Des rivières sous surveillance : état des lieux et perspectives des approches par télédétection à l’heure de l'Anthropocène



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ARTICLE DANS EARTH SURFACE PROCESSES AND LANDFORMS

Les hydrosystèmes ont connu des changements accélérés au cours de l'Anthropocène, et doivent être gérés à des échelles spatiales et temporelles beaucoup plus larges qu'auparavant. La télédétection offre un cadre méthodologique et technique qui peut être déployé pour surveiller les processus à l'œuvre au sein de ces hydrosystèmes et pour évaluer leurs trajectoires. Cet article publié dans Earth Surface Processes and Landforms auquel a participé Simon Dufour (LETG-Rennes) passe en revue les recherches menées sur les conditions et les processus passés, présents et futurs des corridors fluviaux qui mobilisent la télédétection et examine les défis auxquels est confrontée la recherche sur les cours d'eau et les zones riveraines.

 

Au sein de l’ensemble des méthodes de télédétection conçues pour diagnostiquer les hydrosystèmes des exemples viennent illustrer les développements récents en matière de caractérisation des morphologies, des processus hydrosédimentaires et biogéomorphologiques, de couplages entre données de télédétection et modélisation des paysages fluviaux.

Cet article présente également les développements récents en matière de données disponibles, d’échelles spatio-temporelles de caractérisation, d’outils de traitement de données spatiales et mise en ligne de plate forme de données et de traitement des images.

Enfin, dix éléments de perspectives pour la télédétection des rivières à l’heure l'Anthropocène sont discutés :

  1. Exploration plus en approfondie des données existantes,
  2. Fusion des sources de données et des échelles d'analyse pour obtenir de nouvelles informations,
  3. Développement d’informations à haute résolution temporelle pour alimenter les politiques publiques en matière de gestion de l'eau,
  4. Mise en œuvre des modèles à large échelle débouchant sur la caractérisation des bassins versants à l'échelle continentale ou mondiale,
  5. Développement du suivi en temps réel à partir de capteurs au sol,
  6. Exploration de nouvelles frontières en matière de capacité de la télédétection à renseigner un panel toujours plus large de processus et de structures,
  7. Développement d’observatoires scientifiques interdisciplinaire et à long terme au sein desquels les données de télédétection sont partagées, gérées, mobilisées et archivées,
  8. Partage des données et des outils de traitement en ligne,
  9. Utilisation des données issues de la télédétection pour réexplorer les théories décrivant le fonctionnement biophysique des systèmes fluviaux, et
  10. Promotion d’une approche critique des pratiques de la télédétection.

 

Une large gamme d'outils à disposition

 

Simon Dufour ESPL Dec2019 Drone
Exemple de plateformes utilisées par des équipes scientifiques pour acquérir des images hyperspatiales : (A) octocoptère ; (B) hexacoptère équipé d'une antenne RFID active ; (C) trike ultraléger équipé de caméras RGB et thermiques ; (D) hélicoptère de contrôle sans pilote. (Sources : A, Franck Perret ; B, Mathieu Cassel ; C, Baptiste Marteau ; et D, Kristell Michel).

 

 

Deux exemples d'application

Simon Dufour ESPL Dec2019 Selune
Carte des types de végétation riparienne (ripisylve) obtenue à partir des données LiDAR et des modèles morphologiques des arbres (rivière Sélune, ouest de la France). La morphologie de la couronne des arbres et les indicateurs de structure interne ont été calculés à partir des nuages de points 3D de deux études (été et hiver ; n = 144 indicateurs) et les indicateurs les plus discriminants ont été sélectionnés à l'aide d'une analyse discriminante permettant de réduire le nombre d'indicateurs à moins de 10 indicateurs pertinents. Les indicateurs sélectionnés ont été utilisés comme variables pour la classification en utilisant une approche de machine learning. La précision globale va de 80 % pour trois genres à 50 % pour huit genres. Avec huit genres, l'identification reste un défi, car pour une couronne d'arbre, les pixels prédits peuvent être mélangés. (Tiré de Laslier et al. , 2019a.)

 

 

 

 

Simon Dufour ESPL Dec2019 Fig3 Debris Bois
(A) Procédure de détection de bois à l'aide d'une caméra vidéo dans l'Ain, France. Les images montrent la région d'intérêt (ROI) basée sur une détection visuelle du bois comprenant la mesure de la date et de l'heure à partir de l'horodatage, la localisation précise des points d'extrémité et de côté pour définir la longueur, le diamètre et la première position de la pièce, et la définition de la deuxième position après avoir avancé un nombre d'images déterminé par l'utilisateur pour permettre le calcul de la vitesse et de la vitesse angulaire. (B) Hydrogramme des inondations et flux de bois estimé sur la base des enregistrements vidéo pendant l'événement du 10 au 13 avril 2008. (C) Régimes de transport du bois caractérisés à l'aide de la vidéo ; les petites images montrent la même section de rivière (North Creek, USA) à différents moments (t), à différentes profondeurs d'eau (h) et à différentes profondeurs de flux de bois (z) ; dw, diamètre de la pièce de bois ; k, coefficient > 1

 

 

La recherche en télédétection est essentielle pour relever l'un des principaux défis de l'Anthropocène : comprendre et gérer la relation entre la société et l'environnement. Les données de terrain ne suffisent pas à elles seules pour aborder les questions géomorphologiques et biologiques complexes, mais l'inverse (la télédétection sans données de terrain pour la validation et l'observation in situ) est également vrai. Ainsi, si les biologistes et les géomorphologues doivent encore passer du temps sur le terrain pour observer la complexité des processus et des structures, une compréhension plus « globale » de socio-écosystèmes peut néanmoins émerger de l’analyse d'images. Les données issues de la télédétection permettent de mieux comprendre la variabilité spatiale des formes et des processus comme jamais auparavant – que ce soit de l'échelle de la section transversale d’un cours d’eau à celle d’un réseau fluvial entier. Cependant, même avec des quantités de données toujours plus volumineuses, les spécialistes des rivières doivent encore formuler des questions scientifiques pertinentes, validées par des mesures sur le terrain, à des échelles spatiales et temporelles pertinentes, et savoir interpréter les données.

La télédétection n'est plus seulement un outil scientifique : c’est aussi un outil de gestion, avec un ensemble de données et de techniques pour appuyer les gestionnaires de rivières, à l'échelle locale et/ou à celle d’un bassin. Les spécialistes des rivières doivent donc aller au-delà du simple développement méthodologique (eurêka, ça marche !) en partageant des outils, en transférant des connaissances et en développant une compréhension critique du lieu, de la manière et du moment où les méthodes peuvent être incorporées avec précision dans une démarche appliquée de la géomorphologie. Mieux que par le passé, la télédétection peut être utilisée pour aider à mettre en œuvre et à surveiller les mesures de gestion, à identifier des points critiques, des points de basculement, les trajectoires futures, les pressions anthropiques et leurs effets. La convergence des observations de terrain avec les informations de la télédétection nous permettra de comprendre les rivières de l'Anthropocène et d'identifier les meilleurs scénarios de gestion pour leur (et notre) avenir.

 

 

 

Référence
Piégay, H., Arnaud, F., Belletti, B., Bertrand, M., Bizzi, S., Carbonneau, P., Dufour, S., Liébault, F., Ruiz‐Villanueva, V., and Slater, L. ( 2020) Remotely sensed rivers in the Anthropocene: state of the art and prospects. Earth Surf. Process. Landforms, 45: 157188. doi.org/10.1002/esp.4787

 

 

Pour en savoir plus

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