2 base d`une représentation cohérente des superficies

2 base d`une représentation cohérente des superficies
2
BASE D’UNE REPRÉSENTATION
COHÉRENTE DES SUPERFICIES
TERRESTRES
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
AUTEURS ET REVISEURS
Auteurs principaux coordinateurs
Ronnie Milne (Royaume-Uni) et Bubu Pateh Jallow (Gambie)
Auteurs principaux
Dominique Arrouays (France), Peter Beets (Nouvelle-Zélande), Paul Drichi (Ouganda), Ismail Bin Harun
(Malaysie), James Hrubovcak (États-Unis), Ted Huffman (Canada), William Irving (États-Unis), Michael Koehl
(Allemagne), Erda Lin (Chine), Lennart Olsson (Suède), Jim Penman (États-Unis), Ryosuke Shibasaki (Japon),
Brian Turner (Australie), Julio C.Vargas (Équateur) et Ernesto F. Viglizzo (Argentine).
Contributeur
Ralph Alig (États-Unis)
Réviseurs
Mike Apps (Canada) et Jose Domingo Miguez (Brésil)
2.2
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Table des matières
Table des matières
2.1
INTRODUCTION
2.5
2.2
CATEGORIES D’UTILISATION DES TERRES
2.5
2.3
REPRESENTATION DES SUPERFICIES TERRESTRES
2.7
2.3.1
Introduction ..................................................................................................................................... 2.7
2.3.2
Trois méthodes................................................................................................................................. 2.7
2.3.2.1 Méthode 1 : Données de base sur l’utilisation des terres ........................................................... 2.7
2.3.2.2 Méthode 2 : Enquête sur l’utilisation des terres et le changement d’affectation des terres ....... 2.9
2.3.2.3 Méthode 3 : Données spatialement explicites sur l’utilisation des terres ................................. 2.12
2.3.3
Utilisation des méthodes................................................................................................................ 2.14
2.3.4
Incertitudes associées aux méthodes.............................................................................................. 2.17
2.4
CREATION DE BASES DE DONNEES SUR L’UTILISATION DES TERRES
2.18
2.4.1
Utilisation de données établies à d’autres fins ............................................................................... 2.18
2.4.2
Collecte de nouvelles données par échantillonnage....................................................................... 2.19
2.4.3
Collecte de nouvelles données dans les inventaires complets........................................................ 2.19
2.4.4
Outils de collecte de données......................................................................................................... 2.19
2.4.4.1 Techniques de télédétection ..................................................................................................... 2.19
2.4.4.2 Relevés de terrain..................................................................................................................... 2.21
Appendice 2A.1 Exemples de méthodes dans les pays individuels
2.23
Appendice 2A.2 Exemples d’ensembles de données internationales sur la couverture terrestre
2.27
Références
2.29
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
2.3
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
Figures
Figure 2.3.1
Vue d’ensemble de la Méthode 3: Évaluations directes et répétées de l’utilisation des
terres à partir d’une couverture spatiale complète ......................................................... 2.12
Figure 2.3.2
Diagramme décisionnel pour l’utilisation de données existantes avec les méthodes
relatives aux superficies ................................................................................................ 2.15
Figure 2.3.3
Diagramme décisionnel pour le choix de méthode pour les superficies pour les pays
ne possédant pas de données ..................................................................................…….2.16
Figure 2A.1.1 Stades d’élaboration des bases de données sur la couverture terrestre de
la Nouvelle-Zélande....................................................................................................... 2.26
Tables
Tableau 2.3.1 Exemple of Méthode 1: Données disponibles sur l’utilisation des terres
avec couverture territoriale complète ......................................................................................... 2.8
Tableau 2.3.2 Exemple indicatif de sub-division des données pour la Méthode 1 ................................ 2.9
Tableau 2.3.3 Exemple indicatif de tabulation de toutes les transitions pour la Méthode 2
y compris des sous-catégories définies nationalement .........................................................
2.10
Tableau 2.3.4 Exemple indicatif de données de Méthode 2 dans une matrice CAT avec
sub-divisions des catégories. .................................................................................................. 2.11
Tableau 2.3.5 Matrice simplifiée de changement d’affectation des terres pour un exemple
de Méthode 2............................................................................................................................ 2.11
Tableau 2.3.6 Résumé des incertitudes liées aux Méthodes 1 à 3. ....................................................... 2.17
Tableau 2A.1.1 Matrice d’utilisation des terres et changement d’affectation des terres
pour les États-Unis ................................................................................................................... 2.23
Tableau 2A.1.2 Matrice d’utilisation des terres et changement d’affectation des terres
pour l’Écosse entre 1984 et 1990 ............................................................................................. 2.24
2.4
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Catégories d’utilisation des terres
2.1
INTRODUCTION
L’estimation des stocks de carbone et des émissions et absorptions des gaz à effet de serre liées aux activités du
secteur de l’utilisation des terres, changements d’affectation des terres et foresterie (UTCATF) fait appel à des
données sur les superficies terrestres. Le présent chapitre contient des recommandations sur les choix
méthodologiques appropriés pour l’identification et la représentation cohérente des superficies dans les calculs
d’inventaires.
Dans la pratique, les pays collectent ces données à l’aide de diverses méthodes (recensements annuels, relevés
périodiques, télédétection, etc.). Le Chapitre 2 présente des recommandations en matière de bonnes pratiques
pour trois méthodes de représentation des superficies terrestres. Ces méthodes permettent d’obtenir les données
sur les superficies spécifiées aux Chapitres 3 et 4 pour l’estimation et notification des inventaires des gaz à effet
de serre pour diverses catégories de terres. Elles permettent également d’exploiter pleinement les données et
modèles disponibles, et de prévenir, autant que possible, le risque de double comptage et d’omission dans les
estimations. Avec ces méthodes, certaines superficies ne risqueront plus de figurer dans plusieurs catégories ou
d’être omises de l’inventaire. Les méthodes et recommandations du présent chapitre, sans prétendre être finales
ou exhaustives, permettront aux responsables chargés des inventaires de prendre des décisions en connaissance
de cause. Conformément aux bonnes pratiques, les méthodes utilisées pour la représentation des superficies
terrestres doivent avoir les caractéristiques générales suivantes :
•
•
•
•
Elles doivent être adéquates, c’est-à-dire capables de représenter les variations des stocks de carbone et les
émissions et absorptions de gaz à effet de serre et leurs liens avec l’utilisation des terres et les changements
d’affectation des terres.
Elles doivent être cohérentes, c’est-à-dire capables de représenter la gestion et les changements d’affectation
des terres avec une cohérence temporelle, sans être indûment affectées par des discontinuités artificielles
dans les séries temporelles ou par les effets de l’interaction des données d’échantillonnage et des rotations
ou des cycles d’utilisation des terres (cycle récolte-régénération en foresterie, ou cycles de gestion de
l’intensité du travail du sol pour les terres cultivées, par exemple).
Elles doivent être complètes, c’est-à-dire qu’elles doivent inclure la totalité des superficies terrestres d’un
pays, avec, s’il y a lieu, équilibre entre les augmentations et les diminutions de superficies, et indiquer des
sous-catégories terrestres utilisées pour l’estimation et la notification conformément aux définitions des
Accords de Marrakech pour les parties au Protocole de Kyoto.
Enfin, elles doivent être transparentes, c’est-à-dire que les sources de données, les définitions, les
méthodologies et les hypothèses doivent être décrites avec précision.
2.2
CATEGORIES D’UTILISATION DES TERRES
Six grandes catégories1 de terres sont décrites dans la présente section. Elles peuvent être considérées comme des
catégories de niveau supérieur pour la représentation des superficies terrestres d’un pays. Ces catégories sont en
conformité avec les Lignes directrices du GIEC et les Articles 3.3 et 3.4 du Protocole de Kyoto, et peuvent être
sub-divisées comme indiqué aux Chapitres 3 et 4 du présent rapport. Elles sont suffisamment étendues pour
permettre le classement de toutes les superficies terrestres dans la majorité des pays et la prise en compte des
différences entre les systèmes de classification nationaux. Lors de l’utilisation des systèmes de classification
nationaux, on devra veiller à leur cohérence temporelle. Les catégories devront être utilisées avec les méthodes
décrites aux sections ultérieures du présent chapitre pour faciliter une estimation cohérente de l’utilisation des
terres dans le temps. Pour autant, il n’est pas nécessaire d’estimer ou de notifier les variations des stocks de
carbone ou les émissions et absorptions de gaz à effet de serre si cela n’est pas requis par les Lignes directrices
du GIEC ou, pour certains pays, par les Accords de Marrakech 2.
Bien que les désignations de ces catégories associent la couverture terrestre (terres forestières, prairies, zones
humides) et l’utilisation des terres (terres cultivées, établissements, etc.), pour des raisons pratiques, les
catégories sont dites catégories d’utilisation des terres. Elles ont été choisies pour les raisons suivantes :
1
2
En général, les catégories de base sont conformes au travaux en cours sur l’harmonisation des définitions liées aux forêts
par l’Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO), le GIEC, l’Union internationale des
instituts de recherches forestières (IUFRO) et le Centre pour la recherche forestière internationale (CIFOR) (FAO 2002),
avec des définitions pour la foresterie et autres types d’utilisation des terres par le Service géologique des Etats-Unis
(USGS (2001)), FAO (1986, 1995) décrites par le GIEC (2000), et avec les définitions adoptées pour l’utilisation des terres
en vertu du Protocole de Kyoto et des Accords de Marrakech (FCCC/CP/2001/13/Add.1, p58).
Les variations des stocks de carbone et les émissions de gaz à effet de serre des terres non exploitées ne font pas l’objet de
notifications conformément aux Lignes directrices du GIEC ; toutefois, la notification devient nécessaire si des terres non
exploitées sont converties en terres exploitées.
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
2.5
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
•
•
•
•
Elles sont raisonnablement conformes aux Lignes directrices du GIEC ;
Elles constituent une base solide pour l’estimation du carbone ;
Elles sont raisonnablement cartographiables par télédétection ; et
Elles sont complètes, en ceci que toutes les superficies terrestres devront être représentées dans les catégories.
Il convient d’être prudent pour ce qui est des suppositions de l’utilisation des terres à partir de ces catégories.
Dans certains pays, par exemple, des superficies importantes dans la catégorie des terres forestières peuvent
servir de pâturages, et il peut y avoir collecte de bois de feu provenant d’arbres disséminés dans des prairies. Ces
superficies peuvent être assez importantes pour que les pays les étudient séparément, auquel cas, conformément
aux bonnes pratiques, ces catégories supplémentaires doivent être des sous-catégories des grandes catégories
suggérées et on doit veiller à la représentation de la totalité des superficies terrestres.
Les pays utiliseront leurs propres définitions de ces catégories, lesquelles pourront, naturellement, refléter des
définitions acceptées au plan international, comme celles de la FAO, Ramsar, etc. C’est pour cela qu’à
l’exception de descriptions générales, le présent document ne donne pas de définitions. Les terres exploitées
peuvent être différenciées des terres non-exploitées non seulement par la notion de production, mais également
par des fonctions écologiques et sociales. Les définitions détaillées et la méthode adoptée pour différencier les
terres exploitées et non-exploitées devront être décrites avec transparence.
Les grandes catégories de terres utilisées pour la préparation des inventaires des gaz à effet de serre (GES) sont :
(i) Terres forestières : Cette catégorie inclut toutes les terres à végétation ligneuse correspondant aux seuils
utilisés dans la définition des terres forestières dans l’inventaire national des gaz à effet de serre, sub-divisées au
niveau national en terres exploitées et non exploitées, et par type d’écosystème comme spécifié par les Directives
du GIEC 3. Elle inclut également des terres dont la végétation est actuellement inférieure aux seuils de la
catégorie des terres forestières, mais qui devrait les dépasser.
(ii) Terres cultivées : Cette catégorie inclut les terres arables et labourables, et les systèmes agro-forestiers dont
la végétation est inférieure aux seuils de la catégorie des terres forestières, conformément aux définitions
nationales.
(iii) Prairies : Cette catégorie inclut les parcours et les grands pâturages libres qui ne sont pas considérés comme
des terres cultivées. Elle inclut également des systèmes dont la végétation est inférieure aux seuils de la catégorie
des terres forestières, et qui ne devrait pas dépasser, sans intervention humaine, les seuils utilisés pour la
catégorie des terres forestières. Elle inclut également toutes les prairies, depuis les terrains en friche jusqu’aux
espaces récréatifs, ainsi que les systèmes agricoles et sylvo-pastoraux, sub-divisés en terres exploitées et non
exploitées, conformément aux définitions nationales.
(iv) Zones humides : Cette catégorie inclut les terres couvertes d’eau ou saturées pendant la totalité ou une partie
de l’année (tourbières, etc.) et qui n’entrent pas dans les catégories des terres forestières, terres cultivées, prairies ou
établissements. Elle peut être sub-divisée en terres exploitées et non exploitées, conformément aux définitions
nationales. Elle inclut les bassins en tant que sub-division exploitée et les fleuves et lacs naturels en tant que subdivisions non exploitées.
