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Cartographie numérique du Réservoir Utile en eau des sols à partir de données pédologiques anciennes : application à la plaine littorale Languedocienne
No full textSoil available water capacity (SAWC) refers to the soil capacity to store water for plants. SAWC plays an important role on many ecosystem services such as food security and flood and gas regulation. SAWC is also crucial for planning and optimizing soil irrigation at local scale. Thus, it is essential to understand the SAWC spatial distribution. However, current soil databases do not provide mapping of SAWC that is both comprehensive and accurate enough for use at plot scale. This limitation could be overcome by using the considerable repository of legacy soil data, undigitized, as learning data for a digital soil mapping model. BRL Exploitation (BRLE), thus, has 228,000 soil observations on its irrigated perimeter (6,636 km² in the Languedoc coastal plain). The aim of this thesis was to develop a useful digital mapping methodology for the SAWC based on these legacy soil data. As the SAWC is a functional soil property involving several soil properties over several depths, the first work of this thesis focused on the impact of the inference trajectory used on the prediction performance of the SAWC, an inference trajectory being defined by the order in which the operations of computation of the SAWC on a given soil layer, aggregation of soil layers and mapping are performed, to finally obtain a prediction of the SAWC. Taking the example of Languedoc-Roussillon, 18 inference trajectories using the pedological data available in the Regional Pedological Referential to produce a prediction of the SAWC, were tested. The best prediction performance was obtained by the trajectory calculating then mapping the SAWC for four distinct soil layers and finally combining these four layers. Then, the functionalities of the SAWC prediction model were complemented by a prediction of the associated uncertainties, which is important data for decision support. These uncertainties were predicted by an error propagation model using the spatialization errors of SAWC on the four separately spatialized ground layers - each estimated using a Quantile Random Forest - and taking into account the error correlations of these components. The use of this model has shown a good ability to estimate and map the uncertainty of predictions, in a context of low overall prediction performance of the SAWC.The last step of this thesis was devoted to the use of legacy data from BRL Exploitation to feed a digital soil mapping model at local scale, taking the example of the commune of Bouillargues. The increase in spatial density by adding auger holes to the set of soil profiles, associated with the addition in the learning algorithm of data representing the geographical position of the auger holes, has considerably improved the spatial resolution, the prediction performance of the SAWC and the accuracy of the associated uncertainty maps. However, SAWC characterization errors on these auger holes were found to be a limiting factor in the prediction performance of the SAWC and its uncertainty. A better consideration of these errors would be necessary to improve the current results.The thesis work has enabled the design and testing of an approach to enhance the use of legacy soil data in a digital soil mapping approach applied to the useful reservoir. A computer processing chain aimed at deploying the approach on the whole irrigated perimeter was developed and a cost/benefit study was carried out. The automation, at least partial, of the auger hole data entry operations appears to be a necessary condition for the production of a map of the SAWC on a plot scale over the whole of the BRLE irrigated perimeter.Le réservoir utile du sol (RU) désigne la capacité des sols à stocker l'eau pour les plantes. Le RU joue un rôle majeur dans de nombreux domaines tels que la production alimentaire et la régulation des inondations. Le RU est également un élément essentiel pour prévoir et optimiser l'irrigation des sols localement. Par conséquent, il est primordial de connaitre avec précision les variations spatiales du RU. Cependant, les bases de données pédologiques actuelles ne fournissent pas une cartographie du RU qui soit à la fois exhaustive et suffisamment précise pour être utilisée à l'échelle de la parcelle. Cette limite pourrait être levée en utilisant le gisement considérable de données pédologiques anciennes non numérisées comme données d'apprentissage d'un modèle de cartographie numérique des sols. Ainsi, la société BRL Exploitation (BRLE) dispose sur son périmètre irrigué (6 636 km2 en plaine littorale Languedocienne) de 228 000 observations de sol. L'objectif de cette thèse a été de développer une méthodologique de cartographie numérique du réservoir utile à partir de ces données pédologiques anciennes. Le RU étant une propriété fonctionnelle de sol impliquant plusieurs propriétés de sol sur plusieurs profondeurs, les premiers travaux de cette thèse ont porté sur l'impact de la trajectoire de calcul utilisée sur les performances de prédiction du RU, une