peut observer un NDVI plutôt haut durant l'hiver, puis au printemps et durant l'été celui-ci subit de fortes variations. Ceci est dû aux multiples cycles de fauche et de repousse qui se déroulent à cette période.

Ce sont entre autres ces cycles qui permettent de différencier la prairie des landes (figure 28e). En effet dans les landes il n'y a pas de chute brutale du NDVI, liée à l'activité humaine.

On observe une augmentation de l'activité chlorophyllienne à l'arrivée du printemps, puis le NDVI décroît durant la période estivale. Cette décroissance de l'activité chlorophyllienne est très certainement liée aux fortes températures et au manque d'eau.

Au sein des graphiques ci-dessus, les échantillons des parcelles de forêt montrent une très bonne unité intraclasse (figure 28f). Le NDVI est très haut une large partie de l'année, puis il baisse durant la période hivernale. A cette période l'activité chlorophyllienne s'arrête dans les forêts de feuillus qui sont majoritaires dans le bassin versant.

Pour certains échantillons le NDVI décroît très faiblement durant la période hivernale. On peut émettre l'hypothèse que ceux-ci sont des échantillons de conifères car ces derniers gardent leurs aiguilles l'hiver, ils maintiennent donc l'activité chlorophyllienne.

Les entités dès la classe "vigne" (figure 28d) montrent une variance intra classe très élevée et les tendances que l'on observe sur ce graphique sont plutôt contre intuitives. En effet, on observe que le NDVI est plutôt haut en hiver, il chute au mois de mars, pour rester bas durant toute la période estivale, avant de remonter à l'automne. Ce profil est en opposition avec les cycles naturels de la vigne, qui développe son feuillage au printemps, produit ses fruits en été avant de perdre ses feuilles à l'automne et revenir à un état de repos hivernal.

L'inversion sur le graphique "vigne" pourrait très certainement être due à l'influence des inter-rangs. Ces derniers ne sont pas travaillés, ou très peu, durant l'hiver. Mais au mois de mars, les sols sont retournés et les herbicides épandus. Cet état de sol nu entre les rangs est maintenu jusqu'à la fin de la récolte. La taille des pixels de 10 mètres englobe la vigne et les inter-rangs, ce qui influence les valeurs du NDVI par pixel et donc les moyennes de pixels par échantillon.

Les classes de "sol nu" et "bâti" (figure 28 g et h) montrent un NDVI faible tout au long de l'année. Sur le graphique, on observe quelques variations de profils. Celles-ci sont dues à la qualité de l'échantillonnage et à la résolution des images Sentinel-2. En effet, les surfaces bâties continues sont rares dans le bassin versant. On observe surtout des maisons individuelles. La résolution des pixels Sentinel-2 rend difficile la sélection de pixels composés à 100% de bâti. Les pixels représentent parfois des zones bâties et des zones de végétation. Celles-ci influencent la valeur de réflectance ainsi que le NDVI calculé par la suite. Les pixels trop influencés par la végétation proche des bâtiments ont été supprimés.

Ci-dessous, photo explicative.

Le dernier profil étudié sur la figure 28i ci-dessus, est celui des échantillons de la classe "eau". Les valeurs du NDVI sont régulièrement négatives sur ces échantillons, c'est ce qui permet en général de caractériser l'eau. Mais on peut observer qu'à certaines dates, le NDVI augmente.

Cela est probablement dû à la présence d'algues dans l'eau ou bien à l'assèchement du cours d'eau.
Les graphiques ci-dessous représentent le profil annuel de chaque classe d'occupation du sol, en fonction des indices calculés.

Les indices ci-dessous ont été présentés dans la partie 4.3.3.

On note que chaque indice ci-dessous apporte des informations différentes sur les classes d'occupation du sol. Chaque indice permet de potentiellement augmenter la séparabilité des classes.

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure 29a : NDVI annuel moyen par classe en 2020.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Figure 29b : LAI annuel moyen par classe en 2020.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Figure 29c : SAVI annuel moyen par classe en 2020.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Figure 29d : MSR annuel moyen par classe en 2020.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Figure 29e : LAI annuel moyen par classe en 2020.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Figure 29f : LAI annuel moyen par classe en 2020.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Figure 29 : Graphiques représentant les profils annuels des classes d'occupation du sol par indice.</figcaption></figure>
Le NDVI et le LAI sont les premiers indices calculés (figure 29a et b). On observe que le LAI semble être plus sensible aux cycles biologiques de la végétation. Bien que le NDVI offre une bonne vision de l'évolution des caractéristiques de chaque classe sur l'année, le LAI montre des courbes plus exagérées qui permettent d'augmenter la séparabilité des classes.
On notera quand même que le NDVI sépare mieux la classe "eau" de la classe "bâti".

Le NDWI (figure 29e) a été calculé afin d'apporter de nouvelles informations sur la teneur en eau des végétaux. Dans le graphique ci-dessus on observe qu'il met en évidence les différences entre la classe "lande" et la classe "prairie" ce que le NDVI ne montre pas avec évidence. Et comparé au LAI, il permet de différencier la classe "eau" des autres classes. Il faut noter que durant la période estivale, toutes les classes ont le même profil.
Dans ces trois graphiques on note que le profil de la classe "vigne" a tendance à osciller entre les classes "prairie" et "bâti".

L'Indice de Brillance (IB) (figure 29f) a été calculé afin de voir si des différences pouvaient apparaître entre les classes "prairie", "bâti" et "vigne". Sur le graphique, la classe "bâti" se détache très bien des autres classes, avec un Indice de Brillance très élevé toute l'année. La classe "vigne" montre une brillance moins élevée que la classe "bâti" et se détache très bien des classes "prairie" et "lande". Ce qui n'était pas vraiment le cas dans le calcul des indices précédents.
Si l'on observe les classes "lande" et "prairie", l'Indice de Brillance montre une grande différence sur la période estivale. Alors que dans les graphiques représentant les autres indices les profils des classes se rapprochaient toujours sur cette période.

Ces quatre indices ont donc formé la base des classifications testées.
Mais, observant que des erreurs de classification subsistent, notamment sur la classe "vigne", d'autres indices ont été calculés avec pour objectif d'améliorer la classification de la classe "vigne", qui a tendance à se confondre avec la classe "bâti" et d'autres classes. Alors que dans le cadre de ce projet il semble important de les identifier au mieux étant donné l'usage de produits polluants que l'on retrouve dans la classe "vigne".
Suite à la lecture de plusieurs articles sur la télédétection des vignes, les indices SAVI et MSR ont été calculés (figure 29 c et d). Ils ont été testés dans les classifications dans l'espoir d'une amélioration de différenciation entre la classe "vigne" et la classe "bâti".

## 5.3. Résultats des classifications

En vue d'obtenir la classification d'occupation du sol la meilleure possible sur le bassin versant de la Claduègne, de nombreux essais ont été effectués. De multiples combinaisons d'indices ont été tentés avant d'obtenir les résultats présentés ci-dessous.

La classification utilisant les indices IB, NDWI et LAI a permis un premier très bon résultat. Celui-ci est analysé grâce à la matrice de confusion ci-dessous (tableau 6).

Le coefficient de KAPPA égal à 88,09% est un bon résultat pour une classification effectuée avec des images Sentinel-2.

Bien que cette classification offre un très bon résultat, certaines confusions peuvent être améliorées. Par exemple, les confusions entre la classe "lande" et la classe "prairie". Et également les confusions entre la classe "vigne" et la classe "bâti". De plus, on observe que certains pixels de la classe "bâti" ont été placés dans la classe "céréale". Cette confusion entre la classe "bâti" et la classe "céréale" pourrait être améliorée lors de nouveaux essais de combinaison d'indices, car ces classes ont montré de fortes différences lors de l'analyse des profils annuels.
<table><caption>Tableau 6 : Matrice de confusion de la classification combinant les LAI, BI, NDWI</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="8">Prédiction</th><th rowspan="2">Précision</th></tr><tr><th>1</th><th>3</th><th>4</th><th>5</th><th>6</th><th>7</th><th>8</th></tr></thead><tbody><tr><th>1</th><td>480</td><td>8</td><td>0</td><td>73</td><td>9</td><td>0</td><td>0</td><td>78,82</td></tr><tr><th>3</th><td>62</td><td>482</td><td>3</td><td>23</td><td>11</td><td>0</td><td>0</td><td>80,60</td></tr><tr><th>4</th><td>0</td><td>103</td><td>1491</td><td>144</td><td>132</td><td>8</td><td>0</td><td>95,88</td></tr><tr><th>5</th><td>63</td><td>4</td><td>27</td><td>1628</td><td>42</td><td>1</td><td>0</td><td>86,60</td></tr><tr><th>6</th><td>0</td><td>0</td><td>8</td><td>12</td><td>862</td><td>1</td><td>0</td><td>75,09</td></tr><tr><th>7</th><td>0</td><td>0</td><td>26</td><td>0</td><td>92</td><td>3634</td><td>0</td><td>99,73</td></tr><tr><th>8</th><td>4</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>44</td><td>100,00</td></tr><tr><th>Rappel</th><td>84,21</td><td>82,96</td><td>79,39</td><td>92,24</td><td>97,62</td><td>96,86</td><td>89,80</td><td></td></tr></tbody></table>

Rappel Moyen : 89.01 %

Précision moyenne : 88.10 %

F-Score : 88.55 %

KAPPA : 88,09 %

OA : 90,95 %

A partir de ce premier résultat, déjà très satisfaisant, de nouveaux tests ont été effectués pour tenter de diminuer les confusions et améliorer la classification.

