La course à la donnée n’est pas prête de s’arrêter. Tout le monde cherche à en récupérer le plus possible ! Que ce soient au travers d’enquêtes, d’expérimentation, d’études terrain, d’installations de capteurs embarqués, de satellites, j’en passe et des meilleures, on récupère de la donnée partout. Mettons-nous d’accord néanmoins sur le fait que tout n’est pas si beau qu’on veut l’entendre, ces données :
- sont acquises sur des échelles de temps et d’espace très variées (on parle de résolution spatiale et temporelle),
- sont toutes de qualité différente (elles sont plus ou moins fiables, plus ou moins bien saisies…),
- sont très loin d’être toutes partagées et, quand elles le sont, ne sont finalement pas si bien partagées que ça (certains acteurs ont une définition bien à eux de l’Open Data, j’espère donc que vous avez de l’humour…),
- ne sont pas toutes facilement accessibles,
- sont parfois au format propriétaire et donc non lisibles sans l’outil adéquat
- ne sont pas toujours bien contextualisées
- ….
Bref, pas si facile de travailler avec des données, et encore moins de les recroiser et/ou de les mutualiser. Malgré tout ça, et il faut le souligner, il existe un assez grand nombre de sources de données disponibles pour travailler dans le domaine de l’agriculture (et en environnement d’ailleurs aussi). Ces sources de données peuvent être gratuites ou payantes, et être fournies par un fournisseur particulier ou disponible sur une base de données. Certaines de ces sources sont connues, d’autres peut-être moins, mais il n’en reste pas moins que ces sources de données pourraient gagner à être beaucoup plus utilisées et valorisées. Vous y retrouverez peut-être des défauts dans les points cités un peu plus haut mais ces sources de données existent et il serait vraiment dommage de ne pas chercher à en tirer le maximum d’informations !
Vous trouverez dans ce post une certaine quantité de sources de données disponibles pour caractériser le paysage agricole et mesurer les facteurs de production agissant dessus (sol, climat, topographie…). Certaines sources sont décrites assez précisément sous forme de tableaux, d’autres sont seulement discutées. Je ne m’intéresse pas ici aux bases de données existantes sur les produits agricoles (produits phytosanitaires, semences, etc…) et je ne parlerai pas non plus du cas des données crowdsourcées. Les sources présentées ne sont pas exhaustives, et je vous invite d’ailleurs à partager en bas de ce post les sources de données que vous utilisez dans votre travail quotidien, ça servira forcément à quelqu’un !
Les informations parcellaires
RPG – Registre parcellaire graphique
Difficile de passer à côté du registre parcellaire graphique (RPG) quand on s’intéresse aux bases de données ouvertes en agriculture (Figure 1). Le RPG, servant de référence à l’instruction des aides de la PAC, regroupe une grande partie des contours parcellaires et des ilots culturaux français, et y référence les cultures présentes. Le RPG a pas mal évolué depuis sa création en 2006, et est relativement peu utilisé et valorisé hors de son cadre.
| RPG | |
| Récupération, acquisition | Téléchargeable facilement sur le site de l’IGN
Disponible aussi via API (données vectorielles via flux standard WFS) |
| Coût | Gratuit |
| Années disponibles | Depuis 2006 |
| Taille | Moyen |
| Contenus | Les données ne sont accessibles que jusqu’à l’année N-1, voire N-2
Avant 2015 : culture majoritaire sur l’ilot de culture (s’il y a plusieurs cultures, c’est seulement celle qui a la plus grande surface qui est donnée) Après 2015 (2015 compris) : culture principale sur la parcelle + cultures dérobées (intermédiaires). Ces cultures dérobées ne sont pas présentes tout le temps. |
| Changements au cours des années ? | Changements importants entre la période 2006-2014 et 2015-2018
|
| Portée | Avant 2015 : A l’échelle de l’ilot parcellaire (un ilot peut contenir plusieurs parcelles)
Après 2015 : A l’échelle de la parcelle |
| Origine | Les données RPG sont utilisées pour recevoir les aides de la PAC. Certaines critiques avaient été émises sur la qualité topologique des données vectorielles (elles ont été améliorées depuis) mais au vu de la quantité de données disponibles, on peut considérer que ce sont de très belles données. |
Dans le tableau précédent, il est précisé qu’il existerait 2 grands types de données RPG, celles d’avant 2015, et celles d’après 2015. C’est en fait un peu plus compliqué que ça. Au départ et ce jusque dans les années 2010-2015, les données du RPG étaient délivrées par l’Agence de Service et de Paiement (ASP). L’ASP délivrait des données RPG au niveau de l’ilot cultural, mais donnait, dans chaque ilot, la proportion de chacune des cultures qui s’y trouvait. Quand l’IGN a repris les données RPG à la suite de l’ASP, l’IGN a changé son fusil d’épaules et a simplifié les données de sortie du RPG et a proposé les données RPG à l’échelle de l’ilot cultural, mais en ne délivrant cette fois-ci que la culture majoritaire (c’est ça que vous voyez dans le tableau). Les données anciennes de l’ASP ne sont malheureusement plus distribuées (snif snif).