trajectoire étant définie par l'ordre selon lesquels sont effectuées les opérations de calcul du RU sur une couche de sol donné, d'agrégation des couches de sol et de spatialisation, afin d'obtenir une prédiction du RU. En prenant l'exemple du Languedoc-Roussillon, 18 trajectoires utilisant les données pédologiques disponibles dans le Référentiel Régional Pédologique pour produire une prédiction du RU ont été testées. La meilleure performance de prédiction a été obtenue par la trajectoire de calcul calculant puis spatialisant les RU pour quatre couches de sol distinctes et combinant enfin ces quatre couches. Ensuite, les fonctionnalités du modèle de prédiction du RU ont été complétées par une prédiction des incertitudes associées, essentielle à l'aide à la décision. Ces incertitudes ont été prédites par un modèle de propagation d'erreurs utilisant les erreurs de spatialisation du RU sur les quatre couches de sol spatialisées séparément - estimées par une forêt aléatoire quantile - et prenant en compte les corrélation d'erreurs de ses composants. L'utilisation de ce modèle a montré une bonne aptitude à estimer et spatialiser l'incertitude de prédictions, dans un contexte de faible performances de prédiction du RU.La dernière étape a été consacrée à l'utilisation de données anciennes de BRLE pour alimenter un modèle de cartographie numérique des sols à l'échelle locale, en prenant l'exemple de la commune de Bouillargues. L'augmentation de densité spatiale par l'ajout de sondages au jeu de profils de sol, associée à l'ajout dans l'algorithme d'apprentissage de données représentant la position géographique des sondages, a considérablement amélioré la résolution spatiale, les performances de prédictions du RU et la précision des cartes d'incertitude. Cependant, les erreurs de caractérisation du RU sur ces sondages ont été constatées comme un facteur limitant les performances de prédictions du RU et de son incertitude. Une meilleure prise en compte de ces erreurs serait nécessaire pour améliorer les résultats actuels.Les travaux de thèse ont permis de concevoir et de tester une démarche visant à valoriser l'utilisation des données pédologiques anciennes dans une approche de cartographie numérique des sols appliquée au RU. Une chaîne de traitement informatique visant à déployer la démarche sur l'ensemble du périmètre irrigué a été développée et une étude de coût/bénéfice a été réalisée. L'automatisation, au moins partielle de la saisie des sondages apparaît une condition nécessaire à la réalisation d'une carte du RU à l'échelle parcellaire sur tout le périmètre irrigué de BRLE
Cartographie numérique du Réservoir Utile en eau des sols à partir de données pédologiques anciennes : application à la plaine littorale Languedocienne
No full textSoil available water capacity (SAWC) refers to the soil capacity to store water for plants. SAWC plays an important role on many ecosystem services such as food security and flood and gas regulation. SAWC is also crucial for planning and optimizing soil irrigation at local scale. Thus, it is essential to understand the SAWC spatial distribution. However, current soil databases do not provide mapping of SAWC that is both comprehensive and accurate enough for use at plot scale. This limitation could be overcome by using the considerable repository of legacy soil data, undigitized, as learning data for a digital soil mapping model. BRL Exploitation (BRLE), thus, has 228,000 soil observations on its irrigated perimeter (6,636 km² in the Languedoc coastal plain). The aim of this thesis was to develop a useful digital mapping methodology for the SAWC based on these legacy soil data. As the SAWC is a functional soil property involving several soil properties over several depths, the first work of this thesis focused on the impact of the inference trajectory used on the prediction performance of the SAWC, an inference trajectory being defined by the order in which the operations of computation of the SAWC on a given soil layer, aggregation of soil layers and mapping are performed, to finally obtain a prediction of the SAWC. Taking the example of Languedoc-Roussillon, 18 inference trajectories using the pedological data available in the Regional Pedological Referential to produce a prediction of the SAWC, were tested. The best prediction performance was obtained by the trajectory calculating then mapping the SAWC for four distinct soil layers and finally combining these four layers. Then, the functionalities of the SAWC prediction model were complemented by a prediction of the associated uncertainties, which is important data for decision support. These uncertainties were predicted by an error propagation model using the spatialization errors of SAWC on the four separately spatialized ground layers - each estimated using a Quantile Random Forest - and taking into account the error correlations of these components. The use of this model has shown a good ability to estimate and map the uncertainty of predictions, in a context of low overall prediction performance of the SAWC.The last step of this thesis was devoted to the use of legacy data from BRL Exploitation to feed a digital soil mapping model at local