Variables dominantes dans l`organisation d`un paysage
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1. Figure 7 S lection de variables dominantes en fonction de leur contribution aux diff rentes r solutions et tendues zone 4 16 SAGEO 2007 Au final 7 variables peuvent tre qualifi es de dominantes r gle 2 L application de cette m thode sur l ensemble des zones toutes les chelles permet de s lectionner 9 autres variables dominantes Au totale nous en avons donc 16 altitude exposition 5X5 et 9X9 rugosit du relief 30 X30 relief local relatif 30X30 radiation solaire th orique dur e d insolation th orique distance aux tourbi res distance aux talwegs distance aux cr tes distance aux zones humides formations superficielles parcellaire fr quentation animale utilisation exploitation des surfaces Bien s r cette s lection m rite validation Une base de donn es de grande taille a t construite sur l ensemble du territoire la r solution 20 m les meilleurs r sultats ayant t obtenus aux plus fortes r solutions Pour l all ger nous avons cart les indices estim s pour des noyaux de 3 et 5 cellules sauf pour l exposition 5X5 puisque qu il s agit d une variable dominante Les valeurs de reclassement de la rugosit et le relief local relatif ont t doubl es car elles pr sentaient pour de larges fen tres trop de classes pour Pegase La base de donn es comportant 33 variables explicatives plus la variable cible a t analys e dans2. Variables dominantes dans l organisation d un paysage M thodologie multi chelle dans un contexte SIG Pierre Olivier Mazagol Centre de Recherche sur l Environnement et l Am nagement UMR CNRS 5600 Universit Jean Monnet 6 rue Basse des Rives 42023 Saint Etienne cedex2 pierre olivier mazagol unvi st etienne fr R SUM Cherchant mettre en vidence des variables participant l organisation spatiale d un paysage nous nous sommes rapidement trouv s confront s diff rents probl mes Tous sont li s l outil d analyse spatiale que nous avons choisi Pegase qui poss de son propre format de bases de donn es Nous pr sentons ici la m thodologie que nous avons mis en place afin d int grer cet outil dans un contexte SIG Nous montrons comment son application selon une approche multi chelle permet de mettre en vidence des variables dominantes dans l organisation d un paysage ABSTRACT While trying to find out the variables that participate in landscape organization we were soon confronted to a number of problems These problems are mainly due to the spatial analysis tool we have chosen Pegase which has his own data format We present in this article our methodology that allows us to use this tool in a GIS context We show the interest of this application in a multiscale approach in order to determine dominant variable in landscape organization MOTS CL S paysage organisation spatial
3. cette altitude Etlicher et al 1993 Les pr cipitations sont comprises en moyenne entre 1200 mm et 2000 mm annuels et pr sentent un gradient Nord Sud La temp rature moyenne annuelle est g n ralement inf rieure 6 C La saison hivernale s tale en effet de septembre juin et l enneigement est important 3 6 mois Le relief g n re cependant de nombreux microclimats tr s diff renci s Les vents violents provoquent la mise en place de nombreuses cong res La rigueur des conditions de vie est accentu e par l altitude et la pr sence de sols pauvres acides pH entre 4 et 5 et peu volu s rankers d altitude La pr sence de milieux ouverts d int r t europ en correspond la partie subalpine de l tagement mais galement un d frichement de la h traie sapini re sommitale Janssen 1990 Des indices polliniques d anthropisation ont t dat s 5000 avant J sus Christ Cubizolle 2005 L activit pastorale a permis d une part de conserver les pelouses et les landes s ches gagn es sur la for t et d autre part d accentuer le contraste entre les prairies r guli rement fum es et les secteurs de landes p tur es Traditionnellement d volues aux activit s pastorales d estive les Hautes Chaumes depuis les ann es 50 sont d sormais vou es de nouvelles pratiques agricoles en rupture compl te avec les mod les traditionnels Fel 1962 Couhert 1988 En effet ce secteur a subi une d p
4. Base HC 3 777 Base HC 1 DM 18 0 7 0 65 0 6 0 55 0 5 4 0 35 0 3 0 25 0 2 o a y Figure 8 Contributions des diff rentes variables explicatives la n guentropie pour les trois tests de validation HC1 HC2 et HC3 US uoi nq iuog glotioods Figure 9 Sp cificit s des classes de la variables cibles pour les trois tests de validation HCI HC2 et HC3 18 SAGEO 2007 Toutes sauf la distance au r seau hydrographique proche des distances aux talwegs ont t identifi es comme variables dominantes Pour HC2 la contribution des variables dominantes augmente sauf l altitude Nous mettons alors en vidence lors de l utilisation de toutes les variables des ph nom nes de masquage des variables dominantes par les variables secondaires La comparaison des sp cificit s des classes de la variable cible montre des valeurs proches obtenues avec les configurations HC et HC2 mais une nette d gradation des r sultats pour HC3 Figure 9 Nous rajoutons ici un autre indicateur permettant de comparer les trois traitements Il s agit de l tude des cartes de l tat pr dit Figure 10 tat actuel tat pr dit HC1 tat pr dit HC2 tat pr dit HC3 i For t de conif res E For t de feuillus et de jeunes conif res Recolonisation foresti res ei Landes hautes E Landes basses B Landes mixtes B Landes mixtes des milieux humides Herbac es
