Modéliser l’adéquation de la conservation

Dans ce didacticiel, vous allez endosser le rôle d’un professionnel de la conservation au Kenya qui utilise des outils décisionnels spatiaux pour hiérarchiser les zones à conserver afin que le pays atteigne l’objectif 30x30.

Vous allez utiliser des couches de ArcGIS Living Atlas of the World pour déterminer la surface actuellement conservée et calculer la part restante qui doit être conservée pour respecter cet objectif. Vous utiliserez ensuite Suitability Modeler dans ArcGIS Pro pour analyser plusieurs couches de données et déterminer les zones à conserver en priorité afin d’atteindre les cibles du Cadre mondial de la biodiversité Kunming-Montréal des Nations Unies (GBF, Global Biodiversity Framework).

Dans le domaine de la planification de la conservation, le défi consiste souvent à savoir comment agir au mieux, en tenant compte d’un ensemble d’objectifs et de critères. Les objectifs dans ce cas sont les cibles de conservation spécifiées par le Cadre mondial de la biodiversité. Parmi ces cibles, plusieurs sont explicitement spatiales. Par exemple, la cible 1 et la cible 3 visent à identifier les zones importantes, à les gérer pour éviter leur disparition et à conserver 30 pour cent des paysages.

Les critères qui soutiennent vos décisions sont représentés par des couches spatiales. Selon les objectifs et localisations spécifiques, vous allez utiliser différentes couches, notamment les données d’agences nationales de cartographie et de votre propre organisation, mais un grand nombre de ces couches sont accessibles en ligne gratuitement.

L’approche soulignée dans ce didacticiel vise à présenter certaines des données disponibles pour la conservation, ainsi que les outils que vous pouvez appliquer. Elle n’est pas destinée à prescrire un processus ou des couches en particulier.

Ce didacticiel a été testé pour la dernière fois le 1er avril 2025 avec ArcGIS Pro 3.4. Si vous utilisez une autre version d’ArcGIS Pro, les fonctions dont vous disposez et les résultats obtenus peuvent être différents.

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Prérequis

• ArcGIS Pro (voir les options disponibles pour accéder aux logiciels)
• Extension ArcGIS Spatial Analyst

Déterminer la zone actuellement protégée

La première tâche consistera à déterminer quelle zone est actuellement protégée au Kenya. Vous allez rechercher des données, explorer la documentation associée et les utiliser dans ArcGIS Pro pour déterminer le pourcentage de la surface actuellement protégée au Kenya. Ces informations vous permettront d’identifier les zones prioritaires en matière de conservation.

Recherche de données

Vous allez commencer par examiner les couches de données disponibles dans ArcGIS Living Atlas qui peuvent être utiles pour votre analyse.

ArcGIS Living Atlas est une collection de couches de données, de cartes et d’applications officielles et organisées qui est hébergée dans ArcGIS Online par Esri et la communauté SIG. Si vous disposez d’un compte d’organisation ArcGIS, vous pouvez accéder à cette vaste collection avec un navigateur et dans ArcGIS Pro.

1. Dans un navigateur, accédez à ArcGIS Living Atlas.
2. Cliquez sur Connexion. Connectez-vous via votre compte d’organisation ArcGIS.

   Remarque :

   Si vous ne disposez pas d’un compte d’organisation, consultez les options disponibles pour accéder aux logiciels.

3. Dans la zone de recherche ArcGIS Living Atlas, saisissez world countries generalized et dans les résultats de recherche, cliquez sur World Countries Generalized (Pays du monde [généralisation]).

   

4. Dans les résultats de recherche, cliquez sur World Countries (Generalized) [Pays du monde (généralisé)].

   

   Cette couche d’entités, hébergée par Esri, est partagée en tant que contenu officiel avec ArcGIS Living Atlas.

   

   Cette page vous permet d’en savoir plus sur la couche, de l’ouvrir dans Map Viewer ou dans une scène et de l’ajouter à ArcGIS Pro.

   Vous pouvez utiliser dans des analyses les entités surfaciques de pays de cette couche. Elles peuvent être extraites et servir à définir une zone d’étude et à découper d’autres couches. Plus loin dans ce didacticiel, vous utiliserez un polygone de cette couche pour déterminer la surface protégée au Kenya et calculer la part restante qui doit être conservée pour respecter les objectifs 30x30.

   Pour pouvoir retrouver cette couche, notez son nom : World Countries Generalized (Pays du monde [généralisation]) et l’ID d’élément à partir de l’URL (2b93b06dc0dc4e809d3c8db5cb96ba69).

   Vous allez réaliser une exploration plus poussée avant de commencer l’analyse.

5. Dans la zone de recherche ArcGIS Living Atlas, saisissez base de données mondiale des zones protégées. Cliquez sur WDPA - World Database of Protected Areas (WDPA – Base de données mondiale des zones protégées).

   

6. Dans les résultats de recherche, cliquez sur la couche WDPA – World Database of Protected Areas (WDPA – Base de données mondiale des zones protégées).

   

   Cette couche d’entités est le fruit d’un projet commun entre le Centre mondial de surveillance pour la conservation de la nature (UNEP-WCMC) des Nations Unies et l’Union internationale pour la conservation de la nature (IUCN). Il s’agit d’une source officielle qui illustre les aires de conservation marines et terrestres avec différents attributs environnementaux.

   La couche est fournie par l’IUCN et le WCMC pour soutenir l’analyse scientifique, ainsi que la gestion, la politique et la planification de conservation. Ces données ne peuvent pas être utilisées à des fins commerciales sans autorisation écrite. Les données de ce didacticiel sont utilisées avec l’autorisation de l’UNEP-WCMC.

   Remarque :

   Lorsque vous envisagez d’utiliser une couche de données, il est important d’étudier sa page de détails concernant les données, notamment qui les a compilées, comment elles ont été collectées, pour quel usage elles sont destinées et s’il y a ou non des contraintes d’utilisation ou qui peut les utiliser.

   Cette couche est nommée WDPA – World Database of Protected Areas (WDPA – Base de données mondiale des zones protégées) et son ID est ae78aeb913a343d69e950b53e29076f7.

   Plus loin dans ce didacticiel, vous utiliserez les polygones des zones protégées au Kenya pour savoir quelle portion du pays fait l’objet d’une gestion de conservation et vous déterminerez la part restante qui doit être conservée pour respecter les objectifs 30x30.

Ajouter des données à un projet

Vous avez observé les données du site Web ArcGIS Living Atlas. Vous allez maintenant ouvrir ArcGIS Pro, ajouter des données ArcGIS Living Atlas au projet et les examiner.

