Modélisation spatiale multi-sources de la teneur en carbone organique du sol d'une petite région agricole francilienne

par Mounia Zaouche

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Liliane Bel et de Emmanuelle Vaudour.

Soutenue le 15-03-2019

à l'Université Paris-Saclay (ComUE) , dans le cadre de École doctorale de mathématiques Hadamard (Orsay, Essonne ; 2015-....) , en partenariat avec Laboratoire Mathématiques et Informatique Appliquées (Paris) (laboratoire) et de Université Paris-Sud (1970-2019) (établissement opérateur d'inscription) .

Le président du jury était Yves Coquet.

Le jury était composé de Liliane Bel, Emmanuelle Vaudour, Yves Coquet, Hocine Bourennane, Edith Gabriel, María Dolores Ugarte.

Les rapporteurs étaient Hocine Bourennane, Edith Gabriel.


  • Résumé

    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.

  • Titre traduit

    Multi-source spatial modelling of the soil organic carbon content in Western Paris croplands


  • Résumé

    In this thesis, we are interested in the spatial estimation of the topsoil organic carbon(SOC) content over a small agricultural area located West of Paris. The variability of the SOC contenthas been identified as one of the main sources of prediction uncertainty of SOC stocks, whose increasepromotes soil fertility and mitigates greenhouse gas emissions. We use data issued from heterogeneoussources defined at different spatial resolutions (soil samples, soil map, multispectral satellite images, etc)with the aim of providing on the one hand an exhaustive spatial information, and on the other accurateestimates of the SOC content in the study region and an assessment of the related uncertainties. Severaloriginal models, some of which incorporate the change of support, are built and several approaches andprediction methods are considered. These include recent and powerful Bayesian methods enabling notonly the inference of sophisticated models integrating jointly data of different spatial resolutions butalso the exploitation of large data sets. In order to optimize the quality of prediction of the multi-sourcedata modellings, we also propose an efficient and fast approach : it allows to increase the influence of animportant but under-represented type of data, in the set of all initially integrated data.


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