La quantification des impacts anthropiques cumulés sur les milieux « naturels » a fait l'objet de travaux en particulier pour les milieux estuariens, côtiers et marins (e.g., Halpern et al., 2007; Pereira et al., 2019). Ces approches restent fortement discutées en raison des limites intrinsèques liées à la méthode employée (Toro et al., 2010).

Alors que l'anthropisation des cours d'eau est une thématique en vogue (Brown et al., 2018), ils n'ont pas fait l'objet de tentatives d'application de ces approches. Ils ont en effet été sujets à un aménagement massif pour la navigation commerciale, la force motrice de l'eau ou encore la subsistance des populations. Certains de ces usages sont à l'heure actuelle sur le déclin ou à l'arrêt, mais les paysages fluviaux en conservent les traces et impacts. A cela s'ajoute, de nouveaux usages (navigation de plaisance, activités récréatives et sportives de plein air, etc) dont les impacts s'inscrivent dans un milieu déjà très anthropisé.

De ce fait, la Directive cadre européenne sur l'eau déclare que 52% des cours d'eau français sont sujets à une dégradation générale de leur état écologique en 2009. La pollution des eaux, la faible continuité écologique et sédimentaire et les altérations morphologiques et hydrologiques sont les principaux obstacles à l'atteinte du bon état écologique des masses d'eau. Les gestionnaires de cours d'eau sont alors à l'origine de projets de restauration dont l'objectif est de rétablir les fonctionnalités des milieux fluviaux ou de les recréer, ou de reconstituer un état antérieur de l'écosystème fluvial dans une optique de gestion durable. Cependant, ces pratiques de restauration se heurtent à un déficit de connaissances liées aux incertitudes sur le fonctionnement écologique, à la faible présence de programmes interdisciplinaires et au manque de retours d'expérience. Les actions de restauration écologique sont priorisées par les acteurs car elles sont plus faciles à mettre en œuvre que des actions de restauration hydromorphologique ou sur la qualité de l'eau (logistique, financement, accès au foncier, etc).

Le fleuve Charente ne fait pas exception. L'état des lieux initial du bassin versant de la Charente effectué dans le cadre de l'élaboration du Schéma Directeur d'Aménagement et de Gestion des Eaux (SDAGE 2010-2015) conclue à une dégradation générale de l'ensemble des cours d'eau charentais. Seulement 14% des masses d'eau superficielles du périmètre du Schéma d'Aménagement et de Gestion des Eaux (SAGE) de la Charente sont déclarées en bon état écologique contre 47% pour le bassin Adour-Garonne. A l'échelle même de la Charente, 18% des masses d'eau sont en bon état écologique dans la partie en amont et 6% dans la partie aval. Les principales causes de dégradation de l'état écologique du cours d'eau sont la pollution des eaux, la faible continuité écologique et sédimentaire en raison de la présence de multiples ouvrages en travers, l'altération du régime hydrologique et la prolifération des espèces invasives tant animales que végétales. Elles sont liées aux interventions humaines directes et indirectes sur le système fluvial. Il est par conséquent fondamental de proposer aux gestionnaires de cours d'eau une synthèse des connaissances sur l'organisation spatiale et l'intensité des usages anciens et
Impacts anthropiques cumulés sur le fleuve Charente

récents et de leurs impacts cumulés afin de les aider dans la mise en œuvre d'actions
adaptées et durables de gestion et de restauration sur la Charente.

Ce travail propose alors d'analyser et de quantifier les impacts cumulés des
interventions anthropiques sur le fleuve Charente entre Angoulême et Saintes sur la
période 1700-2020. Un inventaire des interventions humaines a été réalisé sur la
période d'étude à partir de données géohistoriques récupérées auprès des Archives
départementales de Charente-Maritime et de Charente et municipales de Saintes et
Cognac, et intégré dans une base de données. Les interventions humaines ont ensuite
été appréhendées à partir d'une approche globale semi-quantitative et spatialisée.
Elle s'appuie sur le calcul d'un indice d'impacts cumulés unitaire estimé pour
chaque intervention humaine (ex : dragage...), et d'un indice d'impacts cumulés
total évalué pour chaque type d'intervention humaine (ex : entretien du lit...). Le
modèle d'impacts cumulés est estimé via une méthode multicritère basée sur une
série d'attributs qualitatifs (zone impactée, impact spatialisé, impact fonctionnel...)
déterminés par dire d'expert.e.s. Les données obtenues sont spatialisées sur un
maillage couvrant 241 km² disposé sur l'ensemble de la plaine alluviale afin
d'évaluer les impacts anthropiques selon un double gradient longitudinal et latéral.

Les résultats permettent 1) de caractériser et d'analyser l'organisation spatiale et l'intensité de l'anthropisation sur le fleuve Charente ; 2) de proposer une hiérarchisation des interventions humaines les plus impactantes sur le système fluvial et 3) de cartographier les impacts cumulés des interventions humaines et leurs principaux effets sur le fonctionnement du cours d'eau. Au final, ce travail de recherche au caractère exploratoire contribue à mieux identifier l'organisation et l'intensité des impacts anthropiques sur le système fluvial, et à mieux prioriser les enjeux de restauration et le type d'action à mener sur la Charente.

Bibliographie

Brown A. G., Lespez L., Sear D. A., Macaire J.-J., Houben P., Klimek K., Brazier R. E., Van Oost K., Pears B. (2018). Natural vs anthropogenic streams in Europe : History, ecology and implications for restoration, river-rewilding and riverine ecosystem services. *Earth-Science Reviews*, vol. 180, p. 185-205.

Halpern B. S., Selkoe K. A., Micheli F., Kappel C. V. (2007). Evaluating and Ranking the Vulnerability of Global Marine Ecosystems to Anthropogenic Threats. *Conservation Biology*, vol. 21, n°5, p. 1301-1315.

Pereira C. I., Madrid D. A., Correa I. D., Pranzini E., Botero C. M. (2019). An evaluation of human interventions in the anthropogenically disturbed Caribbean Coast of Colombia. *Anthropocene*, vol. 27, p. 1-11.

Toro J., Requena I., Zamorano M. (2010). Environmental impact assessment in Colombia : Critical analysis and proposals for improvement. *Environmental Impact Assessment Review*, vol. 30, p. 247-261.
# Résolution de toponymes par apprentissage profond à partir de cooccurrences et de relations spatiales

Jacques Fize¹, Ludovic Moncla¹, Bruno Martins²

1. LIRIS UMR 5205, INSA Lyon, France
jacques.fize@gmail.com, ludovic.moncla@insa-lyon.fr

2. Instituto Superior Técnico - INESC-ID, University of Lisbon, Portugal
bruno.g.martins@tecnico.ulisboa.pt

## 1. Introduction

En traitement automatique du langage, le processus de geoparsing qui permet d'identifier les noms de lieux (toponymes) dans un texte et de leur associer des coordonnées géographiques non-ambiguës (latitude-longitude) (Gritta et al., 2018) est une tâche complexe qui s'effectue en deux étapes : (1) l'identification des toponymes (ou geotagging) et (2) la résolution des toponymes (ou geocoding). La plupart des approches de résolution de toponymes utilisent des index géographiques (i.e. gazetteer) associant à un nom de lieu plusieurs données : alias, coordonnées géographiques, catégorie (e.g. ville, pays), etc. Plusieurs types d'ambiguïtés rendent complexe la tâche de résolution des toponymes (i) plusieurs noms peuvent exister pour un même lieux, (ii) plusieurs lieux peuvent avoir le même noms, (iii) un même nom peut faire référence à un lieu ou à un autre type d'entité. Par ailleurs, pour diverses raisons, certains lieux existants ne sont pas répertoriés et si les gazetteers peuvent être suffisants pour l'analyse de documents contemporains, ce n'est pas le cas pour des documents plus anciens ou historiques. Pour contourner ces problèmes, des travaux récents (DeLozier et al., 2015; Cardoso et al., 2019) proposent d'entraîner des modèles de geocoding afin de ne pas avoir à utiliser de gazetteers lors de l'étape de résolution des toponymes. Ces approches sont basées sur des techniques d'apprentissage profond avec en entrée les toponymes et leur contexte (e.g. mots cooccurrents).
## 2. Méthodologie

Dans ce travail, nous proposons une architecture<fnref n="1" /> basée sur des réseaux de neurones récurrents pour l'entraînement d'un modèle de résolution des toponymes (Fig. 1). Cette architecture prend en entrée des paires de toponymes et les coordonnées géographiques du premier. Le modèle entraîné a pour rôle de prédire la localisation d'un premier toponyme auquel nous associons un deuxième toponyme comme contexte. La phase d'entraînement du modèle se décompose en trois étapes. La première consiste à transformer les toponymes en séquences de n-grammes de caractères (e.g. Paris → par, ari, ris). Cela permet au modèle de s'adapter à différentes variations des noms de lieux ainsi qu'à la régionalité de certains affixes (préfixe, suffix) <fnref n="2" />. L'ensemble des n-grammes est ensuite encodé selon un embedding pré-entraîné avec la méthode Word2vec. Les vecteurs obtenus pour chaque n-gramme des toponymes d'entrée sont donnés en entrée de deux réseaux Bi-LSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) (Graves, Schmidhuber, 2005) chargés de l'extraction des caractéristiques puis l'entraînement pour la prédiction des coordonnées est réalisé par des réseaux de neurones.

<figure><img src="image_119.png" /><figcaption>FIGURE 1. Architecture pour l'entraînement d'un modèle de geocoding.</figcaption></figure>

Dans le cadre de nos expérimentations nous avons considéré trois manières différentes de constituer les paires de toponymes : le première basée sur les cooccurrences de toponymes dans des textes et les deux autres basés sur leurs relations spatiales (relations de proximité et relations d'inclusion). Pour le contexte "cooccurrence", nous générons les paires de toponymes à partir des liens exprimés entre les noms de lieux dans les articles Wikipedia. Pour le contexte 'spatial' nous construisons les paires de toponymes à partir de relations d'inclusion et de proximité calculées à partir des données de Geonames. L'inclusion

<footnote n="1">1. Une implémentation en Python de ce modèle est disponible en ligne : https://git.liris.cnrs.fr/HExtGEO/toponym-geocoding</footnote>

<footnote n="2">2. https://jacobe2169.github.io/mapthetoponymsim/</footnote>
Résolution de toponymes par apprentissage

indique que le premier toponyme est contenue dans le second et la proximité est calculée selon une distance maximale entre les deux lieux (100km dans le cadre de nos expérimentations). Pour éviter des temps de calcul trop élevés, les relations de proximité et de cooccurrences sont échantillonnées aléatoirement.