1. Téléchargez le paquetage de projet Model conservation suitability.

   Les paquetages de projet vous permettent de partager des projets et données ArcGIS Pro. Ce sont des fichiers compressés qui, une fois ouverts, extraient une copie du projet dans votre dossier C:\Users\[user name]\Documents\ArcGIS\Packages.

2. Recherchez le fichier téléchargé sur votre ordinateur. Double-cliquez sur Model conservation suitability.ppkx.

   Remarque :

   La plupart des navigateurs Web téléchargent les fichiers dans le dossier Téléchargements de votre ordinateur, par défaut.

   

   Le paquetage de projet est extrait et le projet s’ouvre sur une carte présentant un fond de carte. Plusieurs couches se trouvent dans la fenêtre Contents (Contenu), mais elles sont actuellement désactivées. Vous allez maintenant ajouter une couche à partir de ArcGIS Living Atlas.

3. Sur le ruban, dans l’onglet View (Vue) du groupe Windows (Fenêtres), cliquez sur Catalog Pane (Fenêtre Catalogue).

   

4. Dans la fenêtre Catalog (Catalogue), cliquez sur Portal (Portail).

   

5. Cliquez sur le bouton Living Atlas.

   

6. Copiez l’ID de la couche World Countries Generalized (Pays du monde [généralisation]), 2b93b06dc0dc4e809d3c8db5cb96ba69. Collez-le dans la zone de recherche et appuyez sur Entrée.

   

7. Dans les résultats de la recherche, cliquez avec le bouton droit sur World Countries (Generalized) (Pays du monde [généralisation]), puis choisissez Add to Current Map (Ajouter à la carte actuelle).

   

   La couche s’affiche sur la carte.

   

8. Dans la fenêtre Catalog (Catalogue), dans la zone de recherche, saisissez Base de données mondiale des zones protégées et appuyez sur Entrée.

   

9. Dans les résultats de la recherche, cliquez avec le bouton droit sur WDPA - World Database of Protected Areas (WDPA – Base de données mondiale des zones protégées), puis sélectionnez Add to Current Map (Ajouter à la carte actuelle).

   

   La couche WDPA - World Database of Protected Areas (WDPA – Base de données mondiale des zones protégées) apparaît sur la carte.

   

Extraire un polygone

Vous avez vu comment rechercher des données dans ArcGIS Living Atlas et les ajouter à ArcGIS Pro. Vous allez ensuite utiliser ces données pour analyser les zones protégées au Kenya et déterminer quelle superficie doit encore être protégée pour atteindre l’objectif 30x30.

1. Sur le ruban, dans l’onglet Map (Carte), dans le groupe Inquiry (Requête), cliquez sur Locate (Localiser).

   

   L’outil Locate (Localiser) est utile pour rechercher des lieux.

2. Dans la fenêtre Locate (Localiser), cliquez sur Layer Search (Rechercher dans les couches).

   

   L’option Layer search (Rechercher dans les couches) permet de réaliser des recherches dans les couches actuellement présentes sur la carte.

3. Dans la zone de recherche, saisissez Kenya et appuyez sur la touche Entrée.

   

4. Dans les résultats, cliquez avec le bouton droit sur Kenya et sélectionnez Add To Selection (Ajouter à la sélection).

   

   Le polygone Kenya est sélectionné.

5. Cliquez avec le bouton droit sur Kenya et sélectionnez Zoom To (Zoom sur).

   

   La carte effectue un zoom sur le Kenya.

   

6. Fermez la fenêtre Localiser.
7. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur la couche World_Countries_Generalized, placez le curseur sur Data (Données) et sélectionnez Export Features (Exporter des entités).

   

   L’outil Export Features (Exporter des entités) s’ouvre. Le paramètre Input Features (Entités en entrée) est défini sur la couche World_Countries_Generalized. L’outil détecte qu’une entité unique est sélectionnée. Par défaut, il exportera uniquement l’entité sélectionnée, mais vous pouvez aussi ignorer la sélection et exporter toutes les entités.

8. Pour le nom Output Feature Class (Classe d’entités en sortie), saisissez KenyaFeature.

   L’emplacement par défaut de la nouvelle classe d’entités est la géodatabase du projet.

9. Cliquez sur OK.

   

   La couche KenyaFeature est ajoutée à la carte. Vous n’avez plus besoin de la couche World_Countries_Generalized.

10. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur la couche World_Countries_Generalized et sélectionnez Remove (Supprimer).

    

11. Cliquez sur le symbole associé à KenyaFeature.

    

12. Dans la fenêtre Symbology (Symbologie), cliquez sur Black Outline (Contour noir).

    

    Le polygone de pays s’affiche avec le symbole de contour noir et aucun remplissage, ce qui vous permet de voir les autres couches.

    

13. Fermez la fenêtre Symbology (Symbologie).

Extraire les zones protégées

La prochaine étape pour déterminer la portion du Kenya actuellement protégée consiste à extraire les zones protégées du Kenya de la couche WDPA. La couche WDPA possède des données pour le monde entier. Puisque vous n’avez pas besoin de la couche entière, vous allez sélectionner les entités correspondant au Kenya et les exporter dans une nouvelle couche. Pour faciliter la sélection, vous allez faire des zones protégées la seule couche sélectionnable.

1. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez sur le bouton List By Selection (Répertorier par sélection).

   

   Toutes les couches sont répertoriées et les couches d’entités comportent une case à cocher. Vous pouvez rendre une couche non sélectionnable pour que les entités de cette couche ne puissent pas être sélectionnées lors de l’utilisation de l’outil Select (Sélectionner). Vous souhaitez uniquement sélectionner les polygones situés dans la couche WDPA.

2. Dans la section Selection (Sélection), développez WDPA - World Database of Protected Areas (WDPA - Base de données mondiale des zones protégées) et décochez WDPA_point_Latest.

   

   Désormais, seuls les polygones sont sélectionnables. Vous allez également faire en sorte que la limite du Kenya ne puisse plus être sélectionnée.

3. Décochez la case en regard de KenyaFeature.

   

   Maintenant que vous avez modifié les couches sélectionnables, vous allez effectuer la sélection.

4. Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Map (Carte). Dans le groupe Selection (Sélection), cliquez sur Select (Sélectionner).

   

   Vous allez tracer un rectangle autour du Kenya pour sélectionner des entités de la couche WDPA. Votre sélection englobe des entités eh dehors des limites du Kenya, mais vous allez utiliser d’autres outils pour ajuster la sélection à la frontière du Kenya.

