Directions de recherche et d’actions futures

Suite à cette étude sur « la mesure » des sols artificialisés, nous pouvons constater et proposer les pistes d’approfondissement. Constat

Aujourd’hui il n’existe pas de « méthode unique » pour mesurer les sols artificialisés ou quantifier le processus d’artificialisation. Au sein des diverses nomenclatures, la classe « sols artificialisés » est souvent le fruit d’une agrégation de classes (bâti, réseau etc.) ou une classe unique associée à l’imperméabilisation des sols. Cet état de fait vient de la diversité des finalités et des objectifs poursuivis par les concepteurs ou les auteurs. La communauté scientifique est scindée entre ceux qui font des recherches sur les espaces urbanisés et ceux qui portent leurs efforts sur la forêt, les zones agricoles ou naturelles. Les collectivités et les services de l’Etat attendent aussi des produits spécifiques, or la « quantification de l’artificialisation » est un terme générique qui ne recouvre pas les mêmes attendus. Ainsi l’expression des besoins constitue un prérequis incontournable pour déterminer la démarche la plus pertinente.

Expression des besoins

Avant tout il convient de bien définir et formaliser les besoins selon des critères clairs et robustes. De nombreuses questions se posent : quels éléments sont considérés comme constitutifs de l’artificialisation (qu’est ce qui n’est pas artificialisé) et avec quel niveau de détails (cela induisant l’échelle d’analyse et de restitution) ? Quelle reproductibilité, à la fois spatiale et temporelle, est nécessaire ? En effet, certaines méthodes ne le sont pas et leur robustesse doit être spécifiée dès le départ. Optimisation des attentes

Il est toujours délicat d'obtenir un accord sur une nomenclature généraliste censée répondre à la même question générique, mais pas dans les détails. Cependant, si une approche de suivi sur l'ensemble du territoire doit être réalisée, il serait judicieux de définir une nomenclature optimale résultant d'un compromis à une certaine profondeur (niveau 2 ou 3 par exemple) qui permette à l'ensemble des ministères et services d'avoir une vision partagée, mise à jour et dont on pourrait dégager des tendances, sachant que le niveau de détail plus fin peut être validé éventuellement par d'autres moyens. Avec un protocole cohérent selon les attendus des propositions méthodologiques (protocole, critères de validation etc.), il serait alors envisageable de proposer des démarches ciblant des méthodes requérant le minimum d'intervention humaine et le plus reproductibles possible.

Complémentarité des données et méthodes

Le constat d'une masse de données hétérogènes potentiellement mobilisables pour mesurer l'artificialisation est évident. La disponibilité des informations et leur qualité dépendent des moyens mis en place et des finalités. Le coût en hommes/temps

et en moyens de constitution, structuration, et de diffusion est aussi un critère important lorsqu’il s'agit de généraliser à l'ensemble d'un territoire. Les efforts de structuration réalisés actuellement pour la diffusion des images satellites (SPOT 6/7, Pléiades, Sentinel 1 et 2) ouvrent la possibilité de fonder les démarches sur des supports annuels ayant une résolution fine et homogène sur la quasi-totalité du territoire (il y a bien entendu des zones ennuagées). L'infrastructure de recherche THEIA et l'accès GEOSUD déploient des efforts de dissémination et de transfert auprès des communautés d'acteurs. Cette disponibilité doit être mise en regard avec les autres sources d'information (Teruti, fichiers fonciers, etc.) qui proposent des données issues d'enquêtes, d'échantillonnage, d'extrapolation ou de déclaration fiscale. La complémentarité de ces données pourrait être avantageusement valorisée pour élaborer une méthodologie, ou un panel de méthodologies articulées entre elles pour répondre en toute cohérence à divers niveaux de questionnements (en fonction de l’échelle d’analyse, de la finesse de nomenclature, etc.

Effort de coordination

Les procédures de suivi de l'artificialisation des sols ne peuvent plus être considérées comme indépendantes les unes des autres. Les données massives à disposition doivent pouvoir être exploitées de manière complémentaire. La coordination entre services et ministères est un préalable qui devrait faciliter l'obtention d'une vision de l'artificialisation sur le territoire.