3. Expérimentations et résultats

Les trois contextes décrits dans la section précédente constituent trois jeux de données pouvant être combinés (cooccurrences, proximité et inclusion) pour l'entraînement d'un modèle. Nous avons constitué des jeux de données sur différentes zones géographiques. Nous utilisons la mesure d'exactitude (avec une précision de 100km) et obtenons les résultats suivants : 0.79 pour la France, 0.88 pour la Grande-Bretagne, 0.21 pour les Etats-Unis, et 0.90 pour Texas + Île de France. Par ailleurs, nous observons que la combinaison des différents contextes (spatiaux et textuels) permet d'améliorer les résultats et que les cooccurrences de toponymes jouent un rôle très important pour cette tâche de résolution des toponymes. Nous observons des scores très faibles pour les États-Unis contrairement aux autres zones géographiques qui peuvent s'expliquer par une toponymie particulière sur ce territoire. Ces premiers résultats sont encourageants et plusieurs pistes, telle que l'utilisation de modèles de langue pré-entraînés (e.g. BERT), sont envisagées pour étendre la couverture et améliorer l'exactitude du modèle.

4. Remerciements

Ce travail a été réalisé grâce au soutien financier du Projet IDEXLYON de l'Université de Lyon dans le cadre du programme Investissement d'Avenir (ANR-16-IDEX-0005).

Bibliographie

Cardoso A. B., Martins B., Estima J. (2019). Using Recurrent Neural Networks for Toponym Resolution in Text. In *Proceedings of the EPIA Conference on Artificial Intelligence*, p. 769–780. Springer International Publishing.

DeLozier G., Baldridge J., London L. (2015). Gazetteer-Independent Toponym Resolution Using Geographic Word Profiles. In *Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence*.

Graves A., Schmidhuber J. (2005). Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM networks. In *Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks*, vol. 4, p. 2047-2052 vol. 4.

Gritta M., Pilehvar M. T., Limsopatham N., Collier N. (2018). What's missing in geographical parsing? *Language Resources and Evaluation*, vol. 52, n° 2, p. 603–623.
# FarmSIG : une application web pour l'analyse de l'évolution des espaces agricoles en lien avec les politiques publiques environnementales

Follin Jean-Michel¹, Voniarinjanahary Rovasoa¹, Thommeret Nathalie¹, Fournier Marie¹

1. Laboratoire Géomatique et Foncier, Cnam-ESGT
1 boulevard Pythagore, 72000 Le Mans
jean-michel.follin@lecnam.net

RESUME. Le projet FARMaine, mené dans le cadre du programme national PSDR4 a pour objectif d'éclairer les modalités de mise en œuvre des Politiques Publiques d'Environnement (PPE) dans les territoires de fonds de vallée du bassin versant de la Maine, et leurs conséquences sur le fonctionnement des exploitations agricoles et la gestion du foncier agricole. Pour comprendre les caractéristiques foncières, spatiales et agricoles des fonds de vallée étudiées ainsi que leurs évolutions en lien avec les PPE, des analyses spatiales et statistiques ont été menées. Elles combinent des données abordant différentes thématiques sur la période 2009 à 2018 : le RPG niveau 2, les Mesures Agro-Environnementales et Climatiques (MAEC), et les Fichiers fonciers.

Un web-SIG baptisé FarmSIG, encore en cours de développement, permet de partager et diffuser les données rassemblées et produites, en cohérence avec la démarche partenariale du projet impliquant des chercheurs et acteurs des territoires de fond de vallée.

MOTS-CLES : WEB MAPPING, DATAVIZ, MESURES AGROENVIRONNEMENTALES, RPG, FICHIERS FONCIERS, ANONYMISATION PAR CARROYAGE, ANALYSE STATISTIQUE
## Problématique et motivations

La question du suivi des territoires agricoles où sont mises en œuvre des politiques publiques d'environnement (PPE), en particulier les conséquences de celles-ci sur le fonctionnement des exploitations agricoles (EA) et la gestion du foncier agricole, est primordiale pour les acteurs publics qui en ont la charge.

Le projet FARMaine (Foncier et Régulations dans le bassin de la Maine) mené dans le cadre du programme national PSDR4 (Pour et Sur le Développement Régional) décliné à l'échelle du Grand Ouest, s'est fixé pour objectif d'éclairer les modalités de mise en œuvre des PPE dans les territoires de fonds de vallée du bassin versant de la Maine. Quatre territoires d'étude ont été sélectionnés pour mener nos études en fonction de leurs caractéristiques (enjeux en matière d'environnement, existence de PPE depuis plusieurs années, variété dans les systèmes agricoles observés) : les Basses Vallées Angevines, les Alpes Mancelles, la Vallée du Loir et le bassin versant de l'Oudon.

Dans ce cadre, différents traitements (combinaisons, analyses statistiques et anonymisations) ont été menés sur des données spatiales portant sur différentes dates (entre 2009 et 2018), thématiques (foncier, agricole, réglementaire) et échelles (bassin versant et territoires d'études). Ils poursuivent un double objectif qui est d'une part, d'assurer la confidentialité des données produites avant diffusion et d'autre part d'apporter des éléments de réponse aux questions suivantes : observe-t-on des évolutions du profil agricole des zones étudiées ? peut-on établir un lien entre structures spatiales des EA et présence de PPE ?

Un web-SIG, baptisé FarmSIG, a été développé pour rassembler et diffuser les données et analyses produites dans le cadre du projet FARMaine. Il vise à proposer une vision cartographique synthétique des zones de fonds de vallée étudiées et des clés pour comprendre leurs caractéristiques et leurs évolutions en lien avec les PPE. FarmSIG s'adresse à des profils variés (exploitants agricoles, agents de Chambres d'Agriculture, chercheurs en agronomie, aménagement et géographie).

## Données, méthodes et résultats

Les principales données mobilisées sont le Registre Parcellaire Graphique (RPG) niveau 2 qui comporte, pour chaque îlot de parcelles agricoles, l'identifiant de son EA (numéro PACAGE), les Mesures Agro-Environnementales et Climatiques (MAEC) qui associent à chaque parcelle les dispositifs MAEC adoptés par son EA, et les Fichiers fonciers contenant des informations sur les propriétaires des parcelles.

Dans une première analyse diachronique, les changements ont été abordés en croisant les Fichiers fonciers avec le RPG. Cela a abouti à la construction d'une typologie des évolutions foncières des parcelles agricoles dans les Basses Vallées Angevines entre 2009 et 2016. Celle-ci a été réalisée par ACM et classification ascendante hiérarchique. Trois catégories ont été mises en évidence : 1) les parcelles agricoles qui ont fait l'objet d'un engagement en MAEC sans changement lié au propriétaire et ont évolué vers une exonération Natura 2000, 2) les parcelles agricoles
sans engagement MAEC qui ont conservé une exonération des terres agricoles, et 3) les parcelles forestières qui ont connu un changement lié à leurs propriétaires.

Puis une analyse synchronique a été menée en confrontant, pour 2015 et 2018,

– l’intensité de l’adoption des MAEC par EA, calculée en cumulant, après les avoir normalisés, les nombres, longueurs et surfaces totales de MAEC ponctuelles, linéaires et surfaciques par EA,

– et l'organisation spatiale des parcellaires agricoles des EA, appréhendée par les indicateurs de dispersion et de morcellement (Latruffe et Piet, 2014 ; Renard, 1972).

Ces informations ont été rapportées aux centroïdes des exploitations (obtenus par le barycentre géométrique des îlots de même exploitation). Elles ont ensuite été anonymisées par la méthode de carroyage (agrégation dans des grilles de carreaux) pour rendre impossible l'identification de données relatives à une EA (Loonis, 2018).

L'application FarmSIG (http://farmaine.fr/index.php/farmsig/), bâtie sur les bibliothèques javascript Leaflet et ChartJS, propose une restitution des analyses réalisées avec des fonctionnalités i) de navigation thématique et temporelle dans les données cartographiques aux deux échelles du bassin versant et des territoires d'étude ; et ii) d'exploration des données via un panneau latéral proposant des éléments synthétiques caractérisant les secteurs sélectionnés.

## Conclusion et perspectives

FarmSIG est en cours de développement mais permet déjà une exploration temporelle et thématique des territoires étudiés, proposant des éléments de réponse aux questions posées sur les liens entre PPE et caractéristiques agricoles et foncières de ces secteurs. Une restitution 3D est explorée afin de mieux appréhender certaines informations comme les liens entre morcellement ou dispersion des exploitations (perçu via la couleur) et intensité d'adoption des MAEC (perçu via la hauteur). Par ailleurs FarmSIG a vocation à être alimenté avec d'autres résultats d'analyses qui restent à mener comme celles portant sur les dynamiques d'évolutions des EA.

## Bibliographie

Renard M. (1972). Recherches méthodologiques sur le degré d'émiettement parcellaire des exploitations agricoles des bocages de l'ouest. *Bulletin de l'Association de géographes français*, n° 397, p. 83-94.

Puech T., Durpoix A., Barataud F., & Mignolet C. (2020). Une méthode pour caractériser l'organisation spatiale des parcellaires d'exploitations agricoles. *Cybergeo: Revue européenne de géographie/European journal of geography*, Document 938.

Latruffe L., Piet L. (2014), "Does land fragmentation affect farm performance? A case study from Brittany, France", *Agricultural Systems*, vol. 129, p. 68-80.

Loonis V. (dir), Bellefon M.P. (coord) (2018), *Manuel d'analyse spatiale. Théorie et mise en oeuvre pratique avec R*, Insee Méthodes n° 131, 406 p.
# Étude spatio-temporelle d'un écosystème littoral : le pré-salé de Sainte-Anne en baie du Mont-Saint-Michel

Dorothée JAMES¹, Antoine COLLIN¹, ², Mathilde LETARD¹

1. EPHE, PSL Université Paris, CNRS UMR 6554 LETG
15 Boulevard de la mer, 35800 Dinard, France
dorothee.james@ephe.psl.eu

2. LabEx CORAIL, Moorea, French Polynesia

MOTS-CLES : MOSAIQUE, METASHAPE, EVOLUTION, PRE-SALE, CLASSIFICATION, SVM
Face aux changements globaux, l'étude des milieux et des paysages est essentielle pour comprendre leur fonctionnement. L'environnement littoral est sujet à une modification intense aussi bien par l'activité anthropique que par les processus météo-marins. Afin de comprendre les trajectoires socio-écologiques, l'étude rétrospective du milieu littoral permet d'appréhender les mécanismes pour mener de manière éclairée une gestion prospective.

