12 results on '"carte des sols"'
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2. Cartographie des sols en Belgique : aperçu historique et présentation des travaux actuels de valorisation et de révision de la Carte Numérique des Sols de Wallonie.
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Legrain, Xavier, Demarcin, Pierre, Colinet, Gilles, and Bock, Laurent
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SOIL mapping ,DIGITAL soil mapping ,RISK assessment ,GEOGRAPHIC information systems ,GEOMATICS ,INFORMATION storage & retrieval systems - Abstract
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- Published
- 2011
3. 4 per 1000 soil carbon sequestration
- Author
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Minasny, Budiman, Mcbratney, Alex B., Malone, Brendan P., Angers, Denis, Arrouays, Dominique, Chambers, Adam, Chaplot, Vincent, Chen, Zueng-Sang, Cheng, Kun, Das, Bhabani S., Field, Damien J., Gimona, Alessandro, Hedley, Carolyn B., Hong, Suk Young, Mandal, Biswapati, Marchant, Ben, Martin, Manuel, Mcconkey, Brian G., Mulder, Vera Leatitia, O Rourke, Sharon, Anne Richer-de-Forges, Odeh, Inakwu, Padarian, José, Paustian, Keith, Pan, Genxing, Poggio, Laura, Savin, Igor, Stolbovoy, Vladimir, Stockmann, Uta, Sulaeman, Yiyi, Tsui, Chun-Chih, Vågen, Tor-Gunnar, Wesemael, Bas, Winowiecki, Leigh A., Sydney Institute of Agriculture, The University of Sydney, Agriculture and Agri-Food (AAFC), InfoSol (InfoSol), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), United states, Laboratoire d'Océanographie et du Climat : Expérimentations et Approches Numériques (LOCEAN), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Department of Agricultural Chemistry, National Taiwan University [Taiwan] (NTU), Nanjing Agricultural University (NAU), Indian Institute of Technology Kharagpur (IIT Kharagpur), The James Hutton Institute, Manaaki Whenua – Landcare Research [Lincoln], Rural Development Administration, Bidhan Chandra Krishi Viswavidyalaya, British Geological Survey (BGS), Université libre de Bruxelles (ULB), University College Dublin (UCD), Colorado State University [Fort Collins] (CSU), People's Friendship University of Russia, Dokuchaev Soil Science Institute (SSI), Russian Academy of Agricultural Sciences, Indonesian Agency for Agricultural Research and Development (IAARD), World Agroforestry Centre, Université Catholique de Louvain = Catholic University of Louvain (UCL), Food and Agriculture Organization (FAO). ITA., Agriculture and Agri-Food [Ottawa] (AAFC), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Nanjing Agricultural University, and Indonesian Agency for Agricultural Research and Development Ministry of Agriculture
- Subjects
sciences du sol ,changement climatique ,sécurité alimentaire ,carte des sols ,[SDV]Life Sciences [q-bio] ,[SDE]Environmental Sciences ,carbone organique du sol ,gaz à effet de serre ,cartographie numérique du sol ,ComputingMilieux_MISCELLANEOUS ,carte pédologique ,matière organique du sol - Abstract
Budiman Minasny, Alex. B. McBratney, Brendan P. Malone, Denis A. Angers, Dominique Arrouays, Adam Chambers, Vincent Chaplot, Zueng-Sang Chen, Kun Cheng, Bhabani S. Das, Damien J. Field, Alessandro Gimona, Carolyn Hedley, Suk Young Hong, Biswapati Mandal, Ben P. Marchant, Manuel Martin, Brian G. McConkey, Vera Leatitia Mulder, Sharon O’Rourke, Anne C. Richer-de-Forges, Inakwu Odeh, José Padarian, Keith Paustian,Genxing Pan, Laura Poggio, Igor Savin, Vladimir Stolbovoy, Uta Stockmann, Yiyi Sulaeman, Chun-Chih Tsui, Tor-Gunnar Vågen, Bas van Wesemael, Leigh Winowiecki 2017. 4 per 1000 soil carbon sequestration. Proceedings of the Global Symposium on Soil Organic Carbon 2017. 21-23 March 2017. Rome, Italy. FAO.; International audience
- Published
- 2017
4. GlobalSoilMap for soil organic carbon mapping and as a basis for global modeling
- Author
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Arrouays, Dominique, Minasny, Budiman, Mcbratney, Alex B., Grundy, Mike, Mckenzie, Neil J., Thompson, James, Gimona, Alessandro, Hong, Suk Young, Smith, Scott, Hartemink, Alfred, Chen, Songchao, Martin, Manuel, Mulder, Vera Leatitia, Anne Richer-de-Forges, Odeh, Inakwu, Padarian, José, Lelyk, Glenn, Poggio, Laura, Savin, Igor, Stolbovoy, Vladimir, Sulaeman, Yiyi, Nursyamsi, Dedi, Zhang, Gan-Lin, Greve, Mogens, Libohova, Zamir, Lagacherie, Philippe, Roudier, Pierre, Leenaars, Johan G. B., Heuvelink, Gerard B. M., Montanarella, Luca, Panagos, Panos, Hempel, Jon, InfoSol (InfoSol), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), University of Sydney, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation [Canberra] (CSIRO), United states, The James Hutton Institute, Rural Development Administration, Agriculture and Agri-Food [Ottawa] (AAFC), University of Wisconsin-Madison, Wageningen University and Research Centre (WUR), People's