L’objectif de ce module est de spatialiser certains résultats du Land-use Planner , notamment les dynamiques de déforestation. Visualiser ces dynamiques de changements sur une carte facilite la prise de conscience de l’impact de certaines décisions durant les processus de planification territoriale. Le module Land-use Planner Spatial comporte trois étapes et produit une cartographie animée permettant de voir l’évolution de la déforestation sur toute la période de simulation choisie.
À noter : la précision et la pertinence spatiale des cartographies finales demeurent limitées compte tenu de la généricité de la méthode employée et des limites des bases de données disponibles à l’échelle continentale. Les résultats ont surtout l’intérêt de faciliter le dialogue entre parties prenantes et les prises de conscience sur certains impacts potentiels. Pour tout autre usage, ils sont à prendre avec précaution et nécessitent un travail complémentaire à un niveau plus fin. Il peut notamment y avoir des décalages entre les valeurs de déforestation entrées à l’étape 2 du Land-use Planner Spatial et les valeurs dans les résultats du fait de la résolution limitée des données spatiales.
Bienvenue sur le module spatial du Land-use Planner !
L’objectif de ce module est de spatialiser certains résultats du Land-use Planner, notamment les dynamiques de déforestation – et prochainement aussi de restauration des paysages forestiers. Visualiser ces dynamiques de changements sur une carte facilite la prise de conscience de l’impact de certaines décisions durant les processus de planification territoriale. Le Land-use Planner Spatial comporte trois étapes et produit une cartographie animée permettant de voir l’évolution de la déforestation sur toute la période de simulation choisie.
À noter : la précision et la pertinence spatiale des cartographies finales demeurent limitées compte tenu de la généricité de la méthode employée et des limites des bases de données disponibles à l’échelle continentale. Les résultats ont surtout un intérêt pour faciliter le dialogue entre parties prenantes et les prises de conscience sur certains impacts potentiels. Pour tout autre usage, ils sont donc à prendre avec précaution et nécessitent un travail complémentaire à un niveau plus fin. Il peut notamment y avoir des décalages entre les valeurs de déforestation entrées à l’étape 2 du Land-use Planner Spatial et les valeurs dans les résultats du fait de la résolution limitée des données spatiales.
Le territoire utilisé dans le Land-use Planner Spatial doit correspondre le plus exactement possible au territoire utilisé dans l’outil Land-use Planner. Vérifiez que la surface (en hectares) affichée ici correspond bien à celle du territoire utilisé dans vos scénarios du Land-use Planner.
Deux options sont disponibles pour délimiter le territoire sur le Land-use Planner Spatial :
À chaque délimitation territoriale, le Land-use Planner Spatial calcule et indique la surface totale du territoire ainsi que la surface de chaque occupation des sols en croisant avec les statuts forestiers. N’hésitez pas à refaire votre délimitation territoriale si elle ne correspond pas bien au territoire utilisé dans votre projet Land-use Planner.
Vous devez également saisir le nom de votre territoire afin qu'il apparaisse dans les mises en pages finales.
Figure 1 : Capture d'écran de l'étape 1, la délimitation du territoire
Les informations sur les changements d’usage des terres et la déforestation proviennent des résultats du Land-use Planner et doivent être intégrés à cette étape. Dans votre projet Land-use Planner, choisissez le scénario qui vous intéresse pour cartographier les dynamiques de déforestation avec le Land-use Planner Spatial. Vous trouverez les informations utiles dans le tableau de résultats de la Matrice Land-use Planner (« Raw_matrix.xls ») qui résume les surfaces de conversion d’usages des terres par année pour un scénario donné. L’intégration de ces résultats du Land-use Planner dans le Land-use Planner Spatial peut se faire en chargeant un tableau synthétisant uniquement les conversions de déforestation par année et pour chacun des trois types de forêt du Land-use Planner Spatial : forêt protégée, forêt de production et autres forêts. L’utilisateur peut aussi définir manuellement chaque valeur de surfaces (en hectares) dans le Land-use Planner Spatial, en entrant les valeurs correspondantes dans le tableau à droite. Le travail sous-jacent d’intégration des données du Land-use Planner dans le tableau Land-use Planner Spatial de changements est résumé ci-dessous.