Les données historiques, qui nous renseignent sur l'état du littoral à un moment précis, sont issues de diverses sources telles que les photographies aériennes ou les cartes anciennes. Ces données sont donc définies par des caractéristiques spatiales, spectrales, radiométriques et temporelles spécifiques à chaque campagne aérienne, ce qui pose problème pour établir une série temporelle cohérente.

Cette étude vise, dans un premier temps, à mettre en place une méthodologie innovante pour l'utilisation et la standardisation de données anciennes massives (à Très Haute Résolution, THR, et à une échelle régionale) issues de sources diverses (Figure 1). Dans un second temps, grâce la classification supervisée, les cartes créées permettent d'obtenir une comparaison de l'évolution de l'occupation sol à partir d'une classe d'intérêt (pré-salé) ayant une large emprise et à THR.

Notre site d'étude, composé d'un vaste pré-salé évoluant le long de la digue Saint-Anne, se localise dans le golfe normano-breton, entre la chapelle Sainte-Anne (48.60°N ; 1.67°W) et le Mont-Saint-Michel (48.63°N ; 1.51°W). Les spartines, l'obione, la salicorne sont les principales communautés végétales qui composent ce pré-salé. Au-devant de celui-ci, s'étend une vaste vasière composée de sédiment vaso-sableux.

Les données historiques sont au cœur de cette étude. Fastidieux, le téléchargement des images aériennes est la première étape de ce processus. Ainsi, 9 images ont été retenues pour 1966, 19 pour 1979, 6 pour 1995 et 4 pour 2014. Les images ont ensuite été découpées automatiquement via XnConvert, puis mosaïquées, pour chaque millésime, par l'intermédiaire du logiciel de photogrammétrie Metashape (Rault et al., 2020). À partir de cette compilation d'images, le géoréférencement en RGF93/Lambert93 a été réalisé à l'aide du logiciel SIG ArcGIS. L'Ortholittorale V2 (2014) a servi de référence. La création de filtres texturaux de co-occurrence (moyenne, contraste, homogénéité, variance, dissimilarité, second moment, corrélation et entropie) a été implémentée sur chacune des reconstructions photogrammétriques panchromatiques (logiciel ENVI). In fine, un algorithme de classification supervisée, Support Vector Machine (SVM) a été appliqué sur les 8 bandes de textures. Deux classes ont été identifiées : le pré-salé et la vasière, avec 15000 pixels de validation et 15000 pixels de calibration, extraits aléatoirement.
<figure><img src="image_120.png" /><figcaption>FIGURE 1. *Processus méthodologique pour l'étude rétrospective du littoral.*</figcaption></figure>

Les résultats de classification permettent d'analyser la superficie de l'occupation du sol pour les années 1966, 1979, 1995 et 2014. Ainsi, respectivement, l'enveloppe du pré-salé était de 9,92 km², de 12,69 km², de 9,69 km² et 15,19 km². La saisonnalité, la composition floristique du pré-salé (Valéry et Radureau, 2014) et le développement des activités anthropiques ont contribué à la vitesse de progradation du pré-salé d'environ 1,1% par an en 48 ans. L'utilisation d'algorithmes de *deep learning* (Letard et al., 2020) permettrait d'affiner la détection de la composition du pré-salé.

**Bibliographie**

Letard, M., Collin, A., et Pastol, Y., (2020). Improving mangrove and salt marsh mapping using superpixel-based deep classification of VHR superspectral satellite imagery and topobathymetric LiDAR data, *Sea Tech Week 2020, 12-15 Oct. 2020, Brest*.

Rault, C., Dewez, T., et Aunay, B., (2020). Structure-from-motion processing of aerial archive photographs: sensitivity analyses pave the way for quantifying geomorphological changes since 1978 in la réunion island. *ISPRS Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2, 773-780.*

Valéry, A., Radureau, A., (2014). *Evolution de la végétation des marais salés de la baie du Mont-Saint-Michel-Analyse cartographique 1984-2013*. Rapport Convention CREBS/Université de Rennes1/Conservatoire du Littoral/Inter-SAGE Baie du Mont-Saint-Michel/Agence de l'Eau Seine-Normandie/Agence de l'eau Loire-Bretagne ; Rennes, France, 15p.
# Adaptation de domaine par transport optimal pour la cartographie à large échelle des peupleraies

Yousra Hamrouni¹, Olivia Bernardoff¹, Nicolas Karasiak¹, David Sheeren¹

1. Université de Toulouse, INRAE, UMR DYNAFOR, Castanet-Tolosan, France
yousra.hamrouni@inrae.fr david.sheeren@ensat.fr

MOTS-CLES : TELEDETECTION, TRANSPORT OPTIMAL, ADAPTATION DE DOMAINE, TRANSFERT SPATIAL, PEUPLERAIES, CLASSIFICATION, LARGE ÉCHELLE, SENTINEL-2
La cartographie des peuplements forestiers et leur composition en essences est une donnée incontournable pour les gestionnaires réalisant des opérations sylvicoles. Bien qu'il existe des bases de données forestières à l'échelle nationale, les connaissances sur ces essences sont encore lacunaires en raison, soit d'une caractérisation peu exhaustive des peuplements, soit d'une marge d'erreur importante ou d'une mise à jour trop longue. En particulier, les estimations de surfaces des peupleraies françaises s'avèrent peu précises en raison de leur court cycle de rotation (15 ans en moyenne).

La disponibilité d'images à haute résolution spatiale, spectrale et temporelle provenant des nouveaux satellites Sentinel-2 a offert de nouvelles opportunités pour le suivi des plantations de peupliers sur de grandes étendues. Plusieurs travaux ont démontré le potentiel de la télédétection pour la cartographie des plantations telles que le caoutchouc et le palmier à huile mais seulement quelques-uns se sont intéressés au peuplier. Malgré les résultats prometteurs rapportés, la plupart des études se limitent à des zones d'études relativement restreintes (petites forêts connues) et les performances des modèles de classification dépendent largement des données utilisées pour l'entraînement et la validation des algorithmes. En effet, lorsque ces modèles, calibrés sur une zone, sont appliqués sur de vastes étendues, possiblement très éloignées de la zone initiale, les performances prédictives s'effondrent. Les modèles locaux sont souvent inadaptés au transfert d'une région à l'autre (transfert spatial) car ils ne tiennent pas compte de toute la diversité des spectres de réflectance des classes et de leur caractère non stationnaire dans l'espace (problème du "data shift" en apprentissage automatique). La variabilité spatiale est souvent due à des variations dans les conditions d'acquisition des images, dans la phénologie de la végétation ou dans les conditions stationnelles. Les techniques d'adaptation de domaine et en particulier le transport optimal (TO) sont proposées dans cette étude pour répondre au problème de transfert évoqué. Elles permettent d'adapter les distributions des données de départ sur lesquelles des connaissances sont disponibles (domaine source) à des données d'arrivée pour lesquelles il y a peu ou pas d'informations (domaine cible). L'hypothèse qui sous-tend le transport optimal est que si les données sources subissent une phase d'adaptation pour ressembler davantage aux données cibles, le data shift est réduit, et un classifieur entraîné sur les données sources adaptées, donne de meilleures performances qu'un classifieur s'appuyant uniquement sur les données du domaine source ou encore, sur un nombre restreint d'échantillons disponibles dans le domaine cible (Courty et al., 2017).

Le transport optimal a été appliqué entre deux tuiles Sentinel-2 de 100 km² chacune. Elles sont situées dans deux bassins populicoles contrastés dans le Nord-Est (T31UEQ) et le Sud-Ouest (T31TCJ) de la France. Les séries temporelles Sentinel-2 datent de 2017 et comportent 34 dates ré-échantillonnées au même pas temporel et dans lesquelles les pixels nuageux ont été corrigés. Le transport optimal a été appliqué depuis la tuile Sud-Ouest (source) vers la tuile Nord-Est (cible) selon quatre stratégies : TO non supervisé (utilise les distributions de la source et de la cible), TO non supervisé régularisé (avec la contrainte de l'entropie), TO non supervisé avec les étiquettes de la source et TO semi-supervisé (utilise les distributions et les étiquettes disponibles de la source et de la cible). Pour chacune des stratégies, les résultats de
Transport optimal sur les peupleraies

classification avec TO ont été comparés à un modèle entraîné sur la source non
adaptée. *Random Forest* a été utilisé comme algorithme de classification et trois
classes ont été considérées : peupleraies, robiniers et chênes avec, 3850 échantillons
étiquetés par classe pour la source et 1250 pour la cible. Les paramètres optimaux du
TO (coefficients de régularisation par l'entropie et par classe) et du classifieur
(nombre d'arbre, profondeur maximale) ont été fixés à partir d'une grille de recherche.

Les résultats obtenus montrent que l'adaptation de la distribution du domaine
source par TO permet d'améliorer la précision globale de la classification de 3 à 35%
et la précision producteur (mesure de rappel) des peupleraies de 8 à 27% (TABLE 1).
L'amélioration est particulièrement marquée lorsque des étiquettes de la source et de la
cible ont été incorporées. Il est important de noter que dans la dernière stratégie nous
avons utilisé toutes les étiquettes disponibles du domaine cible et qu'il serait
intéressant d'étudier à termes l'impact du nombre d'étiquettes rajoutées sur les
performances de la classification. Une des contraintes de l'approche envisagée dans ce
travail est la nécessité d'avoir les mêmes classes entre les domaines source et cible.
Ainsi, seules les classes communes ont pu être conservées. Par ailleurs, afin de
garantir de bonnes performances, les proportions des classes entre les deux domaines
doivent être équivalentes (±15%). D'autres approches d'adaptation de domaine qui se
focalisent non pas sur l'adaptation des données mais plutôt du classifieur peuvent être
envisagées pour contourner ces limites. C'est notamment le cas de l'apprentissage
actif qui permet de garder les deux distributions inchangées et de modifier le
classifieur en lui incorporant un nombre limité d'échantillons du domaine cible
(Hamrouni et al., 2021).

