Evolution du trait de côte en Camargue_Visualisation 2018_2019

Dans le cadre du projet Space for Shore du programme Coastal Erosion lancé par l’Agence Spatiale Européenne, des caractéristiques physiques du littoral sont extraites depuis des images satellites de haute résolution. Ces informations spatialisées ont pour vocation d’aider les chercheurs dans leurs études et les aménageurs et décideurs dans la gestion du littoral, car elles ouvrent la voie vers un suivi haute fréquence des points côtiers sensibles et vers une meilleure connaissance des tendances d’évolution.

Parmi les zones géographiques retenues dans ce projet, le littoral méditerranéen, en région Provence Alpes Côte d'Azur, comprend l’ensemble **du delta du Rhône (Camargue), un lot de données approfondies extraites sur les secteurs de la Lagune de Véran et de l’embouchure du Grand Rhône, la Baie des Lecques, le Golfe de Fréjus, et Juan-les-Pins**.

Le trait de côte est une synthèse saisonnière de la position de la limite entre eau et sédiment ; Il est défini par la limite supérieure de l’excursion spatiale des lignes d’eau extraites automatiquement sur plusieurs images satellites Sentinel-2 proches dans le temps (2-3 mois de période d’acquisition).

L’évolution de la position du trait de côte est statistiquement calculée entre deux dates pour lesquelles la position du trait de côte est dérivée de la limite supérieure de l’excursion spatiale des lignes d’eau extraites automatiquement sur plusieurs images satellites Sentinel-2 proches dans le temps (2-3 mois de période d’acquisition). L’évolution annuelle de la position du trait de côte est calculée tous les 20 m le long du littoral.

La méthode de détection des lignes d’eau est basée sur les travaux de Vos K. et al [1], par le biais d’une classification et de l’indice NDWI2.

**Les étapes principales sont les suivantes :**

* Géo-référencement relatif des images entre elles,
* Création d’une image composite en empilant un sous-ensemble des bandes spectrales originales et certains indices (végétation, eau et sol),
* Utilisation du classificateur de forêt aléatoire [2], de l’'indice NDWI2 et seuillage entre le pixel de sable et le pixel d'eau,
* Utilisation de l’algorithme ‘Marching Square’ pour construire automatiquement la courbe rejoignant les pixels du seuil défini.

**Des traitements complémentaires ont été effectués pour estimer l'évolution de la position du trait de côte à partir des images satellites :**

* Génération arbitraire d’une ligne de référence virtuelle, longeant approximativement le littoral
* Génération de profils perpendiculaires à la côte, le long du littoral, à 20 m d’intervalle
* Calcul statistique de la variation annuelle en [m/an] de la position du trait de côte le long de chaque profil [3] à l’aide de l’extension Digital Shoreline Analysis System (DSAS).

**Des traitements complémentaires pour le calcul de l'évolution de la surface côtière :**

* Conversion des lignes vectorielles correspondant aux traits de côtes en surfaces vectorielles (polygonisation),
* Calcul statistique en [m²] et cartographie des surfaces gagnées et perdues d’une date à la suivante.

\[1\]: Vos K\.\, Splinter K\.D\.\, Harley M\.D\.\, Simmons J\.A\.\, Turner I\.L\. \(2019\)\. CoastSat: a Google Earth Engine\-enabled Python toolkit to extract shorelines from publicly available satellite imagery\. Environmental Modelling and Software\. 122\, 104528\.

[2] Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 1, 5-32, 10.1023/A:1010933404324

[3] Himmelstoss E.A., Henderson, R.E., Kratzmann, M.G., Farris, A.S. (2018). Digital Shoreline Analysis System (DSAS) version 5.0 user guide. Open-File Report, 10.3133/OFR20181179

L'ensemble des données ont été validées par F. Sabatier (Aix-Marseille Univ. - CEREGE), référent expert.

Thème : Protéger mon environnement
Producteur : I-Sea
Collectivité : i-Sea
Couverture spatiale : Indéfinie
Date de publication : 2020-06-03
Mots-clés : Camargue;MonLittoral;Sentinel;image satellite;satellite;trait de côte;évolution