5. Gros blocs de surface ar ne meuble blocs roche subaffleurante dallage sous jacent avec ar ne meuble en surface gros blocs de basalte en surface basalte subaffleurant terrains priv s collectifs Gouher 1288 PES Bessenay 1998 x X J A Couhert 1988 Fr quentation animale ovine bovine mixte ou nulle Bessenay 1995 SAE Individuelle ou collective par des SICA coop ratives ou Couhert 1988 Utilisation groupements Bessenay 1995 yc x AREN AE ee y Couhert 1988 Exploitations des surfaces terrains non utilis s ou bois s p tur s et fauch s Bessenay 1995 Tableau 1 Les diff rentes variables explicatives s lectionn es Formations superficielles Etlicher 1986 10 SAGEO 2007 D autres sont des donn es vectorielles lignes et polygones Elles peuvent tre utilis es en l tat c est le cas des donn es surfaciques ou alors soumises bufferisation dans le cas des donn es lin aires ou ponctuelles permettant alors de prendre en compte la port e spatiale de ces l ments Toutes ces donn es sont choisies en fonction de leur r le potentiel dans l organisation du paysage Il est cependant n cessaire de mener une r flexion quant la strat gie utilis e pour le reclassement des donn es Dans notre recherche le reclassement a t effectu sur la totalit du terrain d tude afin que dans chaque zone quel que soit sa localisation et ou son niveau une classe ait un code et u
6. chaque r solution l aspect des courbes tant sensiblement le m me pour ces niveaux D s une r solution 50 m la courbe du niveau I a un comportement erratique caract ristique d un nombre insuffisant de cellules pour valider les r sultats du processus Un nombre lev de cellules fortes tendue et r solution permet de mieux cerner le syst me ce qui induit une redondance plus importante Il en va de m me pour la courbe de l tendue de niveau IL partir de la r solution 70 m 60 T T T T T T T tendue de niveau 55 F tendue de niveau ll x tendue de niveau III x tendue de niveau IV e 50 F 45 H 40 F Redondance 35 30 25 1 1 1 f 1 fi 1 20m 30m 40m 50m 60m 70m 80m 90m 100m R solution en m tres Figure 6 volution de la redondance en fonction de la r solution aux diff rentes tendues consid r es zone 4 Ces constatations sont valables quelle que soit la zone consid r e 10m de r solution Ainsi nous avons choisi de ne pas tenir compte des r sultats obtenus aux r solutions sup rieures 50 m pour l tendue de niveau I et 80m pour l tendue de niveau II Pegase fournit la contribution en pourcentage de chaque variable la n guentropie Il s agit donc de la part qu elles d tiennent dans l organisation du syst me Ces contributions peuvent tre infimes voire nulles De plus en fonction de la r solution consid r
7. d veloppement de l outil en temps qu extension ou module de logiciels SIG La premi re tape serait une fusion des deux outils que nous avons d velopp s Asc2Peg et XLPeg le second n tant qu une solution transitoire L existence d un logiciel unique permettant la structuration les bases de donn es Pegase serait un gain de temps appr ciable D autre part la phase de pr paration des donn es est longue et fastidieuses r chantillonnage extraction des zones aux diff rentes tendues exportation au format ascii Cette tape pourrait elle aussi tre automatis e Il en va de m me pour l exportation des r sultats qui pourrait faire l objet d une visualisation directement en sortie avec Gnuplot 6 Conclusion L int r t de l algorithme Pegase est ici nouveau d montr d autant plus qu il est int gr au sein d une m thodologie multi chelle ancr e dans un contexte SIG L association se r v le donc efficace pour s lectionner des variables dominantes dans un paysage Mais l utilisation reste difficile en l tat actuel des choses Ainsi il est pr sent n cessaire de l int grer de mani re plus troite au sein d un SIG par le d veloppement d une extension ou d un module un logiciel couramment utilis x Cela serait d autant plus int ressant que notre m thode montrer d autres potentialit s Mazagol 2006 2007 Elle permet par exemple de mieux ce
8. et de tourbi res s tendent sur environ 8500 hectares La v g tation derri re son apparente monotonie r v le une h t rog n it majeure au niveau des communaut s qui la constituent Etlicher et al 1993 Les contraintes cologiques fortes ont entra n le d veloppement de biotopes diversifi s et sp cialis s d une grande richesse biologique caract ristiques de l tage montagnard sup rieur et m me de l tage subalpin Th baud 1990 Certains milieux du territoire rel vent ainsi d habitats d int r t communautaire imbriqu s de mani re complexe et constituant autant de biotopes pour des esp ces animales et v g tales rares Les Hautes Chaumes poss dent galement des milieux humides surtout repr sent s par les tourbi res acides Elles sont soumises la fois des contraintes physiques s v res et une forte pression anthropique Du point de vue des conditions physiques on note une dissym trie accus e renforc e par la direction m ridienne du massif un versant au caract re oc anique marqu s oppose un versant oriental au caract re continental Etlicher et al 1993 Au Nord et au Sud on observe des plateaux aux croupes molles s par s par des d pressions humides faibles pentes La partie centrale est caract ris e par des cr tes et des zones rocheuses aux pentes prononc es Cette topographie est favorable la variation de pentes et d exposition dont l importance est capitale