<table><caption>TABLE 1: Résultats des différentes stratégies de transport optimal</caption><thead><tr><th></th><th>Avant transport optimal</th><th>TO non supervisé</th><th>TO non supervisé régularisé</th><th>TO semi-supervisé + étiquettes de la source</th><th>TO semi-supervisé + étiquettes (source + cible)</th></tr></thead><tbody><tr><th>Précision globale</th><td>61%</td><td>64%</td><td>66%</td><td>69%</td><td>96%</td></tr><tr><th>Précision producteur (peupleraies)</th><td>70%</td><td>78%</td><td>78%</td><td>88%</td><td>97%</td></tr></tbody></table>

Courty N., Flamary R., Tuia D. and Rakotomamonjy A. (2017). Optimal Transport for Domain Adaptation, *IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence*, vol. 39, n° 9, p. 1853-1865.

Hamrouni Y., Paillassa, E., Chéret V., Monteil C., Sheeren D. (2021). From local to global: A transfer learning-based approach for mapping poplar plantations at national scale using Sentinel-2. *ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing*, vol. 171, p. 76-100.
# Le carrefour dont vous êtes le héros : description de carrefours pour les personnes déficientes visuelles

Jérémy Kalsron¹, Jean-Marie Favreau¹, Guillaume Touya²

1. LIMOS, UMR CNRS 6158, Université Clermont Auvergne
   1 rue de la Chebarde, 63178 Aubière, France
   jeremy.kalsron@uca.fr, j-marie.favreau@uca.fr

2. UMR LASTIG, IGN
   73 avenue de Paris, 94160 Saint-Mandé, France
g.touya@ign.fr

MOTS-CLES : déficience visuelle, carrefour, modèle de données, génération automatique de texte
Pour les *personnes en situation de déficience visuelle* (PSDV), le déplacement en milieu urbain est un défi. Celles-ci doivent en effet comprendre l'agencement des infrastructures nécessaires à une traversée en sécurité, une information absente des outils de guidage mobiles actuels. Les cartes tactiles, notamment mobilisées par les instructeurs de locomotion pour enseigner les techniques de déplacement en autonomie, ne permettent pas de représenter une haute densité d'informations ou des détails fins à petite échelle (Touya *et al.*, 2019). Elles nécessitent pour cela d'être complétées d'une information supplémentaire, textuelle ou sonore.

Parmi les travaux ayant étudié la représentation sonore de l'information géographiques à destination des PSDV, (Boularouk et al., 2017) proposent d'audio-décrire des lieux spécifiques en exploitant la sémantique d'une base de données comme OpenStreetMap. Plus proches de notre problématique, (Guth et al., 2019) réalisent un tableau de données permettant de décrire l'enchaînement des entités qui composent une traversée. Ces travaux présentent l'information sous la forme d'un enchaînement de données brut, et ne proposent pas de modèle de données structuré permettant de formaliser un carrefour et les éléments qui le composent. Nous développons ces aspects dans le travail que nous présentons ici, en proposant un processus de génération automatique de description de carrefour.

Ce processus s'appuie sur un modèle de donnée original dédié (Figure 1). Le modèle est pensé pour permettre la génération d'un ensemble de textes que l'utilisateur pourra consulter suivant deux modes : une description générale du carrefour, autosuffisante et statique, et une série de descriptions cohérentes permettant une visite interactive du carrefour.

<figure><img src="image_121.png" /><figcaption>FIGURE 1. Le modèle de données proposé représente un graphe piéton du carrefour.</figcaption></figure>

La description générale repose sur une description par branche, mobilisée par la nouvelle génération d'instructeurs de locomotion (Ratelle et Couturier, 2018). Une branche correspond à un segment du carrefour, et comprend un nombre de voies et un mode de régulation du trafic. La description interactive place l'utilisateur au sein du carrefour et permet de détailler chaque traversée en proposant de choisir une direction lorsqu'une bifurcation est possible. Ces directions sont matérialisées par un point d'intérêt distant dont le choix, aujourd'hui manuel, pourrait être automatisé par des techniques de fouille de données, selon sa prégnance au sein de la ville. Le texte de la description est généré depuis le modèle présenté à l'aide de patrons, des textes
Le carrefour dont vous êtes le héros

à trous complétés procéduralement, faciles à mettre en œuvre, et permettant
d'implémenter les phrases telles que nous les avons conçues. Nous proposons une
implémentation sous licence libre GPLv3¹, accessible en démonstration en une
preuve de concept interactive par hyperliens depuis un navigateur web<fnref n="2" /> (Figure 2).

<figure><img src="image_122.png" /><figcaption>FIGURE 2. Les carrefours décrits au sein de notre preuve de concept. Il nécessitent respectivement 72, 64, 31, et 82 pages de description.</figcaption></figure>

Nous avons conçu ces description en conduisant une série d'entretiens avec une
dizaine de PSDV et d'instructeurs de locomotion, et les formulations employées sont
issues de leurs propositions. Ceux-ci, familiers avec le territoire que nous avons
exploré, ont exprimé l'intérêt de pouvoir visiter un carrefour à distance par le biais
d'une description textuelle. Le modèle étant aujourd'hui complété manuellement,
nous envisageons pour la prochaine étape de le générer depuis des données ouvertes
telles qu'OpenStreetMap.

Ce travail est financé dans le cadre du projet ACTIVmap (ANR-19-CE19-0005).

Bibliographie

Boularouk et al., (2017). Ontology for a voice transcription of OpenStreetMap data: the case of space apprehension by visually impaired persons, *World Academy of Science, Engineering and Technology 2017*, London, United Kingdom.

Guth et al., (2019). An Intersection Database Facilitates Access to Complex Signalized Intersections for Pedestrians with Vision Disabilities, *Transportation Research Record*, vol. 2673, p. 698-709.

Ratelle A., Couturier J.-A., (2018). *Manuel d'intervention en orientation et mobilité*, Les Presses de l'Université de Montréal.

Touya et al., (2019). Automatic derivation of on-demand tactile maps for visually impaired people: first experiments and research agenda, *International Journal of Cartography*, vol. 5, p. 67-91.

<footnote n="1">1. https://gitlab.limos.fr/jeremyk6/carrefourV2/-/tree/sageo2021</footnote>

<footnote n="2">2. https://carrefours.activmap.limos.fr/publications/sageo2021</footnote>
# Intégrer des données géospatiales dans un modèle multi-agents : cas de LittoSIM-GEN

Cécilia PIGNON-MUSSAUD¹, Ahmed LAATABI¹, Marion AMALRIC², Brice ANSELME³, Élise BECK⁴, Nicolas BECU¹, Nicolas MARILLEAU⁵

1. 5. UMR 7266 LIENSs, La Rochelle Université
2 rue Olympe de Gouges, 17000 La Rochelle, France
cecilia.pignon-mussaud@univ-lr.fr

2. UMR 7324 CITERES, Université de Tours
33, Allée Ferdinand de Lesseps, 37204 TOURS CEDEX 03, France

3. UMR PRODIG, Université Paris 1
2, rue Valette, 75005 Paris, France

4. UMR Pacte, CNRS, Université Grenoble Alpes
1030 avenue Centrale 38100 GRENOBLE, France

5. Institut de Recherche pour le Développement,
32 avenue Henri Varagnat, 93143 Bondy, France

MOTS-CLES : SYSTEME MULTI-AGENTS, DONNEES GEOSPATIALES, LITTOSIM-GEN, GENERICITE.
Aujourd'hui, un des défis majeurs de la modélisation multi-agents spatialisée porte sur l'exploitation et l'assimilation grandissante de données hétérogènes géolocalisées. A travers le dispositif LittoSIM<fnref n="1" /> (Becu et al., 2017), nous présenterons, comment l'automatisation de l'intégration des données dans le système multi-agent (SMA) a été géré. Développé suite à la tempête Xynthia de 2010, le dispositif LittoSIM a pour objectif de sensibiliser les élus et les agents communaux, aux risques de submersion marine et accompagner la concertation sur les stratégies de prévention du risque et d'aménagement du territoire.

LittoSIM est une plateforme de simulation participative qui combine, à la fois, un jeu multi-acteurs (SMA distribué sous la plateforme GAMA), un modèle hydrodynamique de submersion (LISFLOOD-FP) et une mise en situation pour les acteurs locaux. Initialement développé pour une application sur l'île d'Oléron, le dispositif est désormais déployé sur d'autres territoires littoraux pour évaluer sa généricité et son efficacité en matière d'apprentissage (projet LittoSIM-GEN). Cette ouverture vers la généricité du dispositif s'accompagne d'une re-formalisation et d'une automatisation des traitements des données d'entrée du modèle. LittoSIM nécessite en entrée une grande diversité de données géospatiales issues de sources nombreuses et variées. Par exemple, les données relatives aux ouvrages de défense des côtes proviennent des services de l'État, de collectivités territoriales, de bureaux d'études ou encore de laboratoires de recherche. Elles sont souvent livrées dans des formats et des structures différentes. Ainsi, la transformation, l'agrégation, l'homogénéisation de ces données sont des opérations incontournables et chronophages.

Nous commencerons par présenter rapidement l'utilisation du protocole ODD (Overview, Design concepts, and Details) (Laatabi et al., 2018), qui décrit la structure du modèle LittoSIM. Ce protocole ODD constitue un fil d'Ariane pour la compréhension et la réutilisation des modèles multi-agents à travers la description détaillée de l'ensemble de leurs composantes (variables d'état, comportements, ordonnancement, ...).

Puis, une large part de la présentation portera sur les données et les traitements nécessaires pour le modèle. Nous présenterons alors l'extension ODD+2D qui permet d'enrichir la description du modèle, notamment pour les données géospatiales, à travers la présentation des sources de données et l'ajout de liens de correspondance/mapping.