La mise en place ou le renforcement et l’élargissement interministériel d’un observatoire existant (exemple OENAF - Observatoire des Espaces Naturels Agricoles et Forestiers) pourrait constituer le socle d’une démarche collective permettant de définir les besoins et un protocole adapté de mesure régulière.

Annexe. Quelques éléments pour mieux comprendre les écarts

entre estimations de l’artificialisation

Auteurs : Anne Ruas, Christiane Weber, Eric Weber, Catherine Mering

L'objectif de cette annexe est de mieux comprendre les causes des différences du calcul de l’artificialisation des sols selon les méthodes 'standard utilisées

Les sources de cette étude

Afin d’expliquer les différences d’estimation du calcul de l’artificialisation, nous avons pris quatre sources de données à partir desquelles l’artificialisation est calculée. Ce ne sont pas les seules sources possibles, mais cela permet d’expliquer les différences d’estimation :

- Les données CORINE-Land Cover distribuées par le ministère de la transition écologique,

- Les données issues de l’Atlas régional de l’occupation des sols produites par le SoeS à partir de CLC complétées par des images Haute résolution,

- Les données Teruti-Luca produites par le MAAF,

- Les données du MOS île de France produites par l’IAURIF.

Les données ou rapports utilisés sont extraits des sites qui diffusent ces données en France : - Pour les données de CORINE Land Cover (CLC) :

o http://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/donnees-ligne/t/donnees.html

- Pour les données de l’Atlas Régional issues des données CLC complétées par des données de haute résolution générée par le SoeS (Service de l’Observation et des statistiques) :

o http://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/fileadmin/documents/Produits_editoriaux/ Publications/Datalab/2016/atlas-regional-de-loccupation-des-sols-en-france__clc_.pdf - Pour les données Teruti-Lucas :

o http://agreste.agriculture.gouv.fr/enquetes/territoire-prix-des-terres/teruti-lucas-utilisation-du/ - Pour les données de l’IAURIF :

o http://www.iau-idf.fr/liau-et-vous/cartes-donnees/mode-doccupation-du-sol-mos.html

Quelques mots sur les données CLC complétées par les images ‘haute résolution’

L’inventaire CORINE Land Cover et les couches thématiques d’occupation des sols haute-résolution sont des bases de données géographiques pan-européennes, mises à disposition par le service Territoire, du programme européen d'observation de la Terre Copernicus.

CORINE Land Cover est un inventaire biophysique de l’occupation des sols et de son évolution en 44 postes pour la France métropolitaine et 50 postes pour les DOM. Produit par interprétation visuelle d'images satellitaires, cet inventaire a été initié en 1985 pour une première cartographie de l’occupation des sols en 1990, puis renouvelé en 2000, 2006 et 2012.

Les couches haute-résolution (CLC-HR) fournissent des informations sur des caractéristiques spécifiques de l’occupation des sols et sont complémentaires à CORINE Land Cover. Ces données sont produites, par processus automatiques, à partir d’images satellitaires de 20m de résolution. Elles sont ensuite vérifiées puis améliorées manuellement. Ce sont des données raster (images) qui décrivent le territoire découpé en carrés appelés pixels, de 20 m de côté.

Ces produits ont été réalisés avec un financement de l'Union européenne. Le Service de l'observation et des statistiques (SOeS) du ministère chargé de l'environnement est responsable de la partie française de ces produits.

Nomenclatures et des seuils : le cas de CLC

Le tableau A1 présente le thème artificialisation de CORINE Land Cover. A priori la nomenclature contient les thèmes permettant de bien caractériser l’artificialisation compte tenu de la définition donnée au début de ce chapitre 1.

Tableau A1. Le thème artificialisation de CORINE Land Cover

Les seuils de saisie et d’extension sont importants. En effet la surface de la plus petite unité cartographiée (seuil de description) est de 25 hectares pour les bases d’état (10 ha sur les DOM) et de 5 hectares pour les bases de changements. Enfin, l’unité spatiale doit être d’une largeur minimale de 100 m (50 m sur les DOM). Les effets de ces seuils sont mis en valeur dans la Figure A1.