En résumé, on peut dire qu’il y a en réalité 3 jeux de données RPG :
- Avant 2015, ASP : données non distribuées
- Avant 2015, IGN : données disponibles
- Après 2015 (2015 compris), IGN : données disponibles
Figure 1. Extrait du Registre parcellaire graphique de 2018 (Source IGN)
Sur les données depuis 2015, il y a deux niveaux de RPG en fonction de l’anonymisation des données ou non. Les données RPG utilisables par la majorité des structures sont les données de niveau 1
RPG de niveau 1
-
- Contenu : A partir du millésime 2015, les données du registre parcellaire graphique de niveau 1 sont :
- les contours des îlots déclarés, surfaces agricoles d’un seul tenant exploitées par une même exploitation agricole ; chaque îlot comporte un identifiant d’îlot unique ; un îlot peut comporter plusieurs parcelles de culture ;
- les contours des parcelles de culture déclarées ; chaque parcelle comporte un identifiant parcellaire unique, l’indication de la surface agricole utile, de la culture principale et le cas échéant des cultures dérobées, identifiées par leur codification PAC.
- Diffusion : Les données de niveau 1 sont accessibles à tous (sphère publique et sphère privée) sur le Géoportail de l’IGN (geoportail.gouv.fr, visualisation en groupes de cultures), alimenté par l’ASP.
- Contenu : A partir du millésime 2015, les données du registre parcellaire graphique de niveau 1 sont :
RPG de niveau 2
-
- Contenu : A partir du millésime 2015, les données du registre parcellaire graphique de niveau 2 sont :
- les contours des îlots déclarés, surfaces agricoles d’un seul tenant exploitées par une même exploitation agricole ; chaque îlot comporte un identifiant d’îlot unique, le numéro PACAGE de l’exploitation et le code INSEE de la commune où se trouve l’îlot ; un îlot peut comporter plusieurs parcelles de culture ;
- les contours des parcelles de culture déclarées ; chaque parcelle comporte un identifiant parcellaire unique. Le niveau 2 contient en outre le référentiel national des mesures agro-environnementales et climatiques (MAEC) et de celles relatives à l’agriculture biologique ainsi qu’un ensemble de tables descriptives relatives aux exploitations :
- forme juridique de l’exploitation ;
- description alphanumérique des parcelles avec les types de culture ;
- caractéristiques des mesures agro-environnementales et climatiques et le montant des aides correspondantes ;
- paramètres de détermination et montant total des aides des premier et deuxième pilier
- Diffusion: Ces données peuvent relever du domaine « du RGPD » car elles contiennent des informations personnelles.
- Contenu : A partir du millésime 2015, les données du registre parcellaire graphique de niveau 2 sont :
Les DRAAF et les DAAF sont désormais mandatées pour recevoir et traiter les demandes d’extraction de données de niveau 2 dans leur région, émanant, dans le cadre de leur mission de service public (« l’État, les collectivités territoriales ainsi que (…) les autres personnes de droit public ou les personnes de droit privé chargées d’une telle mission »), et pour communiquer ces données.
Le document suivant de l’IGN revient un peu plus en détail sur les spécifications techniques du RPG.
Pour information, l’INRAE a travaillé pendant de nombreuses années au développement d’un outil mettant à profit l’utilisation du RPG pour le suivi des dynamiques d’occupation des terres agricoles : RPG Explorer.
Occupation du sol
Plusieurs acteurs travaillent également sur la mise à disposition de cartes d’occupation du sol en France. Pourquoi ne pas utiliser les données RPG pour ce travail me direz-vous ? On peut effectivement le faire mais, il y a toujours un mais. Les données RPG ne sont souvent disponibles qu’en année ‘n-2’. A l’heure de la rédaction de ce post, en 2020, seules les données RPG de 2018 sont disponibles. Rajoutons également à cela que les données RPG ne considèrent que de l’occupation de sol agricole, ce qui n’est pas le cas des cartes d’occupation du sol présentées juste en dessous.
| Corine Land Cover | OSO | Cultures irriguées | |
| Description | Carte d’occupation du sol à l’échelle de la France. Souvent appelée CLC (Corine Land Cover) | Carte d’occupation du sol à l’échelle de la France | Carte des cultures irriguées |
| Récupération, acquisition | Accessible via flux WMS, WFS, WMTS (images/tuiles précalculées. Récupérable assez facilement sur le site de l’IGN | Téléchargeable facilement sur le site du pôle THEIA | Téléchargeable facilement sur le site du pôle Theia au format raster (.tif). |
| Coût | Gratuit | Gratuit | Gratuit |
| Années disponibles | Actualisée tous les 6 ans depuis 1990 | Depuis 2015 | En 2015 sur le Sud Ouest de la France.
En 2017 autour de l’Adour dans le Tarn |
| Taille | Faible | Moyen | Moyen |
| Contenus | Classes d’occupation du sol. Attention, les classes ne sont pas que des classes agricoles (ça peut être aussi de la forêt, du bati, de l’eau…). | Classes d’occupation du sol à l’échelle de la parcelle. Attention, les classes ne sont pas que des classes agricoles (ça peut être aussi de la forêt, du bati, de l’eau…). | Carte des cultures irriguées.
