Le découpage et la caractérisation du territoire en écotopes se basent sur des images issues de la télédétection (images aériennes et satellitaires). Les données source utilisées sont fournies par le Service public de Wallonie : orthophotos (25 cm de résolution) et données et MNS photogrammétrique LIDAR (0.8 pts/m). Ces données ont été ré-échantillonnées à 2 mètres de résolution. Les données MNT sont issues des données LIDAR 2012-2013. Des séries temporelles SENTINEL-2 (ESA) ont également été utilisées. L’information dérivée par télédétection a été fusionnée avec des données thématiques existantes afin de consolider les résultats. Ces données comprennent le SIGEC anonymisé, Walous 2018 et les types de forêt du projet CARTOFOR.

Dans le cadre de l'étude, l'approche GEOBIA (GEOgraphic Object-Based Image Analysis) a été utilisée. Il s'agit d'une méthode de classification itérative d'images d'observation de la terre qui considère les entités géographiques comme des objets contextuels homogènes. GEOBIA requiert :

1. La délimitation des zones écologiquement homogènes

Les orthophotos 2015 ont été segmentées selon des critères topographiques et d'occupation du sol. Les traitements ont été réalisés dans E-Cognition.

2. la caractérisation de chaque entité (segment) suivant des caractéristiques communes et des critères d'espace et de temps ainsi que la relation entre une entité et ses voisins

Chaque espace est caractérisé par des attributs provenant de plusieurs bases de données et d'analyses SIG. Quelques 90 variables ont été dégagées. Elles concernent les aspects suivants :

- bioclimatiques : variables extraites de la base de données Worlclim (grille de 1km² de résolution) et relatives aux températures et précipitations. Quelques variables sont également extraites d'analyses de séries temporelles d’images satellitaires à haute fréquence temporelle telles que PROBA-V, SPOT-VGT et MODIS (Lifewatch WB snow analysis);

- topographiques : données dérivées de ERRUISSOL (pente, élévation, rugosité, etc.) ou du MNT LIDAR ;

- couverture de sols : données dérivées d'analyses sur les orthophotos, les données LIDAR et Sentinel-2 ;

- type de sols : les attributs relatifs aux types de sols sont dérivés de la carte numérique des sols de Wallonie (CNSW).

Plusieurs autres jeux de données ancillaires disponibles sur le territoire régional ont également été utilisés, dont les données OpenStreetMap.

Quelques 1.2 million d'entités polygonales ont été automatiquement créées et caractérisées. Les modèles obtenus grâce aux écotopes sont comparés à ceux résultant d’un découpage par grille arbitraire. L’utilité de variables additionnelles (type de sol, distance au cours d’eau, etc.) est aussi testée afin de proposer des améliorations à la base de données.

Une légende basée sur les catégories de la légende LCCS de la carte d’occupation des sols de l’ESA est proposée pour visualiser ces données. Cette légende a été adaptée à la Wallonie afin de mieux visualiser les zones peu densément bâties (classe 195) et les zones ouvertes non inondées d’intérêt biologique particulier (classe 135).

L'évolution du jeu de données s'envisage à plusieurs niveaux :

- Une évolution des données sources (Occupation du Sol, dernière version des orthophotos disponibles, exploitation de données Sentinel récentes)

- Une re-délimitation des écotopes (nouvelle segmentation) qui implique des modifications majeures de leur structure.

- Une modification des attributs : ajout de nouveaux champs ou re-calcul par introduction de nouvelles données.

Crédit à citer : Radoux, J. (UCL-ELIe), Defourny, P. (UCL-ELIe), Delangre, J. (ULg-ABT), Jacquemin, F. (ULg-ABT), Coos, W. (ULg-ABT), De Maet, T. (UCL-ELIe), Hawotte, F. (UCL-ELIe), Dufrêne M. (ULg-ABT) (2015).

Source à citer pour l'article : Radoux, J.; Bogaert, P. Good Practices for Object-Based Accuracy Assessment. Remote Sens. 2017, 9, 646.