11. Tissu urbain

111. Tissu urbain continu

Espaces structurés par des bâtiments. Les bâtiments, la voirie et les surfaces artificiellement recouvertes occupent la quasi-totalité du sol. Plus de 80 % de la surface est imperméable. La végétation non linéaire et le sol nu sont

exceptionnels.

112. Tissu urbain discontinu

Espaces structurés par des bâtiments. Les bâtiments, la voirie et les surfaces artificiellement recouvertes coexistent avec des surfaces végétalisées et du sol nu, qui occupent de manière discontinue des surfaces non négligeables. Entre 30 et 80 % de la surface est imperméable.

12. Zones industrielles ou commerciales et réseaux de communication

121. Zones industrielles ou commerciales et installations publiques

Zones bâties et recouvertes artificiellement (zones cimentées, goudronnées, asphaltées ou stabilisées : terre battue, par exemple). Ces zones peuvent comprendre aussi de la végétation ou d’autres surfaces non imperméabilisées. Elles servent à une utilisation industrielle ou commerciale, ou bien à des équipements de service public.

122. Réseaux routier et ferroviaire et espaces associés

Autoroutes, voies ferrées, y compris les surfaces annexes (gares, quais, remblais, végétation de moins de 100 m de large). Largeur minimale prise en

compte : 100 m. 123. Zones portuaires

Infrastructures des zones portuaires, y compris les quais, les chantiers navals et les ports de plaisance.

124. Aéroports

Infrastructures des aéroports : pistes, bâtiments et surfaces associées. Tous les équipements au sol qui servent au transport aérien.

1.3. Mines, décharges et chantiers

131. Extraction de matériaux

Extraction à ciel ouvert de matériaux de construction (sablières, carrières) ou d'autres matériaux (mines à ciel ouvert). Y compris gravières sous eau, à l'exception toutefois des extractions dans le lit des rivières.

132. Décharges

Décharges et dépôts des mines, des industries ou des collectivités publiques.

133. Chantiers

Espaces en construction, excavations et sols remaniés. 14. Espaces verts artificialisés, non

agricoles

141. Espaces verts urbains

Espaces végétalisés inclus dans le tissu urbain, généralement à but récréatif ou ornemental et accessibles au public. Y compris parcs urbains et cimetières avec végétation.

142. Équipements sportifs et de loisirs

Infrastructures des terrains de camping, des terrains de sport, des parcs de loisirs, des golfs, des hippodromes, etc. Y compris les parcs aménagés non inclus dans le tissu urbain.

Ainsi, les évolutions ou les occupations des sols d’extensions limitées en surface à moins de 5 ha ne sont pas retracées dans CLC : les éléments de petite superficie et notamment les hameaux ou l’habitat dispersé ne sont que partiellement pris en compte dans le taux d’artificialisation issu de cette source. Il en est de même pour les zones humides de petite taille (étangs, marais).

En figure A1, générée à partir des données disponibles sur le site du ministère (http://www.statistiques.developpement- durable.gouv.fr/clc/carte/metropole), nous avons souligné quelques différences typiques dues aux seuils ou à la mise à jour :

- Une route mise en valeur dans une ellipse allongée orange est présente sur la carte, se voit sur l’orthophotographie et est absente de la carte CLC parce qu’elle ne respecte pas le seuil de 100m de large.

- Par contre, les voies de chemins de fer multiples au nord sont bien présentes dans la carte CLC, sur l’image et dans la carte (repéré par le texte ajouté ‘voies de chemin de fer’) les voies sont assez larges (100m) et la surface assez grande (25ha) pour être dans la base CLC

- Un hameau, visible sur l’orthophotographie dans un cercle rouge et représenté par le nom de lieu-dit ‘Bailly Carrois’ sur la carte IGN est absent de la base CLC parce que la surface est inférieure au seuil de saisie.

- Inversement, la source de CLC et de l’orthophotographie étant plus récentes que la carte utilisée on voit sous le carré noir que la zone industrielle, de surface 32ha, est bien représentée dans la base CLC car elle est supérieure au seuil de sélection de CLC de 25ha.

