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.
Rechercher des données dans le Living Atlas
Vous allez commencer par examiner les couches de données disponibles dans ArcGIS Living Atlas qui peuvent être utiles à 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.
- Dans un navigateur, consultez https://livingatlas.arcgis.com/en/home/
- Connectez-vous à ArcGIS Online.
Remarque :
Si vous ne disposez pas d’un compte d’organisation, consultez les options disponibles pour accéder aux logiciels.
- 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]).
- 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.
Vous allez réaliser une exploration plus poussée avant de commencer l’analyse.
Vous pouvez rechercher les couches ArcGIS Online en fonction de leur nom ou de leur ID, qui apparaît dans l’URL :
https://arcgis.com/home/item.html?id=2b93b06dc0dc4e809d3c8db5cb96ba69 - Prenez note du nom de la couche, World Countries Generalized (Pays du monde [généralisation]) et de la valeur Item ID (ID d’élément) présente dans l’URL : 2b93b06dc0dc4e809d3c8db5cb96ba69
- Dans la zone de recherche ArcGIS Living Atlas, saisissez world database of protected areas et cliquez sur WDPA - World Database of Protected Areas (WDPA - Base de données mondiale des zones protégées) dans les résultats.
- 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.La couche est accessible à l’adresse : https://arcgis.com/home/item.html?id=ae78aeb913a343d69e950b53e29076f7
- Prenez note du nom de la couche et de la valeur Item ID (ID d’élément).
WDPA - World Database of Protected Areas (WDPA – Base de données mondiale des zones protégées)
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.
Vous avez identifié certaines couches de données utiles dans ArcGIS Living Atlas. Vous allez ensuite ouvrir un paquetage de projet ArcGIS Pro avec ces couches et d’autres, puis explorer les données.
Ajouter des données du Living Atlas dans ArcGIS Pro
Vous avez observé les données du site Web ArcGIS Living Atlas. Vous allez maintenant ouvrir ArcGIS Pro, ajouter certaines données ArcGIS Living Atlas au projet et les examiner.
- Téléchargez le paquetage de projet Model conservation suitability.ppkx et localisez le fichier téléchargé sur votre ordinateur.
Remarque :
La plupart des navigateurs Web téléchargent les fichiers dans le dossier Téléchargements de votre ordinateur, par défaut. - Double-cliquez sur le paquetage de projet Model conservation suitability.ppkx.
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.
Le paquetage de projet est extrait et le projet s’ouvre sur une carte qui illustre un fond de carte. Plusieurs couches se trouvent dans la fenêtre Contents (Contenu), mais elles sont actuellement désactivées. Vous allez maintenant ajouter une couche du ArcGIS Living Atlas à cette carte.
- Sur le ruban, dans l’onglet View (Affichage), cliquez sur Catalog Pane (Fenêtre Catalogue).
- Dans la fenêtre Catalog (Catalogue), cliquez sur Portal (Portail).
- Cliquez sur Living Atlas (Atlas dynamique).
- Copiez la valeur Item ID (ID d’élément) de la couche World Countries Generalized (Pays du monde [généralisation]), 2b93b06dc0dc4e809d3c8db5cb96ba69, collez-la dans la zone Search Living Atlas et appuyez sur Entrée.
- Dans les résultats de recherche, cliquez avec le bouton droit sur World Countries (Generalized) (Pays du monde [généralisé]) et sélectionnez Add to current map (Ajouter à la carte actuelle).
La couche est ajoutée à la carte.
- Dans la fenêtre Catalog (Catalogue), dans la zone Search Living Atlas (Rechercher dans le Living Atlas), saisissez World Database of Protected Areas et appuyez sur Entrée.
- 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) est ajoutée à la carte.
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 la surface protégée au Kenya et déterminer la part restante qui doit être conservée pour atteindre l’objectif 30x30.
Extraire un polygone
Vous allez utiliser le polygone Kenya généralisé pour calculer la surface qui est actuellement conservée.
- Sur le ruban, dans l’onglet Map (Carte), dans le groupe Inquiry (Requête), cliquez sur Locate (Localiser).
Le bouton Localiser est utile pour rechercher des lieux.
- 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.
- Dans la zone de recherche, saisissez Kenya et appuyez sur la touche Entrée.
- Dans les résultats, cliquez avec le bouton droit sur Kenya et sélectionnez Add To Selection (Ajouter à la sélection).
Le polygone Kenya est sélectionné.
- Dans les résultats, cliquez avec le bouton droit sur Kenya et sélectionnez Zoom To (Zoom sur).
