Participation record au webinaire PIGMA du 7 décembre sur les données foncières

Animation, Données, Données foncières

12/12/2023

20231207 WEBINAIRE PIGMA ZAN INTERVENANTS

Le dernier webinaire de la communauté PIGMA qui échange de la donnée en Nouvelle-Aquitaine avait lieu le jeudi 7 décembre. L’objectif de ce rendez-vous : porter à connaissance divers exemples de préparation au calcul du ZAN sur le territoire national. Plus de 200 participants étaient présents en ligne : un record !

En ouverture de webinaire, Héloïse Deschamps, GIP ATGeRi/PIGMA, après avoir accueilli les participants, a rappelé les bonnes pratiques pour le bon déroulement de la matinée.

En introduction, Anne Sagot-Duvauroux, GIP ATGeRi/PIGMA, a remercié l’ensemble des intervenants qui crée la valeur ajoutée des webinaires PIGMA en partageant leurs expériences : Morgane Coïc, Région Nouvelle-Aquitaine et Pascal Prévot, DREAL Nouvelle-Aquitaine; Isabelle Didierjean, Région Grand Est; Florent Sourisseau, Openig; Florian Rouvière, DDTM 44; Louis-Vincent Fichet, Métropole Européenne de Lille (MEL); Anaïs Teissonnier, CLS Group. Elle a également remercié les 230 inscrits au webinaire, dont plus de 190 étaient connectés. Elle a remercié l’équipe technique Héloïse Deschamps et Thomas Petillon, GIP ATGeRi/PIGMA, pour leur implication dans la production technique de l’évènement.

Elle a rappelé que PIGMA est un réseau de près de 850 partenaires qui partagent plus de 8000 données, et ce depuis 10 ans sur le territoire régional. PIGMA œuvre pour un partenariat durable autour de la gouvernance, l’accès, l’acquisition, et l’entretien de la donnée. La plateforme PIGMA est gérée par le Groupement d’Intérêt Public Aménagement du Territoire et Gestion des Risques.

L’objectif de ces matinées est l’échange d’expériences pour apprendre les uns des autres d’où l’importance d’avoir le plus d’interactivité possible.

La thématique du webinaire est « du calcul de la consommation foncière vers le calcul du ZAN : exemples sur le territoire national ». Après un cadrage l’objectif de la matinée est de porter à connaissance des participants divers exemples de préparation au calcul du ZAN sur le territoire national à différentes échelles de territoires.

Anne Sagot-Duvauroux a invité Morgane Coïc, Région Nouvelle-Aquitaine et Pascal Prévot, DREAL Nouvelle-Aquitaine, à introduire la thématique avec un rappel du contexte et un cadrage.

Introduction à la problématique, rappel du contexte et cadrage

20231207 WEBINAIRE PIGMA ZAN MORGANE COIC PASCAL PREVOST
De gauche à droite : Morgane Coïc, Région Nouvelle-Aquitaine, Pascal Prévot, DREAL Nouvelle-Aquitaine, Anne-Sagot Duvauroux GIP ATGeRi/PIGMA

En introduction Pascal Prévot a rappelé qu’au sein de la Plateforme PIGMA il y a un observatoire sur le thème de la consommation de l’espace : le NAFU. Le NAFU est co-piloté par la Région Nouvelle-Aquitaine et l’Etat (la DRAAF et la DREAL Nouvelle-Aquitaine) d’où leur intervention en début de webinaire.

Il a souligné que la consommation d’espace est un enjeu fort. La loi Climat et Résilience (LCR) offre une trajectoire en deux étapes. La première étape est la maîtrise de l’étalement urbain, par la réduction de moitié de la consommation d’espaces NAF (Naturels Agricoles et Forestiers) entre 2021 et 2031 par rapport à la décennie précédente.

La deuxième étape est la protection des sols vivants avec l’objectif du Zéro Artificialisation Nette (ZAN) à l’horizon 2050.

Localement en Nouvelle-Aquitaine, il existe trois sources de données qui offrent une connaissance de la couverture du sol.

Il existe une base de données Occupation du Sol Régionale (OCS) avec 3 millésimes sur l’intégralité de la Région : 2009, 2015, et 2020. C’est un patrimoine qui a servi pour le calcul des indicateurs du SRADDET.

A cette base de données s’ajoute le déploiement de l’OCS nationale. L’OCS nationale repose sur une méthodologie assez proche mais avec des différences cependant.

Les fichiers fonciers servent également de référence pour le suivi de consommation d’espaces NAF.

La cohabitation d’indicateurs, assez naturelle, nécessite un travail d’analyse pour juger des spécificités de chacune des bases de données. Des écarts peuvent exister sur certaines modalités et, ce qui est plus problématique, localement sur certains territoires.

En effet, l’objectif de l’Etat et de la Région, est que chaque acteur puisse s’y retrouver afin d’assurer une bonne mise en œuvre de la loi Climat et Résilience.

Ainsi il est nécessaire de rechercher de la complémentarité entre le niveau local et le niveau national. Il a ensuite passé la parole à Morgane Coïc pour détailler les perspectives à venir.

Morgane Coïc a rappelé qu’il y a beaucoup de questions et des points à expliquer quant à la Loi Climat et Résilience. La coordination territoriale est essentielle et l’Observatoire NAFU a la volonté d’être l’interface entre le national et le local.

Cela se traduit par la remontée des besoins locaux et des spécificités territoriales au niveau national. Les territoires de Nouvelle-Aquitaine sont également tenus informés des actualités nationales. Il est également important de se tenir informé de ce qui se fait ailleurs pour s’en inspirer. C’est bien l’objet de ce webinaire.

De plus l’observatoire NAFU a la volonté d’être facilitateur dans les complémentarités des bases de données.

