• AFES - Association Française pour l'Étude du Sol
  • L’AFES est la branche française de l'Union Internationale de Science du Sol (IUSS, International Union of Soil Science)
  • Langue : fr
  • Licence :cc
  • Numéro :1
  • Volume :20
  • Format :Texte brut ou illustré
  • Taille :47-66
  • Résumé :

    Les outils de la Cartographie Numérique des Sols (CNS) permettent de prédire des propriétés pédologiques sur de vastes étendues à partir d’informations limitées sur les sols et de variables exhaustives traduisant les facteurs de formation des sols. L’objectif de cette étude était d’établiranà l’échelle de la région Bretagne, des cartes de prédiction de l’hydromorphie et des zones humides par apprentissage automatique, et de les valider avec des données indépendantes. La première étape a consisté à établir un modèle basé sur les relations sol-environnement physique pour prédire l’hydromorphie selon 4 classes. La méthode appliquée est une classification supervisée par arbre stochastique optimisée (algorithme AdaBoost-SAMME implémenté dans la boîte à outil ‘adabag’ du logiciel R). Le modèle a été calibré à partir de 1652 points où l’hydromorphie était connue et de 14 variables environnementales exhaustives sur la région, puis extrapolé à l’ensemble de la zone d’étude (27 360 km²). Dans une seconde étape, l’extension des zones humides potentielles a été dérivée de celle de l’hydromorphie par reclassement des valeurs prédites selon les critères pédologiques de l’arrêté du 1er octobre 2009 relatif à l’identification et à la délimitation des zones humides. Les prédictions ont été validées à partir d’informations pédologiques (données ponctuelles, cartes pédologiques précises numérisées et référentiel régional pédologique de Bretagne à 1/250 000) et d’inventaires de zones humides considérés comme fiables disponibles dans le Finistère. Les variables qui contribuent le plus au modèle de prédiction de l’hydromorphie sont l’occupation du sol, le matériau parental et la pluviométrie, suivies de la courbure verticale et de la dénivelée au cours d’eau. La précision interne du modèle est satisfaisante : le taux de prédictions correctes calculé à partir des données de calibration est de 77 %, l’indice de Kappa de 70 % et les 4 classes d’hydromorphie sont correctement prédites. La distribution spatiale des sols hydromorphes et des zones humides est très cohérente avec les connaissances préexistantes bien que l’hydromorphie et les zones humides semblent surestimées. Cette surestimation est confirmée par la validation des résultats du modèle par comparaison aux observations ponctuelles indépendantes (n =3 348) et aux cartes des sols précises : les taux de prédictions correctes sont de 55 et 36 % respectivement, et les sols non hydromorphes sont sous-estimés. Cette étude a permis d’établir une procédure complète de prédiction de l’hydromorphie et de l’extension spatiale des zones humides potentielles à l’échelle d’une région, à une résolution fine et assortie une incertitude. La procédure est répétable et adaptable, ce qui permet d’envisager d’améliorer les performances du modèle, voire de la transposer à d’autres secteurs qui disposeraient de suffisamment de données pédologiques et de variables prédictives exhaustives.

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