Essais de modélisation de la présence de végétations naturelles à partir de variables environnementales et de données floristiques : Application à la région Île-de-France

Résumé : Le programme Carhab contient dans sa feuille de route un volet modélisation, dont l’objectif est d’étudier l’apport des techniques de modélisation spatialisée de la végétation à la réalisation finale de la cartographie phytosociologique de France au 1/25 000ième. Dans le cadre de la mise en oeuvre de la cartographie des végétations de la région Île-de-France, cofinancée par le Conseil Général de Seine-et-Marne, la Direction Régionale et Interdépartementale de l’Environnement et de l’Énergie d’Île-de-France (DRIEE-IF) et par le Conseil Régional d’Île-de-France, le Conservatoire botanique national du Bassin parisien (CBNBP) a mis en oeuvre des méthodes d’automatisation et d’aide à la cartographie afin de tenir l’objectif d’une cartographie exhaustive, à l’horizon 2013, des milieux naturels et semi-naturels tels que définis par l’Institut d’Aménagement et d’Urbanisme (IAU 2005, Ecomos 2000). C’est ainsi que des outils informatiques ont été développés au sein du CBNBP pour renseigner les milieux ne pouvant faire l’objet d’inventaires de terrain dans le temps imparti à la Convention. Deux méthodes ont été initiées dans des contextes différents et sont adaptées à la finalisation de la cartographie des végétations de la région. Premièrement en Seine-et-Marne, le CBNBP réalise depuis 2006 la cartographie des végétations naturelles et semi-naturelles du département. Les cartes produites sont constituées de polygones cartographiés in situ ou ex situ et les végétations identifiées sont rattachées notamment à la nomenclature phytosociologique. Comme les délais sont courts, tout ce qui n’est pas cartographié fait l’objet d’une modélisation basée sur les polygones déjà cartographiés et sur des données environnementales. Cette modélisation surfacique est destinée à renseigner les polygones de l’Ecomos encore non cartographiés et donc sans affectation syntaxonomique. La modélisation se décompose en sous-modèles : par petite région naturelle (croisement des couches des paysages de la Seine-et-Marne, des données géologiques, des données floristiques…), et par type d’Ecomos (ex : feuillus denses xéro à mésophile, code Clc6 31111). Au sein d’un sous-modèle, les variables environnementales exploitées concernent la pente, l’altitude, l’exposition, un indice mesurant la densité du couvert végétal, les précipitations et la géologie (selon un gradient acide-calcaire). Une moyenne pour chacune de ces variables est calculée par polygone Végétation (dénomination utilisée pour caractériser les polygones cartographiés) et par polygone Ecomos. Les polygones Végétation et Ecomos avec leurs valeurs environnementales sont alors injectés dans une analyse en composante principale (ACP). Une distance entre polygones Végétation et polygones Ecomos est calculée dans un second temps à partir des combinaisons de variables environnementales issues de l’ACP. L’objectif est de déterminer au sein d’une petite région naturelle, pour chaque type d’Ecomos, quels polygones Végétation se rapprochent le plus de chaque polygone Ecomos du point de vue de ses conditions environnementales. Une fois les polygones Végétation identifiés, le ou les syntaxons majoritaires de ces polygones Végétation sont attribués au polygone Ecomos auquel ils ont été rattachés. Un test sur un échantillon de données Végétation est finalement proposé pour mesurer l’efficacité de la modélisation et préconiser des améliorations en vue d’optimiser ses performances. Concernant le reste de la région Île-de-France (partie Ouest), les chargés d’étude ont élaboré une méthode applicable sur des types de végétations ponctuelles, souvent d’intérêt patrimonial (ex : végétations pionnières, fugaces, ourlets intraforestiers…), qui sont difficilement cartographiables. L’objectif principal de la méthode est d’exploiter des données issues d’inventaires floristiques, beaucoup plus nombreuses que les données phytosociologiques, afin de localiser les végétations définies ci-dessus. Pour ce faire, une liste de syntaxons représentatifs de ces végétations est retenue. Des taxons indicateurs de ces syntaxons sont ensuite sélectionnés. Dans un polygone cartographié et associé à une liste de taxons floristiques, si un nombre suffisant de taxons indicateurs est retrouvé, le syntaxon associé peut être attribué au polygone. D’autres critères servent aussi de filtres et peuvent aider dans l’attribution du syntaxon à un polygone : le code Corine biotopes, des taxons indicateurs négatifs, la taille du polygone, le nombre total de taxons, etc. Comme pour la méthode précédente, des prospections de terrain sont réalisées en complément pour tester l’efficacité de la méthode et mesurer le taux d’erreur. Avec les données obtenues dans ces deux méthodes et grâce à l’estimation du taux de réussite par méthode et par type de végétations, la cartographie d’Île-de-France des végétations naturelles et semi-naturelles peut être finalisée, tout en gardant un degré de fiabilité pour chaque polygone de végétations en fonction de l’origine de la donnée (inventaire, photo-interprétation, modélisation, localisation par liste floristique…). Ces deux méthodes pourraient tout à fait être déployées à l’échelle nationale dans le cadre de Carhab, car les données nécessaires au paramétrage et à la mise en oeuvre des modèles (fond blanc physionomique, données environnementales et données floristiques) sont ou seront bientôt disponibles sur l’ensemble du territoire métropolitain.
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Contributor : Maëlle Rambaud <>
Submitted on : Monday, August 5, 2019 - 6:06:47 PM
Last modification on : Thursday, August 29, 2019 - 10:39:13 AM

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Maelle Rambaud, Laurent Azuelos, Pierre Lafon, Gaël Causse, Héléna Bressaud. Essais de modélisation de la présence de végétations naturelles à partir de variables environnementales et de données floristiques : Application à la région Île-de-France. [Rapport de recherche] CBNBP - MNHN, Délégation Ile-de-France, 61 rue Buffon - CP53 - 75005 PARIS cedex 05, France. 2013, pp.39. ⟨mnhn-02263824⟩

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