(v) Établissements : Cette catégorie inclut toutes les terres développées, y compris l’infrastructure des transports
et les établissements humains de toutes dimensions, sauf s’ils sont déjà inclus dans d’autres catégories. Elle doit
être conforme aux définitions nationales.
(vi) Autres terres 4 : Cette catégorie inclut les sols dénudés, les roches, les glaces et toutes les superficies
terrestres non exploitées qui ne figurent pas dans une des cinq autres catégories. Elle permet de faire
correspondre la totalité des superficies terrestres identifiées à la superficie nationale, lorsque des données sont
disponibles.
Lors de l’utilisation de ces catégories, les organismes chargés des inventaires devront classer les terres dans une
catégorie seulement, pour prévenir le risque de double comptage. Si un système de classification national ne
correspond pas aux catégories (i) à (vi) susmentionnées, les bonnes pratiques consistent à grouper ou diviser les
catégories du système national afin de pouvoir utiliser les catégories susmentionnées, en documentant la
procédure adoptée. De même, il est recommandé de fournir des définitions nationales pour toutes les catégories
utilisées dans l’inventaire et d’indiquer les seuils ou les paramètres utilisés dans les définitions. Lors de la
création ou modification de systèmes nationaux de classification des terres, conformément aux bonnes pratiques,
on vérifiera leur compatibilité avec les catégories d’utilisation des terres (i) à (vi).
Les grandes catégories susmentionnées constituent une structure qui permettra une sub-division ultérieure par
activité, mode de gestion, zone climatique et type d’écosystème selon les besoins, nécessaire à la mise en oeuvre
de méthodes d’évaluation des variations des stocks de carbone et des émissions et absorptions de gaz à effet de
serre décrites au Chapitre 3 (Recommandations en matière de bonnes pratiques pour le secteur CATF) et au
3
4
La gestion des forêts a une signification particulière aux termes des Accords de Marrakech, et peut nécessiter une subdivision de la forêt gérée comme décrit au Chapitre 4.
Les bassins de carbone ne devront pas être évalués pour cette catégorie, mais sont inclus pour la vérification de la cohérence
générale de la superficie.
2.6
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
Chapitre 4 (Méthodes supplémentaires et recommandations en matière de bonnes pratiques résultant du
Protocole de Kyoto) ; elles permettent une comparaison avec les catégories 5A à 5E des Lignes directrices du
GIEC. La Section 3.1.2 et le Tableau 3.1.1 (Correspondance entre les sections du Chapitre 5 des Lignes
directrices du GIEC et les sections du Chapitre 3 du présent rapport) décrivent comment établir des liens entre la
structure méthodologique décrite dans le présent rapport et celle des Lignes directrices du GIEC.
2.3
REPRÉSENTATION DES SUPERFICIES TERRESTRES
2.3.1 Introduction
Cette section décrit trois méthodes de représentation des superficies terrestres basées sur les grandes catégories
définies précédemment et présentées ci-dessous par ordre de données croissant. La Méthode 1 identifie la superficie
totale pour chaque catégorie d’utilisation des terres, mais ne fournit pas d’informations détaillées sur les variations
de superficies entre les catégories, et n’est spatialement explicite qu’au niveau national ou régional. La Méthode 2
permet de suivre l’évolution des changements d’affectation des terres entre les catégories. La Méthode 3 complète
la Méthode 2 et permet de suivre l’évolution des changements d’affectation des terres sur une base spatiale.
Les méthodes ne sont pas présentées hiérarchiquement et ne s’excluent pas mutuellement ; l’ensemble des
méthodes choisies par l’organisme chargé des inventaires devra refléter les calculs nécessaires et les
circonstances nationales. Une méthode pourra être appliquée uniformément à toutes les superficies et à toutes les
catégories d’utilisation des terres dans un pays, ou bien plusieurs méthodes pourront être appliquées à différentes
régions ou catégories ou à différents intervalles temporels. Dans tous les cas, conformément aux bonnes
pratiques, on devra caractériser et comptabiliser toutes les superficies terrestres du pays. Le respect des bonnes
pratiques lors de la mise en oeuvre de ces méthodes améliorera l’exactitude et la précision de l’estimation des
superficies de l’inventaire. Des diagrammes décisionnels facilitant le choix d’une ou de plusieurs méthodes
appropriées figurent à la Section 2.3.3 (Utilisation des Méthodes).
Toutes les méthodes exigent la collecte de données pour l’estimation des tendances historiques de l’utilisation
des terres, tendances qui sont nécessaires pour les méthodes d’inventaire décrites dans les Lignes directrices du
GIEC et aux Chapitres 3 et 4 du présent rapport. Le volume des données historiques requises sera basé sur le
temps nécessaire au carbone stocké pour atteindre l’équilibre (en général vingt ans dans les méthodes par défaut
du GIEC, mais plus pour les climats tempérés et boréals). Si on dispose de données indépendantes, les bonnes
pratiques consistent à vérifier les estimations par interpolation ou extrapolation à l’aide des méthodes décrites au
Chapitre 5, Section 5.7 du présent rapport. Toutes les méthodes peuvent fournir des données pour les calculs des
incertitudes décrits au Chapitre 5 (Questions communes).
Un exemple hypothétique, avec description, est présenté ci-dessous pour chaque méthode, et des exemples réels
figurent à l’Appendice 2A.1.
2.3.2 Trois méthodes
2.3.2.1
METHODE 1: DONNEES DE BASE SUR L’UTILISATION DES TERRES
La Méthode 1 est probablement la méthode utilisée le plus fréquemment pour les estimations d’émissions et
absorptions pour les catégories 5A-5E des Lignes directrices du GIEC. Elle fait appel à des ensembles de
données sur les superficies probablement établis à d’autres fins (statistiques forestières ou agricoles, par
exemple). Souvent, plusieurs ensembles de données sont associés pour couvrir toutes les classifications terrestres
et les régions d’un pays. L’absence d’un système de données unifié peut donner lieu à des doubles comptages ou
à des omissions, car les organismes chargés des inventaires peuvent utiliser des définitions différentes pour une
utilisation des terres spécifique lors de l’établissement de leurs bases de données. Le présent rapport contient des
recommandations pour prévenir ce risque. La couverture doit être suffisamment large pour inclure toutes les
terres affectées par les activités décrites au Chapitre 5 des Lignes directrices du GIEC, sans toutefois s’étendre à
des catégories telles que les écosystèmes non exploités, les zones humides ou les établissements.
Lors de la mise en œuvre de la Méthode 1, les bonnes pratiques consistent à :
•
Harmoniser les définitions entre les bases de données indépendantes, ainsi qu’entre les grandes catégories
d’utilisation des terres de la Section 2.2 (Catégories d’utilisation des terres) pour réduire le risque d’omission et
de double comptage. Il peut y avoir double comptage, par exemple, si les zones arborées sur des exploitations
agricoles sont incluses dans des ensembles de données forestières et agricoles. A des fins d’harmonisation des
données, les zones arborées ne devront être comptées qu’une seule fois pour l’inventaire des gaz à effet de
serre, en tenant compte des définitions nationales adoptées pour les forêts. Les organismes chargés des relevés
doivent signaler les risques de double comptage. Toutefois, l’harmonisation des définitions ne signifie pas
l’obligation pour les organismes de renoncer aux définitions qui leur sont utiles. Les bonnes pratiques
consistent à établir des liens entre les définitions utilisées et l’objectif d’élimination du double comptage et
d’omission, et ceci pour tout l’ensemble de données afin d’assurer la cohérence des séries temporelles.
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
2.7
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
•
•
•
•
•
S’assurer que les catégories d’utilisation des terres utilisées peuvent identifier toutes les activités pertinentes.
Par exemple, si un pays doit étudier une utilisation des terres, telle que la gestion des forêts, le système de
classification doit pouvoir distinguer entre les zones forestières gérées et non gérées.
S’assurer que les méthodes d’acquisition des données sont fiables, bien documentées au plan méthodologique,
opportunes, à une échelle appropriée et utilisent des sources fiables. L’utilisation de relevés, pouvant être
associés aux définitions harmonisées, peut assurer cette fiabilité. Des relevés de terrains peuvent être vérifiés
par rapport à des sources de données indépendantes et seront nécessaires pour vérifier l’exactitude des données
télédétectées, le cas échéant (Voir Chapitre 5.7, Vérification). Des ensembles de données internationales sont
également disponibles à des fins de contre-vérification (voir Appendice 2A.2).
S’assurer de l’application cohérente des définitions des catégories pour les périodes temporelles. Par
exemple, les pays devront vérifier si, avec le temps, la définition des forêts a changé pour ce qui est du
couvert forestier et autres seuils. S’il y a eu des changements, conformément aux bonnes pratiques, les
données devront être corrigées par l’analyse rétrospective décrite au Chapitre 5 du présent rapport pour
assurer la cohérence des séries temporelles, et toutes les mesures prises devront être documentées.
Estimer l’incertitude pour les catégories de terres et les variations de superficies qui seront utilisées dans
l’estimation des variations des stocks de carbone, des émissions et absorptions (voir Chapitre 5 Section 5.3.4.1).
Évaluer si la somme des superficies dans les bases de données de classification des terres correspond à la
superficie territoriale totale, compte tenu du niveau d’incertitude des données. Si la couverture est complète,
la somme nette de toutes les variations entre deux périodes temporelles doit être nulle, dans la limite des
incertitudes en jeu. Si la couverture est incomplète, la différence entre la superficie couverte et la superficie
territoriale devra être stable ou varier lentement dans le temps, dans les limites des incertitudes en jeu. Si le
terme d’équilibrage varie rapidement, ou (dans le cas d’une couverture complète) s’il n’y a pas égalité des
sommes, les bonnes pratiques consistent à rechercher, expliquer et apporter les corrections nécessaires. Ces
vérifications de la superficie totale devront tenir compte des incertitudes prévues au niveau des relevés ou
recensements annuels ou périodiques en jeu. Les organismes chargés des relevés pourront fournir des
informations sur les incertitudes prévues. En général, il y aura des différences entre les sommes des superficies
comptabilisées par les données disponibles et la superficie nationale. Conformément aux bonnes pratiques,
on s’efforcera d’expliquer les causes probables de ces différences. Les variations des stocks de carbone et
les émissions et absorptions de gaz à effet de serre indiquées par la variation de ces différences dans le
temps peuvent être dus à des changements d’affectation des terres et devront peut-être être comptabilisés
dans l’inventaire des gaz à effet de serre comme requis par les méthodes décrites aux Chapitres 3 et 4.
Les Tableaux 2.3.1 et 2.3.2 présentent des données récapitulatives sur les superficies pour un pays hypothétique
(superficie totale 140 Mha), avec des classifications des terres pertinentes localement. Le Tableau 2.3.1 est établi
au niveau des catégories (i) à (vi) et le Tableau 2.3.2 contient la même information, avec des exemples de subdivisions pour l’estimation des effets d’activités, associés aux méthodes du Chapitre 3. Le Tableau 2.3.2 indique
également comment localiser les méthodes d’inventaires au Chapitre 3. Les bonnes pratiques consistent à établir
des tableaux semblables aux Tableaux 2.3.1 ou 2.3.2 dans le cadre des procédures d’assurance de la qualité et du
contrôle de la qualité (AQ/CQ) décrites au Chapitre 5.
TABLEAU 2.3.1
EXEMPLE DE METHODE 1:
DONNEES DISPONIBLES SUR L’UTILISATION DES TERRES AVEC COUVERTURE TERRITORIALE
COMPLETE
Point temporel 1
Point temporel 2
TF
TF
=
18
=
19
Changement d’affectation des terres
entre
Point temporel 1 et Point temporel 2
Terres forestières
=
+1
P
=
84
P
=
82
Prairies
=
-2
TC
=
31
TC
=
29
Terres cultivées
=
-2
ZH
=
0
ZH
=
0
Zones humides
=
0
E
=
5
E
=
8
Établissements
=
+3
AT
=
2
AT
=
2
Autres terres
=
0
Total
=
140
Total
=
140
Total
=
0
Remarque : TF = Terres forestières, P = Prairies, TC = Terres cultivées, ZH = Zones humides, E = Établissements,
AT = Autres terres. Les chiffres représentent des unités de surface (Mha dans cet exemple).
2.8
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
TABLEAU 2.3.2
EXEMPLE INDICATIF DE SUB-DIVISION DES DONNEES POUR LA METHODE 1
Superficie
initiale Mha
Superficie
finale Mha
Variation
nette de
superficie
Mha
Recommandations en
matière de bonnes
pratiques
Numéro de section des
méthodes au Chapitre 3
du présent rapport
18
19
1
Terres forestières
(Non gérées)
5
5
0
Zone A de terres forestières
(avec déboisement)
7
4
-3
3.2.1/3.4.2/3.6
Zone B de terres forestières
6
6
0
3.2.1
Pas CAT. Peut nécessiter une sub-division,
par type de gestion, etc.