La carte effectue un zoom sur le Kenya.
- Fermez la fenêtre Localiser.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur la couche World_Countries_Generalized, placez le pointeur sur Data (Données) et cliquez sur 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.
- Pour le nom Output Feature Class (Classe d’entités en sortie), saisissez KenyaFeature.
La localisation par défaut de la nouvelle classe d’entités est la géodatabase du projet, ce qui est parfait.
- Cliquez sur OK pour exécuter l'outil.
La nouvelle couche KenyaFeature (EntitéKenya) est ajoutée à la carte. Vous n’avez plus besoin de la couche World_Countries_Generalized.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur la couche World_Countries_Generalized et sélectionnez Remove (Supprimer).
- Cliquez sur le témoin de couleur associé à la couche KenyaFeature (EntitéKenya).
- 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.
- Fermez la fenêtre Symbology (Symbologie).
La prochaine étape qui vise à déterminer la portion du Kenya actuellement protégée consiste à extraire ces zones de la couche WDPA.
Extraire les zones protégées
La couche WDPA possède des données pour le monde entier. Comme vous n’avez pas besoin de la couche entière pour répondre à votre question sur les zones protégées au Kenya, vous allez sélectionner les entités correspondant au Kenya et les exporter dans une nouvelle couche.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Map (Carte) et dans la section Selection (Sélection), cliquez sur Select By Location (Sélectionner selon la localisation).
Vous allez utiliser la couche KenyaFeature (EntitéKenya) pour sélectionner des entités de la couche WDPA.
- Pour Input Features (Entités en entrée), sélectionnez la couche WDPA – World Database of Protected Areas\WDPA_poly_Latest.
- Acceptez la relation de sélection par défaut, Intersect (Intersecter).
- Pour Selecting Features (Entités de sélection), sélectionnez la couche KenyaFeature.
- Cliquez sur OK.
Les entités surfaciques de la couche WDPA qui chevauchent le Kenya sont sélectionnées.
Dans le cadre de cette analyse simplifiée, il n’est pas important de connaître le type de protection qui régit chaque zone. De plus, les polygones de cette couche se superposent et vous ne voulez pas comptabiliser deux fois les zones qui tombent sous le coup de plusieurs juridictions de conservation. Vous allez donc fusionner les entités.
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 Calculating protected area and OECM coverage et le document User Manual for the World Database on Protected Areas and world database on other effective area-based conservation measures. - Cliquez sur l’onglet Analysis (Analyse) et, dans la section Geoprocessing (Géotraitement), cliquez sur Tools (Outils).
- Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), dans la zone de recherche, saisissez Dissolve (Fusionner).
- Dans les résultats de recherche, cliquez sur l’outil Dissolve (Fusionner).
- Pour Input Features (Entités en entrée), sélectionnez la couche WDPA – World Database of Protected Areas\WDPA_poly_Latest.
Il s’agit des entités surfaciques représentant les zones protégées. Le nom de la couche inclut Latest (Les plus récents) parce que ce service d’entités hébergé contient la version la plus récente des données.
Comme certaines entités ont été sélectionnées, l’outil indique qu’il va utiliser les entités sélectionnées.
- Pour Output Feature Class (Classe d’entités en sortie), saisissez WDPA_Dissolve_ et ajoutez le mois et l’année, dans ce cas 04_24.
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_24, mais vous devez utiliser le mois et l’année en cours lorsque vous extrayez ces données) dans 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.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Les entités de la couche WDPA qui touchent le Kenya sont fusionnées, vous allez maintenant les découper sur la limite du Kenya.
- En haut de l’outil Dissolve (Fusionner), cliquez sur le bouton de retour.
- Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), dans la zone de recherche, saisissez pairwise clip.
- Dans les résultats, cliquez sur Pairwise Clip (Découpage deux par deux).
- Pour Input Features (Entités en entrée), sélectionnez WDPA_Dissolve_04_24.
Il s’agit des entités surfaciques que vous avez fusionnées, représentant les zones protégées qui sont à l’intérieur du Kenya ou qui touchent sa frontière.
- Pour Clip Features (Entités de découpage), sélectionnez KenyaFeature (EntitéKenya).
- Pour Output Feature Class (Classe d’entités en sortie), saisissez WDPA_Kenya_ et ajoutez le mois et l’année, dans ce cas 04_24.
Il est recommandé d’ajouter le mois et l’année, dans ce cas 04_24, dans la sortie extraite de l’outil pour garder une trace de la date à laquelle cette version des données a été extraite.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
L’outil s’exécute et les zones protégées fusionnées sont découpées sur la limite du Kenya.
