Author: Mounia ZaouchePublisher:
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Book Description
Cette thèse porte sur l'estimation spatiale de la teneur superficielle en carbone organiquedu sol ou teneur en SOC (pour 'Soil Organic Carbon content'), à l'échelle d'une petite région agricolefrancilienne. La variabilité de la teneur en SOC a été identifiée comme étant l'une des principales sourcesd'incertitude de la prédiction des stocks de SOC, dont l'accroissement favorise la fertilité des sols etl'atténuation des émissions de gaz à effet de serre. Nous utilisons des données provenant de sourceshétérogènes décrites selon différentes résolutions spatiales (prélèvements de sol, carte pédologique, imagessatellitaires multispectrales, etc) dans le but de produire d'une part une information spatiale exhaustive,et d'autre part des estimations précises de la teneur en SOC sur la région d'étude ainsi qu'une uneévaluation des incertitudes associées. Plusieurs modèles originaux, dont certains tiennent compte duchangement du support, sont construits et plusieurs approches et méthodes de prédiction sont considérées.Parmi elles, on retrouve des méthodes bayésiennes récentes et performantes permettant non seulementd'inférer des modèles sophistiqués intégrant conjointement des données de résolution spatiale différentemais aussi de traiter des données en grande dimension. Afin d'optimiser la qualité de la prédictiondes modélisations multi-sources, nous proposons également une approche efficace et rapide permettantd'accroître l'influence d'un type de données importantes mais sous-représentées dans l'ensemble de toutesles données initialement intégrées.