Boisement
0
4
4
3.2.2
Peut nécessiter une sub-division, par type
d’écosystème, par exemple
84
82
-2
Prairies non améliorées
65
63
-2
3.4.1/3.2.2/3.6
Une diminution de superficie indique un
CAT. Peut nécessiter une sub-division, par
type de gestion, etc.
Prairies améliorées
19
19
0
3.4.1
Pas CAT. Peut nécessiter une sub-division
par type de gestion, etc.
31
29
-2
31
29
-2
3.3.1/3.2.2/3.6
Une diminution de superficie indique une
CAT. Peut nécessiter une sub-division par
type de gestion, etc.
Total des zones humides
0
0
0
Total des établissements
Catégorie d’utilisation des
terres
Sous-catégorie d’utilisation
des terres
Total des terres forestières
Total des prairies
Total des terres cultivées
Toutes les terres cultivées
Non incluses dans les estimations de
l’inventaire
5
8
3
Établissements existants
5
5
0
3.6
Nouveaux établissements
0
3
3
3.6
2
2
0
3.7.1
Total des Autres terres
Terme d’équilibrage
TOTAL
0
0
0
140
140
0
Commentaire sur la sub-division par
activité (à titre indicatif seulement)
Non gérées- Non inclus dans les
estimations de l’inventaire.
Remarques: « Initiale » représente la catégorie à une date antérieure à la date de l’évaluation et « finale » représente la catégorie à la date de
l’évaluation. Les activités pour lesquelles il n’y a pas de données d’emplacement devront être identifiées en sub-divisant une catégorie de terres
appropriée.
Pour chaque catégorie, le calcul de la superficie ayant fait l’objet d’un changement d’affectation des terres est
basé sur la différence de superficie pour deux points temporels, avec couverture terrestre partielle ou totale. La
Méthode 1 ne permet pas de spécifier les variations entre les catégories, sauf si on dispose de données
supplémentaires (ce qui ferait aussi intervenir la Méthode 2). Les données sur l’utilisation des terres peuvent
provenir initialement de relevés-échantillons, cartes ou recensements (relevés par les propriétaires fonciers),
mais ne seront probablement pas spatialement explicites 5 sous la forme utilisée. La somme de toutes les
catégories d’utilisation des terres peut ne pas correspondre à la superficie totale du pays ou de la région étudiés,
et le résultat net des changements d’affectation des terres peut ne pas être égal à zéro. Avec cette méthode, le
résultat final est un tableau d’utilisation des terres pour des points temporels donnés.
2.3.2.2
M ETHODE 2: E NQUETE SUR L ’ UTILISATION DES TERRES
ET LE CHANGEMENT D ’ AFFECTATION DES TERRES
La Méthode 2 a pour caractéristique essentielle le fait de fournir une évaluation nationale ou régionale non
seulement des diminutions ou augmentations des superficies pour des catégories de terres spécifiques, mais
également de la nature de ces changements (conversions inter-catégories). Cette méthode offre plus d’informations
sur les changements inter-catégories. En général, cette étude explicite des changements d’affectation des terres
exige une estimation des catégories d’utilisation des terres initiale et finale, ainsi que de la superficie totale des
5
Lorsqu’on envisage l’utilisation de la Méthode 2 ou 3, il est utile de s’informer auprès des organismes chargés de la
collecte des données pour savoir si les sources de données initiales contiennent des données spatialement explicites. Les
inventaires forestiers, par exemple, sont souvent établis à partir de sources de données spatialement explicites.
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
2.9
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
terres inchangées par catégorie. Le résultat final peut être présenté sous forme de matrice de changement
d’affectation des terres, qui n’est pas spatialement explicite. La matrice offre un format compact pour la
représentation des superficies ayant fait l’objet de transitions entre toutes les catégories d’utilisation des terres.
Avec cette méthode, on pourra utiliser des bases de données existantes sur l’utilisation des terres contenant
suffisamment de données, ou collecter des données par échantillonnage. Les données d’entrées peuvent ou non
avoir été spatialement explicites initialement (à savoir, cartographiées ou référencées géographiquement). Des
données d’échantillon seront extrapolées à l’aide du rapport avec la superficie totale ou la population totale
pertinente. Les données nécessiteront de nouveaux relevés périodiques d’un échantillon de sites statistiquement et
spatialement valides choisis conformément aux principes décrits à la Section 5.3 (Échantillonnage) du Chapitre 5.
La Méthode 2 nécessite plus de données que la Méthode 1 mais permet la comptabilisation de toutes les transitions
d’utilisation des terres. Par conséquent, le choix des facteurs d’émission et d’absorption ou les paramètres pour les
taux de variation du carbone peut refléter les différences des taux de variation du carbone dans les sens opposés des
transitions entre deux catégories, et les différences des stocks de carbone initiaux associés aux utilisations des terres
peuvent être prises en compte. Par exemple, en général, avec le labourage des terres, le taux de perte de carbone
organique des sols sera plus élevé que le taux de ré-accumulation si la culture est abandonnée par la suite, et les stocks
de carbone initiaux pourront être moins importants pour des transitions à partir de terres cultivées que de pâturages.
Les points relatifs aux bonnes pratiques décrits pour la Méthode 1 s’appliquent également à la Méthode 2, mais de
façon beaucoup plus détaillée, car on dispose de données sur le type de changement d’affectation des terres, et non
pas uniquement de données nettes sur les conversions pour les catégories ou sous-catégories.
La Méthode 2 est illustrée au Tableau 2.3.3, avec les données de l’exemple utilisé pour la Méthode 1 (Tableau 2.3.2)
ainsi que des données sur toutes les transitions en cours. Ces données peuvent être présentées sous forme de matrice
(Tableau 2.3.4). Pour illustrer la valeur ajoutée de la Méthode 2 et le format de la matrice de changement
d’affectation des terres, les données du Tableau 2.3.4 sont présentées au Tableau 2.3.5 sans sub-division des
catégories ; on peut ensuite comparer ces données aux informations plus limitées obtenues avec la Méthode 1 au
Tableau 2.3.1. Le Tableau 2.3.5 permet de suivre les conversions inter-catégories, alors que le Tableau 2.3.1 ne
permet de suivre que les variations nettes au sein d’une grande catégorie. Lors de l’utilisation de la Méthode 2,
conformément aux bonnes pratiques, il est recommandé d’établir un tableau semblable au Tableau 2.3.4 ou 2.3.5
dans le cadre des procédures AQ/CQ décrites au Chapitre 5.
TABLEAU 2.3.3
EXEMPLE INDICATIF DE TABULATION DE TOUTES LES TRANSITIONS POUR LA METHODE 2
Y COMPRIS DES SOUS-CATEGORIES DEFINIES NATIONALEMENT
Utilisation des terres initiale
Utilisation des terres finale
Superficie
Mha
Recommandations en matière de bonnes
pratiques : Nº de section des méthodes au
Chapitre 3 du présent rapport
Terres forestières (non gérées)
Terres forestières (non gérées)
5
Excluses de l’inventaire GES
Terres forestières (gérées)
Terres forestières (gérées)
10
3.2.1
(Zone forestière A Table 2.3.2)
4
(Zone forestière B Table 2.3.2)
6
Terres forestières (gérées)
Prairies (pacage)
2
Terres forestières (non gérées)
Établissements
1
3.6
Prairies (pacage)
Prairies (pacage)
56
3.4.1
Prairies (pacage)
Prairies (améliorées)
2
3.4.1
Prairies (pacage)
Terres forestières (gérées)
1
3.2.2
3.4.2
Prairies (pacage)
Établissements
1
3.6
Prairies (améliorées)
Prairies (améliorées)
22
3.4.1
Prairies (améliorées)
Terres forestières (gérées)
2
3.2.2
Terres cultivées
Terres cultivées
29
3.3.1
Terres cultivées
Terres forestières (gérées)
1
3.2.2
3.6
Terres cultivées
Établissements
1
Zones humides
Zones humides
0
Établissements
Établissements
5
3.6
Autres terres
Autres terres
2
Exclues de l’inventaire GES
TOTAL
140
Remarque : Les données sont une version sub-divisée des données du Tableau 2.3.2. Les sous-catégories sont définies au niveau national
et ne figurent qu’à titre illustratif. « Initiale » représente la catégorie à une date antérieure à la date de l’évaluation et « finale » représente
la catégorie à la date de l’évaluation.
2.10
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
TABLEAU 2.3.4
EXEMPLE ILLUSTRATIF DE DONNEES DE METHODE 2 DANS UNE MATRICE CAT AVEC SUB-DIVISIONS DES CATEGORIES
Initiale
Finale
Terres forestières
(non gérées)
Terres forestières
(gérées)
Terres
Terres
forestières forestières
(non gérées) (gérées)
Prairies
Prairies
Terres
Zones Établisse(pacage) (améliorées) cultivées humides
ments
Autres
terres
5
Superficie
finale
5
Prairies (pacage)
10
1
2
56
Prairies
(améliorées)
Terres cultivées
2
1
14
58
2
22
24
29
29
0
Zones humides
Établissements
1
1
0
1
5
8
2
2
Superficie initiale
5
13
60
24
31
0
5
2
140
Changement NET
0
+1
-2
0
-2
0
+3
0
0
Autres terres
Remarque : Les totaux des colonnes et des lignes indiquent les changements nets d’affectation des terres tels qu’ils sont présentés au Tableau 2.3.2,
mais sub-divisés en sous-catégories nationales comme au Tableau 2.3.3. « Initiale » représente la catégorie à une date antérieure à la date de
l’évaluation et « finale » représente la catégorie à la date de l’évaluation. Les changements nets (ligne inférieure) sont la superficie finale moins la
superficie initiale pour chaque (sous)-catégorie indiquée en tête de la colonne correspondante. Une absence de données indique une absence de
changement d’affectation des terres pour cette transition.
TABLEAU 2.3.5
MATRICE SIMPLIFIEE DE CHANGEMENT D’AFFECTATION DES TERRES POUR UN
EXEMPLE DE METHODE 2
Matrice de changement d’affectation des terres
Initiale
Somme
TF
P
TC
ZH
E
AT
Final
finale
3
1
TF
15
19
P
2
80
TC
82
29
29
ZH
E
1
1
1
5
AT
Somme initiale
18
84
31
5
8
2
2
2
140
Remarque :
TF = Terres forestières, P = Prairies, TC = Terres cultivées, ZH = Zones humides,
E = Établissements, AT = Autres terres
Les chiffres représentent des unités de surface (Mha dans cet exemple).
Il n’y a pas de zones humides dans cet exemple. Une absence de données indique l’absence
de changements d’affectation des terres.
Avec cette méthode, un grand nombre de pays devront utiliser d’autres sub-divisions, par exemple par espèces
forestières ou combinaisons d’espèces et de type de sol, pour obtenir des données sur les superficies nécessaires
pour estimer les variations des stocks de carbone, conformément aux recommandations du Chapitre 3. Le
Tableau 2.3.3 présente des sub-divisions possibles, et renvoie à des recommandations méthodologiques sur des
utilisations des terres ou des transitions spécifiques dans le Chapitre 3.
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
2.11
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
2.3.2.3
M ETHODE 3 : D ONNEES SPATIALEMENT
L ’ UTILISATION DES TERRES
EXPLICITES SUR
La Méthode 3 (résumée à la Figure 2.3.1) exige des données spatialement explicites sur l’utilisation et le
changement d’affectation des terres. Ces données peuvent être obtenues par échantillonnage de points
géographiques, par énumération complète (cartographie complète), ou une combinaison des deux.
Théoriquement, la Méthode 3 est complète et relativement simple, mais exige un volume de données
considérable. La zone ciblée est sub-divisée en unités spatiales, telles que des mailles ou des polygones
appropriés pour l’échelle de la variation de l’utilisation des terres et la taille de l’unité requise pour un
échantillonnage ou pour une énumération complète. L’utilisation des unités spatiales doit être temporellement
cohérente pour prévenir l’introduction de biais dans l’échantillonnage. Les unités spatiales devront être
échantillonnées à l’aide de données cartographiques existantes (le plus souvent dans le cadre d’un Système
d’information géographique (SIG)) et/ou sur le terrain ; les utilisations des terres devront être observées ou
déduites et enregistrées aux intervalles requis par les méthodes décrites au Chapitre 3 ou 4. Dans le cas de
l’utilisation d’une cartographie complète, on peut utiliser une méthode basée sur les polygones au lieu d’une
méthode basée sur une grille, voir Figure 2.3.1. Les données peuvent être obtenues par télédétection, visites sur
place, entretiens en personne ou questionnaires. Les unités d’échantillonnage peuvent être des points ou des
surfaces entre 0,1 ha et un kilomètre carré ou plus, selon le type d’échantillonnage. Les unités peuvent être
échantillonnées statistiquement à des intervalles moins fréquents que ceux utilisés pour la couverture complète,
choisies à intervalles réguliers ou irréguliers, et peuvent être concentrées dans des zones où l’on prévoit des
changements d’affectation des terres. Les données enregistrées peuvent être une utilisation des terres ponctuelle
ou pour une unité d’échantillonnage, mais peuvent aussi inclure des données sur le changement d’affectation
des terres pour une unité d’échantillonnage entre les années d’échantillonnage.