Pour ce faire, la Nouvelle -Aquitaine participe à deux groupes de travail :

  • un groupe de travail national qui est le Comité National de Coordination des Bases d’Occupation du Sol, piloté par le CNIG et composé de l’Etat, la DGA, le CEREMA, L’IGN et les DREAL, les acteurs régionaux comme les Régions et les plateformes régionales d’information géographique etc. L’objectif de ce groupe de travail est de partager des pratiques, l’état des lieux des situations sur les différents territoires mais également des usages.
  • cette réflexion engagée au niveau national est déclinée au niveau local via un groupe de travail régional au sein de la plateforme PIGMA : le groupe de travail OCS. Au sein de ce groupe de travail régional une réflexion est menée sur l’articulation entre l’OCS Régionale et l’OCS Grande Echelle (GE). Des questions sont posées sur les complémentarités, les différences, les convergences entre les deux bases de données. L’objectif est également d’identifier des scénarios afin de se projeter sur le moyen et le long terme.

Après avoir remercié Morgane Coïc et Pascal Prévot, Anne Sagot Duvauroux a invité Isabelle Didierjean, Région Grand Est, à présenter son retour d’expérience sur la région Grand Est.

Le cas de la région Grand Est

20231207 WEBINAIRE PIGMA ZAN ISABELLE DIDIERJEAN
De haut en bas : Isabelle Didierjean, Région Grand Est; Anne Sagot-Duvauroux GIP ATGeRi/PIGMA

Isabelle Didierjean, chef de projet data Région Grand Est, a rappelé en introduction l’objet de son intervention : la présentation de l’Occupation du Sol Grand Est à Grande Echelle OCS GE2 projet mené depuis 4 ans et qui aujourd’hui est un référentiel partagé de connaissances du territoire et d’aide à la décision sur le territoire du Grand Est.

L’ OCSGE2 a été initiée en 2016 à la création de la Région Grand Est, fusion de l’Alsace de la Lorraine et de la Champagne Ardenne. En 2016 l’Alsace avait déjà une OCS bien avancée et la mise en œuvre d’une OCS régionale était l’opportunité d’unifier la région et de doter la nouvelle région d’un outil d’aide à la décision et d’un outil de suivi.

Cet outil, en lien avec la maîtrise du foncier et la préservation des espaces naturels et agricoles, est un projet qui s’inscrit dans le cadre de Data Grand Est.

Data Grand Est est un partenariat entre l’Etat et la Région. Il met en œuvre une coopération régionale en matière de production, de partage, de valorisation de la donnée.

Il s’agit d’une association de moyens sans structure juridique.

Data Grand Est s’appuie sur une organisation opérationnelle facilitant la réalisation de projets telle que l’OCSGE2 au travers de groupes de travail et d’un secrétariat technique.

Le pilotage est assuré conjointement entre l’Etat et la Région. La DREAL joue le rôle opérationnel confié par le SGAR.

Dans le cadre de cette coopération, ce pilotage conjoint est une volonté assumée

Le co-financement de Data Grand Est est assuré par l’Etat, la Région et le FEDER. Les 2/3 de l’OCS GE2 ont été assurés dans le cadre du contrat de plan Etat/Région sur une période de 2014 à 2021. Le FEDER a assuré le financement du dernier tiers sur la période 2000/2020. En 2027 le FEDER va assurer le financement à hauteur de 60%.

C’est un référentiel construit en collaboration avec l’ensemble des acteurs du territoire. Au lancement du projet c’est une AMO (Assistance à Maîtrise d’Ouvrage) qui a permis la mise en œuvre d’un groupe de travail composé d’une trentaine d’acteurs. Ont été conviés : les services de l’État dont les DDT, la DREAL, la DRAAF, les collectivités territoriales, la Région, les Départements, les EPCI les PNR les SCOTS ou les PETR, les Chambres d’Agriculture, des centres de recherche et les agences d’urbanisme.

Pendant 18 mois ces acteurs ont travaillé ensemble ce qui a permis d’identifier les besoins propres à chaque partie prenante et  de co-construire les principaux axes du projet. L’enjeu est la co-construction d’une nomenclature qui répond aux différents besoins des acteurs impliqués.

Cette première phase d’AMO a été l’opportunité de faire une analyse technico financière afin de trouver le bon curseur entre la finesse géométrique, la richesse sémantique, le coût de production, le coût de mise à jour et les usages attendus.

Au-delà des aspects technico-financiers cette première phase de co-construction a été l’opportunité de réunir les acteurs autour d’un projet de référence que chacun a pu s’approprier.

La nomenclature de l’OCSGE2 se présente en 2 dimensions : une dimension pour le couvert et une dimension pour la perméabilité des sols.

La première dimension pour le couvert s’échelonne sur 4 niveaux à l’instar de Corine Land Cover.

Le premier niveau présente les grands types de couverts : les territoires artificialisés, les territoires agricoles, les espaces forestiers et semi-naturels, les zones humides et les surfaces en eau.

Le second niveau précise les descriptions des différents couverts.

Le troisième niveau traduit les différences d’usages du couvert.

Le 4e niveau, spécifique aux territoires artificialisés et aux territoires agricoles, précise les usages.

La deuxième dimension qualifie la perméabilité des sols sur les territoires artificialisés.

Les UMC (Unités Minimales de Collecte) sont plusieurs en fonction de type d’occupation du sol et de problématique suivi. Les UMC basées sur le niveau 5  qui concernent la perméabilité des sols sont définies de la manière suivante.Le seuil de 50 m² pour les espaces bâtis permet de prendre exhaustivement tout le bâti sans intégrer les cabanes ou les abris de jardin.

Les UMC à 250 m² pour les 2 autres classes, non bâti imperméable et perméable, permet de cartographier les espaces homogènes sans complexifier les découpages.

