Couverture spatiale des données RPG + RPG complété

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R (08/101/2025):

• Les parcelles de RPG séquence de culture et RPG complété semblent avec beaucoup de trous Figure 3, mais la couverture n'est pas mauvaise (>80% des points sont sur une parcelle RPG). Mais que fait-on des coordonnées qui ne tombent pas sur des parcelles RPG/RPG complété ? Est-ce qu'on doit compléter avec les données OSO ou avec d'autres jeux de données ? Et si oui, comment lier les deux (OSO+RPG)? De ce que j'ai vu, OSO est disponible seulement pour 2018-2021 ici, mais il existe peut-etre d'autres accès. Ou est-ce qu'on supprime ces points sans parcelles RPG comme étant non intéressants ou avec des coordonnées erronnées ?
• Cet aspect est aussi très important pour obtenir les cultures avec les buffers (de 500 à 1500m). Comment on calcule le pourcentage de couverture du sol avec autant de trous dans le RPG?

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S (08/10/2025):

• le +80% de points d’échantillonnage se situant dans des parcelles agricoles du RPG ou RPG complété pour le POC sur les dépts 35 et 33 est un bon 1er résultat. Pour décider du devenir des 20% de points restant, je ferai bien l’intersection spatiale avec la couche OSO le plus synchrone pour voir dans quelles classes d’occupation des sols parmi les 23 de la nomenclature OSO cela tombe. Pour info, pour télécharger les millésimes OSO récents, le fournisseur Theia a changé son atelier de distribution. Maintenant cela se passe sur ce nouveau portail : https://geodes-portal.cnes.fr/ que pour ma part je trouve pas du tout intuitif à utiliser. Il faut se créer un compte pour avoir le droit de télécharger les données. Si besoin pour rappel, à Toulouse, Dynafor mutualise avec l’unité de service ODR (qui cree le RPG completé) un serveur PNAS de stockage en local où on stocke des données cartos d’intérêt pour Dynafor et ODR. Il y a les données OSO dedans. Si c’est plus simple pour toi, donne moi les numéros des dépts et années de millésimes pour Oso que tu veux pour faire ce calcul.

• le RPG et RPG complété ne représentant que la surface agricole, c’est normal qu’il y ait des trous dans l’occupation des sols des buffers centrés sur les points d’échantillonnage car les surfaces forestières ou artificialisées (bâti, route…) etc sur un territoire n’y figurent pas même s’il s’agit des forêts ou bâtiments/habitations d’une exploitation agricole d’où les trous. Je pense important et nécessaire de « combler ces trous » en combinant les couches dans cet ordre : BD Haies+ RPG+RPGcomplété et enfin +OSO pour décrire la composition des buffers de manière exhaustive. Dans le réseau SEBIOPAG, pour se faire on a developpé et utilisé le script R ALM décrit dans cette publi Allart et al en 2021: https://revue-novae.fr/article/view/9082 . Les sorties intermédiaires de cette procédure permet d’ailleurs d’obtenir un tableau de la surface de chaque couche cartographique incluse dans l’emprise totale des buffers (et la proportion correspondante) : cf fig 7 de l’article.

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R (10/10/2025):
Je ne suis pas sûr d'avoir bien compris ce que tu entends par "BD Haies + RPG + RPGcomplété +OSO". Les données de la BD haies sont linéaires, donc ça me parait difficile à inclure dans l'occupation du sol, sauf si on leur donne une largeur. J'ai regardé rapidement le package alm. Si j'ai bien compris, l'opération est répétée pour chaque buffer, c'est bien ça? Dans notre cas, nos buffers peuvent se chevaucher (et ils se superposent pour les buffers 500m, 1000m et 1500m), donc ça pourrait être pertinent de ne pas répéter ces opérations plusieurs fois.
De premier abord, je ferai le croisement des données en raster (pour chaque département, avec une résolution de 10m par exemple) contenant la classe RPG (si disponible), ou la RPG complété (si disponible) ou enfin la classe OSO (si le pixel n'est pas couvert par les données RPG ou RPG complété). Est-ce que c'est bien ce que tu avais en tête et est-ce que ça te parait pertinent de le faire en raster pour une zone plus large que seulement le buffer?

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S (14/10/2025):
Quand je parle de "BD Haies + RPG + RPGcomplété +OSO" j’entends combiner plusieurs sources référentiels cartographiques en entrée en paramétrant l’ordre d’intégration séquentielle de ces sources pour in fine disposer d’une couche de paysage complète pour une taille de buffer paramétrable elle-aussi. J’ai revérifié et en 2021 lors du CDD de Romand Allart qui a codé le script ALM les données de haies utilisées provenait de la BD Topo couche végétation et étaient disponible sous forme de polygones. Donc nous n’avions pas la question à nous poser sur la largeur des haies. Depuis la BD Haies IGN est disponible avec 2 millésimes et elle est fournie sous forme de couche polyligne. Pour utiliser cette données dans la fusion des données d’entrée nécessaires à ALM, il faut que toutes les couches soeint au format polygones. Donc on a 2 options : (1) option simple : attribuer une largeur identique moyenne à toutes les haies et l’attribuer « artificiellement » aux haies en convertissant les polylignes en polygones en dessinant un buffer de rayon correspondant à la moitié de ce paramètre largeur ou (2) option élaborée : calculer la largeur de haies via des données LidarHD ou autre donnée d’altimétrie (MNS Correl.IGN : à vérifier si utilisable pour ça ?)

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R (16/10/2025):
J'ai essayé de superposer les couches RPG + OSO (en ignorant les haies): Croisement RPG+OSO.
Ça me semble une approche efficace pour obtenir l'occupation du sol sur de larges buffers.

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Discussion (Ax, S, R, 17/10/2025):
Bonne approche.
Il serait judicieux de partir des données OSO en raster (source initiale).
À tester : raster de maille plus faible (2m ou 5m) pour estimer les temps de calculs et la mémoire supplémentaires nécessaires et évaluer les gains potentiels sur les résultats.