Influence de la qualité des données sur l'estimation de l'érosion : étude de cas des carrières abandonnées
Oct 9, 2024 — 15:00 - 3:25 PMScénario -1er étage
Description
L'érosion des sols, un problème environnemental critique, pose des défis significatifs à la gestion durable des terres. L'équation universelle révisée de perte de sol (RUSLE) s'est révélée être un outil précieux pour prédire le risque d'érosion du sol, fournissant des informations essentielles pour des pratiques efficaces de conservation des sols. Cependant, la précision des prédictions de l'équation RUSLE dépend fortement de la qualité et de l'adéquation des données d'entrée. Cette étude examine l'impact de la variabilité des données d'entrée sur la performance du modèle RUSLE dans la quantification des taux d'érosion du sol, en utilisant deux ensembles de données différents. Le premier ensemble représente des données à résolution grossière (30 m) extraites de diverses sources disponibles : ISRIC pour les données sur les sols, la base de données de la NASA pour les données météorologiques, Landsat 8 pour l'utilisation des sols et ASTER DEM pour les données d'élévation. Ces données ont été comparées à un ensemble à haute résolution (10 m), comprenant des données de terrain pour le sol, des données météorologiques observées, des données sur l'utilisation des sols à 0,5 m et un MNT à 10 m. Nos résultats révèlent que les taux d'érosion obtenus à partir des bases de données réelles (10 m) et internationales (10 m), utilisant l'ensemble de facteurs LS (10 m), présentent des valeurs comparables. Plus précisément, les taux d'érosion varient de 1,28 à 7,7 t/ha/an pour la base de données réelle et de 1,25 à 7,74 t/ha/an pour la base de données internationale. Ainsi, au lieu d'investir dans des échantillonnages et des analyses de sols chronophages ou dans l'acquisition coûteuse d'images satellites à haute résolution, les pertes de sol peuvent être estimées à partir de bases de données internationales utilisant des MNT à haute résolution.