Seules les parcelles irriguées sont affichées. Toutes les cultures ne sont pas considérées. Sur la carte 2017 dans le Tarn par exemple, seules les cultures suivantes étaient considérées : soja, tournesol, sorgho, maïs ensilé, maïs grain irrigué et maïs grain non irrigué |
| Changements au cours des années ? | A priori non en France Métropolitaine. Quelques nomenclatures rajoutées pour les DOM (canne à sucre, palmeraies, bananes…).
2020 : Une nouvelle version de Corine LandCover est en cours de réflexion https://land.copernicus.eu/user-corner/technical-library/upcoming-product-clc |
Nomenclature à 17 classes (2016, 2017), 23 classes (2018), 30 classes en 2020. Les nomenclatures évoluent un peu chaque année (des classes sont rajoutées). L’arrivée des données Sentinel-2 en 2015 a changé la donne sur les produits OSO | – |
| Portée | Carte au 1/100 000. Corine Land Cover permet de cartographier des unités homogènes d’occupation des sols d’une surface minimale de 25 ha | 10 m de résolution au format raster. 20m de résolution au format vecteur | A l’échelle parcellaire |
| Précision – Fiabilité | Fiabilité des données dépend du type de cultures (certaines sont très bien cartographiées, d’autres beaucoup moins). | Fiabilité des données dépend du type de cultures (certaines sont très bien cartographiées, d’autres beaucoup moins). | Précision varie en fonction du type de cultures |
Pour information, les cartes OSO sont construites à partir de séries d’images optiques multi-temporelles à haute résolution spatiale (de type Sentinel-2, mais aussi dans le futur SPOT-6/7, voire Pléiades), et de données auxiliaires de référence pour l’étalonnage des méthodes et la validation des cartes.
Figure 2. Comparaison d’une carte d’occupation du sol OSO (droite) avec le fonds cartographique correspondant (gauche). Source : Cesbio
Précisons également que certains acteurs ou fournisseurs de services travaillent aussi sur de l’occupation du sol mais que c’est encore très rare de voir des produits vraiment plus fins que la carte OSO. L’entreprise OneSoil , produit des résultats assez impressionnants aux Etats-Unis, mais reste encore un peu limitée en France. L’entreprise MEOSS met à disposition les cartes OSO sur sa plateforme pour en permettre un usage plus dynamique.
Notez également que toutes les régions se dotent de données d’occupation du sol, plus ou moins interopérable avec la classification Corine Land Cover. Ces données sont accessibles sur https://geo.data.gouv.fr/fr/ (tapez par exemple ‘Occupation du sol’ dans la barre de recherche) (Figure 3) ou sur tous pleins de sites régionaux comme « OpenIG » ; « CrigePACA » ; « Pigma », ou encore « GeoBretagne ». Ces données sont souvent présentées à l’échelle de la parcelle cadastrale. Certains opérateurs de schémas de cohérence territoriale (SCOT) ou d’établissements publics de coopération intercommunale (EPCI) se sont dotés de leur propre couche d’occupation du sol pour piloter leur territoire. Elles sont souvent plus précises que les occupations du sol régionales ou départementales. Attention, toutefois, le nom de ces sources d’informations n’est pas le même partout. Dans la région PACA par exemple, vous les trouverez sous le nom de Mode d’Occupation du Sol (MOS). Ces données sont aussi disponibles sur https://geo.data.gouv.fr/fr/ ou sur les sites régionaux cités plus haut.
Figure 3. Premières sorties d’occupation du sol sur le site geo.data.gouv
En plus de ces cartographies d’occupation du sol, il existe également une base qui donne l’occupation du sol, constatée sur place, pour des points fixes du territoire national d’une année à l’autre. C’est la base de données Teruti
Les pratiques culturales et informations généralistes
Ces informations ou méta-données sont particulièrement intéressantes parce qu’elles permettent de recontextualiser les données qui sont collectées sur les parcelles. Les informations disponibles sont souvent agrégées au niveau cantonal, départemental, ou encore régional, de manière à anonymiser les données initiales. De nombreuses données agrégées au format tabulaire ou cartographique sont disponibles sur le portail Data gouv. Pour avoir de l’information plus précise, il faut sans surprise se tourner vers les acteurs qui récupèrent de la donnée agriculteurs : éditeurs de logiciels de gestion parcellaire (SMAG, ISAGRI, Chambre d’Agriculture [Mes Parcelles]…), coopératives…
| Description | Ensemble des bases de données nationales qui vont donner des informations contextuelles sur l’état de l’agriculture en France |
| Récupération, acquisition | Majoritairement récupérable via Géoservices ou API |
| Coût | Gratuit |
| Années disponibles | Données souvent issues du recensement agricole réalisé en 2010. Information importante : un nouveau recensement agricole aura lieu en 2020 (à voir quand les données seront disponibles) |
| Taille | Assez faible |
| Contenus | Quelques exemples :
|
| Changements au cours des années ? | Données issues du recensement agricole en 2010. Attente des données actualisées en 2020. |
| Portée | Différentes échelles spatiales (département, commune, petite région agricole, canton…) : tout dépend des données. |
Rajoutons quelques compléments d’informations sur les pratiques culturales :
- Le ministère de l’agriculture est en charge de réaliser les enquêtes pratiques culturales sur un échantillon de 20000 personnes tous les 5 ans. Les données sont publiques, tout le monde peut y avoir accès. Mais ce sont des données soumises au secret du traitement statistique : ce sont les données disponibles sur Agreste et listées dans le tableau précédent. Pour avoir les informations sur chacune des 20000 parcelles (détail de toutes les interventions réalisées pendant la campagne, rendement réalisé, informations sommaires sur les pratiques culturales précédentes…), il faut avoir validé la procédure d’accès via un terminal. Tout le monde peut faire la démarche mais ce n’est pas si simple que ça et ça a un coût (3000€/an).