>> Les seuils utilisés dans CLC standard sous-estiment des composantes de l’artificialisation des sols en omettant les objets peu larges ou de petite taille mais qui cumulés ne sont pas négligeables11_{, notamment les routes et les hameaux.}

Ces données ont été complétées par les données CLC-HR du programme Copernicus.

Nomenclatures et des seuils : le cas de CLC-HR

La nomenclature et les seuils utilisés pour les images HR utilisées dans le programme COPERNICUS sont différents. En particulier il ne s’agit plus d’artificialisation mais d’imperméabilisation, et il n’y a pas de thème agricole. La somme des zones ne constitue pas une partition mais complète la couche CLC de base. Le seuil de sélection est la taille de pixel de référence et pour 3 thèmes une surface minimale est requise.

Tableau A2. Thèmes et seuils CLC-HR

Nous rappelons, comme il est expliqué dans cette expertise, notamment au chapitre 1, que l’imperméabilisation n’est pas équivalente à l’artificialisation. C’est d’ailleurs assez clair lorsque que l’on examine les quelques cartes suivantes (figure A2). La figure A2 illustre les différences significatives entre les données. En particulier la couche CLC-HR-imperméabilisation intègre d’avantage de voies de communication (puisque son seuil est de 20*20m²) et de Hameaux (même seuil) mais la couche CLC-artificialisation prend des enveloppes autour des noyaux urbains plus larges qui correspondent mieux à la définition de l’artificialisation.

11 _{A titre d’information pour les 4 départements côtiers du Languedoc Roussillon pour l’année 2009, les seules infrastructures de transport}

(routes et voies ferrées) représentent plus de 50 % des espaces artificialisés (133 000 Ha pour un cumul d’espaces artificialisés de 261 000 ha).

Copernic HR seuil pixel seuil m seuil (ha)

imperméabilisation des sols 1 20m*20m 0,04

couvert arboré 1 20m*20m 0,04

type de forêt (feuillu / conifere) 13 5200 0,52

surfaces en eaux permanentes 4 1600 0,16

Figure A2. Couche CLC-artificialisation, CLC-HR et la carte de référence

En regardant de plus près la figure A3 suivante (CLC + CLC-HR, CLC HR, orthophotographie), on distingue l’apport de chaque donnée (figure A3.a).

Figure A3. Superposition des couches (a) CLC+CLC HR, (b) CLC-HR et la carte, (c) l’orthophotographie Les cercles orange illustrent les hameaux que l’on voit dans la base CLC-HR mais qui ne sont pas sélectionnés dans CLC en raison de leur petite taille.

Les cercles bleus et verts correspondent à des bâtiments (donc des surfaces imperméabilisées) à l’intérieur de zones qui ont une fonction d’usage agricole (en bleu) ou de loisirs. Ces deux zones ont été correctement classées en CLC en zone agricole pour la première et d’artificialisation pour la deuxième.

Que disent les chiffres ? Comparaison CLC / TERUTI-Lucas

A partir des données CLC, on peut calculer l’artificialisation, modulo les approximations connues sur les réseaux de rues et les petits hameaux de taille inférieurs aux seuils. On obtient les données suivantes.

Tableau A3. Artificialisation en France Métropole par agrégat des codes 11x - CLC 2012

Comparaison avec d’autres données

Les données d’occupation du sol sont suivies depuis 1946 par le ministère de l’agriculture pour connaitre l’occupation et l’usage du sol agricole et leur évolution. Les données sont saisies par enquêtes terrains de points, généralisé à l’ensemble du territoire. « Le coefficient d’extrapolation ou valeur (V) du point Teruti-Lucas est calculé par le rapport entre la superficie (S) planimétrée par l’IGN de chaque département et le nombre (N) de points dans le département. »12_{. La méthode est donc assez}

simple, des grilles aux nœuds équirépartis sont définies, des opérateurs vont sur le terrain et classent le point correspondant selon la nomenclature occupation et usage de Teruti-lucas. Les surfaces de chaque type sont calculées en fonction des pourcentages de points rencontrés. On peut lire dans la même étude que pour les besoins de suivi des évolutions des surfaces agricoles, les données répondent aux besoins du ministère : « Pour la France métropolitaine, le niveau de précision des estimations de surface est satisfaisant puisque les postes de la nomenclature d’occupation de synthèse qui enregistrent une erreur relative inférieure à 5 % couvrent 99 % du territoire métropolitain. Les postes à plus de 5 % d’erreur sont ceux de moindre importance qui couvrent moins de 130 000ha chacun. Il convient toutefois de préciser qu’il ne s’agit que de l’aléa lié à l’observation d’un échantillonnage de points. D’autres sources d’erreur existent, principalement des erreurs d’observation sur le terrain, pouvant affecter certains types d’occupation plus difficiles à déterminer par l’enquêteur (par exemple la distinction entre prairies permanentes et temporaires). »