Vous n’avez plus besoin de la source WDPA – World Database of Protected Areas et des couches WDPA_Dissolve_04_24 sur la carte.
- 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).
- Cliquez avec le bouton droit de la souris sur WDPA_Dissolve_04_24 et sélectionnez Remove (Supprimer).
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.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur KenyaFeature (EntitéKenya) et sélectionnez Attribute Table (Table attributaire).
- Dans la table attributaire, faites défiler l’écran jusqu’à la colonne Shape_Area (Surface_Forme) et examinez la valeur de la surface de l’entité.
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.
Remarque :
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. - Cliquez sur Add (Ajouter).
- Dans la liste Fields (Champs), pour Field Name (Nom de champ), saisissez Area_KM.
- Double-cliquez sur la colonne Data Type (Type de données) du nouveau champ et sélectionnez Double.
- Sur le ruban, dans l’onglet Fields (Champs), dans la section Manage Edits (Gérer les mises à jour), cliquez sur Save (Enregistrer).
- Cliquez avec le bouton droit sur le nom de champ Area_KM (Surface_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.
- Dans l’outil Calculate Geometry (Calculer la géométrie), dans la section Geometry Attributes (Attributs géométriques), pour Field (Champ), choisissez Area_KM (Surface_KM).
- Pour Property (Propriété), sélectionnez Area (geodesic) (Surface (géodésique)).
- 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 loin afin de connaître le pourcentage du Kenya qui est actuellement protégé.
- 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 de pays dans cette couche. Dans le cadre de cette analyse, la précision est suffisante.
Calculer la zone protégée
Vous allez maintenant calculer la surface de la couche des zones protégées. Répétez la procédure qui vous a permis de calculer la superficie du Kenya sur la couche WDPA_Kenya_04_24.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur la couche WDPA_Kenya_04_24 et sélectionnez Attribute Table (Table attributaire).
- Dans la table attributaire, cliquez sur Add Field (Ajouter un champ).
- Ajoutez un nouveau champ nommé Area_KM (Surface_KM) de type Double et enregistrez la modification dans la table attributaire.
- Fermez la fenêtre Champs.
- Dans la table WDPA_Kenya_04_24, cliquez avec le bouton droit sur le nom de champ Area_KM (Surface_KM) et sélectionnez Calculate Geometry (Calculer la géométrie).
- Dans l’outil Calculate Geometry (Calculer la géométrie), définissez Field (Champ) sur Area_KM (Surface_KM), Property (Propriété) sur Area (geodesic) (Surface [géodésique]) et Area Unit (Unité de surface) sur Square Kilometers (Kilomètres carrés), puis cliquez sur OK.
- Examinez la valeur obtenue dans le champ Area_KM (Surface_KM). Elle doit être d’environ 91 382.
La surface totale est de 581 864, dont 91 382, ou 15,7 %, de surface actuellement protégée.
- Fermez la table attributaire de la couche WDPA_Kenya_04_24.
- Fermez la table attributaire de la couche KenyaFeature (EntitéKenya).
- Cliquez sur Save (Enregistrer) pour enregistrer votre 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 ?
Dans la section suivante, vous allez utiliser Suitability Modeler dans l’extension Extension ArcGIS Spatial Analyst pour répondre à cette question.
Déterminer les zones haute priorité
Maintenant que vous avez identifié la surface restante qui doit être conservée pour atteindre la cible 30x30 des Nations unies, vous allez déterminer quelles zones doivent être ajoutées en priorité à la zone protégée. Vous allez utiliser les données du ArcGIS Living Atlas et de Suitability Modeler de l’extension Extension ArcGIS Spatial Analyst 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 maintenant examiner les données pour en savoir plus sur les couches que vous envisagez d’utiliser dans votre analyse.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désélectionnez la couche WDPA_Kenya_04_24.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cochez la couche GlobalTerrRaR_025deg.
- 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).
Comme vous le constatez, certaines zones (en particulier le long de la côte et au nord de la ville de Nairobi) se distinguent par la rareté élevée des espèces.
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.
Elle est disponible dans ArcGIS Living Atlas.
Les conditions d’utilisation de la couche interdisent tout objectif commercial ou gain personnel. La couche est utilisée dans ce didacticiel avec l’autorisation de Map of Life et de Yale University.
- Désactivez la couche GlobalTerrRaR_025deg.
- 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.