- Certaines enquêtes sont réalisées aussi par plusieurs CER en France. Ces enquêtes remontent des informations sur les itinéraires par culture et sur les précédents culturaux, utilisés pour quantifier des écarts de rendement sur blé en fonction du précédent cultural.
- Certaines enquêtes similaires sont réalisées également par des instituts techniques Terres Inovia (informations sur les rotations et délais de retour) pour plusieurs cultures (Colza, Tournesol, Pois, Soja),
Figure 4. Exemple d’un tableau interactif disponible sur Agreste – Caractéristiques générales des exploitations agricoles par orientation, classe de SAU et statut juridique.
Quelques sources de données annexes :
- Agrosyst : Recensement des pratiques du réseau de fermes DEPHY (réduction de l’utilisation de produits phytosanitaires dans le cadre du plan Ecophyto)
- BNVD : Base nationale des ventes distributeurs.
- RICA : réseau d’information comptable agricole
- INSEE, Eurostat : statistiques agricoles aux niveaux français et européens.
Les données climatiques
Le climat, à n’en point douter, a une légère influence sur le développement des cultures (doux euphémisme of course) ! Ces informations climatiques, on les retrouve sur tout un tas de site web et d’applications mobiles spécialisées, mais cette donnée climatique, il a bien fallu la récupérer à un moment ou un autre. A une échelle très locale, on peut bien évidemment installer des pluviomètres très simples, des stations météo connectées plus ou moins évoluées, ou encore installer des capteurs embarqués pour suivre l’évolution de certains paramètres climatiques d’intérêt pendant une application machine au champ. Mais quand on veut commencer à récupérer de la donnée climatique à une échelle plus large ou sur un historique donné, ça n’est plus la même affaire. Certaines structures vous permettent, suivant un prix plus ou moins abordable, d’y avoir accès. En voici quelques-uns :
| Météo France | Weather Measures | Weather Force | |
| Récupération, acquisition | Téléchargement, pas de géoservices. Format ASCII, Excel ou HTML pour données ponctuelles, et ASCII seulement pour données spatialisées. | API. Peu importe le format | API. Peu importe le format |
| Coût | Données ponctuelles climatologiques de base (0.40€ par lot de 10 éléments) ou 200.000 euros annuel
Données spatialisées (0.40€ par lot de 10 éléments) ou 50.000 euros annuel |
Fonction du nombre d’information demandées. Un élément (ex : température) est donné sur l’année entière | Frais de mise en place d’API et prix fonction des informations demandées. |
| Années disponibles | L’historique n’est pas un problème (données accessibles depuis l’ouverture des stations). | Si besoin, données accessibles depuis 2004. Conseillent de travailler sur des pas de temps plus récents | L’historique n’est pas un problème (depuis 1981). |
| Taille | Données textuelles sur long historique. Données quotidiennes, tous les 10 jours, tous les mois | Données disponibles sur un pas horaire | Données disponibles sur un pas horaire |
| Contenus | Température, Vent, Humidité, rayonnement, Evapotranspiration | Température, Vent, Humidité, rayonnement, Evapotranspiration | Température, Vent, Humidité, rayonnement, Evapotranspiration |
| Portée | – Données spatialisées (8000 dalles en France – dalles de 8km) | Mailles de 1km pour la pluie et 2.5 km pour les autres paramètres | Mailles de 9km de résolution |
| Utilisation des données | Possibilité de commander de la donnée aggrégée. | ||
| Origine des données | Données ponctuelles climatologiques de base : Réseau Radome (stations météo France): 554 stations en France – une station toutes les 30 km) + images radar de précipitation
|
Données issues de données intermédiaires de météo France et retraitées ensuite | Données proviennent de l’ECMWF : (European Centre for Medium Range Weather Forecasts) et pas de Météo France (ça dépend de quelles données) |
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| Agri4cast | Weather Company (IBM) | |
| Description | Données météorologiques historiques | Données météorologiques historiques |
| Récupération, acquisition | Plateforme Web, téléchargement à la main. Format .txt. | API |
| Coût | Gratuit | ? |
| Années disponibles | Depuis 1975 | Depuis 2011 |
| Taille | Données textuelles sur long historique. Données quotidiennes | Données textuelles sur long historique. Pas horaire |
| Contenus | Température, Vent, Humidité, rayonnement, Evapotranspiration | Température, Vent, Humidité, rayonnement |
| Changements au cours des années ? | Non | Non |
| Portée | Dalles de 25km sur toute l’Europe | Dalles de 35 km dans le monde entier. |
| Utilisation des données | Les données sont localisées sur un numéro de grille qu’il faut ensuite réassocier à une position dans l’espace | |
| Précision – Fiabilité | A partir de 4200 stations réparties en Europe | Modèle GFS recalé avec les stations des aéroports en Open Data. Réponse homogène dans le monde entier |
Les fournisseurs de données présentés ici ne sont bien évidemment pas les seuls, n’hésitez pas à aller fouiller un peu plus loin. Les données climatiques (quelle que soit leur origine) étant très souvent utilisées dans des modèles agro-météo, il est toujours important de se poser un certain nombre de questions : Comment ont été acquises les données météorologiques qui alimentent mes modèles ? Quelle est la précision des données météorologiques utilisées ? Est-ce que ces données ont été retravaillés/pré-traitées ? Comment les données climatiques sont-elles utilisées dans ces modèles ?