Sur les milieux naturels tels que les territoires agricoles les UMC sont de 1000 m² à l’exception de parcelles de cultures spécifiques comme les vergers traditionnels, les vergers intensifs, les parcelles de maraîchage, ou les milieux humides dont l’UMC est de 500 m².

Comme pour les UMC les largeurs minimales d’intérêts diffèrent en fonction des postes et sont principalement de 10 mètres à l’exception des réseaux de transport et des cours d’eau dont les LMI (Largeur Minimale d’Intérêts)  sont respectivement de 5 mètres et de 7 mètres.

Le parti pris de l’OCSGE2 est donc de privilégier la richesse de la nomenclature la fiabilité des classes ainsi que la précision géométrique pour faciliter les usages à façon.

Isabelle Didierjean a ensuite présenté un phasage du projet OCSGE2.

La première phase dite de cadrage est celle où un groupe de travail impliqué a pu exprimer ses besoins et co-construire la nomenclature répondant à ses besoins.

A suivi une phase de production avec CLS Group durant 12 mois de 2 millésimes en simultané 2018/2019 et 2007/2010.

La création d’un 3e millésime sur 2021/2022 est en cours avec un objectif de livraison en mai 2024.

Chaque nouveau millésime s’accompagne d’une donnée rendant compte de mutations.

La technique choisie pour produire l’OCSGE2 est la photo interprétation assistée par ordinateur et elle se base sur les BD ortho de l’IGN produites par défaut à une résolution de 20 cm en couleur et en infrarouge couleur.

La mise à jour de l’OCSGE2 est liée à la mise à jour de la BD Ortho.

La revisite d’un département varie entre 3 et 4 ans. L’acquisition des images sur l’ensemble de la région Grand Est s’échelonne en moyenne sur 2 années.

L’OCSGE2 s’appuie sur une ossature composée des réseaux de transport routiers et ferrés, du réseau hydrographique ainsi que le bâti de la BD Topo de l’IGN. Cette ossature facilite et guide les travaux des photos interprètes.

En parallèle à la production une phase de contrôle a été mise en place avec :

  • un contrôle qualité externe avec pour vocation de mesurer la qualité de l’interprétation, le système de projection, la topologie, le respect de la nomenclature, la précision géométrique,
  • et un contrôle qualité réalisé par T.T.I Production avec pour vocation d’assurer la bonne appropriation et la validation de la nomenclature. Chaque poste de la nomenclature doit comporter un taux de fiabilité de 80%. Au global la nomenclature doit présenter un taux de fiabilité de 90%.

Puis une phase de valorisation a été mise en place avec Kermap, afin de proposer un ensemble d’outils comme des portraits de territoire, des chiffres clés et unsite web. Ces outils permettent de mettre en valeur l’OCSGE2 et de l’adapter aux différents usages.

Finalement, un ensemble de travaux complémentaires et des enrichissements permettent de compléter les travaux initiaux :

  • la qualification des emprises militaires,
  • la mise en place d’une base des emprises d’activités, produite en collaboration avec le CEREMA qui extrait le poste 131 c’est à dire les emprises d’activités et qui associent des informations provenant des fichiers fonciers,
  • l’identification des tâches artificialisées grâce au travail exploratoire avec A2S pour qualifier les prairies au regard de leur période de fauche.

Un retour d’expérience est prévu pour observer si les objectifs fixés en 2018 sont atteints et comment réajuster le projet et l’animation.

Isabelle Didierjean a ensuite analysé l’exemple de la consommation des ENAF (Espaces Naturels Agricoles et Forestiers) en tant qu’usage de l’OCSGE2.

La consommation des ENAF (sens de la LCR) est la consommation d’espaces naturels agricoles et forestiers entendus comme la création ou l’extension effective d’espaces urbanisés sur le territoire concerné.

Par défaut la nomenclature OCSGE2 permet d’identifier facilement les espaces urbanisés grâce au poste territoires artificialisés au premier niveau de sa nomenclature.

Ces indicateurs sont présentés dans le site web développé par Kermap qui permet de rendre compte de la part du territoire urbaniséé sur un millésime et de son évolution.

Les indicateurs présents sur le site permettent de descendre dans les différents niveaux de nomenclature pour analyser leur évolution. Les niveaux 2, 3 et 4 permettent de rendre compte des évolutions associées à l’espace urbain. De fait la consommation des ENAF est prise en compte. Il est possible de se baser sur les données du CEREMA. Mais l’OCSGE2 permet une vision infra-parcellaire sur l’ensemble des types de couverts et indépendamment des zones cadastrées. Sa nomenclature permet d’identifier facilement les espaces urbanisés, elle est donc adaptée à la consommation des ENAF.

Dans le cadre de la modification du SRADDET, voté en 2020, donc avant la loi LCR, l’OCSGE2 était déjà utilisée pour actualiser le diagnostic foncier c’est-à-dire l’impact des grands projets régionaux et le suivi des continuités écologiques.

Finalement la loi Climat et Résilience a renforcé le rôle du SRADDET dans la territorialisation de la trajectoire ZAN. Dans le Grand Est c’est bien la base de données OCSGE2 qui va servir à territorialiser le ZAN.

Isabelle Didierjean a souligné que la période de référence proposée par la loi n’est pas celle proposée par les millésimes. Afin d’harmoniser les données à la période de référence de la législation (2011-2021), l’artificialisation est évaluée en réalisant une interpolation/extrapolation des données, correspondant au calcul d’un coefficient de régression permettant d’estimer un taux annuel.

Isabelle Didierjean a ensuite détaillé le retour d’expérience de la mise en place d’un 3e millésime adapté aux évaluations du contexte législatif.