Dans un premier temps le MSR a été ajouté. D'après les lectures bibliographiques, cet indice permettrait une meilleure classification au sein des types de végétation (J. M. Chen 1996).

<table><caption>Tableau 7 : Matrice de confusion de la classification combinant les LAI, BI, NDWI et le MSR</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="8">Prédiction</th><th rowspan="2">Précision</th></tr><tr><th>1</th><th>3</th><th>4</th><th>5</th><th>6</th><th>7</th><th>8</th></tr></thead><tbody><tr><th>1</th><td>492</td><td>4</td><td>5</td><td>60</td><td>9</td><td>0</td><td>0</td><td>81,73</td></tr><tr><th>3</th><td>40</td><td>475</td><td>10</td><td>55</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>76,12</td></tr><tr><th>4</th><td>0</td><td>106</td><td>1553</td><td>152</td><td>67</td><td>0</td><td>0</td><td>91,19</td></tr><tr><th>5</th><td>70</td><td>39</td><td>89</td><td>1441</td><td>125</td><td>1</td><td>0</td><td>84,37</td></tr><tr><th>6</th><td>0</td><td>0</td><td>18</td><td>0</td><td>863</td><td>2</td><td>0</td><td>79,10</td></tr><tr><th>7</th><td>0</td><td>0</td><td>28</td><td>0</td><td>26</td><td>3698</td><td>0</td><td>99,92</td></tr><tr><th>8</th><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>49</td><td>100,00</td></tr><tr><th>Rappel</th><td>86,32</td><td>81,76</td><td>82,69</td><td>81,64</td><td>97,73</td><td>98,56</td><td>100,00</td><td></td></tr></tbody></table>

Rappel moyen : 89,81 %

Précision moyenne : 87,49 %

F-Score : 88,63 %

KAPPA : 87,36 %

OA : 90,43 %

Comme le montre les indicateurs F-Score, KAPPA et OA, calculés à partir de la matrice ci-dessus, cette classification incluant le MSR n'offre pas d'un point de vue général d'amélioration significative. Les confusions dans les classes "cérale", "prairie", "bâti" et "vigne" ne se sont pas améliorées, au contraire, des confusions différentes sont apparues. On peut tout de même noter que les classes "forêt" et "eau" obtiennent de meilleurs scores de rappel et de précision.

Ce résultat n'apportant pas de réelles améliorations un essai a été fait avec le SAVI. Cet indice créé à partir du NDVI a la capacité d'évaluer la végétation en éliminant les effets de sols. Le SAVI peut probablement permettre une meilleure identification de la classe "vigne", dans laquelle les effets de sol sont forts à cause de la présence des inter-rangs.
<table><caption>Tableau 8 : Matrice de confusion de la classification combinant les LAI, BI, NDWI et le SAVI</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="8">Prédiction</th><th rowspan="2">Précision</th></tr><tr><th>1</th><th>3</th><th>4</th><th>5</th><th>6</th><th>7</th><th>8</th></tr></thead><tbody><tr><th>1</th><td>451</td><td>5</td><td>5</td><td>99</td><td>10</td><td>0</td><td>0</td><td>82,15</td></tr><tr><th>3</th><td>34</td><td>484</td><td>6</td><td>56</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>78,70</td></tr><tr><th>4</th><td>0</td><td>94</td><td>1531</td><td>167</td><td>86</td><td>0</td><td>0</td><td>95,27</td></tr><tr><th>5</th><td>64</td><td>32</td><td>31</td><td>1608</td><td>30</td><td>0</td><td>0</td><td>83,27</td></tr><tr><th>6</th><td>0</td><td>0</td><td>11</td><td>1</td><td>870</td><td>1</td><td>0</td><td>79,82</td></tr><tr><th>7</th><td>0</td><td>0</td><td>23</td><td>0</td><td>93</td><td>3636</td><td>0</td><td>99,97</td></tr><tr><th>8</th><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>49</td><td>100,00</td></tr><tr><th>Rappel</th><td>79,12</td><td>83,30</td><td>81,52</td><td>91,10</td><td>98,53</td><td>96,91</td><td>100,00</td><td></td></tr></tbody></table>

Rappel moyen : 90,07 %

Précision moyenne : 88,45 %

F-Score : 89,25 %

KAPPA : 88,18 %

OA : 91,01 %

Les résultats de la matrice ci-dessus (tableau 8) montrent que la classification utilisant les indices BI, NDWI, LAI et SAVI augmente plus significativement la qualité de classification.

La classe du "bâti" a une précision plus élevée, avec moins de confusions avec la classe "culture". Sur la matrice, le rappel a par contre baissé concernant la classe "vigne". Un plus grand nombre de pixels référencés dans la classe "bâti" ont été prédits dans la classe "vigne".

La présence du SAVI permet également moins de confusion entre la classe "lande" et la classe "prairie".

Enfin, la classification d'occupation du sol montrant les meilleurs résultats sur la zone d'étude est celle qui combine les indices BI, NDWI, LAI et NDVI.

<table><caption>Tableau 9 : Matrice de confusion de la classification combinant les LAI, BI, NDWI et le NDVI.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="8">Précision</th><th rowspan="2">Précision</th></tr><tr><th>1</th><th>3</th><th>4</th><th>5</th><th>6</th><th>7</th><th>8</th></tr></thead><tbody><tr><th>1</th><td>472</td><td>7</td><td>2</td><td>81</td><td>8</td><td>0</td><td>0</td><td>83,84</td></tr><tr><th>3</th><td>15</td><td>476</td><td>10</td><td>76</td><td>8</td><td>0</td><td>0</td><td>80,68</td></tr><tr><th>4</th><td>0</td><td>106</td><td>1508</td><td>160</td><td>79</td><td>25</td><td>0</td><td>95,93</td></tr><tr><th>5</th><td>76</td><td>1</td><td>25</td><td>1634</td><td>28</td><td>1</td><td>0</td><td>83,75</td></tr><tr><th>6</th><td>0</td><td>0</td><td>8</td><td>0</td><td>874</td><td>1</td><td>0</td><td>79,02</td></tr><tr><th>7</th><td>0</td><td>0</td><td>19</td><td>0</td><td>109</td><td>3624</td><td>0</td><td>99,26</td></tr><tr><th>8</th><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>49</td><td>100,00</td></tr><tr><th>Rappel</th><td>82,81</td><td>81,37</td><td>80,30</td><td>92,58</td><td>98,98</td><td>96,59</td><td>100,00</td><td></td></tr></tbody></table>

Rappel moyen : 90,37 %

Précision moyenne : 88,92 %

F-Score : 89,64 %

KAPPA : 88,29 %

OA : 91,12 %

Les indicateurs généraux de KAPPA, OA et F-Score, qui sont extraits de la matrice ci-dessus, sont les plus élevés.

On remarque tout de même que des confusions persistent, notamment entre la classe "vigne" et "bâti". Dans la classe "céréale", une partie des pixels a été prédite dans la classe "vigne".
Il faut donc rester prudent quant à l'analyse de cette cartographie de l'occupation du sol. Mais malgré ces problèmes, d'un point de vue général, cette classification reste le meilleur compromis.

Ci-après, (figure 30) la cartographie de l'occupation du sol, dans laquelle on observe bien la différence entre la partie nord du bassin versant, où l'on trouve une activité d'élevage extensif et la partie sud où les parcelles sont plantées de vignes.

Comme expliqué dans la présentation de la zone d'étude, on observe également très bien les forêts situées sur les pentes fortes qui composent les contreforts du plateau du Coiron.

Les parcelles de céréales sont rares dans le bassin versant. Ceci n'est pas dû à une erreur de classification, mais à la qualité de la terre du bassin versant qui n'est pas idéale à la culture de céréales. Ainsi, rares sont les exploitants qui ont leur propre production.

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Cartographie de l'occupation du sol en 2020 dans le bassin versant de la Claduègne</figcaption></figure>

Source: Julie Josse

<caption>Figure 30: Cartographie d'occupation du sol dans le bassin versant de la Claduègne.</caption>
## 5.4. Résultats de la cartographie des potentielles sources de pollution

Afin d'évaluer les pollutions potentielles en fonction de l'occupation du sol, une double analyse a été menée. La méthode décrite dans la partie 4.2 permet d'obtenir les résultats qui vont suivre.

Les statistiques indiquées dans le tableau 10 ci-dessous décrivent les probabilités d'usage de polluants par type d'occupation des sols. Celles-ci sont issues de la base de données.