Les données de sol
Le sol reste un des drivers fondamentaux de la production végétale. C’est également le milieu le plus complexe à caractériser finement – déjà parce qu’on ne le voit pas, et ensuite parce que les méthodes et outils de caractérisation du sol sont chères et chronophages. Il existe néanmoins des sources de données ouvertes – certes à des échelles spatiales relativement larges et/ou agrégées – qui permettent de mieux appréhender l’état du sol français.
Pédologie
| GIS SOL | BDAT | RMQS | |
| Description | Carte des sols dominants en France | BDAT : Base de Données d’Analyse de Sol | RMQS : Réseau de mesure de la qualité de sols |
| Récupération, acquisition | Sur le site du GIS Sol ou Géoportail
Contours des unités de sol téléchargeables au format shape mais sans la sémantique associée. Sur la carte interactive sur le site du Géoportail, il n’est possible de récupérer les données qu’en signant une convention avec le responsable des données dans chacune des régions françaises (un responsable par région). Données récupérables sur le site du GIS au format .jpg ou .pdf |
Données au format .jpg
Possibilité de les récupérer via flux WMS |
Données au format .jpg
Possibilité de les récupérer via flux WMS |
| Coût | En fonction de l’usage qui en est fait ? | En fonction de l’usage qui en est fait ? | En fonction de l’usage qui en est fait ? |
| Années disponibles | Avec des données collectées sur 25 ans, la BDAT permet d’étudier les éventuelles évolutions des propriétés physico-chimiques des sols. Les données agrégées sont disponibles pour 5 périodes : 1990-1994, 1995-1999, 2000-2004, 2005-2009, 2010-2014. | Données mesurées tous les 15 ans | |
| Taille | Moyen | Faible | Faible |
| Contenus | Type de sol dominant et nom de l’UCS (unité cartographique de sol). Pour chaque type de sol et chaque UCS, une fiche associée est disponible pour mieux caractériser le sol | La BDAT regroupe au total 31 paramètres permettant d’évaluer les propriétés physico-chimiques des sols (pH, carbone, capacité d’échange cationique, taux de saturation), leur fertilité (azote, carbone organique, phosphore, potassium, magnésium, sodium), leurs teneurs en métaux et métalloïdes (bore, cuivre, fer, manganèse, zinc) et enfin, leur texture (argile, limon, sable). | Teneurs en 9 éléments traces métalliques (ETM) : cadmium, cobalt, chrome, cuivre, molybdène, nickel, plomb, thallium, zinc |
| Portée | Carte au 1/250000e
La cartographie n’est pas faite sur toute la France, mais sur une bonne partie : il manque la Franche Comté, et une partie de Auvergne/Midi Pyrénées |
Pour respecter la confidentialité des données individuelles collectées, les analyses collectées dans la BDAT et géoréférencées à la commune sont agrégées au niveau cantonal | 2240 sites répartis uniformément sur le territoire français (métropole et outre-mer), selon une maille carrée de 16 km de côté |
| Origine | Travail de terrain | Données issues d’analyses en laboratoire | Données issues d’analyses en laboratoire |
| Humidité du sol | |
| Description | Carte d’humidité du sol |
| Récupération, acquisition | Accès FTP aux données |
| Coût | Gratuit |
| Années disponibles | Depuis 2002. Les cartes les plus précises sont plus récentes (à partir de 2016-2017). |
| Taille | Grand |
| Contenus | Humidité du sol en absolu mise à jour tous les 6 jours. |
| Changements au cours des années ? | A priori non |
| Portée | Dalles de 25km sur le monde entier. Echelle plus fine en France (cartes disponibles en Occitanie à l’échelle intra-parcellaire). |
| Précision – Fiabilité | Estimation de l’humidité avec une précision de l’ordre de 5 vol.% avec une légère dégradation quand la biomasse de végétation est élevée. |
A terme, les données du GIS Sols et de la BDAT devraient tomber dans le domaine public, mais on ne sait pas bien quand… Notons également que certains outils de visualisation des données de sol sont disponibles. C’est par exemple le cas de :
- Web Sols (outil de visualisation des cartes de sols issues du programme IGCS (programme inventaire, gestion et conservation des sols)
- Géosols (outil de visualisation des stats de Gis Sols)
D’un point de vue général, les types de sols [Les unités cartographiques de sol (UCS) et les unités typologiques de sol (UTS)] sont souvent décrits du prisme de pédologues ou de géologues et n’ont pas forcément beaucoup de sens d’un point de vue agronomique. L’institut technique Arvalis a travaillé sur une typologie des sols prenant en compte les attentes des agronomes. Ce travail n’a pas encore été réalisé partout en France. On retrouve notamment :
- TypTerres : projet d’harmonisation des bases de données sol.
