cartographie numérique des sols: etat de l’art et perspectives · 2003: digital soil mapping...

Cartographie Numérique des Sols: Etat de l’art et perspectives

Philippe Lagacherie

Laboratoire d’étude des Interactions Sol Agrosystème

Hydrosystème (LISAH)

Digital Soil Mapping. P. Lagacherie JES 2012 Versailles, 20 mars 2012 2

Vers des cartes de propriétés fonctionnelles de sol s

Vulnérabilité à l’érosion hydrique

Régimes hydriques des sols

Sources USDA-NRCS, http://soils.usda.gov/use/worldsoils/mapindex/

Limite majeure: disponibilité de données spatiales de sol « de base »


Disponibilité des données sol spatiales

� Quelques bases de données actuellement disponibles:

Monde : Harmonized World Soil Database, résolution 1 km²

France, Italie : Référentiels Régionaux pédologiques 1: 250 000

Tunisie : Carte Agricole: 1:200 000

USA : Base de données d’études de sol (SSURGO) :1:12 000 –1:63 000

Enjeu: Développer des méthodologies permettant de répondre aux besoins actuels : 1) cartographier des propriétés de sol, 2) sur de grandes superficies, 3) à forte résolution spatiale, 4) avec des coûts de mise en œuvre limités.

� Une couverture limitée en études pédologiques

Europe

Medium scales

Large scales

39%

13%

%

0

50

100

(King & Montanarella, 2002)Africa

11%4%

%

0

50

100

(Nachtergaele & Van Ranst, 2002)

Medium scales

Large scales


Un contexte technologique et scientifique favorable

� De plus en plus de données sol sous forme numérique� Appropriation de nouveaux outils ( GIS, scanners, GPS,…)

� Définitions de modèles de données ( STIPA, WISE,DONESOL)

� Experiences en harmonisation de données sol existantes

� Une offre en données spatiales numériques en plein essor� MNT: Progrès récents en extension et résolution spatiales (SRTM)

� Télédétection : Idem + augmentation de la gamme de capteurs

� Serveurs Web (opengeology)

� Un corpus de méthodologies disponible� Geostatistiques

� Fouilles de données

� Intelligence artificielle


� Introduction

� La cartographie numérique des sols : c’est quoi?

� Les projets en cours à l’échelle mondiale

� Conclusion


Une définition de la cartographie numérique des sol s

« La cr éation et l'enrichissement

de syst èmes d'information p édologiques à références spatiales

par des mod èles num ériques inf érant

les variations spatiales et temporelles des sols et de leurs propri étés

à partir d'observations de sol et de donn ées spatiales d'environnement ”

(Lagacherie & McBratney, 2007)


Un peu d’histoire…

� 1991-1993: Premières publications (USA, Australia, France,…)

� 2003: Digital Soil Mapping visible dans communauté scientifique

� 2004: Groupe de travail UISS « Digital Soil Mapping »

Workshops : Rio (2006), Logan (2008), Rome(2010), Sydney (2012)

� 2009: Projet GlobalSoilMap.net

Sanchez et al, Science, 2009

� 2004: Premier workshop international


Principe général

Données spatiales en lien avec formation des sols

Fonctions d’estimation spatiale

Données pédologiques anciennes ( profils, cartes)

« soil sensing »

S = f ( S, C , O , R , P, A, N )

Climat OrganismesRelief

Roche mère Age Position( x,y)SolSol

(McBratney et al, 2003)

+ ε ε ε ε (erreur)




Données spatiales en lien avec formation des sols


+ εεεεS = f ( S, C , O , R , P, A, N )


Données spatiales en lien avec la formation des sol s

S = f ( S, C , O , R , P, A, N )

OrganismesRelief

Roche mère Age

MNT Cartes

géologiques

numérisées

télédétections

de couverts

végétaux et

d’occupation

du sol

position (x,y)

Distance par

rapport à

singularité

du paysage

(ex talus)

Climat

Sorties de

modèles

climatques

Unit 1Unit 2Unit 3Unit 4Unit 5Unit 6Unit 7Unit 8Unit 9Unit 10Unit 11Unit 12Unit 13Unit 14Unit 15Unit 16

Classifications numériques

d’unités de paysage

(Clapas, J.M. Robbez-Masson, 1994)


Données pédologiques anciennes ( profils, cartes)

Soil sensing

S = f ( S, C , O , R , P, A, N )




+ εεεε


Recueils de données pédologiques anciennes

� Sauvetages de données ( scannage)

� Definition d’un modèle de données et des droits d’utilisation

� Saisie des données

� Filtrage des erreurs

� Harmonisations

NAB 1REF 1

Corrections: y = a*x T(y) = T(ax)

Coeff\Property Clay Silt Sand CEC OC pH_H2O

a 1.45 0.79 0.81 1.14 1.00 1.04

Ciampalini et al, Geoderma (en révision)

Références 2009Données 1979

Cap Bon (Tunisie)


Soil Sensing

� Télédétection de propriétés de sol

� Spectrométrie spatiale Vis-NIR (Ben dor et al, 2008, Gomez et al, 2012

� Gamma-radiométrie aéroportée (McKenzie & Gallant, 2007)

� Proxidétection

� Résistivimétrie, EMI, Veris, Gamma-radiométrie,….