<table><caption>Tableau 10: Statistiques sur les probabilités d'usage des potentiels polluants par classe d'occupation du sol</caption><thead><tr><th>Classes d'occupation du sol issues de la BDD</th><th>Engrais</th><th>Fumier</th><th>Produits phytosanitaires</th><th>Pâturage</th></tr></thead><tbody><tr><td>Culture</td><td>84,25 %</td><td>76,27 %</td><td>0,00 %</td><td>29,91 %</td></tr><tr><td>Prairie permanente</td><td>44,30 %</td><td>53,23 %</td><td>0,00 %</td><td>67,10 %</td></tr><tr><td>Vigne</td><td>85,52 %</td><td>91,61 %</td><td>100,00 %</td><td>0,00 %</td></tr><tr><td>Pâturage</td><td>0,00 %</td><td>0,00 %</td><td>0,00 %</td><td>100,00 %</td></tr></tbody></table>

Parmi les parcelles de cultures et de vignes enquêtées, près de 84 % reçoivent des engrais. Concernant les prairies temporaires, les apports semblent être moindres, avec seulement 44 % des parcelles pour lesquelles les exploitants nous ont dit épandre de l'engrais.

Plus de 90 % des parcelles de vigne enquêtées reçoivent des apports en fumiers. Le chiffre est de 76 % pour les parcelles de culture et il baisse à 50 % pour les parcelles de prairie temporaire.

En ce qui concerne l'usage des produits phytosanitaires, ils sont utilisés seulement sur les parcelles de vignes. 100% d'entre elles sont épandues avec ces produits phytosanitaires. On sait, grâce aux enquêtes, que les vergers subissent également les mêmes types de traitements, produits phytosanitaires. Mais les vergers ont été exclus de ces statistiques car seul un exploitant qui a des vergers, a pu être interrogé. De plus, les surfaces de ses parcelles sont minimes dans le bassin versant.

Pour ce qui est des pollutions potentielles liées aux pâturages, celles-ci sont nulles dans les parcelles de vigne. Ensuite, seules 30 % des parcelles de culture enquêtées sont pâturées à une période de l'année. Par contre 67 % des prairies temporaires sont pâturées. Enfin, dans la catégorie d'occupation du sol "pâturage", ce sont évidemment 100 % des parcelles qui ont un risque de contamination liés à l'activité de pâturage des animaux d'élevage.

Les pourcentages issus de ce tableau ci-dessus, pourraient être directement liés à la carte d'occupation des sols. Or, dans notre étude un problème apparaît : en effet les catégories d'occupation du sol identifiées dans la base de données sont différentes des catégories créées dans la cartographie d'occupation du sol.

Ce problème provient du traitement de la série temporelle d'images satellitaires, qui n'a pas permis de différencier les prairies permanentes des prairies temporaires. Car les caractéristiques phénologiques de ces deux types de prairies, identifiables par le calcul du NDVI sont très proches (figure 28).
D'autre part dans la base de données la classe "céréale" n'a pas pu être identifiée à cause du décalage temporel entre les données du RPG qui datent de 2019 et l'année de réalisation des enquêtes auprès des agriculteurs du bassin versant de la Claduègne, qui porte sur l'année 2020.

Tandis que dans l'analyse des images satellites, les parcelles de céréales ont pu être identifiées.

Il existe également dans la base de données, une classe d'occupation du sol "pâturage" correspondant aux parcelles qui sont seulement pâturées et jamais fauchées. Dans la cartographie d'occupation du sol, ces parcelles sont confondues entre les prairies, les landes, et les forêts.

Malgré ces difficultés, une solution a été trouvée : les probabilités issues des statistiques de la base de données sont combinées à une deuxième analyse plus subjective faisant appel à la bibliographie (Leclerc 2001; Lepeule, s. d.; Farrugia 2000), ainsi qu'aux connaissances acquises grâce aux discussions avec les producteurs au cours de la réalisation des enquêtes.

Pour pallier le problème de non correspondance des classes et attribuer des indices le plus justement possible, la méthode suivante a été établie :

- L'indice de la classe "prairie" sera le résultat d'une moyenne entre les résultats de la classe "culture" (BDD) et la classe "prairie permanente" (BDD). Par exemple, si 80 % des parcelles de la classe "culture" enquêtées ont reçu des engrais, alors que le chiffre est de 40 % pour les parcelles de la classe "prairie permanente", alors on effectue la moyenne des deux, soit environ 60 %. L'indice 3 est alors attribué à la classe "prairie" (carte d'occupation du sol).

- Concernant la classe "céréale", on sait par le biais des exploitants et de la bibliographie qu'il s'agit d'une culture plus précieuse et qui demande plus de nutriments que la prairie. On sait également que ces-dites parcelles ne sont pas pâturées. Ainsi il a été décidé que pour cette catégorie d'occupation du sol, la probabilité calculée pour la classe "culture" (BDD) serait directement prise en compte. Le pourcentage de parcelles de la classe "culture" qui a donc reçu de l'engrais est d'environ 80 %. Alors la classe "céréale" se verra attribuer un indice 4.

Le tableau numéro 11 ci-dessous récapitule les sources utilisées pour attribuer les indices pour chaque type de polluants.

<table><caption>Tableau 11: Méthodes d'application des indices</caption><thead><tr><th></th><th>Fumier</th><th>Engrais</th><th>Produits Phytosanitaires</th><th>Pâturage</th></tr></thead><tbody><tr><th>Prairie</th><td colspan="3">Moyenne entre culture (BDD) et prairie permanente (BDD)</td><td>Connaissances</td></tr><tr><th>Céréale</th><td colspan="2">Culture (BDD)</td><td></td><td>Connaissances</td></tr><tr><th>Vigne</th><td colspan="4">Vigne (BDD)</td></tr><tr><th>Lande</th><td colspan="4">Connaissances</td></tr><tr><th>Forêt</th><td colspan="4">Connaissances</td></tr><tr><th>Eau et Bâti</th><td colspan="4">Non concernés</td></tr></tbody></table>
Cette méthode permet d'attribuer les indices de pollution potentielle le plus justement possible. En effet sur le tableau 12 ci-dessous, on retrouve les classes d'occupation des sols pour lesquelles un indice par type de pollution a été attribué.

<table><caption>Tableau 12 : Indices de pollution potentielle attribué à chaque classe d'occupation du sol.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Classes d'occupation du sol issues de la classification</th><th colspan="2">Engrais</th><th colspan="2">Fumier</th><th colspan="2">Produits phytosanitaire</th><th colspan="2">Pâturage</th></tr><tr><th>%</th><th>Indice</th><th>%</th><th>Indice</th><th>%</th><th>Indice</th><th>%</th><th>Indice</th></tr></thead><tbody><tr><td>Prairie</td><td>64,28 %</td><td>3</td><td>64,75 %</td><td>3</td><td>0,00</td><td>0</td><td>48,51 %</td><td>3</td></tr><tr><td>Céréale</td><td>84,25 %</td><td>4</td><td>76,27 %</td><td>4</td><td>0 %</td><td>0</td><td></td><td>0</td></tr><tr><td>Vigne</td><td>85,52 %</td><td>4</td><td>91,61 %</td><td>4</td><td>100,00 %</td><td>4</td><td>0,00 %</td><td>0</td></tr><tr><td>Lande</td><td></td><td>0</td><td></td><td>0</td><td></td><td>0</td><td></td><td>2</td></tr><tr><td>Forêt</td><td></td><td>0</td><td></td><td>0</td><td></td><td>0</td><td></td><td>1</td></tr><tr><td>Eau et bâti</td><td colspan="8">Non concerné</td></tr></tbody></table>

Les cartes de localisation des sources potentielles de pollution par type de contaminants peuvent alors être créées.

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Cartographie des sources potentielles de pollutions dues à l'épendage d'engrais</figcaption></figure>

Source: Julie Josse

<caption>Figure 31a : Cartes des sources de pollution dues à l'épendage d'engrais</caption>

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Cartographie des sources potentielles du pollutions dues à l'épendage de fumier</figcaption></figure>

Source: Julie Josse

<caption>Figure 31b : Cartes des sources de pollution dues à l'épendage d'engrais</caption>
<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>Cartographie des sources potentielles de pollutions dues au paturage d'animaux</figcaption></figure>

Source: Julie Josse

<caption>Figure 31c : Cartes des sources de pollution dues à l'épandage d'engrais</caption>

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Cartographie des sources potentielles de pollutions dues à l'épendage de produits phytosanitaires</figcaption></figure>

Source: Julie Josse

<caption>Figure 31d : Cartes des sources de pollution dues à l'épandage d'engrais</caption>

Figure 31: Cartographie des sources potentielles de pollution diffuse

Sur les cartes de la figure numéro 31a et b ci-dessus, les sources potentielles de pollution par les engrais et les fumiers ont la même distribution dans l'espace.

L'intégralité du bassin versant est concerné par l'épandage d'engrais et de fumiers. Le sud du bassin versant où se situent les vignes et la majeure partie des parcelles de céréales, les épandages sont systématiques. Ainsi cette partie du bassin versant est potentiellement plus susceptible de présenter des contaminations liées à l'épandage de fumiers et d'engrais.

Pour ce qui est des pollutions liées aux activités de paturage présentées sur la carte numéro 30c, il semblerait que le plateau du Coiron soit plus exposé avec son occupation des sols essentiellement composée de prairies permanentes. Le sud du bassin versant a également des parcelles pâturées mais celles-ci représentent moins de surfaces.

