{"id":3205,"date":"2018-02-16T09:03:30","date_gmt":"2018-02-16T08:03:30","guid":{"rendered":"http:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/?p=3205"},"modified":"2018-06-22T10:47:01","modified_gmt":"2018-06-22T08:47:01","slug":"analyse-et-cartographie-de-la-distribution-potentielle-du-pergelisol-de-montagne-a-iaide-de-iapprentissage-automatique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/2018\/02\/analyse-et-cartographie-de-la-distribution-potentielle-du-pergelisol-de-montagne-a-iaide-de-iapprentissage-automatique\/","title":{"rendered":"Analyse et cartographie de la distribution potentielle du perg\u00e9lisol de montagne \u00e0 I’aide de I’apprentissage automatique"},"content":{"rendered":"

Th\u00e8se soutenue par Nicola DELUIGI, le 16 f\u00e9vrier 2018, Institut des dynamiques de la surface terrestre (IDYST)<\/em><\/p>\n

Dans les environnements alpins, le perg\u00e9lisol de montagne est d\u00e9fini comme un \u00e9tat thermique du sol et correspond \u00e0 tout mat\u00e9riau de la lithosph\u00e8re qui maintient une temp\u00e9rature \u00e9gale ou inf\u00e9rieure \u00e0 O\u00b0C pendant au moins deux ans. Sa d\u00e9gradation peut conduire \u00e0 une activit\u00e9 croissante de chutes de blocs, \u00e0 des acc\u00e9l\u00e9rations des glaciers rocheux et \u00e0 une augmentation des taux de transfert de s\u00e9diments.<\/p>\n

Au cours des 20 derni\u00e8res ann\u00e9es, les connaissances sur ce ph\u00e9nom\u00e8ne ont consid\u00e9rablement augment\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 de nombreuses \u00e9tudes et projets de suivi, qui ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 une distribution spatiale extr\u00eamement discontinue et complexe du ph\u00e9nom\u00e8ne, en particulier \u00e0 la micro\u00e9chelle (\u00e9chelle d’une forme g\u00e9omorphologique; dizaines \u00e0 plusieurs centaines de m\u00e8tres).<\/p>\n

L’objectif de cette recherche \u00e9tait l’\u00e9tude syst\u00e9matique et d\u00e9taill\u00e9e des potentialit\u00e9s offertes par une approche ax\u00e9e sur les donn\u00e9es dans le cadre de la mod\u00e9lisation de la distribution du perg\u00e9lisol de montagne. Les algorithmes d’apprentissage automatique (\\textit{machine learning}) sont capables de consid\u00e9rer un plus grand nombre de param\u00e8tres que les approches classiques. La distribution du perg\u00e9lisol peut \u00eatre mod\u00e9lis\u00e9e non seulement en utilisant des variables topoclimatiques (altitude, radiation solaire, etc.), mais aussi en tenant compte de la pr\u00e9sence et de l’absence connues du perg\u00e9lisol (observations de terrain).<\/p>\n

Collect\u00e9es dans un secteur des Alpes occidentales suisses, ces derni\u00e8res ont \u00e9t\u00e9 cartographi\u00e9es sur la base d’investigations de terrain (donn\u00e9es thermiques et g\u00e9o\u00e9lectriques), d’interpr\u00e9tation d’orthophotos et d’inventaires de glaciers rocheux. Un jeu de donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 construit \u00e0 partir de ces \u00e9vidences de terrain et compl\u00e9t\u00e9 par des pr\u00e9dicteurs environnementaux et morphologiques. Les donn\u00e9es ont d’abord \u00e9t\u00e9 analys\u00e9es avec des techniques montrant la pertinence des variables permettant d’identifier la contribution statistique de chaque facteur de contr\u00f4le et d’exclure les pr\u00e9dicteurs non pertinents ou redondants. Cinq algorithmes de classification appartenant aux domaines des statistiques et de I\u2019apprentissage automatique ont ensuite \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9s et test\u00e9s : la r\u00e9gression logistique, le SVM lin\u00e9aire et non lin\u00e9aire, les perceptrons multicouches et les for\u00eats al\u00e9atoires. Ces techniques d\u00e9duisent la relation qui existe entre de facteurs de contr\u00f4le du perg\u00e9lisol et son absence et pr\u00e9sence certaines directement \u00e0 partir de donn\u00e9es fournies. Elles permettent ensuite de pr\u00e9dire I’occurrence du perg\u00e9lisol l\u00e0 o\u00f9 elle est inconnue.<\/p>\n

Les performances de mod\u00e8les obtenus ont \u00e9t\u00e9 v\u00e9rifi\u00e9es \u00e0 I’aide d’indicateurs statistiques qui ont g\u00e9n\u00e9ralement indiqu\u00e9 la bonne qualit\u00e9 des r\u00e9sultats obtenus. En plus de ces mesures statistiques, une \u00e9valuation qualitative a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e et se base sur l’expertise g\u00e9omorphologique. Les for\u00eats al\u00e9atoires se sont r\u00e9v\u00e9l\u00e9es \u00eatre la technique produisant le meilleur mod\u00e8le. Ainsi, l’approche ax\u00e9e sur les donn\u00e9es offre un aper\u00e7u des incertitudes de la mod\u00e9lisation, qui informent sur la localisation des secteurs les plus incertains dans lesquels de futures campagnes de terrain m\u00e9ritent d’\u00eatre men\u00e9es afin d’am\u00e9liorer la fiabilit\u00e9 des cartes produites.<\/p>\n

Finalement, les for\u00eats al\u00e9atoires ont d\u00e9montr\u00e9 leur efficacit\u00e9 dans le cadre de la mod\u00e9lisation de la distribution du perg\u00e9lisol gr\u00e2ce \u00e0 des r\u00e9sultats comparables \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9 de terrain. L’emploi de variables environnementales illustrant la microtopographie du relief et les caract\u00e9ristiques du sol (tels que les indices de courbure, le NDVI et la granulom\u00e9trie) favorise la pr\u00e9diction de la distribution du perg\u00e9lisol \u00e0 la micro\u00e9chelle, avec des cartes pr\u00e9sentant des variations de la probabilit\u00e9 d’occurrence du perg\u00e9lisol sur des distances de quelques dizaines de m\u00e8tres. Par exemple, dans certains \u00e9boulis, les cartes illustrent une probabilit\u00e9 plus faible dans la partie amont de la pente, ce qui s’av\u00e8re coh\u00e9rent avec les observations de terrain.<\/p>\n

La limite inf\u00e9rieure du perg\u00e9lisol a ainsi \u00e9t\u00e9 automatiquement reconnue \u00e0 partir des \u00e9vidences de terrain fournies \u00e0 l’algorithme. Enfin, la haute r\u00e9solution du jeu de donn\u00e9es (10 m\u00e8tres) a permis d’\u00e9laborer des cartes pr\u00e9sentant une distribution spatiale du perg\u00e9lisol moins optimiste que celle offerte par les mod\u00e8les spatiaux classiques. La pr\u00e9diction du perg\u00e9lisol a en effet \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9e sans utiliser des seuils d’altitude (au-dessus desquels on peut trouver du perg\u00e9lisol) et respecte ainsi mieux la repr\u00e9sentation de la forte discontinuit\u00e9 du perg\u00e9lisol de montagne \u00e0 la micro\u00e9chelle.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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