Landscape regularity modelling for environmental challenges in agriculture

International audienceIn agricultural landscapes, methods to identify and describe meaningful landscape patterns play an important role to understand the interaction between landscape organization and ecological processes. We propose an innovative stochastic modelling method of agricultural landscape organization where the temporal regularities in land-use are first identified through recognized Land-Use Successions (LUS) before locating these successions in landscapes. These time-space regularities within landscapes are extracted using a new data mining method based on Hidden Markov Models. We applied this methodological proposal to the Niort Plain (West of France). We built a temporo-spatial analysis for this case study through spatially explicit analysis of Land Use Succession (LUS) dynamics. Implications and perspectives of such an approach, which links together the temporal and the spatial dimensions of the agricultural organization, are discussed by assessing the relationship between the agricultural landscape patterns defined using this approach and ecological data through an illustrative example of bird nests

Extraction de connaissances agronomiques par fouille des voisinages entre occupations du sol

National audienceNous modélisons la dynamique d'organisation spatiale et temporelle des paysages agricoles en articulant les échelles de l'exploitation agricole et du paysage. Nous développons une approche combinant deux méthodes : la modélisation des règles de décisions d'agriculteurs obtenues par enquêtes d'une part et, d'autre part, la modélisation de régularités stochastiques sur les proximités des occupations du so

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

Time-Space Dependencies in Land-Use Successions at Agricultural Landscape Scales

International audienceThe agricultural landscape can be seen as an assemblage of farm territories. The way farmers organize these territories is a time AND spatial process. Understanding how a land-use succession (LUS) in a parcel depends on LUS of the neighbouring parcels is a milestone to understand the time-spatial organization of the landscape mosaic. In this work, we analyse these time-space dependencies at agricultural landscape scales. We have performed a data mining process based on hidden Markov models (HMM) to identify spatial clusters of similar distributions of LUS in 2 neighbouring parcels, furthermore called cliques. We applied this data mining process to a land-use data set covering the period from 1996 to 2007 of a 350 km² agricultural landscape located within the Niort Plain (France). To take into account the irregular neighbour system of the parcel mosaic, we used a variable depth Hilbert-Peano scan of the area covering the landscape. Through illustrative examples of two contrasted spatial stochastic clusters, we show that considering temporal cliques gives valuable information on the neighbour system in terms of attraction between LUS

Fouille de données à l'aide de modèles stochastiques : segmentation temporo-spatiale des successsions de cultures d'un territoire agricole à l'aide de HMM2

National audienceWe propose an original data mining method to segment agricultural landscapes based on a temporo spatial modelling of their crop successions. This method consists in (i) choosing the length of the crop succession, (ii) choosing the spatial resolution to sample the territory, (iii) specifying a conceptual model to represent the crop successions by means of second-order Hidden Markov Models, and (iv) finally segmenting the territory into homogeneous areas that will be further investigated

Fouille de paysages agricoles: analyse des voisinages des successions d'occupation du sol

Atelier Représentation et Raisonnement sur le Temps et l'EspaceNational audienceNous présentons deux approches stochastiques à l'aide de modèles de Markov cachés (HMM) pour décrire les relations de voisinages entre successions d'occupation du sol dans un paysage agricole représenté par sa mosaique de parcelles. Une première approche qualifiée de temporo-spatiale recherche à l'aide d'un HMM des classes de successions d'occupation du sol qui sont par la suite localisées. Ces dernières s'agglomèrent au sein de régions compactes (ou patches). Nous présentons une méthode de clustering spatial qui représente les patches à l'aide de deux distributions : une distribution qui représente l'homogénéité spatiale et l'autre, l'influence des voisinages à la lisière des patches. La deuxième approche analyse les dépendances spatio-temporelles représentées par le graphe du système de voisinages entre parcelles et enrichit les connaissances sur l'organisation territoriale de l'activité agricole en permettant l'identification de quartiers culturaux au sein desquels les occupations des parcelles manifestent de forts degrés d'attraction

Fouille de paysages agricoles: analyse des voisinages des successions d'occupation du sol

