Etude de la cartographie prédictive de sol par Randomforest pour la Hesbaye et le Condroz
Dolphijn, Charly
Promotor(s) : Colinet, Gilles ; Legrain, Xavier
Date of defense : 27-Aug-2019 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/8363
Details
Title : | Etude de la cartographie prédictive de sol par Randomforest pour la Hesbaye et le Condroz |
Author : | Dolphijn, Charly |
Date of defense : | 27-Aug-2019 |
Advisor(s) : | Colinet, Gilles
Legrain, Xavier |
Committee's member(s) : | Charles, Catherine
Cornelis, Jean-Thomas Engels, Patrick |
Language : | French |
Number of pages : | 73 |
Keywords : | [fr] Cartographie prédictive de sol [fr] RandomForest [fr] CNSW [fr] Wallonie |
Discipline(s) : | Life sciences > Environmental sciences & ecology |
Target public : | Researchers Professionals of domain Student |
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] La Belgique dispose d’une carte des sols remarquablement précise, mais qui possède toujours des zones non cartographiées. Ce manque d’information pose problème à ceux qui s’intéressent à ces zones, notamment dans le domaine de l’écologie. La cartographie prédictive, et plus particulièrement l’algorithme « Random Forest », qui se base sur des variables environnementales, est une possibilité de combler certaines de ces zones blanches. L’étude s’est concentrée sur la Hesbaye et le Condroz.
Les résultats diffèrent selon les régions, mais la tendance générale du modèle à ne pas prédire de caractéristiques de sols trop différentes de la réalité pousse à croire que le modèle arrive à « comprendre » les sols dans une certaine mesure, et qu’une amélioration est possible. Le choix des variables d’entrées, de la taille et de la localisation de la zone de travail semblent être primordiaux pour réduire l’erreur de prédiction.
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