Time space stochastic modelling of agricultural landscapes for environmental issues

International audienceSince the initial point of Langran, (1993) saying that Geographic Information Systems (GIS) were poorly equipped to handle temporal data, many researchers have sought to integrate the time dimension into GIS,(Roddick,2001). We present a time space modelling approach -- and a generic software named \arpentage -- capable of clustering a territory based on its pluri-annual land-use organization. By adding the ability to represent, locate and visualize temporal changes in the territory, \arpentage provides tools to build a Time-Dominant GIS. One main Markovian assumption is stated: the land-use succession in a given place depends only on the land-use successions in neighbouring plots. By means of stochastic models such as a hierarchical hidden Markov model and a Markov random field, \arpentage performs an unsupervised clustering of a territory in order to reveal patches characterized by time space regularities in the land-use successions. Two case studies are developed involving two territories carrying environmental issues. Those territories have various sizes and are parameterized using long term surveys and/or remote sensing data. In both cases, \arpentage detects, locates and displays in a GIS the temporal changes. This gives valuable information on the spatial and time dynamics of the land-use organization of those territories

Simulation temporelle et spatiale des changements d'occupation du sol par modélisation stochastique

International audienceThe landscape patterns are the results of the human activity that adapts the land cover and its use (LUC) to constraints or economic opportunities encountered by various actors. The temporal and spatial arrangement of LUC has a strong influence on environmental risks. Its knowledge allows to develop prospective simulation models to assess the impact of different scenarios on the evolution of the land use and land cover change (LUCC). This paper presents a methodology based on stochastic models to identify, locate and simulate the temporal LUCC of regions differentiated by their successions by means of " neutral " models. The concept of a " neutral " model has been introduced in ecology for describing the characteristics of coexisting populations in a territory. Every individual-whatever its species it belongs to in the ecosystem-undergoes the same constraints without taking precedence over another. The result is a balance that is regulated by processes whose dynamics do not vary. In the framework of spatially explicit models coupled to a geographical information system according to the categorization defined by [AGG + 00], the territory is described as an assembly of homogeneous discontinuous units-called patches-represented by a regular grid of pixels. We propose a territorial simulation method that takes into account the dynamics of temporal and spatial patterns of previous successions observed in different sub-regions. We carry out a classification of the territory in homogeneous patches with respect to their LUC. The simulation of the LUC succession is then made on these patches at the pixel level taking into account the rotations / successions that were practiced the previous two years. The differences between simulated and observed data make it possible to detect breaks in the process of developing the territory according to the constraints or opportunities for farmers. Differences are measured using the pixel recognition rate on a rasterized representation of the territory. We assess our method on data that come from surveys in the Vittel-Contrex´eville territory (East of France) which is subject to water quality issues.L'organisation d'un territoire est le reflet de l'activité humaine qui y adapte la couverture du sol et son usage en fonction des contraintes ou opportunités économiques. L'arrangement temporel et spatial des occupations du sol a une forte influence sur les risques environnementaux. Sa connaissance permet d'élaborer des modèles de simulation prospective afin d'évaluer l'impact de différents scénarios d'évolution de la couverture du sol. Cet article présente une méthodologie à base de modèles stochastiques pour identifier, localiser et simuler les occupations temporelles des régions différenciées par leurs successions de culture dans la perspective de construction d'un modèle ``neutre''. Le concept de modèle ``neutre'' a été introduit en écologie pourdécrire les caractéristiques des populations coexistant dans un territoire. Les individus -- quelquesoit leur nature -- endurent les mêmes contraintes sans qu'une espèce ne prenne le pas sur une autre. Il en résulte un équilibre qui est régulé par des processus dont la dynamique ne varie pas. Nous nous plaçons dans un cadre de définition de modèles spatialement explicites couplés à un système d'information géographique selon la catégorisation définie par Agarwal {agarwal2000}. Le territoire est décrit comme un assemblage d'unités homogènes discontinues -- appelées patchs -- lesquelles sont constituées d'une grille régulière de pixels. sous la forme d'une image raster. Nous effectuons préalablement une classification du territoire d'étude en patchs homogènes vis à vis des successions de culture qui s'y pratiquent. La simulation de la succession est ensuite faite sur ces \patchs au niveau du pixel en tenant compte des rotations / successions qui se pratiquaient les deux années précédentes. Nous proposons ainsi une méthode de simulation du territoire qui tienne compte des dynamiques temporelles et spatiales des successions précédentes observées dans différentes sous régions. L'écart entre données simulées et observées permet de déceler des ruptures dans le processus de mise en valeur du territoire en fonction des contraintes ou opportunités s'offrant aux agriculteurs. Les écarts sont mesurés à l'aide du taux de reconnaissance de pixels sur une représentation rasterisée du territoire. Les données utilisées dans cette étude proviennent d'enquêtes effectuées sur le territoire de Vittel-Contrexéville concernant la qualité des eaux souterraines

CarottAge Windows pour les données Teruti : manuel d'utilisation

CarottAge est le résultat d'un travail de fouille de données effectué par des agronomes de l'Inra SAD ASTER (Mirecourt) et des informaticiens du projet Orpailleur Loria et Inria Grand Est pour extraire des bases de données agricoles Teruti des informations sur les successions de cultures pratiquées dans une région. CarottAge s'appuie sur la théorie des chaînes de Markov cachées - HMM comme Hidden Markov Model - pour permettre l'analyse de successions d'observations quelconques continues ou discrètes. Ce logiciel calcule et affiche un signal dont l'analyse permet l'extraction et la datation de régularités temporelles et spatiales. Il est fourni sous forme d'une boîte à outils comportant plusieurs programmes indépendants ainsi qu'une application graphique qui permet de les enchaîner d'une façon interactive

Evaluating the sustainability of urban agriculture projects

Evaluating the sustainability of urban agriculture projects. 5. International Symposium for Farming Systems Design (AGRO2015