5. Sur la carte, tracez un rectangle autour de la totalité du territoire du Kenya.

   

   Les polygones à l’intérieur et autour du Kenya sont sélectionnés, tandis qu’aucune entité dans les autres couches n’est sélectionnée.

   

   Dans le cadre de cette analyse simplifiée, il n’est pas important de connaître le type de protection qui régit chaque zone. Les polygones de cette couche se superposent et s’étendent au-delà de la limite du Kenya. Vous ne voulez pas comptabiliser deux fois les zones appartenant à plusieurs juridictions de conservation. Vous allez donc restreindre les entités sélectionnées en utilisant la frontière du Kenya. Une fois que les polygones WDPA se trouvent à l’intérieur du Kenya, vous allez fusionner les limites entre eux pour éliminer les superpositions. Vous allez tout d’abord exporter les entités sélectionnées dans une nouvelle couche.

   Remarque :

   Pour générer des calculs et rapports officiels concernant les zones protégées, la préparation des données fait généralement l’objet d’autres étapes. Par exemple, les zones du Programme sur l’homme et la biosphère (MAB) sont en général exclues et les zones protégées d’un pays en particulier sont sélectionnées par attribut dans les zones avec une valeur ISO3 du code de pays (dans ce cas, ce serait KEN), en non par découpage le long de la limite généralisée du pays. Pour en savoir plus sur les procédures de génération de rapports WDPA, consultez la page Calculer les zones protégées et la couverture AMCEZ et le document Manuel utilisateur pour la base de données mondiale sur les zones protégées et la base de données mondiale sur les autres mesures de conservation efficaces par zone.

6. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez sur le bouton List By Drawing Order (Répertorier par ordre d’affichage).

   

7. Développez WDPA - World Database of Protected Areas (WDPA – Base de données mondiale des zones protégées). Cliquez avec le bouton droit sur WDPA_poly_latest, pointez le curseur sur Data (Données) et sélectionnez Export Features (Exporter des entités).
8. Dans Output Feature Class (Classe d’entités en sortie), remplacez le nom par WDPA_poly_Latest. Cliquez sur Run (Exécuter).

   Vous n’avez plus besoin de la couche source WDPA – World Database of Protected Areas (WDPA – Base de données mondiale des zones protégées). Vous allez donc la supprimer de la carte.

9. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur WDPA – World Database of Protected Areas (WDPA – Base de données mondiale des zones protégées) et sélectionnez Remove (Supprimer).

   

   Vous avez exporté la sélection. Vous allez ensuite découper les polygones WDPA avec la limite du Kenya pour n’utiliser que les zones protégées à l’intérieur du Kenya.

   Remarque :

   Certaines couches hébergées peuvent comporter des restrictions ou des étendues personnalisées qui n’autorisent pas certaines opérations comme le découpage. Ces restrictions sont la raison pour laquelle vous avez exporté la sélection vers une nouvelle classe d’entités. Une fois que les entités sont stockées localement, ces restrictions disparaissent.

10. Cliquez sur l’onglet Analysis (Analyse). Dans la section Geoprocessing (Géotraitement), cliquez sur Tools (Outils).

    

11. Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), recherchez et ouvrez l’outil Pairwise Clip (Découpage deux par deux).

    

12. Renseignez les paramètres suivants :
    • Dans Input Features (Entités en entrée), sélectionnez WDPA_poly_Latest.
    • Pour Clip Features (Entités de découpage), sélectionnez KenyaFeature (EntitéKenya).
    • Pour Output Feature Class (Classe d’entités en sortie), saisissez WDPA_Kenya_Clip.

    

13. Cliquez sur Run (Exécuter).

    L’outil s’exécute et les zones protégées sont découpées à la limite du Kenya.

14. Supprimez la couche WDPA_poly_Latest de la carte.

    

    Maintenant que vous avez découpé les polygones sur la limite du Kenya, vous allez fusionner les limites entre les polygones pour supprimer les superpositions et nettoyer les données.

15. Dans la fenêtre Géotraitement, cliquez sur le bouton Retour.

    

16. Recherchez et ouvrez l’outil Pairwise Dissolve (Fusion deux par deux). Définissez les paramètres suivants :
    • Pour Input Features (Entités en entrée), sélectionnez WDPA_Kenya_Clip.
    • Pour Output Feature Class (Classe d’entités en sortie), saisissez WDPA_Kenya_04_25.

    

    La couche World Database of Protected Areas (Base de données mondiale des zones protégées) est mise à jour tous les mois. Les conditions d’utilisation conseillent d’employer uniquement la dernière version. Il est recommandé d’ajouter le mois et l’année (dans ce cas, 04_25) à la sortie extraite de l’outil pour garder une trace de la date à laquelle cette version des données a été extraite. Vous aurez besoin de ces informations pour référencer les données si vous publiez des travaux fondés sur cette couche.

    Cet outil va créer des entités multi-parties par défaut. Dans ce cas, c’est ce que vous voulez. Toutes les zones conservées doivent être fusionnées en une seule entité, avec de nombreuses parties séparées géographiquement. Si vous désactivez le paramètre Create multipart features (Créer des entités multi-parties), seules les entités qui se touchent ou se chevauchent seront fusionnées.

17. Cliquez sur Run (Exécuter).
18. Supprimez la couche WDPA_Kenya_Clip.

    La couche fusionnée est identique à la couche en entrée, mais la couche contient désormais une entité au lieu de plus de 400.

Calculer la superficie du Kenya

Maintenant qu’un polygone représente le Kenya et qu’un autre polygone représente les zones protégées au Kenya, vous pouvez calculer le pourcentage du pays qui est actuellement sous protection.

1. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur KenyaFeature et sélectionnez Attribute Table (Table attributaire).

   

2. Dans la table, faites défiler l’écran jusqu’à la colonne Shape_Area.

   La surface de l’entité est de 586683013946.813599 mètres carrés, car les mètres sont les unités linéaires du système de coordonnées de cette couche. Le système de coordonnées pour ces données est Web Mercator, ce qui n’est pas idéal pour calculer des surfaces. Vous allez donc ajouter un champ qui contiendra une surface calculée géodésiquement.

3. En haut de la table, cliquez sur le bouton Add Field (Ajouter un champ).

   

4. Dans la liste Fields (Champs), pour Field Name (Nom de champ), saisissez Area_KM.

   

5. Dans Data Type (Type de données), choisissez Double.

   

6. Sur le ruban, dans l’onglet Fields (Champs), dans la section Manage Edits (Gérer les mises à jour), cliquez sur Save (Enregistrer).

   

7. Fermez l’onglet Fields (Champs).
8. Dans la table, cliquez avec le bouton droit sur le nom de champ Area_KM et sélectionnez Calculate Geometry (Calculer la géométrie).

