Etude de la cartographie prédictive de sol par Randomforest pour la Hesbaye et le Condroz
Dolphijn, Charly
Promoteur(s) : Colinet, Gilles ; Legrain, Xavier
Date de soutenance : 27-aoû-2019 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/8363
Détails
Titre : | Etude de la cartographie prédictive de sol par Randomforest pour la Hesbaye et le Condroz |
Auteur : | Dolphijn, Charly |
Date de soutenance : | 27-aoû-2019 |
Promoteur(s) : | Colinet, Gilles
Legrain, Xavier |
Membre(s) du jury : | Charles, Catherine
Cornelis, Jean-Thomas Engels, Patrick |
Langue : | Français |
Nombre de pages : | 73 |
Mots-clés : | [fr] Cartographie prédictive de sol [fr] RandomForest [fr] CNSW [fr] Wallonie |
Discipline(s) : | Sciences du vivant > Sciences de l'environnement & écologie |
Public cible : | Chercheurs Professionnels du domaine Etudiants |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Diplôme : | Master en bioingénieur : sciences et technologies de l'environnement, à finalité spécialisée |
Faculté : | Mémoires de la Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT) |
Résumé
[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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