Une application efficace de la Méthode 3 exige un échantillonnage suffisant pour permettre une interpolation
spatiale et la création d’une carte d’utilisation des terres. Les méthodes d’échantillonnage et les incertitudes
associées sont examinées dans la section sur l’échantillonnage au Chapitre 5 (Section 5.3). Toutes les activités
UTCATF pour chaque unité spatiale ou ensemble d’unités sont ensuite étudiées dans le temps (périodiquement,
mais pas nécessairement annuellement) et enregistrées individuellement, en général dans le cadre d’un SIG.
Étant donné que la Méthode 3 est semblable à la Méthode 2, un Tableau récapitulatif 2.3.4 ou 2.3.5, semblable à
ceux décrits pour la Méthode 2, devra être établi pour cette méthode, conformément aux procédures AQ/CQ
décrites au Chapitre 5.
Figure 2.3.1
Vue d’ensemble de la Méthode 3: Évaluations directes et répétées de
l’utilisation des terres à partir d’une couverture spatiale complète
Description
Avec la Méthode 3, le pays est divisé en parcelles spatiales telles que des mailles ou des petits polygones.
Dans cet exemple, les mailles sont utilisées pour sub-diviser la zone. Les mailles sont échantillonnées par
télédétection et relevés de terrain afin d’établir les zones terrestres dont l’étendue estimée est représentée par
les lignes grises sous la grille. La télédétection permet d’obtenir une couverture complète de toutes les
mailles (Figure 2.3.1A) dans l’interprétation de l’utilisation des terres. Les relevés de terrain sont menées
dans un échantillon de mailles et peuvent être utilisées pour établir l’utilisation des terres directement, mais
aussi pour aider à interpréter les données télédétectées. L’échantillon de mailles peut être distribué de
manière régulière (Figure 2.3.1B) ou irrégulière (Figure 2.3.1C), par exemple, pour obtenir une meilleure
couverture dans les zones où les CAT sont plus probables. On peut préparer des cartes en utilisant les
mailles, qui peuvent elles-mêmes également être agrégées en polygones (Figure 2.3.1D). Le résultat final de
la méthode est une matrice de changements de l’utilisation des terres spatialement explicite.
Figure 2.3.1A
G
G
G
G
2.12
G
G
G
G
G
F
G
G
G
G
F
F
F
G
F
F
F
F
F
F
F
F
F
C
F
F
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
S
C
S
C
C
G
G
G
G
G
G
G
G
G
G
F
F
G
G
G
G
G
F
F
F
F
G
G
F
F
F
F
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
S
S
S
S
C
C
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
Figure 2.3.1.B
G
G
G
G
G
G
G
F
F
G
G
C
C
F
F
F
C
S
G
C
C
F
G
G
C
F
F
F
F
G
G
C
C
C
F
G
G
S
S
C
C
C
C
C
Figure 2.3.1C
G
G
G
G
G
G
F
G
G
F
G
F
F
F
F
C
F
F
C
C
C
C
C
S
C
S
C
C
G
G
G
G
G
G
G
G
G
F
F
F
F
F
C
G
C
C
C
C
S
S
S
S
C
C
Figure 2.3.1D
G
F
C
F
S
F
G
S S
C
G
Remarque : TF = Terres forestières, P = Prairies, TC = Terres cultivées, ZH = Zones humides, E = Établissements, AT = Autres terres.
Des données, utilisant une grille de mailles ou des polygones, à une échelle fine, peuvent représenter directement
des parcelles ayant fait l’objet de boisement, reboisement ou déboisement conformément à l’Article 3.3. Des
données maillées peuvent être obtenues par télédétection et seront en général combinées à des données
cartographiées auxiliaires (inventaires forestiers, cartes des sols, etc.) pour améliorer l’exactitude de la
classification de l’utilisation des terres. L’élaboration de modèles associant des données télédétectées et des
données de réalité de terrain est un processus extrêmement spécialisé, qui est examiné plus en détails à la Section
2.4.4.1 (Techniques de télédétection).
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
2.13
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
Lors de l’utilisation de la Méthode 3, les bonnes pratiques consistent à:
•
Utiliser une stratégie d’échantillonnage conforme aux méthodes et recommandations figurant aux Sections
2.4.2 et 5.3 du Chapitre 5. Cette stratégie devra être telle que les données obtenues ne présentent pas de biais
et peuvent être mises à l’échelle si besoin est. Le nombre et l’emplacement des unités d’échantillonnage
devront peut-être être modifiés afin de rester représentatifs. Des recommandations sur l’évolution temporelle
figurent à la Section 5.3.3 (Conception de l’échantillonnage) du Chapitre 5.
•
Dans le cas de données télédétectées, élaborer une méthode pour leur interprétation en catégories de terres à
l’aide de données de référence au sol comme indiqué à la Section 2.4.4.1 (Techniques de télédétection). Pour
ce faire, on peut utiliser des inventaires forestiers ordinaires ou d’autres données de relevés. Il est important
de prévenir le risque de classement incorrect des types de terres ; il peut être difficile, par exemple, de
distinguer les zones humides des terres forestières uniquement à l’aide de données télédétectées, et on devra
utiliser des données auxiliaires, telles que des données sur le type de sol ou la topographie. On peut donc
établir l’exactitude des cartes à l’aide de données de référence de terrain comme indiqué dans la même
section. La méthode classique consiste à créer une matrice6 indiquant, pour une classification de terre, la
probabilité d’une classification incorrecte.
•
Établir des intervalles de confiance pour ces superficies de catégories de terres et variations de superficies
qui seront utilisés pour l’estimation des variations des stocks de carbone et des émissions et absorptions de
carbone (voir Chapitre 5 Section 5.3.4.1).
•
Établir des tableaux récapitulatifs des superficies nationales classées par changements d’affectation des
terres (semblables à ceux décrits pour la Méthode 2 dans le cadre des procédures AQ/CQ).
2.3.3 Utilisation des méthodes
Les Figures 2.3.2 et 2.3.3 sont des diagrammes décisionnels destinés à faciliter le choix d’une ou de plusieurs
méthodes utilisées conjointement pour identifier les superficies d’utilisation des terres. On peut utiliser les trois
méthodes, à condition que leur mise en oeuvre soit conforme aux recommandations des Chapitres 3 à 5, pour
obtenir des estimations des émissions et absorptions des gaz à effet de serre qui seront conformes aux bonnes
pratiques. En général, la Méthode 3 permettra la représentation spatiale nécessaire à la création de modèles de
carbone sur une base spatiale (décrits au Chapitre 3).
L’utilisation d’une ou de plusieurs méthodes dans un pays dépendra, entre autres, de la variabilité spatiale des
dimensions et de l’accessibilité des zones éloignées, de l’historique de la collecte de données biogéographiques,
du personnel et des ressources disponibles (au besoin, obtenus par sous-traitance) dans le domaine de la
télédétection, et de l’existence de données et/ou de modèles de carbone spatialement explicites. La plupart des
pays posséderont des données sur l’utilisation des terres et le diagramme décisionnel de la Figure 2.3.2 a pour
but de faciliter l’utilisation de ces données conformément aux recommandations du présent chapitre. Trois
décisions clés doivent être prises : des données spatialement explicites sont-elles nécessaires pour la notification
conformément au Protocole de Kyoto ? les données couvrent-elles la totalité du pays ? et fournissent-elles une
série temporelle adéquate ?
Pour les rares pays qui ne possèdent pas de données, le diagramme décisionnel de la Figure 2.3.3 a pour but de
faciliter le choix d’une ou de plusieurs méthodes appropriées. En règle générale, si les terres sont aisément
accessibles et/ou les ressources de télédétection limitées, il est préférable d’utiliser des relevés de terrain pour
créer des bases de données sur l’utilisation des terres. Pour les pays, dans lesquels l’accès à certaines terres est
plus difficile, mais qui disposent de bonnes ressources de télédétection, la Méthode 3, axée principalement sur la
télédétection, pourra être préférable. La Méthode 2 sera peut-être plus appropriée pour les pays de grande
superficie mais ne disposant pas des ressources nécessaires au traitement des données haute résolution requises
par la Méthode 3. Les pays dans lesquels l’accessibilité aux terres et les ressources de télédétection sont limitées
ne pourront probablement pas établir des bases de données adaptées à la Méthode 2 ou 3 mais devraient pouvoir
utiliser la Méthode 1, en exploitant des données de la FAO (base de données sur l’utilisation des terres et la
couverture terrestre) ou d’autres bases de données internationales (voir Appendice 2A.2).
Des méthodes différentes peuvent être plus efficaces en fonction des échelles temporelles ou des différents
objectifs de notification. Le Chapitre 5 décrit des méthodes pour associer les séries temporelles aux échelles
temporelles ou utilisations qui seront probablement nécessaires.
6
Dite également Matrice de confusion.
2.14
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
Figure 2.3.2
Diagramme décisionnel pour l’utilisation de données existantes avec les
méthodes relatives aux superficies
Identifier un ensemble de données
principal existant sur l’utilisation
des terres pour le pays
Non
L’ensemble de
données principal
est-il spatialement
explicite pour toutes les
superficies ?
Des données
spatialement
explicites sont-elles
nécessaires pour certaines
superficies ?
(voir Chapitre 4)
Oui
Oui
Non
Peut-on utiliser
un ensemble de
méthodes géographiquement
mixte (1/2 & 3) ?
Non
L’ensemble de données
principal est spatialement
explicite et acceptable
Oui
Modifier l’ensemble de données
principal pour utiliser un
ensemble de méthodes
(1/2 & 3) ou la Méthode 3
L’ensemble de
données principal (modifié)
couvre-t-il la totalité
du pays ?
Non
Les lacunes dans
Non
la couverture des superficies
peuvent-elles être comblées en utilisant
d’autres ensembles de données
existants ?
Oui
L’ensemble
de données a-t-il des
informations spatiales
sous-jacentes ?
Oui
Obtenir et utiliser
l’information spatiale
supplémentaire
conformément aux
recommandations du
présent chapitre
Peut-on collecter
de nouvelles données pour
combler les lacunes dans la
couverture des
superficies ?
Oui
L’ensemble de données
principal (modifié) est
acceptable en ce qui
concerne la couverture
L’ensemble de
Non
données principal (modifié)
fournit-il une série temporelle complète
pour le pays ?
Oui
Au besoin, collecter
des données spatiales
conformément aux
recommandations du
présent chapitre
Non
Oui
Collecter de nouvelles données
pour combler les lacunes dans
la couverture des superficies
conformément aux
recommandations du
présent chapitre
Combiner les ensembles de
données principal et
secondaire conformément
aux recommandations du
présent chapitre
Des données pour
Non
les années manquantes
peuvent-elles être fournies par des
ensembles de données secondaires
existants ?
Peut-on collecter
de nouvelles données pour
compléter la série
temporelle ?
Oui
Utiliser un mélange de
méthodes pour créer une série
temporelle complète (voir le
Chapitre 5 sur les séries
temporelles)
Utiliser des ensembles de
données internationales
pour limiter les lacunes
dans la couverture et les
résultats des documents
Non
Oui
L’ensemble de données principal (modifié)
sera utilisable pour la Méthode 3
Documenter le choix
méthodologique (Méthodes)
Non
Collecter de nouvelles
données pour les lacunes
dans la série temporelle
conformément aux
recommandations du
présent chapitre
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Utiliser les techniques
d’interpolation et
d’extrapolation décrites
au Chapitre 5 pour
estimer les flux pour les
années manquantes
2.15
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
Figure 2.3.3 Diagramme décisionnel pour le choix de méthode pour les superficies pour les pays ne possédant pas de données
La notification Non
conformément au
PK est-elle
nécessaire ?
Dispose-t-on
de ressources pour
la Méthode 3 ?
Oui
Les
emplacements
Oui
sont-ils tous aisément
accessibles ?
Non
Oui
No
Appliquer la
Méthode 3 pour la
superficie totale
confirmément
aux recommandations du
présent chapitre
Oui
Peut-on
obtenir des données
télédétectées ?
No
Dispose-t-on
de ressources pour de
questionnaires à l’intention
des propriétaires
fonciers ?
No
Utiliser des images
d’échantillons pour
la Méthode 2
Les données
No
seront-elles collectées
annuellement ?
Oui
Méthode 3
Utiliser des
méthodes
d’interpolation
indiquées au
Chapitre 5 pour
estimer les flux
Les données
No
seront-elles collectées
annuellement ?
Oui
Méthode 2
Utiliser des
ensembles de
données
Utiliser des
méthodes
d’interpolation
indiquées au
Chapitre 5 pour
estimer les flux
Oui
Utiliser les
questionnaires des
propriétaires fonciers
pour collecter des
données pour la
Méthode 1 our 2.
