User instructions

Bienvenue sur le module spatial du Land-use Planner !

L’objectif de ce module est de spatialiser certains résultats du Land-use Planner (LUP), notamment les dynamiques de déforestation – et prochainement aussi de restauration des paysages forestiers. Visualiser ces dynamiques de changements sur une carte facilite la prise de conscience de l’impact de certaines décisions durant les processus de planification territoriale. Le Land-use Planner Spatial (LUPS) comporte trois étapes et produit une cartographie animée permettant de voir l’évolution de la déforestation sur toute la période de simulation choisie.

• Etape 1 : délimitation du territoire étudié
• Etape 2 : entrée des surfaces annuelles déboisées par type de forêt selon les résultats d’un scénario LUP
• Etape 3 : visualisation de la cartographie animée

A noter : la précision et la pertinence spatiale des cartographies finales demeurent limitées compte tenu de la généricité de la méthode employée et des limites des bases de données disponibles à l’échelle continentale. Les résultats ont surtout un intérêt pour faciliter le dialogue entre parties prenantes et les prises de conscience sur certains impacts potentiels ; pour tout autre usage ils sont donc à prendre avec précaution et nécessitent un travail complémentaire à un niveau plus fin. Il peut notamment y avoir des décalages entre les valeurs de déforestation entrées à l’étape 2 du LUPS et les valeurs dans les résultats du fait de la résolution limitée des données spatiales.

1. Territoire

Le territoire LUPS doit correspondre le plus exactement possible au territoire utilisé dans l’outil LUP. Vérifiez que la surface (en hectares) affichée ici correspond bien à celle du territoire utilisé dans vos scénarios LUP.

Deux options sont disponibles pour délimiter le territoire sur le LUP Spatial :

• Chargement des données de délimitation au format KML (Key Markup Language, format Google Earth), ou
• Délimitation manuelle sur la carte en ligne avec les outils d’édition (zone rectangulaire ou création d'un polygone spécifique à la volée)

A chaque délimitation territoriale, le LUPS calcule et indique la surface totale du territoire ainsi que la surface de chaque occupation des sols en croisant avec les statuts forestiers. N’hésitez pas à refaire votre délimitation territoriale si elle ne correspond pas bien au territoire utilisé dans votre projet LUP.

Vous devez également saisir le nom de votre territoire afin qu'il apparaisse dans les mises en pages finales.

Figure 1 : Capture d'écran de l'étape 1, la délimitation du territoire

2. Changements

Les informations sur les changements d’usage des terres et la déforestation proviennent des résultats du LUP et doivent être intégrées à cette étape. Dans votre projet LUP, choisissez le scénario qui vous intéresse pour cartographier les dynamiques de déforestation avec le LUPS. Vous trouverez les informations utiles dans le tableau de résultats de la Matrice LUP (« Raw_matrix.xls ») qui résume les surfaces de conversion d’usages des terres par année pour un scénario donné. L’intégration de ces résultats du LUP dans le LUP Spatial peut se faire en chargeant un tableau synthétisant uniquement les conversions de déforestation par année et pour chacun des trois types de forêt du LUPS : forêt de protection, forêt de production et autres forêts. L’utilisateur peut aussi définir manuellement chaque valeur de surfaces (en hectares) dans le LUPS, en entrant les valeurs correspondantes dans le tableau à droite. Le travail sous-jacent d’intégration des données du LUP dans le tableau LUPS de changements est résumé ci-dessous.

Figure 2 : Illustration du lien entre les résultats bruts du Land-use Planner (matrice LUP pour un scénario donné) et l’agrégation des données selon les trois types de forêts du LUPS pour l’intégration dans le module spatial. Le tableau de changements LUPS indique l’intensité des changements annuels en hectares en lignes et pour les 3 types de forêts en colonne : déforestation des forêts de protection, des forêt de production ou d’autres types de forêts.

Figure 3 : Capture d'écran de l'étape 2, les changements d’usages des terres

Les facteurs de changements pris en compte sont les suivants :

• Distance à l’intérieur des forêts à partir de la lisière
• Distance aux marchés estimée par la distance aux grandes villes
• Accessibilité de la ressource estimée par la distance aux infrastructures routières

La distance est calculée en mètres « à vol d’oiseau » (distance euclidienne). Ces trois facteurs sont simplement additionnés en un seul facteur de distance (pondération uniforme).

