Détermination des potentialités écologiques urbaines à l ... · CONCLUSIONS - Méthode de...
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CONCLUSIONS - Méthode de traitement d’image robuste, et accessible techniquement via des outils libres, - Modélisation des réseaux écologiques selon une approche structurelle, - Représentation maillée permet la hiérarchisation des zones d’enjeux, la comparaison des territoires et l’analyse temporelle, - Représentation parcellaire permet de mieux cibler les politiques d’aménagement. - Modéliser le réseau de connectivités à l’aide de données écologiques, - Confronter ces résultats au regard de la gouvernance et des acteurs de l’aménagement des territoires, - Evaluer l’impact des politiques d’aménagement (scénarios), - Utiliser les données de végétation dans d’autres domaines d’étude. PERSPECTIVES CONNECTIVIT ÉS É COLOGIQUES Approche combinant : Théorie des graphes - Analyse par maille - Priorisation des enjeux - Représentation multi-scalaire Carte de rugosité Carte de rugosité Modélisation de la connectivité Modélisation de la connectivité Modélisation de la connectivité Modélisation de la connectivité Indice de connectivité (dIIC) Indice de connectivité (dIIC) Indice de connectivité (dIIC) Indice de connectivité (dIIC) Mailles à enjeux (20m) Mailles à enjeux (20m) Impact de l’occupation du sol sur le déplacement d’une espèce fictive Données exogènes (BD Topo® IGN) Croisement des indices de connectivité et du PLU «Zone à urbaniser» Maillage carré basé sur le carroyage de l’INSEE à 200m Facilite l’agrégation et permet une représentation stable et uniformisée de la donnée dans le temps Importance de chaque réservoir de biodiversté au sein du réseau Espaces arborés >2 ha Réseau non seuillé Identification des parcelles à enjeux Aide au choix d’implantation de l’aménagement Modéliser la connectivité potentielle en assimilant le paysage à un réseau d’habitats : Représentation parcellaire Représentation parcellaire ir u s de conn s de conn ntificatio Réservoirs de biodiversité Corridors Liens Nœuds 100 m Loi de modernistation Encourager la densification des espaces urbains vacants Lois Grenelle de l’Environnement Préserver la biodiversité et maintenir les connectivités écologiques La densification des espaces vacants végétalisés en milieux urbains et péri-urbains ne va-t-elle pas à l’encontre de la volonté de préservation de la biodiversité inscrite dans une TVB ? Image fusionnée Image fusionnée Indice NDVI Indice NDVI Indice NDVI Indice NDVI Seuillage Seuillage Seuillage de la végétation Seuillage de la végétation Variance locale * masque NDVI Variance locale * masque NDVI Variance locale * masque NDVI Variance locale * masque NDVI Carte végétation Carte végétation Carte végétation Carte végétation Calcul de la Variance locale Fenêtre de voisinage de 3px Calcul d’un indice de végétation NDVI Traitement par scène entière ou par dalles Identification de la valeur seuil Discrimination des 2 classes de végétation Identification de la valeur seuil Discrimination Végétation / Autre - Choix du nombre de classes lié à l’indice de qualité Tabular Acuracy Index (TAI) - Choix de la valeur seuil lié à la population au sein des classes Méthode de discrétisation VÉGÉTATION URBAINE Volonté de développer une méthode de traitement d’images : - Accessible techniquement en réponse à un besoin des collectivités, - Financièrement abordable, - Ouverte à l'amélioration/ajout données, - Robuste pour s’appliquer à différents milieux Plus la variance est élevée, plus la texture est prononcée Surface arborée Péri-urbain Péri-urbain P P P Urbain Urbain Résultats du traitement de l’image composite NDVI sur Toulouse (1.11) QGIS (2.4) ORFEO Toolbox (4.20) GRASS (6.4.4) (3.1.1) R Batch Graphab (1.2) Visualisation des données Évaluation des zones à enjeux (Pré) traitements d’images Extraction de l’Occupation du Sol Modélisation des connectivités écologiques 5 km n0rd TOULOUSE Contours Administratif BD TOPO®, IGN 2011 © Les contributeurs d'OpenStreetMap sous licence ODbL P. CROMBETTE, 2014 DONNÉES, SITE & OUTILS Images satellitaires à Très Hautes Résolutions Spatiales (THRS) - Pléiades - Résolution spatiale : 0,5m (P) et 2,5m (MS) après rééchantillonage - 4 bandes spectrales (RVB, PIR) - Revisite temporelle élevée (1 à 2 jours) Présentation des résultats sur Toulouse, 1 des 4 sites urbains et péri-urbains étudiés, de taille et d’occupation des sols variables CONTEXTE CONTEXTE DOUBLE OBJECTIF Constat : manque de données actualisées et précises en milieu urbain Comment extraire la végétation dans un milieu urbain hétérogène et dynamique ? Constat : difficulté à transposer les méthodes d’identification des TVB au milieu urbain Comment identifier les connectivités écologiques urbaines potentielles ? Trame verte et bleue - lois Grenelle de l'environnement Volonté de maintenir la biodiversité et favoriser le déplacement des espèces avec la mise en place d’un réseau écologique. Objet écologique constitué de 3 éléments majeurs : - Réservoirs de biodiversité, - Corridors, - Matrice paysagère. Objet politique d’aménagement multi-scalaire Cartographier ces éléments à différentes échelles (régionale à locale) CROMBETTE P. , LE CORRE S. , TINEL C.² Université de Toulouse Jean Jaurès LISST-CIEU, ² CNES Détermination des potentialités écologiques urbaines à l’aide d’images THRS Pléiades 1 1 1 [email protected] - [email protected] - [email protected]
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CONCLUSIONS- Méthode de traitement d’image robuste, et accessible techniquement via des outils libres,- Modélisation des réseaux écologiques selon une approche structurelle,- Représentation maillée permet la hiérarchisation des zones d’enjeux, la comparaison des territoires et l’analyse temporelle,- Représentation parcellaire permet de mieux cibler les politiques d’aménagement.
