Prédiction de l’usage des sols sur un zonage régulier à différentes résolutions et à partir de covariables facilement accessibles

Abstract

Nous proposons dans ce travail d’évaluer dans quelle mesure un modèle de prédiction à partir de covariables facilement accessibles permet de donner une image de l’usage des sols comparable à celle obtenue à partir de l’information complète au niveau individuel souvent coûteuse. L’utilisation des sols est mesurée par l’occupation physique telle que définie dans l’enquête Teruti-Lucas, et nous considérons cinq catégories : urbain, agricole, forêts, prairies et sols naturels. Notre approche comporte deux étapes : la première étape permet de modéliser l’utilisation du sol au niveau des points Teruti-Lucas tandis que la deuxième étape propose une méthode pour en déduire l’utilisation des sols sur un maillage défini par des carreaux. Le modèle de la première étape fournit des prédictions à un niveau fin. La deuxième étape agrège, en comparant plusieurs méthodes, ces prédictions sur les carreaux du maillage. Nous envisageons différents maillages réguliers du territoire en carreaux pour étudier la qualité de restitution en fonction de la résolution. Nous montrons qu’avec des variables facilement accessibles on obtient une qualité de prédiction acceptable au niveau point et que l’amélioration de la qualité est importante dès la première étape d’agrégation.

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Raja Chakir, Thibault Laurent, Anne Ruiz-Gazen, Christine Thomas-Agnan, and Céline Vignes, “Prédiction de l’usage des sols sur un zonage régulier à différentes résolutions et à partir de covariables facilement accessibles : Land use predictions on a regular grid at different scales and with easily accessible covariates”, Revue Économique, vol. 68, March 2017, pp. 435–469.

Reference

Raja Chakir, Thibault Laurent, Anne Ruiz-Gazen, Christine Thomas-Agnan, and Céline Vignes, “Prédiction de l’usage des sols sur un zonage régulier à différentes résolutions et à partir de covariables facilement accessibles”, TSE Working Paper, n. 17-769, February 2017.