<footnote n="1">¹ https://littosim.hypotheses.org/ ; https://github.com/LittoSim/LittoSim_model
LittoSIM has been financed by Foundation of France.</footnote>
Intégrer des données géospatiales dans un modèle multi-agents

En termes de données géospatiales, les liens de mapping représentent l'ensemble
des opérations sur les composantes spatiales (création, intersection, fusion,
reprojection, contrôle topologique...) et textuelles/attributaires (création, conversion,
agrégation, remplacement...). Ce mapping des données permet alors d'extraire, de
transformer et d'homogénéiser les données d'entrée (Laatabi et al., 2020).

Le protocole ODD+2D permet ainsi de faciliter la réutilisation du modèle, tout
en contribuant fortement à améliorer la généricité du dispositif LittoSIM-Gen.

Bibliographie

Becu N., Amalric M., Anselme B., Beck E., Bertin X., Delaye E., Long N., Marilleau N., Pignon-Mussaud C., Rousseaux F. (2017). Participatory simulation to foster social learning on coastal flooding prevention. *Environmental Modelling & Software*. vol 98. p.1-11.

Laatabi A., Marilleau N., Nguyen-Huu T., Hbid H., Ait Babram M. (2018). ODD+ 2D: an ODD based protocol for mapping data to empirical ABMs. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 21 (2) 9. p.1-24.

Laatabi A., Becu N., Marilleau N., Pignon-Mussaud C., Amalric M. (2020). Mapping and Describing Geospatial Data to Generalize Complex Models: The Case of LittoSIM-GEN. International Journal of Geospatial and Environmental Research. Vol 7. p.1-21.
# Mesure de la vulnérabilité des constructions résidentielles face au risque de submersion marine : proposition pour un outil opérationnel

Louisa LE ROUZIC¹, Bruno GERVAIS², Jean-François BREILH³ et Axel CREACH⁴

1. Université de Bretagne Occidentale, stagiaire au SDIS 17 de mai à août 2020, louisa.lerouzic@gmail.com

2. Service Départemental d'Incendie et de Secours (SDIS 17), Pôle moyens généraux, Bruno.Gervais@sdis17.fr

3. Union des Marais de la Charente-Maritime (UNIMA), Cellule prévention des Inondation, jf.breilh@unima.fr

4. Sorbonne Université, Laboratoire de Géographie Physique (UMR 8591-CNRS), axel.creach@sorbonne-universite.fr

Ce poster présente un outil de mesure de la vulnérabilité des maisons pour leurs occupants face au risque de submersion marine en Charente-Maritime.

Ce projet a comme point de départ la tempête Xynthia, à l'origine de 41 décès par noyade en 2010. En plus du niveau marin exceptionnel engendré par la conjonction d'une marée haute de vives-eaux et la surcote associée à la tempête, les retours d'expérience ont pointé l'urbanisation des zones basses comme facteurs explicatifs : tous les décès sont survenus à l'intérieur de constructions résidentielles où les occupants ont été piégés, sans possibilité de s'échapper (Vinet et al., 2010).

Plusieurs initiatives ont émergé pour anticiper au mieux les conséquences éventuelles de tels phénomènes dans le futur.

A l'échelle des constructions résidentielles, un travail a été réalisé pour pouvoir mesurer la vulnérabilité que représente chacune des constructions pour ses occupants : l'indice VIE (Creach et al., 2015). Cet indice se base sur les caractéristiques de localisation (hauteur d'eau potentielle, proximité aux digues) et la configuration des constructions (type architectural, possibilité de se réfugier). Il permet de définir le niveau de danger qu'elles peuvent représenter pour les occupants. Cet indice permet de dresser des cartes de la vulnérabilité des constructions et ainsi savoir où il serait nécessaire d'évacuer de manière préventive en cas de submersion marine.

A l'échelle du département de la Charente-Maritime, le projet SURVEY 17 a comme objectif de mieux anticiper les conséquences de submersions. En premier lieu, le projet s'attache à modéliser les submersions potentielles associées à 96 scénarios de tempêtes aux caractéristiques différentes (vent, houle, marée, etc.). Pour chacun de ces scénarios, une carte des zones inondables et des hauteurs d'eau associées est
proposée. L'établissement de ces scénarios sont facilités par une connaissance des événements historiques ayant impactés le département (Breilh et al., 2014). Dans un second temps, le projet cherche à modéliser directement la submersion potentielle associée à des conditions météo-marines prévues afin d'anticiper les zones pouvant être impactées. Ces deux objectifs permettront de prédire avec un temps d'avance les zones pouvant être inondées lorsqu'une tempête est annoncée. Pour les services de secours, l'objectif est de traduire une alerte météo « risque submersion » de niveau rouge ou orange, en zone d'impact pour prépositionner des moyens d'intervention ou anticiper une évacuation.

Une réflexion a été engagée pour inclure les données de l'indice VIE dans le projet SURVEY 17 afin de pouvoir indiquer les constructions présentant le niveau de danger le plus élevé pour chaque scénario de tempête. Cela permettrait d'ajuster finement et localement les dispositifs d'intervention et d'évacuation et ainsi optimiser le déploiement des services de secours. Cette réflexion s'est néanmoins heurtée à des questions opérationnelles auxquelles ce poster apporte de premières réponses :

- Alors que l'indice VIE n'a été appliqué qu'à 7 communes tout en nécessitant un temps de collecte des données important, comment l'appliquer aux 80 000 constructions potentiellement concernées en Charente-Maritime ?

- Par ailleurs, pour conserver la valeur de l'outil, celui-ci doit être mis à jour régulièrement pour être fiable et utile pour les services de secours. Comment faciliter cette mise à jour en proposant une méthode facilement reproductible et peu chronophage ?

Ces réflexions aboutissent à la proposition d'un indice VIE alternatif permettant une collecte plus rapide des données (mise à jour plus aisée) et la possibilité de couvrir un territoire plus important. Cet indice VIE alternatif est tout d'abord simplifié dans sa structure. Ne sont conservés que deux critères sur les quatre : la hauteur d'eau potentielle et le type architectural. Le premier critère est aisé à extraire et à mettre à jour via un processus de jointure spatiale. Le second nécessite une phase de collecte de terrain qui peut être lourde. Pour faciliter la mise à jour de ce second critère, une méthodologie alternative à l'indice VIE est proposée : plutôt de que de collecter systématiquement l'information sur le type architectural pour chaque construction, il est proposé de généraliser la donnée selon une maille de 250 m de côté, telle que déjà utilisée par le SDIS. A l'intérieur de ces mailles, est réalisée une estimation de la proportion de chaque type architectural. Cette estimation peut être réalisée via Google Street View et complétée par une vérification de terrain. En croisant ce coefficient avec le niveau de vulnérabilité associé à chaque catégorie architecturale, cela permet d'obtenir une note globale de la vulnérabilité architecturale des bâtiments situés au sein de la maille. Cette note est ensuite croisée avec le niveau d'eau moyen au sein de la maille pour obtenir un nouveau résultat de l'indice VIE présentant le niveau de vulnérabilité à l'échelle de la maille. La figure 1 présente un exemple de résultat de l'indice à cette échelle.

Cette méthode peut ainsi être transposée aisément aux 96 scénarios modélisés dans le projet SURVEY 17 et être mise à jour régulièrement. Elle permet ainsi de connaître, à l'échelle d'une maille de 250 m, les secteurs où il faudrait intervenir en priorité en cas de submersion marine.
<figure><img src="image_123.png" /><figcaption>FIGURE 1. Exemple de résultat de l'indice VIE alternatif pour la commune de Port-des-Barques (17).</figcaption></figure>

Finalement, ce travail permet, en associant sapeurs-pompiers et géomaticiens/chercheurs de proposer un outil cartographique opérationnel pour une meilleure appréhension des littoraux urbanisés dans un contexte où le risque de submersion marine devrait se renforcer.

Bibliographie

Breilh J-F., Bertin X., Chaumillon É., Giloy N., Sauzeau T. (2014). How frequent is storm-induced flooding in the central part of the Bay of Biscay? *Global and Planetary Change*. Vol. 122, p. 161-175.

Creach A., Pardo S., Guillotreau P., Mercier D. (2015). The use of a micro-scale index to identify potential death risk areas due to coastal flood surges: lessons from Storm Xynthia on the French Atlantic coast, *Natural Hazards*, vol 77, no 3, p. 1679-1710.

Vinet F., Boissier L., Defossez S. (2011). La mortalité comme expression de la vulnérabilité humaine face aux catastrophes naturelles: deux inondations récentes en France (*Xynthia*, Var, 2010). *VertigO- la revue électronique en sciences de l'environnement*. Vol. 11, n°2, p. 1-28.
# Construction d'une méta-base de ports à l'échelle mondiale

Arnaud Ménard¹, Vincent Lambert de Cursay²,
Cyril Ray³, Charles Guenois², Maryam Maslek Elayam³,
Maxime Dréau¹

1. Fabrique Numérique de la Défense
arnaud@swail.io, maxime@dreau.fr

2. Etat Major de la Marine
vcursay@laposte.net, charles.guenois@intradef.gouv.fr

3. Ecole Navale
cyril.ray@ecole-navale.fr, maryam.maslek_elayam@ecole-navale.fr

## 1. Introduction

L'étude du trafic maritime requiert d'identifier les escales des navires (Carlini et al., 2020; Ducruet, 2017). De nos jours, de nombreuses bases de données listant les localisations des ports du monde existent mais l'identification des zones portuaires et de leur extension géographique reste un problème ouvert (Cotteleer, Koldenhof, 2013). Plusieurs travaux ont abordé ce problème par des mesures de densité extraites des positions de navires (Millefiori et al., 2016). Dans ce travail, nous proposons l'intégration d'une indexation spatiale hexagonale pour permettre une identification de zones portuaires à différentes échelles et permettre la construction d'une méta base de données des zones portuaires.

## 2. Méthodologie pour la définition d'une méta-base des zones portuaires

### Identification de zones portuaires

L'identification et la délimitation des espaces portuaires peut être réalisée à partir des traces historiques des navires (Millefiori et al., 2016). L'objectif de cet article est de proposer une méthode de construction et d'identification des zones portuaires sur la base de plusieurs listes de ports et du trafic maritime constaté (fourni par le système AIS (Bole et al., 2014)) sur plusieurs mois afin d'assurer une grande exhaustivité ainsi qu'un relevé précis des zones portuaires.
## Source de données

Notre méthodologie pour la construction d'une méta-base de zones portuaires repose sur les listes (et localisations) des ports du monde issues de 4 bases de données: le *World Port Index*<fnref n="1" />, la *World Food Programme*<fnref n="2" />, les mouillages de la *Global Fishing Watch*<fnref n="3" /> et la base de port de l'Ifremer<fnref n="4" />. En associant ces listes, nous pouvons garantir une couverture mondiale sur les ports maritimes ainsi que les fleuves principaux.