- Modéliser le réseau de connectivités à l’aide de données écologiques,- Confronter ces résultats au regard de la gouvernance et des acteurs de l’aménagement des territoires,- Evaluer l’impact des politiques d’aménagement (scénarios),- Utiliser les données de végétation dans d’autres domaines d’étude.
PERSPECTIVES
CONNECTIVITÉS ÉCOLOGIQUES
Approche combinant : Théorie des graphes - Analyse par maille- Priorisation des enjeux- Représentation multi-scalaire
Carte de rugositéCarte de rugosité
Modélisation de la connectivitéModélisation de la connectivitéModélisation de la connectivitéModélisation de la connectivité
Indice de connectivité (dIIC)Indice de connectivité (dIIC)Indice de connectivité (dIIC)Indice de connectivité (dIIC)
Mailles à enjeux (20m)Mailles à enjeux (20m)
Impact de l’occupation du sol sur le déplacement d’une espèce $ctiveDonnées exogènes (BD Topo® IGN)
Croisement des indices de connectivitéet du PLU «Zone à urbaniser»
Maillage carré basé sur le carroyage de l’INSEE à 200mFacilite l’agrégation et permet une représentation stable
et uniformisée de la donnée dans le temps
Importance de chaque réservoir de biodiversté au sein du réseau
Espaces arborés >2 haRéseau non seuillé
Identi$cation des parcelles à enjeuxAide au choix d’implantation de l’aménagement
Modéliser la connectivité potentielle en assimilant le paysage à un réseau d’habitats :
Représentation parcellaireReprésentation parcellaire ir u
s de conns de conn
nti$catio
Réservoirs de biodiversitéCorridors Liens
Nœuds
100 m
Loi de modernistation
Encourager la densi#cationdes espaces urbains vacants
Lois Grenelle de l’Environnement
Préserver la biodiversité etmaintenir les connectivités écologiques
La densi"cation des espaces vacants végétalisés en milieuxurbains et péri-urbains ne va-t-elle pas à l’encontre de la volonté de
préservation de la biodiversité inscrite dans une TVB ?
Image fusionnéeImage fusionnée
Indice NDVIIndice NDVIIndice NDVIIndice NDVI
Seuillage Seuillage Seuillage de la végétationSeuillage de la végétation
Variance locale * masque NDVIVariance locale * masque NDVIVariance locale * masque NDVIVariance locale * masque NDVI
Carte végétationCarte végétationCarte végétationCarte végétation
Calcul de la Variance locale Fenêtre de voisinage de 3px
Calcul d’un indice devégétation NDVI
Traitement par scèneentière ou par dalles
Identi"cation de la valeur seuilDiscrimination des 2 classes de végétation
Identi"cation de la valeur seuilDiscrimination Végétation / Autre
- Choix du nombre de classes lié à l’indicede qualité Tabular Acuracy Index (TAI)
- Choix de la valeur seuil lié à la populationau sein des classes
Méthode de discrétisation
VÉGÉTATION URBAINE
Volonté de développer une méthode de traitement d’images :- Accessible techniquement en réponse à un besoin des collectivités,- Financièrement abordable,- Ouverte à l'amélioration/ajout données,- Robuste pour s’appliquer à di%érents milieux
Plus la variance est élevée, plus la textureest prononcée Surface arborée
Péri-urbainPéri-urbainPPPUrbainUrbain
Résultats du traitement de l’image composite NDVI sur Toulouse
(1.11)
QGIS (2.4)ORFEO Toolbox (4.20)
GRASS (6.4.4)
(3.1.1)R
Batch
Graphab (1.2)
Visualisation des donnéesÉvaluation des zones à enjeux
(Pré) traitements d’imagesExtraction de l’Occupation du Sol
Modélisation des connectivités écologiques
5 kmn0rd
TOULOUSE
Contours Administratif BD TOPO®, IGN 2011
© Les contributeurs d'OpenStreetMap sous licence ODbLP. CROMBETTE, 2014
DONNÉES, SITE & OUTILS
Images satellitaires à Très Hautes Résolutions Spatiales (THRS) - Pléiades - Résolution spatiale : 0,5m (P) et 2,5m (MS) après rééchantillonage - 4 bandes spectrales (RVB, PIR) - Revisite temporelle élevée (1 à 2 jours)
Présentation des résultats sur Toulouse, 1 des 4 sites urbains et péri-urbains étudiés, de taille et d’occupation des sols variables
CONTEXTECONTEXTE
DOUBLE OBJECTIFConstat : manque de données actualisées et précises en milieu urbainComment extraire la végétation dans un milieu urbain hétérogène et dynamique ?
Constat : di&culté à transposer les méthodes d’identi#cation des TVB au milieu urbainComment identi$er les connectivités écologiques urbaines potentielles ?
Trame verte et bleue - lois Grenelle de l'environnementVolonté de maintenir la biodiversité et favoriser le déplacement des espèces avec la mise en place d’un réseau écologique.
Objet écologique constitué de 3 éléments majeurs : - Réservoirs de biodiversité, - Corridors,- Matrice paysagère.
Objet politique d’aménagement multi-scalaire Cartographier ces éléments à di%érentes échelles (régionale à locale)
CROMBETTE P. , LE CORRE S. , TINEL C.² Université de Toulouse Jean Jaurès LISST-CIEU, ² CNES
Détermination des potentialités écologiques urbaines à l’aide d’images THRS Pléiades
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