Figure 2 : Illustration du lien entre les résultats bruts du Land-use Planner (matrice du Land-use Planner pour un scénario donné) et l’agrégation des données selon les trois types de forêts du Land-use Planner Spatial pour leur intégration dans le module spatial. Dans le tableau de changements du Land-use Planner Spatial, les lignes indiquent l’intensité des changements annuels en hectares et les colonnes indiquent les trois types de forêts: déforestation des forêts protégées, des forêts de production ou d’autres types de forêts.
Figure 3 : Capture d'écran de l'étape 2, les changements d’usages des terres
Les facteurs de changements pris en compte sont les suivants :
La distance est calculée en mètres « à vol d’oiseau » (distance euclidienne). Ces trois facteurs sont simplement additionnés en un seul facteur de distance (pondération uniforme).
Le choix et la pondération des facteurs n’est pour l’instant pas modifiable par l’utilisateur.
Les résultats sont calculés à partir (1) de la carte d’occupation des sols intégrant le statut foncier des forêts, (2) de votre tableau de changements, et (3) de la carte de probabilité des changements. Les changements annuels sont retranchés des surfaces initiales de chaque type de forêt en prenant les pixels ayant les plus fortes probabilités d’être convertis, selon la carte de probabilité de changements fondée sur les trois facteurs précités. Les surfaces converties correspondent exactement aux surfaces dans le tableau des changements indiquées par l’utilisateur sauf lorsque les surfaces de forêts sont insuffisantes – type(s) de forêt entièrement disparu(s).
Le résultat principal est affiché sous la forme d’une carte animée montrant les surfaces de forêts perdues par année (GIF). Des graphiques complémentaires indiquent les surfaces annuelles défrichées et le cumul de ces surfaces par type de forêt sur la période de simulation.
Figure 4 : Capture d'écran de l'étape 3, la visualisation de la cartographie animée et des graphiques de synthèse
Cette page présente les données et éléments méthodologiques pour comprendre le module spatial du Land-use Planner, référencé ci-dessous par le Land-use Planner Spatial, et guider l’utilisateur.
L’objectif de cette première phase de développement (version prototype) est de démontrer la faisabilité de la cartographie dynamique de la déforestation à l'échelle du continent africain à partir des résultats du Land-use Planner. Une future phase de développement de ce module pourra visualiser la restauration des paysages forestiers, permettre de modifier les facteurs de changements, et couvrir d’autres continents et d’autres facteurs de conversion. Pour cette première phase, certains choix techniques ont été faits :
L’outil est structuré autour de trois étapes ( 1. Territoire, 2. Changements, 3.Résultats ). Les différentes étapes déclenchent des géo-traitements et des croisements entre les données utilisateurs et les données cartographiques précompilées du côté serveur ( cf. préparation des données d’entrées ) et renvoient le résultat de ces calculs du côté utilisateur visible dans l’application. Le graphique ci-dessous présente l’architecture du module et les principes de fonctionnement côté utilisateur et côté serveur.
Figure 1 : schéma présentant la méthodologie générale du Land-use Planner Spatial. L’interface grisée est une option prévue pour une prochaine phase de développement.
La phase de préparation permet de précompiler certaines données afin de les rendre disponibles et manipulables directement et rapidement par l’application. Ce travail est réalisé en amont à partir des données primaires de type raster ou vecteur, avec des résolutions et dates différentes ( cf. tableau des données primaires ). Les différents traitements réalisés à partir de ces données sont décrits plus en détail ci-dessous.
Tableau 1 : Bases de données spatiales utilisées
La carte d’occupation des sols utilisée est celle produite pour l’Agence Spatiale Européenne (ESA produit LC CCI) pour l’année 2020. Cette carte propose une cartographie mondiale de l’occupation des sols en 38 catégories, à 300 mètres de résolution, et actualisée chaque année depuis 2005. Toutes les catégories ne sont pas présentes sur le territoire africain. Pour plus de clarté et faire le lien avec la typologie du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat, cette légende a été simplifiée en sept catégories dans un premier temps, sur la base de typologie de l’ESA, puis en 10 catégories, après intégration des statuts fonciers forestiers ( cf. identification des statuts fonciers ).
