chantier de construction avec des grues

QF017 – Artificialisation des terres agricoles (version longue)

1. À propos de cet exercice

  • Niveau : intermédiaire
  • Durée : 3h00
  • Logiciel SIG : QGIS 3.40 LTR
  • Dernière mise à jour : Janvier 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.
Vue aérienne d'un parking avec des voiturese
Crédits : John Matychuk – Unsplash
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)

Statut de fertilité des surfaces artificialisées

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 1Libellé
1Territoires artificialisés
2Territoires agricoles
3Forêts et milieux semi-naturels
4Zones humides
5Surfaces 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

Étape 2 : Extraire les zones agricoles concernées par l’artificialisation

Étape 3 : Calculer l’artificialisation par intercommunalité

Étape 4 : Estimer le niveau de fertilité des sols artificialisés

Étape 5 : Mettre en page la carte 1

Étape 6 : Mettre en page la carte 2