Friendship University of Russia, Dokuchaev Soil Science Institute (SSI), Russian Academy of Agricultural Sciences, Indonesian Agency for Agricultural Research and Development Ministry of Agriculture, Chinese Academy of Agricultural Sciences (CAAS), Department of Agroecology, Aarhus University [Aarhus], Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Manaaki Whenua – Landcare Research [Lincoln], World Soil Information (ISRIC), JRC Institute for Environment and Sustainability (IES), European Commission - Joint Research Centre [Ispra] (JRC), Department of Land Resource Management, Food and Agriculture Organization (FAO). ITA., Agriculture and Agri-Food (AAFC), and Indonesian Agency for Agricultural Research and Development (IAARD)
- Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio] ,donnée pédologique ,cartographie numérique du sol ,cartographie des sols ,sciences du sol ,GlobalSoilMap ,base de données pédologique ,carte des sols ,[SDE]Environmental Sciences ,carbone organique du sol ,propriété du sol ,ComputingMilieux_MISCELLANEOUS ,modélisation ,carte pédologique - Abstract
Dominique Arrouays, Budiman Minasny, Alex. B. McBratney, Mike Grundy, Neil McKenzie, James Thompson, Alessandro Gimona, Suk Young Hong, Scott Smith, Alfred Hartemink, Songchao Chen, Manuel P. Martin, Vera Leatitia Mulder, Anne C. Richer-de-Forges, Inakwu Odeh, José Padarian, Glenn Lelyk, Laura Poggio, Igor Savin, Vladimir Stolbovoy, Yiyi Sulaeman, Dedi Nursyamsi, Gan-Lin Zhang, Mogens H. Greve, Zamir Libohova, Philippe Lagacherie, Pierre Roudier, Johan G.B. Leenaars, Gerard B.M. Heuvelink, Luca Montanarella, Panos Panagos, Jon Hempel. 2017. GlobalSoilMap for soil organic carbon mapping and as a basis for global modeling. Proceedings of the Global Symposium on Soil Organic Carbon 2017. 21-23 March 2017. Rome, Italy. FAO.; International audience
- Published
- 2017
5. Combining measured sites, soilscapes map and soil sensing for mapping soil properties of a region
- Author
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Philippe Lagacherie, Pascal Monestiez, Emily Walker, Cécile Gomez, Biostatistique et Processus Spatiaux (BIOSP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre d'Études Biologiques de Chizé - UMR 7372 (CEBC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de La Rochelle (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Laboratoire d'étude des interactions entre sols, agrosystèmes et hydrosystèmes (LISAH), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-La Rochelle Université (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Université de La Rochelle (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
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010504 meteorology & atmospheric sciences ,Soil Science ,Soil science ,Hyperspectral data ,Cross validation ,01 natural sciences ,Vineyard ,Cross-validation ,Soil map ,Digital soil mapping ,Kriging ,krigeage ,Satellite imagery ,Categorical variable ,propriété du sol ,0105 earth and related environmental sciences ,Remote sensing ,[SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering ,Hyperspectral imaging ,04 agricultural and veterinary sciences ,15. Life on land ,détection ,Agricultural sciences ,carte des sols ,040103 agronomy & agriculture ,0401 agriculture, forestry, and fisheries ,Environmental science ,Soil properties ,imagerie hyperspectrale ,analyse du sol ,Sciences agricoles - Abstract
International audience; The limited availability of soil information has been recognized as a main limiting factor in digital soil mapping (DSM) studies. It is therefore important to optimize the joint use of the three sources of soil data that can be used as inputs of DSM models, namely spatial sets of measured sites, soil maps and soil sensing products.In this paper, we propose to combine these three inputs, through a cokriging with a categorical external drift (CKCED). This new interpolation technique was applied for mapping seven soil properties over a 24.6 km2 area located in the vineyard plain of Languedoc (Southern France), using an hyperspectral imagery product as example of a soil sensing data. Cross-validation results of CKCED were compared with those of five spatial and non-spatial techniques using one of these inputs or a combination of two of them.The results obtained in the La Peyne Catchment showed i) the utility of soil map and hyperspectral imagery products as auxiliary data for improving soil property predictions ii) the greater added-value of the latter against the former in most situations and iii) the feasibility and the interest of CKCED in a limited number of soil properties and data configurations. Testing CKCED in case study with soil maps of better quality and soil sensing techniques covering more area and depths should be necessary to better evaluate the benefits of this new technique.