Enfin la dernière carte, numéro 31d indique la présence potentielle de pollutions dues à l'épandage de produits phytosanitaires. On observe que l'épandage de ces produits est essentiellement limité au sud du bassin versant car ce sont les parcelles de vignes qui reçoivent ce type de traitement.

Sur toutes ces cartes, certaines zones sont totalement épargnées par les activités agricoles. Il s'agit des vallons forestiers inexploitables, le risque d'y trouver une source de pollution y est donc nul ou très faible.

On peut alors émettre l'hypothèse que cette zone non exploitée peut jouer un rôle important dans la non circulation des contaminants de l'eau. En effet, elle forme une zone tampon entre les prairies exploitées du plateau du Coiron et les cours d'eau de la Claduègne.
# 6. Discussion

Afin de pouvoir interpréter les résultats de l'étude réalisée durant six mois au sein du Cermosem, il faut analyser les différentes étapes élaborées dans la méthodologie. Et notamment débuter par l'analyse des résultats des enquêtes effectuées auprès des exploitants, qui a permis de créer une base de données indispensable à la cartographie des sources potentielles de pollution dans le bassin versant de la Claduègne.

## 6.1. Analyse de la méthode d'enquête

Les enquêtes menées sur le terrain auprès des exploitants agricoles du bassin versant de la Claduègne, ont mis en évidence des pratiques agricoles complexes qui n'avaient pas été identifiées et prises en compte dans les précédentes études effectuées dans ce bassin versant (Nord et al. 2017).

Il est à souligner que pour une même activité agricole, les méthodes peuvent grandement changer d'un exploitant à l'autre, mais aussi au sein d'une même exploitation. Car les exploitants agricoles s'adaptent constamment à l'état de leurs terres afin de gagner en productivité. Ce phénomène est flagrant en ce qui concerne les vignerons, par exemple ils utilisent tous des techniques et traitements différents.

Il est donc nécessaire de prendre en compte cette information lorsque que l'on exploite les données issues des enquêtes.

D'autre part, les exploitants ont déclaré que leurs techniques et méthodes utilisées varient d'une année sur l'autre. Leur entreprise évolue, s'agrandit et ils sont également obligés de s'adapter constamment aux nouvelles problématiques qui apparaissent.

Aidés par des conseillers agricoles, ces derniers effectuent, année après année, des essais de nouvelles méthodes de travail du sol, de traitement, etc.

Les exploitants sont aussi contraints de s'adapter aux variations climatiques, qui chaque année ont un impact sur les rendements. Ainsi ils sont par exemple contraints de changer les périodes de fauche, les périodes de pâturage des bêtes, etc.

Les vignerons songent à exploiter les cours d'eau pour mettre en place des systèmes de goutte à goutte afin de pallier les problèmes de sécheresse.

Ces changements d'usage inter-annuels sont à prendre en compte pour exploiter au mieux les informations partagées par les exploitants.

Le déroulement de ces enquêtes ainsi que le nombre de personnes enquêtées dans le bassin versant pourraient être améliorées :

- En adaptant la période de mise en place des enquêtes de terrain à la charge de travail des agriculteurs. En effet, dans le cadre de cette étude, les enquêtes ont été réalisées aux mois d'avril et mai. Or le printemps et l'été sont des périodes chargées pour les exploitants : ceux-ci doivent s'occuper des traitements et du travail du sol dans la vigne, de la préparation des bêtes pour la sortie au près, du fauchage des prairies, etc.

- Afin d'améliorer la qualité des réponses, il pourrait être intéressant de passer un accord avec des exploitants, qui seraient volontaires pour tenir, tout au long de l'année, une fiche de suivi, inspirée de ce qui est actuellement réalisé avec les cahiers de traitement. Ici le contenu du cahier serait spécialement préparé pour l'étude menée. Cela permettrait d'éviter des oublis et d'obtenir des réponses plus justes et plus précises. Ainsi, au lieu de remplir le questionnaire en une heure avec des exploitants qui peuvent être surpris par les questions, ceux-ci pourraient noter au cours de l'année les types de pratiques qu'ils ont utilisés. Cette méthode les familiariserait avec les enquêtes.
- Dans le but d'améliorer le suivi sur plusieurs années des pratiques des exploitants dans le bassin versant, des accords pourraient être signés avec un échantillon d'exploitants volontaires, car concernés par les problématiques environnementales. L'objectif serait de suivre un certain nombre d'exploitants afin d'évaluer à quel point les changements des pratiques année après année pourraient être importants ou non.

## 6.2. Discussion sur la création de la base de données

La base de données spatialisée s'est montrée être un très bon outil pour le référencement des activités dans le bassin versant agricole. Celle-ci permet l'intégration et la spatialisation de beaucoup de données issues des enquêtes de terrain. Mais elle peut être améliorée, car actuellement elle ne permet pas de cartographier exactement les pratiques agricoles.

En effet un grand nombre d'exploitants n'a pu être enquêté et il y encore beaucoup de parcelles pour lesquelles des informations sont manquantes. De plus, comme expliqué précédemment, la base de données doit être mise à jour régulièrement afin de conserver son niveau d'exhaustivité.

Ces deux éléments pourraient être améliorés avec les changements de techniques d'enquêtes proposés ci-dessus.

En l'état actuel, cette base de données offre déjà beaucoup de possibilités d'utilisation. Dans le cadre de cette étude seule une partie des informations saisies dans la base de données ont été utilisées. Mais pour la suite du projet IDESOC, le reste des informations tel que les dates d'épandage, de pâturage et les informations liées à la table "bâtiment" pourront être utilisées afin de continuer à étudier et ainsi cartographier les pratiques agricoles dans le bassin versant durant la suite du projet.

Bien que cette base de données soit un outil puissant permettant de spatialiser et analyser les pratiques du bassin versant, celle-ci ne peut être utilisée sans une lecture des résumés d'entretien et autres documents explicatifs des données. Car sans ces explications complémentaires, la structure de la base de données et les informations qu'elle contient ne peuvent pas être comprises dans leur globalité.

## 6.3. Comparaison de la carte d'occupation du sol

Dans cette partie de la discussion les résultats obtenues seront comparés avec les cartographies existant déjà sur la zone d'étude.

En premier lieu, il est possible de comparer la carte d'occupation réalisée dans cette étude, avec la classification CES OSO (figure 32).

La méthode élaborée par le CES OSO est réalisée à partir de séries d'images Sentinel-2 dont la résolution est 10 mètres. De plus, la classification supervisée est effectuée à partir d'échantillons issue entre autres du RPG. La typologie de la carte réalisée par le CES OSO en 2018 est très complète avec les 24 classes. Ainsi, on pourrait s'attendre à des résultats de classification similaires aux nôtres. Or lorsque l'on compare les deux résultats, la classification réalisée dans le cadre de cette étude, bien qu'elle comporte moins de classes, a plus de facilité à les identifier.

En effet, dans la classification OSO, la majeure partie du territoire est classée en "prairie". Les landes et les prairies exploitées ne sont pas différenciées, de nombreuses parcelles de vigne n'apparaissent pas.
Ces problèmes d'identification des parcelles sont probablement dus au fait que la méthode OSO est développée pour une cartographie à l'échelle de la France. Ainsi les résultats en sortie sont trop imprécis pour une étude à l'échelle du bassin versant de la Claduègne. La création d'une carte d'occupation du sol réalisée sur le bassin versant est nécessaire pour répondre aux objectifs de cette étude.

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Cartographie du CES OSO 2019</figcaption></figure>

Source: CES OSO

Figure 32: Cartographie d'occupation des sols dans le bassin versant de la Claduègne réalisée par le CES OSO
Auparavant pour les recherches effectuées sur le bassin versant la Claduègne deux cartes d'occupation des sols avaient été utilisées.

La première cartographie présenté dans la figure 33 ci-dessous, était issue d'une classification pixels non supervisée d'images Landsat-8 datant de 2013 (Andrieu Julien 2015a). Cette classification avait été initialement réalisée pour la cartographie du bassin versant de l'Ardèche.

Bien que la typologie de cette classification soit plus importante que celle réalisée dans notre étude, la résolution de 30m du capteur OLI, ne permet pas une cartographie assez précise pour une étude du bassin versant de méso-échelle de la Claduègne. En effet sur cette carte on ne peut pas identifier les parcelles et malgré que les données d'évaluation de la cartographie n'aient pas été fournies, on peut facilement imaginer que les taux d'erreur sont assez élevés.

L'utilisation de la série d'image Sentinel-2 a largement amélioré le niveau de classification.

La deuxième cartographie présenté sur la figure 34 a été réalisée par J. Andrieu (Andrieu Julien 2015b). La méthode de classification pixels non supervisée est la même que pour la classification des images Landsat-8. Mais dans cette deuxième cartographie, ce sont deux images datant de 2012, issues du satellite Quickbird dont le capteur produit des bandes de 5 mètres de résolution, qui ont été utilisées. Cette résolution identifie les objets plus finement, par exemple les haies, les routes et les chemins d'exploitation, qui ne sont pas visibles à 10 mètres de résolution, sont ici représentés.