## Méthodologie

Afin de construire les zones géographiques contenant des navires stationnaires et de les rapprocher des points de référence, nous nous appuyons sur une discrétisation de l'espace maritime en utilisant plusieurs résolutions de l'index H3 (Brodsky, 2018). Cet index utilise une grille globale discrète basée sur une hiérarchie d'hexagones dite d'ouverture 7. Une telle approche a montré son efficacité dans plusieurs applications de recherche dans le domaine maritime, (Wang et al., 2019), (Maslek Elayam et al., 2021), (Tsatcha, 2014). Notre méthodologie est basée sur quatre grandes étapes :

1. **Construction des zones géographiques contenant des navires stationnaires** : L'analyse de plusieurs mois de trafic maritime (données AIS) a permis d'identifier les hexagones où des navires ont été observés comme stationnaires.

2. **Association des zones dites stationnaires aux ports des listes de référence** : Les zones contenant des navires stationnaires sont rapprochées des points de référence afin de les associer ou non à un port de chaque liste de port en entrée, par recherche successive dans les hexagones voisins d'un hexagone étudié jusqu'à une certaine distance définie en fonction de chaque liste de port.

3. **Création d'une entité port dans la méta-base** : Un port dans la méta-base correspond à un tuple contenant la clé identifiant un port dans chaque des listes de référence.

4. **Nommage des entités port construites par association** : Pour chacun de ces tuples, un nom est construit à partir des noms de port de chaque liste de référence. Ce modèle peut induire un nom composé quand deux listes de référence décrivent plus ou moins précisément un port.

## Résultats

Notre méthode a été implémentée et testée à l'échelle mondiale. Une méta-base contenant environ 21000 entités a été construite. Cette structuration permet d'ajouter d'autres listes de port de référence sans altérer les données existantes ou de prendre en compte les évolutions des listes utilisées.

<footnote n="1">1. https://msi.nga.mil/Publications/WPI</footnote>

<footnote n="2">2. https://data.humdata.org/dataset/global-ports</footnote>

<footnote n="3">3. https://geo.data.gouv.fr/fr/datasets/387e3b19086e5d9ca050a68adc01bd4c7acd1842</footnote>

<footnote n="4">4. https://data.humdata.org/dataset/global-ports</footnote>
Méta-base de ports

## 3. Conclusion

La construction d'une méta-base de ports exhaustive à partir de données disparates a été proposée pour l'identification des zones portuaires à l'échelle du globe. Cela facilite l'analyse des routes maritimes empruntées et la compréhension du trafic maritime mondial (Maslek Elayam et al., 2021). Plusieurs perspectives sont actuellement considérées. Une annotation sémantique prenant en compte le type ou le pavillon des navires ainsi que leur domaine de navigation permettraient d'identifier plus précisément le type de port (marchand, pétrolier, pêche, plaisance) ainsi que leur rayonnement (international, national, régional). L'intégration de données de ligne de côte permet d'éviter les associations entre deux entités de port proches mais séparées par une langue de terre.

## Bibliographie

Bole A., Wall A., Norris A. (2014). Chapter 5 - automatic identification system (ais). In A. Bole, A. Wall, A. Norris (Eds.), *Radar and arpa manual*, Third Edition éd., p. 255 - 275. Oxford, Butterworth-Heinemann. Consulté sur http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780080977522000052

Brodsky I. (2018). H3: Uber's hexagonal hierarchical spatial index. Available from Uber Engineering website: https://eng.uber.com/h3/[22 June 2019].

Carlini E., Lira V. M. de, Soares A., Etemad M., Machado B. B., Matwin S. (2020). Uncovering vessel movement patterns from AIS data with graph evolution analysis. In *Proceedings of the 22nd International Conference on Extending Database Technology (EDBT)*, March 30-April 2.

Cotteleer A., Koldenhof Y. (2013). Ship's travelling time in approaching the port of Rotterdam. In *Workshop on moving objects at sea*, p. 1-4.

Ducruet C. (2017). *Advances in shipping data analysis and modeling: Tracking and mapping maritime flows in the age of big data*. Routledge.

Maslek Elayam M., Ray C., Claramunt C. (2021). Modèle de graphe pour l'analyse des structures de trajectoires maritimes. In *21ème édition de la conférence extraction et gestion des connaissances (egc)*.

Millefiori L. M., Zissis D., Cazzanti L., Arcieri G. (2016). Scalable and distributed sea port operational areas estimation from AIS data. In *2016 IEEE 16th international conference on data mining workshops (icdmw)*, p. 374-381.

Tsatcha D. (2014). *Contribution à l'extraction et à la représentation des connaissances de l'environnement maritime: Proposition d'une architecture dédiée. aux applications de navigation*. Thèse de doctorat non publiée.

Wang X., Li J., Zhang T. (2019). A machine-learning model for zonal ship flow prediction using AIS data: A case study in the south atlantic states region. *Journal of Marine Science and Engineering*, vol. 7, n° 12, p. 463.
# Implications des infrastructures de drainage des versants dans la dynamique de transferts de sédiments et de produits phytosanitaires, le cas du Beaujolais viticole

Jessica PIC¹, Etienne COSSART¹, Mathieu FRESSARD²

1. UMR 5600 – Environnement Ville Société, Université Jean Moulin Lyon 3
18 rue chevreul, 69362 Lyon Cedex, France
Correspondance : jessica.pic@univ-lyon3.fr

2. UMR 5600 – Environnement Ville Société, CNRS
5 avenue Pierre Mendès-France, 69676 Bron Cedex, France

MOTS-CLES : STRUCTURE PAYSAGERE, MODELISATION SPATIALE, CONNECTIVITE, BEAUJOLAIS
L'utilisation par l'agriculture de produits phytosanitaires est à l'origine d'une pollution généralisée des sols et des cours d'eau et des enjeux d'ordre environnementaux, économiques et sanitaires (Mateo-Sagasta et al., 2018). Parmi les différents types de cultures, la vigne mobilise d'importantes quantités de produits phytosanitaires. Dans une perspective de limitations des transferts de sédiments et de produits phytosanitaires associés des parcelles agricole au cours d'eau, une prise en compte de la dynamique de transferts à l'échelle du bassin versant – unité hydrologique et de gestion – paraît nécessaire à être mise en œuvre.

Toutefois, les transferts de produits phytosanitaires des parcelles agricole au cours d'eau restent difficilement appréhendés en dehors d'une considération stationnaire et bien que diverses études scientifiques (Reichenberger et al., 2007 ; Gascuel-Odoux et al., 2011) aient souligné l'importance de l'interaction entre des objets de différente nature et des processus agissant à des échelles variables. Trois facteurs influencent les transferts de produits phytosanitaires :

- les pratiques culturales conditionnent les quantités de produits pouvant être transférées : quantités et des calendriers d'application ;

- la dynamique hydrologique : le ruissellement de surface constitue le vecteur préférentiel des transferts par le biais des de l'eau et des sédiments issus de l'érosion des sols ;

- la structure paysagère (éléments du paysage et leurs interrelations), intervient dans le schéma d'organisation spatiale et temporelle des transferts (Gascuel-Odoux et al., 2011 ; Reulier, 2015). Elle conditionne la connectivité des parcelles, c'est-à-dire leur capacité à transférer les sédiments et produits phytosanitaires au cours d'eau ;

Dans une perspective d'étude de la connectivité structurelle, c'est-à-dire de la prise en compte des caractéristiques des éléments du paysage et leur configuration spatiale, nous nous intéressons à l'évaluation de l'influence des éléments du paysage et de leur agencement spatial sur la dynamique des flux de produits phytosanitaires associés aux particules de sol pour deux petits bassins versants (8km²) du Beaujolais viticole.

Dans ce cadre, trois types d'éléments du paysage doivent être pris en compte sur le territoire : les modes d'occupation du sol, les infrastructures linéaires de drainage des versants et les bacs de collecte de sédiments. Si la parcelle constitue la maille de référence de la structure paysagère et le lieu de production du ruissellement, ce sont les infrastructures de drainage et leur structuration en réseau qui régissent les potentialités de transferts de sédiments et de produits phytosanitaires d'une parcelle au cours d'eau (fig.1). Nous nous concentrerons ici sur ces éléments et sur la méthode développée pour les envisager.
Implications des infrastructures de drainage des versants dans la dynamique de transferts de sédiments et de produits phytosanitaires, le cas du Beaujolais viticole

Un inventaire exhaustif des infrastructures de drainage a été réalisé par travail de terrain, dans le but d'identifier les secteurs de forte connectivité, l'influence de la structuration des sous-réseaux et de construire une méthodologie d'analyse reproductible à différents contextes paysagers. Les réseaux de drainage sont ensuite intégrés et analysés sous SIG sous la forme d'un graphe orienté en fonction de l'écoulement de surface. L'idée étant d'identifier l'ensemble des points de départ et les exutoires des sous-réseaux, ainsi que les séquences empruntées, c'est-à-dire l'enchainement d'infrastructures de drainage entre un point de départ et un exutoire.

<figure><img src="image_124.png" /><figcaption>FIGURE 1. Influence des infrastructures de drainage sur les flux hydro-sédimentaires, secteur de la commune de Villié-Morgon (Beaujolais, France)</figcaption></figure>

La densité d'infrastructures linéaires au sein des zones d'étude révèle une forte anthropisation des versants. L'analyse des séquences – longueur de réseaux, nombre d'éléments dans la séquence, fréquence d'occurrence de séquence – est très variable en fonction des caractéristiques des zones d'exutoire, appuyant la pertinence de l'analyse de la structure du réseau dans la connectivité des parcelles au cours d'eau. Toutefois, une compréhension approfondie de la connectivité structurelle ne pourra avoir lieu que par l'intégration dans le graphe des bacs de collecte de sédiments et du réseau parcellaire.

Mateo-Sagasta, J., Marjani Zadeh, S., Turral, H. (2018). *More people, more food, worse water? a global review of water pollution from agriculture*. Rome, Italy: FAO. 225p.

