Occupation du sol en Région wallonne et au Grand-Duché de Luxembourg : analyse des changements d'occupation entre 2000 et 2018 et prédiction à l'horizon 2100
Schmit, Aubin
Promotor(s) : Meersmans, Jeroen
Date of defense : 22-Aug-2024 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/21458
Details
Title : | Occupation du sol en Région wallonne et au Grand-Duché de Luxembourg : analyse des changements d'occupation entre 2000 et 2018 et prédiction à l'horizon 2100 |
Translated title : | [en] Land cover in the Walloon Region and the Grand Duchy of Luxembourg: analysis of land cover changes between 2000 and 2018 and forecast for 2100 |
Author : | Schmit, Aubin |
Date of defense : | 22-Aug-2024 |
Advisor(s) : | Meersmans, Jeroen |
Committee's member(s) : | Lebeau, Frédéric
Wellens, Joost Charles, Catherine |
Language : | French |
Number of pages : | 54 |
Keywords : | [en] Land cover [en] Walloon Region [en] Grand Duchy of Luxembourg [en] CORINE [en] Urban expansion [en] Land take [en] Logistic regression [fr] Occupation du sol [fr] Région wallonne [fr] Grand-Duché de Luxembourg [fr] CORINE [fr] Expansion urbaine [fr] Artificialisation [fr] Régression logistique |
Discipline(s) : | Life sciences > Environmental sciences & ecology Physical, chemical, mathematical & earth Sciences > Earth sciences & physical geography |
Target public : | Researchers Professionals of domain Student General public |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Degree: | Master en bioingénieur : sciences et technologies de l'environnement, à finalité spécialisée |
Faculty: | Master thesis of the Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT) |
Abstract
[fr] Les changements d’occupation du sol ont des impacts importants sur la stabilité et le maintien des services écosystémiques. Pour cette raison, ce travail a pour objectif d’analyser les changements d’occupation du sol en Région wallonne et au Grand-Duché de Luxembourg et de prédire l’évolution de cette occupation à l’horizon 2100. L’occupation du sol est décrite par six classes formées à partir des données des cartes CORINE de 2000 à 2018. Les probabilités d’occurrence de chacune des classes sont calculées pour 2012 par régressions logistiques pas à pas, basées sur des facteurs topographiques, climatiques, pédologiques, socio-économiques et politiques. Cette calibration est effectuée à trois échelles spatiales distinctes (globale, nationale et régionale). Pour sélectionner le meilleur modèle, une validation est réalisée sur les prédictions pour 2018 selon les trois échelles. L’échelle spatiale la plus performante est l’échelle nationale. Celle-ci est donc utilisée pour prédire l’occupation du sol à l’horizon 2100 selon deux scénarios. Le premier, le scénario « business as usual », représente la continuité des changements entre 2012 et 2018. Le second scénario, « planification durable », prend en compte les mesures politiques de planification du sol, notamment pour atteindre la fin de l’artificialisation nette d’ici 2050.
[en] Changes in land cover have significant impacts on the stability and maintenance of ecosystem services. For this reason, this work aims to analyze land cover changes in the Walloon Region and the Grand Duchy of Luxembourg and to forecast the evolution of this land cover by 2100. Land cover is described by six classes derived from CORINE map data from 2000 to 2018. The probabilities of occurrence for each class are calculated for 2012 using stepwise logistic regressions based on topographical, climatic, pedological, socio-economic, and political factors. This calibration is performed at three distinct spatial scales (study-wide, national, and regional). To select the best model, validation is carried out on the predictions for 2018 according to the three scales. The most effective spatial scale is the national scale. This scale is therefore used to predict land cover by 2100 according to two scenarios. The first scenario, "business as usual", represents the continuation of changes between 2012 and 2018. The second scenario, "sustainable planning", considers political land cover planning measures, in particular those aimed at achieving an end to net artificialization by 2050.
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