L’analyse de données agricoles pour la surveillance de l’environnement au Canada
Citation
Huffman, T., Olesen, M., Green, M., Leckie, D., Liu, J., Shang, J. 2017. Agricultural Data Analytics for Environmental Monitoring in Canada. In: Federal Data Science, Transforming Government and Agricultural Policy Using Artificial Intelligence. Batarseh, F.A., Yang, R. Edits. Academic Press.
Résumé
L’établissement de rapports internationaux exacts et de politiques nationales en matière de durabilité de l’environnement nécessite des cartes nationales des ressources à haute résolution et multitemporelles qui représentent fidèlement la réalité. Un certain nombre de cartes de couverture terrestre et de végétation du Canada ont été produites depuis 30 ans, mais leurs systèmes de classification, leurs résolutions spatiales et leurs couvertures diffèrent souvent, et leurs exactitudes de classification ne dépassent généralement pas 82-86 %. Dans ce chapitre, nous décrivons une méthode combinant diverses procédures d’analyse pour intégrer un large éventail de produits spatiaux (intrants) matriciels et vectoriels et en tirer une série de cartes d’utilisation des terres qui correspondent à la meilleure estimation de la classe pour plus de six milliards de pixels de 30 m au Canada. Notre approche repose sur l’idée que l’évaluation minutieuse des intrants et l’établissement rigoureux de règles d’exactitude et de prépondérance des données permettraient de tirer le meilleur de chaque intrant et de produire des cartes de sortie ayant une exactitude (de classification et générale) supérieure à celle de n’importe lequel des intrants. Le projet a permis de produire des cartes nationales pour 1990, 2000 et 2010, toutes à la même échelle et classées selon les six catégories d’utilisation des terres du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC), soit forêt, sol cultivé, prairie, zone humide, habitations et autres terres.