� Spectrométrie de laboratoire

Billabong watershed (Australia)

Shallow soils on unaltered substrates

Aeolian mantle

Alluvial soils

Gomez et al, 2012

McKenzie & Gallant, 2007

Dabas et al, 2008


S = f ( S, C , O , R , P, A, N ) + εεεε

Climate OrganismsRelief

Parent material

Age Location x,y

SoilSoil

Fonctions d’estimation spatiales



Fonctions d’estimations spatiales

� Interpolation/extrapolation calibrée (validée) sur un ensemble limité de

données pédologiques (profil, carte, …)

� Approches de formalisation

d’expertise pédologique

� Approches empiriques

eeee(Pedometriques)• Modèles à bases de règles, modèles d’Intelligence artificielle, Formalisation à partir de cartes existantes

s(x,y) =f({c,o,r,p,a,n}(x,y)) s(x,y) = f(s(x+u, y+v), {c,o,r,p,a,n} (x,y))

Fouilles de données Geostatistique

•Regression, arbres de Classification, Random forests, réseau de neurones,….

•Co-krigeage, régression krigeage, …


Un exemple de Cartographie numérique de sols à l ’échelle continentale (Henderson & Bui, 2005)

� Resolution : 250 m (100 M pixels)

� Données utilisées � 135 490 profils de sol� MNT et dérivées, images Landsat TM � Cartes géologiques et pédologiques à petite échelle� Données climatiques

� Fonction d’estimation spatiale: arbres de regression (Cubist)

0.220.350.240.54prof

0.440.620.410.67Surf

ClayPCpH

� Performances (R²)


� Introduction

� La cartographie numérique des sols : c’est quoi?

� Les projets en cours à l’échelle mondiale

� Conclusion


� Objectif :

� Délivrer en libre accès des images de propriétés de sol « majeures » sur

80% de la planète à ~100 m de résolution pour l’aide à la décision et la

modélisation agri-environnementale

� Données (phase 1):

� Données sol existantes compilées dans une base de données spatiales

� Données spatiales disponibles à l’échelle globale (SRTM, Landsat,…)

Long = x, lat = y, Prof = z Argile % , εεεεCarbone org.%, εεεεpHpHpHpH, ε, ε, ε, ε………

~ 100 m

Long = x, lat = yProfondeur du sol , εεεεStock C, εεεεRéserve utile, εεεε………


Partenariat et organisation du projet


Autres projets de CNS à l’échelle mondiale

� e-SOTER : Regional pilot platform as EU contribution to a

Global Soil Observing System

� Délimitations d’unités de pédopaysage aux échelles 1:1M et 1:250 000

� Tests d’utilisations

� Developpement d’un web service pour disséminer les données

� GEOSS task: « Global Soil Data and Information »

� eSOTER (délimitations de pédopaysage)

� Globalsoilmap.net ( estimations de propriétés de sol)

� FAO Global Soil Partnership (GSP) pillar 2:

« Strengthening of soil data and information »

� En cours de structuration à partir des programmes existants


Conclusion

� Les + et les – de la Cartographie Numérique des Sols� Optimise l’utilisation d’une grande masse de données spatiales numériques disponibles

� Assure la traçabilité, la reproductibilité et l’adaptabilité des délimitations de sol et d’estimation

de leurs propriétés

� Fourni des indicateurs objectifs de qualité des estimations

− Limitée par l’information pédologique numérique disponible

� Les défis méthodologiques� Organiser le recueil et l’harmonisation des données pédologiques anciennes

� Rechercher de nouveaux outils d’investigation de la couverture pédologique (soil sensing)

� Mieux intégrer le savoir pédologique dans les fonctions d’estimation spatiale des sols

� Les défis politico-scientifiques� Fédérer à l’échelle mondiale un grand nombre de scientifiques et d’agences de cartographie

(groupes de travail DSM UISS, projets mondiaux)

� Améliorer la visibilité de la communauté « science du sol » vers les autres disciplines grâce à la

production d’une information spatiale sur les sols utile et aisément accessible


URGENT !!!

Je recherche un candidat pour une thèse CIFRE

Cartographie numérique des sols appliquée à l’enric hissement des Référentiels Régionaux Pédologiques Français: Appli cation au

Languedoc-Roussillon.

[email protected]

cartographie numérique des sols: etat de l’art et perspectives · 2003: digital soil mapping...

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