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Fouille de données stochastique pour la compréhension des dynamiques temporelles et spatiales des territoires agricoles. Contribution à une agronomie numérique / Stochastic data mining for the understanding of temporal and spatial dynamics in agricultural landscapes. Contribution to a numerical landscape agronomyLazrak, El Ghali 19 September 2012 (has links)
Cette thèse vise à développer une méthode générique de modélisation des dynamiques passées et actuelles de l'organisation territoriale de l'activité agricole (OTAA). Nous avons développé une méthode de modélisation stochastique fondée sur des modèles de Markov cachés qui permet de fouiller un corpus de données spatio-temporelles d'occupations du sol (OCS) en vue de le segmenter et de révéler des dynamiques agricoles cachées. Nous avons testé cette méthode sur des corpus d'OCS issus de sources variées et appartenant à des territoires agricoles de dimensions. Cette méthode apporte 3 contributions à la modélisation de l'OTAA : (i) la description de l'OTAA suivant une approche temporo-spatiale qui identifie des régularités temporelles, puis les localise en segmentant le territoire agricole en zones compactes de régularités temporelles similaires; (ii) la fouille des voisinages des successions d'OCS et de leurs dynamiques; (iii) l'articulation des régularités révélées par notre approche de fouille de données à l'échelle régionale avec des règles identifiées par des experts en agronomie et en écologie à des échelles plus locales en vue d'expliquer les régularités et de valider les hypothèses des experts. Nos résultats valident l'hypothèse que l'OTAA se prête bien à la représentation par un champs de Markov de successions. Cette thèse ouvre la voie à une nouvelle approche de modélisation de l'OTAA explorant le couplage entre régularités et règles, et exploitant davantage les outils d'intelligence artificielle. Elle constituerait les prémices de ce qui pourrait devenir une agronomie numérique des territoires / The purpose of this thesis is to develop a generic method for modelling the past and current dynamics of Landscape Organization of Farming Activity (LOFA). We developed a stochastic modelling method based on Hidden Markov Models that allows data mining within a corpus of spatio-temporal land use data to segment the corpus and reveal hidden agricultural dynamics. We applied this method to land use corpora from various sources belonging to two agricultural landscapes of regional dimension. This method provides three contributions to the modeling of LOFA : (i) LOFA description following a temporo-spatial approach that first identifies temporal regularities and then localizes them by segmenting the agricultural landscape into compact areas having similar temporal regularities; (ii) data mining of the neighborhood of land use successions and their dynamics; (iii) combining of the regularities revealed by our data mining approach at the regional level with rules identified by agronomy and ecology experts at more local scales to explain the regularities and validate the experts' hypotheses. Our results validate the hypothesis according to which LOFA fits well a Markov field of land-use successions. This thesis opens the door to a new LOFA modelling approach that investigates the combining of regularities and rules and that further exploits artificial intelligence tools. This work could serve as the beginning of what could become a numerical landscape agronomy
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Transitions des exploitations agricoles vers l'agriculture biologique dans un territoire : approche par les interactions entre systèmes techniques et de commercialisation. Application aux aires d'alimentation de captages en Île-de-FrancePetit, Caroline 25 April 2013 (has links) (PDF)
En réponse aux réglementations environnementales récentes incitant à une gestion préventive de la qualité de l'eau, l'agriculture biologique (AB) constitue une des solutions globales préconisée pour cette gestion préventive. L'objectif de cette thèse est d'étudier les transitions des exploitations agricoles vers l'AB dans les territoires, en prenant les aires d'alimentation de captages (AAC) en Île-de-France comme cas d'étude. En nous inscrivant en agronomie des territoires, nous développons une interface disciplinaire avec la géographie et analysons ces transitions sous l'angle des interactions entre systèmes techniques et de commercialisation à différentes échelles territoriales. Des enquêtes ont été réalisées auprès d'agriculteurs franciliens en systèmes de grandes cultures et de maraîchage et auprès d'opérateurs des filières agricoles. Des " études AAC " en cours ont également été étudiées. Nous avons abordé dans un premier temps les potentialités et les modalités de transition des exploitations vers l'AB en développant des méthodes pour évaluer leur proximité technique à l'AB et l'ampleur des sauts techniques et commerciaux qu'elles auraient à réaliser dans une situation de conversion. Parallèlement, l'analyse des stratégies techniques et commerciales des exploitations biologiques a permis d'aboutir à différents modèles biologiques. Nous avons ensuite montré que les opportunités territoriales de commercialisation jouent sur les possibilités d'évolution des exploitations vers l'AB. Enfin, la pertinence de l'échelle AAC pour engager un développement territorialisé de l'AB a été remise en cause. La complexité de mise en oeuvre de cet objectif a été montrée en lien avec la superposition de territoires de différentes natures. Ce travail contribue à la compréhension des obstacles à l'insertion effective de l'AB dans les territoires à enjeu eau potable.
