Données de surfaces d’occupation des sols

 MATERIEL ET METHODES 

Acquisition et sélection des données 

L’objectif de l’étude nécessitait l’utilisation de plusieurs données. Tout d’abord, les données de présence des tritons ponctués qui ont été acquises auprès de la SHT (annexe 1). Ces dernières sont constituées d’observations de tritons ponctués en Indre et Loire, datées (allant de 1982 à 2020) et localisées (coordonnées en Lambert 93). Elles sont qualitatives puisqu’elles ne donnent pas d’information sur l’abondance mais juste sur la présence ou l’absence de l’espèce.

Dans un second temps, ce sont les photos satellites des dernières années qui ont dû être récupérées. Les données disponibles sur le site remonterletemps.ign.fr présentaient deux problèmes majeurs : les photos satellites n’étaient pas géoréférencées et les années les plus récentes (au-delà de 2013) n’étaient pas disponibles. La première contrainte rajoutait une étape de géoréférencement très longue et la deuxième nécessitait tout simplement de rechercher une autre méthode pour les années postérieures à 2013.

Les données ont donc été récupérées auprès de l’IGN via la création d’une clé de géoservices qui permet d’accéder à des données en flux. Ces dernières sont des couches raster (ici des photos aériennes) en WMS que l’on peut charger sur notre SIG. On peut ensuite y superposer des couches mais il est impossible de travailler sur les entités vecteurs de la couche WMS. De plus, la technique nécessite une bonne connexion internet afin d’avoir un minimum de fluidité dans les manipulations. Toutefois, les couches WMS ne nécessite pas de télécharger les très volumineuses BD ortho et c’est la seule méthode qui a été trouvée pour récupérer tous les fonds de cartes nécessaires. Ainsi, ce sont les orthophotos des années 2002, 2007, 2011, 2014 et 2018 qui ont été acquises (seules années disponibles pour l’Indre et Loire pour la période 2000-2020). Finalement, le registre parcellaire graphique a été récupéré afin d’identifier la nature des sols. Seules les années 2011, 2014 et 2018 ont pu être obtenues.

Après l’acquisition, une sélection des données a été réalisée. Seules les colonnes utiles ont été conservées. Les points de mêmes coordonnées ou de positions très proches ont été rassemblés. Les points trop anciens (dernières observations antérieures à 2002) n’ont pas été retenus puisqu’il n’y avait pas d’orthophotos avant 2002. Enfin, après projection sur SIG certaines mares se sont avérées disparues et ont été écartées. Au total, ce sont 25 mares qui ont été retenues : 15 mares où la population de triton ponctué a disparu (Présence = 0) et 10 où elles sont toujours observées en 2020 (Présence = 1).

Données de surfaces d’occupation des sols 

Afin d’obtenir des données quantitatives à exploiter, des mesures de surfaces d’occupation des sols au fil des années ont été réalisées. Sur chaque point et pour toutes les années disponibles en orthophotos, 7 variables ont été prises en compte : la surface de prairie (ha), la surface de forêts (ha), la surface de cultures (ha), le linéaire de haies (m), le linéaire de route (m), la surface de bâti (ha) et la taille moyenne des parcelles agricoles (ha). Ces variables ont été choisies car elles pouvaient potentiellement impacter la présence du triton ponctué et qu’elles étaient adaptées à la technique de photo interprétation. Elles ont été mesurées dans un rayon de 500m autour des points d’observations (figure 1), périmètre dans lequel on retrouve la majorité des déplacements des tritons ponctué puisque Semlitsch (2008) observe 95% des déplacements des adultes amphibiens à moins de 667 mètres de la mare de reproduction et Joly et ses collègues (2001) affirment que la migration moyenne des tritons est de 400 mètres.

Traitement des données 

Afin d’exploiter les données obtenues, un taux de changement a été calculé :

(Surface actuelle – Surface initiale) / Surface initiale

Le fait de calculer un taux de changement permet de relativiser le gain ou la perte d’un habitat en fonction de son importance dans le milieu. En effet, le gain de 5 ha de prairies sera perçu différemment dans un milieu qui en comptait 1 ha que dans un milieu qui en comptait 50.

Dans la formule ci-dessus, le taux de changement est calculé entre deux années. Pour les mares où les populations ont disparu, c’est entre la dernière année où la population a été observée (moment où le paysage était encore favorable à l’espèce) et 2018 car on suppose que le changement qui a causé la disparition des tritons s’est produit dans cette période. Pour les mares où les populations de tritons sont encore présentes, un taux de changement entre 2011 et 2018 a été calculé afin de tenir compte des changements qui auraient pu se produire ces dernières années . Un autre taux de changement a été calculé. Ce dernier prend en considération les quelques années avant la disparition de la population de tritons afin de tenir compte d’un potentiel effet de retard du changement de paysage .

On obtiendra des taux de changements positifs lors de gains, négatifs lors de pertes et nuls si aucun changement n’est observé. Un cas particulier est l’apparition d’un type de surface, puisque dans cette situation le taux de changement implique une division par 0 et n’est donc pas possible. Par exemple, si en 2011 il y avait 0 ha de culture puis 15 ha en 2018 le taux de changement n’est pas calculable (« 15-0/0 »). Dans ces cas-là, la valeur de taux de changement retenue était la surface créée (dans l’exemple précédent 15ha). Cette approximation est obligatoire afin de prendre en compte ces valeurs qui témoignent d’un changement radical dans la structure du paysage. En parallèle, le gain ou la perte brute a aussi été calculé (Surface actuelle – Surface initiale).

Table des matières

INTRODUCTION
MATERIEL ET METHODES
Acquisition et sélection des données
Données de surfaces d’occupation des sols
Traitement des données
Analyse statistique
RESULTAT
Comparaison des trois grandes entités paysagères
Taux de changement des prairies
Taux de changement des cultures
Autres taux de changement
Prise en compte d’un effet retard
DISCUSSION
Interprétation des résultats
Piste de réflexion
Limite de la méthode utilisée
Conclusion
BIBLIOGRAPHIE
Annexe

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