- BaseSol: plus de de 500 typologies de sol caratérisées par Arvalis..
D’autres jeux de données sont disponibles:
- Donesol : système d’information national sur les sols gérée par l’unité InfoSol de l’INRAE d’Orléans. Chaque auteur d’étude pédologique reste propriétaire de ses données et gère comme il l’entend leur diffusion.
- Refersols : répertoire national des études cartographiques de sol
- RRP : Référentiels régionaux pédologiques
Figure 5. Carte des sols sur la plateforme Geoportail. Des infobulles donnent des informations sur les unités cartographies de sols après avoir cliqué sur la carte.
Géologie
Le BRGM a lui aussi mis à disposition un gros travail de cartographie du sous-sol français. Ces données sont également visualisables sur le Géoportail.
| Carte BRGM | |
| Description | Cartographie géologique (sous-sol) française |
| Récupération, acquisition | Facilement téléchargeable. |
| Coût | Gratuit |
| Taille | Moyen |
| Contenus | Elements de lithologie [nature des roches] (sables, argiles, marnes…) + géochimie (siliceux, alumineux…) + Elements ponctuels divers (axes de plis, schistosités).
Formats vectoriels variés (polygones pour les zones de sous-sol, lignes pour les axes de plis…) |
| Changements au cours des années ? | Légendes différentes entre les cartes à l’échelle métropolitaine et à l’échelle départementale |
| Portée | Carte géologique métropolitaine à 1/1.000.000 (format vectoriel)
Cartes géologique départementale au 1/50.000 (format vectoriel). Disponible pour chaque département mais à télécharger à chaque fois. |
| Utilisation des données | Pas de problèmes pour usage commercial de la donnée (il faut juste citer que ça vient du BRGM) |
Les données de topographie
L’IGN met à disposition des données altitudinales à différentes résolutions spatiales. En agriculture, les cartes d’altitude – en plus d’être intéressantes en elles-mêmes – peuvent servir à dériver d’autres cartes topographiques (pente, exposition…).
| BD ALTI | RGE ALTI | |
| Description
|
Données altimétriques | Données altimétriques |
| Récupération, acquisition
|
Facilement téléchargeable. Accessible via Flux WMS | Accessible via Flux WMS |
| Coût | Gratuit | 75€ TTC après demande à l’IGN |
| Taille | Faible | Moyen |
| Contenus | Données altimétriques | Données altimétriques récupérées à partir de plusieurs outils et méthodes (Lidar, Radar, Techniques de corrélation…) |
| Portée | Mailles de 25, 75, ou 250m sur toute la France (seuls les fonds à 75 et 250m de résolution spatiale sont gratuits) | Mailles de 1m sur toute la France |
| Précision – Fiabilité | De l’ordre du mètre à quelques mètres d’erreurs en fonction des zones | Pas toujours strictement conforme à la réalité, en particulier dans les zones où les données initiales sont peu denses ou absentes, et dans les zones de surplombs. Il est conçu pour une utilisation à des échelles comprises entre le 1 : 1 000e et le 1 : 50 000e |
Notez d’ailleurs qu’une carte des pentes (pentes > 10% et pentes < 10%) est visualisable à haute résolution à l’échelle de la France sur le Géoportail. Cette carte a notamment été construite grâce aux données RGE Alti.
Figure 6. Comparaison de la BD Alti à une résolution spatiale de 25 mètres et le RGE Alti à une résolution de 1m. Source : IGN.