   

   L’outil Calculate Geometry (Calculer la géométrie) vous permet d’ajouter des données calculées en fonction d’une géométrie de l’entité à un attribut.

9. Dans l’outil Calculate Geometry (Calculer la géométrie), dans la section Geometry Attributes (Attributs géométriques), pour Field (Champ), choisissez Area_KM.
10. Pour Property (Propriété), sélectionnez Area (geodesic) (Surface (géodésique)).
11. Pour Area Unit (Unité de surface), sélectionnez Square Kilometers (Kilomètres carrés).

    

    L’utilisation d’une surface géodésique permet d’obtenir une valeur surfacique plus précise. Définir le paramètre Area Unit (Unité de surface) sur Square Kilometers (Kilomètres carrés) simplifie le calcul auquel vous allez procéder plus tard.

12. Cliquez sur OK.

    La surface calculée est de 581 864 km carrés. Ce chiffre diffère très peu de la superficie officielle du Kenya, en raison de la généralisation des limites du pays dans cette couche. Pour les besoins de cette analyse, la précision est suffisante.

Calculer la zone protégée

Vous allez ensuite calculer la surface de la couche des zones protégées. Répétez la procédure que vous avez utilisée pour calculer la superficie du Kenya sur la couche WDPA_Kenya_04_25.

1. Dans la fenêtre Contents (Contenu), ouvrez la table attributaire de WDPA_Kenya_04_25.
2. Dans la table attributaire, cliquez sur le bouton Ajouter un champ.

   La vue Fields (Champs) s’ouvre.

3. Pour Field Name (Nom de champ), saisissez Area_KM. Pour Data type (Type de données), choisissez Double.
4. Sur le ruban, dans l’onglet Fields (Champs), dans la section Manage Edits (Gérer les mises à jour), cliquez sur Save (Enregistrer).
5. Fermez la fenêtre Champs.
6. Dans la table WDPA_Kenya_04_25, cliquez avec le bouton droit sur le nom de champ Area_KM et sélectionnez Calculate Geometry (Calculer la géométrie).
7. Dans l’outil Calculate Geometry (Calculer la géométrie), définissez Field (Champ) sur Area_KM, Property (Propriété) sur Area (geodesic) (Surface [géodésique]) et Area Unit (Unité de surface) sur Square Kilometers (Kilomètres carrés).

   

8. Cliquez sur OK.

   La surface est calculée. La superficie est d’environ 102 338 kilomètres carrés.

   Remarque :

   Votre valeur Area_KM (Surface_KM) peut être différente car les données WDPA sont mises à jour régulièrement.

   

   La superficie totale du Kenya est de 581 864 kilomètres carrés. La superficie de la zone protégée de 102 338 kilomètres carrés représente environ 17,5 pourcent de la superficie totale du pays.

9. Fermez les deux tables.
10. Sur la barre d’outils Quick Access (Accès rapide), cliquez sur le bouton Save Project (Enregistrer le projet).

    

Le Kenya est actuellement à mi-chemin de la cible 30x30 des Nations Unies. Pour atteindre 30 pour cent, 87 000 kilomètres carrés de plus environ doivent encore être protégés. La question est maintenant la suivante : quels sont les 87 000 km² qui doivent faire l’objet d’une mesure de conservation ? Quelles sont les opportunités majeures de conservation de la biodiversité au Kenya ?

Vous allez ensuite utiliser Suitability Modeler dans Extension ArcGIS Spatial Analyst pour vous aider à répondre à cette question.

Déterminer les zones haute priorité

Maintenant que vous avez identifié quelle superficie doit encore être protégée pour atteindre l’objectif 30x30 des Nations Unies, vous allez déterminer quelles portions doivent être ajoutées en priorité à la zone protégée. Vous allez utiliser les données du ArcGIS Living Atlas et le Extension ArcGIS Spatial Analyst Suitability Modeler pour déterminer les zones supplémentaires qu’il est important de conserver.

Examiner les couches de données

Vous avez précédemment étudié certaines couches dans ArcGIS Living Atlas et appris comment les ajouter à ArcGIS Pro. Vous allez ensuite examiner les données pour en savoir plus sur les couches que vous envisagez d’utiliser dans votre analyse.

1. Dans la fenêtre Contents (Contenu), désélectionnez la couche WDPA_Kenya_04_25.

   

2. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cochez la couche GlobalTerrRaR_025deg.

   

3. Dans la fenêtre Contents (Contenu), développez la couche GlobalTerrRaR_025deg pour voir sa symbologie.

   

   Cette couche comporte une symbologie bivariée. La symbologie bivariée permet de visualiser une relation quantitative entre deux variables. La couche GlobalTerrRaR_025deg montre la richesse et la rareté des espèces, calculées pour les vertébrés terrestres (oiseaux, reptiles, mammifères et amphibiens). La richesse des espèces quantifie la diversité des espèces que présente une localisation donnée. C’est une mesure importante, car protéger une zone dont la richesse est élevée a pour effet de protéger de nombreuses espèces.

   La rareté des espèces quantifie le caractère atypique des espèces qui se trouvent dans une zone donnée. Cette mesure est également importante car si une zone donnée est l’une des rares capables d’accueillir une espèce atypique, protéger cette zone peut être la seule alternative pour protéger cette espèce rare.

   

   L’inspection de cette couche montre que la partie sud-ouest du Kenya présente une valeur élevée à la fois en matière de richesse et de rareté des espèces (bleu foncé), tandis que la région qui se trouve au nord-est montre globalement une rareté modérée des espèces et une richesse faible des espèces (bleu clair). Certaines zones, en particulier le long de la côte et au nord de la ville de Nairobi, se distinguent par la grande rareté des espèces qu’elles contiennent.

   Remarque :

   Cette couche est publiée par Map of Life et est un produit du projet Half-Earth (Demi-Terre), de la fondation EO Wilson Foundation et de Yale University pour œuvrer en faveur de la conservation de la biodiversité. La couche est également disponible dans ArcGIS Living Atlas. Les conditions d’utilisation de la couche interdisent tout but commercial ou gain personnel. La couche est utilisée dans ce didacticiel avec l’autorisation de Map of Life et de Yale University.

4. Désactivez la couche GlobalTerrRaR_025deg.
5. Sélectionnez la couche World Distance to Water (Distance par rapport à l’eau au niveau mondial).