Afin de pouvoir répondre à la nouvelle nomenclature publiée très récemment dans le cadre du décret 2022-763, un premier pontage a été réalisé entre les données de l’OCSGE2 et celles de l’OCSGE de l’IGN. Pour le réaliser, le niveau 4 et le niveau 5 de la nomenclature ont été associés à la perméabilité des sols. Ce couplage se justifie car les 4 premières classes de la nomenclature de l’OCS de l’IGN correspondent aux 4 premières classes de la nomenclature de la Loi Climat et Résilience (LCR). Ce premier pontage est en cours de validation.

Ce premier pontage va permettre de créer un second pontage de l’OCSGE2 vers la caractérisation de la nomenclature LCR. De nouveau le niveau 4 et la perméabilité des sols ainsi que le couvert arboré sont pris en compte ce qui permet de valider les données au regard du décret 20231096 du 27 novembre et d’assurer le suivi de la trajectoire ZAN via des indicateurs introduits par le décret.

Il s’agit des trois indicateurs de :

  • la consommation des espaces naturels agricoles et forestiers facilement identifiables grâce au poste territoires artificialisés.
  • le solde entre les surfaces artificialisées et les surfaces désartificialisées, c’est la notion du net. Le pontage effectué permettra de suivre les évolutions des surfaces au sens de la nomenclature. Ce même pontage permettra l’analyse des mutations de la classe 5. La classe 5 correspond à la classe LCR composée, au sens de la nomenclature OCS Grand Est, des anciennes emprises d’activités, des espaces libres en milieu urbain et des espaces en transition.
  • les surfaces dont le sol a été rendu imperméable. Le pontage effectué, qui se base à la fois sur le couvert et la perméabilisation des sols, permettra d’effectuer et de suivre les mutations des espaces non artificialisés par des espaces artificialisés qui ont une certaine perméabilité.

Isabelle Didierjean a conclu que l’OCSGE2, avec une précision géométrique de 50 m² sur le bâti, de 250 m² en milieu urbain, est adaptée au suivi de l’artificialisation et des ENAF.

La nomenclature permet la mise en œuvre d’une méthodologie de calcul cohérente dans le temps et dès la première tranche d’application de la loi. Il faut noter que la fréquence de mise à jour est prévue tous les 3 ans sur la base de la production d’ortho photos tout comme l’OCS nationale. Il faut noter également que des méthodes de production permettent d’adapter les données.

L’OCSGE2 privilégie la richesse de la nomenclature, la fiabilité des classes ainsi que la précision géométrique pour faciliter les usages à façon.

L’OCSGE2 permet de proposer un ensemble de services pour faciliter l’appropriation des mesures par différentes cibles que sont les élus, les techniciens, et les chargés de mission. L’OCSGE2 permet également de poursuivre la dynamique de co-construction au travers d’un groupe de travail pour faciliter les discussions dans le cadre du SRADDET et les applications de la loi au niveau politique.

Après un échange avec les participants, Anne Sagot-Duvaroux a remercié Isabelle Didierjean et a invité Florient Sourisseau, OpenIG, à présenter le cas de la Région Occitanie.

(Télécharger la présentation d’Isabelle Didierjean, Région Grand Est)

L’exemple de méthodologie inversée de la Région Occitanie

20231207 WEBINAIRE-PIGMA ZAN FLORENT SOURRISSEAU
De haut en bas : Florent Sourisseau, Openig; Anne Sagot-Duvauroux, GIP ATGeRi/PIGMA

En introduction, Florent Sourisseau a présenté OpenIG, la plateforme régionale d’information géographique en Occitanie. Il a précisé qu’il travaillait sur la thématique d’occupation du sol et plus particulièrement sur le projet d’occupation du sol interdépartemental (OCSID). L’OCSID est un projet d’occupation du sol grande échelle type IGN amélioré. La méthode de production de ce référentiel diffère de l’exemple du Grand Est.

OpenIG a un statut associatif avec 200 adhérents dont 2/3 sont issus du service public et l’autre tiers du privé. Il existe un déséquilibre entre les anciennes région Midi-Pyrénées et Languedoc-Roussillon. Ce déséquilibre s’explique par le fait qu’OpenIG naît après la fusion des régions Midi-Pyrénées et Languedoc-Roussillon et reprend le rôle de l’association SIG L-R initialement sur le Languedoc Roussillon étendue à toute l’Occitanie.

L’Occitanie n’a pas d’OCS régionale autre que l’OCS GE. En effet, seul le Languedoc Roussillon avait une OCS millésime 1999 et 2006 avec une nomenclature Corine Land Cover adaptée aux caractéristiques du milieu occitan. Cette OCS est très similaire à celui de la région PACA excepté qu’elle n’a pas été capitalisée comme a pu le faire la région PACA avec plusieurs millésimes et une occupation du sol locale.

L’Occitanie est la première région à avoir eu l’OCS GE première génération.

Puis ont été développés les LabOCS entre 2018 et 2020 avec pour objectif de vulgariser ce référentiel et d’accompagner son utilisation. Des méthodes de correspondance statistique ont été développées entre les occupations du sol locales et l’OCS GE. Ainsi des fiches utilisateurs ont été développées sur la consommation d’espaces. Des méthodes de mises à jour ont été testées afin de devenir indépendants des orthophotographies de l’IGN en s’appuyant sur les images satellitaires.

En 2021 le projet OCSID émerge à l’initiative de l’agence d’urbanisme catalane dans la cadre de la loi Climat et Résilience repris par OpenIG. L’agence d’urbanisme catalane pilote le GT OCS d’OpenIG. L’objectif est de reprendre l’OCS nouvelle génération en intégralité (données et nomenclature) et de venir affiner la donnée en découpant plus finement les polygones. Il s’agit de converger ainsi vers le référentiel national et de créer une base de données pérenne utilisable à long terme.

