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

Spatial uncertainty effects on a species-landscape relationship model in ecology

In this study, we explore the effects of geometrical uncertainty in an existing species-landscape relationship model in the hoverfly communities. We also investigate how geometrical uncertainties affect a more complex model including both current forest patch features and past forest features. Because of a possible time-lag in biological responses to forest changes such as fragmentation, the historical dimension is added to the first model. The proposed approach relies on three spatial sources enabling to get forest fragments at different times: historical map (~1850), aerial black and white photographs (1954) and orthorectified photographs (2010). Firstly, we analyze the effect of the spatial data production method (manual versus automatic) on models using current forest patches only. Then, we build a more complex model including past changes in forest size. As previously, the effect of production-based uncertainty was assessed by comparing the models based on forests extracted manually and automatically. We address finally the impact of positional accuracy on the historical map by using a Monte Carlo simulation approach. Global results show that responses of the statistical models are strongly affected by spatial uncertainty in inputs

Utilisation des séries temporelles d’images Sentinel-2 pour la cartographie de l’occupation du sol dans un contexte de modélisation de la biodiversité

La connaissance de l’occupation du sol actualisée est une donnée essentielle pour de nombreuses applications scientifiques et opérationnelles. À ce titre, il s’agit d’une donnée permettant de dériver plusieurs variables essentielles de biodiversité, telles que l’étendue et la fragmentation des écosystèmes ainsi que la structure paysagère, variables fortement reliées au potentiel de biodiversité d’un paysage (Skidmore et al., 2015). Elle représente une donnée d’entrée essentielle des modèles prédictifs ou de simulation paysagère développées en recherche en écologie du paysage. À l’heure actuelle, il existe plusieurs jeux de données d’occupation du sol de référence, comme Corine Land Cover (CLC) à l’échelle européenne ou la BD TOPO® de l’IGN à l’échelle nationale française. Ces deux jeux de données permettent de décrire l’occupation du sol de manière exhaustive et harmonisée sur de larges étendues géographiques. Cependant, la faiblesse de CLC réside dans sa fraîcheur temporelle, à savoir que sa diffusion intervient tardivement par rapport à la période temporelle qu’elle décrit. Si CLC dispose d’une typologie très détaillée, intégrant des notions d’usage du sol, la BD TOPO®, si elle décrit précisément les éléments permanents du paysage, n’identifie pas différentes classes annuelles du paysage telles que les cultures. L’avènement récent de la mission spatiale Sentinelle-2 qui fournit de séries temporelles d’images satellites, à forte capacité de revisite (5 jours) et une résolution spatiale décamétrique sur l’ensemble de la surface terrestre, ouvre ainsi de nouvelles opportunités dans la cartographie de l’occupation du sol actualisée à grande échelle. Dans ce sens, le CESBIO avec des contributions de l’UMR Dynafor, dans le cadre du centre d’expertise scientifique « Occupation du Sol » (CES OSO) du Pôle Thématique Surfaces Continentales THEIA a développé une chaîne opérationnelle de classification supervisée automatique d’images Sentinelle-2 et Landsat-8 (iota2) produisant une cartographie de l’occupation du sol actualisée. L’occupation du sol est décrite grâce à 17 classes, couvrant les grands ensembles paysagers (urbain, agricole et semi-naturel), à une résolution spatiale de 10 m et une unité minimale de collecte de 0.01 ha (UMC). La précision globale proche de 90% permet son utilisation tant dans des contextes opérationnels et scientifique d’aide à la décision (Inglada et al., 2017). Cette présentation décrira, dans une première partie, les caractéristiques de ce produit cartographique, de sa méthode de production et de sa qualité statistique. Dans une seconde partie, la question de l’incertitude spatiale de cette carte d’occupation du sol sera abordée. Une comparaison avec un jeu de données d’occupation du sol digitalisé manuellement sera présentée au travers d’une modélisation spatialisée espèce-habitat fondée sur la surface, l’hétérogénéité et la connectivité forestière d’un paysage agricole pour expliquer la richesse spécifique de syrphes (ordre des mouches) (Herrault et al., 2016). Les résultats tendent à montrer un effet négligeable de l’incertitude spatiale sur les performances du modèle alors qu’en parallèle le recours à la cartographie par télédétection de l’occupation du sol permet d’envisager une analyse plus systématique de l’effet de la matrice paysagère dans son ensemble sur la biodiversité