   Cette couche fournit une estimation à l’échelle du paysage de la distance par rapport aux étendues d’eau (par exemple, les lacs et rivières, y compris l’océan). La distribution de l’eau affecte la répartition de nombreuses espèces. En outre, un composant de la cible 3 du Cadre mondial de la biodiversité (GBF, Global Biodiversity Framework) consiste à intégrer les zones marines et terrestres protégées.

   

   La carte montre la distance par rapport au littoral et aux sources d’eau terrestres comme le lac Victoria et les rivières. La partie nord-est du pays se distingue comme étant la zone la plus aride par rapport au reste.

   Remarque :

   Cette couche est publiée par Esri, l’USGS et l’Agence spatiale européenne. Elle est disponible dans ArcGIS Living Atlas.

6. Désélectionnez la couche World Distance to Water (Distance par rapport à l’eau au niveau mondial).
7. Sélectionnez et développez la couche European Space Agency WorldCover 2021 Land Cover (Occupation du sol 2021 WorldCover de l’agence spatiale européenne).

   

   Cette couche montre les classes de l’occupation du sol dérivées de l’imagerie satellite à une résolution de 10 mètres. Cette couche contient des informations très précises sur le paysage mondial actuel.

   

   Pour hiérarchiser les fonctions et services des écosystèmes, conformément aux cibles 30x30, vous voulez donner la priorité en matière de conservation aux zones recouvertes d’arbres et d’arbustes par rapport aux terres agricoles et aux zones urbaines.

   Remarque :

   Cette couche provient du Consortium WorldCover et de l’agence spatiale européenne pour les années 2020/2021. Les données découlent de l’imagerie satellite Sentinel. Elle est disponible dans ArcGIS Living Atlas.

8. Désélectionnez la couche European Space Agency WorldCover 2021 Land Cover (Occupation du sol 2021 WorldCover de l’agence spatiale européenne).
9. Sélectionnez et développez la couche Land Cover Vulnerability Change 2050 - Country (Évolution de la vulnérabilité de l’occupation du sol – Pays).

   

   Cette couche, produite par Clark Labs à Clark University, recherche les tendances de changement en matière d’occupation du sol et extrapole ces tendances dans le futur jusqu’à l’année 2050.

   

   Certaines zones sont plus vulnérables au changement à cause de pressions telles que l’urbanisation et la déforestation. Les zones en violet foncé sont moins vulnérables, tandis que celles illustrées en jaune vif sur la carte sont les plus en péril et doivent être conservées avant de perdre de leur viabilité. L’utilisation de cette couche va dans le sens de la cible 1 du Cadre mondial de la biodiversité (GBF, Global Biodiversity Framework), qui vise à empêcher la perte de zones d’importance élevée en matière de biodiversité.

   Remarque :

   Cette couche est disponible dans ArcGIS Living Atlas. Elle est partagée sous une licence Creative Commons Attribution.

   Maintenant que vous avez étudié les données, vous allez utiliser Suitability Modeler pour les pondérer les unes par rapport aux autres afin de déterminer quels autres 15 pour cent du pays recommander en termes de conservation dans le cadre des objectifs 30x30.

Rastériser les données pour l’analyse

Vous allez utiliser un ensemble enregistré en local de couches découpées dans Suitability Modeler pour accélérer le traitement.

1. Dans la fenêtre cartographique, cliquez sur l’onglet de la carte Kenya.

   

   Cette carte contient une copie des couches de la carte précédente, avec quelques légères modifications. Tout d’abord, pour augmenter la vitesse de traitement, chacune des couches a été découpée à l’aide de l’entité de limite du Kenya et stockée en tant que données locales dans le projet. Le suffixe _Kenya a été ajouté au nom des couches pour indiquer la modification.

   

   Pour simplifier l’analyse d’adéquation, la couche bivariée de la richesse et de la rareté des espèces a été dupliquée et chaque couche a été symbolisée de façon indépendante par les attributs de richesse ou de rareté, avec une symbologie ajustée pour mettre en évidence chaque attribut de façon distincte.

   

   La couche de distance par rapport à l’eau a également été symbolisée par un étirement et une nouvelle combinaison de couleurs.

   

   Deux autres étapes de préparation sont nécessaires avant de démarrer l’analyse. Suitability Modeler fonctionne avec des données raster. Les couches de richesse et de rareté des espèces étant des couches d’entités, vous allez les convertir en rasters.

2. Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), saisissez entité vers raster dans la zone de recherche.
3. Cliquez sur Feature to Raster (Entité vers raster).

   

4. Dans l’outil Feature to Raster (Entité vers raster), configurez les paramètres suivants :
   • Pour Input features (Entités en entrée), sélectionnez GlobalTerrRaR_025_Richness_Kenya.
   • Pour Field (Champ), sélectionnez Rich_all (Rich_tout).
   • Poor Output raster (Raster en sortie), saisissez GlobalTerrRaR_025_Richness_Raster_Kenya.
   • Dans Output cell size (Taille de cellule en sortie), entrez 1000.

   

   La taille de cellule de 1 000 mètres, ou 1 kilomètre, est un compromis entre les polygones relativement grands et la nécessité de capturer leurs limites.

5. Cliquez sur Run (Exécuter).

   La couche raster, GlobalTerrRaR_025_Richness_Raster_Kenya, est ajoutée à la carte. Avant de fermer l’outil, vous allez l’exécuter à nouveau sur la couche de rareté des espèces.

6. Pour Input features (Entités en entrée), sélectionnez GlobalTerrRaR_025_Rarity_Kenya.
7. Pour Field (Champ), sélectionnez Rar_all (Rar_tout) ou vérifiez que cette option est sélectionnée.
8. Pour Output raster (Raster en sortie), saisissez GlobalTerrRaR_025_Rarity_Raster_Kenya. Vérifiez que Output cell size (Taille de cellule en sortie) est défini sur 1 000.

   

9. Cliquez sur Run (Exécuter).

   La couche raster GlobalTerrRaR_025_Rarity_Raster_Kenya est ajoutée à la carte. Vous n’avez plus besoin des couches d’entités de richesse et de rareté d’origine.

10. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur GlobalTerrRaR_025_Rarity_Kenya et sélectionnez Remove (Supprimer).
11. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur GlobalTerrRaR_025_Richness_Kenya et sélectionnez Remove (Supprimer).

    Maintenant que ces couches ont été converties au format raster, vous êtes prêt à utiliser Suitability Modeler.

Démarrer une analyse d’adéquation

Vous allez ensuite démarrer un nouveau modèle d’analyse d’adéquation et y ajouter des rasters.

1. Sur le ruban, sous l’onglet Analysis (Analyse), dans le groupe Workflows (Processus), cliquez sur Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation).