- Published
- 2017
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6. Valorisation des cartes de résistivité électrique pour la caractérisation des sols des Unités Expérimentales : Eléments pour l'interprétation - Démarche pour la construction des plans d’échantillonnage sur SIG
- Author
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Seger, Maud, Perrier, Charlène, Cousin, Isabelle, Bourennane, Hocine, and Mistou, Marie Noelle
- Subjects
analyse de données ,caractérisation géoélectrique ,plan d'echantillonnage ,Modélisation et simulation ,sig ,Geophysics ,carte des sols ,interprétation des résultats ,Modeling and Simulation ,répartition intraparcellaire ,cartographie ,résistivité électrique ,Géophysique ,propriété du sol ,modélisation - Published
- 2014
7. Méthodologie pour la réalisation d'un plan d'échantillonnage sur le site de l'Unité Expérimentale d'Epoisses à partir de cartes de résistivité électrique
- Author
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Seger, Maud and Perrier, Charlène
- Subjects
analyse de données ,Geophysics ,carte des sols ,Modeling and Simulation ,cartographie ,résistivité électrique ,Géophysique ,plan d'echantillonnage ,Modélisation et simulation ,modélisation - Published
- 2014
8. Analyse des données de résistivité et réalisation de plans d'échantillonnage à partir d'un SIG. Sites le Crouël et Theix
- Author
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Seger, Maud and Perrier, Charlène
- Subjects
analyse de données ,Geophysics ,carte des sols ,Modeling and Simulation ,cartographie ,résistivité électrique ,Géophysique ,plan d'echantillonnage ,Modélisation et simulation ,modélisation - Published
- 2014
9. Détermination de zones de rendement homogènes à partir d’une analyse de séries pluriannuelles de cartes de rendement
- Author
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Laborde, Leslie
- Subjects
corégionalisation ,modèle linéaire ,analyse multivariable ,zone homogène ,analyse statistique ,carte des sols ,rendement agricole ,yield map ,homogeneous area ,frequency analysis ,linear model of coregionalization ,soil ,soil thickness ,available water content ,analyse fréquentielle ,carte de rendement ,type de sol de culture ,épaisseur ,teneur en eau ,réserve en eau utile ,analyse factorielle krigeante - Abstract
Des zones de rendements homogènes ont été identifiées sur deux parcelles adjacentes de l’ordre de 50 ha chacune localisées sur la commune de Villamblain dans le Loiret. Le zonage a été réalisé selon deux approches à partir de mesures sur 11 années de rendements du blé et du maïs effectuées à l’aide de capteurs embarqués sur les machines de récoltes. La première approche de zonage est basée sur une analyse fréquentielle que nous avons dénommé AFQ dans ce mémoire, et la seconde approche est basée sur une analyse géostatistique mutivariable connue sous le nom d’analyse factorielle krigeante (AFK). Dans un premier temps et dans les deux cas, on parvient à obtenir des zones présentant des rendements moyens différents et de tailles suffisantes pour qu’elles soient envisagées comme des unités de gestion différenciées pour l’agriculteur. Toutefois, les résultats révèlent que le zonage par AFK paraît notamment mieux approprier dans le cas d’une culture systématiquement irriguée pour laquelle le zonage établi par AFQ est d’avantage influencé par la méthode d’irrigation. Le zonage selon l’approche AFK semble donc plus générique, il demeure néanmoins moins facile à mettre en oeuvre comparativement à l’approche par AFQ qui est plus intuitive. Dans un second temps, en utilisant une carte pédologique détaillée de la parcelle établie antérieurement, on montre que le zonage établi par les deux approches est en adéquation avec le type de sol, son épaisseur et sa