Time space stochastic modelling of agricultural landscapes for environmental issues

Abstract

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

Simulation temporelle et spatiale des changements d’occupation du sol par modélisation stochastique

“…Cet article présente plusieurs modèles neutresà base de modèles stochastiques pour identifier, localiser et simuler en fonction du temps les occupations des régions différenciées par leurs successions de culture. Nous nous plaçons dans un cadre de simulations inductives d'un territoireà l'aide de modèles spatialement explicites couplésà un système d'information géographique selon la catégorisation définie par Agarwal [AGG + MLB13]. Cette section se termine par la présentation de notre méthode pour prolonger une séquence de rotation de culturesà partir de l'historique de la parcelle qui la porte.…”

“…Ce logiciel est bâti audessus de CarottAge et met en oeuvre des MRF pour représenter un champ aléatoire de séries temporelles. Il aété présenté dans EMS [MLB13] et aété testé sur des images de télédétection et des relevés d'enquêtesà différenteséchelles. ARPEnTAge délivre des "shapefiles" localisant des patchs ainsi que leurs diagrammes de Markov représentant leurs successions pertinentes en fonction de leurs probabilités (cf.…”

“…Cetteéquation signifie que sur chaque site, la moyenne calculée par approximation du champ moyen estégaleà la moyenne utilisée pour définir l'approximation. Cette méthode de classification d'un territoire représenté par une matrice d'OCS est mise en oeuvre dans le système ARPEnTAge [MLB13]. Dans ce système, la probabilité P mf i (e s ) qui quantifie l'appartenance du site i au patch e s se calculeà l'aide de toute la séquence temporelle des OCS de ce site dont la probabilité est donnée par l'équation 3.…”