   

   L’onglet Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation) est visible sur le ruban. La fenêtre Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation) s’affiche. Vous allez commencer par créer un modèle.

2. Pour Model name (Nom de modèle), saisissez Kenya conservation priorities.

   

3. Pour Output suitability raster (Raster d’adéquation en sortie), saisissez Conservation_suitability_Kenya.

   

   La couche de modèle Kenya conservation priorities (Priorités de conservation au Kenya) est ajoutée dans la fenêtre Contents (Contenu). Vous allez ensuite ajouter les couches d’informations au modèle.

4. Cliquez sur l’onglet Suitability (Adéquation).

   

5. Dans la section Criteria (Critères), pour Input rasters (Rasters en entrée), cliquez sur la flèche. Dans le menu, cliquez sur Select All (Sélectionner tout), puis sur Add (Ajouter).

   

   Les rasters en entrée sont ajoutés au modèle.

   

   Vous avez ajouté des rasters au modèle d’adéquation.

Transformer les couches

La prochaine étape dans le processus de modélisation d’adéquation consiste à transformer les rasters. Le premier raster que vous allez transformer est celui de la distance par rapport à l’eau. Il s’agit d’un raster continu. Vous allez le transformer de façon à utiliser 10 catégories de distance par rapport à l’eau.

1. Dans la table Criteria (Critères), sélectionnez Distance_to_Water_Kenya.

   

   La vue Transformation Pane (Fenêtre de transformation) s’affiche et présente la couche Distance_to_Water_Kenya. Dans cette vue, la répartition des données dans le raster apparaît sous forme d’histogramme.

   

   La vue présente également le champ en cours d’affichage et la plage de valeurs de chaque classe.

   

   La transformation Range of Classes (Plage de classes) a été sélectionnée pour ces données en fonction des propriétés. Si vous examinez l’appariement par défaut des valeurs, des valeurs d’adéquation faibles sont attribuées aux valeurs faibles dans le raster en entrée. Examinez la transformation pour chaque couche et déterminez si elle fonctionne correctement pour le problème que vous modélisez. Pour ce raster en particulier, les valeurs faibles impliquent de courtes distances par rapport à l’eau, ce qui devrait être classé comme une adéquation élevée.

   Si vous souhaitiez utiliser la transformation Range of Classes (Plage de classes) pour ces données, vous pourriez cliquer sur le bouton Reverse (Inverser) pour inverser l’ordre des classes. Cela aurait pour effet d’attribuer des valeurs élevées aux localisations proches de l’eau et des valeurs faibles à celles qui en sont éloignées. Au lieu de cela, vous allez choisir un type de transformation différent.

2. Cliquez sur Continuous Functions (Fonctions continues).

   

   La fonction MSSmall a été définie comme le meilleur ajustement.

   

   La vue Transformation Pane (Fenêtre de transformation) montre la courbe correspondant aux données dans un histogramme des valeurs transformées.

   

   La fonction qui ajuste ces données est MSSmall. Cette fonction redimensionne les données en entrée en fonction de la moyenne et de l’écart type où les valeurs plus faibles du raster en entrée font l’objet de la préférence la plus élevée. Sous cette fonction, les zones de distance courte et intermédiaire sont classées comme hautement appropriées, tandis que les zones de longue distance sont classées comme faiblement appropriées. Cette fonction est un modèle d’adéquation plus précis pour ce problème.

3. Dans la fenêtre Contents (Contenu), vérifiez que la couche Kenya conservation priorities (Priorités de conservation au Kenya) est cochée.
4. Dans la fenêtre Contents (Contenu), décochez la couche raster en sortie Conservation_suitability_kenya.

   

   Vous allez examiner le raster en sortie Conservation_suitability_Kenya à la fin de l’analyse d’adéquation.

   Lorsque la couche Transformed Distance_to_Water_Kenya a été ajoutée dans la fenêtre Transformation, elle a aussi été ajoutée à la fenêtre Contents (Contenu) et à la carte Kenya.

   

   Dans cette couche, le rouge représente les distances les plus élevées par rapport à l’eau et le vert les distances moindres.

   Remarque :

   Il est possible que vous ayez utilisé la transformation par défaut Range of Classes (Plage de classes) si votre carte comporte beaucoup plus de rouge que de vert. Si la partie sud-ouest de la carte s’affiche majoritairement en rouge, avec certaines zones en vert au nord-est, les valeurs d’adéquation sont inversées. Les lieux dont la distance par rapport à l’eau est élevée ont un classement élevé, tandis que les lieux plus proches de l’eau ont un classement faible.

   Cette transformation convertit les valeurs de distance linéaire dans le raster d’origine selon une échelle de 1 à 10 afin de pouvoir l’ajouter aux autres couches dans la superposition. Vous allez ensuite transformer une autre couche.

5. Dans l’outil Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation), dans la table Criteria (Critères), sélectionnez GlobalTerrRaR_025_Rarity_Raster_Kenya.

   

   La vue Transformation Pane (Fenêtre de transformation) s’actualise pour afficher la plage de classes de la couche relative à la rareté.

   

   Pour cette couche, une valeur de rareté élevée doit recevoir une valeur d’adéquation élevée. L’histogramme des valeurs est également mis à jour.

   

   La couche est ajoutée à la fenêtre Contents (Contenu) dans le groupe de couches Kenya conservation priorities (Priorités de conservation au Kenya) ainsi qu’à la carte Kenya.

   

   Remarque :

   Lorsque vous explorez les couches d’adéquation dans les étapes suivantes, si vous ne voyez pas de couche sur la carte, faites glisser la couche vers le haut dans la fenêtre Contents (Contenu) ou désactivez les couches situées au-dessus.

6. Dans la table Criteria (Critères), sélectionnez GlobalTerrRaR_025_Richness_Raster_Kenya.

   

   La vue Transformation Pane (Fenêtre de transformation) s’actualise pour afficher la plage de classes de la couche relative à la richesse.

   

   Pour cette couche, les valeurs de richesse élevées sont appariées aux valeurs d’adéquation élevées. La vue présente également l’histogramme des valeurs.

   

   La couche est également ajoutée à la carte.

   

7. Dans la table Criteria (Critères), sélectionnez LandCoverVulnerability_Kenya.

   

   Pour cette couche, les valeurs de vulnérabilité élevées doivent avoir des valeurs d’adéquation élevées.

   

   La couche est également ajoutée à la carte.

   

   Vous avez transformé la plupart des critères en entrée. La couche Occupation du sol étant une variable catégorielle, vous allez la transformer légèrement.