Mais on peut remarquer que les problèmes de confusion entre la classe de "sol nu/bati" et la classe "vigne" sont assez importants. Si l'on compare cette classification à celle réalisée dans cette étude, avec celle réalisée à l'aide de la série d'images Sentinel-2, on peut constater que ces dernières comportent les mêmes problèmes de confusion.

De plus, l'utilisation de l'imagerie Sentinel-2 a l'avantage de permettre une mise à jour annuelle de la cartographie de l'occupation du sol.

A partir de série temporelle d'images Sentinel-2, avec la méthode utilisée et après de nombreux essais effectués, il paraît difficile d'obtenir une meilleure cartographie du bassin versant de la Claduègne.

Par contre, on pourrait imaginer aller plus loin dans l'étude des parcelles en se concentrant sur chacune des classes distinguées dans cette étude. Il serait par exemple possible, grâce à l'usage de séries temporelles d'images, de différencier, au sein de la classe "vigne" des types de pratique, tel que le nombre de rangs travaillés, ou peut-être même l'usage de produits désherbants. Également, dans la classe "prairie", il serait aussi possible d'identifier des pratiques telles que l'épandage de fumier, les périodes de pâturage, etc.
Cartographie d'occupation des sols en 2013, réalisée à partir d'image Landsat-8

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

Source: J Andrieu

Figure 33: Cartographie d'occupation du sol du bassin versant de la Claduègne en 2013 à partir d'image Landsat-8 Source : J Andrieu (2015)

Cartographie d'occupation des sols en 2012, réalisée à partir d'images Quickbird

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

Source: 1 Andrieu

Figure 34 : Cartographie d'occupation du sol du bassin versant de la Claduègne en 2013 à partir d'image Quickbird : Source : J Andrieu (2015)

## 6.4. Discussion de la cartographie des usages potentiels de polluant

Dans cette dernière partie de la discussion, les résultats de la cartographie des sources de polluant sont comparés à la bibliographie et leur réalisation est commenté.

Dans les articles présentés dans la 1.1 de la bibliographie, il semblerait que les usages de produits potentiellement polluants, pour un même type de culture au sein d'un bassin versant, soient assez similaires. En effet, dans des sites d'étude cités, on retrouve une faible variété de cultures et des parcelles de très grandes tailles.

Ainsi l'identification des pratiques semble plus aisée que dans notre cas.

Dans le bassin versant de la Claduègne les parcelles sont de petites tailles et un même exploitant a des parcelles éparpillées sur le territoire. De plus, au sein d'un même type de production, les pratiques peuvent être très différentes : il est possible de retrouver dans le bassin versant une parcelle de vigne en agriculture raisonnée située à 10 mètres d'une parcelle de vigne traitée au glyphosate.

L'estimation des usages de potentiels contaminants ainsi que leur cartographie deviennent alors bien plus complexes.
Les cartes de sources potentielles de pollution créées apportent une information très générale, et comportent de nombreux biais :

- Pour ce qui est des usages d'engrais, il est impossible de connaître les types d'engrais épandus, ainsi que leurs quantités utilisées. Les informations données par les exploitants sont trop complexes à traiter.

- L'identification des zones épandues avec des fumiers est un peu moins complexe, car les agriculteurs ont apporté des informations assez similaires : les quantités épandues sont d'environ 10 tonnes par hectare pour tous les types de culture. Mais il est tout de même important de préciser qu'il existe un ordre de priorité selon les productions. D'autre part, la cartographie réalisée ne permet pas de différencier les types de fumier épandus sur les parcelles, or le fumier de volailles, par exemple, a des propriétés très différentes des fumiers d'ovins. Ceci peut impacter les processus de transfert dans les sols, ensuite observés.

- Dans la carte concernant les sources de pollution liées aux pâturages, l'usage de produits vétérinaires n'a pas été intégré. Il est trop complexe à cartographier car cet usage dépend du type d'animal, mais aussi des exploitants qui ne donnent pas les mêmes produits vétérinaires. D'autre part, le nombre de bêtes à l'hectare n'est pas connu. Durant cette étude, un essai de calcul a été fait, mais les données issues des enquêtes n'ont pas permis d'obtenir de résultats probants. Car seules les surfaces de parcelles incluses dans le bassin versant ont été identifiées. Ainsi, lorsqu'un agriculteur déclare avoir 200 bêtes et seulement 4 hectares dans le bassin versant, il nous est impossible d'estimer le nombre de bêtes qui ont pâturé dans ces 4 hectares. On sait seulement que le type d'élevage est extensif à cause de la qualité des terrains dont les rendements sont faibles.

- Pour ce qui est de la classe des produits phytosanitaires, on connaît dans la base de données les types de produits utilisés : fongicides, herbicides, etc. Mais les quantités épandues ne sont pas quantifiables. Dans la carte réalisée, il est impossible d'identifier si le produit phytosanitaire correspond à un herbicide ou à un fongicide. Ainsi il est par exemple impossible de différencier les parcelles dans lesquelles aucun désherbant n'est utilisé, de celles qui sont complètement traitées par des herbicides.

Malgré ces défauts de précision, les cartographies effectuées ont tout de même permis d'apporter une information sur la répartition générale des usages de potentiels polluants dans le bassin versant de la Claduègne.

Pour aller plus loin et améliorer les résultats malgré les problèmes dus à la complexité des usages au sein dudit bassin versant, une cartographie du risque de pollution des eaux pourrait être créée. En s'inspirant des méthodes décrites dans la bibliographie pour la cartographie des produits phytosanitaires, il serait possible de combiner les cartes créées avec des données telles que les distances entre les parcelles et les cours d'eau, les pentes des parcelles, les périodes d'assèchement des cours d'eau etc.

Cela dans le but d'intégrer à la cartographie les notions d'aléa et de vulnérabilité afin de ne pas seulement cartographier les sources potentielles mais aussi le risque de pollution dans son ensemble.
Conclusion

Cette étude du bassin versant de la Claduègne a permis de mettre en place une méthodologie complète pour la cartographie des sources potentielles de polluants.

Cette dernière comporte 4 grandes parties. Une enquête de terrain, la construction d'une base de données spatialisées à partir de ces enquêtes. Puis une cartographie de l'occupation des sols, effectuée à l'aide d'une série multi temporelle d'images satellitaires et d'une méthode de classification supervisée orientée pixels. Enfin, ces informations sont combinées pour réaliser les cartographies finales des sources potentielles de pollution dans le bassin versant.

Cette étude permet de faire avancer d'un point de vue technique et scientifique les méthodes de cartographie de sources de polluants dans des bassins versants à usages mixtes. Les cartes réalisées identifient des zones dans lesquelles certains polluants sont les plus utilisés.

Ces informations pourront être exploitées dans la suite du projet IDESOC, afin de situer de manière stratégique les points d'échantillonnage d'eau, nécessaires aux prochaines études menées dans le cadre de ce projet.

Lorsque les résultats de ces relevés seront connus, il sera possible de les comprendre grâce à l'étude de la cartographie de sources potentielles de pollutions. Pour compléter et améliorer cette compréhension, le travail d'enquête apporte des informations supplémentaires telles que les noms exacts de polluants utilisés ainsi que leur composition.

Tout ceci dans le but de faire avancer scientifiquement l'étude de la circulation des polluants dans un bassin versant, grâce à la combinaison des savoirs des géographes, des hydrologues, des chimistes et des biologistes. Mais également grâce parfois à des données empiriques apportées par les connaissances personnelles des exploitants agricoles.

Il est possible donc de dire que les études scientifiques ne peuvent être réalisées sans l'utilisation de données de terrain et sans les connaissances pratiques et concrètes dudit terrain, qui dans le cadre de cette étude, nous ont été apportés par les exploitants agricoles du bassin versant de la Claduègne.

A terme, les études multi disciplinaires du risque de pollutions agricoles diffuses dans les bassins versants, ont pour but de proposer des outils et des moyens concrets de lutte contre la pollution des sols et des cours d'eau et pour la protection de la santé et de l'environnement.

Enfin la méthode créée pourrait être utilisée dans différents pays européens afin de mettre en commun toutes les données recueillies pour une meilleure politique agricole commune, prenant en compte les risques de pollution.
# Annexe

Annexe 1 : Questionnaire d'enquêtes

63

Annexe 2 : Diagramme de la méthode de classification d'occupation du sol

69

## Annexe 1 : Questionnaire d'enquêtes

Date :

Enquêteur :

## Questionnaire d'enquête auprès des agriculteurs 2021

### Informations générales

Nom de l'interlocuteur et fonction (âge ?):

Nom de l'entreprise et date d'installation :

Tél :

Courriel :

Adresse :

### Généralité sur l'exploitation

La production en bref :

Surface agricole utile et localisation des parcelles : (voir carte)

Etes-vous propriétaire et/ou locataire ?

Faites-vous partie d'une Cuma ? Si oui, laquelle ?

Avez-vous un Label ou un cahier des charges particulier ?
# Viticulture

Date d'installation :

Surfaces des parcelles et localisation :

Quels « traitements » ?). Pour chaque catégorie demander: Quoi ? quand ?

* Fertilisation: Utilisez-vous des amendements et/ou des engrais ? lesquels ?

* Gestion des adventices: Comment procédez-vous au désherbage ? mécanique ou chimique ?

