Analyse de l’organisation spatiale des sols dans un paysage aride par l’approche de la cartographie numérique du sol

Abstract

Les sols constituent une ressource essentielle, rendant de nombreux services du point de vue sécurité alimentaire et environnementale. Aussi, pour une meilleure analyse de la variation spatiale des sols, la cartographie numérique du sol en particulier les modèles d’apprentissage machine offrent des nouvelles perspectives pour la cartographie des pédopaysage arides en Algérie, où le taux de couverture par les cartes pédologiques est faible. Dans cette étude, nous avons comparé six algorithmes d'apprentissage machine pour modéliser et cartographier les sols de Zeb El Gherbi, dans la Wilaya de Biskra. Un total de 331 observations ponctuelles du sol classées selon la base de référence mondiale pour les ressources en sols et des covariables optimales ont été utilisées comme données d'entrée dans les modèles. La carte finale a été validée à partir de 135 données ponctuelles de sol. Nos résultats ont montré que la variation des sols a été modélisée par une approche déterministe, selon le concept sol-paysage (SCORPAN). La forêt aléatoire a été le modèle le plus précis. Par ailleurs, le relief à travers l’élévation ainsi que le matériau parental, représenté par la covariable indice de taille de grain, ont été les principaux facteurs déterminants la distribution spatiale des sols à l’échelle du paysage. La précision du modèle forêt aléatoire a augmenté avec le niveau taxonomique le plus détaillé, c'est-à-dire les groupes de sol de référence avec les principaux qualificatifs. Les Haplic Petric Gypsisols, les Gleyic Solonchaks et les Haplic Gypsisols ont été les plus fréquents, couvrant 67,46% de la superficie totale de la région d’étude. Finalement, la méthodologie développée a permis de modéliser la relation entre les sols et les facteurs de pédogénèse, ce qui peut contribuer à accélérer la cartographie des sols dans les régions arides de l'Algérie.

The soils are an essential resource, providing many services in terms of food and environmental security. Also, for a better analysis of spatial variation of soils, digital soil mapping, in particular, machine learning models offer a new perspective for mapping arid soil-landscapes in Algeria, where the coverage rate of soil maps is low. In this study, we compared six machine learning algorithms to model and map soils in Zeb El Gherbi, Biskra Wilaya. A total of 331 soil point observations classified according to the world reference base for soil resources and optimal covariates were used as input data in the models. The final map was validated from data of 135 soil points. Our results showed that soil variation was modelled by a deterministic approach, according to the soil-landscape concept (SCORPAN). Random forest was the most accurate model. Besides, the relief through elevation and parent material, represented by grain size index covariate, were the most important factors determining the spatial distribution of soils at the landscape scale. The accuracy of the random forest model increased with the most detailed taxonomic level, i.e. the reference soil groups with principal qualifiers. Haplic Petric Gypsisols, Gleyic Solonchaks and Haplic Gypsisols were the most common soils, representing 67.46% of the total area of the study region. Lastly, the methodology developed allowed modelling the relationship between soils and pedogenesis factors, which can help to accelerate soil mapping in Algeria's arid regions.

تعتبر التربة موردا أساسيا من حيث تقديمها للعديد من الخدمات وبالأخص في مجال الأمن الغذائي والبيئي. ولأجل الحصول على تحليل أفضل للتنظيم المكاني للتربة، تقدم تقنيات رسم الخرائط الرقمية وبالأخص التلقين الآلي مجالات جديدة لرسم خرائط المناظر الطبيعية للتربة القاحلة في الجزائر، حيث أن معدل التغطية لخرائط التربة منخفض بها. تأسيسا على ما سبق قمنا في هذه الدراسة بمقارنة ست خوارزميات للتلقين الآلي لنمذجة ورسم خرائط تربة الزاب الغربي في ولاية بسكرة، حيث تم استخدام 331 نقطة من التربة وفقا للقاعدة المرجعية العالمية لموارد التربة، واستخدمت المتغيرات المشتركة المثلى كمدخلات للنماذج، وتم التحقق من صحة الخريطة النهائية انطلاقا من بيانات 135 نقطة من التربة. أظهرت النتائج المتوصل إليها أنه على نطاق المناظر الطبيعية تم صياغة التغيرات في التربة وفقا للمقاربة الحتمية حسب مفهوم تضاريس-التربة (SCORPAN). وكانت الغابة العشوائية النموذج الأكثر دقة، من ناحية أخرى كانت التضاريس ممثلة في الارتفاع وتشكيل التربة السطحية الممثلة في مؤشر حجم الحبوب أهم العوامل الرئيسية في التوزيع المكاني للتربة، بالإضافة إلى ذلك كانت دقة نموذج الغابات العشوائية أعلى مع المستوى التصنيفي الأكثر تفصيلا، أي مجموعات التربة المرجعية مع التصفيات الرئيسية. وتعتبر أنواع التربة: جيبسيسول بيتريك هابليك، سولونساكز جلايك وجيبسيسول هابليك الأكثر شيوعا، حيث غطت 67.46٪ من إجمالي مساحة منطقة الدراسة. في الأخير يمكن القول أن المنهجية المقدمة سمحت بنمذجة العلاقة بين التربة وعوامل تكوينها، الأمر الذي يؤدي إلى تسريع رسم خرائط التربة للمناطق القاحلة في الجزائر.