The influence of spatial and temporal discontinuities of forest habitats on the current presence of flightless saproxylic beetles

Flightless saproxylic beetles were selected in order to study the impact of temporal and spatial discontinuity of forests. They were chosen because: (1) they are unable to fly, making them dispersal-limited species, (2) they have a saproxylic diet, which means they are closely linked to the forest, and (3), they have rarely been studied. Forest temporal continuity was expected to be the main factor explaining the presence of these species, modulated by the past and present amount of forest in the surrounding landscape. Twenty-seven forests, distributed into three zones, were sampled in southwestern France. Flightless saproxylic beetles were surveyed using a Winkler extractor and a Berlese funnel. Their presence/absence were modelled using generalised linear mixed models, with zone variable as random effect. Two species showed significant zone effect and were only or more present in the zone with the highest present forest amount in a 0.5 km radius. In the model that converged, the only selected variable was the past amount of forest in the landscape. The size of the forest, the presence of dead wood and the forest temporal continuity were not included in this model. The importance of the amount of forest in the landscape supports the hypothesis that dispersal-limited species are affected by landscape characteristics. This study demonstrates an important link between the presence of Dienerella clathrata and the amount of forest in the past, which led to an indicator species analysis being performed

Forest fragments extraction and characterization of their spatiotemporal evolution to evaluate the effects of history on biodiversity : a multi-source approach

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.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

Using the new French Land Cover Map (OSO) as spatial inputs in forest ecological modeling

International audienceSince 2016, a new French Land Cover Map (the OSO product) is available at a country scale with 17 land cover classes representing main land cover types (urban, agricultural and semi-natural). It is based on a fully automatic processing chain using Sentinel-2 image time series and Landsat images. The classification accuracy is around 90\% and reasonably enables to use this map as spatial inputs in species-habitat model. However, information on potential spatial uncertainty effects in these ecological models remain limited yet.In this study, we explore the impact of spatial uncertainty on a Generalized Linear Model (GLM) that investigates area and connectivity effects of 48 woodlands on the species richness of forest specialist hoverflies. We compared three different models calibrated from the three OSO products available (10m raster, 20m raster and the 20m vectorized product).Firstly, AREA and CONNECTIVITY were derived for all detected sampled forest fragments in each forest product. Then, a statistical protocol was defined in order to evaluate performances and sensitivity of each model : (1) a Leave One Out Cross Validation (LOOCV) was applied. Then, we computed mean and standard deviation for indicators usually analyzed in ecological statistical models outputs : the deviance explained (D2), the significance of regression coefficients (p-value) and the predictive capability (Root Mean Squared Error - RMSE) ; (2) We used a boostrapping technique (1000 runs) to approximate the distribution and test the stability of regression coefficients estimates for each model. Therefore, for each k-1 cross validation run, we also analyzed the standard deviation of the RMSE.Preliminar results show that spatial inputs derived from OSO products had no impacts on the predictive capability of the models (Rho = 0.85, p < 0.001). Nevertheless, we observed strong impacts on the quantity of Deviance explained (Mean Absolute Error (D2) = -0.12 ± 0.08) and the significance of the coefficients. AREA effect on the response variable remains significant with the « raster 10 m » (p-value <0.05) product but disappears in the other model’s configurations. The significance level of the connectivity variable also decreases with the increase of spatial resolution and/or simplification. It became strictly non-existent in the model based 192 on variables from the « vectorized product"

