Mise En Place D Une Cartographie Numérique Des Sols Selon .
Mise en place d’une cartographienumérique des sols selon lesspécifications “GlobalSoilMap”.L’exemple du Languedoc Roussillon.Kévin Vaysse1,2, Clara Lévèque1, Laurent Pigache1 et Philippe Lagacherie2
Contexte En Languedoc-Roussillon, Le Référentiel Régional Pédologique (Bdsol LR) estaccessible aux utilisateurs depuis 2001Forte utilisation mais limites identifiées : résolution spatiale limitée (carte 1:250,000) Structure de BD complexe (UCS/UTS/strates) rendant difficile soninterrogation Pas de communication sur l’incertitude liée à l’information délivrée Difficilement révisableGlobalSoilMap: objectif de cartographie systématique (grille 100mx100m, 6intervalles de profondeur) de propriétés majeures des sols (Sanchez, 2009,Arrouays et al, 2014).Essai de GlobalsoilMap sur le Languedoc Roussillon en valorisant, enpremière approche, les données sol disponibles dans ce RRP thèse CIFRE de Kévin Vaysse (SIG-LR – LISAH) avec l’association SIG-LR
ObjectifProduire des estimations spatiales de propriétés des sols selonles spécifications GlobalSoilmap396 UCS800 UTS 2000 profils avecobservations etanalyses de sol1/ 13,5 km2“Images” de valeurs estimées de7 propriétés de sol “primaires” àsur une grille 90mx90m intervalles de confiance à P 90%3
Etapes de la démarche Etudes préliminaires Elaboration d’une démarche de Carto Numérique des Sols Enquête vers les utilisateurs potentielsAudit de la Bdsol LRConstitution d’une base de données spatiales de données d’entréesChoix et calibration des fonctions d’estimation spatialesEstimation des performances et des incertitudes d’estimationMise en œuvre opérationnelle Elaboration de la chaîne de traitementDiffusion Web4
Réalisation d’un audit sur les données de la Bdsol LR Complétude des données5
Réalisation d’un audit sur les données de la Bdsol LR Complétude des données Proportion de variabilité des propriétés de sol “capturé” par les UTSProf 5-15 cm6
Réalisation d’un audit sur les données de la Bdsol LR Complétude des données Proportion de variabilité des propriétés de sol “capturé” par les UTS Structures spatiales révélées par l’ensemble des profils avec analyses desolVariogrammes de propriétés de sol (Argile, Carbone, pH à 5-15 cm)7
Etapes de la démarche Etudes préliminaires Elaboration d’une démarche de Carto Numérique des Sols Enquête vers les utilisateurs potentielsAudit de la Bdsol LRConstitution d’une base de données spatiales de données d’entréesChoix et calibration des fonctions d’estimation spatialesEstimation des performances et des incertitudes d’estimationMise en œuvre opérationnelle Elaboration de la chaîne de traitementDiffusion Web8
Principe généralS f ( S,C , O , R , P, A, N ) e (erreur)(McBratney et al, AgePosition( x,y)Données spatiales en lien avec formation dessols (« covariables de sol »)Données pédologiques anciennes UCS et UTS carte 1:250 000 Profils de sol mesurésFonctions d’estimation spatiale9
Collecte des covariables de sol disponibles sur le LRGéologieReliefMNT SRTMTextureCarte BRGM 1:50 000 interprétéeMinéralogieDureté7 indicateursgéomorphométriquesClimatOccupation des solsBD World ClimTempératurePrécipitations4 indicateursclimatiquesHomogénéisation sur la grille du MNT SRTM (90 m x 90 m)10
Fonction d’estimation spatiale Basé sur l’algorithme de fouille de données “Quantile Random Forest” (Meinshauzen, 2006 Utilise en entrée les covariables de sol la carte au 1:250 000 des pédopaysages Apprentissage (calibration) sur un ensemble de 2000 sites où la variable àexpliquer (propriétés de sol) et les covariables de sol et UCS sont connues Extension à l’ensemble de la région ( covariables de sol seules connues)Valeurs de pH estiméesIncertitudes( largeur intervalle de confiance)11
Validation des résultats Utilisation du RMQS : Données indépendantes et distribuéesrégulièrement dans l’espace (105 sites sur LR) Validation sur les valeurs prédites0,80,7R² validation0,60,50,40,30,20,10pH Carbone(log)ArgileLimonSable El. Gros.Propriétés (5-15 cm)CECProf.Validation sur incertitudes prédites (accuracy plots)12