Cette couche est publiée par Esri, l’USGS et l’agence spatiale européenne et est partagée avec ArcGIS Living Atlas sur :
https://www.arcgis.com/home/item.html?id=46cbfa5ac94743e4933b6896f1dcecfd
- Désélectionnez la couche World Distance to Water (Distance par rapport à l’eau au niveau mondial).
- 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. Ce sont 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.
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.
https://www.arcgis.com/home/item.html?id=e28b7e1da5414010ba4f47dd5a3c3ebb
- Désélectionnez la couche European Space Agency WorldCover 2021 Land Cover (Occupation du sol 2021 WorldCover de l’agence spatiale européenne).
- 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 des tendances dans l’occupation du sol et extrapole ces tendances dans le futur jusqu’à l’année 2050.
Ils ont créé un modèle pour comprendre quels paysages et types d’occupation du sol sont les plus vulnérables au changement des 30 prochaines années environ.
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.
Cette couche est disponible dans le Living Atlas sur :
https://www.arcgis.com/home/item.html?id=20bfd812017e4bc1a241d2581c156bcd
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.
- 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 :
- 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 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.
- 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.
- Ouvrez la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement) et saisissez feature to raster dans la zone de recherche.
- Cliquez sur Feature to Raster (Entité vers raster).
- Dans l’outil Feature to Raster (Entité vers raster), 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 km, est un compromis entre les polygones relativement grands et la nécessité de capturer leurs limites.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La couche raster, GlobalTerrRaR_025_Richness_Raster_Kenya, est ajoutée à la carte.
Avant de fermer l’outil, vous allez le réexécuter sur la couche de rareté des espèces.
- Pour Input features (Entités en entrée), sélectionnez GlobalTerrRaR_025_Rarity_Kenya.
- Pour Field (Champ), sélectionnez Rar_all (Rar_tout).
- Pour Output raster (Raster en sortie), saisissez GlobalTerrRaR_025_Rarity_Raster_Kenya.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La couche raster GlobalTerrRaR_025_Rarity_Raster_Kenya est ajoutée à la carte.
La symbologie de ces deux nouvelles couches sera différente de celle des couches d’origine.
Vous n’avez plus besoin des couches d’entités de richesse et de rareté d’origine.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur GlobalTerrRaR_025_Rarity_Kenya et sélectionnez Remove (Supprimer).
- 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 maintenant démarrer un nouveau modèle d’analyse d’adéquation et y ajouter des rasters.
- Sur le ruban, sous l’onglet Analysis (Analyse), dans la section Workflows (Processus), cliquez sur Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation).
Le ruban montre l’onglet Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation) et la fenêtre Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation) s’affiche.
La première étape consiste à créer un nouveau modèle.
- Pour Model name (Nom de modèle), saisissez Kenya conservation priorities.
- 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).
La prochaine étape consiste à ajouter les couches d’informations au modèle.
- Dans la fenêtre Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation), cliquez sur l’onglet Suitability (Adéquation).
La prochaine étape consiste à ajouter les couches d’informations au modèle.
- Dans la section Criteria (Critères) section, pour Input rasters (Rasters en entrée), cliquez sur la flèche de la liste déroulante du bouton Add from Contents (Ajouter à partir du contenu).
- À gauche du bouton Add (Ajouter), cliquez sur le bouton Select all (Sélectionner tout).
- Cliquez sur Add (Ajouter).
Les rasters en entrée sont ajoutés au modèle.
Vous avez ajouté les rasters dans le modèle d’adéquation. Vous allez ensuite transformer les couches selon une échelle d’adéquation de 1 à 10.
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 que vous allez transformer de façon à utiliser 10 catégories de distance par rapport à l’eau.
- Dans la table Criteria (Critères), cochez la case en regard de Distance_to_Water_Kenya.
La fenêtre Transformation s’ouvre pour la couche Distance_to_Water_Kenya.
Dans la fenêtre Transformation, la distribution des données dans le raster apparaît sous forme d’histogramme.
La fenêtre Transformation 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 classerait comme élevées les localisations proches de l’eau et comme faibles celles qui sont éloignées de l’eau.
Vous allez plutôt sélectionner un autre type de transformation.
- Cliquez sur Continuous Functions (Fonctions continues).
La fonction MSSmall a été définie comme le meilleur ajustement.
La fenêtre Transformation montre la courbe qui ajuste les données en un histogramme des valeurs transformées.
L’histogramme est mis à jour pour afficher la ligne d’ajustement de la fonction.
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. En savoir plus sur les fonctions de transformation.
Ce modèle d’adéquation convient mieux pour ce problème.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), vérifiez que la couche Kenya conservation priorities (Priorités de conservation au Kenya) est cochée.