Florent Sourisseau a ensuite comparé les niveaux d’imbrication des dimensions couverture et usages de la nomenclature de l’OCSGE, puis transposés sous la forme d’organigrammes. Ce découpage permet de montrer comment remonter vers le référentiel national.

L’élaboration de la nomenclature OCSID est le fruit d’une mutualisation technique entre des acteurs locaux issus de toute la Région Occitanie.

OPenIG souhaite promouvoir l’OCSID comme un référentiel à l’échelle de l’Occitanie, qui pourra être repris par les territoires qui le souhaitent comme une passerelle entre les données locales OCS et référentiel national OCSGE.

Le financement du projet est issu d’une démarche mutualisée en partant des utilisateurs. Les EPCI, les départements ont été mobilisés pour financer la production de la donnée. Les acteurs locaux sur les départements des Pyrénées-Orientales et de l’Aude étaient intéressés puis se sont rajoutés la Région et l’Etat.

L’idée est de faire appel à un prestataire pour la production de données. La donnée sera produite en 2024 après appel d’offres avec contrôle qualité externe. Un contrôle qualité collaboratif sera effectué par les adhérents d’OpenIG qui viendront rectifier les classes d’OCSID. Deux millésimes sont en projet : un millésime nouveau 2021 un millésime ancien 2012.

L’objectif avec l’OSCID est d’avoir un référentiel qui dépasse le suivi de l’artificialisation des sols et qui permette le suivi des politiques publiques.

3 grandes catégories d’usages sont attendues :

  • le suivi du ZAN avec la volonté d’avoir des indicateurs plus précis que ce que proposait le portail de l’artificialisation des sols, par exemple pour la reconquête des friches industrielles,
  • l’appui aux politiques environnementales, le suivi des continuités écologiques avec un intérêt fort pour les zones humides et la caractérisation des milieux propres à l’Occitanie
  • la gestion des risques naturels notamment avec l’identification des friches agricoles.

Avec ce recueil des besoins OpenIG a développé en interne une méthode de notation afin de noter la fréquence des exigences demandées et leur association avec des standards CNIG.

Au final, 29 postes ont été ajoutés sur la dimension couverture et 19 postes sur la dimension usages. Parmi ces postes la moitié sont une reprise de standards CNIG et l’autre moitié sont des postes nouveaux.

Pour les UMC le choix a été fait de reprendre celles de l’OCSGE dans l’OCSID même s’il n’est pas exclu de les affiner dans des couches additionnelles.

Après un échange avec les participants, Anne Sagot-Duvaroux a remercié Florent Sourisseau et a invité Florian Rouvière, DDTM 44 à présenter le cas du département de la Loire-Atlantique.

(Télécharger la présentation de Florent Sourisseau, OpenIG)

Le cas du département de la Loire-Atlantique

20231207 WEBINAIRE PIGMA ZAN FORIAN ROUVIERE
De haut en bas : Florian Rouvière, DDTM 44; Anne Sagot-Duvauroux, GIP ATGeRi/PIGMA

Florian Rouvière au sein de la DDTM 44 travaille dans un service dédié à la connaissance et aux observations foncières et aux traitements SIG.

Le département Loire atlantique dispose d’une base de données MOS historique produite par photo interprétation d’images aériennes.

La BDMOS est produite par le Conseil Départemental de la Loire atlantique. C’est une base de données utilisée par de nombreux acteurs. Florian Rouvière a pris l’exemple de Pornic Pays de Retz où l’analyse de la consommation des espaces naturels a été réalisée avec la BDMOS.

Au sein de la DDTM 44 la BDMOS est utilisée localement pour :

  • repérer les milieux humides et les surfaces d’eau,
  • lutter contre les épidémies d’influenza aviaire,
  • identifier les massifs forestiers concernés par le risque d’incendie,
  • déterminer des gisements fonciers potentiellement installables avec des centrales photovoltaïques au sol dans le cadre de la loi d’accélération de la production d’énergie renouvelable,
  • prévenir des risques d’inondation et délimiter les zones urbanisées.

La BDMOS est très utilisée et très partagée par les acteurs du territoire parce qu’elle a une profondeur historique assez remarquable puisqu’elle permet de remonter jusqu’en 1949 pour observer le territoire et son évolution. Il existe en effet sept millésimes 1949, 1999, 2004, 2009, 2012, 2016, et 2020. Ainsi grâce à cette description de l’occupation du sol, il est possible de mesurer des transferts entre les espaces affectés. De ce fait, l’évaluation de la consommation foncière s’effectue déjà depuis plusieurs années grâce à cette base de données et avant que la loi climat résilience n’ait clarifié les termes exacts entre consommation et artificialisation.

En ce qui concerne la précision géométrique, il existe une différence entre les espaces déjà urbanisés et les espaces diffus. La précision géométrique est de 500 m² dans les territoires urbanisés, et de 2000 m² hors espaces urbanisés. Ces précisions géométriques posent des difficultés pour appliquer et mesurer la consommation d’espaces car ce n’est pas aussi précis que l’OCS GE pour identifier les surfaces herbacées dans les milieux pavillonnaires par exemple.

La BDMOS a une richesse sémantique puisqu’elle définit 38 postes d’occupation du sol répartis en trois niveaux :

  • le niveau 1 avec 5 postes : les territoire artificialisés, territoires agricoles, les forêts et les milieux semi-naturels , zones humides, surfaces en eau ;
  • le niveau 2 avec 14 postes ;
  • le niveau 3 avec 38 postes.

Il existe des limites posées par certains modes d’occupation du sol par rapport à la loi Climat et Résilience.

La BDMOS permet de distinguer l’habitat collectif et l’habitat pavillonnaire mais pas les espaces herbacés arborés pavillonnaires.