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Transitions des exploitations agricoles vers l'agriculture biologique dans un territoire : approche par les interactions entre systèmes techniques et de commercialisation. Application aux aires d'alimentation de captages en Île-de-France / Transitions to organic farming in a territory : approach via interactions between technical and commercialization systems. Application to water catchment areas in Ile-de-FrancePetit, Caroline 25 April 2013 (has links)
En réponse aux réglementations environnementales récentes incitant à une gestion préventive de la qualité de l'eau, l'agriculture biologique (AB) constitue une des solutions globales préconisée pour cette gestion préventive. L'objectif de cette thèse est d'étudier les transitions des exploitations agricoles vers l'AB dans les territoires, en prenant les aires d'alimentation de captages (AAC) en Île-de-France comme cas d'étude. En nous inscrivant en agronomie des territoires, nous développons une interface disciplinaire avec la géographie et analysons ces transitions sous l'angle des interactions entre systèmes techniques et de commercialisation à différentes échelles territoriales. Des enquêtes ont été réalisées auprès d'agriculteurs franciliens en systèmes de grandes cultures et de maraîchage et auprès d'opérateurs des filières agricoles. Des « études AAC » en cours ont également été étudiées. Nous avons abordé dans un premier temps les potentialités et les modalités de transition des exploitations vers l'AB en développant des méthodes pour évaluer leur proximité technique à l'AB et l'ampleur des sauts techniques et commerciaux qu'elles auraient à réaliser dans une situation de conversion. Parallèlement, l'analyse des stratégies techniques et commerciales des exploitations biologiques a permis d'aboutir à différents modèles biologiques. Nous avons ensuite montré que les opportunités territoriales de commercialisation jouent sur les possibilités d'évolution des exploitations vers l'AB. Enfin, la pertinence de l'échelle AAC pour engager un développement territorialisé de l'AB a été remise en cause. La complexité de mise en oeuvre de cet objectif a été montrée en lien avec la superposition de territoires de différentes natures. Ce travail contribue à la compréhension des obstacles à l'insertion effective de l'AB dans les territoires à enjeu eau potable. / Organic farming is one of the global solutions recommended in response to recent environmental regulations for preventive management of water quality. The aim of this thesis is to study the transition of farms towards organic farming in specific territories, based on the case of water catchment areas in Ile-de-France. From an agronomy of territories perspective, I develop a disciplinary interface with geography, and analyze these transitions from the viewpoint of interactions between technical and commercialization systems on various territorial scales. My research has included surveys on large-scale farmers and market gardeners in the Ile-de-France region, and on operators of agricultural supply chains. I have also examined "water catchment areas studies" under way. I first consider the potentialities and modalities of farms' transition to organic farming, by developing methods to evaluate their technical proximity to organic farming and the size of the technical and commercial leaps that they would have to make in a situation of conversion. In parallel, an analysis of the technical and commercial strategies of organic farms enables me to produce various biological models. I then show that the territorial opportunities of commercialization impact on organic farms' possibilities to evolve. Finally, the relevance of the water catchment area scale for engaging in territorialized development of organic farming is called into question. The complexity of the implementation of this objective is shown in relation to the superposition of territories of different natures. This work contributes to the understanding of obstacles to the effective introduction of organic farming in territories where drinking water is an issue.
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Fouille de données stochastique pour la compréhension des dynamiques temporelles et spatiales des territoires agricoles. Contribution à une agronomie numérique des territoires.Lazrak, El Ghali 19 September 2012 (has links) (PDF)
L'agriculture est l'activité humaine qui utilise et transforme la plus grande partie de la surface terrestre. Son intensification et son uniformisation ont engendré plusieurs problèmes écologiques et environnementaux. Comprendre les dynamiques passées et actuelles des territoires agricoles à des échelles régionales, compatibles avec les échelles où s'expriment les services environnementaux et écologiques, est nécessaire pour mieux gérer l'évolution future des territoires agricoles. Pourtant, la plupart des travaux qui ont étudié les dynamiques agricoles à des échelles régionales ne distinguent pas les dynamiques liées au fonctionnement régulier de l'activité agricole de celles liées à des changements dans son fonctionnement. Les autres travaux rapportés dans la littérature qui font cette distinction présentent toutefois l'inconvénient d'être difficilement reproductibles. Cette thèse vise ainsi à développer une méthode générique de modélisation des dynamiques passées et actuelles de l'organisation territoriale de l'activité agricole (OTAA). Nous avons développé une méthode de modélisation stochastique fondée sur des modèles de Markov cachés qui permet de fouiller un corpus de données spatio-temporelles d'occupations du sol (OCS) en vue de le segmenter et de révéler des dynamiques agricoles cachées. Nous avons testé cette méthode sur des corpus d'OCS issus de sources variées (relevés de terrain, télédétection) et appartenant à deux territoires agricoles de dimensions régionales : le site d'étude de Chizé (430 km², Poitou-Charentes) et le bassin versant du Yar (60 km², Bretagne). Cette méthode apporte 3 contributions à la modélisation de l'OTAA : (i) la description de l'OTAA suivant une approche temporo-spatiale qui identifie des régularités temporelles, puis les localise en segmentant le territoire agricole en zones compactes de régularités temporelles similaires; (ii) la fouille des voisinages des successions d'OCS et de leurs dynamiques; (iii) l'articulation des régularités révélées par notre approche de fouille de données à l'échelle régionale avec des règles identifiées par des experts en agronomie et en écologie à des échelles plus locales en vue d'expliquer les régularités et de valider les hypothèses des experts. Nous avons testé la généricité de la première contribution sur les deux territoires d'études. Les deux dernières contributions ont été développées et testées sur le site d'étude de Chizé. Nos résultats valident l'hypothèse que l'OTAA se prête bien à la représentation par un champs de Markov de successions. Cette thèse ouvre la voie à une nouvelle approche de modélisation de l'OTAA explorant le couplage entre régularités et règles, et exploitant davantage les outils d'intelligence artificielle. Elle constituerait les prémices de ce qui pourrait devenir une agronomie numérique des territoires.
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