[en] The distribution of mosquito vectors of malaria is controlled by various factors such as climate, land cover and land use, or human activities. In the Amazon region, endemic foci of malaria persist, particularly on the border between French Guiana and Amapa State in Brazil. This area, long by 300 km, presents many difficulties in collecting informations necessary for the health management of the local populations. In this type of geographical context, with few, isolated and cross-border data, a methodology based on the exploitation of remote sensing images is particularly appropriate. Remote sensing data have wide spatial coverage, and a large range of spatial resolutions. Here we present an approach combining high resolution and very high spatial resolution optical and SAR satellite data. Our method makes it possible to map the different types of land cover in the tropical border context French Guiana - Brazil, characterized by a persistent cloud cover. The results show that the complementarity of optical and RADAR sensors allows the production of multi-scale mapping of land use/land cover (LULC) independently from cloud cover. In particular, we produced LULC classifications to generate spatialized indicators and characterize the relationship between suitable habitats for malaria vectors and environmental factors. Through a discussion on the application of composite LULC classifications for the assessment of malaria exposure risk at various scales, this case study illustrates the interest of satellite remote sensing approaches to characterize landscape elements and land cover, which can account for the distribution of vector populations in connection with arboviruses transmission.

[pt] A distribuição dos mosquitos vetores da malária é controlada por vários fatores, como clima, tipos de cobertura do solo ou uso da terra, ou atividades humanas. Na região amazônica, persistem focos endêmicos de malária, particularmente na fronteira entre a Guiana Francesa e o Estado do Amapá no Brasil. Esta área, com mais de 300 km de extensão, apresenta muitas dificuldades na coleta de informações necessárias para a gestão da saúde das populações presentes. Neste tipo de contexto geográfico com poucos dados isolados e transfronteiriços, uma metodologia baseada na exploração de imagens de sensoriamento remoto é particularmente apropriada. Dados de sensoriamento remoto têm ampla cobertura espacial e uma grande variedade de resoluções espaciais. Aqui nós apresentamos uma abordagem combinando alta resolução e alta resolução espacial e dados de satélite óptico e RADAR. Nosso método possibilita mapear os diferentes tipos de cobertura do solo no contexto das fronteiras tropicais da Guiana Francesa - Brasil, caracterizado por um forte aproveitamento. Os resultados mostram que a complementaridade dos sensores ópticos e RADAR possibilita resolver, em grande parte, a questão da persistente nebulosidade. As classificações dos vários cobertura do solo obtidos permitem construir indicadores espacializados em relação aos espaços favoráveis à existência de criadouros e áreas de descanso do vetor da malária. Através de uma discussão sobre a aplicação de classificações da cobertura do solo compostas para a avaliação do risco de exposição à malária em várias escalas, este estudo de caso ilustra o interesse das abordagens de sensoriamento remoto por satélite para caracterizar os elementos da paisagem e a cobertura da terra, o que pode explicar a distribuição das populações de vetores em conexão com a transmissão de arbovírus.