Modélisation prédictive de l'occupation des sols en contexte agricole intensif : application à la couverture hivernale des sols en Bretagne
Institution:
Rennes 2Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
In intensive agricultural regions, winter vegetation covering is a key indicator of water transfer processes. Its prediction can help local decision making for restoring water quality. The objective of this work is to develop a reproducible method to predict the land cover distribution for the following winter season for the two hypotheses "Bare soils" and "Covered soils". The selected modelling approach is based on an expert model using the Dempster-Shafer rule. Results are ambivalent according to the studied hypothesis. The prediction scores are good at the watershed scale but present limits for allocating the land class at a field scale, especially for the "Bare soils" class. The Dezert-Smarandache theory is then applied and increases the prediction scores for the "Bare soils" class. The reproductibility of the modelling approach is then evaluated in applying the model on another study site. The "Bare soils" class remains well evaluated with both fusion rules, but the spatial allocation of the land class at a field scale is still not well managed, that indicates the need to integrate new sources of information in the model to better predict the future land allocation.
Abstract FR:
La couverture hivernale des sols a un impact avéré sur la qualité de l'eau, en influant sur le transfert des flux de polluants d'origine agricole au sein de bassins versants. L'objectif de ce travail est de développer une méthode reproductible qui permette d'effectuer une prédiction à court terme de la couverture hivernale des sols. Une approche approximative reposant sur un modèle expert utilisant la règle des évidences de Dempster-Shafer a été retenue. Les résultats sont mitigés : Les prédictions sont cohérentes pour la classe " Sols couverts" mais restent problématiques pour la classe " Sols nus à peu couverts". L'utilisation de la théorie récente de Dezert-Smarandache, permet d'améliorer les scores de prédictions pour la classe " Sols nus à peu couverts ". Une évaluation de la reproductibilité du modèle est appliquée sur un bassin versant plus étendu. Si la classe " Sols couverts " reste bien évaluée, l'affectation spatiale de la classe " Sols nus à peu couverts " est en revanche toujours affectée d'un faible taux de prédiction correcte, illustrant la nécessité d'intégrer de nouvelles sources d'information pour cette hypothèse aux fortes variabilités spatiotemporelles.