National wetland mapping using remote-sensing-derived environmental variables, archive field data, and artificial intelligence
2023
Rapinel, Sébastien | Panhelleux, Léa | Laroche, Bertrand | Gayet, Guillaume | Vanacker, Rachel | Lemercier, Blandine | Chambaud, François | Guelmami, Anis | Hubert-Moy, Laurence | Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (LETG - Rennes) ; Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG) ; Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (Nantes Univ - IGARUN) ; Nantes Université - pôle Humanités ; Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Humanités ; Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (Nantes Univ - IGARUN) ; Nantes Université - pôle Humanités ; Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Humanités ; Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ) | Info&Sols (Info&Sols) ; Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Patrimoine naturel (PatriNat) ; Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-OFB Direction surveillance, évaluation,données (OFB - DSUED) ; Office français de la biodiversité (OFB)-Office français de la biodiversité (OFB) | Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS) ; Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Rennes Angers ; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro) | Agence de l'eau Rhône Méditerranée Corse | Tour du Valat, Research Institute for the conservation of Mediterranean Wetlands | Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG) ; Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (Nantes Univ - IGARUN) ; Nantes Université - pôle Humanités ; Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Humanités ; Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)
International audience
显示更多 [+] 显示较少 [-]英语. While wetland ecosystem services are widely recognized, the lack of fine-scale national inventories prevents successful implementation of conservation policies. Wetlands are difficult to map due to their complex fine-grained spatial pattern and fuzzy boundaries. However, the increasing amount of open high-spatial-resolution remote sensing data and accurately georeferenced field data rchives, as well as progress in artificial intelligence (AI), provide opportunities for fine-scale national wetland mapping. The objective of this study was to map wetlands over mainland France (ca. 550,000 km2) by applying AI to environmental variables derived from remote sensing and archive field data. A random forest model was calibrated using spatial cross-validation according to the precision-recall area under the curve (PR-AUC) index using ca.135,000 soil or flora plots from archive databases, as well as 5 m topographical variables derived from an airborne DTM and a eological map. The model was validated using an experimentally designed sampling strategy with ca. 3000 plots collected during a ground survey in 2021 along non-wetland/wetland transects. Map accuracy was then compared to those of nine existing wetland maps with global, European, or national coverage. The model-derived suitability map(PR-AUC 0.76) highlights the gradual boundaries and fine-grained pattern of wetlands. The binary map is significantly more accurate (F1-score 0.75, overall accuracy 0.67) than existing wetland maps. The approach and end-results are of important value for spatial planning and environmental management since the high-resolution suitability and binary maps enable more targeted conservation measures to support biodiversity conservation, water resources maintenance, and carbon storage.
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