La BDMOS permet de localiser les infrastructures de transport mais il y existe un problème de seuil puisque s’affichent simplement les grosses infrastructures de transport et le réseau viaire n’est pas différencié.

La BDMOS ne permet pas de distinguer les jardins publics et les les bois situés à un milieu urbain.

Les bâtiments agricoles font partie des territoires artificialisés ce qui pose un problème de mesure de consommation puisque les bâtiments agricoles ne concernent pas les espaces naturels et forestiers.

La classe des « terrains vacants et les friches urbaines » permet de repérer les espaces en mutation et les gisements fonciers. Pour autant cette classe n’est pas tout à fait homogène par rapport à la définition d’un espace urbanisé. C’est dans cette classe que peuvent se retrouver des espaces qui peuvent être naturels ou des espaces qui sont parfois urbanisés.

Puis Florian Rouvière a présenté les travaux menés en 2022 pour intercalibrer la BDMOS avec l’OCS GE puisqu’en Loire Atlantique sont disponibles l’OCS GE 2016 et 2013.

L’intérêt de la démarche réside dans le fait de pouvoir capitaliser la profondeur historique offerte par la BDMOS et être capable d’analyser les processus d’artificialisation passés.

A partir de l’OCS GE 2016 un modèle de correspondance a été établi selon deux méthodes : déterministe et probabiliste.

La méthode déterministe consiste à observer les spécifications des 2 bases de données et d’apparier les classes d’occupation du sol de chacune des 2. Cette méthode dégrade la richesse géométrique de l’OCS GE.

La méthode probabiliste cherche à apparier les modes d’occupation entre les 2 bases en fonction de l’occurrence d’intersection. La première étape consiste à intersecter les 2 bases de données dans sa dimension couverture et dans sa dimension usages et puis on va analyser la fréquence d’occurrence d’intersection. Par exemple lors du croisement avec le poste 113 habitat collectif un pic de correspondance apparait 90 fois sur 100 autrement dit avec une probabilité de 90% avec un couple usage-couverture spécifique de l’OCSGE. Un spectre de distribution de probabilités peut ainsi être déduit et distribué sur chaque surface de MOS.

Les OCS GE fictifs peuvent ainsi être reconstitués avec des erreurs de moins de 10%.

L’évaluation de la méthode probabiliste avec les millésimes 2012/2013 permet de révéler des résultats assez probants avec toutefois des failles pour certaines catégories notamment la catégorie 5 de la nomenclature du décret celle des espaces herbacés à usage tertiaire, résidentiel et secondaire.

Ainsi la méthode déterministe permet d’obtenir une cartographie directe très visuelle, plus facile d’accès, mais elle présente un appariement binaire « tout ou rien » qui engendre des erreurs sémantiques.

La méthode probabiliste n’a pas de dégradation sémantique mais avec une certaine erreur relative. Cette méthode est ré-applicable à chaque fois. Mais elle présente l’inconvénient d’une visualisation à l’EPCI. En dessous de l’intercommunalité les erreurs relatives explosent. Le modèle est donc valable pour une taille géographique supérieure ou égale à l’EPCI. C’est une méthode un peu plus complexe à mettre en œuvre et à valoriser.

L’objectif de ces deux méthodes est bien de clarifier quels sont les postes qui permettent de suivre l’artificialisation des sols afin de se préparer à l’échéance de 2031, lors du passage d’une mesure de la consommation à une mesure de l’artificialisation des sols. Ces travaux sont issus d’une collaborations avec les deux agences d’urbanisme de Loire Atlantique.

Après un échange avec les participants, Anne Sagot-Duvauroux a remercié Florian Rouvière et a invité Louis-Vincent Fichet, MEL, à présenter le cas de la Métropole de Lille.

(Télécharger la présentation de Florian Rouvière, DDTM 44)

L’exemple de la Métropole de Lille

20231207 WEBINAIRE PIGMA ZAN LOUIS VINCENT FICHET
De haut en bas : Louis-Vincent Fichet, Métropole Européenne de Lille (MEL); Anne Sagot-Duvauroux, GIP ATGeRi/PIGMA

En introduction Louis-Vincent Fichet, chef de projet SIG à la Métropole Européenne de Lille, a rappelé que la métropole de Lille représente 95 communes, 647 km², 1 790 000 habitants. Il s’agit d’un territoire très hétérogène avec des très grandes villes comme Roubaix, Tourcoing, Lille ou encore Villeneuve d’Ascq mais avec également beaucoup de territoires ruraux et des petits villages.

L’OCS2D est une base de données régionale initiée en 2013 par l’ancienne région Nord-Pas-de-Calais dans le cadre de la plateforme régionale. Il s’agit d’une base de données co-construite avec de nombreux partenaires et des groupes de travail sur le territoire allant des départements jusqu’aux EPCI et Parcs régionaux pour la définition de la nomenclature qui est basée sur les travaux du CNIG.

La production initiale concerne deux millésimes, 2005 et 2015, livrés en 2018 sur les départements de l’ancienne région du Nord-Pas-de-Calais. La MEL a produit un millésime intermédiaire sur le territoire du SCOT en partenariat avec l’agence d’urbanisme de Lille Métropole compatible avec le modèle régional.

A la fusion des régions la plateforme régionale Géo2France a produit le millésime 2021 en cours de finalisation (livraison fin d’année).

Il s’agit d’une base de données avec une nomenclature en deux dimensions pour le couvert en 3 niveaux et qui comprend 33 classes.

Sont décrites les grandes strates de végétation, les surfaces revêtues stabilisées, les sols nus, et les formations herbacées.

L’usage est également en 3 niveaux avec un total de 52 classes avec une différenciation de l’habitat, des espaces collectifs.

