Les infrastructures agroécologiques (IAE) sont cruciales pour les agroécosystèmes, offrant divers services écologiques et soutenant la biodiversité. Cependant, leur cartographie reste limitée, notamment pour les éléments linéaires tels que les haies, les bandes enherbées, les talus et les fossés. Les données historiques font défaut, entravant la compréhension de l'évolution temporelle de ces structures et de leur impact sur la biodiversité. Cette thèse vise à développer une méthodologie pour cartographier automatiquement les IAE actuelles et passées, ainsi qu'à analyser l'évolution structurelle de ces réseaux à différentes échelles spatiales et temporelles. Pour la cartographie actuelle, l'apprentissage profond sera utilisé en combinant des données d'orthophotographie infrarouge couleur (IRC) et de LiDAR HD. Pour le passé, des modèles numériques de surface seront reconstruits à partir de photos aériennes fournies par l’IGN, puis adaptés pour correspondre aux données actuelles. L'analyse de l'évolution des réseaux se fera par une analyse post-classification basée sur des indicateurs de connectivité. Les contributions incluront des méthodes de cartographie pour les données actuelles et passées, ainsi que des produits cartographiques et des analyses historiques.
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