scale, taking the example of the commune of Bouillargues. The increase in spatial density by adding auger holes to the set of soil profiles, associated with the addition in the learning algorithm of data representing the geographical position of the auger holes, has considerably improved the spatial resolution, the prediction performance of the SAWC and the accuracy of the associated uncertainty maps. However, SAWC characterization errors on these auger holes were found to be a limiting factor in the prediction performance of the SAWC and its uncertainty. A better consideration of these errors would be necessary to improve the current results.The thesis work has enabled the design and testing of an approach to enhance the use of legacy soil data in a digital soil mapping approach applied to the useful reservoir. A computer processing chain aimed at deploying the approach on the whole irrigated perimeter was developed and a cost/benefit study was carried out. The automation, at least partial, of the auger hole data entry operations appears to be a necessary condition for the production of a map of the SAWC on a plot scale over the whole of the BRLE irrigated perimeter.Le réservoir utile du sol (RU) désigne la capacité des sols à stocker l'eau pour les plantes. Le RU joue un rôle majeur dans de nombreux domaines tels que la production alimentaire et la régulation des inondations. Le RU est également un élément essentiel pour prévoir et optimiser l'irrigation des sols localement. Par conséquent, il est primordial de connaitre avec précision les variations spatiales du RU. Cependant, les bases de données pédologiques actuelles ne fournissent pas une cartographie du RU qui soit à la fois exhaustive et suffisamment précise pour être utilisée à l'échelle de la parcelle. Cette limite pourrait être levée en utilisant le gisement considérable de données pédologiques anciennes non numérisées comme données d'apprentissage d'un modèle de cartographie numérique des sols. Ainsi, la société BRL Exploitation (BRLE) dispose sur son périmètre irrigué (6 636 km2 en plaine littorale Languedocienne) de 228 000 observations de sol. L'objectif de cette thèse a été de développer une méthodologique de cartographie numérique du réservoir utile à partir de ces données pédologiques anciennes. Le RU étant une propriété fonctionnelle de sol impliquant plusieurs propriétés de sol sur plusieurs profondeurs, les premiers travaux de cette thèse ont porté sur l'impact de la trajectoire de calcul utilisée sur les performances de prédiction du RU, une trajectoire étant définie par l'ordre selon lesquels sont effectuées les opérations de calcul du RU sur une couche de sol donné, d'agrégation des couches de sol et de spatialisation, afin d'obtenir une prédiction du RU. En prenant l'exemple du Languedoc-Roussillon, 18 trajectoires utilisant les données pédologiques disponibles dans le Référentiel Régional Pédologique pour produire une prédiction du RU ont été testées. La meilleure performance de prédiction a été obtenue par la trajectoire de calcul calculant puis spatialisant les RU pour quatre couches de sol distinctes et combinant enfin ces quatre couches. Ensuite, les fonctionnalités du modèle de prédiction du RU ont été complétées par une prédiction des incertitudes associées, essentielle à l'aide à la décision. Ces incertitudes ont été prédites par un modèle de propagation d'erreurs utilisant les erreurs de spatialisation du RU sur les quatre couches de sol spatialisées séparément - estimées par une forêt aléatoire quantile - et prenant en compte les corrélation d'erreurs de ses composants. L'utilisation de ce modèle a montré une bonne aptitude à estimer et spatialiser l'incertitude de prédictions, dans un contexte de faible performances de prédiction du RU.La dernière étape a été consacrée à l'utilisation de données anciennes de BRLE pour alimenter un modèle de cartographie numérique des sols à l'échelle locale, en prenant l'exemple de la commune de Bouillargues. L'augmentation de densité spatiale par l'ajout de sondages au jeu de profils de sol, associée à l'ajout dans l'algorithme d'apprentissage de données représentant la position géographique des sondages, a considérablement amélioré la résolution spatiale, les performances de prédictions du RU et la précision des cartes d'incertitude. Cependant, les erreurs de caractérisation du RU sur ces sondages ont été constatées comme un facteur limitant les performances de prédictions du RU et de son incertitude. Une meilleure prise en compte de ces erreurs serait nécessaire pour améliorer les résultats actuels.Les travaux de thèse ont permis de concevoir et de tester une démarche visant à valoriser l'utilisation des données pédologiques anciennes dans une approche de cartographie numérique des sols appliquée au RU. Une chaîne de traitement informatique visant à déployer la démarche sur l'ensemble du périmètre irrigué a été développée et une étude de coût/bénéfice a été réalisée. L'automatisation, au moins partielle de la saisie des sondages apparaît une condition nécessaire à la réalisation d'une carte du RU à l'échelle parcellaire sur tout le périmètre irrigué de BRLE