La donnée est produite de manière semi-automatique à partir d’un socle avec l’ossature routière produite à partir de la BD Topo par un système de bufferisation et d’un socle bâti,  le tout complété par un travail de photo-interprétation.

Pour la production l’UMI est de 300 m² pour l’intégralité des postes en couvert et en usage à 50 m² pour le bâti sur l’intégralité du territoire. Les LMI sont de 3 mètres pour le routier, 5 mètres pour les cours d’eau et10 mètres pour tous les autres postes de couverture et d’usage. L’échelle de production en photo interprétation varie du 1/2000ème au 1/3000ème entre les secteurs urbains et ruraux et une échelle d’exploitation de la donnée qui est au 1/5000ème.

Louis-Vincent Fichet a montré un aperçu du projet sur le territoire avec le couvert et l’usage au niveau 3 qui traduisent une occupation du sol à très grande échelle avec l’exploitation des données à une échelle très fine.

L’OCS2D a été adoptée car :

  • disponible assez rapidement dès 2018,
  • la précision géométrique est très fine,
  • une richesse thématique.

Quatre millésimes sont désormais disponibles ce qui permet de pouvoir faire des analyses assez poussées avec une compatibilité avec le modèle national. Cette compatibilité s’explique car la Région a suivi le standard CNIG.

La finesse de la donnée permet d’assurer une continuité avec certains indicateurs de l’ancienne OCS.

L’OCS2D est utilisée pour l’évaluation de différentes politiques publiques grâce à sa précision. Elle est exploitée pour le suivi de nombreux indicateurs comme l’artificialisation, l’imperméabilisation, le suivi de la végétation, la renaturation ou encore les morphologies urbaines.

C’est également une donnée entrante dans le cadre de différentes études et pour la production d’indicateurs composites comme les îlots de chaleur urbains (ICU) ou la matrice des enjeux environnementaux.

Louis-Vincent Fichet s’est également appuyé sur l’exemple de l’évolution de l’imperméabilisation des sols entre 2005 et 2020 où l’OCS2D permet de le calculer de manière très simple. En effet elle permet de distinguer l’évolution de l’imperméabilisation entre le bâti et le non-bâti.

Pour la MEL l’OCS2D est une base de données incontournable pour les documents de planification comme le PLUi qui est le plus important de France. Elle est exploitée également par l’agence d’urbanisme de Lille pour évaluer la consommation des ENAF.

C’est une donnée majeure pour le diagnostic territorial, l’état initial de l’environnement ou encore les modalités d’évaluation du PLU3 en cours de consultation publique.

L’OCS2D semble être le support pertinent pour le suivi des objectifs fixés par la LCR car c’est la base exploitée dans le cadre du SRADDET et du SCOT mais également à cause de sa compatibilité avec l’OCS GE.

La MEL collabore avec Géo2France pour la mise en œuvre du décret à partir de l’OCS2D et Géo2France participe au comité de coordination des bases d’occupation du sol au niveau du CNIG qui a pour objectif d’évaluer l’articulation entre les bases locales et nationales.

La nomenclature entre les bases est compatible (travaux du CNIG), les niveaux 2 et 3 sont beaucoup plus détaillés ce qui va permettre une analyse plus fine avec une représentation du bâtit plus réaliste (UMI à 50 m² contre une UMI bufferisé à 200 m²). Il n’existe pas de différenciation d’UMI entre les zones construites et hors zones construites ce qui implique également pas de différence entre les territoires ruraux et les territoires urbanisés.

L’ossature de l’OCS2D est plus structurante.

Grâce au pontage réalisé avec Géo2France la compatibilité est quasi parfaite ce qui permet de pouvoir réaliser l’étude de l’artificialisation selon le décret.

L’OCS2D est une donnée très demandée car elle est très riche à exploiter. Mais elle est également très lourde. La MEL doit donc développer des outils d’exploitation par exemple un outil d’exploitation des indicateurs à l’échelle du SCOT ou à l’échelle de la commune, pour évaluer l’évolution du territoire suivant des statistiques communes et comparables à d’autres territoires, des outils géomatiques du type SWIPE/en balayage entre différents territoires, de la dataviz à destination du grand public, des élus et aux différentes directions.

Même si l’OCS2D est un référentiel important pour la MEL, la base de données ne répond pas à tous les enjeux notamment sur les études à l’échelle des projets d’aménagement. En effet, l’UMI pourtant très fine (300 m2) n’est pas suffisante. De nombreuses demandes politiques concernent le suivi de la nature en ville qui nécessite de disposer d’outils de suivi de la végétation urbaine notamment dans le cadre de la résilience face au changement climatique. L’OCS2D ne permet pas de travailler à une telle finesse. De ce fait une réflexion est en cours pour affiner cette donnée.

Après un échange avec les participants, Anne Sagot-Duvauroux a remercié Louis-Vincent Fichet et a invité Anaïs Teissonnier, CLS Group, à présenter comment s’adapte l’offre d’une entreprise privée à ces différentes situations sur les territoires.

(Télécharger la présentation de Louis-Vincent Fichet, MEL)

L’adaptation des privés aux contextes des territoires

20231207 WEBINAIRE PIGMA ZAN ANAIS TEISSONNIER
De haut en bas : Anaïs Teissonnier, CLS Group; Anne Sagot-Duvauroux, GIP ATGeRi/PIGMA

En introduction, Anaïs Teissonnier a présenté CLS Group comme une entreprise privée à missions qui a pour objectif d’imaginer et déployer des solutions spatiales pour comprendre, protéger la planète, et gérer ses ressources.

CLS Group essaie de répondre aux objectifs du développement durable avec des activités dans différents domaines dont l’environnement, le climat et la gestion des territoires.

