Combining farmers' decision rules and landscape stochastic regularities for landscape modelling

Noémie Schaller (1) , El Ghali Lazrak (2) , Philippe Martin (1) , Jean-Francois Mari (3) , Christine Aubry (1) , Marc Benoît (2)

1 SADAPT - Sciences pour l'Action et le Développement : Activités, Produits, Territoires
2 ASTER Mirecourt - Agro-Systèmes Territoires Ressources Mirecourt
3 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning

Landscape spatial organization (LSO) strongly impacts many environmental issues. Modelling agricultural landscapes and describing meaningful landscape patterns are thus regarded as key-issues for designing sustainable landscapes. Agricultural landscapes are mostly designed by farmers. Their decisions dealing with crop choices and crop allocation to land can be generic and result in landscape regularities, which determine LSO. This paper comes within the emerging discipline called "landscape agronomy", aiming at studying the organization of farming practices at the landscape scale. We here aim at articulating the farm and the landscape scales for landscape modelling. To do so, we develop an original approach consisting in the combination of two methods used separately so far: the identification of explicit farmer decision rules through on-farm surveys methods and the identification of landscape stochastic regularities through data-mining. We applied this approach to the Niort plain landscape in France. Results show that generic farmer decision rules dealing with sunflower or maize area and location within landscapes are consistent with spatiotemporal regularities identified at the landscape scale. It results in a segmentation of the landscape, based on both its spatial and temporal organization and partly explained by generic farmer decision rules. This consistency between results points out that the two modelling methods aid one another for land-use modelling at landscape scale and for understanding the driving forces of its spatial organization. Despite some remaining challenges, our study in landscape agronomy accounts for both spatial and temporal dimensions of crop allocation: it allows the drawing of new spatial patterns coherent with land-use dynamics at the landscape scale, which improves the links to the scale of ecological processes and therefore contributes to landscape ecology.

L'organisation du paysage influe sur les problèmes environnementaux. Modéliser les paysages pour les décrire à l'aide de formes significatives est une étage clé. Les paysages agricoles sont principalement construits par les agriculteurs dont les décision d'assolement peuvent être génériques et déterminer des régularités dans l'organisation du paysage. Cet article contribue à l'agronomie des paysage qui est une discipline émergente. Nous cherchons à articuler les échelles du paysage et de l'exploitation agricole en développant deux méthodes : l'une consiste à identifier les décisions des agriculteurs par le bais d'enquêtes, l'autre consiste à retrouver des régularités stochastiques dans le paysage par le bais de fouille de données. Nous avons appliqué cette approche au paysage de la plaine de Niort en France. Les résultats montrent que les décisions des agriculteurs en matière de tournesol et maïs sont génériques et ont des effets sur le paysages que des méthodes de fouille de données révèlent et quantifient.

Mots clés: Land-use dynamic; on-farm survey; conceptual model; data mining; crop succession; crop allocation; spatiotemporal analysis; landscape agronomy; landscape patterns

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]; Biodiversité et Ecologie

Noémie Schaller, El Ghali Lazrak, Philippe Martin, Jean-Francois Mari, Christine Aubry, et al.. Combining farmers' decision rules and landscape stochastic regularities for landscape modelling. Landscape Ecology, 2012, 27 (3), pp.433-446. ⟨10.1007/s10980-011-9691-2⟩. ⟨hal-00656407⟩