Quality assessment of MODIS vegetation continuous fields of tree cover over France

International audienceThe MODIS VCF is the unique product that enable to map tree cover at globalscale and assess its dynamic for almost two decades. It is used for a wide rangeof environmental studies and provide essential knowledge on the distribution oftrees on earth. The product has already been validated in different areas ofthe world. However, information on its accuracy remains very patchy and theunderstanding of the spatial distribution of errors limited.In this study, we investigate the accuracy of the MODIS VCF percent treecover layer (collection 5, 250-m spatial resolution) over France using the mostdetailed topographical vector database available at the national scale (BDTopo,French mapping agency IGN; minimum mapping unit of 500 m2). We alsocompare the VCF data with a new national land cover map (the OSO product)based on a fully automatic processing 191 chain using Sentinel-2 image time series.In a first time, we estimate for each VCF pixel (n = 5,909,620), the corresponding tree cover percentage of the two reference datasets, while ensuring consistency between the production years. Then, a set of multiple independentvariables are computed including some environmental factors (such as elevationand slope), the level of fragmentation of woody vegetation, and the land covercomposition in the VCF pixel. Finally, uncertainty is quantified from classicalstatistical indicators (Root-Mean-Squared Error, Mean Bias Error, Mean Abso-lute Error) and differences in tree cover are mapped, to understand the spatialpattern and possible sources of errors.Preliminary results show significant differences between the VCF tree coverand the reference products despite the high positive correlation (Spearman’srho correlation = 0.75 for VCF vs BDTopo, and rho = 0.74 for VCF vs OSO;p<0.001). Negative bias with high variability was measured relative to BDTopo(MBE = -12.04 ± 22.41%; RMSE = 25.44%) and OSO (MBE = -6.59 ± 22.34%;RMSE=23.29%). Understimation of VCF tree cover is mainly observed from25% to 75% of cover. Overestimation also appears, mainly in pixels dominatedby grasslands. These findings corroborate previous studies, except for sparselytree areas. No relationship is observed with the quality level of the VCF product.Differences are only slightly explained by slope and elevation.This study contributes to the effort of independant validation of the VCFproduct and may help to better understand the classification errors in variouslandscape contexts

Assessing the Influence of Landscape on Biodiversity Using the QGIS Plugin LecoS

International audienceThis chapter illustrates the implementation of a conventional methodology in landscape ecology. The method is based on an existing landscape representation, i.e. a land cover description of the landscape which consists of the following steps: computation of a set of features and use of the features as explanatory variables in a descriptive model built on the observed biodiversity. The chapter shows the feasibility of the analysis in landscape ecology by combining several free tools interfaced with GIS software: the remote sensing tool, Orfeo Toolbox; the landscape descriptors calculation tool, Landscape ecology statistics (LecoS); and the statistical modeling tool, R, and its development interface, R Studio. The proposed three‐step method is adapted to the free and open‐access software, Quantum GIS (QGIS 2.18 Windows), so that a user, without large expertise in remote sensing and geomatics, can use it without signing up for use of software licenses

Vectorisation automatique des forêts dans les minutes de la carte d'Etat-Major du 19 e siècle

International audienceDans cet article, nous proposons une nouvelle méthode pour extraire automatiquement les forêts dans les cartes d'Etat-major du 19 ème siècle numérisées. La démarche proposée est constituée de quatre étapes principales : filtrage de l'image, changement d'espace colorimétrique, identification des forêts à l'aide d'un détecteur non paramétrique (SVDD), post-traitement. La méthode est suffisamment robuste pour prendre en compte la diversité des représentations possibles des forêts dans ces cartes anciennes. Les résultats montrent des performances élevées avec une précision globale de détection obtenue de 95%. Cette approche ouvre de nouvelles perspectives pour les différentes études environnementales incluant une dimension historique

Reconstructing forest changes in a fragmented landscape of southwest France from multiple data sources: ecological implications

International audienc