* Quels sont vos moyens de lutte en cas de maladie ou de champignon ?

Comment est-ce épandu sur vos vignes ? (engrais, fumier, produits phyto etc...)

Connaissez-vous les quantités par hectare ? ou avez-vous les cahiers de traitement de l'année passée ?

Comment sont stockés les produits phytosanitaires ? les engrais ? les fumiers ?

Comment sont nettoyées les cuves, véhicules, bidons utilisés ? Et existe-il une aire de remplissage ? (Phyto, hydrocarbures, tonne à lisier etc...)

Procédez-vous à certaines étapes de transformation de vos produits ? Où, comment ? Quand ?
(Aportez-vous les raisins à la cop ? ou vous faites du vin sur place ?)

D'où vient votre ressource en eau ? Et pourquoi est-elle utilisée ? (Arrosage, irrigation, goutte à goutte, source etc...)

Avez-vous fait certaines adaptations pour réduire le lessivage ? (bandes enherbées, distances au cours d'eau ?)
## Elevage

Quels animaux élevez-vous et combien ? (Quand ?)

Date d'installation ?

Pâturage :

* Surface

* Période

* Localisation (carte)

Bâtiments :

* Période

* Localisation (carte)

Quelle nourriture :

Ressource en eau ?

Quels produits vétérinaires (quoi et quand) ? (anti-parasites, antibiotiques, hormones...)

Quelles quantités ?

* Traitements ponctuels ?

* Traitements systématiques ?
Qui est votre vétérinaire ? (Nom et adresse)

Avez-vous les carnets de vaccination ?

Gestions des MO :

* Quel types de MO ?

* Comment-sont-ils récupérés (nettoyage des bâtiments) ?

* Où et comment sont-ils stockés ?

* Est-il composté (retourné 2 fois) ? et comment ?

* Epandez-vous les MO ? où ? à quelle période ?

* Utilisez-vous d'autres fertilisants sur vos pâtures ?

* De quelle manière sont épandus les MO et fertilisants ?

* Vendez-vous et donnez-vous les MO ? à qui ?

* Comment sont nettoyés les tonnes à lisier, cuves, et véhicules ? existe-t-il une aire prévue à cet effet ?

* Utilisez-vous des produits phytosanitaires (pour le désherbage par exemple) ?
Transformation :

Faites-vous la transformation de vos produits sur votre exploitation ? Comment ? Où ?

Comment gérez-vous les effluents de cette transformation ?

Si d'autres effluents existent, comment les gérez-vous ?

## Production végétale

Quel type de production ? (Fourrage, fruit, céréales, etc)

Surface des parcelles et leurs localisations ?

Date d'installation ?

D'où vient votre ressource en eau ? (Arrosage, irrigation, source etc...)

Quels « traitements » ?). Pour chaque catégorie demander : Quoi ? quand ?

* Fertilisation : Utilisez-vous des amendements et/ou des engrais ? lesquels ?

* Gestion des adventices : Comment procédez-vous au désherbage ? mécanique ou chimique ?

* Quels sont vos moyens de lutte en cas de maladie ou de champignon ?

Comment est-ce épandu sur vos parcelles ? (Engrais, fumier, produits phyto etc..)

Connaissez-vous les quantités par hectare ? ou avez-vous les cahiers de traitement de l'année passée ?
Comment sont stockés les produits phytosanitaires ? les engrais ? les fumiers ?

Comment sont nettoyées les cuves, véhicules, bidons utilisés ? Et existe-il une aire de remplissage ? (Phyto, hydrocarbures etc...)

Avez-vous fait certaines adaptations pour réduire le lessivage ? (bandes enherbées, distances au cours d'eau ?)

Autre question:

Connaissez-vous d'autres personnes qui seraient susceptibles de nous aider ?
<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Annexe 2 : Diagramme de la méthode de classification d'occupation du sol</figcaption></figure>
Bibliographie

Agneau d'ardèche. s. d. « Eleveur agneau Ardèche : garantie 100% Ardèche, éleveurs ovins Ardèche ». Consulté le 23 août 2021. https://www.agneau-ardeche.fr/eleveurs-ovins/.

Agreste. 2021. « Agreste, la statistique agricole ». 2021. https://agreste.agriculture.gouv.fr/agreste-web/accueil/.

Alganci, Ugur, Elif Sertel, Sinasi Kaya, et B. BerkUstundag. 2013. « A research on agricultural mapping capabilities of the SPOT 6 satellite images ». In *2013 Second International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics), 93-96*. https://doi.org/10.1109/Argo-Geoinformatics.2013.6621886.

Andrieu Julien. 2015a. « Landcover Map Ardeche, Ceze and Gardon Bassins ». TIF. ESPRI/IPSL. https://doi.org/10.14768/MISTRALS-HYMEX.1377.

———. 2015b. « Landcover Map Claduegne Catchment ». TIF. ESPRI/IPSL. https://doi.org/10.14768/MISTRALS-HYMEX.1381.

Aouadi, Nawel, Francis Macary, Juliette Gaillard, Marie-Hélène Devier, et Hélène Budzinski. 2018. « Évaluation des risques de contamination des eaux de surface par les produits phytosanitaires : application à un bassin versant viticole (projet PhytoCOTE) ». In *Contaminations, environnements, santé et société. De l'évaluation des risques à l'action publique*, 12 p. Toulouse, France. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01890946.

———. 2020. « Évaluation des risques de contamination des eaux de surface par les produits phytosanitaires : application à un bassin versant viticole (projet PhytoCOTE) », 13.

ASP, et IGN. 2019. « RPG Version 2.0 - Descriptif de contenu et de livraison », 28. aurousseau, gascuel. 1998. « Eléments pour une méthode d'évaluation d'un risque parcellaire de contamination des eaux superficielles par les pesticides ». *Étude et Gestion des Sols*, 14.

Ayadi-Hajji, Habiba. 2013. « Outils de gestion de la pollution phytosanitaire diffuse au niveau d'un territoire : cas d'application zone humide Ramsar de la Merja Zerga au Maroc ». Phdthesis, Université Paul Valéry - Montpellier III. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00978747.

Belgiu, Mariana, et Ovidiu Csillik. 2018. « Sentinel-2 Cropland Mapping Using Pixel-Based and Object-Based Time-Weighted Dynamic Time Warping Analysis ». *Remote Sensing of Environment* 204 (Janvier): 509-23. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.10.005.

Bendini, Hugo, Ieda Sanches, Thales Körting, Leila Fonseca, Alfredo Luiz, et Antonio Formaggio. 2016. « USING LANDSAT 8 IMAGE TIME SERIES FOR CROP MAPPING IN A REGION OF CERRADO, BRAZIL ». *ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences* XLI-B8 (juin): 845-50. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XLI-B8-845-2016.

Bourblanc, Magalie. 2011. « Des instruments émancipés ». *Revue française de science politique* Vol. 61 (6) : 1073-96.

Bourblanc, Magalie, et Hélène Brives. 2009. « La construction du caractère « diffus » des pollutions agricoles ». *Études rurales*, n° 183 (septembre) : 161-76. https://doi.org/10.4000/etudesrurales.8988.

Breiman, Leo. 2001. « Random Forests ». *Machine Learning* 45 (1): 5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324.

Brun, Alexandre, et Jean-Paul Haghe. 2016. « Les médias, les algues vertes et le modèle agricole breton ». *LEspace geographique* Tome 45 (2) : 142-56.

C'ESBIO. s. d. « THEIA's L2A product format – Séries Temporelles ». Consulté le 13 août 2021. https://laboobs-mip.fr/multitemp/sentinel-2/theias-sentinel-2-l2a-product-format/.
Chen, Jing M. 1996. « Evaluation of Vegetation Indices and a Modified Simple Ratio for Boreal Applications ». *Canadian Journal of Remote Sensing* 22 (3): 229-42.
https://doi.org/10.1080/07038992.1996.10855178.

Chen, Yaoliang, Dengsheng Lu, Emilio Moran, Mateus Batistella, Luciano Vieira Dutra, Ieda Del'Arco Sanches, Ramon Felipe Bicudo da Silva, Jingfeng Huang, Alfredo José Barreto Luiz, et Maria Antonia Falcão de Oliveira. 2018. « Mapping Croplands, Cropping Patterns, and Crop Types Using MODIS Time-Series Data ». *International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation* 69 (juillet): 133-47.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.03.005.

Climate Data. s. d. « Climat Villeneuve-de-Berg : Pluviométrie et Température moyenne Villeneuve-de-Berg, diagramme ombrothermique pour Villeneuve-de-Berg - Climate-Data.org ». Climate DATA. Consulté le 13 août 2021. https://fr.climate-data.org/europe/france/rhone-alpes/villeneuve-de-berg-67440/.

cnes. 2019. « Features – Orfeo Toolbox ». 2019. https://www.orfeo-toolbox.org/features-2/.
2021a. « ClassificationMapRegularization — Orfeo Toolbox 7.3.0 documentation ». 2021. https://www.orfeo-toolbox.org/CookBook/Applications/app_ClassificationMapRegularization.html.

2021b. « ImageClassifier — Orfeo Toolbox 7.3.0 documentation ». 2021. https://www.orfeo-toolbox.org/CookBook/Applications/app_ImageClassifier.html.