9. tenant compte de la faune tude de cas le li vre en Suisse Th se de doctorat Ecole Polytechnique F d rale de Lausanne Lausanne Lundstr m Gilli ron C Schlaepfer R 2003 Hare abundance as an indicator for urbanisation and intensification of agriculture in Western Europe Ecological Modelling 168 n 3 283 301 Mazagol P O 2003 Influence des variables physiographiques sur l organisation d un paysage 14 me Rencontres R gionales de la Recherche R gion Rh ne Alpes Saint tienne 21 Octobre 2003 Mazagol P O 2007 Mise en vidence de variables dominantes dans l organisation d un paysage en utilisant la notion d entropie spatiale approche multi chelles Actes des Cinqui mes Rencontres de Th oQuant Universit de Franche Comt Besan on 10 12 janvier 2007 Mazagol P O 2006 Recherche de variables contribuant l organisation d un paysage de moyenne montagne le cas des Hautes Chaumes du Forez Th se de doctorat de 3 me cycle Universit Jean Monnet Saint tienne Variables dominantes dans l organisation d un paysage 23 Mazagol P O 2005 XLPeg Outil de mise en place d ent tes de bases de donn es Pegase CRENAM Universit Jean Monnet Mazagol P O Mayoud R 2005 Asc2Peg outil de construction de bases de donn es Pegase partir de fichiers au format d change ESRI ASCII Grid CRENAM Universit Jean Monnet Mazagol P O Porteret J 2006
10. trois conditions en activant avec les 33 variables explicatives HC1 avec les 16 variables dominantes seules HC2 et les 17 variables secondaires seules HC3 On note que la n guentropie est donc pratiquement identique avec deux fois moins de variables HC1 et HC2 Tableau 2 Ces valeurs sont elles m mes proches de celles observ es pour la zone z4nIV 60 Il faut rappeler que les variables exclues de ces deux analyses contribuent m me de fa on infime l entropie du syst me expliquant ainsi des valeurs l g rement plus faibles l inverse pour HC3 la redondance est seulement de 35 5 L ensemble des variables s lectionn es cerne alors le syst me de mani re insatisfaisante Il s agit l d une premi re preuve de la validit de notre s lection HCl HC2 HC3 Entropie initiale 2 122 Entropie finale 0 882 0 925 1 368 N guentropie 1 241 1 197 0 754 Redondance 58 4 56 4 35 5 Tableau 2 R sultats des trois tests de validation HC1 HC2 et HC3 L tude des contributions des variables explicatives s lectionn es Figure 8 nous permet galement d abonder dans ce sens En effet 7 variables ont une contribution sup rieure 5 dans la configuration HC1 17 Variables dominantes dans l organisation d un paysage LS ER CL A RE EE RE Teg Shell data Base HC 1 Base HC 2 __ Base HC 3 77 Base HC 2 __
11. 193 197 Couhert J P 1988 Les Hautes Chaumes des Monts du Forez bilan de l utilisation et des perspectives d am nagement d un territoire Th se de Doctorat de 3 cycle Universit de Clermont Ferrand Clermont Ferrand Cubizolle H 2005 Pal oenvironnement et turfig n se l apport de l tude des tourbi res la connaissance de l volution holoc ne des milieux montagnards du Massif Central oriental granitique Habilitation Diriger des Recherches Universit de Limoges Limoges D Alverny A 1907 Les HautesChaumes du Forez Bulletin de la Diana 11 160 211 Damon M 1972 Les Jasseries des Monts du Forez Sociologie de la vie pastorale Th se de Doctorat de 3 cycle Universit Lyon II Lyon Davis F W Dozier J 1990 Information analysis of a spatial data base for ecological land classification Photogrammetric engeneering and remote sensing 56 n 5 605 613 Delpoux M 1972 La science du paysage une science diagonale Revue g ographique des Pyr n es et du sud ouest 4 n 2 127 134 Dumanski J Phipps M Huffman E 1987 A study of the relationships between sol survey data and agricultural land use using information theory Canadian Journal of Sol Sciences 67 95 102 22 SAGEO 2007 Ernoult A Bureau F Poudevigne I 2003 Patterns of organisation in changing landscapes implications for the management of biodiversity Landscape Ecology 18 n 3 239 251 Etli
12. Hi Fumades Hi Sols nus Figure 10 Cartographies des tats pr dits pour les trois tests de validation HC1 HC2 et HC3 Variables dominantes dans l organisation d un paysage 19 Dans les cas HC1 et HC2 on observe des cartographies de l tat pr dit tr s proche de l tat actuel traduisant une bonne perception des liens existants entre combinaison de variables explicatives et classes de la variable cible et donc une bonne mod lisation Par contre on remarque clairement une nette d gradation avec la configuration HC3 se manifestant par une apparence pointilliste A nsi que l on analyse la n guentropie les contributions les sp cificit s ou bien la cartographie de l tat pr dit nous pouvons valider notre s lection de variables dominantes 5 Discussion 5 1 Les r sultats L importance d un contexte multi chelle lors de l utilisation de Pegase et plus g n ralement en analyse spatiale est d montr e Malgr l homog n it du territoire chaque zone pr sente son organisation propre Une simple tude de l ensemble de ce territoire ne saurait permettre l extrapolation une zone plus restreinte l inverse l tude d une seule zone ne saurait expliquer l organisation de la totalit du territoire Notre m thodologie conduit la mise en vidence de variables dominantes qui permettent de r duire la taille de la base de donn es et de s affranchir des effets de masquage entre vari
13. Mazagol et Porteret 2006b 2006a Mazagol 2007 S appuyant sur la th orie des syst mes discrets ou distribu s et la th orie de l information elle cherche mettre en uvre le concept d ordre ou organisation dans un paysage et en donner une mesure L algorithme permet ainsi d estimer la contribution de variables explicatives l organisation d un espace caract ris e par exemple par l occupation du sol variable cible La m thode permet de mesurer l information Variables dominantes dans l organisation d un paysage 3 contenue dans un paysage complexit correspondant galement l information per ue par l observateur et d appr cier les changes d information entre cosyst mes messages allant d une unit spatiale une autre ou du milieu abiotique au milieu biotique Cette notion d information permet une tude quantitative et globale sans n cessiter une connaissance fine des m canismes de fonctionnement du paysage Ainsi l outil permet d aborder des questions sous jacentes la probl matique de l organisation pr dictiblit des tats locaux reconnaissance des contraintes pesant sur leur distribution spatiale et indirectement mise en vidence de relations fonctionnelles liant la variable cible aux autres descripteurs du syst me Phipps 2003 Le formalisme la solidit math matique de l algorithme nous a paru pr senter un int r t majeur induisant le choix de son ut