réserve utile potentielle. Ce constat ouvre de nombreuses perspectives en ce qui concerne l’utilisation des cartes de zones de rendements homogènes., Homogeneous yield areas were identified on two adjacent plots of about 50 ha each, in the centre France. The zoning was done using two approaches based on measurements of 11-year yields of wheat and maize made using onboard sensors of harvest machines. The first zoning approach is based on a frequency analysis referred as FQA in this work, and the second approach is based on a multivariate geostatistical analysis known as factorial kriging analysis (FKA). Both approaches lead to areas with average yields statistically different and sufficient sizes for them to be considered as differentiated management units for farmers. However, the results show that the FKA zoning seems more appropriate in the case of a systematically irrigated crop for which the zoning established by FQA is more influenced by irrigation method. Zoning according to FKA approach seems more generic, it nevertheless remains less easy to implement compared to the FQA approach which is much more intuitive. In addition, this work revealed that the zoning established by the two approaches is consistent with soil type, its thickness and its potential available water content. This finding opens many perspectives regarding the use of maps of homogeneous yield areas.
- Published
- 2013
10. Crust formation and runoff of a red soil from subtropical China: effect of rainfall kinetic energy
- Author
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Darboux, Frédéric, Peng, Xinhua, and Zhou, Hu
- Subjects
chine ,énergie cinétique ,croute de sol ,pluie ,érosion du sol ,ruissellement ,Sciences de la Terre ,intensité de la pluie ,carte des sols ,Earth Sciences ,sol rouge ,modèle de formation de croûte ,simulateur de pluie ,croute de surface - Abstract
Red clay soils from subtropical China (Ultisol) are not considered currently as sensitive to crusting and erosion by water. However, recent field data showed erosion can be significant. To investigate the sensitivity of red clay soil to crusting and runoff, a laboratory rainfall study was carried out. Because rainfall kinetic energy is known to have an important effect on aggregate breakdown and therefore crust formation, two treatments were applied: high kinetic energy (HKE) and low kinetic energy (LKE). Air-dried soil was packed in a soil box (50 cm × 50 cm) and was subjected to 38 mm.h-1 rain for 90 min (3 replicates per treatment). Samples were taken for preparing soil thin sections and runoff, splash, and percolation were measured during the rain. Crusts formed after 40 min and 60 min of rain for the HKE and LKE treatment, respectively. Runoff for the HKE treatment started after 25 min of rain and reached a steady state after the crust well formed (50 min). While for the LKE, runoff started after 40 min of rain and kept increasing to a final runoff rate similar to the HKE treatment. Percolation started after 57 min of rain for the LKE treatment while no percolation occurred for the HKE treatment. The total mass of splashed material was 12 times higher for the HKE treatment than for the LKE treatment and significantly more soil was eroded for the HKE treatment. Stability tests gave mean weight diameters of 0.55 mm, 1.48 mm, and 1.74 mm for the fast wetting, mechanical stirring, and slow wetting, respectively, indicating red clay soils are very sensitive to slaking. The results show that Ultisol is prone to crusting and that kinetic energy is a major driver of their crust formation. Reducing the rain kinetic energy can preserve aggregate structure and delay the development of crust, which subsequently increase infiltration and decrease runoff and erosion on red soils.
