Cartographie à long terme et dynamiques spatio-temporelles du blé d'hiver dans la plaine de Chine du Nord (2000–2024)

Le blé d’hiver est essentiel pour la sécurité alimentaire mondiale, la plaine de Chine du Nord (NCP) étant la principale région productrice. Cette thèse développe une méthode fondée sur des règles utilisant les séries temporelles du GCVI de Sentinel-2 pour générer automatiquement des échantillons d’apprentissage, permettant une cartographie précise du blé d’hiver à 10 m dans trois municipalités. Les données Landsat ont ensuite permis de construire WheatMapNCP, un jeu de données de distribution à 30 m couvrant 2000–2024 dans la NCP. La validation, basée sur un échantillonnage stratifié, des statistiques agricoles et des ensembles indépendants, a montré une grande précision (OA moyenne = 95,98 ± 1,15 %). L’analyse spatio-temporelle révèle des changements notables : déplacement du centroïde d’environ 56 km vers le sud-est, expansion de 30 % des zones à forte intensité (intensité = 1) et recul vers le sud de la limite nord réelle, contrastant avec un déplacement net vers le nord de la limite climatique potentielle. Ces résultats soulignent l’influence conjointe de facteurs environnementaux et socio-économiques et apportent une base solide pour le suivi, les politiques agricoles et l’adaptation au changement climatique.