Spatial downscaling of agricultural land use data: an econometric approach using cross-entropy
Résumé
We propose a spatial disaggregation tool to help researchers make the best use of aggregated data in studies of land use. The proposed approach uses parcel-level agricultural data in conjunction with biophysical processes to break down agricultural regional data to the pixel level. It is a two-step procedure. First, we estimate a land-use model using a multinomial logit model. Second, we disaggregate the observed regional data using a generalized cross-entropy approach, taking the first-step predictions as priors. This procedure is applied to the French Picardie region. Results indicate a significant correlation between observed and estimated land-use shares.
L'auteur de cet article propose un outil de désagrégation spatiale pour aider les chercheurs à tirer le meilleur parti des données agrégées dans les études d'utilisation des terres. L'approche proposée utilise des données au niveau des parcelles agricoles, en liaison avec les processus biophysiques de ventiler des données agricoles régionales au niveau du pixel. Il s'agit d'une procédure en deux étapes. D'abord, l’auteur présente un modèle d'utilisation de la terre en utilisant un modèle Logit multinomial (MNL). En second lieu, il désagrège les parts régionales observées d'utilisation de la terre issues du RICA en utilisant une approche d'entropie croisée généralisée, considérant les prévisions de la première étape comme des à priori . Cette méthode a été appliquée à la région française de Picardie. Les résultats indiquent une corrélation significative entre les parts observées et estimées d'utilisation de la terre.