- Published
- 2012
11. Echantillonnage et mesure automatiques de la qualité des grains à la récolte
- Author
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Vigier, F., Boffety, D., Marionneau, A., Ollivier, E., Viallis, B., Capteurs et procédés pour l'agriculture, l'agro-alimentaire et l'environnement (UR CPCF), Centre national du machinisme agricole, du génie rural, des eaux et forêts (CEMAGREF), and ULICE
- Subjects
TENEUR EN PROTEINE ,CARTE DES SOLS ,[SDE]Environmental Sciences ,PRELEVEMENT D'ECHANTILLON ,MESURE ,PARCELLE ,CAPTEUR ,TEMPS REEL ,QUALITE ,INTEGRATION ,MATERIEL DE RECOLTE DES CEREALES - Abstract
Les nouvelles possibilités d'intégration de capteurs sur des matériels de récolte ouvrent la voie de mesures de qualité intraparcellaires en temps réel. Comment valider les mesures ainsi réalisées ? Pour répondre à cette question, nous avons mis au point un dispositif de prélèvement d'échantillons géoréférencés. L'analyse en laboratoire de ces échantillons permet d'établir des cartes intraparcellaires de référence afin de contrôler les mesures en temps réel. Une première utilisation a concerné la mesure intraparcellaire de la teneur en protéines. / The new possibilities given by the sensors integration on harvest equipment open the way of real time site-specific quality measurement. How to validate the measurement done by this way? To answer this question, we have developed a georeferenced sampling system. The laboratory analyses of these samples allows to create reference site-specific maps usable to control real time measurement. A first use was about site-specific proteins level measurement.
- Published
- 2000
12. Intérêt du couplage des méthodes géostatistiques et de cartographie des sols pour l'estimation spatiale
- Author
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Gascuel-Odoux, C., Walter, C., Voltz, Marc, Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, AGROCAMPUS OUEST, Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [ Madagascar])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Unité de science du sol et de bioclimatologie, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Science du Sol, Science du sol et environnement (MONTP UMR SOL ENVI), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)
- Subjects
unité cartographique ,carte des sols ,[SDV]Life Sciences [q-bio] ,PEDOLOGIE ,statistique spatiale ,[SDV.SA.SDS]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Soil study ,estimation spatiale ,cartographie des sols ,spatial statistics ,[STAT]Statistics [stat] ,GEOSTATIQUE ,soil survey ,spatial prediction ,map unit ,géostatistique ,geostatistics ,ComputingMilieux_MISCELLANEOUS ,soil map - Abstract
International audience; Soil survey constitutes one of the major means of describing the spatial variations of soil cover. It is based on local observations and a landscape analysis. A first approach for spatial prediction is based upon map unit characterization and delineation. They make it possible: to choose sampling strategies (Fig. 1); to describe the main nested levels of the spatial structure (Fig. 2) ; to estima te a given property. Nevertheless, the notion of continuum in soil cover and the great spatial variability of soil properties are not taken into account. This has lead to using more and more geostatistical methods these last ten years. This second approach is based on the spatial continuity in soil mantle and privileges spatial relationships between punctual observations by using the notion of spatial structure. ft requires a good estimate of this structure (Fig. 4) and makes it possible to decrease the estimated variance (Fig. 3). Due to the complementarity of these two approaches, works of comparison or new combined approaches have recently been developed. This paper analyses how spatial prediction is solved by soil survey approaches, by geostatistical approaches and finally by new combined approaches. Three phases are considered .' sampling strategy; spatial variability analysis; statistical methods ofspatial prediction.; La carte pédologique est un des principaux moyens pour décrire l'organisation des sols dans l'espace. Elle est à la fois fondée sur des observations ponctuelles du sol et sur une analyse du paysage. Le découpage de la couverture pédologique en unités cartographiques, retenu par la carte pédologique, a classiquement conduit à donner un poids important à la définition et à la délimitation des unités cartographiques pour effectuer des estimations spatiales d'une propriété donnée. Cependant, la notion de continuum dans la couverture pédologique, associée à la grande variabilité spatiale des caractéristiques pédologiques, a imposé ces dernières années un recours important aux méthodes géostatistiques, au sens de la théorie des variables régionalisées. Ces méthodes sont fondées sur la continuité spatiale de la couverture pédologique, par la notion de structure spatiale, et privilégient ainsi les relations de voisinage entre les observations pour effectuer des estimations spatiales. Ces deux approches sont à la fois très différentes sur le plan conceptuel et complémentaires du point de vue de la prise en compte de l'organisation des sols. Or des travaux comparatifs de ces démarches et une émergence d'approches couplées apparaissent. Cet article analyse comment le problème de l'estimation spatiale est abordé dans les approches basées sur la carte pédologique, dans les approches géostatistiques, puis dans les approches couplées. Trois principales étapes de l'estimation spatiale sont abordées: la stratégie d'échantillonnage; l'analyse de la variabilité spatiale; la méthode d'estimation spatiale associée. Mots-clés : carte des sols-cartographie des sols-unité cartographique-statistique spatiale-estimation spatiale-géostatistique.
- Published
- 1993
Catalog
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