Gascuel-Odoux, C., Aurousseau, P., Doray, T., Squividant, H., Macary, F., Uny, D., & Grimaldi, C. (2011). Incorporating landscape features to obtain an object-oriented landscape network representing the connectivity of surface flow pathways over rural catchments. *Hydrological Processes*, 25, 3625–3636

Reichenberger, S., Bach, M., Skitschak, A., & Frede, H. G. (2007). Mitigation strategies to reduce pesticide inputs into ground- and surface water and their effectiveness; A review. *Science of the Total Environment*, 384(1–3), 1–35.

Reulier, R. (2015). *Structure paysagère et dynamiques spatiales des transferts hydro-sédimentaires. Approche par simulation multi-agents*. Université de Caen Normandie.
# Exposition à la pollution atmosphérique et
risque de cancer du sein : vers une prise en
compte des mobilités quotidiennes dans les
études épidémiologiques

Marie Ramel-Delobel¹²³, Thomas Coudon¹²³, Lény Grassot¹²,
Delphine Praud¹², Béatrice Fervers¹², Pietro Salizzoni³

1. Département Prévention, Cancer, Environnement
Centre Léon Bérard
Cheney C, 28 rue Laennec, 69008, Lyon, France
Marie.ramel-delobel@lyon.unicancer.fr

2. INSERM UA8 Radiations : Défense, Santé, Environnement
Centre Léon Bérard, Ministère des Armées, Service de Santé des Armées (SSA)
Cheney A, 28 rue Laennec, 69008, Lyon, France

3. CNRS UMR 5509 Laboratoire de Mécanique des Fluides et d'Acoustique
Ecole Centrale de Lyon, Université Claude Bernard Lyon I
36 avenue Guy de Collongue, 69132 Ecully, France

MOTS-CLES :

GEOGRAPHIE, POLLUTION ATMOSPHERIQUE, CANCER DU SEIN, MOBILITES QUOTIDIENNES, NO₂, PM

**Contexte** : Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez la femme en France et au niveau mondial. L'augmentation de son incidence ces 30 dernières années est associée au dépistage généralisé, aux traitements hormonaux de la ménopause et aux changements de mode de vie. Cependant, le rôle des facteurs environnementaux est aussi suspecté. Plusieurs études épidémiologiques suggèrent en effet un lien entre l'exposition à long terme à la pollution de l'air ambiant et le risque de cancer du sein (White et al., 2018).

De nombreuses études épidémiologiques utilisent l'historique des adresses résidentielles pour évaluer l'exposition aux polluants de l'air, ce qui peut entraîner une imprécision des estimations. En effet, l'exposition « chronique » survient tout au long de la journée, au domicile, mais également sur le lieu du travail et d'autres activités ainsi que pendant les mobilités. Or, bien que les déplacements représentent une faible partie du temps circadien, ils peuvent représenter une part importante de la dose globale qu'une personne inhale dans la journée (de Nazelle et al., 2012).
Ce travail, effectué dans le cadre d'un stage de Master 2 qui se poursuit désormais en thèse s'inscrit dans le projet APoPCo<fnref n="1" /> - collaboration Département Prévention Cancer Environnement du Centre Léon Bérard et Laboratoire de Mécanique des Fluides et d'Acoustique de l'Ecole Centrale de Lyon (CNRS UMR 5509) ; financé par l'ANSES et la Fondation de France. APoPCo vise à estimer l'association entre le risque de cancer du sein (étude cas-témoins nichée dans la cohorte nationale E3N) et l'exposition à la pollution atmosphérique en prenant en compte les expositions chroniques, à la fois résidentielles, professionnelles, et durant les déplacements domicile-travail (DDT).

**Objectif** : L'objectif est ici de développer une méthode de calcul des expositions pendant les déplacements – et en premiers desquels les DDT – en vue d'évaluer leur contribution dans l'exposition totale de la journée. La part de ce type d'exposition est analysée au regard de l'influence des différents modes de déplacement, des itinéraires et des types de polluants (e.g. NO₂ et PM₁₀).

**Matériel et méthode** : Ce projet s'appuie sur des données préalablement recueillies et produites par l'équipe dans le cadre du projet XENAIR (2016-2021 ; financement par l'Institut National du Cancer et de la Fondation ARC) :

- un questionnaire sur l'histoire résidentielle et professionnelle, et les modes des DDT des sujets d'étude (10 444 femmes, 15 865 adresses résidentielles entre 1990 et 2010, adresses professionnelles en cours de finalisation) ;

- des données de concentrations de NO₂ et de PM₁₀ à l'échelle locale (modèle SIRANE, 10x10m, horaire) (Soulhac et al., 2017), et nationale (modèle Land Use Regression (LUR), 50x50m, annuel), sur une période de 21 ans (1990-2010) (Amadou et al., 2020) ;

La méthode de quantification de l'exposition, développée via R, se découpe en 4 étapes qui correspondent à différentes échelles d'analyse, allant de l'échelle globale à celle de l'individu. En premier lieu, les concentrations selon le type de polluant sont estimées à l'échelle de la rue (1). En second lieu, il est possible de déduire les expositions induites par les microenvironnements des modes de déplacement (2). Ensuite, les itinéraires calculés pour chaque individu permettent de définir les concentrations auxquelles il est exposé (3), pour enfin, calculer la dose qu'il inhale selon l'intensité du volume respiratoire (4). En dernier lieu, les résultats sont analysés afin d'identifier la variation de l'exposition qu'induit le choix du mode, de même que la part de l'exposition quotidienne totale attribuable aux déplacements pendulaires.

**Résultats** : Les premiers résultats intermédiaires<fnref n="2" /> – à confirmer avec toute la population d'étude<fnref n="3" /> – montrent que la dose de polluant inhalée pendant les DDT participe entre 5 à 10% en moyenne à la dose quotidienne totale. Pour chaque polluant

<footnote n="1">¹ Atmospheric Pollution and Physical activity linked with Commute</footnote>

<footnote n="2">² Test de la méthode appliquée à partir d'un couple d'adresses résidentielles issues de E3N et d'adresses professionnelles aléatoires sur la Métropole lyonnaise (partie Master)</footnote>

<footnote n="3">³ Application de la méthode sur les adresses professionnelles géocodées (partie Thèse)</footnote>
Mobilités et pollution atmosphérique : risque de cancer du sein

étudié, les DDT représentent entre 3 et 6.6% de la dose en NO₂, et 5.7 à 11.2% en PM₁₀ pour une part du temps relativement faible (3% du temps circadien), en comparaison des parts du temps et des expositions estimés en moyenne au domicile (respectivement 60% et 70%) et au travail (30% et 25%).

Ensuite, l'exposition attribuable aux DDT varie selon les caractéristiques propres à l'individu. Le premier facteur est le choix du mode (motorisé, vélo, marche) : le vélo est celui qui contribue le plus à augmenter la dose inhalée dans la journée, suivi de la marche, et enfin de la voiture, dont les valeurs sont en moyenne 2 fois inférieures à celles des modes actifs. Cette hiérarchie des modes s'explique par le fait que les modes actifs induisent une activité physique qui accroît le volume respiratoire. Enfin, la dose inhalée est influencée par le choix de l'itinéraire dont ceux exposant l'individu à de plus fortes concentrations empruntent les axes les plus directs et les plus rapides sur lesquels la vitesse autorisée varie entre 80 à 130 km/h.

**Conclusion** : L'exposition aux polluants de l'air pendant les DDT varie selon les caractéristiques propres à l'individu (volume respiratoire), celles de sa mobilité (mode, itinéraire), de même que selon les caractéristiques de l'environnement urbain (structuration du réseau routier, vitesse limite autorisée, trafic). La méthode présentée, toujours en cours de développement, fournit une première estimation de l'exposition pendant les déplacements et elle est amenée à être approfondie pour affiner ces résultats intermédiaires. Ces précisions concerneront notamment la classification des modes les plus ou moins exposés, en intégrant plus de paramètres pour définir l'exposition en automobile. En outre, la pratique d'une activité physique, même dans un environnement pollué, permettrait de réduire les risques de mortalité. La question des bénéfices de l'utilisation des modes actifs sera donc également à appréhender. Enfin, une des perspectives sera de déterminer si la prise en compte des mobilités dans les études épidémiologiques influence les conclusions antérieures sur les effets sanitaires de la pollution.

Références bibliographiques

Amadou, A., Praud, D., Coudon, T., Danjou, A. M. N., Faure, E., Leffondré, K., Le Romancer, M., Severi, G., Salizzoni, P., Mancini, F. R., & Fervers, B. (2020). Chronic long-term exposure to cadmium air pollution and breast cancer risk in the French E3N cohort. *International Journal of Cancer*, *146*(2), 341-351. https://doi.org/10.1002/ijc.32257

de Nazelle, A., Fruin, S., Westerdahl, D., Martinez, D., Ripoll, A., Kubesch, N., & Nieuwenhuijsen, M. (2012). A travel mode comparison of commuters' exposures to air pollutants in Barcelona. *Atmospheric Environment*, *59*, 151-159. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2012.05.013

Soulhac, L., Nguyen, C. V., Volta, P., & Salizzoni, P. (2017). The model SIRANE for atmospheric urban pollutant dispersion. PART III: Validation against NO₂ yearly concentration measurements in a large urban agglomeration. *Atmospheric Environment*, *167*, 377-388. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2017.08.034

White, A. J., Bradshaw, P. T., & Hamra, G. B. (2018). Air pollution and Breast Cancer: A Review. *Current Epidemiology Reports*, *5*(2), 92-100. https://doi.org/10.1007/s40471-018-0143-2
# Vers une détermination automatique du nombre d'usagers sur une plage urbaine
## De l'observation au modèle à base d'intelligence artificielle pour la plage du Prophète à Marseille

Samuel ROBERT¹, Brieuc CABIOCH¹, Eric CARROLL¹, Marie-Laure TREMELO¹

1. ESPACE, UMR 7300, CNRS, Aix Marseille Université, Avignon Université, Université Côte d'Azur
Technopole de l'environnement Arbois-Méditerranée F-13545 Aix-en-Provence
Cedex 4, France
samuel.robert@univ-amu.fr

MOTS-CLES : PLAGE, FRÉQUENTATION, ÉVALUATION, MODÈLE, MARSEILLE

## Contexte

Dans les grandes villes littorales, le bord de mer et les plages forment un espace public et récréatif majeur. Les flux de visiteurs qui s'y rendent nécessitent d'être évalués et suivis pour permettre la conception et l'ajustement des mesures de gestion : surveillance de la baignade, nettoiement, travaux d'entretien, services aux usagers, gestion de l'affluence, ou surveillance des faits de délinquance, pour ne citer que quelques exemples. Pourtant, si des expérimentations diverses ont vu le jour (Balouin et al., 2014 ; Guyonnard et al., 2020 ; Guyonnard et Vacher, 2018 ; Guyonnard, 2017), rares sont les villes disposant de dispositifs d'évaluation et de suivi fin de la fréquentation de leurs plages.