Les données
seront-elles collectées
annuellement ?
Oui
Utiliser des relevés
de terrain pour
collecter des
données pour la
Méthode 1 ou 2.
No
Utiliser des
méthodes
d’interpolation
indiquées au
Chapitre 5 pour
estimer les flux
Méthode 1 ou 2
IPCC Good Practice Guidance for LULUCF
2.16
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
2.3.4
Incertitudes associées aux méthodes
Les bonnes pratiques nécessitent la réduction des incertitudes dans la mesure du possible et le Chapitre 5.2
(Identification et quantification des incertitudes) décrit des méthodes de quantification des incertitudes. Les
estimations des incertitudes relatives aux superficies sont des données nécessaires à la mise en oeuvre de ces
méthodes. Naturellement, l’incertitude associée aux Méthodes 1 à 3 dépend de leur application et de la qualité
des données disponibles ; cependant, il est possible de donner une indication des résultats possibles au plan
pratique. Le Tableau 2.3.6 présente les sources d’incertitude, les moyens de réduire les incertitudes et des
niveaux indicatifs d’incertitude dans certaines conditions.
Les sources d’incertitudes relatives aux superficies tendent à augmenter entre la Méthode 1 et la Méthode 3, en
raison de l’introduction progressive d’un nombre plus important de données dans l’évaluation. Pour autant, cela
ne signifie pas une augmentation de l’incertitude, car cette progression s’accompagne de vérifications
supplémentaires rendues possibles par les nouvelles données et d’une réduction générale des incertitudes due à
l’élimination d’erreurs statistiques courantes. La Méthode 1 et les Méthodes 2 et 3 diffèrent principalement en
ceci que la Méthode 1 a un pourcentage d’incertitude pour les variations de superficies probablement plus élevé.
En effet, à ce niveau, les différences entre les superficies totales représentent les changements d’affectation des
terres. Avec la Méthode 1, l’incertitude pour la différence sera de 1 à 1,4 fois l’incertitude de superficies
comparées, en fonction du niveau de corrélation entre les études. La Méthode 3 produit des informations
détaillées spatialement explicites, qui peuvent être nécessaires, par exemple pour certaines méthodes de
modélisation, ou pour la notification d’activités conformément au Protocole de Kyoto. Dans ces cas, des données
spatiales supplémentaires seront nécessaires si on utilise la Méthode 1 ou 2 pour identifier les superficies. Les
exigences en vertu du Protocole de Kyoto sont identifiées au Chapitre 4, Section 4.2.2.
TABLEAU 2.3.6
RESUME DES INCERTITUDES LIEES AUX METHODES 1 A 3
Sources d’incertitude
Méthodes pour la réduction
de l’incertitude
Incertitude indicative après
vérifications
Les sources d’incertitude peuvent
inclure une partie ou la totalité des
points suivants, en fonction de la
nature de la source des données :
•
Résultats de recensement
erronés
•
Différences entre les
définitions adoptées par les
organismes
•
Conception de
l’échantillonnage
•
Interprétation des échantillons
De plus :
La Méthode 1 ne permet pas
d’effectuer de contre-vérifications
pour les variations de superficies
entre les catégories, ce qui tend à
augmenter les incertitudes.
•
Vérification par rapport à
la superficie nationale
•
Ajustement des résultats
en fonction des
différences de définitions
De l’ordre de quelques pour
cent à 10 pour cent pour la
superficie totale dans chaque
catégorie.
•
Consultation d’organismes
statistiques à propos de la
probabilité des
incertitudes en jeu
•
Comparaison avec des
ensembles de données
internationales
Méthode 2
Comme pour la Méthode 1, avec
possibilité de contre-vérifications
Comme ci-dessus, plus
vérification de la cohérence
entre des changements intercatégories dans la matrice
De quelques pour cent à 10
pour cent pour la superficie
totale dans chaque catégorie, et
plus pour des variations de
superficies, étant donné que ces
données sont obtenues
directement
Méthode 3
Comme pour la Méthode 2, plus
des incertitudes liées à
l’interprétation de données
télédétectées, le cas échéant
Comme pour la Méthode 2,
plus analyse formelle des
incertitudes, conformément aux
principes décrits au Chapitre 5
Comme pour la Méthode 2,
mais les superficies peuvent
être identifiées
géographiquement. Cependant,
avec la Méthode 3, le
pourcentage d’incertitude peut
être estimé plus exactement
qu’avec la Méthode 2.
Méthode 1
Plus grand pourcentage
d’incertitude pour les variations
de superficies calculées à partir
de relevés successifs.
Des erreurs systématiques
peuvent être significatives en
cas d’utilisation de données
établies à d’autres fins.
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
2.17
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
2.4
CRÉATION DE BASES DE DONNEES SUR
L’UTILISATION DES TERRES
La création des bases de données sur l’utilisation des terres nécessaires pour les inventaires des gaz à effet de
serre peut être effectuée comme suit :
• Utilisation de bases de données existantes établies à d’autres fins ;
• Utilisation d’échantillonnages ; et
• Utilisation d’inventaires terrestres complets.
Les paragraphes suivants présentent des recommandations générales en matière de bonnes pratiques sur
l’utilisation de ces types de données par les organismes chargés des inventaires en consultation avec d’autres
organismes spécialistes des statistiques nationales. Le personnel chargé de la préparation des inventaires peut ne
pas participer à la collecte détaillée de données télédétectées ou de données de relevés de terrain, mais peut
utiliser les recommandations du présent document pour planifier l’amélioration des inventaires et communiquer
avec des experts dans ces domaines.
2.4.1
Utilisation de données établies à d’autres fins
On peut utiliser deux types de bases de données pour la classification des terres. De nombreux pays posséderont
des ensembles de données nationales du type décrit ci-dessous. Si ce n’est pas le cas, les organismes chargés des
inventaires pourront utiliser des ensembles de données internationales. Les deux types sont décrits ci-dessous.
B a s es d e don né es nat io na l es
En général, les Méthodes 1 et 2 seront basées sur des données existantes, mises à jour annuellement ou
périodiquement. Les inventaires forestiers, les recensements agricoles et autres relevés, les recensements des terres
urbaines et naturelles, et les données cadastrales et cartographiques, figurent parmi les sources de données typiques.
L’utilisation de ces données est illustrée par les exemples à l’Appendice 2A.1 : Exemples de méthodes dans des
pays individuels. Les bonnes pratiques relatives à l’utilisation de ce type de données sont décrites à la Section
2.3.2.1.
B a s es d e don né es int e rna t io na le s
Plusieurs projets ont été entrepris pour créer des ensembles de données internationales sur l’utilisation des terres
et la couverture terrestre, à des niveaux régionaux et mondiaux (l’Appendice 2A.2 en répertorie certains). Le
plus souvent, ces ensembles de données sont conservés sous forme de données tramées7 obtenues à partir de
différents types d’images satellite, ainsi que des données de référence terrain obtenues par relevés de terrain ou
comparaison avec des statistiques/cartes existantes. Ces ensembles de données peuvent être utilisés pour :
•
L’estimation de la distribution spatiale de l’utilisation des terres. En général, les inventaires classiques
présentent seulement la somme totale de la superficie d’utilisation des terres par catégories. La distribution
spatiale peut être obtenue à l’aide de données internationales sur l’utilisation des terres et la couverture
terrestre utilisées à titre de données auxiliaires en l’absence de données nationales.
• L’évaluation de la fiabilité des ensembles de données sur l’utilisation des terres existants. La comparaison
entre des ensembles de données nationales et internationales indépendants peut révéler des divergences, et
une meilleure compréhension de ces dernières peut améliorer la confiance vis-à-vis des données nationales
et/ou améliorer la possibilité d’utilisation des données internationales, par exemple à des fins d’extrapolation.
Lors de l’utilisation d’un ensemble de données internationales, conformément aux bonnes pratiques, on devra
tenir compte des points suivants :
•
•
•
•
7
Le système de classification (la définition des catégories d’utilisation des terres et leur interaction, par
exemple) peut être différent du système utilisé au plan national. On doit donc établir l’équivalence entre les
systèmes de classification nationaux et ceux décrits à la Section 2.2 (Catégories d’utilisation des terres) en
contactant l’organisme international et en comparant ses définitions aux définitions nationales.
La résolution spatiale (en général, 1 km en théorie, mais quelquefois d’un ordre de grandeur supérieur en pratique)
peut être grossière, et les données nationales devront peut-être être regroupées pour améliorer la comparabilité.
Évaluation de l’exactitude de la classification et des risques d’erreurs de géo-référencement qui peuvent
exister en dépit des tests d’exactitude effectués normalement sur les sites échantillons. Les organismes
chargés des inventaires devront être informés à propos des problèmes de classification et des tests effectués.
Comme pour les données nationales, des interpolations ou des extrapolations seront probablement
nécessaires pour le calcul d’estimations pour des périodes correspondant aux dates stipulées pour la
notification conformément à la CCUNCC ou au Protocole de Kyoto.
On entend par données tramées des informations stockées sur une grille de points régulière, contrairement aux données
polygonales, où l’information est stockée sous forme de coordonnées d’une surface délimitée ayant un attribut commun.
2.18
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
2.4.2 Collecte de nouvelles données par échantillonnage
On utilise des techniques d’échantillonnage pour l’estimation des superficies et des variations des superficies lorsque
des totaux par mesures directes sur le terrain ou des évaluations par télédétection ne sont pas possibles ou donneraient
des résultats inexacts. Conformément aux bonnes pratiques on appliquera des principes d’échantillonnage basés sur
l’échantillonnage décrit à la Section 3 du Chapitre 5, pour que les procédures d’estimation soient cohérentes, sans biais
et donnent des résultats précis.
Comme indiqué à la Section 3 du Chapitre 5, en général, un échantillonnage conforme aux bonnes pratiques
utilise des unités d’échantillonnage situées sur une grille régulière dans la superficie inventoriée. Une catégorie
d’utilisation des terres est affectée à chaque unité d’échantillonnage. Les unités d’échantillonnage peuvent servir
à calculer les pourcentages des catégories d’utilisation des terres pour la superficie inventoriée. La multiplication
des pourcentages par la superficie totale fournit des estimations de la superficie pour chaque catégorie
d’utilisation des terres. Lorsque la superficie totale n’est pas connue, on suppose que chaque unité
d’échantillonnage représente une superficie spécifique. On peut alors estimer la superficie de la catégorie
d’utilisation des terres à l’aide du nombre d’unités d’échantillonnage dans cette catégorie.
Lorsque l’échantillonnage pour des superficies est répété dans le temps, on peut calculer les variations
temporelles des superficies et créer des matrices de changement d’affectation des terres.
L’application d’une méthode basée sur l’échantillonnage pour l’évaluation des superficies permet de calculer les
erreurs d’échantillonnage et les intervalles de confiance qui quantifient la fiabilité des estimations des superficies
dans chaque catégorie. Conformément aux bonnes pratiques, on utilisera l’intervalle de confiance pour vérifier si
les variations de superficies par catégorie sont statistiquement significatives et reflètent des changements
significatifs.
2.4.3 Collecte de nouvelles données dans des inventaires complets
Un inventaire complet sur l’utilisation de toutes les terres d’un pays nécessitera l’établissement périodique de
cartes d’utilisation des terres dans le pays.
Les techniques de télédétection seront utiles à cette fin. Comme indiqué dans la description de la Méthode 3
(Section 2.3.2.3), l’utilisation des données sera plus facile dans le cadre d’un SIG basé sur un ensemble de
mailles ou de polygones, et avec des données de réalité de terrain, indispensables pour une interprétation sans
biais. Des données à résolution fine pourront être utilisées directement pour la notification des activités
pertinentes conformément au Protocole de Kyoto. Des données à résolution plus grossière pourront contribuer à
la création d’une base de données pour la Méthode 1 ou 2 pour l’ensemble du pays ou pour des régions
appropriées.
On peut également établir un inventaire complet en enquêtant auprès des propriétaires fonciers, lesquels devront
fournir des données appropriées s’ils sont propriétaires de nombreuses parcelles. Mais cette méthode présente
des problèmes inhérents, notamment l’obtention de données à des échelles plus petites que la taille de la parcelle,
et la difficulté à obtenir une couverture complète, sans double comptage.
2.4.4 Outils de collecte de données
2.4.4.1
T ECHNIQUES
DE TELEDETECTION
(TD)
Dans le présent contexte, les données télédétectées sont des données provenant de capteurs (optiques ou radars) à
bord de satellites, ou de caméras à films optiques ou infrarouges, à bord d’avions. Le plus souvent, ces données sont
classées pour fournir des estimations de la couverture terrestre et de sa superficie, et doivent être complétées par
des données de relevés de terrain qui permettent d’estimer l’exactitude de la classification. La classification peut
être effectuée par analyse visuelle des images ou des photos, ou par des méthodes numériques (informatiques).
