An Evolutionary Approach to Adaptive Image Analysis for Retrieving and Long-term Monitoring Historical Land Use from Spatiotemporally Heterogeneous Map Sources

Land use changes have become a major contributor to the anthropogenic global change. The ongoing dispersion and concentration of the human species, being at their orders unprecedented, have indisputably altered Earth’s surface and atmosphere. The effects are so salient and irreversible that a new geological epoch, following the interglacial Holocene, has been announced: the Anthropocene. While its onset is by some scholars dated back to the Neolithic revolution, it is commonly referred to the late 18th century. The rapid development since the industrial revolution and its implications gave rise to an increasing awareness of the extensive anthropogenic land change and led to an urgent need for sustainable strategies for land use and land management. By preserving of landscape and settlement patterns at discrete points in time, archival geospatial data sources such as remote sensing imagery and historical geotopographic maps, in particular, could give evidence of the dynamic land use change during this crucial period. In this context, this thesis set out to explore the potentials of retrospective geoinformation for monitoring, communicating, modeling and eventually understanding the complex and gradually evolving processes of land cover and land use change. Currently, large amounts of geospatial data sources such as archival maps are being worldwide made online accessible by libraries and national mapping agencies. Despite their abundance and relevance, the usage of historical land use and land cover information in research is still often hindered by the laborious visual interpretation, limiting the temporal and spatial coverage of studies. Thus, the core of the thesis is dedicated to the computational acquisition of geoinformation from archival map sources by means of digital image analysis. Based on a comprehensive review of literature as well as the data and proposed algorithms, two major challenges for long-term retrospective information acquisition and change detection were identified: first, the diversity of geographical entity representations over space and time, and second, the uncertainty inherent to both the data source itself and its utilization for land change detection. To address the former challenge, image segmentation is considered a global non-linear optimization problem. The segmentation methods and parameters are adjusted using a metaheuristic, evolutionary approach. For preserving adaptability in high level image analysis, a hybrid model- and data-driven strategy, combining a knowledge-based and a neural net classifier, is recommended. To address the second challenge, a probabilistic object- and field-based change detection approach for modeling the positional, thematic, and temporal uncertainty adherent to both data and processing, is developed. Experimental results indicate the suitability of the methodology in support of land change monitoring. In conclusion, potentials of application and directions for further research are given

Extraction de fragments forestiers et caractérisation de leurs évolutions spatio-temporelles pour évaluer l'effet de l'histoire sur la biodiversité : une approche multi-sources

Biodiversity in landscapes depends on landscape spatial patterns but can also be influenced by landscape history. Indeed, some species are likely to respond in the longer term to habitat disturbances. Therefore, in recent years, landscape dynamics have become a possible factor to explain current biodiversity. The aim of this thesis in GIS is part of this historical ecology context. We are dealing with automatic extraction of forest patches and characterization of their spatiotemporal evolution. The objective is to evaluate forest dynamics effects on current diversity of forest hoverflies. (Diptera: Syrphidae) in the agri-forestry landscape of Coteaux de Gascogne. The proposed general approach consists of three main steps: (1) the forest spatial database production from heterogeneous sources, (2) forest patches matching and characterization of their spatiotemporal evolution, (3) species-habitat modeling while integrating history as one of the factors likely to explain hoverflies diversity. Several methodological contributions were made. We proposed a new geometric correction approach based on kernel ridge regression to make consistent past and present selected data sources. We also developed an automatic extraction approach of forest from Historical Map of France of the 19th century. Finally, spatial uncertainty effects on ecological models responses have been assessed. From an ecological viewpoint, a significant effect from historical continuity of patches on forest hoverflies diversity was revealed. The most isolated fragments presented an extinction debt or a colonization credit according to area dynamics occurred in the last time-period (1970-2010). As it turns out, 30 years was not sufficient for forest hoverflies to reach new equilibrium after isolated habitat changes.La biodiversité dans les paysages dépend des caractéristiques de ce paysage mais peut aussi être influencée par son histoire. En effet, certaines espèces ne réagissent pas immédiatement à une perturbation mais peuvent montrer un temps de réponse plus ou moins long. De ce fait, la prise en compte de l'évolution de l'habitat des espèces est devenue un enjeu important en écologie depuis quelques années, pour mieux comprendre la présence ou la diversité biologique actuelle. L'objectif de cette thèse en géomatique s'inscrit dans ce contexte applicatif d'écologie historique. Le sujet que nous traitons porte sur l'extraction automatique d'îlots boisés et la caractérisation de leur évolution spatio-temporelle depuis le milieu du XIXe siècle pour modéliser l'effet de leur trajectoire historique sur la diversité actuelle en syrphes forestiers (Diptera : Syrphidae). Le site d'étude est un paysage agri-forestier des Coteaux de Gascogne. La démarche générale proposée se compose de trois étapes principales : (1) la constitution de la base de données spatiales des îlots boisés intégrant plusieurs sources de données hétérogènes, (2) l'appariement des îlots boisés aux différentes dates avec la caractérisation de leur évolution spatio-temporelle, (3) la modélisation statistique des relations espèces-habitats intégrant l'histoire comme un des facteurs explicatifs de la diversité en syrphes observée. Plusieurs contributions méthodologiques ont été apportées à cette démarche. Nous avons proposé une nouvelle méthode de correction géométrique fondée sur la régression ridge à noyau pour rendre compatible les données spatiales anciennes et actuelles mobilisées. Nous avons également développé une approche et un outil de vectorisation automatique des forêts dans les dessins-minutes de la carte d'Etat-Major du XIXe siècle. Enfin, une première évaluation de l'impact de l'incertitude spatiale sur la réponse des modèles espèces-habitats a également été initiée. D'un point de vue écologique, les résultats ont révélé un effet significatif de la continuité temporelle des habitats sur la diversité en syrphes forestiers. Nous avons montré que les forêts les plus isolées présentaient une dette d'extinction ou un crédit de colonisation selon le type d'évolutions apparues au cours de la dernière période étudiée (1979-2010). Il s'est avéré qu'une durée de 30 ans n'était pas suffisante aux syrphes forestiers pour qu'ils retrouvent un été d'équilibre à la suite d'une évolution spatiale de leur habitat isolé