2021c. « ImageTimeSeriesGapFilling — Orfeo Toolbox 7.3.0 documentation ». 2021. https://www.orfeo-toolbox.org/CookBook/Applications/app_ImageTimeSeriesGapFilling.html.

2021d. « Monteverdi — Orfeo Toolbox 7.3.0 documentation ». 2021. https://www.orfeo-toolbox.org/CookBook/Monteverdi.html.

2021e. « RadiometricIndices — Orfeo Toolbox 7.3.0 documentation ». 2021. https://www.orfeo-toolbox.org/CookBook/Applications/app_RadiometricIndices.html.

2021f. « TrainImagesClassifier — Orfeo Toolbox 7.3.0 documentation ». 2021. https://www.orfeo-toolbox.org/CookBook/Applications/app_TrainImagesClassifier.html.

Commune de Berzème (07032) | Insee. 2018. « Dossier complet – Commune de Berzème (07032) | Insee ». 2018. https://www.insee.fr/fr/statistiques/2011101?geo=COM-07032.

Commune de Saint-Gineis-en-Coiron (07242) | Insee. 2018. « Dossier complet – Commune de Saint-Gineis-en-Coiron (07242) | Insee ». Institut national de la statistique. 2018. https://www.insee.fr/fr/statistiques/2011101?geo=COM-07242.

Copernicus. s. d. « CORINE Land Cover — Copernicus Land Monitoring Service ». Land Section. Consulté le 23 août 2021. https://land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover.

« DatARA - DatARA ». s. d. Consulté le 23 août 2021. https://www.datara.gouv.fr/geonetwork/srv/fre/catalog.search#/metadata/61873126-6861-4efd-958b-045c9cd0de18.

Debella-Gilo, Misganu, et Arnt Kristian Gjertsen. 2021. « Mapping Seasonal Agricultural Land Use Types Using Deep Learning on Sentinel-2 Image Time Series ». *Remote Sensing* 13 (2): 289. https://doi.org/10.3390/rs13020289.

Defries, Ruth, et J. Townshend. 1994. « NDVI-Derived Land Cover Classification at a Global Scale ». *International Journal of Remote Sensing - INT J REMOTE SENS* 15 (novembre) : 3567-86. https://doi.org/10.1080/01431169408954345.

Delenne, Carole. 2006. « Extraction et Caractérisation De Vignes à Partir de Données de Télédétection à Très Haute Résolution Spatiale ».

Derksen, Dawa, Jordi Inglada, et Julien Michel. 2020. « Geometry Aware Evaluation of Handcrafted Superpixel-Based Features and Convolutional Neural Networks for Land Cover Mapping Using Satellite Imagery ». *Remote Sensing* 12 (3): 513. https://doi.org/10.3390/rs12030513.
Domange, Nicolas. 2011. « Les pollutions diffuses d'origines agricole comme processus de contamination de l'eau en France ». Colloque académique Education au Développement Durable :Activité Humaines et Pollutions. Boulogne Billancourt.

Dusseux, Pauline. 2014. « Exploitation de séries temporelles d'images satellites à haute résolution spatiale pour le suivi des prairies en milieu agricole ». Géographie, Université Rennes 2.

E. D. Chaves, Michel, Michelle C. A. Picoli, et leda D. Sanches. 2020. « Recent Applications of Landsat 8/OLI and Sentinel-2/MSI for Land Use and Land Cover Mapping: A Systematic Review ». *Remote Sensing* 12 (18): 3062. https://doi.org/10.3390/rs12183062.

Eau France. 2017. « Classement en zone de répartition des eaux Quels critères et quelles conséquences ? » https://www.rhone-mediterranee.eaufrance.fr/sites/sierm/files/content/migrate_documents/20170614-RAP-CadrageClassementZre-V02.pdf.

El Hajj, Mohammad, Nicolas Baghdadi, Mehrez Zribi, et Hassan Bazzi. 2017. « Synergic Use of Sentinel-1 and Sentinel-2 Images for Operational Soil Moisture Mapping at High Spatial Resolution over Agricultural Areas ». *Remote Sensing* 9 (12): 1292. https://doi.org/10.3390/rs9121292.

« Facebook ». s. d. Consulté le 23 août 2021. https://www.facebook.com/.

Farrugia, Anne. 2000. *L'eau et les Herbivores, les chemins de la Qualité*. Institut de lélevage.

Fernandez-Delgado, Manuel, E. Cernadas, S. Barro, et Dinani Amorim. 2014. « Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems? » *Journal of Machine Learning Research* 15 (octobre): 3133-81.

Foerster, Saskia, Klaus Kaden, Michael Foerster, et Sibylle Itzerott. 2012. « Crop Type Mapping Using Spectral–Temporal Profiles and Phenological Information ». *Computers and Electronics in Agriculture* 89 (novembre): 30-40. https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.07.015.

Fort, Monique, François Bétard, et Gilles Arnaud-Fassetta. 2015. « Chapitre 2 - Le bassin versant, un cadre privilégié pour l'étude de l'érosion ». In *Géomorphologie dynamique et environnement*, 53-90. U. Paris: Armand Colin. https://doi.org/10.3917/arco.fort.2015.01.0053.

Gao, Bo-cai. 1996. « NDWI—A Normalized Difference Water Index for Remote Sensing of Vegetation Liquid Water from Space ». *Remote Sensing of Environment* 58 (3): 257-66. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00067-3.

Ghram, Aziza, et Eric Delaître. 2007. « Les états de surface en zone aride à partir d'indices radiométriques et de classifications multitempelles d'images Landsat TM prises sur la région de Menzel Habib (Tunisie méridionale) ». *Science et changements planétaires / Sécheresse*. https://doi.org/10.1684/sec.2007.0094.

Grizonnet, Manuel, Julien Michel, Victor Poughon, Jordi Inglada, Mickaël Savinaud, et Rémi Cresson. 2017. « Orfeo Toolbox: Open Source Processing of Remote Sensing Images ». *Open Geospatial Data, Software and Standards* 2 (1): 15. https://doi.org/10.1186/s40965-017-0031-6.

Guingand, Nadine, Jean-Baptiste DOLLE, et Claude Aubert. 2010. *Guide des bonnes pratiques Environnementales d'élevage*. IFIP-institut du porc.

Gumma, Murali Krishna, Prasad S. Thenkabail, Pardharsadhi Teluguntla, Mahesh N. Rao, Irshad A. Mohammed, et Anthony M. Whitbread. 2016. « Mapping rice-fallow cropland areas for short-season grain legumes intensification in South Asia using MODIS 250 m time-series data ». *International Journal of Digital Earth* 9 (10): 981-1003. https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1168489.

Gumma, Murali Krishna, Kimeera Tummala, Sreenath Dixit, Francesco Collivignarelli, Francesco Holecz, Rao N. Kolli, et Anthony M. Whitbread. 2020. « Crop Type Identification and Spatial Mapping Using Sentinel-2 Satellite Data with Focus on Field-Level Information ». *Geocarto International*, août, 1-17. https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1805029.
Hao, Pengyu, Yulin Zhan, Li Wang, Zheng Niu, et Muhammad Shakir. 2015. « Feature Selection of Time Series MODIS Data for Early Crop Classification Using Random Forest: A Case Study in Kansas, USA ». *Remote Sensing* 7 (5): 5347-69.
https://doi.org/10.3390/rs70505347.

Inglada, Jordi, Marcela Arias, Benjamin Tardy, Olivier Hagolle, Silvia Valero, David Morin, Gérard Dedieu, et al. 2015. « Assessment of an Operational System for Crop Type Map Production Using High Temporal and Spatial Resolution Satellite Optical Imagery ». *Remote Sensing* 7 (9): 12356-79. https://doi.org/10.3390/rs70912356.

INSEE. 2018. « L'agriculture française en Europe de 2000 à 2015 - Insee Première - 1704 ». 2018. https://www.insee.fr/fr/statistiques/3579442.

Jiang, Yulin, Zhou Lu, Shuo Li, Yongdeng Lei, Qingquan Chu, Xiaogang Yin, et Fu Chen. 2020. « Large-Scale and High-Resolution Crop Mapping in China Using Sentinel-2 Satellite Imagery ». *Agriculture* 10 (10): 433. https://doi.org/10.3390/agriculture10100433.

« Landsat 8 - USGS ». s. d. https://www.usgs.gov/land-resources/nli/landsat/landsat-8?qt-science_support_page_related_con=0#.

Laubier, Florence. 2001. « La méthode de diagnostic parcellaire du risque de contamination des eaux superficielles par les produits phytosanitaires en Bretagne : fondements et mise en œuvre », 8.

Leclerc, Blaise. 2001. *Guide des matières organiques*. Vol. 2. 2 vol. Guide technique. Paris: ITAB.

Lepeule, H. s. d. « Les systèmes fourragers ». *APREFA*, Formation des Hommes dans le milieu agricoles, , 49.

Les Fermiers de l'Ardèche. 2018. « Les fermiers de l'Ardèche ». Volailles Fermières de l'Ardèche. 2018. https://www.volailles-ardeche.fr/.