La télédétection est particulièrement intéressante en raison de sa capacité à fournir des données spatialement
explicites et une couverture répétée, dont la possibilité de couverture de grandes superficies, ainsi que des zones
éloignées, difficiles d’accès. De plus, les archives des données télédétectées couvrent plusieurs décennies et
permettent de recréer des séries temporelles antérieures pour la couverture terrestre et l’utilisation des terres. La
télédétection présente toutefois certaines difficultés, notamment le problème d’interprétation des images qui
doivent être traduites en données utiles sur l’utilisation et la gestion des terres. En fonction des capteurs des
satellites, la présence de nuages ou la diffusion atmosphérique peut gêner l’acquisition des données. Un autre
problème, en particulier pour la comparaison des données à long terme, est lié à l’évolution des systèmes de
télédétection. La télédétection est surtout utile pour l’estimation des superficies pour les catégories couverture
terrestre/utilisation des terres et pour l’identification de superficies relativement homogènes qui peuvent guider
le choix des méthodes d’échantillonnage et le nombre d’échantillons nécessaires. Pour des informations plus
détaillées sur la télédétection et les statistiques spatiales, voir Cressie (1993) et Lillesand et al. (1999).
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
2.19
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
Types de données télédétectées
Les principaux types de données télédétectées sont 1) les photographies aériennes, 2) les images satellite utilisant
des gammes visibles et/ou proches de l’infrarouge, et 3) les images satellite ou radar aéroporté (voir Tableau
5.7.2 pour les caractéristiques des principales plate-formes de télédétection). L’association de plusieurs types de
données télédétectées (visibles/infrarouge et radar ; différentes résolutions spatiales ou spectrales ; etc.) peut être
utile pour évaluer les catégories d’utilisation des terres ou des régions. Un système de télédétection complet pour
l’étude des changements d’affectation des terres pourrait inclure de nombreuses combinaisons de capteurs et de
types de données à diverses résolutions.
Les critères suivants sont importants pour le choix des données et des outils de télédétection :
•
Système de classification d’utilisation des terres approprié ;
•
Résolution spatiale appropriée (la plus petite unité spatiale pour l’évaluation des changements d’affectation
des terres conformément au Protocole de Kyoto est 0,05 ha) ;
•
Résolution temporelle appropriée pour l’estimation des changements d’utilisation des terres et des variations
des stocks de carbone ;
•
Possibilité d’évaluation de l’exactitude ;
•
Application de méthodes transparentes pour l’acquisition et le traitement des données ; et
•
Cohérence et disponibilité temporelle.
1. Pho tographies a ériennes
L’analyse de photographies aériennes peut révéler des espèces et des structures forestières permettant de
déterminer la répartition par âges et la santé des arbres (chutes d’aiguilles dans des forêts de conifères, chutes de
feuilles et stress dans les forêts décidues). Dans l’analyse agricole, la télédétection peut mettre en évidence des
espèces cultivées, le stress subi par les cultures, et le couvert arboré dans les systèmes agro-forestiers. L’unité
spatiale minimale pour l’évaluation dépend du type de photographie aérienne utilisée, mais pour des outils
standard est souvent d’un mètre carré.
2 . I ma g e s sat e l l it e da ns le s lo ngu eu rs d’o nd e v is i b le s et p ro ch es i nf r a ro ug e
L’emploi d’images satellite peut faciliter l’acquisition de données sur l’utilisation des terres et la couverture
terrestre des grandes superficies (nationales ou régionales), si ces données ne sont pas disponibles autrement. On
peut obtenir de longues séries temporelles de données pour la superficie étudiée en raison du passage continu et
régulier du satellite au-dessus de celle-ci. Les images produisent en général une mosaïque détaillée de catégories
distinctes, mais l’identification des catégories correctes de couverture terrestre/utilisation des terres exige en
général des données de référence de terrain provenant de cartes ou de relevés de terrain. La plus petite unité
identifiable dépend de la résolution spatiale du capteur et de l’échelle de l’étude. Les capteurs les plus courants
ont une résolution spatiale de 20 à 30 mètres. Une résolution spatiale de 30 mètres, par exemple, permet
l’identification d’unités de 1ha. Des données satellite à plus haute résolution sont aussi disponibles.
3. Images rada r
Le système dit Radar à synthèse d’ouverture (RSO), fonctionnant à des fréquences micro-ondes, fournit le type de
données radar le plus courant. Ce système présente l’avantage majeur de pouvoir pénétrer les nuages et la diffusion, et
d’acquérir des données dans l’obscurité, et, dans de nombreuses régions à couverture nuageuse quasi permanente, peut
constituer l’unique source fiable de données télédétectées. Grâce à l’utilisation de diverses parties du spectre et
différentes polarisations, les systèmes RSO peuvent distinguer les catégories de couverture terrestre (forêt/non-forêt,
par exemple), ou le pourcentage de biomasse de la végétation, en dépit de certaines limitations dues à l’effet de
saturation si le pourcentage de biomasse est très important.
Données de référence de terrain
Pour pouvoir exploiter les données télédétectées, et en particulier pour associer la couverture terrestre et l’utilisation
des terres, conformément aux bonnes pratiques, on devra compléter ces données par des données de référence de
terrain (ou données de réalité de terrain). Ces données de référence de terrain peuvent être collectées séparément, ou
provenir d’inventaires forestiers ou agricoles. Les utilisations des terres qui évoluent rapidement pendant la période
d’estimation ou dont la couverture végétale est souvent classée incorrectement doivent être mieux vérifiées sur le
terrain que les autres terres. On peut pour cela utiliser des données de référence de terrain, de préférence provenant
de relevés effectués indépendamment ; des photographies à haute résolution peuvent aussi être utiles.
Intégration de la télédétection et du SIG
On fait souvent appel à l’interprétation visuelle d’images pour identifier des sites d’échantillonnage pour les
inventaires forestiers. Mais, bien que simple et fiable, cette méthode exige beaucoup de ressources et doit donc
être limitée à certaines zones ; de plus, elle peut faire l’objet d’interprétations subjectives.
L’utilisation optimale de la télédétection nécessite en général l’intégration de la couverture complète fournie par la
télédétection et de mesures ponctuelles sur le terrain ou de données cartographiques pour représenter des terres
2.20
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
associées à des utilisations particulières dans l’espace et dans le temps. Le plus souvent, un Système d’information
géographique (SIG) est le moyen le plus économique d’intégrer ces données.
Classification de la couverture terrestre à l’aide de données télédétectées
La classification de la couverture terrestre à l’aide de données télédétectées peut être faite par analyse visuelle ou
numérique (informatique). Chaque méthode présente des avantages et des inconvénients. L’analyse visuelle des
images permet aux utilisateurs de tirer leurs propres conclusions en évaluant les caractéristiques générales des
images (analyse des aspects contextuels de l’image). D’un autre côté, la classification numérique permet des
manipulations de données (regroupement de données spectrales, etc.) ce qui peut améliorer la modélisation des
données de terrain biophysiques (diamètre des arbres, hauteur, surface terrière, biomasse, etc.). L’analyse
numérique permet également le calcul immédiat des superficies associées aux différentes catégories de terres. En
raison de l’évolution rapide de ce type d’analyse au cours des dix dernières années, et des progrès informatiques
connexes, le matériel, les logiciels et les données satellite sont à présent facilement disponibles à des coûts
raisonnables dans la plupart des pays, bien qu’il soit quelquefois nécessaire de confier l’exploitation de ces
données à des organismes externes, en particulier pour la cartographie au niveau national.
Détection des changements d’affectation des terres par télédétection
La télédétection peut permettre de localiser les changements dans le secteur UTCATF. Les méthodes pour la
détection des changements d’affectation des terres peuvent être classées en deux catégories (Singh, 1989) :
Détection des changements post-classification : Ce type de détection est basé sur l’existence de deux (ou plus)
classifications de couverture terrestre/utilisation des terres prédéfinies à partir de différents points temporels, et
de la détection de changements, en général par soustraction des ensembles de données. Les techniques sont
simples mais extrêmement sensibles aux divergences d’interprétation et de classification des catégories de terres.
Détection des changements pré-classification : Méthodes biophysiques plus sophistiquées pour la détection
des changements. Les différences entre les données spectrales obtenues pour deux (ou plus) points temporels
sont comparées par des méthodes statistiques et ces différences sont utilisées pour fournir des informations sur
les changements de la couverture terrestre/affectation des terres. Cette méthode est moins sensible aux
divergences d’interprétation et peut détecter des changements beaucoup plus subtils que la méthode postclassification, mais son application est plus complexe et exige l’utilisation des données télédétectées d’origine.
Évaluation de l’exactitude de la cartographie
Lorsqu’on utilise des cartes de la couverture terrestre/utilisation des terres, les bonnes pratiques consistent à
vérifier leur fiabilité. Dans le cas de cartes établies à partir de la classification par données télédétectées, cette
fiabilité variera probablement selon les catégories de terres. Certaines catégories pourront avoir des
caractéristiques d’identification uniques, mais d’autres risqueront d’être aisément confondues avec d’autres. Une
forêt de conifères, par exemple, est souvent classée plus exactement qu’une forêt décidue en raison de ses
caractéristiques de réflectance plus distinctes, alors qu’une forêt décidue risque davantage d’être confondue avec
des prairies ou des terres cultivées. De même, il est souvent difficile d’évaluer avec précision des changements
des pratiques de gestion des terres par télédétection. Il peut être difficile, par exemple, de détecter un
changement entre un travail du sol classique et un travail de conservation du sol sur une superficie donnée.
En conséquence, les bonnes pratiques consisteront à estimer l’exactitude des cartes de couverture
terrestre/utilisation des terres catégorie par catégorie. A l’aide de points échantillons sur la carte et de leurs
catégories correspondantes réelles, on créé une matrice de confusion (Voir Méthode 3 ; note de bas de page 6)
sur laquelle la diagonale indique la probabilité d’identification correcte, et les éléments extérieurs à la diagonale
indiquent la probabilité relative de classification incorrecte d’une catégorie terrestre. Non seulement la matrice
de confusion représente l’exactitude de la carte, mais elle permet également de déterminer les catégories qui
risquent d’être aisément confondues avec d’autres. Une matrice de confusion permet d’obtenir un certain nombre
d’indices d’exactitude (Congalton, 1991). Les bonnes pratiques consistent à estimer l’exactitude d’une carte de
couverture terrestre/utilisation des terres catégorie par catégorie, à l’aide d’une matrice de confusion si on utilise
des données télédétectées. On peut aussi effectuer une analyse multi-temporelle (analyse d’images prises à des
moments différents pour déterminer la stabilité de la classification de l’utilisation des terres) pour améliorer
l’exactitude da la classification, en particulier si les données de réalité de terrain sont limitées.
2.4.4.2
R ELEVES
DE TERRAIN
Les relevés de terrains sont utiles pour la collecte et l’enregistrement de données sur l’utilisation des terres, et
peuvent servir de données de réalité de terrain indépendantes pour la classification par télédétection. Avant le
développement des techniques de télédétection telles que la photographie aérienne et l’imagerie satellite, les
relevés de terrain constituaient l’unique outil cartographique disponible. Le relevé consiste à se rendre dans la
zone étudiée et à enregistrer les attributs visibles et/ou autres attributs du paysage à des fins de cartographie. La
numérisation des limites et la symbolisation des attributs permet d’établir des représentations graphiques et des
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
2.21
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
cartes historiques utiles pour les Systèmes d’information géographique (SIG). On fait appel pour cela à des
protocoles sur les limites de superficies minimales et la catégorisation d’attributs associés à l’échelle de la carte
et à son utilisation future.
Des instruments de topographie et de géodésie, tels que des théodolites, mètres-rubans, roues d’arpenteurs et
dispositifs électroniques de mesures de distance, permettent d’effectuer des mesures très précises de la superficie
et de l’emplacement. Suite au développement des systèmes GPS (Systèmes de positionnement global), ces
données de terrain peuvent être enregistrées sur place directement, sous forme électronique, sur un ordinateur
portable, puis téléchargées sur un ordinateur de bureau où elles seront stockées et coordonnées avec d’autres
données pour une analyse spatiale.
Des entretiens avec des propriétaires fonciers et des questionnaires à leur intention permettent de collecter des
données socio-économiques et des données sur la gestion des terres, ainsi que des données sur l’utilisation des
terres et le changement d’affectation des terres. Avec cette méthode, l’organisme chargé de collecter les données
est tributaire de l’information fournie par les propriétaires fonciers (ou les utilisateurs) pour ce qui est d’obtenir
des données fiables. En général, un représentant de l’organisme chargé de collecter les données interroge le
propriétaire (ou l’utilisateur) en personne et enregistre les données sous une forme pré-définie, ou envoie un
questionnaire au propriétaire foncier. Les personnes interrogées sont invitées à utiliser toute documentation ou
toute carte pertinente en leur possession, mais on peut également poser des questions précises pour obtenir des
informations directement (Swanson et al., 1997).
