1. À propos de cet exercice
- Niveau : intermédiaire
- Durée : 3h00
- Logiciel SIG : QGIS 3.40 LTR
- Dernière mise à jour : Septembre 2026
- Auteur : Romain Armand
- Compétences :
- Ajout et calcul de champs
- Découpage
- Intersection
- Zone tampon
- Calcul de propriétés géométriques (surface, longueur)
2. Contexte
L’artificialisation désigne la progression de l’urbanisation sur des terres, notamment agricoles. Ce processus inclut :
- la construction de surfaces imperméables (routes, bâtiments, parkings) qui augmentent le ruissellement de surface,
- La perte de terre agricole fertile,
- La perte de fonctions écologiques du sol,
- La perte d’habitat pour la faune sauvage.
En savoir plus sur l’artificialisation des sols
Vous pouvez consulter ce rapport publié par l’Agence Environnementale Européenne en 2016.
3. Consignes
A. Résultats attendus
A l’échelle du département de l’Oise
Dans les limites du département de l’Oise, vous cartographiez les terres agricoles qui ont été converties en surfaces artificialisées entre 1990 et 2018.
La carte représente :
- Les terres agricoles converties en surfaces artificialisées entre 1990 et 2018,
- Les limites des intercommunalités avec la somme de terres agricoles artificialisées en étiquette,
- La couverture des sols de 1990 en fond de carte,
- Les éléments de cartographie habituels (légende, échelle, système de coordonnées, auteur, titre, orientation et source).
Réalisez un graphique en exportant vos données sur Excel représentant la surface de terres agricoles concernées par l’artificialisation, par catégorie de fertilité du sol.
Exemple de graphique (Excel)
A l’échelle de l’agglomération de Beauvais
Réaliser une carte affichant les surfaces ayant été artificialisées sur la période 20210-2021 dans le secteur du Beauvaisis.
4. Jeu de données
a. Organisation des données
Prenez connaissance du schéma ci-dessous pour organiser vos données correctement.
b. Téléchargement des données
c. Zoom sur les jeu de données
Corine Land Cover
La couverture des sols (landcover) est dérivée du programme CORINE Land Cover (CLC), qui recense la couverture des sols des pays de l’Union Européenne. CLC possède plusieurs niveaux de détail. Le niveau 3 comporte 44 classes. Au niveau 1, la couverture des sols est regroupée en 5 classes principales :
| Code CLC niveau 1 | Libellé |
| 1 | Territoires artificialisés |
| 2 | Territoires agricoles |
| 3 | Forêts et milieux semi-naturels |
| 4 | Zones humides |
| 5 | Surfaces en eau |
La couverture des sols a été déterminée par analyse d’images satellites. Plusieurs mises à jour ont été faites : en 1990, 2000, 2012 et 2018. L’unité minimale de cartographie est de 25 hectares (ha).
OCS 2D
Le jeu de données OCS2D sur l’Oise décrit finement l’occupation et l’usage des sols du département pour deux dates : 2010 et 2021. Le jeu de données décrit à la fois la couverture du sol (ce qui recouvre le sol) et son usage (résidentiel, agricole, industriel, etc). La nomenclature de la couverture du sol est la suivante :
L’unité minimale représenté est de 300m² et 50m² pour le bâti. Cette précision est obtenue par photo‑interprétation assistée par ordinateur croisée avec d’autres données (IGN, cadastre, BD TOPO, etc.).
d. Métadonnées
Avant de commencer à analyser les données, prenez un peu de temps pour les explorer et compléter le tableau des métadonnées.
5. Réalisation
Réglages préalables
Étape 1 : Ajuster le jeu de données à la zone d’étude
Les problèmes
- vous ne disposez pas de la zone d’études (les limites du département de l’Oise)
- L’emprise des fichiers d’occupation du sol (occsol_1990 et occsol_2018) est trop grande est dépasse les limites du département de l’Oise
Les solutions
- Extraire les limites du département de l’Oise depuis les fichiers contenant tous les départements de France métropolitaine. Ce sera votre zone d’études.
- Découper les fichiers d’occupation du sol avec la zone d’études.
Étape 2 : Extraire les zones agricoles concernées par l’artificialisation
Le problème
L’occupation du sol en 1990 et en 2018 sont stockées dans 2 fichiers distincts, ce qui empêche les sélections portant sur les 2 dates simultanément.
La solution
Réunir les 2 fichiers en un fichier unique d’occupation des sols qui contiendra l’occupation des sols en 1990 et en 2018 dans 2 champs de la table attributaire. De cette manière, il sera possible de requêter sur les 2 champs.
Étape 3 : Calculer l’artificialisation par intercommunalité
Le problème
Les surfaces artificialisées ont été calculées à l’étape précédente. Les surfaces sont calculées sur la base de chaque polygone, ce qui empêche d’avoir des surfaces sur des niveaux intermédiaires tels que les intercommunalités.
La solution
Les polygones de surfaces artificialisés vont être regroupés par intercommunalités sur la base des limites des intercommunalités. QGIS calculera la somme de surface des polygones pour chaque polygone d’intercommunalité.
NB : une autre option serait de regrouper sur la base d’un champ contenant la mention de l’intercommunalité (approche de type « GROUP BY » en SQL). Néanmoins, ce champ n’existe pas dans la table attributaire, ce qui nécessite une approche de type géographique.