Definition, design and assessment of a spatial information system for pastoralism in French mediterranean areas
Définition, conception et évaluation d'un système d'information spatial pour le pastoralisme en zones périméditerranéennes françaises
Résumé
Pastoral farming is a very widespread grazing practice in the French peri-Mediterranean regions, consistent with societal expectations and a provider of multiple services. Its sustainability depends in particular on its ability to effectively and sustainably develop rangeland vegetation. The grazing and spatial behavior of the herds is a key element to take into account in order to adjust the grazing management; today, it can be documented and analyzed through digital tools. The application of precision livestock farming to pastoral farming is constrained by the heterogeneity of environments and the diversity of agro-sylvo-pastoral systems. However, a diversity of data is available today to document the functioning of the pastoral ecosystem. The integration and combination of heterogeneous data within an information system (IS) could allow for an in-depth analysis of the behavior of herds on pasture. To achieve this, the IS must be able to handle the heterogeneity of the data and provide analysis functionalities to produce indicators to assist in the management of grazing on rangelands.The main objective of this thesis was to propose and test technical and methodological approaches to define an IS that meets these considerations. To achieve this objective, our work was carried out in three steps: i) identification of the needs of the breeders and translation into technical and functional characteristics of the IS; ii) definition of spatial data quality criteria: accuracy, representation scale and semantics, temporal granularity; iii) exploration of different spatial data analysis approaches, and in particular frequent sequence and point pattern analysis. At the end of this thesis, we select the Apache Hadoop data lake as the IS for its numerous advantages in managing heterogeneous data and integrating analysis and diffusion modules adapted to the context. We propose to manage distributed storage and parallelized processing via the HDFS (Hadoop Distributed File System). The spatial data quality criteria we use are: i) 10m spatial resolution to describe the heterogeneity of the environment, ii) a sufficiently high precision of the land use classes in order to better characterize the classes of pastoral interest, and iii) an acquisition frequency of 5 minutes for the herd location data in order to facilitate the extraction of knowledge at different temporal scales (hourly, daily, grazing phase). The pre-processing carried out did not improve the accuracy of grassland, moorland and woodland identification compared to the OSO database; we suggest instead to mobilize complementary data such as NDVI and OSAVI to describe the state and dynamics of vegetation. Regarding the GPS tracks of the herds, point pattern analysis methods were able to produce indicators of the explored area, dispersion and presence density within the park. Unfortunately, the experimental conditions and in particular the size of the parks (about 1ha), did not favor a variability of environmental factors and thus did not allow characterizing their influence on herd behavior.This thesis brings an operational and scientific contribution for pastoral farming in French Mediterranean and mountainous areas. The operational contribution concerns the definition and the design of an IS in adequacy with the needs of the pastoral farmers and the challenges related to the heterogeneous data, which can be used as reference for to support grazing management on rangelands. The scientific contribution concerns the definition of analysis methods to produce indicators allowing to describe the spatial and temporal use of rangelands by herds and to hierarchize the influence of environmental factors on they grazing and spatial behaviour.
Le pastoralisme est un mode d'élevage très répandu en régions péri-méditerranéennes françaises, cohérent avec les attentes sociétales et pourvoyeur de multiples services. Sa pérennité dépend notamment de sa capacité à valoriser efficacement et durablement les végétations de parcours. Le comportement alimentaire et spatial des troupeaux est un élément clé à prendre en compte pour ajuster la conduite du pâturage ; aujourd'hui, il peut être documenté et analysé à travers des outils numériques. L'application de l'élevage de précision au pastoralisme est contrainte par l'hétérogénéité des milieux et la diversité des systèmes agro-sylvo-pastoraux. Cependant, on dispose aujourd'hui d'une diversité de données pour documenter le fonctionnement de l'écosystème pastoral. L'intégration et la combinaison de données hétérogènes au sein d'un système d'information (SI) pourrait permettre de proposer une analyse approfondie du comportement des troupeaux sur parcours. Pour y parvenir, ce SI doit être prendre en charge l'hétérogénéité des données et fournir les fonctionnalités d'analyse en vue de produire des indicateurs d'aide à la conduite du pâturage sur parcours.Le principal objectif de cette thèse était de proposer et tester des approches techniques et méthodologiques permettant de définir un SI qui répond à ces considérations. Pour atteindre cet objectif, nos travaux ont été réalisés en trois étapes : i) identification des besoins des éleveurs et traduction en caractéristiques techniques et fonctionnelles du SI ; ii) définition des critères de qualité des données spatiales : précision, échelle de représentation et sémantique, granularité temporelle ; iii) exploration de différentes approches d'analyse de données spatiales, et en particulier analyse de séquences fréquentes et extraction de motifs de points. A l'issue de cette thèse, nous retenons le lac de données Hadoop d'Apache comme SI pour ses nombreux avantages pour la gestion des données hétérogènes et l'intégration de modules d'analyse et de diffusion d'information. Nous proposons de gérer le stockage distribué et le traitement parallélisé via le système de fichiers HDFS (Hadoop Distributed File System). Les critères de qualité des données spatiales que nous retenons sont : i) 10m de résolution spatiale pour bien décrire l'hétérogénéité du milieu, ii) une précision suffisamment élevé des classes d'occupation des sols en vue de mieux caractériser les classes d'intérêt pastoral, et iii) une fréquence d'acquisition de 5 minutes pour les données de localisation des troupeaux afin de faciliter l'extraction de connaissances à différentes échelles temporelles. Les prétraitements effectués n'ont pas permis d'améliorer la précision des surfaces de pelouse, lande et bois pâturés par rapport à la base OSO ; nous suggérons de mobiliser des données complémentaires telles que le NDVI et l'OSAVI pour décrire l'état et la dynamique des végétations. A partir des traces GPS des troupeaux, l'analyse de motifs de points a permis de produire des indicateurs d'étendue explorée, de dispersion et de densité de présence au sein du parc. Malheureusement, les conditions expérimentales et notamment la taille des parcs (environ 1ha), n'ont pas favorisé une variabilité des facteurs du milieu et ainsi n'ont pas permis de caractériser leur influence sur le comportement des troupeaux.Cette thèse apporte deux principales contributions : opérationnelle et scientifique. La contribution opérationnelle concerne la définition et la conception d'un SI en adéquation avec les besoins des éleveurs pastoraux et les enjeux liés aux données hétérogènes, et pouvant accompagner la conduite du pâturage sur parcours. La contribution scientifique concerne la définition des méthodes d'analyse permettant de produire des indicateurs pouvant traduire l'utilisation spatiale et temporelle des milieux pastoraux variés par les troupeaux et de hiérarchiser l'influence des facteurs du milieu sur le comportement des troupeaux.
Origine : Version validée par le jury (STAR)