Reclasser la variable d’occupation du sol

La prochaine étape de préparation pour cette analyse consiste à spécifier une transformation catégorielle pour la couche d’occupation du sol. Vous allez donner la priorité à certaines classes d’occupation du sol par rapport à d’autres, d’après leur valeur de biodiversité.

Le raster contient des catégories uniques. Pour faciliter la classification, vous allez modifier le champ qui servira à la transformation.

1. Dans la table Criteria (Critères), sélectionnez EuropeanSpaceAgencyWorldcover_Kenya.

   

   La vue Transformation Pane (Fenêtre de transformation) montre l’appariement par défaut actuel, mais celui-ci repose sur les valeurs d’ID d’objet de la table attributaire raster. Vous allez utiliser à la place le nom de classe de l’occupation du sol.

2. Dans la Transformation Pane (Fenêtre de transformation), cliquez sur Value (Valeur) et sur ClassName (NomClasse).

   

   La vue Transformation Pane (Fenêtre de transformation) présente maintenant l’appariement des noms de classe avec des valeurs.

   

   Pour hiérarchiser les fonctions et services des écosystèmes, vous voulez positionner les terres arborées en haut de liste.

3. Dans la colonne Suitability (Adéquation), pour TreeCover (Couverture arborée), cliquez sur la valeur, saisissez 10, puis appuyez sur Entrée.

   

   Il s’agit de la valeur la plus élevée. Les zones arbustives jouant un rôle également important du point de vue de la biodiversité, vous allez leur attribuer un classement d’adéquation légèrement inférieur : 9.

4. Dans la colonne Suitability (Adéquation), pour Shrubland (Zone arbustive), cliquez sur la valeur, saisissez 9, puis appuyez sur Entrée.

   Les pâturages jouant un rôle également important, vous allez leur attribuer un classement d’adéquation légèrement inférieur : 8.

5. Dans la colonne Suitability (Adéquation), pour Grassland (Pâturages), cliquez sur la valeur, saisissez 8, puis appuyez sur Entrée.

   

   Les zones les moins importantes à conserver sont les terres urbanisées.

6. Dans la colonne Suitability (Adéquation), pour Built-up (Bâti), cliquez sur la valeur, saisissez 1, puis appuyez sur Entrée.

   Les terres agricoles jouant également un rôle moins important dans cette analyse, vous allez leur attribuer une valeur faible : 2.

7. Dans la colonne Suitability (Adéquation), pour Cropland (Terres agricoles), cliquez sur la valeur, saisissez 2, puis appuyez sur Entrée.

   Les terres nues ou peu végétalisées jouant un rôle également moins important, vous allez leur attribuer la valeur 3.

8. Dans la colonne Suitability (Adéquation), pour Cropland (Terres nues ou peu végétalisées), cliquez sur la valeur, saisissez 3, puis appuyez sur Entrée.

   Cet appariement tient compte de la majorité des types d’occupation du sol au Kenya.

   

9. Faites défiler l’écran pour voir les valeurs restantes.

   

   Les mangroves et les zones humides herbacées sont importantes pour la biodiversité, vous allez donc laisser les valeurs d’adéquation par défaut 10 et 9, respectivement. Les terres recouvertes de neige et de glace sont rares au Kenya, et les étendues d’eau permanentes sont importantes pour la biodiversité aquatique. Vous accepterez les valeurs par défaut pour ces éléments.

   La distribution des valeurs transformées s’affiche dans l’histogramme.

   

   Vous allez ensuite prévisualiser les résultats du modèle d’adéquation.

10. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cochez la couche Conservation_suitability_Kenya.

    

    La carte montre les résultats du modèle.

    

    Ces résultats préliminaires étant satisfaisants, vous allez exécuter le modèle pour produire une copie raster de la sortie dans la géodatabase de votre projet.

Spécifier une résolution en sortie et exécuter le modèle

Avant d’exécuter le modèle, configurez la taille de cellule de la sortie. Par défaut, la taille de cellule est la valeur maximale des tailles de cellule dans chaque couche en entrée. Dans cette analyse, vous avez plusieurs couches haute résolution et deux couches très basse résolution (richesse et rareté des espèces). Par défaut, la sortie aura une résolution de 1 kilomètre, ce qui correspond aux deux couches de plus basse résolution.

Une sortie basse résolution est traitée plus rapidement et occupe moins d’espace sur le disque, mais elle est aussi moins utile pour prendre des décisions relatives à la gestion du territoire. Une sortie haute résolution prend plus de temps à traiter et occupe plus d’espace de stockage sur le disque, mais elle est plus utile pour prendre des décisions. En guise de compromis, vous allez définir la résolution en sortie sur une valeur intermédiaire.

1. Dans la fenêtre Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation), cliquez sur l’onglet Environments (Environnements).

   

2. Accédez à la section Raster Analysis (Analyse raster) et développez-la.
3. Pour Cell Size (Taille de cellule), sélectionnez Same as layer Distance_to_Water_Kenya (Identique à la couche Distance_to_Water_Kenya).

   

   La taille de cellule de cette couche est d’environ 200 mètres, ce qui se trouve entre les données de plus haute résolution (10 mètres) et la plus basse résolution (1 kilomètre).

4. Cliquez sur l’onglet Paramètres.

   

5. Dans la fenêtre Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation), cliquez sur Run (Exécuter).

   

   Le modèle s’exécute et génère la couche raster Conservation_suitability_Kenya. En fonction de votre ordinateur, l’exécution du modèle peut être plus ou moins longue.

   

   Dans la sortie, vous voyez l’impact des données de plus basse résolution, dans les fragmentations de pixels grossiers de 30 kilomètres, mais le résultat retient également certaines des données détaillées issues des couches de résolution plus élevées. Cette résolution en sortie est acceptable pour l’analyse. Les valeurs sont comprises entre 50 (ce qui représente 10 points, ou la valeur maximale, pour chacune des couches en entrée) et 16,8 points (ce qui représente les scores faibles de chacune des couches en entrée). Les valeurs élevées dans la sortie représentent les zones qui doivent être conservées en priorité, d’après les valeurs que vous avez attribuées dans le modèle.

   Le résultat repose sur les données, mais également sur votre jugement et vos connaissances professionnelles concernant les couches à inclure, l’importance des différentes couches, ainsi que la transformation et la pondération des valeurs. La pondération est un traitement itératif non linéaire qui est soumis à des contraintes inhérentes.

Localiser les régions

Le Suitability Modeler permet de localiser des régions en fonction de la couche de résultat du modèle. Vous allez maintenant identifier quatre régions qui totalisent une surface égale aux 15 pour cent restants avant d’atteindre l’objectif 30x30.