- 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 :
Veillez à ce que la carte ne ressemble pas à ceci :Cette illustration montre la couche de distance par rapport à l’eau avec la transformation Range of Classes (Plage de classes) par défaut.
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. Pour résoudre ce problème, dans la fenêtre Transformation, cliquez sur l’onglet Continuous Functions (Fonctions continues). Vérifiez que l’histogramme avec la ligne d’ajustement ressemble à ceci :
Si vous procédez ainsi, la carte doit s’actualiser pour ressembler à ceci :
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.
- Dans la table Criteria (Critères), cochez la case en regard de GlobalTerrRaR_025_Rarity_Raster_Kenya.
La fenêtre 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.
Elle présente également l’histogramme des valeurs.
La couche est ajoutée à la carte Kenya et au contenu dans le groupe de couches Kenya conservation priorities (Priorités de conservation au Kenya).
- Dans la table Criteria (Critères), cochez la case en regard de GlobalTerrRaR_025_Richness_Raster_Kenya.
La fenêtre 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 fenêtre Transformation présente également l’histogramme des valeurs.
- Dans la table Criteria (Critères), cochez la case en regard de LandCoverVulnerability_Kenya.
Pour cette couche, les valeurs de vulnérabilité élevées doivent avoir des valeurs d’adéquation élevées.
Vous avez transformé la plupart des critères en entrée. La couche Landcover (Occupation du sol) étant une variable catégorielle, vous allez la transformer légèrement différemment.
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. Pour ce faire, 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.
- Dans la table Criteria (Critères), cochez la case en regard de EuropeanSpaceAgencyWorldcover_Kenya.
La fenêtre Transformation montre l’appariement par défaut actuel, mais il 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.
- Dans la fenêtre Transformation, cliquez sur Value (Valeur) et sur ClassName (NomClasse).
La fenêtre Transformation présente maintenant l’appariement des noms de classe avec des valeurs.
Pour hiérarchiser les fonctions et services des écosystèmes, vous voulez positionner en haut de liste les terres arborées.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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 allez ici accepter les valeurs par défaut.
La distribution des valeurs transformées s’affiche dans l’histogramme.
Vous allez maintenant prévisualiser les résultats du modèle d’adéquation.
- 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 km, 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.
- Dans la fenêtre Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation), cliquez sur l’onglet Environments (Environnements).
- Accédez à la section Raster Analysis (Analyse raster) et développez-la.
- 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 km).
- Cliquez sur l’onglet Paramètres.
- 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, le traitement peut être plus ou moins long.
Dans la sortie, vous voyez l’impact des données de plus basse résolution, dans les fragmentations de pixels grossiers de 30 km, 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.
Dans la sortie, 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. Il est primordial d’utiliser l’environnement d’évaluation pour connaître la contribution des couches dans le résultat.
L’étape suivante consiste à identifier les régions à proposer pour la conservation.
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.
- Dans la fenêtre Suitability Modeler (Modélisateur d’adéquation), cliquez sur l’onglet Locate (Localiser).
- Pour Input suitability map (Carte d’adéquation en entrée), sélectionnez Conservation_suitability_Kenya.
- Pour Total area (Surface totale), saisissez 87000.
Il s’agit de la superficie qui, selon vos calculs, doit être ajoutée comme territoire conservé pour atteindre les objectifs 30x30.
- Pour Area units (Unités de surface), sélectionnez Square kilometers (Kilomètres carrés).
- Pour Output raster (Raster en sortie), saisissez Kenya_conservation_areas.
- 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.
- Pour Maximum distance between regions (Distance maximale entre les régions), saisissez 50.
- Pour Distance units (Unités de distance), sélectionnez Kilometers (Kilomètres).
Vous pouvez configurer une surface minimale et une surface 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.
- Pour Input suitability map or feature of existing regions (Entité ou carte d’adéquation en entrée pour les régions existantes), cliquez sur le bouton de navigation.
- Cliquez sur Databases (Bases de données).
- Double-cliquez sur la géodatabase model_conservation_suitability.gdb.
- Cliquez sur WDPA_04_24_Kenya, puis sur OK.
Cette couche, que vous avez créée plus tôt sur l’autre carte, comporte les zones conservées existantes. Cela évitera à l’outil d’ajouter des zones déjà conservées aux zones de conservation proposées.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
L’outil s’exécute et la nouvelle couche Kenya_conservation_areas est ajoutée à la carte.
Les résultats montrent quatre régions, totalisant 87 000 km² au 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.