Macary, Francis, Maud Balestrat, Christian Puech, et Frédéric Saudubray. 2007. *Méthode d'estimation d'un risque potentiel spatialisé de la contamination des eaux de surface par les intrants agricoles à différentes échelles spatiales*.

Mathieu, Renaud, Marcel Pouget, Bernard Cervelle, et Richard Escadafal. 1998. « Relationships between Satellite-Based Radiometric Indices Simulated Using Laboratory Reflectance Data and Typic Soil Color of an Arid Environment ». *Remote Sensing of Environment* 66 (1): 17-28. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(98)00030-3.

McInerney, Daniel, et Pieter Kempeneers. 2014. *Open Source Geospatial Tools: Applications in Earth Observation*. Springer.

Niazmardi, S., A. Safari, et S. Homayouni. 2017. « EVALUATION OF MULTIPLE KERNEL LEARNING ALGORITHMS FOR CROP MAPPING USING SATELLITE IMAGE TIME-SERIES DATA ». In *The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences*, XLII-4-W4:201-7. Copernicus GmbH. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W4-201-2017.

Nord, Guillaume, Brice Boudevillain, Alexis Berne, Flora Branger, Isabelle Braud, Guillaume Dramais, Simon Gérard, et al. 2017. « A High Space-Time Resolution Dataset Linking Meteorological Forcing and Hydro-Sedimentary Response in a Mesoscale Mediterranean Catchment (Auzon) of the Ardèche Region, France ». *Earth System Science Data* 9 (1): 221-49. https://doi.org/10.5194/essd-9-221-2017.

« Observatoire de l'eau ». 2014. Observatoire Régional - Eau et milieu Aquatiques - PACA. 2014. http://www.observatoire-eau-paca.org/environnement/les-bassins-versants-topographiques-des-cours-d-eau-de-surface-en-region-paca_101.html.

Ok, Asli Ozdarici, Ozlem Akar, et Oguz Gungor. 2012. « Evaluation of Random Forest Method for Agricultural Crop Classification ». *European Journal of Remote Sensing* 45 (1): 421-32. https://doi.org/10.5721/EuJRS20124535.

Ozdogan, Mutlu. 2010. « The Spatial Distribution of Crop Types from MODIS Data: Temporal Unmixing Using Independent Component Analysis ». *Remote Sensing of Environment* 114 (6): 1190-1204. https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.01.006.

pdAdmin.org. 2021. « pgAdmin - PostgreSQL Tools ». 2021. https://www.pgadmin.org/.
Pelletier, Charlotte. 2017. « Cartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions ». Université de Toulouse. http://thesesups.ups-tlse.fr/3771/1/2017TOU30241.pdf.

Pelletier, Charlotte, Silvia Valero, Jordi Inglada, Nicolas Champion, et Gérard Dedieu. 2016. « Assessing the Robustness of Random Forests to Map Land Cover with High Resolution Satellite Image Time Series over Large Areas ». *Remote Sensing of Environment* 187 (décembre): 156-68. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.10.010.

Petitjean, François, Camille Kurtz, Nicolas Passat, et Pierre Gançarski. 2012. « Spatio-Temporal Reasoning for the Classification of Satellite Image Time Series ». *Pattern Recognition Letters* 33 (13): 1805-15. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2012.06.009.

« Pléiades – Theia ». s. d. Consulté le 28 août 2021. https://www.theia-land.fr/product/pleiades-2/.

PostgreSQL.org. 2021. « PostgreSQL ». PostgreSQL. 13 août 2021. https://www.postgresql.org/.

Qi, J., A. Chehbouni, A. R. Huete, Y. H. Kerr, et S. Sorooshian. 1994. « A Modified Soil Adjusted Vegetation Index ». *Remote Sensing of Environment* 48 (2): 119-26. https://doi.org/10.1016/0034-4257(94)90134-1.

Queyrel, Wilfried. 2014. « Modélisation du devenir des pesticides dans les sols à partir d'un modèle agronomique: évaluation sur le long terme », 276.

« Réflectance de surface Sentinel-2 – Theia ». s. d. Consulté le 28 août 2021. https://www.theia-land.fr/product/reflectance-de-surface-sentinel-2/.

Regniers, Olivier. 2015. « Méthodes d'analyse de texture pour la cartographie d'occupations du sol par télédetection très haute résolution: application à la föret, la vigne et les parcs ostréicoles ». Université de Bordeaux. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01152599.

Rouse, J. W., R. H. Haas, J. A. Schell, et D. W. Deering. 1973. « Monitoring the Vernal Advancement and Retrogradation (Green Wave Effect) of Natural Vegetation », janvier. https://ntrs.nasa.gov/citations/19730017588.

Segarra, Joel, Maria Luisa Buchaillot, Jose Luis Araus, et Shawn C. Kefauver. 2020. « Remote Sensing for Precision Agriculture: Sentinel-2 Improved Features and Applications ». *Agronomy* 10 (5): 641. https://doi.org/10.3390/agronomy10050641.

Sims, Ronald C, Darwin L Sorensen, Judith Sims, Joan E McLean, Ramzi Mahmood, et R Ryan Dupont. 1984. « Review of In-Place Treatment Techniques for Contaminated Surface Soils - Volume 2: Background Information for In Situ Treatment », 389.

Thanh Noi, Phan, et Martin Kappas. 2018. « Comparison of Random Forest, k-Nearest Neighbor, and Support Vector Machine Classifiers for Land Cover Classification Using Sentinel-2 Imagery ». *Sensors* 18 (1): 18. https://doi.org/10.3390/s18010018.

Theia, et cnes. s. d. « Muscate - Atelier de distribution ». Consulté le 13 août 2021. https://theia.cnes.fr/atdistrib/rocket/#/search?page=1&collection=SENTINEL2&startDate=2020-05-07&completionDate=2021-06-01.

Uber, Magdalena. 2020. « Suspended Sediment Production and Transfer in Mesoscale Catchments: A New Approach Combining Flux Monitoring, Fingerprinting and Distributed Numerical Modeling ». Applied geology, Université Grenoble Alpes. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02926078.

Vincent, Geoffroy. 2008. « Erosion hydrique et transferts des pollutions diffuses d'origine agricole vers la nappe de la craie ». Lille: Lille 1. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSPI/2008/50376-2008-Vincent.pdf.

Wilson, T. B., et T. P. Meyers. 2007. « Determining Vegetation Indices from Solar and Photosynthetically Active Radiation Fluxes ». *Agricultural and Forest Meteorology* 144 (3): 160-79. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2007.04.001.
# Master Observation de la Terre et Géomatique
2020-2021

## RÉSUMÉ :

L'étude menée dans le bassin versant de la Claduègne en Ardèche a permis de faire avancer la première étape du projet IDESOC. Dans ce mémoire, une méthode de cartographie de sources potentielles de pollutions a été mise en place à l'aide de différents moyens. Comme des enquêtes de terrain, une base de données spatialisée, une cartographie de l'occupation du sol réalisée à l'aide de séries multi temporelles d'images Sentinel-2 et une méthode de classification supervisée, orientée pixels.

La combinaison de ces moyens, a permis de réaliser des cartographies de 4 sources potentielles de pollution dans le bassin versant de la Claduègne. Ces dernières sont : l'épandage de fumiers, l'épandage d'engrais, l'utilisation de produits phytosanitaires et les pollutions liées à l'activité de pâturage, celle-ci incluant l'usage de produits vétérinaires sur les animaux d'élevage.

Les enquêtes réalisées ont permis de connaître avec précision les pratiques agricoles dans le bassin versant d'études. Ces connaissances ont été résumées dans une base de données spatialisée.

Cette dernière a été utilisée comme source pour la réalisation d'une carte d'occupation du sol. Cette carte permet d'identifier l'occupation agricole du bassin versant. Toujours grâce aux informations issues de la base de données et des enquêtes, des indices de potentialité de pollution ont été attribués à chaque type d'occupation du sol. Ceci permettant d'obtenir des cartes des sources de pollution qui seront ensuite utilisées pour la suite du projet IDESOC.

## MOTS CLÉS :

Cartographie, enquêtes, pollutions agricoles, bassin versant, Sentinel-2, série-temporelle d'image, base de données spatialisée.

## ABSTRACT :

The study located in the Claduègne watershed, in Ardèche, is the first step of the IDESOC project. In this study, a method for mapping potential sources of pollution has been settled thanks to different means. Such as field surveys, a spatial database, a land cover mapping using time series of Sentinel-2 images and a pixel-based supervised classification method.

All these means have made it possible to map 4 potential sources of pollution in the Claduègne watershed such as manure spreading, fertilizers spreading, the use of phytosanitary products and at least the pollution due to grazing activities including veterinary products used on farm animals.

Thanks to the inquiries the agricultural practices have been discovered with a good precision in the study watershed. These knowledges have been resumed in a spatial database.

The spatial database has been used as samples set to realise the land cover mapping. This map identifies the agricultural lands of the watershed. One more time, thanks to the database and inquiries information, pollution potential indices have been attributed to each land cover type. With all these methods, it is possible to get maps of the pollution sources, which will be used for the rest of IDESOC project.

## KEYWORDS :

mapping, inquiries, agricultural pollution, watershed, Sentinel-2, Image time series, spatial database.