Tableau 2 : Nomenclature des 10 catégories d’usage des terres de la carte d’occupation des sols après recatégorisation de la carte ESA-CCI
Figure 2 : Carte d’occupation des sols utilisée dans le Land-use Planner Spatial, recatégorisée à partir de la carte ESA, CCI 2020 et croisée avec les statuts fonciers issus de la base de données WDPA
A partir de la base de données WDPA (base de données mondiale des aires protégées), les forêts ont été catégorisées en trois types : forêt protégée, forêt de production et autres forêts. Cette catégorisation s’appuie sur les informations de la base de données, en particulier le nom de l’aire protégée (colonne « DESIG_EN ») et la catéogrie IUCN (colonne « IUCN_cat »). L’arbre de décision suivant a été appliqué pour catégoriser les trois types de forêts.
Figure 3 : Arbre de décision pour la catégorisation des trois types de forêts utilisés dans le Land-use Planner Spatial. Les informations de la base de données WDPA sont utilisées pour filtrer et étiqueter la typologie (carré vert) tel que présenté dans les carrés bleus. À noter que le premier critère implique d’écarter seulement les aires marines entièrement situées sur des zones marines et de conserver celles qui sont entièrement ou en partie sur des zones terrestres.
La base de données WDPA est actualisée en continu à partir des connaissances disponibles et données envoyées par les états. Malgré les efforts de contrôle qualité de la part des fournisseurs de données, il est important de noter qu’il existe de nombreuses limites dans cette base de données : les données sont incomplètes, il existe des erreurs de catégorisation, différents systèmes existent selon les pays, et les statuts des aires protégées peuvent évoluer et générer des doublons. À titre d’exemple et sur la base de la version utilisée (novembre 2022), nous avons pu observer :
Figure 4 : Cartographie des statuts fonciers des forêts à partir de la recatégorisation de la base de données WDPA
Les facteurs de changements traduisent les risques ou zones favorables aux changements en termes de probabilités. Concernant la déforestation, différents facteurs spatiaux permettent de localiser la déforestation probable. Les facteurs les plus communs ont été intégrés dans le module. En premier lieu, un facteur d’accessibilité à la ressource estimée par la distance à la lisière de la forêt. Ensuite, deux facteurs socio-économiques ont été intégrés dans la carte de risque : proximité aux grands marchés agricoles et distance aux infrastructures routières. Il s’agit de deux facteurs communément utilisés dans les études de modélisation spatiale ou économétrique de la déforestation. Ils traduisent la demande en denrées alimentaires, l’accès à la ressource et indirectement la densité de population. Ces trois facteurs ont été combinés en additionnant les valeurs des données brutes (distance en mètres) ce qui implique une pondération uniforme des trois facteurs dans la représentation du risque.
Figure 5 : Illustration de la carte de risque de déforestation croisant les facteurs de distance à la lisière, aux infrastructures routières, et aux grands marchés agricoles. Les zones en rouge sont les zones avec le risque le plus fort. Les zones jaunes et bleues, localisées loin des routes et des villes et/ou à l’intérieur des massifs forestiers, ont moins de risque d’être défrichées
Le module spatial du Land-use Planner est une création de l’ Institut Européen de la Forêt et de Nitidae .
L'ensemble du développement a été réalisé au sein du logiciel R via son interface utilisateur R Studio grâce au package R Shiny . Certaines fonctionnalités clés, comme la visualisation cartographique ou l'interactivité des figures, sont assurées respectivement par les technologies open-source Leaflet et Plotly . Le déploiement sur serveur quant à lui a été réalisé avec la technologie Docker .
Ce module a été produit avec l’aide de l’Union européenne. Le contenu de ce module est de la seule responsabilité de l' Institut Européen de la Forêt et ne peut en aucun cas être considéré comme reflétant les opinions des organismes de financement.
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