Modeling the spatial distribution of crop sequences at a large regional scale using land-cover survey data: A case from France

Ying Xiao 1, * Catherine Mignolet 1 Jean-François Mari 2 Marc Benoît 1
* Auteur correspondant
2 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : L'évaluation des impacts des systèmes de production agricole requiert une information spatiale explicite sur les système de culture. Les successions de culture sont des pratiques largement adoptées mais difficiles à détecter. Cette étude présente une nouvelle méthode de fouille de données pour décrire la distribution spatiale des successions de cultures à grande échelle. La fouille de données s'appuie sur des modèles de Markov cachés du second ordre qui effectuent une classification non supervisée des successions de cultures pratiquées sur la totalité du territoire national de 1992 à 2003. 2549 triplets de cultures ont été tout d'abord identifiés en tant que successions principales sur 406 petites régions agricoles. 21 classes ont été dégagées par une classification ascendante hiérarchique. 4 systèmes de cultures ont été mis en lumière: Vignoble, prairies temporaires, système centré maïs, système centré blé - orge.
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Article dans une revue
Computers and Electronics in Agriculture, Elsevier, 2014, 012, pp.51-63
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Contributeur : Jean-François Mari <>
Soumis le : lundi 31 mars 2014 - 09:59:39
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:54
Document(s) archivé(s) le : lundi 10 avril 2017 - 06:43:00

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Ying Xiao, Catherine Mignolet, Jean-François Mari, Marc Benoît. Modeling the spatial distribution of crop sequences at a large regional scale using land-cover survey data: A case from France. Computers and Electronics in Agriculture, Elsevier, 2014, 012, pp.51-63. 〈hal-00967890〉

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