Les recensements sont probablement la méthode de collecte de données la plus ancienne (Darby, 1970). Ces
recensements d’utilisateurs des terres peuvent être effectués pour la totalité de la population ou pour un
échantillon de taille appropriée. Les recensements actuels font appel à un éventail de techniques de validation et
d’évaluation de l’exactitude. Le recensement peut être effectué par visites, entretiens téléphoniques (souvent
avec messages incitatifs informatisés) ou questionnaires par courrier électronique. Les recensements sur
l’utilisation des terres débutent par l’énoncé des besoins de données sous forme de questions claires et simples
invitant des réponses concises et précises. Les questions sont testées sur un échantillon de population pour
vérifier leur compréhensibilité et identifier toute variation terminologique locale. Pour les applications
échantillons, la totalité de la superficie étudiée est stratifiée spatialement par unités terrestres écologiques et/ou
administratives appropriées, et par différences de catégories significatives au sein de la population (privé ou
d’entreprise, grande ou petite, pâte ou bois d’œuvre, etc.). Pour les réponses relatives aux superficies et aux
modes de gestion, la personne interrogée devra donner des informations sur la localisation géographique
(coordonnées précises, description cadastrale ou, au minimum, unités écologiques ou administratives). Les
résultats du recensement sont ensuite validés en recherchant les anomalies statistiques, par comparaison avec des
sources de données indépendantes, en utilisant un échantillon de questionnaires de vérifications postérieures ou
un échantillon d’enquêtes de vérifications sur place. Enfin, la présentation des résultats doit respecter les
paramètres de stratification initiaux.
2.22
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Appendice 2A.1
Appendice 2A.1
2A.1.1
Exemples de méthodes dans des pays individuels
Utilisation d’inventaires de ressources existants aux
États-Unis (Méthodes 1, 2 et 3)
Aux États-Unis, l’Inventaire des ressources nationales (NRI) a pour but d’évaluer les ressources en sols, eau et autres
ressources environnementales sur les terres non fédérales. (Nusser et Goebel, 1997 ; Fuller, 1999)8. Le NRI utilise
des données provenant de plusieurs sources pour vérifier les estimations. Un Système d’information géographique
(SIG) pour les États-Unis est utilisé pour enregistrer l’inventaire et inclut la superficie totale, la superficie du
domaine hydrique, et les terres fédérales. Des données provenant d’autres sources, par exemple de bases de donnés
sur les sols, et autres inventaires tels que l’Inventaire et analyse forestiers (FIA), peuvent être associées au NRI9. Le
NRI et le FIA ont des techniques d’échantillonnage semblables, mais des objectifs différents qui nécessitent des
grilles d’échantillonnage différentes, et les estimations des deux systèmes d’inventaire sont statistiquement
indépendantes. Les données échantillonnées brutes peuvent cependant servir de point de départ pour la Méthode 3.
Les données (Voir Tableau 2A.1.1) permettent d’établir une matrice sur le changement d’affectation des terres
(Méthode 2) qui illustre plusieurs caractéristiques significatives sur l’utilisation et le changement d’affectation des
terres aux États-Unis. En premier lieu, on obtient le changement net d’affectation des terres en comparant le total
pour 1997 au total pour 1992 pour chaque grande catégorie d’utilisation des terres. On constate, par exemple, une
diminution de 2,1 millions d’hectares pour les terres cultivées entre 1992 et 1997, qui passent de 154,7 millions
d’hectares à 152,6 millions d’hectares, alors que la superficie des parcours naturels et des forêts non fédéraux est
resté relativement stable. Une base de données de la Méthode 1 aurait aussi permis la mise en évidence de ces
caractéristiques. Par ailleurs, la superficie totale des États-Unis est inchangée entre 1992 et 1997 (près de
800 millions d’hectares) et, par conséquent, toute augmentation de superficie dans une catégorie d’utilisation des
terres doit être annulée par des diminutions de superficie dans d’autres catégories – ce qui peut être observé avec la
Méthode 2.
Cependant, la structure de la Méthode 2 permet aussi aux données de décrire la dynamique du changement
d’affectation des terres. Les éléments en diagonale et extérieurs à la diagonale du Tableau 2A.1.1 indiquent la
superficie des terres qui sont restées dans une catégorie et celle de terres qui ont fait l’objet d’un changement
d’affectation. Des mesures précises des changements d’affectation des terres (élément extérieurs à la diagonale)
peuvent être extrêmement importantes pour l’estimation et la notification des stocks de carbone. Par exemple, la
superficie totale des terres forestières non fédérales est restée relativement stable entre 1992 et 1997, avec une
augmentation de 400 000 hectares. Mais les éléments de changement d’affectation des terres indiquent que
1,9 million d’hectares de terres forestières non fédérales ont été converties en établissements et 2,5 millions
d’hectares de pâturages ont été convertis en terres forestières. Il peut donc être incorrect de conclure que de
faibles changements d’affectation de la totalité des terres indiquent nécessairement de faibles variations des
stocks de carbone, si la dynamique de l’utilisation des terres individuelles (conversions de terres forestières en
établissements et de pâturages en forêts) est relativement importante.
TABLEAU 2A.1.1
MATRICE D’UTILISATION DES TERRES ET CHANGEMENTS D’AFFECTATION DES TERRES POUR LES ETATS-UNIS
Finale
TC
CRP
PT
PR–NF
F–NF
AT(R)
E
DH / TF
Total
1997
146.8
0.9
3.5
0.8
0.3
0.3
--
--
152.6
CRP
0.8
12.3
--
--
--
--
--
--
13.2
Pâturages (PT)
3.7
0.3
43.2
0.3
0.8
0.3
--
--
48.6
Prairies (PR–NF)
0.6
0.1
0.6
162.3
0.5
0.2
--
--
164.4
Forêts (F–NF)
0.8
--
2.5
0.6
160.1
0.6
--
--
164.5
Initiale
Terres cultivées (TC)
Autres terres (rurales) (AT)
0.7
--
0.4
0.3
0.4
18.9
--
--
20.7
Établissements (E)
1.2
--
0.8
0.5
1.9
0.2
35.2
--
39.8
Domaine hydrique et terres fédérales (DH/TF)
1992 Total
0.1
--
--
0.1
0.2
--
--
182.6
183.1
154.7
13.8
51.0
165
164.1
20.5
35.2
182.8
787.4
8
Le NRI est établi par le Service de conservation des ressources naturelles du ministère américain de l’Agriculture (USDA), en coopération
avec le Laboratoire de statistiques de l’université d’État de l’Iowa. Des informations supplémentaires sur le NRI sont disponibles sur le site :
http://www.nhq.nrcs.usda.gov/technical/NRI/1997/.
9
Le FIA est géré par le service de Recherche et développement du service forestier de l’USDA en coopération avec les Systèmes forestiers
nationaux et Foresterie d’État et privée. Des informations sur le FIA sont disponibles sur le site : http://fia.fs.fed.us/.
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
2.23
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
Remarque : (i) Données fournies par NRI 1997 et excluant l’Alaska. (ii) NF = Non-Fédéral. Superficies en m. d’hectares. (iii) CRP indique les terres
incluses dans le CRP. (iv) Certains totaux de lignes et colonnes ne sont pas toujours de 100% en raison d’erreurs d’arrondi.
2A.1.2
Utilisation de données agricoles pour les pampas
argentines (Méthodes 1 et 2)
Des recensements agricoles nationaux incluant la totalité des exploitations agricoles dans les pampas argentines ont
été effectués depuis 1881. La collecte de données sur l’utilisation des terres a été organisée au niveau des districts
politiques dans les vingt-quatre provinces. Une étude sur les changements d’affectation des terres dans les pampas
pendant un siècle d’évolution agricole a été publiée récemment (Viglizzo et al., 2001). Des résultats ultérieurs
indiquent que les pampas argentines ont représenté une source nette de gaz à effet de serre pendant la plus grande
partie de cette période, suite à la conversion des prairies naturelles en pâturages et terres cultivées. Cependant,
depuis 1960, les émissions tendent à diminuer en raison de l’adoption de techniques pour la conservation des sols,
principalement des méthodes sans travail du sol ou avec travail limité (Bernardos et al., 2001). Ces données
peuvent être utilisées pour l’application de la Méthode 1 ou 2.
2A.1.3
Utilisation de données cadastrales en Chine (Méthode 1)
La Chine utilise les Méthodes 1 et 2 pour obtenir des données sur les changements d’affectation des terres, y
compris des inventaires forestiers quinquennaux, des recensements agricoles et autres relevés. En particulier, la
Chine met en oeuvre un système contractuel par foyers pour la reconversion des terres cultivées en forêts. Dans
le cadre d’un système contractuel individuel, des tâches sont attribuées aux foyers qui reçoivent des subventions
et sont propriétaires des arbres et autres végétaux qu’ils plantent. Le programme a pour objectif la plantation
d’arbres sur 5 millions d’hectares environ entre 2000 et 2010. Les contrats de ce programme ont contribué à la
création d’une base de données sur les changements spécifiques d’affectation des terres.
2A.1.4
Matrices d’utilisation des terres au Royaume-Uni
(Méthodes 1, 2 et 3)
Au Royaume-Uni, des matrices de changement d’affectation des terres ont été établies à partir de données de relevés
de terrain (Barr et al., 1993, Haines-Young, 2000). Trois relevés ont été effectués, en 1984, 1990 et 1998. La superficie
de chaque échantillon était d’1 km carré et 384 échantillons ont été utilisés en 1984 pour fournir un échantillonnage
stratifié de 32 zones éco-climatiques. Ces échantillons ont fait l’objet de nouveaux relevés en 1990 et 1998, et environ
140 échantillons ont été ajoutés en 1990 et 50 en 1998 pour améliorer la couverture des zones éco-climatiques.
Initialement, les catégories d’utilisation des terres/couverture terrestre utilisées étaient spécifiques au relevé, mais en
1998 d’autres catégories, utilisées par d’autres organismes au Royaume-Uni, ont été adoptées. Les données
sauvegardées pour 1984 et 1990 ont été re-classifiées dans les nouvelles catégories. Des experts topographes se sont
rendus sur chaque échantillon d’1 km, et, à partir de 560 cartes au 1:10e, ont délimité des parcelles de couverture
terrestre/utilisation des terres, numéroté les parcelles et enregistré des données pour chaque parcelle. Après
numérisation des cartes, la superficie de chaque parcelle été calculée à l’aide des données numériques. Lors de visites
ultérieures, quelques années plus tard, les cartes numérisées, avec les anciennes limites de parcelles, ont constitué le
point de départ pour l’enregistrement des changements sur les parcelles. On a donc collecté des données, non
seulement pour les superficies des catégories de couverture terrestre/utilisation des terres pour chaque année
d’échantillonnage, mais également pour les conversions intercatégories. Par la suite, des estimations régionales et
nationales de la couverture terrestre/utilisation des terres et des changements d’affectation des terres ont été obtenues
par la moyenne pondérée des échantillons par rapport à l’occurrence dans les zones éco-climatiques.
Des matrices CAT pour l’Angleterre, l’Écosse et le Pays de Galles entre 1984 et 1990 ont été établies pour un
ensemble simplifié de catégories d’utilisation des terres (Terres agricoles, Terres naturelles, Terres urbaines,
Terres boisées, Autres terres) et utilisées pour estimer les émissions et absorptions pour la Catégorie 5D
(émissions et absorptions de CO2 par les sols résultant des changements d’affectation des terres et de la gestion)
de l’inventaire des gaz à effet de serre pour le Royaume-Uni. Un exemple figure au Tableau 2A.1.2.
TABLEAU 2A.1.2
MATRICE DE CHANGEMENT D’AFFECTATION DES TERRES POUR L’ECOSSE ENTRE 1984 ET 1990
1984
1990
TA
TN
TU
TB
AT
Total 1990
Terres agricoles (TA)
1 967
81
6
6
0
2 060
Terres naturelles (TN)
113
4 779
5
32
0
4 929
Terres urbaines (TU)
14
4
276
1
0
295
Terres boisées (TB)
9
77
1
981
0
1 068
Autres terres (AT)
Total 1984
2.24
0
0
0
0
141
141
2 103
4 941
288
1 020
141
8 493
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Appendice 2A.1
Remarque : Les superficies sont en milliers d’hectares
L’incertitude de l’estimation de l’utilisation des terres et du changement d’affectation des terres pour les régions
utilisant cette méthode d’échantillonnage a été décrite par Barr et al. (1993). Si la variation de l’utilisation des
terres et du changement d’affectation des terres pour une région est connue ou peut être estimée par une valeur
approximative, le nombre d’échantillons nécessaires pour un niveau de confiance spécifié pour la superficie
totale régionale pour cette utilisation des terres et changements d’affectation des terres peut être estimé à partir
de la théorie statistique (Cochran, 1977).
