Soutenance de thèse de Anne RICHER DE FORGES

Lors de l'élaboration de cartographies des sols ou de la description des sols sur le terrain, de très nombreuses variables sont observées, collectées et enregistrées en base de données. Au fil du temps, ces données sur les sols deviennent disponibles en masse mais certaines n'ont jamais été étudiées dans leur globalité, ni valorisées pour caractériser ou cartographier des propriétés, des fonctionnements ou des comportements des sols. Ces données sont essentiellement qualitatives et souvent ordinales. L’hypothèse de notre travail est qu’il est possible de catégoriser ces variables, de les mettre en relation avec des données quantitatives et de les valoriser en cartographie des sols par modélisation statistique (ou digital soil mapping : DSM). Nous évaluons le bénéfice de l’apport de ces données incertaines en prenant deux exemples fondés sur la texture et la compacité. Nous simulons les conséquences d’utilisation de la texture de terrain sur la calibration et les performances d’une fonction de pédotransfert. Nous montrons également le potentiel important de cette donnée en DSM, tant comme donnée d’entrée, que comme donnée de validation de prédictions de fractions granulométriques. Cette masse de données, de sources parfois hétégogènes, permet également de révéler des structures spatiales non capturées par les variables quantitatives disponibles. Nous utilisons un test de terrain d’estimation de la compacité des sols pour mettre en évidence des clusters de comportement physique qui sont ensuite interprétés et cartographiés à l’échelle nationale. Par ces exemples, nous démontrons que l'utilisation en masse de données qualitatives peut apporter de nouvelles connaissances et être valorisée par l’exploration et le DSM. Nous confirmons également le potentiel de données issues de la télédétection, telle que la spectrogammamétrie aéroportée, comme covariable pour le DSM de la granulométrie des horizons de surface des sols. Nous montrons en particulier qu’il est possible d’extraire des bases de données des informations utilisables et spatialisables à partir de données qualitatives incertaines, sans nécessairement recourir à de nouvelles acquisitions plus coûteuses.