Projets Mastère SILAT
Analyse d’incertitude d’un indicateur bisannuel de consommation de terres agricoles
Illustration du projet

Chef de projet : Fanny Lassagne

Date de soutenance : Mardi 13 Octobre 2015

Sujet : Étude de la méthode du « différentiel agricole inventorié » mise en place par le MEDDE et le MAAF

Domaines :
SIG, Méta-données, Modélisation, Analyse statistique

Problématique :
Analyse d’incertitude d’un indicateur bisannuel de consommation de terres agricoles

Données utilisées :
• les fichiers MAJIC ; • les couches surfaces industrielles ou commerciales, terrains de sports, terrains de camping, surface de route, bâtiments indifférenciés, remarquables et industriels de la BD TOPO® ; • le RPG (issu de la BD ORTHO® 0,5 m) ; • la BD Forêt® v2 ; • la couche des vergers prunus de la FREDONRA ; • le CVI (Casier Viticole Informatisé).

Territoire concerné :
Rhône-Alpes pour les zones d'étude France entière pour la mise en place de la méthode

Logiciels utilisés :
QGIS

Résumé court :

Le but principal de cette mission était de pouvoir quantifier le niveau d’incertitude de l’indicateur bisannuel de consommation de terres agricoles calculé par la méthode mise en place par la DREAL et la DRAAF Rhône-Alpes. Cette analyse devait aussi permettre d’identifier et de hiérarchiser les données et sources d’incertitude ayant l’impact le plus important sur la fiabilité du résultat du DAI.

Résumé long :

Pour suivre la consommation des terres agricoles, les services déconcentrés du MEDDE et du MAAF en Rhône-Alpes ont mis en place une nouvelle méthode de calcul, le Différentiel Agricole Inventorié (DAI), dont l’objectif est de produire un indicateur bisannuel de consommation de terres agricoles. Le calcul d’indicateurs basé sur l’analyse spatiale mettant en œuvre diverses données géographiques, impose de connaître la qualité des données en entrée afin d’évaluer la précision des indicateurs produits. Or, à ce jour, très peu de données géographiques, disposent de métadonnées décrivant leur qualité.


Le but principal de cette mission était de pouvoir quantifier le niveau d’incertitude de l’indicateur bisannuel de consommation de terres agricoles calculé par la méthode mise en place par la DREAL et la DRAAF Rhône-Alpes. Cette analyse devait aussi permettre d’identifier et de hiérarchiser les données et sources d’incertitude ayant l’impact le plus important sur la fiabilité du résultat du DAI.


Les données utilisées ont d’abord été identifiées, puis leurs incertitudes et celles propres au DAI ont été quantifiées. Les sources d’incertitude étant nombreuses, il a fallu établir une typologie des incertitudes, basée sur les critères issus de la norme ISO 19157. Leur propagation jusqu’au calcul de l’indicateur final a alors pu être étudiée avec la méthode de Monte-Carlo.


Les principales difficultés de cette mission ont été le manque d’informations quantitatives sur la qualité des données, ainsi que la compréhension des méthodes du DAI et de Monte-Carlo et la mise en œuvre des simulations des données.


Mots-clés : Qualité, donnée, SIG, qualification, norme, méthode Monte-Carlo, incertitude, cahier des charges, contrôle, vérification, métadonnées 



Structure commanditaire Commanditaire
CEREMA (ex-CERTU) Gilles TROISPOUX


Structure encadrante Tuteur
IRSTEA Eric Barbe


Structure des rapporteurs Rapporteurs
AgroParisTech Jean-Pierre Chéry
SupAgro Nicolas Devaux

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