Atelier Représentation et Raisonnement sur le Temps et l'EspaceNational audienceNous présentons deux approches stochastiques à l'aide de modèles de Markov cachés (HMM) pour décrire les relations de voisinages entre successions d'occupation du sol dans un paysage agricole représenté par sa mosaique de parcelles. Une première approche qualifiée de temporo-spatiale recherche à l'aide d'un HMM des classes de successions d'occupation du sol qui sont par la suite localisées. Ces dernières s'agglomèrent au sein de régions compactes (ou patches). Nous présentons une méthode de clustering spatial qui représente les patches à l'aide de deux distributions : une distribution qui représente l'homogénéité spatiale et l'autre, l'influence des voisinages à la lisière des patches. La deuxième approche analyse les dépendances spatio-temporelles représentées par le graphe du système de voisinages entre parcelles et enrichit les connaissances sur l'organisation territoriale de l'activité agricole en permettant l'identification de quartiers culturaux au sein desquels les occupations des parcelles manifestent de forts degrés d'attraction

Using Markov Models to Mine Temporal and Spatial Data

Référence du projet ANR BIODIVAGRIM : ANR 07 BDIV 02Markov models represent a powerful way to approach the problem of mining time and spatial signals whose variability is not yet fully understood. In this chapter, we will present a general methodology to mine different kinds of temporal and spatial signals having contrasting properties: continuous or discrete with few or many modalities. This methodology is based on a high order Markov modelling as implemented in a free software: carottAge (Gnu GPL)Les modèles de Markov sont des modèles puissants pour analyser des signaux temporels et spatiaux dont la variabilité n'est pas entièrement comprise. Dans ce chapitre, nous présentons notre méthodologie pour fouiller différentes sortes de signaux ayant des propriétés différentes: signaux continus ou discrets, simples ou composites. Cette méthodologie s'appuie sur des modèles de Markov cachés du second-ordre tels qu'implantés dans la boîte à outils CarottAge (licence Gnu-GPL)

Modelling regional land use: articulating the farm and the regional levels by combining farmers' decision rules and regional stochastic regularities

absen

Combining farmers' decision rules and landscape stochastic regularities for landscape modelling

International audienceLandscape spatial organization (LSO) strongly impacts many environmental issues. Modelling agricultural landscapes and describing meaningful landscape patterns are thus regarded as key-issues for designing sustainable landscapes. Agricultural landscapes are mostly designed by farmers. Their decisions dealing with crop choices and crop allocation to land can be generic and result in landscape regularities, which determine LSO. This paper comes within the emerging discipline called "landscape agronomy", aiming at studying the organization of farming practices at the landscape scale. We here aim at articulating the farm and the landscape scales for landscape modelling. To do so, we develop an original approach consisting in the combination of two methods used separately so far: the identification of explicit farmer decision rules through on-farm surveys methods and the identification of landscape stochastic regularities through data-mining. We applied this approach to the Niort plain landscape in France. Results show that generic farmer decision rules dealing with sunflower or maize area and location within landscapes are consistent with spatiotemporal regularities identified at the landscape scale. It results in a segmentation of the landscape, based on both its spatial and temporal organization and partly explained by generic farmer decision rules. This consistency between results points out that the two modelling methods aid one another for land-use modelling at landscape scale and for understanding the driving forces of its spatial organization. Despite some remaining challenges, our study in landscape agronomy accounts for both spatial and temporal dimensions of crop allocation: it allows the drawing of new spatial patterns coherent with land-use dynamics at the landscape scale, which improves the links to the scale of ecological processes and therefore contributes to landscape ecology.L'organisation du paysage influe sur les problèmes environnementaux. Modéliser les paysages pour les décrire à l'aide de formes significatives est une étage clé. Les paysages agricoles sont principalement construits par les agriculteurs dont les décision d'assolement peuvent être génériques et déterminer des régularités dans l'organisation du paysage. Cet article contribue à l'agronomie des paysage qui est une discipline émergente. Nous cherchons à articuler les échelles du paysage et de l'exploitation agricole en développant deux méthodes : l'une consiste à identifier les décisions des agriculteurs par le bais d'enquêtes, l'autre consiste à retrouver des régularités stochastiques dans le paysage par le bais de fouille de données. Nous avons appliqué cette approche au paysage de la plaine de Niort en France. Les résultats montrent que les décisions des agriculteurs en matière de tournesol et maïs sont génériques et ont des effets sur le paysages que des méthodes de fouille de données révèlent et quantifient