14. a Etude de l organisation du couvert v g tal des Hautes Chaumes du Forez un exemple d utilisation de l algorithme Pegase sur le secteur tourbeux de Gourgon Bazanne pour l ann e 1962 Colloque RTP MoDyS CNRS Lyon 8 9 novembre 2006 Mazagol P O Porteret J 2006b Etude de l organisation du couvert v g tal des Hautes Chaumes du Forez un exemple d utilisation de l algorithme Pegase sur le secteur tourbeux de Gourgon Bazanne pour l ann e 2001 Colloque RTP Paysage et environnement CNRS Chilhac 27 30 septembre 2006 Phipps M 1981 Entropy and community pattern analysis Journal of theoretical biology 93 253 273 Phipps M 2003 Espace entropie environnement Actes des Cinqui mes Rencontres de Th oQuant Universit de Franche Comt Besa on 22 23 f vrier 2001 Phipps M 2002 PEGASE operation manual Universit d Ottawa Phipps M Baudry J Burel F 1986a Dynamiques de l organisation cologique d un paysage rural modalit de la d sorganisation dans une zone p ri urbaine Compte rendus de l Acad mie des Sciences de Paris 303 S rie III 263 268 Phipps M Baudry J Burel F 1986b Ordre topo cologique dans un paysage rural les niches paysagiques Compte rendus de l Acad mie des Sciences de Paris 302 S rie III 691 696 Porteret J 2001 Le r le des soci t s humaines dans la mise en place et le d veloppement des tourbi res du Haut Forez M m
15. ables Leur non identification au pr alable peut conduire sous estimer leur s influence s Au mieux l organisation du paysage a t soulev e 60 Bien qu important ce r sultat reste insuffisant puisque 40 ne sont pas expliqu s Il est certain que le hasard intervient dans l organisation du syst me mais il ne saurait en expliquer lui seul 40 Une autre explication possible est l existence d autres variables structurantes non prises en compte au cours de notre analyse En effet le paysage se forme et change en fonction d une grande diversit de facteurs inh rents diff rents domaines cologie climat histoire conomie L id al serait d approcher cette globalit au plus pr s possible mais dans cette tentative on se heurterait des obstacles multiples et difficiles surmonter comme cerner les influences du micro climat Il est possible galement que la pr cision et la validit de certaines variables explicatives soient insuffisantes par exemple celles li es aux pratiques pastorales Il en va de m me pour la variable cible la cartographie de l occupation du sol pr sentant des confusions qui influencent la proc dure divisive Mazagol 2006 5 2 La m thodologie Notre m thodologie pr sente certaines limites 20 SAGEO 2007 la s lection des zones de leurs tendues de leurs r solutions peut pr ter a discussion Malgr cela certaines constatations restent valables p
16. cher B 1986 Les massifs du Forez du Pilat et du Vivarais r gionalisation et dynamique des h ritages glaciaires et p riglaciaires en moyenne montagne cristalline Th se de Doctorat d Etat Universit Lyon II Lyon Etlicher B Bessenay C Couhert J P Faury O Francez A J Suchel J B Th baud G 1993 Les Hautes Chaumes du Forez Diagnostic cologique pour la gestion d un espace sensible Publications de l universit de Saint Etienne Saint Etienne Farina A 1998 Principles and methods in landscape ecology Chapman and Hall Cambridge Fel A 1962 Les Hautes Terres du Massif Central tradition paysanne et conomie agricole Th se de doctorat d tat Universit de Clermont Ferrand Clermont Ferrand Jacqueminet C Etlicher B Sourp E Laire R 2002 Un syst me d information pour la concertation et l aide la d cision sur un site Natura 2000 dans le Parc naturel r gional Livradois Forez G o venement 2002 Paris 9 11 avril 2002 Janssen C R 1990 Histoire de la v g tation des Monts du Forez in Berger et al ed Les Monts du Forez le milieu et les hommes Centre d Etudes For ziennes Saint Etienne 65 79 Jelinski D Wu J 1996 The modifiable areal unit problem and implications for landscape ecology Landscape Ecology 11 n 3 129 140 Lundstr m Gilli ron C 1999 Mod lisation de la dynamique du paysage outil d aide la d cision pour une gestion du territoire
17. e analyse multi chelle n guentropie h t rog n it variables dominantes Pegase SIG KEYWORDS landscape spatial organization multiscale analysis neguentropy heterogeneity dominant variables Pegase GIS 2 SAGEO 2007 1 Introduction Parler d tude de mod lisation d valuation de paysages n cessite donc de d finir ce que l on entend par paysage Dans notre approche le paysage se divise en deux unit s l mentaires un support physique et sa couverture Delpoux 1972 impliquant de nombreuses variables cologiques Le support physique renvoie aux caract ristiques g ologiques orographiques g omorphologiques daphiques et la couverture des variables biologiques incluant l action humaine Tous deux sont le si ge d changes Le paysage appara t donc comme un syst me organis propice l tude de flux interactions relations Il est un objet g ographique spatialis physique anthropis socio conomique mais galement un objet cologique Ainsi trois approches du paysage peuvent tre envisag es Farina 1998 g obotanique centr e sur les facteurs environnementaux abiotiques et biotiques dont les facteurs anthropiques animale centr e sur la perception de l environnement de l organisme vivant consid r humaine centr e sur la perception par Homme le paysage tant form par des entit s fonctionnelles qui ont un sens pour la vie de Homme C
