Recherche de variables contribuant à l'organisation d'un paysage de moyenne montagne : le cas des Hautes Chaumes du Forez

par Pierre-Olivier Mazagol

Thèse de doctorat en Géographie

Sous la direction de Bernard Etlicher.

Soutenue en 2006

à Saint-Etienne .


  • Résumé

    Cette recherche s’inscrit dans la lignée de nombreuses études ayant porté sur les Hautes Chaumes des Monts du Forez. Elle consiste à mettre en place une méthodologie permettant d’expliquer dans quelle mesure un certain nombre de variables physiques (comme les pentes, les expositions, les courbures. . . ) et anthropiques (pratiques pastorales) exercent des contraintes sur la distribution du couvert végétal. Une réflexion sur la notion de paysage nous conduit à l’utilisation de la méthode d’analyse du paysage PEGASE s’est imposée. Il s’agit d’une procédure divisive multivariée basée sur les principes de la Théorie de l’information. Loin de n’être qu’une simple application de l’algorithme, cette recherche se veut innovante. Tout d’abord, c’est la première fois que Pegase est utilisé pour traiter des bases de données de grandes tailles (méta-bases de données Pegase. Cet aspect a induit le développement de deux outils complémentaires annexes à Pegase facilitant et automatisant la structure de bases de données. Outre la construction des bases de données, Asc2Peg permet l’utilisation de Pegase dans un contexte S. I. G. , puisque qu’il fonctionne à partir de fichiers d’échange ESRI ASCII Grid. D’autre part, un grand nombre de variables ont des effets potentiels sur la distribution de la végétation. Un des aspects de notre travail a consisté à les identifier et a homogénéiser la formulation mathématique de différents indices géomorphométriques, dérivées des modèles numériques de terrains (pentes, expositions, courbures. . . ). Enfin, notre méthodologie est basée sur une approche multi-échelle prenant en compte étendue et résolution et nous a conduit à mettre en évidence un certain nombre de variables que nous avons qualifiées de « dominantes ». Une multitude d’applications sont envisageables. Notre travail a permis de placer Pegase comme outil potentiel d’aide à la mise en place de cartographies par classification automatique en télédétection.

  • Titre traduit

    Identifiying the variables that contribute to landscape organisation in an Hercynian Mountain landscape : the case of the Forez Mountains "Hautes Chaumes" region, France


  • Résumé

    This research is in line with the number of studies conducted in the Hautes Chaumes area in the Monts du Forez. Our goal was to develop an approach that would help explain the extent to which physical variables (i. E. Slope, aspect, contour) and anthropic factors (agricultural practices) restrict the distribution of vegetative cover. A reflection on the concept of landscape led us to the use of PEGASE. This software applies a divisive multivariate approach based on the principles of Information. The usefulness of PEGASE has already been attested by previous applications, but in our work we innovated on traditional uses of the method in different manners. Firstly, this is the first time that PEGASE has been used with large databases (PEGASE meta-databases). This led us to the development of two supplementary tools associated with PEGASE that facilitate and automate database management. In addition to constructing the databases, Asc2Peg allows PEGASE to be used in G. I. S. Format because it runs from ESRI ASCII Grid exchange files. Additionally, there are numerous variables that can potentially affect the distribution of vegetation, one aspect of our work being to identify them. In parallel, we reviewed and standardized the mathematic formulation of various geomorphometric indices – derivatives of Digital Terrain Models (slope, aspect, contour, etc. ). Finally, our methodology is based on a multi-scale approach, taking into account geographic extent and resolution, and led us to identify a set of variables that we describe as “dominant”. Our research also showed that PEGASE could be a potentially useful mapping tool when applied to automatic classification of satellite imagery.

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  • Détails : 1 vol. (302 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p.279-287

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