Production d’indicateurs pédologiques sur surface d’intérêt ( ex:communes) Aggrégation spatiale de la grille GSM (90mx90m) au maillage communal De la propriété ( ex taux d’argile) à l’indicateur (ex pourcentage de surfacecommunale avec taux d’argile supérieur à 35%) Gestion de la propagation d’incertitudeSurface relative0 – 20 %pH 5,5PrédictionpH 5,5Largeur d’intervalle à 90 %Surface relative20 – 40 %0 - 10 %40 – 60 %10 – 20 %60 – 80 %20 – 30 %80 – 100 %30 – 40 %1313
Etapes de la démarche Etudes préliminaires Elaboration d’une démarche de Carto Numérique des Sols Enquête vers les utilisateurs potentielsAudit de la Bdsol LRConstitution d’une base de données spatiales de données d’entréesChoix et calibration des fonctions d’estimation spatialesEstimation des performances et des incertitudes d’estimationMise en œuvre opérationnelle Elaboration de la chaîne de traitementDiffusion Web14
Mise en oeuvre opérationnelleS f ( S,C , O , R , P, A, N )(McBratney et al, AgePosition( x,y)Données spatiales en lien avec formation dessols (« covariables de sol »)UCS carte 1:250 000 Profils de sol mesurés (RRP RMQS autres)Quantile Regression Forest15
Chaîne de traitement (en cours) Ensembles de scripts pour réutilisations futures avec des données d’entrées améliorées(mise à jour)Propriété desAnalyses1sols estiméeCartographie indicateurexploratoires3et intervalle à 90 ction2 Distribution estiméede valeur depropriétés des solsAnalyse dedistributionIntervalle à 90 %Analyse dedistributionDistribution estiméede l’indicateurAgrégationDélimitation deszones d’intérêts16
Diffusion sur le Web Utilisation du service internet à références spatiales de l’IDG deSIG LR (technologie Mapserver) Trois accès possibles (abonnés uniquement) Visualisation directe sur le site de SIG LRAccès à distance depuis un logiciel SIG (flux WMS, WFS)TéléchargementCommunication des métadonnées17
Evaluation du LISAH - 31 janvier et 1er Février 200618
Evaluation du LISAH - 31 janvier et 1er Février 200619
Leçons de l’expérience “LR” Les données d’un RRP régional peuvent être ré-utilisées pour élaborerde nouvelles cartes de propriétés de sol demandées par lesutilisateurs et compatibles avec normes internationales (GSM) Les résultats obtenus ont une précision inégale selon les propriétés desol Les démarches de cartographie numérique de sol mises en place sontévaluables et évolutives Localisation des zones d’incertitude maximumRé-utilisation des procédures de CNS (chaîne de traitement des données sol)Ré-utilisations pour études locales Des avancées méthodologiques restent à réaliser Cartographie des profondeurs de sol ( données censurées)Cartographies conjointes de propriétés ( carto Numérique multivariée)Stratégies de mises à jour régionale vs locale20
Production d’indicateurs pédologiques sur surface d’intérêt ( ex: communes) Aggrégation spatiale de la grille GSM (90mx90m) au maillage communal De la propriété ( ex taux d’argile) à l’indicateur (ex pourcentage de surface communale avec taux d’argile supérieur à 35%) Gestion de la propagation d’incertitude 13
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saires concernant la mise a la terre appropriee du matet de la structure, de la mise a la terre du fil d'entree a l'an-tenne, la dimension du conducteurde mise a la terre, de l'emplacement de l'antenne, de la connexion sur les elec-trodes de mise a la terre et des exigences de l'electrode
demonstrates the application of the mise-en-scène in the mediat-ed space and on level design, and establishes the importance of colour values in videogames. Girina (2013) and Potier (2014) identify the need of a mise-en-jeu framework, similar to how film and theatre have mise-en-scène. However, there has not been a sharp focus on providing a .
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perspetive et oter le dessin tehnique en vue d'une réalisation : Chape pg. 17 Porte outil pg. 18 CAPACITES VISEES : LA LECTURE SAVOIRS ET SAVOIRS-FAIRE PRE-REQUIS : - Dans une mise en plan, donner le sens de la représentation codée des différents traits - Connaître le nom et les positions relatives des vues dans une mise en plan
