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<dc:title xml:lang="fr">Long-term winter wheat mapping and spatiotemporal dynamics in the North China plain (2000–2024)</dc:title>
<dcterms:alternative xml:lang="en">Cartographie à long terme et dynamiques spatio-temporelles du blé d'hiver dans la plaine de Chine du Nord (2000–2024)</dcterms:alternative>
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<dcterms:abstract xml:lang="fr">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.</dcterms:abstract>
<dcterms:abstract xml:lang="en">Winter wheat is crucial for global food security, with China’s North China Plain (NCP) as the dominant production region. This dissertation develops a rule-based method using Sentinel-2 GCVI time series for automatic training sample generation, enabling accurate mapping of winter wheat at 10 m resolution across three municipalities. The approach was extended with Landsat data to construct WheatMapNCP, a 30 m distribution dataset covering 2000–2024 in the NCP. Validation with stratified sampling, agricultural statistics, and independent datasets confirmed high accuracy (average OA = 95.98 ± 1.15 %). Spatiotemporal analysis revealed significant changes: the centroid of winter wheat planting area shifted about 56 km southeast, high-intensity (intensity = 1) cropping areas expanded by 30%, and the northern limit of actual cultivation retreated southward, contrasting with a clear northward shift of the climatic potential limit. These results highlight the combined effects of environmental and socio-economic drivers and provide a robust basis for monitoring, policy-making, and adaptation to climate change.</dcterms:abstract>
<dc:type>Electronic Thesis or Dissertation</dc:type>
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