18. e de la zone d tude Nous avons opt pour une chelle de r solution allant de 20 100 m par pas de 10 m consid rant que au del de 100 m la perte d information serait trop importante notamment pour les zones de niveau I en de de 20 m le gain d information ne serait pas significatif Pour une analyse des effets de changement d chelle reportez vous Mazagol 2006 Nous construisons donc 108 bases de donn es Pegase une par tendue et par r solution consid r e gt z gt z gt z 2 2 2 Z3nill zn f 4 1 iia Dane ie cage 28 sum sn on Figure 5 Variation de l tendue partir des zones 3 4 et 5 4 R sultats Les r sultats obtenus pour la zone 3 ayant d ja t publi s Mazagol 2007 nous pr sentons ici ceux de le zone 4 Nous irons donc l essentiel et ajouterons un 14 SAGEO 2007 r sultat suppl mentaire La n guentropie correspond la r duction de l entropie Pissu de l application de l algorithme Son expression en pourcentage est la redondance Pour la zone 4 cette derni re est proche de 60 la r solution 20 m quelle que soit l tendue Ainsi 60 de l organisation du paysage est soulev e par les variables explicatives s lectionn es Ce sont elles qui exercent une contrainte sur le syst me spatiale Globalement ce sont les tendues les plus lev es III et IV qui permettent d obtenir la meilleure redondance et ce
19. e ou de l tendue elles peuvent varier Pour prendre en compte cette constatation donc l influence de l chelle nous avons Variables dominantes dans l organisation d un paysage 15 d fini deux r gles de s lection des variables explicatives ont t mises en place la premi re r gle issue d une r flexion sur les r sultats de nos diff rents traitements stipule que la contribution d une variable la n guentropie est significative si elle est sup rieure 5 Certaines variables sont alors cart es la deuxi me r gle impose qu une variable est dominante si elle contribue de mani re significative plus de la moiti des r solutions consid r es et au moins une des tendues On remarque au niveau de la zone 4 Figure 7 que sur les 55 variables s lectionn es au d part seules 21 contribuent de mani re significative au moins une fois r gle 1 ation collective altitude exposition 3x3 exposition 5x5 exposition 9x9 pente 9x9 rugosit du relief 3x3 rugosit du relief 5x5 rugosit du relief 20x20 rugosit du relief 30x30 relief local relatif 9x9 relief local relatif 20x20 relief local relatif 30x30 dur e d insolation th orique distance aux tourbi res distance aux cr tes distance aux zones humides type de formations superficielles type de p turage utilisation type de pratiques agricoles
20. es trois approches sont compl mentaires pour une gestion durable du paysage la vision centr e sur l homme et la satisfaction de ses besoins est incontournable autant que la prise en compte des facteurs et processus abiotiques et biotiques qui structurent le paysage et des besoins des organismes vivants Le paysage est un espace h t rog ne coh rent et dynamique r sultant de la conjonction de facteurs cologiques sociaux culturels et conomiques C est un syst me constitu d une mosa que d cosyst mes en interaction int grant des processus naturels biophysique nerg tique et anthropiques Dans notre recherche de variables contribuant l organisation d un paysage et par extension de tout syst me spatial nous avons utilis la proc dure PEGASE Partition d un Ensemble G ographique pour Analyse Spatiale Ecologique Bas e sur les principes de la Th orie de l Information cette m thode d velopp e par Michel Phipps Phipps 1981 utilise un algorithme qui permet la mise en vidence la hi rarchisation et la quantification des facteurs explicatifs de l organisation de l espace Elle a d j t prouv e dans de nombreuses tudes portant sur des probl matiques vari es Phipps et al 1986b 1986a Dumanski et al 1987 Davis et Dozier 1990 Casado et al 1997 Lundstr m Gilli ron 1999 Ernoult et al 2003 Lundstr m Gilli ron et Schlaepfer 2003 Mazagol 2003 Phipps 2003 Mazagol 2006
21. hier de sortie Pegase pgl Par contre la cartographie de l tat pr dit ne peut tre export e que par capture d cran 3 2 6 Strat gie multi chelle Les zones 3 4 et 5 sont localis es dans la partie centrale des Hautes Chaumes Le domaine tant moins troit c est partir d elles que l augmentation de l tendue des zones est la plus facilement r alisable Cette derni re se fait selon les niveaux II HI puis IV Figure 5 Il est noter que les zones z3nIV z4nIV et z5nIV sont identiques Les zones 1 et 2 ne sont donc tudi es qu une seule tendue Si l on consid re leur nature les donn es en notre possession peuvent tre class es dans trois groupes celles au format raster qui poss dent donc une r solution d origine 1 occupation du sol 20 m celles au format raster dont la r solution d pende d une autre donn e source les variables d riv es du MNT celles au format vecteur dont la r solution d pendront du choix de l utilisateur lors de leur conversion au format raster Variables dominantes dans l organisation d un paysage 13 Sur ce dernier point il est important de pr ciser que cette transformation ne peut se faire dans n importe quelles conditions En effet les donn es vectorielles ne sont pas utilisables toutes les r solutions du fait d une diminution de la qualit de l information Ainsi le choix d pend galement de l tendu
