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Enregistrement W3034521664

Télédétection des dynamiques environnementales : du bilan de carbone des écosystèmes à l’évaluation des ressources hydriques et agricoles

2017· preprint· fr· W3034521664 sur OpenAlexaboutno aff
Nicolas Delbart

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2017
Typepreprint
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeographyHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce volume scientifique d’Habilitation à Diriger les Recherches synthétise les travaux réalisés dans les quatre laboratoires de recherche où j’ai conduit mes recherches depuis la fin de la thèse : le Frontier Research Center for Global Change (FRCGC, Yokohama, Japon), le Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphère (CESBIO, Toulouse) le Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (LSCE, Saclay) et le Pôle de Recherche pour l’Organisation de l’Information Géographique (PRODIG, Paris).Les travaux réalisés s’inscrivent dans un objectif de diagnostic de l’évolution temporelle de différents écosystèmes et hydrosystèmes au cours des dernières décennies. Ils visent aussi à comprendre les conséquences de cette évolution sur le bilan de carbone et sur la disponibilité des ressources.Les effets de la variabilité climatique sur la phénologie des écosystèmes boréaux, c’est-àdire sur leur saisonnalité, ont été spatialisés grâce aux développements méthodologiques en télédétection réalisés durant la thèse. L’allongement de la saison de croissance est un indicateur direct du réchauffement climatique observé au cours du 20e siècle, particulièrement marqué dans ces régions. La télédétection a révélé une avancée duprintemps dans de larges régions de toundra et de taïga de l’hémisphère nord. D’autres périodes d’avancée similaires ont été repérées plus tôt dans le siècle grâce à la modélisation et aux observations in situ mais pour des régions plus restreintes. La comparaison avec des données naturalistes issues de la science citoyenne a révélé que ces variations sont représentatives de celles d’une large cohorte d’espèces, du moins au Canada.La phénologie rythme aussi les échanges de carbone entre la végétation et l’atmosphère, lesquels ont un impact sur le climat. Durant la thèse, la télédétection avait servi à étalonner un modèle de fonctionnement de la végétation dans le but de simuler le bilan de carbone d’une vaste région de Sibérie centrale. Depuis, la capacité d’un modèle proche (ORCHIDEE) à modéliser les stocks de carbone a été évaluée, révélant en particulier queles gradients spatiaux de biomasse de la forêt amazonienne ne sont pas correctement reproduits en raison de la représentation de la mortalité de la végétation dans le modèle. Ces travaux concernant deux des principaux puits de carbone terrestre à l’échelle mondiale, il est essentiel d’avoir une représentation la plus correcte possible des processus impliqués (phénologie pour les écosystèmes boréaux, équilibre entre mortalité et productivité en Amazonie) dans les modèles afin d’obtenir les meilleures projections futures de l’état des écosystèmes et du climat.Mon intégration dans un laboratoire et un département de géographie comme enseignant-chercheur m’ont amené à diversifier mes thématiques de recherche et mes pratiques en télédétection. À la faveur de l’encadrement d’étudiants de master et de l’accompagnement de doctorants, j’ai abordé la question de la disponibilité en eau dans les milieux semi-arides (Argentine, Sénégal) via la télédétection, apportant un regard complémentaire à celui de mes collègues géographes : en particulier, une relation directe entre la surface hivernale du manteau neigeux dans les Andes et le débit des rivières irrigant les oasis argentines a été confirmée. Les effets de cette variabilité interannuelle de la ressource en eau sur l’agriculture dans les oasis ont fait l’objet de travaux préliminaires basés sur la classification de l’occupation du sol et l’évolution temporelle d’indices spectraux. D’autres travaux sur l’occupation du sol et ses dynamiques ont été réalisés ou sont en cours, en France et dans les Suds, avec comme objectifs l’étude del’usage du sol par l’homme, l’évaluation des ressources agricoles ou forestières, ou encore le diagnostic de la vulnérabilité à un aléa.En résumé, les travaux présentés concernent les dynamiques temporelles des milieux physiques, à des échelles de temps saisonnière, interannuelle et multi-décennale, avec des enjeux sur le bilan de carbone et sur la disponibilité de ressources. Ils comportent une large part de développement méthodologique en télédétection, portant sur le fonctionnement saisonnier de la végétation et des hydrosystèmes, ou sur l’occupation du sol. Ils utilisent des données issues de capteurs de télédétection optique à haute et à moyenne résolutions spatiales, mais aussi celles d’autres types de capteurs tels que les radars, les gravimètres, ou les radiomètres micro-ondes, ce qui me permet d’une part de multiplier les regards sur les espaces étudiés, et d’autre part d’enseigner la télédétection dans sa diversité technique et thématique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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