La nomenclature de haut niveau est équivalente à celle de CLC.

12 _{Agreste Chiffres et données de l’agriculture N°229}

NOM_REG surf artificialisée surface totale % artificialisation

ILE-DE-FRANCE 260177,61 1206414,64 21,57% CHAMPAGNE-ARDENNE 95237,23 2571155,34 3,70% PICARDIE 130490,20 1952837,12 6,68% HAUTE-NORMANDIE 95601,16 1236283,93 7,73% CENTRE-VAL DE LOIRE 161257,79 3946997,74 4,09% BASSE-NORMANDIE 77095,84 1775772,86 4,34% BOURGOGNE 112582,89 3170031,90 3,55% NORD-PAS-DE-CALAIS 178029,16 1248267,19 14,26% LORRAINE 141912,76 2366308,75 6,00% ALSACE 91091,66 832354,10 10,94% FRANCHE-COMTE 80094,57 1627963,17 4,92% PAYS-DE-LA-LOIRE 212067,63 3232659,30 6,56% BRETAGNE 186941,49 2744519,42 6,81% POITOU-CHARENTES 121343,64 2592059,49 4,68% AQUITAINE 189369,38 4178984,46 4,53% MIDI-PYRENEES 142201,76 4562542,38 3,12% LIMOUSIN 42920,87 1702651,46 2,52% RHONE-ALPES 292442,52 4466495,76 6,55% AUVERGNE 77844,57 2613138,44 2,98% LANGUEDOC-ROUSSILLON 126923,07 2778773,23 4,57% PROVENCE-ALPES-COTE-D'AZUR 206041,83 3168572,47 6,50% CORSE 18471,91 875975,05 2,11% France METROPOLITAINE km² 3040139,55 54850758,20 5,54%

Tableau A4. Nomenclature de haut niveau Teruti-Lucas

>> Malheureusement les données Teruti-Lucas étant extrapolées, il n’est pas possible de comparer visuellement un même territoire. On peut par contre comparer les agrégats au niveau des départements, des régions et de la France, et constater que les chiffres sont très différents.

Le tableau A5 présente le taux d’artificialisation selon les deux méthodes standards utilisées : CLC et Teruti-Lucas au niveau de la région à partir des données distribuées sur les sites de référence. Même si l’actualité n’est pas exactement la même (2014 pour Teruti-Lucas et 2012 pour CLC), les écarts sont parfois très importants, pouvant aller jusqu’à 65% dans le Limousin. On note que les écarts sont plus forts dans les zones les moins artificialisées.

Tableau A5. Ecarts par région entre les données Teruti-Lucas et les données CLC

Même si on sait que CORINE Land Cover sous-estime un peu l’artificialisation puisqu’elle n’intègre pas les hameaux et peu les réseaux, les différences sont tout de même étonnantes, et surtout très variables d’une région à l’autre, point que l’on peut vérifier sur la figure suivante issue de l’Atlas régional de l’artificialisation diffusée par le ministère de la transition écologique (Soes2016).