22. ilisation dans le cadre de notre recherche Parmi les applications existantes aucune n a t entreprise dans un contexte multi chelle Or l importance des tudes multi chelles dans le cadre des analyses cologiques de paysage est d un grand int r t Turner et al 1989 Jelinski et Wu 1996 Wu et al 2000 Wu et al 2002 Les structures spatiales apparentes et donc l h t rog n it sont fonction de l chelle de r solution Turner et Gardner 1990 L tude d un syst me une chelle donn e peut ne pas faire appara tre des ph nom nes qui appara traient d autres chelles Allen et Star 1982 Les variations de l aire tudi e en modifie galement les caract ristiques globales telles que l h t rog n it ou la diversit Baudry 1992 La notion d chelle spatiale fait donc r f rence en g n rale deux mesures fondamentales l tendue qui est la taille de l espace tudi et la r solution qui correspond la taille du grain du pixel ou de la cellule Outre r solution et tendue nous rajoutons une autre composante l chelle Certaines mesures sont obtenues par voisinage d unit s en l occurrence des cellules ou pixels Les conditions d application de formules math matiques ont une influence marqu e sur les r sultats obtenus en exprimant des ph nom nes diff rents et mettant en vidence plus ou moins pr cis ment les traits du relief Mazagol 2006 Mais l uti
23. lisation de Pegase n cessite l int gration pr alable au sein d une base de donn es d une variable cible et de variables explicatives structurant potentiellement le syst me Nous pr senterons rapidement le terrain d tude puis de mani re d taill e la m thodologie au sein de laquelle nous avons plac Pegase Enfin nous indiquerons succinctement les r sultats obtenus qui ont d j fait l objet d une communication Th oQuant 2007 Mazagol 2007 et ajouterons un nouvel l ment propre valider nos r sultats 2 Terrain d tude Moyenne montagne cristalline situ e dans le quart Nord Est du Massif Central Figure 1 les Monts du Forez sont domin s par une zone sommitale de landes ou Hautes Chaumes au dessus de la limite sup rieure actuelle de la for t 1200 m tres 4 SAGEO 2007 environ Th baud 1988 Leur ligne de cr tes s tend sur plus de 40 kilom tres de long et culmine 1634 m tres Baulig 1928 Les formes massives et la composition de roches exclusivement cristallines en font un exemple didactique de horst Etlicher 1986 Essentiellement granitiques elles offrent des reliefs assez contrast s un peu marqu s par les glaciations quaternaires Etlicher 1986 Malgr une altitude modeste l tagement s tale avec une rare vigueur qu il s agisse de celui de la v g tation des sols des model s des activit s Etlicher 1986 Les Hautes Chaumes paysage de landes de pelouses
24. n seul Mais une telle strat gie de reclassement pr sente des limites En effet plus l tendue de la zone est importante plus la probabilit que l amplitude de certaines variables soit forte est importante Dans ce cas le nombre de classes peut tre tr s lev ce qui rend l ex cution de Pegase p rilleuse De plus dans le cas des variables estim es par noyaux de cellules la taille de ces derniers influe sur l amplitude de la valeur calcul e Il nous a donc fallu jongler entre deux imp ratifs un nombre de classes raisonnable et un reclassement ayant une signification pour variable consid r e Cette tape est donc subjective et d pend galement des contraintes li es aux capacit s des diff rents l ments de la chaine logicielle Pour une analyse critiques de ces donn es plus pouss e reportez vous a Mazagol 2006 L h t rog n it des donn es mises en jeu dans nos bases de donn es se double de la multiplicit des logiciels et donc des formats utilis s Cela implique l utilisation d un logiciel SIG centralisateur autour duquel on place les autres outils comme applications satellites Elles sont ensuite export es au format Ascii Esri Grid qui permet la construction des bases de donn es sp cifiques au logiciel 3 2 2 Mise en place des bases de donn es Les bases de donn es Pegase sont des fichiers texte l extension pgd et a structure sp cifique Elles sont constitu es en deu
25. ntation de leur tendue Les zones 3 4 et 5 sont localis es dans la partie centrale des Hautes Chaumes Variables dominantes dans l organisation d un paysage Zone 3 2500 2000 1500 Effectifs 1000 500 Vi V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 Va 10 Types d occupation du sol 2500 2000 1500 Effectifs 1000 500 Zone 1 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9V10 Types d occupation du sol LE For t de conif res V1 Landes hautes V4 Landes basses V5 m Landes mixtes V6 MM Herbac es V8 MN Fumades V9 Sols nus V10 Ed For t de feuillus et de jeunes conif res V2 Recolonisation foresti re V3 a Landes mixtes des milieux humides V7 1500 m Effectifs 2500 2000 1500 1000 500 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 VSV10 Types d occupation du sol Zone 2 Effects Effectifs 2500 2000 1500 1000 500 V1 V2 V3 V4 V5 VE V7 V8 V9V10 Types d occupation du sol Zone 4 Zone 5 2500 2000 1500 1000 500 V1 V2 V3 VA V5 V6 V7 VB VEV10 Types d occupation du sol Pierre Olivier Mazagol 2006 Figure 2 S lection des zones tests 4 8 SAGEO 2007 3 2 Mise en place de la m thodologie Notre m thodologie s articule en 5 points principaux Figure 3 acquisition et production des donn es au format raster centralisation pour exportation des donn es au format Esri ascii grid int grati
26. oire de Maitrise Universit Jean Monnet Saint Etienne Th baud G 1990 La v g tation du Haut Forez in Berger et al ed Les Monts du Forez le milieu et les hommes Universit Jean Monnet 37 63 Th baud G 1988 Le Haut Forez et ses milieux naturels Apport de l analyse phytosociologique pour la connaissance cologique et g ographique d une moyenne montagne cristalline subalpine Th se de Doctorat d tat Universit Clermont Ferrand II Clermont Ferrand Turner G M Gardner H R 1990 Quantitative methods in Landscape Ecology an introduction in Turner G M Gardner H R eds Quantitative methods in Landscape Ecology Springer New York 3 14 Turner M G O Neill R V Gardner R H Milne B T 1989 Effects of changing spatial 24 SAGEO 2007 scale on the analysis of landscape pattern Landscape Ecology 3 n 3 4 153 162 Wu J Jelinski D E Luck M Tueller P T 2000 Multiscale analysis of landscape heterogeneity scale variance and pattern metrics Geographique information sciences 6 6 19 Wu J Shen W Sun W Tueller P T 2002 Empirical patterns of the effects of changing scale on landscape metrics Landscape Ecology 17 n 8 761 782