1. Dans la fenêtre Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation), cliquez sur l’onglet Locate (Localiser).

   

2. Pour Input suitability map (Carte d’adéquation en entrée), sélectionnez Conservation_suitability_Kenya.
3. Pour Total area (Surface totale), saisissez 87000.

   Cette valeur est la superficie qui, selon vos calculs, doit être ajoutée comme territoire protégé pour atteindre les objectifs 30x30.

4. Pour Area units (Unités de surface), sélectionnez Square kilometers (Kilomètres carrés).
5. Pour Output raster (Raster en sortie), saisissez Kenya_conservation_areas.

   

6. Pour Number of regions (Nombre de régions), saisissez 4.

   

   L’avertissement qui se trouve à côté du paramètre Number of regions (Nombre de régions) indique que l’outil va utiliser la méthode combinatoire pour sélectionner les régions parce que la valeur choisie, 4, est inférieure à 8. La section Region growth and search parameters (Paramètres de recherche et de croissance des régions) de la fenêtre Locate (Localiser) vous permet de changer de méthode, mais ce n’est pas nécessaire dans ce cas. La méthode combinatoire convient mieux aux petits nombres de régions. Si vous avez choisi de créer plus de 8 régions, l’outil utilise par défaut la méthode de sélection séquentielle, qui est beaucoup plus efficace pour les nombres plus importants de régions.

7. Pour Maximum distance between regions (Distance maximale entre les régions), saisissez 50.
8. Pour Distance units (Unités de distance), sélectionnez Kilometers (Kilomètres).

   

   Vous pouvez configurer une superficie minimale et une superficie maximale pour chaque région, ainsi qu’une distance minimale entre les régions si vous voulez qu’elles soient dispersées, mais cela n’est pas nécessaire pour cette analyse.

9. Pour Input suitability map or feature of existing regions (Entité ou carte d’adéquation en entrée pour les régions existantes), cliquez sur le bouton Browse (Navigation).
10. Cliquez sur Databases (Bases de données).

    

11. Double-cliquez sur la géodatabase model_conservation_suitability.gdb.

    

12. Cliquez sur WDPA_04_25_Kenya. Cliquez sur OK.

    Cette couche, que vous avez créée plus tôt sur l’autre carte, comporte les zones conservées existantes. Ces zones éviteront à l’outil d’ajouter des zones déjà protégées aux zones de conservation proposées.

    

13. Cliquez sur Run (Exécuter).

    L’outil s’exécute et la nouvelle couche Kenya_conservation_areas est ajoutée à la carte.

    

    Remarque :

    Les couleurs sur la carte peuvent différer de l’image d’exemple.

    Le résultat montre quatre régions, totalisant 87 000 km² à l’intérieur du Kenya. Les zones actuellement protégées ne sont pas incluses dans les résultats, mais la priorité est donnée aux zones continues. Sont également prioritaires les zones qui comportent une valeur de richesse des espèces, de rareté des espèces et d’accès à l’eau élevée, celles dont le sol est principalement recouvert d’arbres, de pâturages et d’arbustes et celles qui présentent une forte vulnérabilité au changement.

    Les zones en gris, rouge, bleu et jaune sont celles que le modèle a identifiées comme des zones de conservation principale. Il s’agit de zones à forte biodiversité et avec un fonctionnement écosystémique important qui pourraient être dégradées si elles ne faisaient pas l’objet d’une mesure de conservation. L’une d’entre elles est proche du littoral, ce qui entre dans le cadre de la cible des Nations Unies, consistant à intégrer des paysages marins plus vastes. D’autres sont proches des centres urbains et d’autres encore se trouvent à proximité de parties arborées et à forte biodiversité du Kenya.

Dans ce didacticiel, vous avez identifié la surface qui est actuellement protégée au Kenya et déterminé la surface supplémentaire qui doit faire l’objet d’une protection pour remplir les objectifs 30x30 des Nations Unies. Vous avez mené une analyse en respectant les cibles du Cadre mondial de la biodiversité afin de sauvegarder les zones à forte biodiversité et présentant une grande importance pour le fonctionnement écosystémique. Vous avez utilisé les données de ArcGIS Living Atlas dans Suitability Modeler pour créer une superposition pondérée des couches transformées. Vous avez utilisé la fonction Locate (Localiser) pour identifier les zones compactes à conserver, vous êtes servi des zones conservées existantes et avez pondéré différents facteurs.

Pour aller plus loin, vous pourriez convertir le raster Kenya_conservation_areas en couche d’entités et la partager dans une carte Web. Elle pourrait être utile pour communiquer vos résultats d’analyse à vos collègues et à la communauté dans son ensemble. Vous pourriez élaborer le récit de cette analyse, des objectifs 30x30 et de la conservation dans votre région en intégrant la carte comme faisant partie d’un récit avec ArcGIS StoryMaps.

Vous trouverez d’autres didacticiels dans la bibliothèque des didacticiels.

Crédits

• WDPA – World Database of Protected Areas - UNEP-WCMC and IUCN (2024), Protected Planet: The World Database on Protected Areas (WDPA), en ligne, version du 04/2024 téléchargée, Cambridge, UK : UNEP-WCMC and IUCN. Accessible sur www.protectedplanet.net.
• UNEP-WCMC (2019). User Manual for the World Database on Protected Areas and world database on other effective area based conservation measures : 1.6. UNEP-WCMC : Cambridge, UK. Accessible sur : http://wcmc.io/WDPA_Manual
• GlobalTerrRaR_025deg - Map of Life, Yale University - Jetz, W., McPherson, J. M., and Guralnick, R. P. (2012). Integrating biodiversity distribution knowledge: toward a global map of life. Trends in Ecology and Evolution 27:151-159. DOI:10.1016/j.tree.2011.09.007.
• World Distance to Water - Source : Esri, USGS, ESA
• European Space Agency WorldCover 2020 Land Cover - © ESA WorldCover project 2020 / Contient des données Copernicus Sentinel modifiées (2020) traitées par le consortium ESA WorldCover
• Sources Carte topographique du monde : Esri, TomTom, Garmin, FAO, NOAA, USGS, les contributeurs OpenStreetMap et la communauté des utilisateurs SIG
• Sources de la couche Ombrage mondial : Esri, Maxar, Airbus DS, USGS, NGA, NASA, CGIAR, N Robinson, NCEAS, NLS, OS, NMA, Geodatastyrelsen, Rijkswaterstaat, GSA, Geoland, FEMA, Intermap et la communauté des utilisateurs SIG
• Land Cover Vulnerability Change 2050 – Country - Clark Labs
• Ce didacticiel repose sur une démonstration présentée par Abigail Fitzgibbon.