Le choix et la pondération des facteurs n’est pour l’instant pas modifiable par l’utilisateur.

3. Résultats

Les résultats sont calculés à partir (1) de la carte d’occupation des sols intégrant le statut foncier des forêts, (2) de votre tableau de changements et (3) de la carte de probabilité des changements. Les changements annuels sont retranchés des surfaces initiales de chaque type de forêt en prenant les pixels ayant les plus fortes probabilités d’être convertis, selon la carte de probabilité de changements basée sur les trois facteurs précités. Les surfaces converties correspondent exactement aux surfaces dans le tableau des changements indiquées par l’utilisateur sauf lorsque que les surfaces de forêts sont insuffisantes - type(s) de forêt entièrement disparu(s).

Le résultat principal est affiché sous la forme d’une carte animée montrant les surfaces de forêts perdues par année (GIF). Des graphiques complémentaires indiquent les surfaces annuelles défrichées et le cumul de ces surfaces par type de forêt sur la période de simulation.

Figure 4 : Capture d'écran de l'étape 3, la visualisation de la cartographie animée et des graphiques de synthèse

Methodology

Cette page présente les données et éléments méthodologiques pour comprendre le module spatial de l’outil Land-use Planner (LUP), référencé ci-dessous par LUPS, et guider l’utilisateur dans son usage.

L’objectif de cette première phase de développement (version prototype) est de démontrer la faisabilité de la cartographie dynamique de la déforestation à l'échelle du continent africain à partir des résultats du Land-use Planner. Pour ce faire, et tout en posant les bases d’une généricité de l’outil en vue d’une future seconde phase de développement (choix des facteurs de changements, extension à d’autres conversion d’usages et d’autres continents), certains choix techniques ont été faits :

• Limitation géographique à l’échelle du continent africain
• Limitation des dynamiques de changements d’usage des sols à la déforestation, c'est-à-dire la conversion de forêt en d'autres d'utilisations
• Les forêts concernées sont les forêts denses humides ainsi que les forêts denses sèches
• Prise en compte limitée des facteurs pour localiser les dynamiques de déforestation (distance à la lisière de la forêt, aux marchés, et aux infrastructures routières)
• Interface utilisateur limitée (par exemple l’utilisateur n’a pas la main sur le choix et la pondération des facteurs pour la localisation de la déforestation)

L’outil est structuré autour de 3 étapes ( 1. Territoire, 2. Changements, 3.Résultats ). Les différentes étapes déclenchent des géo-traitements et des croisements entre les données utilisateurs et les données cartographiques précompilées du côté serveur ( cf préparation des données d’entrées ) et renvoient le résultat de ces calculs du côté utilisateur visible dans l’application. Le graphique ci-dessous présente l’architecture de l’outil et les principes de fonctionnement côté utilisateur et côté serveur.

Figure 1 : schéma présentant la méthodologie générale du Land-use Planner Spatial (LUPS). L’interface grisée est une option prévue pour une prochaine phase de développement.

La phase de préparation permet de précompiler certaines données afin de les rendre disponibles et manipulables directement et rapidement par l’application. Ce travail est réalisé en amont à partir des données primaires de type raster ou vecteur, avec des résolutions et dates différentes (cf tableau des données primaires). Les différents traitements réalisés à partir de ces données sont décrits plus en détail ci-dessous.

Tableau 1 : Bases de données spatiales utilisées

* n.d. = information non disponible

** Dans le cas où la source de données présente un seul type d’information. « Spatial » indique que seule l’information spatiale (limites, contours, linéaire, point de localisation) a été utilisée.

1. Catégorisation de la carte d’occupation des sols

La carte d’occupation des sols utilisée est celle produite pour l’Agence Spatiale Européenne (ESA produit LC CCI) pour l’année 2020. Cette carte propose une cartographie mondiale de l’occupation des sols en 38 classes, à 300 mètres de résolution, et actualisée chaque année depuis 2005. Toutes les catégories ne sont pas présentes sur le territoire africain. Pour plus de clarté et faire le lien avec la typologie du GIEC, cette légende a été simplifiée en 7 catégories dans un premier temps, sur la base de typologie de l’ESA, puis en 10 catégories après intégration des statuts fonciers forestiers ( cf identification des statuts fonciers ).