Digital soil mapping of the soil available water content using legacy pedological data : Languedoc littoral plain application
No full textLe réservoir utile du sol (RU) désigne la capacité des sols à stocker l'eau pour les plantes. Le RU joue un rôle majeur dans de nombreux domaines tels que la production alimentaire et la régulation des inondations. Le RU est également un élément essentiel pour prévoir et optimiser l'irrigation des sols localement. Par conséquent, il est primordial de connaitre avec précision les variations spatiales du RU. Cependant, les bases de données pédologiques actuelles ne fournissent pas une cartographie du RU qui soit à la fois exhaustive et suffisamment précise pour être utilisée à l'échelle de la parcelle. Cette limite pourrait être levée en utilisant le gisement considérable de données pédologiques anciennes non numérisées comme données d'apprentissage d'un modèle de cartographie numérique des sols. Ainsi, la société BRL Exploitation (BRLE) dispose sur son périmètre irrigué (6 636 km2 en plaine littorale Languedocienne) de 228 000 observations de sol. L'objectif de cette thèse a été de développer une méthodologique de cartographie numérique du réservoir utile à partir de ces données pédologiques anciennes. Le RU étant une propriété fonctionnelle de sol impliquant plusieurs propriétés de sol sur plusieurs profondeurs, les premiers travaux de cette thèse ont porté sur l'impact de la trajectoire de calcul utilisée sur les performances de prédiction du RU, une trajectoire étant définie par l'ordre selon lesquels sont effectuées les opérations de calcul du RU sur une couche de sol donné, d'agrégation des couches de sol et de spatialisation, afin d'obtenir une prédiction du RU. En prenant l'exemple du Languedoc-Roussillon, 18 trajectoires utilisant les données pédologiques disponibles dans le Référentiel Régional Pédologique pour produire une prédiction du RU ont été testées. La meilleure performance de prédiction a été obtenue par la trajectoire de calcul calculant puis spatialisant les RU pour quatre couches de sol distinctes et combinant enfin ces quatre couches. Ensuite, les fonctionnalités du modèle de prédiction du RU ont été complétées par une prédiction des incertitudes associées, essentielle à l'aide à la décision. Ces incertitudes ont été prédites par un modèle de propagation d'erreurs utilisant les erreurs de spatialisation du RU sur les quatre couches de sol spatialisées séparément - estimées par une forêt aléatoire quantile - et prenant en compte les corrélation d'erreurs de ses composants. L'utilisation de ce modèle a montré une bonne aptitude à estimer et spatialiser l'incertitude de prédictions, dans un contexte de faible performances de prédiction du RU.La dernière étape a été consacrée à l'utilisation de données anciennes de BRLE pour alimenter un modèle de cartographie numérique des sols à l'échelle locale, en prenant l'exemple de la commune de Bouillargues. L'augmentation de densité spatiale par l'ajout de sondages au jeu de profils de sol, associée à l'ajout dans l'algorithme d'apprentissage de données représentant la position géographique des sondages, a considérablement amélioré la résolution spatiale, les performances de prédictions du RU et la précision des cartes d'incertitude. Cependant, les erreurs de caractérisation du RU sur ces sondages ont été constatées comme un facteur limitant les performances de prédictions du RU et de son incertitude. Une meilleure prise en compte de ces erreurs serait nécessaire pour améliorer les résultats actuels.Les travaux de thèse ont permis de concevoir et de tester une démarche visant à valoriser l'utilisation des données pédologiques anciennes dans une approche de cartographie numérique des sols appliquée au RU. Une chaîne de traitement informatique visant à déployer la démarche sur l'ensemble du périmètre irrigué a été développée et une étude de coût/bénéfice a été réalisée. L'automatisation, au moins partielle de la saisie des sondages apparaît une condition nécessaire à la réalisation d'une carte du RU à l'échelle parcellaire sur tout le périmètre irrigué de BRLE.Soil available water capacity (SAWC) refers to the soil capacity to store water for plants. SAWC plays an important role on many ecosystem services such as food security and flood and gas regulation. SAWC is also crucial for planning and optimizing soil irrigation at local scale. Thus, it is essential to understand the SAWC spatial distribution. However, current soil databases do not provide mapping of SAWC that is both comprehensive and accurate enough for use at plot scale. This limitation could be overcome by using the considerable repository of legacy soil data, undigitized, as learning data for a digital soil mapping model. BRL Exploitation (BRLE), thus, has 228,000 soil observations on its irrigated perimeter (6,636 km² in the Languedoc coastal plain). The aim of this thesis was to develop a useful digital mapping methodology for the SAWC based on these legacy soil data. As the SAWC is a functional soil property involving several soil properties over several depths, the first work of this thesis focused on the impact of the inference trajectory used on the prediction performance of the SAWC, an inference trajectory