CLS Group propose aux territoires de les accompagner dans la production de données, dans l’indication et la mise en place de données d’expertise, avec indicateurs, mais aussi dans la valorisation des données.

CLS Group est producteur de données géolocalisées d’occupation du sol depuis plus de 30 ans.

AnaÏs Teissonnier a rappelé l’importance d’avoir confiance dans la donnée : dans sa production, dans sa qualité et dans ses producteurs. En effet cette donnée permet de produire des diagnostics avec de nouveaux indicateurs par exemple les PLU, les îlots de chaleur… Il est également important d’avoir une vision précise dans le temps de ces données afin de s’appuyer sur plusieurs millésimes.

La LCR donne une temporalité avec une vision des obligations sur la partie ENAF et une partie consommation de l’artificialisation. Ainsi, il est nécessaire de s’appuyer sur des indicateurs pour pouvoir comparer 2020, 2025, 2030 (…), et donner des informations d’un point de vue réglementaire. Idéalement le besoin de connaissance doit être annuel, avec un suivi le plus fin possible et c’est le rôle d’une entreprise privée comme CLS Group d’accompagner les acteurs sur cette approche sur leur territoire.

L’accompagnement peut s’effectuer de différentes manières et avec différents outils.

CLS Group peut accompagner les acteurs sur ces données avec des solutions de pontage pour faire communiquer une occupation du sol déjà existante avec la LCR et sa nomenclature à 10 postes. Les exemples sont nombreux : la production d’indicateurs annuels d’occupation du sol pour permettre d’analyser une tendance, mais également des informations à plus grande échelle ou à plus petite échelle thématisées sur du bâti, sur de l’imperméabilisation, des indicateurs à bas coût de façon à avoir des indicateurs quotidiens mensuels, annuels pour les territoires…

Anaïs Teissonnier a ensuite insisté sur la fiabilité des données et a rappelé que ces données doivent être aussi complémentaires et doivent intégrer une vision évolutive et informative.

Pour ce faire, CLS Group s’appuie sur de l’expérience, des compétences, de l’équipement, différents types de technologies ce qui lui permet de proposer des solutions rapidement.

Ainsi les trois types d’outils pour suivre le ZAN sont :

  • OCS 1D avec des informations combinant couvert et usage, comme c’est le cas en Loire Atlantique,
  • OCS 1,5D avec des informations plus détaillées sur le couvert en espace artificialisé comme c’est le cas avec le Grand Est,
  • OCD 2D avec une vision en deux dimensions, une approche par couverture et par usage comme c’est le cas avec la MEL.

Anaïs Teissonnier a ensuite rappelé comment il était possible d’intégrer le ZAN dans l’OCS.

L’exemple du département de la Loire-Atlantique montre qu’il est possible de consolider une base de données existante pour qu’elle puisse correspondre à des indicateurs ZAN et s’assurer de son interopérabilité. Cet exemple montre également comment faire évoluer les mises à jour de la base dans le sens de l’évolution du décret avec un investissement raisonnable pour les différentes collectivités.

Ce qui peut ainsi être utile c’est de proposer des données complémentaires intermédiaires par exemple des modes d’occupation du sol par usage à direction plutôt foncière. Dans ce cas, il n’y a plus besoin d’une image ortho ou satellite en s’appuyant sur les fichiers fonciers notamment ou avec le Registre Parcellaire Graphique (RPG).

CLS Group a ainsi mis au point avec l’agence d’urbanisme de Brest : le MOS foncier. Le MOS foncier permet de consolider différentes bases de données déjà existantes, de les assembler entre elles pour leur donner une meilleure fiabilité et d’apporter une vision commune globale sur le territoire.

Il s’agit d’une occupation du sol à usage foncier avec une trentaine de postes à l’échelle du cadastre.

La Région Bretagne a ainsi intégré le MOS foncier sur l’ensemble de son SRADDET pour avoir des indicateurs avec une fiabilité aux alentours des 75% mais qui présente l’avantage d’une mise à jour tous les ans. Cette approche permet d’avoir une tendance sur le zéro artificialisation nette. Les ajustements sont ainsi plus faciles à mettre en œuvre quand les indicateurs sont suivis annuellement plutôt que tous les 5 ans ou tous les 10 ans.

D’autres éléments peuvent être utiles également pour les territoires comme aller chercher les changements du territoire. Dans ce cas, l’Intelligence Artificielle peut être utile pour optimiser la détection de changement. Il est alors intéressant de s’appuyer sur des cartes de chaleur de changement.

Il est également intéressant de s’appuyer sur des outils complémentaires comme de la détection automatique avec l’Intelligence Artificielle. CLS Group propose cette approche pour le suivi automatique des surfaces artificialisées, du bâti, de la végétation en milieu urbain.

Toutes ces informations peuvent être agrégées et consultables sur une plateforme en vision SAAS pour suivre l’artificialisation du sol. Il est alors plus facile de les visualiser, d’y associer les occupations du sol locales, nationale, tout en fournissant des indicateurs complémentaires et des observatoires adaptés aux besoins des territoires. Le MOS foncier peut également être intégré dans ces solutions.

En conlusion, Anaïs Teissonnier a rappelé que toutes ces données assemblées peuvent permettre d’amener un peu de « fraîcheur » en complétant les données disponibles et nécessaires au calcul du ZAN dans les territoires.

(Télécharger la présentation d’Anaïs Teissonnier, CLS Group)

 

Après avoir remercié les intervenants pour leurs présentations et les nombreux participants Anne Sagot-Duvauroux a mis fin au webinaire.

Elle a donné rendez-vous aux partenaires PIGMA en début d’année prochaine pour la communication du planning des webinaires 2024.

(Replay du webinaire disponible sur inscription à pigma@gipatgeri.fr)