27. on de ces donn es au sein d une base de donn es Pegase traitement des bases de donn es analyse des r sultats repr sentation graphique r cup ration des cartes de sortie Pegase Logiciel SIG Centralisation Exportation des donn es au format Esri ascii grid cee Figure 3 Mise en place de la m thodologie autour de Pegase dans un contexte de Syst me d Information G ographique Variables dominantes dans l organisation d un paysage 9 3 2 1 Les donn es utilis es Les donn es utilis es ont plusieurs origines et diff rents formats Tableau 1 La principale est l altitude obtenue gr ce au mod le num rique de terrain MNT de l IGN au format raster partir de ce dernier gr ce l application de d algorithme il est possible d obtenir un grand nombre de variables d autant plus que certaines d entre elles sont estim es l aide de noyaux de pixels de tailles diff rentes Er Strat gie de reclassement Tailles des noyaux de pixels Exposition Lanserf 2 2 Pente Lanserf 2 2 Courbure verticale Lanserf 2 2 Courbure horizontale Lanserf 2 2 Courbure transversale Lanserf 2 2 Courbure longitudinale N gative nulle ou positive 3x3 5x5 9x9 Lanserf 2 2 Courbure maximale Lanserf 2 2 Courbure minimale Lanserf 2 2 Courbure moyenne Lanserf 2 2 Indice ATD Lanserf 2 2 SIG Rugosit 4 m 3x3 5x5 9x9 20x20 et 30x30 SIG hydrographique Distance aux zones x 50m SIG humides
28. our chacune d elles l gitimant par la m me occasion les r sultats obtenus Par exemple le comportement des sp cificit s reste sensiblement identique d une zone l autre Cela tend donc valider l encore nos r sultats la zone de plus haut niveau d tendue est commune aux zones de niveau I amenant s interroger sur l impact de la variation de l tendue sur les r sultats Notre choix induit que plus cette derni re augmente plus on tend vers une seule et m me zone Ceci dit elle correspond au seul endroit des Hautes Chaumes suffisamment haut et large nous n avons pas test notre m thodologie sur un autre terrain d tude Appliquer ces traitements sur un territoire alternatif avec ventuellement des tendues plus importantes une structure diff rente soumis 4 des contraintes vari es permettrait de confirmer nos r sultats nous n avons pas test l influence que pourraient avoir les variations de strat gie de reclassements Par exemple les courbures ont t reclass es de mani re la plus simple qu il soit faisant appara tre les zones courbures n gatives positives et nulles De m me les pentes ou les distances par rapport aux cr tes ou aux talwegs ont t reclass es de mani re lin aire Cela m rite r flexion D autre part Pegase m riterait d tre int gr plus solidement encore au c ur de syst mes d information g ographique Ainsi nous envisageons le
29. r la fertilisation des fumades qui re oivent pendant la dur e de l estive les excr ments du troupeau et les eaux de lavage de l table Damon 1972 R guli rement fertilis es et fauch es elles font l objet d am liorations tant que la jasserie est fr quent e Etlicher et al 1993 Par ailleurs les Hautes Chaumes constituent une zone touristique tr s attractive et donc tr s fr quent e malgr son loignement des grands centres urbains en raison de sa diversit paysag re Cette pression anthropique conduit une banalisation biologique et paysag re des biotopes Cette volution s exprime par la diminution de la qualit pastorale des estives induisant la fermeture des paysages les terres non p tur es tant recolonis es par les ligneux l heure actuelle les milieux ouverts ne repr sentent plus que 63 du site Il en d coule une pr occupation des gestionnaires la fois pour le maintien des activit s et des populations et le d veloppement touristique 3 M thodologie 3 1 chantillonnage de zones Nous avons s lectionn cinq zones tests Si les limites de ces zones n ont aucune signification scientifique toutes poss dent une signature distribution et fr quence des types d occupation du sol qui leur est propre Figure 2 Les superficies sont choisies afin que le nombre de cellules soit important aux hautes r solutions et suffisant aux plus faibles Elles devaient permettre l augme
30. rise agricole qui se traduit par un abandon progressif ou une surexploitation des parcelles p tur es un regain des esp ces de Variables dominantes dans l organisation d un paysage 5 landes et une extension des surfaces foresti res par reconqu te naturelle ou reboisement volontaire Cette sous utilisation pastorale a d clench une dynamique naturelle permettant la for t de grignoter les landes ce qui risque moyen et long terme de faire dispara tre ces milieux ouverts Jacqueminet et al 2002 L exploitation pastorale est d terminante de la nature ligneuse ou herbac es des diff rentes formations v g tales Th baud 1990 URN Noir table ontbrison Limites d parte mentales Hautes Chaumes Altitudes m gt 1600 1400 1600 1000 1200 600 800 lt 400 Figure 1 Localisation des Hautes Chaumes des Monts du Forez 6 SAGEO 2007 Les fumades for ziennes constituent un type de prairies de fauche bien particulier du fait de leur localisation topographique et de leur syst me d exploitation pastorale tr s caract ristique D Alverny 1907 Elles sont localis es a proximit des jasseries qui sont des unit s d exploitation servant d abri pour les b tes leurs gardiens les r serves de nourriture et d ateliers de fabrication de la fourme avec cave d affinage et entrep t fromage Ces jasseries sont les sources de l engrais pou