11 sols bâtis

12 sols revetus ou stabilisés 13 autres sols artificialisés 20 sols cultivés

50 surfaces toujours en herbe 30 sols boisés

40 landes friches maquis 60 glaciers, neiges

70 zones humides et sous les eaux 99 zones interdites

sols artificialisés

sols agricoles

sols naturels

B F

TERUTI-LUCAS 2014 artificiels (ha) surface totale % Art TRT 2014 % CLC 2012 surf art CLC ECART (B-F)/B

ILE-DE-FRANCE 254 476 1 207 000 21,08% 21,57% 260178 -2% CHAMPAGNE-ARDENNE 172 294 2 571 987 6,70% 3,70% 95237 45% PICARDIE 168 221 1 951 769 8,62% 6,68% 130490 22% HAUTE-NORMANDIE 147 523 1 233 355 11,96% 7,73% 95601 35% CENTRE-VAL DE LOIRE 341 689 3 953 556 8,64% 4,09% 161258 53% BASSE-NORMANDIE 171 896 1 773 959 9,69% 4,34% 77096 55% BOURGOGNE 214 173 3 175 239 6,75% 3,55% 112583 47% NORD-PAS-DE-CALAIS 214 346 1 245 095 17,22% 14,26% 178029 17% LORRAINE 188 163 2 366 920 7,95% 6,00% 141913 25% ALSACE 103 844 833 186 12,46% 10,94% 91092 12% FRANCHE-COMTE 124 286 1 630 839 7,62% 4,92% 80095 36% PAYS-DE-LA-LOIRE 382 418 3 240 386 11,80% 6,56% 212068 45% BRETAGNE 352 708 2 750 640 12,82% 6,81% 186941 47% POITOU-CHARENTES 271 660 2 594 591 10,47% 4,68% 121344 55% AQUITAINE 391 849 4 183 433 9,37% 4,53% 189369 52% MIDI-PYRENEES 342 353 4 559 709 7,51% 3,12% 142202 58% LIMOUSIN 121 609 1 705 841 7,13% 2,52% 42921 65% RHONE-ALPES 453 745 4 496 689 10,09% 6,55% 292443 36% AUVERGNE 172 877 2 616 906 6,61% 2,98% 77845 55% LANGUEDOC-ROUSSILLON 208 498 2 776 119 7,51% 4,57% 126923 39% PROVENCE-ALPES-COTE-D'AZUR 276 252 3 180 358 8,69% 6,50% 206042 25% CORSE 29 395 871 669 3,37% 2,11% 18472 37% France METROPOLITAINE ha 5 104 275 54 919 246 9,29% 5,54% 3040140 40% GUADELOUPE 18 245 162 961 11,20% MARTINIQUE 19 557 112 791 17,34% LA REUNION 24 220 251 186 9,64%

Figure A4. Analyse régionale de l’artificialisation © Soes 2016

Afin de regarder de plus près ce qui se passe au niveau des communes, nous faisons un zoom sur trois communes de petites tailles dans le 77 en nous basant sur une comparaison entre CORINE Land Cover et le MOS de l’IAURIF.

Zoom sur trois communes du 77 : comparaison MOS IAURIF et CLC

Parmi les organismes régionaux qui étudient l’occupation des sols, l’IAURIF fait partie des organismes à la pointe. Le site http://www.iau-idf.fr/liau-et-vous/cartes-donnees/mode-doccupation-du-sol-mos.html permet d’accéder à de nombreuses données et outils interactifs permettant une analyse de l’occupation des sols. C’est donc une référence en la matière. Pour l’occupation des sols en particulier, la méthodologie est détaillée dans de nombreux documents13_{. La méthode utilisée}

est particulièrement précise à l’aide de prise de photographie aérienne, création d’une orthophotographie, photo-interprétation des images, contrôle qualité et intégration dans un SIG. Des fiches de chaque commune sont accessibles et téléchargeables. Parmi les différents départements de l’île de France nous avons choisi trois petites communes du 77, loin de Paris : l’une en pleine campagne : NANGIS et deux en périphérie de MELUN : CESSON, de VERT-SAINT-DENIS.

Figure A5. Position de deux communes du 77 CESSON et NANGIS (images acquises sur le site de l’IAURIF) Les données accessibles sur le site de l’IAURIF permettent d’avoir une vue d’ensemble sur d‘occupation des sols pour les 3 communes

Figure A6. MOS-2012 Commune de CESSON ; © IAURIF

Figure A7. MOS-2012 Commune de Vert-Saint-Denis ; © IAURIF

Figure A8. MOS-2012 Commune de Nangis ; © IAURIF Le tableau A6 synthétise les résultats de l’artificialisation donnés par les sources CLC et MOS.