2A.1.5
Exemple néo-zélandais de mise en oeuvre de la base de
données sur l’utilisation des terres/la couverture terrestre
obtenue par télédétection (Méthode 3)
La première base de données néo-zélandaise sur l’utilisation des terres/la couverture terrestre (NZLCDB) a été
établie en juin 2000 à partir d’images satellite acquises principalement pendant l’été 1996/97. La Nouvelle-Zélande
a estimé que cinq ans était une échelle temporelle appropriée pour la détection de changements significatifs de la
couverture terrestre. Les données sont fournies essentiellement par le capteur Landsat Enhanced Thematic Mapper
Plus (7 ETM+), complétées, au besoin, par des données auxiliaires fournies par le Système probatoire
d’observation de la terre (SPOT). L’acquisition et les analyses d’images ont commencé en 2001/02 et se
poursuivront jusqu’en 2003/04 en vue de la création de NZLCDB2, dans le cadre du programme décrit ci-dessous.
Le coût de la Base de données sur la couverture terrestre 2 [Land-Cover Database 2] (NZLCDB2) est de l’ordre
d’1,5 million de dollars américains pour 270 000 km2, soit 5,6 dollars américains par km2 ; cette base de données
fournira :
•
Un ensemble complet d’images satellite multispectres et orthocorrigées couvrant la Nouvelle-Zélande, et
ayant une résolution spatiale de 15 m ;
• Une carte SIG numérique NZLCDB1 révisée des catégories de couverture terrestre, identification de la
classification et correction des erreurs de généralisation ;
• Une nouvelle carte SIG numérique NZLCDB2 des catégories de couverture terrestre compatibles avec les
« catégories apparentées » de NZLCDB1 ;
• Une carte SIG numérique présentant les changements identifiés de la couverture terrestre pour la NouvelleZélande, à l’unité cartographique minimum de 1 ha ; et
• Une évaluation de l’exactitude de NZLCDB2, y compris une matrice d’erreurs pour estimer la qualité des
données spatialement et par catégorie.
Une description plus complète du projet de Base de données sur la couverture terrestre de la Nouvelle-Zélande,
qui sera mise à jour au fur et à mesure de l’évolution du projet, est disponible sur le site Internet
http://www.mfe.govt.nz/issues/land/land-cover-dbase/index.html. Les stades d’élaboration de la base de données
sont indiqués à la Figure 2A.1.1.
2A.1.6
Base de données multi-temporelle Landsat australienne
pour la comptabilisation du carbone (Méthode 3)
L’Australian Greenhouse Office (AGO), par la voie de son Système national de comptabilisation du carbone
(NCAS), a établi un programme de télédétection multi-temporel national qui est un exemple de Méthode 3, bien
que son objectif principal soit l’identification des superficies des terres ayant subi des changements de
couverture forestière et non une cartographie complète de l’utilisation des terres. A partir de données provenant
du satellite Landsat pour douze passages nationaux entre 1972 et 2002, l’état de la couverture forestière d’unités
terrestres a été étudié dans le temps, à une résolution de plus d’un hectare. Initialement, une mosaïque d’images
individuelles (ou scènes) a été créée en 2000 pour l’ensemble du continent (369 scènes) et constitue un ensemble
de données de base auxquelles d’autres séries temporelles ont été associées.
Une résolution géographique cohérente et un calibrage spectral des données satellite permettent une analyse
statistique objective pour une unité terrestre individuelle (pixel) dans le temps. Les méthodes d’analyse ont été
développées par des experts dans le domaine de la télédétection, spécialisés dans l’interprétation de la végétation
australienne (Furby, 2002) et ont été affinées après deux séries de tests pilotes (Furby et Woodgate, 2002). Les
tests ont également permis de former des fournisseurs du secteur privé qui, par la suite, ont pu répondre à des
appels d’offres pour ces travaux.
Outre une méthodologie et des normes d’exécution extrêmement prescriptives, un programme indépendant
d’assurance de la qualité a été mis en oeuvre pour assurer un niveau de qualité cohérent. De plus, un programme
d’amélioration et de vérification continus contrôle la qualité des résultats et présente des recommandations pour
de futures améliorations. La méthodologie fait appel à une méthode de probabilité conditionnelle, ce qui facilite
l’amélioration de la série temporelle complète.
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
2.25
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
L’efficacité des méthodes de traitement développées pour le programme a permis d’ajouter de nouveaux
passages nationaux aux séries temporelles à un coût approximatif d’un demi million de dollars américains.
Les données sur les changements de la couverture forestière sont intégrées dans un modèle de cycle de
carbone/azote exploité spatialement depuis un Système d’information géographique, ce qui facilite la
comptabilisation du carbone pour ce secteur.
Des informations supplémentaires sont disponibles dans des Rapports techniques du NCAS sur le site AGO :
http://www.greenhouse.gov.au/ncas
Figure 2A.1.1 Stades d’élaboration des bases de données sur la
couverture terrestre de la Nouvelle-Zélande
Stade 1
Acquisition des images
Stade 7
LDCDB2 complète
Été 2001/02
Stade 2
Traitement des images
Affinage pan-chromatique de ETM + des
images à 15 m
Orthocorrection des images
Normalisation topographique
Stade 3
Vérification de l'intégrité
spectrale
Contrôle de l'intégrité spatiale de
LDCDB1 (1996) avec les images
2001/02
Mise en évidence des pixels
extérieurs à la catégorie LDCDB1
assignée
Compilation de métadonnées
Production du manuel d’utilisation
Distribution via le responsable de la base de
données
Mise en place de la maintenance de la base de
données
Stade 6
Evaluation de l'exactitude
Décision à propos de l'intensité de
l'échantillonnage par catégorie, acquisition de
photos aériennes pertinentes et de données de
terrain auxiliaires pour compléter les travaux
Publication de l'évaluation de l'exactitude
Stade 4
Traitement de LDCDB2 GIS
Stade 4a
Correction de la classification de LDCDB1 et des
erreurs de généralisation
Confirmation des variations de couverture
terrestres réelles entre les dates des images
Codage du type de variations de couverture terrestre
Communication de la classification de LDCDB2
pour vérifications sur le terrain
Stade 5
Vérifications sur le terrain
Vérification des catégories de
couverture terrestre
Recommandations de
modifications au projet de
classification/données de terres
supplémentaires à l'intention des
sous-traitants au Stade 4
Stade 4b
Modification des vecteurs à partir des vérifications
sur le terrain
.
2.26
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Appendice 2A.2
APPENDICE 2A.2 Exemples d’ensembles de données internationales sur la couverture terrestre
EXEMPLES D’ENSEMBLES DE DONNEES INTERNATIONALES SUR LA COUVERTURE TERRESTRE
Global Land Cover Dataset
Nom de l’ensemble de
données
AARS Global 4-Minute Land Cover
IGBP-DIS Global 1km Land Cover Data Set
Global Land Cover Dataset
Auteur
Center for Environmental Remote Sensing,
Université de Chiba
PIGB /DIS
USGS, États-Unis
Brève description
du contenu
Les catégories de couverture terrestre sont
identifiées par regroupement de données
mensuelles NOAA AVHRR.
Des mesures décrivant la dynamique temporelle
L’ensemble de données est obtenu à partir d’une
de la végétation ont été appliquées aux données
Cette classification est obtenue à partir de
structure flexible de base de données et de
1984 PAL à une résolution de 8 km pour obtenir
données 1 km du Radiomètre évolué à très haute
principes régionaux de couverture terrestre
résolution (AVHRR) et de données auxiliaires.
une classification de couverture terrestre
saisonnière
mondiale avec diagramme décisionnel.
Type de classification
Application de la classification d’origine.
Compatible avec la classification PIGB/DIS Comprend 17 catégories.
[Système d’information et de données].
Utilisation de conclusions convergentes pour
déterminer le type de couverture terrestre pour
chaque catégorie de couverture terrestre
saisonnière.
La classification a été établie à l’aide de tests de
mesures décrivant la dynamique temporelle de
la végétation au cours d’un cycle annuel.
Format des données
(vectorielles/maillées)
Maillées
Maillées
Maillées
Maillées
Couverture spatiale
Mondiale
Mondiale
Mondiale
Mondiale
Année d’acquisition
des données
1990
1992-1993
Avril 1992 - Mars 1993
1987
Résolution spatiale ou
4 min x 4 min.
taille de grille
1 km x 1 km
1 km x 1 km
8 km x 8 km
Intervalles de révision
(pour les ensembles de
données de séries
temporelles)
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Description de la
qualité
Comparaison des données de réalité de
terrain et de l’ensemble de données.
Utilisation d’images satellite haute résolution
pour la validation statistique de l’ensemble de
données.
Exactitude du point d’échantillon : 59,4 pour
cent. Exactitude pondérée par superficie : 66,9
pour cent (Scepan, 1999).
Pas de description
alan.belward@jrc.it
http://www.ngdc.noaa.gov/paleo/igbpdis/frame/coreprojects/index.html
icac@usgs.govhttp://edcdaac.usgs.gov/glcc/glob
http://glcf.umiacs.umd.edu/data.html
e_int.html.
tateishi@rsirc.cr.chiba-u.ac.jp
Adresse à contacter et
http://ceres.cr.chiba-u.ac.jp:8080/usrURL de référence
dir/you/ICHP/index.html
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
GLCF (Global Land Cover Facility)
2.27
Chapitre 2: Base d’une représentation cohérente des superficies terrestres
Exemples d’ensembles de données internationales de couverture terrestre (Suite)
Nom de l’ensemble 1º Land Cover Map from AVHRR
de données
Auteur
Brève description
du contenu
Type de
classification
Base de données sur la couverture terrestre
CORINE (CLC)
Digital Chart of the World
Global Map
Dr. Ruth DeFries Université du Maryland à
College Park, États-Unis
Agence européenne pour l’environnement
Produits ESRI [Institut de recherche pour
l’environnement]
Produit par des organisations de cartographie
nationales, et compilé par le Comité directeur
international de la cartographie mondiale
(ISCGM).
L’ensemble de données décrit les distributions
géographiques de onze grands types de
couverture à partir des variations interannuelles
des indices différentiels normalisés de
végétation (NDVI).
Fournit un inventaire pan-européen de la
couverture terrestre biophysique. La couverture
terrestre CORINE est une base de données clé
pour l’évaluation environnementale intégrée.
Carte de base mondiale des côtes, limites,
couverture terrestre, etc. Contient plus de 200
attributs disposés en 17 couches thématiques
avec annotations pour les caractéristiques
géographiques.
Information géographique numérique à
résolution de 1 km couvrant la totalité des terres
avec des spécifications standardisées et
disponible au public à un coût marginal.
Carte numérique comprenant 13 catégories
Utilise une nomenclature à 44 catégories.
8 caractéristiques sur l’agriculture/l’extraction et Se reporter à http://www.iscgm.org/gm7 caractéristiques sur la couverture de surface. specifications11.pdf
Maillées
Polygones vectoriels
Format des
Maillées
données
(vectorielles/maillée
s
Mondial
Couverture mondiale
Allemagne, Autriche, Belgique, Bulgarie,
Danemark, Espagne, Finlande, France, Grèce,
Hongrie, Irlande, Italie, Luxembourg, Pays-Bas,
Pologne, Portugal, République tchèque,
Roumanie, Royaume-Uni, Slovaquie, certaines
parties du Maroc et de la Tunisie.
1987
Selon le pays (couverture temporelle générale
approximativement 1985-95)
Basé sur des cartes de navigation opérationnelle Selon les pays participants.
(ONC) de l’US Defense Mapping Agency.
Période 1970-80. Référence à la couche de date
de compilation.
1 x 1 degré
Base de données à grille 250 m x 250 m
regroupées à partir des données vectorielles
d’origine au 1 100 000e.
Échelle 1 1000 000e
Mailles 1 km x 1 km
Sans objet
Projet de mise à jour Couverture terrestre
CORINE (CLC) 2000 pour la mise à jour par
rapport aux données des années 1990
Sans objet
Tous les cinq ans environ
Pas de description
Des informations sur la qualité des données
Pas d’information spécifique disponible. Pour
existent à trois niveaux dans la base de
des informations nationales, se reporter à
http://dataservice.eea.eu.int/dataservice/other/la données : caractéristique, couche et source.
nd_cover/lcsource.asp
Couverture spatiale
Année
d’acquisition des
données
Résolution spatiale
ou taille de grille
Intervalles de
révision (pour les
ensembles de
données de séries
temporelles)
Description de la
qualité
Adresse à contacter landcov@geog.umd.edu
et URL de
http://www.geog.umd.edu/landcover/1dréférence
map.html
2.28
Données maillées et vectorielles
dataservice@eea.eu.int
http://www.esri.com/data/index.html
http://dataservice.eea.eu.int/dataservice/metadet
ails.asp?Tableau=couverture terrestre et i=1
Recommandations du GIEC en matière de bonnes pratiques pour le secteur UTCATF
Pays participants (90)
Se reporter à http://www.iscgm.org/gmspecifications11.pdf.
sec@iscgm.org
http://www.iscgm.org/
IPCC Good Practice Guidance for LULUCF
Références
Références
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2.29
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