31. rner les Variables dominantes dans l organisation d un paysage 21 processus cologiques ayant cours au sein du milieu tudi tel un ph nom ne de recolonisation foresti re ou bien l existence d un gradient de biomasse au sein des classes de la variable cible Mais surtout il est possible la placer comme outil potentiel d aide la mise en place de cartographies par t l d tection en utilisant la notion de sp cificit ainsi que l exploitation et l analyse de confusions qui peuvent appara tre au cours de l ex cution de l algorithme Allen T F H Star T B 1982 Hierarchy perspectives for ecological complexity The University of Chicago Press Chicago Baudry J 1992 Approche spatiale des ph nom nes cologiques d tection des effets d chelles in Auger P et al eds Hi rarchies et chelles en cologie Naturalia Publications Turriers 157 171 Baulig H 1928 Le plateau central de la France et sa bordure m diterran enne tude morphologique Th se de doctorat Paris Bessenay C 1995 La gestion des donn es environnementales dans un espace naturel sensible le Syst me d Information G ographique des Hautes Chaumes for ziennes Th se de doctorat de 3 cycle Universit Jean Monnet Saint Etienne Casado M A Ramirez Sanz L de Miguel J M de Pablo C L 1997 An objective method for partitioning dendograms based on entropy parameters Plant Ecology 131 n 2
32. s parmi les variables explicatives disposition permet tent de r duire l entropie initiale au maximum cette derni re tant estim e selon la formule de Shannon Phipps 1981 Lundstr m Gilli ron 1999 Phipps 2002 2003 Mazagol 2006 Le paysage est d coup en zones qui rassemblent les unit s o cette variable divisive prend la m me valeur Terminal subsets TSS Pour chaque TSS on aura une probabilit diff rente d tre en pr sence d une certaine valeur de la variable cible sous l influence d une combinaison particuli re des variables explicatives repr sentant la r duction maximum du nombre de configurations possibles On a introduit une contrainte dans le paysage cr un ordre En fin de processus l entropie du syst me au maximum en fonction d une s rie de diff rents crit res lt P D ED a way Wa D PI D D TD Wwe wa Da P Palier V Variable explicative divisive TSS Terminal Sub Set Sous ensemble ne pouvant tre divis Figure 4 Dendrogramme de la division hi rarchique 12 SAGEO 2007 La diff rence entre entropie initiale et entropie finale est la n guentropie Exprim e en pourcentage elle donne la redondance La sp cificit correspond au degr de d pendance des classes de la variable cible vis a vis des combinaisons de variables explicatives soulev es par l algorithme Elle montre dans quelle mesure la pr sence d une classe dans un TSS e
33. x parties un en t te contenant diverses informations et notamment les options qui seront utilis es pour mener bien la proc dure divisive ou les variables pr sentes dans la base de donn es un corps renseignant pour chaque cellule les attributs de chaque variable Pour plus d informations il est n cessaire de se reporter au manuel d utilisation du logiciel Pegase Phipps 2002 Pour en automatiser la mise en place partir des fichiers export s pr c demment nous avons d velopp deux outils 1 Chapitre IV valuation critiques des donn es mobilis es th se t l chargeable l adresse http mazagol free fr spip php article27 Variables dominantes dans l organisation d un paysage 11 Asc2Peg Mazagol et Mayoud 2005 avec lequel nous cr ons le corps XLPeg Mazagol 2005 qui permet la structuration de l en t te Pour plus d information sur le fonctionnement de ces deux outils reportez vous Mazagol 2006 3 2 4 Pegase Ainsi l espace tudi est caract ris par un syst me cellulaire Chaque unit spatiale chaque cellule est caract ris e par des descripteurs biotiques abiotiques ou autres qui lui sont associ s Pegase divise l ensemble des unit s par paliers en sous ensembles significatifs Figure 4 Ces derniers sont de mieux en mieux d finis par les variables explicatives divisives Paliers apr s paliers Pegase d termine quelle s variable
34. xclut celle des autres classes Enfin l tat pr dit correspond pour chaque cellule une classe de la variable cible tir e au hasard par la m thode de Monte Carlo en tenant compte de probabilit s conditionnelles d finies dans l algorithme En effet chaque cellule appartient un TSS qui indique les degr s d affinit de ce dernier avec les classes de la variable cible et auquel est associ une combinaison de variables explicatives Pegase fournit diff rentes m triques dont l entropie initiale l entropie finale la n guentropie la redondance la contribution de chaque variable la n guentropie et la sp cificit 3 2 5 Repr sentation graphique des r sultats Pegase fournit galement des repr sentations graphiques de ses r sultats mais ces derni res ne peuvent pas tre export es autrement que par des captures d cran de pi tre qualit rendant alors leur exploitation peu ais e Pour pallier ce probl me nous avons utilis le logiciel libre Gnuplot 4 0 qui permet partir d informations contenues dans un fichier texte de tracer des graphiques exportables au format vectoriel assurant ainsi un meilleur rendu Autre avantage il permet de tracer des graphiques de diff rents types en deux et surtout en trois dimensions ce qui pr sente un int r t dans le cadre de notre travail au vu la taille de nos bases de donn es Ces graphiques seront r alis s partir des informations pr sentes dans le fic
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