Tableau 2 : Nomenclature des 10 catégories d’usage des terres de la carte d’occupation des sols après recatégorisation de la carte ESA-CCI

Figure 2 : Carte d’occupation des sols utilisée dans le LUPS, recatégorisée à partir de la carte ESA, CCI 2020 et croisés avec les statuts fonciers issus de la base WDPA

2. Identification des statuts fonciers des forêts

A partir de la base de données WDPA (World Database on Protected Areas), les usages des forêts ont été catégorisés en trois types : forêt de protection, forêt de production et autres forêts. Cette catégorisation s’appuie sur les informations de la base de données, en particulier le nom de l’aire protégée (colonne « DESIG_EN ») et la catéogrie IUCN (colonne « IUCN_cat »). L’arbre de décision suivant a été appliqué pour catégoriser les trois types de forêts.

Figure 3 : Arbre de décision pour la catégorisation des trois types de forêts utilisés dans le LUP Spatial. Les informations de la base WDPA sont utilisées pour filtrer et étiqueter la typologie (carré vert) tels que présenté dans les carrés bleus. A noter que le premier critère implique d’écarter seulement les aires marines entièrement situées sur des zones marines et de conserver celles qui sont entièrement ou en partie sur des zones terrestres.

La base de données WDPA est actualisée en continu à partir des connaissances disponibles et données envoyées par les états. Malgré les efforts de contrôle qualité de la part des fournisseurs de données, il est important de noter qu’il existe de nombreuses limites dans cette base de données : les données sont incomplètes, il existe des erreurs de catégorisation, différents systèmes existent selon les pays, les statuts des aires protégées peuvent évoluer et générer des doublons. A titre d’exemple et sur la base de la version utilisée (novembre 2022), on a pu observer :

• Environ 40% des Aires Protegées (plus de 8000 sur l’Afrique) n’ont pas de catégories IUCN renseignées
• Certains Parc Nationaux sont catégorisés en type V ou VI
• Les « Forêts Classées » en Côte d’Ivoire correspondent à des « Réserves Forestières » au Ghana
• Le Parc National de la Comoé en Côte d’Ivoire est caractérisé par deux polygones avec des informations différentes qui se superposent et correspondent aux anciens statuts et limites
• La Réserve Nationale de Mabi-Yaya en Côte d’Ivoire est présente avec le statut de Forêt Classée alors qu’elle a été surclassée en Réserve Nationale en 2019

Figure 4 : Cartographie des statuts fonciers des forêts à partir de la recatégorisation de la base de données WDPA

3. Facteurs de changements

Les facteurs de changements traduisent les risques ou zones favorables de changements en termes de probabilités. Concernant la déforestation, différents facteurs spatiaux permettent de localiser la déforestation probable. Les facteurs les plus communs ont été intégrés dans l’outil. En premier lieu, un facteur d’accessibilité à la ressource estimée par la distance à la lisière de la forêt. Deux autres facteurs socio-économiques ont été intégrés dans la carte de risque : proximité aux grands marchés agricoles et distance aux infrastructures routières. Il s’agit de deux facteurs communément utilisés dans les études de modélisation spatiale ou économétrique de la déforestation. Ils traduisent la demande en denrées alimentaires, l'accès à la ressource et indirectement la densité de population. Ces trois facteurs ont été combinés en additionnant les valeurs des données brutes (distance en mètres) ce qui implique une pondération uniforme des trois facteurs dans la représentation du risque.

Figure 5 : Illustration de la carte de risque de déforestation croisant les facteurs de distance à la lisière, aux infrastructures routières, et aux grands marchés agricoles. Les zones en rouge sont les zones avec le risque le plus fort. Les zones jaunes et bleu, localisées loin des routes et villes et/ou à l’intérieur des massifs forestiers, ont moins de risque d’être défrichées.