Les cartes de végétation
Les cartes de végétation sont maintenant largement démocratisées. De nombreux acteurs se sont positionnés sur ce segment, et fournissent des cartes de végétation au travers de capteurs embarqués sur machine agricole, sur drone/avion ou sur satellite. Il est bien évidemment possible d’acheter son propre drone ou de faire intervenir un prestataire, mais nous nous concentrons principalement dans ce post sur les sources d’images récupérables (et c’est donc principalement de la source de données satellitaire). Les acteurs présentés ici fournissent de la donnée satellitaire avec chacune leur propre spécificité : de la donnée mono ou multi-constellation, de la donnée brute ou déjà traitée… Notons néanmoins que l’arrivée des images Sentinel-2 a largement changé la donne sur l’accès aux cartographies de végétation en agriculture. Parmi ces différents fournisseurs, on pourra trouver notamment :
- Un certain nombre de plateformes :
- Les plateformes DIAS (Creodias, Sobloo, Mundi, Onda, et Wekeo) qui donnent accès aux données issues des programmes Copernicus. Des accès complets et gratuits aux données Sentinel sont aussi disponibles au sein du Copernicus Open Access Hub (https://scihub.copernicus.eu/)
- La plateforme Google Earth Engine : https://earthengine.google.com/
- Le Sentinel Hub : https://www.sentinel-hub.com/
- La plateforme PEPS du CNES : https://peps.cnes.fr/rocket/#/search?maxRecords=50&page=1
- La plateforme Earth Explorer de l’USGS : https://earthexplorer.usgs.gov/
- Les plateformes du pôle THEIA : https://www.theia-land.fr/en/satellite-data/
- Les plateformes de l’IGN : https://spatial.ign.fr/carte?searchTerm=2&searchDateBegin=2012-01-01&searchDateEnd=2020-07-28&geometry=&searchPleiades=true&searchSPOT=false
- …
- Des entreprises privées qui fournissent des accès à leurs banques d’images, brutes, pré-traitées ou avec un traitement avancé : Geosys, Terranis, Telespazio, Airbus…
Petite subtilité de langage. Les données Sentinel-2 ne sont pas gratuites, elles sont mises à disposition gratuitement, ce n’est pas exactement la même chose. Rien n’est jamais gratuit, il y a toujours quelqu’un qui paye à un moment ou un autre.
Figure 7. Playground de la Plateforme Sentinel Hub
Les fonds cartographiques
On pense ici à toutes les sources de données accessibles qui donnent une image du parcellaire agricole français. Ces sources de données peuvent être utilisées pour faire de l’arpentage de parcelles (contours, calculs de surface…) ou encore pour étudier l’évolution d’un remembrement parcellaire au cours du temps si l’on dispose d’un historique assez conséquent. Ces fonds cartographiques sont issus d’imagerie aérienne ou satellitaire. On retrouvera bien sûr une bonne partie des plateformes et fournisseurs présentés dans la partie « Cartes de végétation » puisque ces acteurs mettent à disposition de la donnée satellitaire. Plus spécifiquement sur les fonds cartographiques largement utilisés, on peut recenser principalement :
- Les fonds cartographiques de Google. Attention ici, ce n’est pas Google directement qui acquière des images. Google donne accès et/ou retravaille des images acquises par des constellations de satellite (Maxxar et autres). Les fonds Open-source sont utilisables sur Google Earth ou sur des outils SIG comme QGIS (souvent à une résolution spatiale de 50cm). Sur Google Earth, vous avez également la possibilité de remonter dans le temps, pour accéder à des fonds cartographiques plus anciens.
- Les fonds cartographiques de l’IGN. Ce sont ici des fonds cartographiques à très haute résolution spatiale (50 cm) acquis par imagerie aérienne. Ces fonds sont actualisés tous les 3-4 ans. L’IGN a mis à disposition le portail « remonter le temps » pour accéder à des banques d’images anciennes (https://remonterletemps.ign.fr/) [Figure 8]. C’est notamment intéressant pour étudier le remembrement de parcelles agricoles.
- Les images satellites à haute et très haute résolution spatiale (Pléaides, SPOT…)
Figure 8. Comparaison de photos aériennes entre les périodes 2000-2005 (gauche) et 2006-2010 (droite) sur la plateforme Remonter le temps de l’IGN
Attention en utilisant ces fonds cartographiques à bien se renseigner sur :
- la date à laquelle les images ont été acquises, et les dates de réactualisation/mise à jour des cartographies
- la résolution des fonds cartographiques. La résolution n’est pas compatible avec tous les usages que l’on veut en faire. Pour de l’arpentage par exemple, on pourra être limité par des images à 2,3 ou 5 mètres de résolution spatiale.
- Le prix de ces fonds cartographiques
- la possibilité de réutiliser ces fonds pour des usages commerciaux : attention, ce n’est pas toujours le cas !
Vous pouvez avez accès à énormément de fonds cartographies sur QGIS grâce au plugin QuickMapServices (pensez à aller dans les options du plugin pour activer tous les fonds cartographiques « Settings » è « More Services » è « Get contributed pack »). Encore une fois, tous ces fonds cartographiques n’ont pas la même qualité, mais ils ont l’intérêt d’être disponibles. Les fonds cartographiques non disponibles dans ce plugin peuvent être récupérés par des flux WMS directement sur QGIS (c’est par exemple le cas avec les fonds IGN).
Bilan carbone et ACV
Les grandes questions énergie/climat sont au cœur des débats actuels. Plusieurs bases de données permettent de réaliser des analyses de cycle de vie des produits agricoles ; mais l’utilisation de ces données nécessite néanmoins la maitrise technique de certains logiciels spécifiques.