being defined by the order in which the operations of computation of the SAWC on a given soil layer, aggregation of soil layers and mapping are performed, to finally obtain a prediction of the SAWC. Taking the example of Languedoc-Roussillon, 18 inference trajectories using the pedological data available in the Regional Pedological Referential to produce a prediction of the SAWC, were tested. The best prediction performance was obtained by the trajectory calculating then mapping the SAWC for four distinct soil layers and finally combining these four layers. Then, the functionalities of the SAWC prediction model were complemented by a prediction of the associated uncertainties, which is important data for decision support. These uncertainties were predicted by an error propagation model using the spatialization errors of SAWC on the four separately spatialized ground layers - each estimated using a Quantile Random Forest - and taking into account the error correlations of these components. The use of this model has shown a good ability to estimate and map the uncertainty of predictions, in a context of low overall prediction performance of the SAWC.The last step of this thesis was devoted to the use of legacy data from BRL Exploitation to feed a digital soil mapping model at local scale, taking the example of the commune of Bouillargues. The increase in spatial density by adding auger holes to the set of soil profiles, associated with the addition in the learning algorithm of data representing the geographical position of the auger holes, has considerably improved the spatial resolution, the prediction performance of the SAWC and the accuracy of the associated uncertainty maps. However, SAWC characterization errors on these auger holes were found to be a limiting factor in the prediction performance of the SAWC and its uncertainty. A better consideration of these errors would be necessary to improve the current results.The thesis work has enabled the design and testing of an approach to enhance the use of legacy soil data in a digital soil mapping approach applied to the useful reservoir. A computer processing chain aimed at deploying the approach on the whole irrigated perimeter was developed and a cost/benefit study was carried out. The automation, at least partial, of the auger hole data entry operations appears to be a necessary condition for the production of a map of the SAWC on a plot scale over the whole of the BRLE irrigated perimeter
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Uncertainty assessment of soil available water capacity using error propagation: A test in Languedoc-Roussillon
No full textInternational audienceSoil available water capacity (SAWC) is a key soil indicator that plays a major role in many ecosystem services, such as food production, irrigation management, soil drought, flood control, and climate and gas regulation. Digital soil mapping (DSM) can be used to obtain needed SAWC maps. However, SAWC differs from the usual soil properties considered in DSM in that it involves several soil properties determined at several soil layers. Therefore, a specific approach is required to obtain SAWC maps and the associated uncertainty predictions.The objective of this study was to build a SAWC mapping approach that could predict SAWC values at three maximum rooting depths (60, 100 and 200 cm) and their associated prediction uncertainties.The approach was tested in the Languedoc-Roussillon region (southern France). Elementary available water capacities of each layers (in cm.cm−1) and soil layer thicknesses were first mapped separately at 0–30, 30–60, 60–100 and 100–200 cm and then aggregated to estimate the SAWCs at the three mentioned maximum rooting depths. SAWC uncertainty was estimated with an error propagation model that used a first-order Taylor analysis. This analysis considered the mapping errors of each involved property, which were estimated by the quantile regression forest algorithm. We tested different error propagation models that differently considered the correlations between these mapping errors: no correlation considered, correlations between soil layer thicknesses and elementary water capacities per soil layer only, correlations between soil layers only, or all correlations considered.The performances of both SAWC predictions and their uncertainties were assessed with a 10-fold cross validation that was iterated 20 times. The SAWC predictions showed poor accuracies (percentages of explained variance ranged from 0.12 to 0.13). The uncertainties of SAWC predictions were best estimated when the correlations between the soil layer errors were considered in the error propagation model whereas the uncertainties of SAWC predictions were severely underestimated when these correlations were neglected.In spite of the poor performance in predicting SAWC at the punctual level due to the low density of soil observations (1/19 km2), the SAWC approach appeared promising since it produced maps that agreed with the available pedological knowledge and precisely estimated the uncertainties
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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