| AGRI-BALYSE | ECOINVENT | SALCA | |
| Description | Base de données des inventaires de cycles de vie des produits agricoles développée par l’ADEME | Données d’écobilan | Base de données des inventaires de cycles de vie des produits agricoles. SALCA : Swiss Agricultural Life Cycle Assessment Database |
| Récupération, acquisition | Données téléchargeables facilement au format ACV. Il faut donc des outils ACV type SimaPro ou OpenLCA pour les lire | Données accessibles aux formats Excel/HTML | Besoin de coopérer avec le lanceur de projet Agroscope Reckenholz-Tänikon |
| Coût | Gratuit | Gratuit | ? |
| Taille | Moyen | Moyen | Moyen |
| Contenus | 16 catégories d’impact de chaque produit agricole (particules fines, changement climatiques, occupation du sol…). Possibilité d’aggréger les 16 catégories d’impact en seulement 3 catégories, voire même une seule. | Pas spécifique à l’agriculture mais contient des inventaires de cycle de vie pour les produits et processus agricoles. | Contient plus de 700 modules liés à l’agriculture avec des entrants, sortants et procédés agricoles et non agricoles. Les données proviennent de calculs propres et ont été rattachées à la base de données Ecoinvent afin d’intégrer les procédés de base.
Certaines informations issues de données/modèles SALCA sont utilisées dans la base de données AgriBalyse
|
| Changements au cours des années ? | Mise à jour et actualisation assez régulière. Nouvelle version en 2020 | Mise à jour et actualisation assez régulière | Mise à jour et actualisation assez régulière |
| Portée | Données mondiales | Données mondiales | Données mondiales |
| Utilisation des données | Impact utilisables tels quels en sortie d’ACV. Il faudrait néanmoins avoir des experts pour analyser les données. | Impact utilisables tels quels en sortie d’ACV. Il faudrait néanmoins avoir des experts pour analyser les données. | Impact utilisables tels quels en sortie d’ACV. Il faudrait néanmoins avoir des experts pour analyser les données. |
A côté de ça, on peut rajouter que l’ADEME a accompagné la mise au point de plusieurs outils complémentaires :
- le bilan ESPASS pour réaliser un diagnostic global des émissions de GES directes et indirectes adapté à la région Nord-Pas-de-Calais. Il inclut des références de flux de carbone dans les sols et la biomasse permettant d’évaluer leur importance dans le bilan GES à l’échelle du canton
- l’outil ABC’Terre développé par AgroTransfert Ressources et Territoires, permet de réaliser des simulations spatialisées des flux de carbone dans les sols cultivés en fonction des pratiques agricoles, et d’évaluer la mise en œuvre de plans d’action.
- Ces deux outils s’appuient sur les données de la BDAT (voir section sur les données de sol) pour caractériser le carbone initial des sols agricoles à des échelles adaptées aux diagnostics territoriaux
Notons aussi quelques outils ou structures complémentaires qui s’intéressent aux calculs d’impact GES en agriculture
- Dia’Terre,
- Climagri
- Bilan Carbone,
- Solagro
Quelques mots de conclusion
L’objectif de ce post était de partager avec vous un certain nombre de bases de données accessibles qui – je pense – sont encore très (trop) peu exploitées et valorisées. Certaines sources de données sont bien évidemment payantes, d’autres peut-être avec une résolution trop grossière, mais ces sources existent et n’attendent qu’à être utilisées (je pense notamment au RPG). Peut-être des outils sont-ils à développer pour pouvoir naviguer plus facilement dans certaines de ces sources de données, à la fois dans l’espace et dans le temps ?
Les plateformes, fournisseurs et portail de données présentés jusqu’ici fournissent des sources de données assez spécifiques (sol, végétation, pratiques culturales…). Certaines plateformes et portails permettent d’échanger des données agricoles plus variées : c’est par exemple le cas de la plateforme API-Agro.
Quelques éléments au fil de l’eau :
- L’Open Data devrait être la règle quand les données collectées sont issues d’argent public, c’est la moindre des choses. La mise à disposition des cartes du GIS Sols sur le Géoportail est une très bonne chose, et c’est à saluer, mais ces données ne sont pas accessibles en Open Data comme cela est mis en avant. Il faut en réalité demander l’accès aux données au responsable de chaque étude, et ce par région. D’une manière générale, il faut bien garder à l’esprit que tous les services/outils proposés par des entreprises ont absolument tous, à un moment ou un autre, bénéficié d’argent public : connaissances générées au fil du temps par d’autres avant nous, subventions en tout genre, aides au développement… S’en rendre compte permet de relativiser un certain nombre de choses.
- Encore une fois, l’intérêt de ces sources de données, c’est qu’elles ont le mérite d’exister. Il ne sert à rien de réinventer la roue si certaines de ces sources sont adaptées à vos besoins. C’est notamment le cas des plateformes et fournisseurs de données satellitaires, qui pour certains, ont une expertise très forte dans l’exploitation et le traitement de données satellitaires.
- Utiliser les données issues de ces sources n’est pas suffisant en soi. Il faut bien être en mesure de comprendre comment ces données ont été collectées (moyens et méthodes d’acquisition), comment elles ont été pré-traitées, dans quel cadre les fournisseurs préconisent de l’utiliser…
- La donnée brute, non contextualisée et non agrégée, n’a pas vraiment de valeur. C’est bien sa mise en relation avec de l’information connexe, de façon structurée, qui pourra permettre d’en faire quelque chose. Le travail d’anonymisation des données est donc en soi fondamental pour que des données contextualisées fiables puissent être utilisées dans le cadre de l’aide ou support à la décision.
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