## Objectif

Ce poster évoque comment cette problématique est travaillée à Marseille, France. Depuis 2013, plusieurs plages de la ville sont l'objet d'observations des fréquentations et des pratiques au cours de l'été. Ces travaux ont permis de saisir les motivations des usagers, mieux appréhender les plages en termes de qualité environnementale (Labille et al., 2020 ; Tournoud et al., 2019), et révéler les flux de personnes (Robert et Trémélo, 2018 ; Robert et Trémélo, 2020a, 2020b, 2019). Sur
ce dernier point, de nombreuses données ont été produites pour mettre en évidence
une voire des fréquentations-types. Actuellement, les travaux visent à définir un
modèle pour l'une des plages les plus étudiées : le Prophète.

Résultats

Des observations exploratoires répétées sur diverses plages de la ville ont permis de saisir l'hétérogénéité de la fréquentation. Pendant l'été, une grande variabilité a été mise en évidence d'un jour à l'autre sur une même plage, et d'une plage à l'autre lors d'un même jour. Des effets de sites ont également été mis en relief, de même que l'influence d'évènements locaux pouvant affecter une plage à un moment donné.

Pour une étude plus approfondie, le Prophète a été choisi comme site
expérimental. On y dispose de données variées : des effectifs d'usagers dénombrés
en continu aux entrées et sorties de la plage entre 8h et 20h ; des photographies
obliques prises d'un point haut à chaque heure (8h, 9h, 10h, etc.), permettant de
dénombrer les usagers par photo-interprétation ; et des questionnaires sur les
pratiques. L'objectif est de concevoir un protocole de dénombrement automatique
des usagers à partir de photos qui seraient prises par un système installé sur site.
D'ores et déjà, les photos et les fichiers de semis de points localisant les usagers sur
chacune d'elles constituent un jeu de données conséquent, qui permet d'engager une
expérimentation en intelligence artificielle (IA), en entrainant un réseau de neurones
convolutifs (CNN).

Ces algorithmes d'IA en apprentissage profond (deep learning) s'inspirant du
cortex humain, sont conçus pour effectuer des tâches descriptives et génératives sur
des images numériques. Leurs applications sont nombreuses notamment dans la
médecine, la reconnaissance faciale, la transcription manuscrite ou les véhicules
autonomes. Leur élaboration nécessite un entrainement sur de nombreuses images
pour lesquelles on dispose des données qui font l'objet de l'apprentissage afin de
produire un système capable d'inférer les données souhaitées sur de nouvelles
images. Les spécificités des photos de plage dont nous disposons nous orientent vers
des algorithmes spécifiques du champ du comptage de foule dont l'objectif est de
prédire des densités, des effectifs (Zhang et al., 2016, Li et al., 2018), plutôt que
ceux communément mobilisés dans le comptage par reconnaissance de forme
(Balouin et al., 2014). Les premiers résultats des modèles entraînés sur des photos de
foules appliqués sur les photos de la plage du Prophète sont encourageants, mais des
biais subsistent. La réussite de l'expérimentation pourrait profondément influer sur
le suivi à venir des plages du littoral marseillais.
Vers une détermination automatique du nombre d'usagers sur une plage urbaine

**Bibliographie non numérotée et références**

Balouin Y. et al., 2014. Automatic assessment and analysis of beach attendance using video images at the Lido of Sète beach, France. *Ocean and Coastal. Management*, 102, 10.1016/j.ocecoaman.2014.09.006

Guyonnard V. 2017. *Dimensions cachées et attentes spatiales dans un espace de pratique de tourisme et de loisir : une analyse géographique de la plage en Charente-Maritime (France)*. Th. de géographie, Univ. La Rochelle.

Guyonnard V. et al., 2020. REMEPP: a simulation model of beach filling as a tourism and leisure practice. *Cybergeo*. https://journals.openedition.org/cybergeo/35378

Guyonnard V., Vacher L., 2018. Penser et mesurer les distances de l'interaction sociale dans l'espace de la plage. *L'Espace géographique*, 47, 2, pp. 159-181. (10.3917/eg.472.0159)

Labille J. et al., 2020. Assessing UV filter inputs into beach waters during recreational activity: A field study of three French Mediterranean beaches from consumer survey to water analysis. *Science of the Total Environment*, 706, <10.1016/j.scitotenv.2019.136010>

Li Y. et al., 2018. CSRNet : Dilated convolutional neural networks for understanding the highly congested scenes. In: Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.1091-1100.

Robert S., Apers-Trémélo M.-L., 2020a. *Données de fréquentation de la plage du Prophète (Marseille) le 17 juillet 2019*, 26 p. (hal-02461322)

Robert S., Apers-Trémélo M.-L., 2020b. *Données de fréquentation de la plage du Prophète (Marseille) du 10 au 16 juillet 2017*, 110 p. (hal-02907086)

Robert S., Apers-Trémélo M.-L., 2019. *Données de fréquentation de la plage du Prophète (Marseille) le 18 juillet 2018*, 26 p. (hal-02438256v2)

Robert S., Trémélo M.L., 2018. Analyse spatiale des pratiques des usagers de trois plages urbaines de Marseille. *merIgéo*, Aix-en-Provence, Fr. (hal-01746087)

Tournoud M.-G. et al., 2019. Microbiological quality of bathing waters versus sanitary regulation and beach users' practices. A case study in Marseilles. *Séminaire annuel du Labex DRIIHM*, Oct 2019, Lyon, France. (hal-02409637)

Zhang Y. et al., 2016. Single-image crowd counting via multi-column convolutional neural network. In: Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 589-597.
# Apport de l'utilisation du drone et de transects écopaysagers pour l'échantillonnage spatial d'habitats naturels : le cas des digues de la vallée de la Dives (Calvados)

Nicolas ROBINET¹, Gaëtan JOLLY², Guy LEMPERIERE³, Yves PETIT-BERGHEM³

1. Cermosem (Institut d'Urbanisme et de Géographie Alpine – Université Grenoble Alpes / UMR Pacte)
1064 chemin du Pradel 07170 Mirabel, France
[Nicolas.robinet@univ-grenoble-alpes.fr](mailto:Nicolas.robinet@univ-grenoble-alpes.fr)

2. Diplômé du Master Expertise et Gestion de l'Environnement Littoral, Institut Universitaire Européen de la Mer, Technopôle Brest-Iroise rue Dumont d'Urville - 29280 Plouzané, France
[jolly.gaetan@gmail.com](mailto:jolly.gaetan@gmail.com)

3. Larep (Laboratoire de recherche en projet de paysage), École Nationale Supérieure du Paysage
10 avenue du Maréchal Joffre 78000 Versailles, France
guy.lemperiere@ird.fr
[y.petitberghem@ecole-paysage.fr](mailto:y.petitberghem@ecole-paysage.fr)

**MOTS-CLÉS** : drone, écologie du paysage, transects, indices, méthode d'échantillonnage, habitats, digues, milieu littoral, hausse du niveau marin, stratégie de gestion territoriale

**KEYWORDS** : drone, landscape ecology, transects, metrics, sampling method, habitats, dikes, coastal environment, sea level rise, territorial management strategy
# 1. Introduction, contexte, problématique et objectif du poster

Dans le contexte des changements globaux, la digue est amenée à se transformer et à faire face à un certain nombre de risques (inondation, submersion...) susceptibles de se manifester. Accompagner les acteurs locaux dans ce contexte changeant revient à entrecroiser de multiples enjeux et à réfléchir à des orientations variées de gestion des digues, parfois nouvelles en France, oscillant entre fermeture et ouverture, rehaussement et abaissement, artificialisation et renaturation. L'objectif majeur du programme est l'établissement de propositions nouvelles relatives au devenir des digues et l'évaluation des conditions de faisabilité et d'acceptabilité de ces propositions. Pour y parvenir, l'un des enjeux est de pouvoir connaître précisément l'état des digues et leur capacité à accueillir des habitats naturels dont la spatialisation à échelle fine s'avère indispensable.

Dans le cadre du site des digues de la Dives, l'accès aux quatre kilomètres de berges est problématique. De nombreuses portions sont des propriétés privées. De plus, l'entretien des digues a été délaissé depuis une cinquantaine d'années, ce qui a entraîné le recouvrement progressif de ces infrastructures par une végétation haute, rendant la prospection sur site difficile. Cette problématique écarte l'emploi de méthodes terrestres traditionnelles de relevés de végétation et d'habitats, comme par exemple un échantillonnage de type Braun-Blanquet. En effet, cela nécessiterait de défricher des zones d'accès et risquerait d'endommager les habitats pour parvenir au site. Nous avons mobilisé différents moyens pour élaborer une méthode de relevé non destructif, permettant de cartographier les habitats des deux rives.

# 2. Matériel, méthodes et outils

Pour analyser dans sa globalité le site d'étude, nous utilisons une approche écopaysagère afin de qualifier le paysage et les habitats des digues aval de la Dives.

Pour pallier l'impossibilité d'accéder aux berges, nous avons réalisé deux missions de survol aéroporté qui ont permis de couvrir 7 secteurs pour une surface d'environ 47 hectares. Le traitement numérique des données et la photo-interprétation ont permis la caractérisation des habitats, de la végétation, l'identification des ruptures de pente, l'exposition, la présence de fossés et la réalisation de profils altimétriques. En complément, un parcours aquatique effectué le long de la Dives a permis de réaliser un transect utilisant une méthode dite du quadrat par Point Centré (PCQM) modifiée dans le but d'échantillonner les différents habitats placés le long du cours d'eau sur un parcours aquatique de 4 km et 17 points d'échantillonnage. Cette technique est utilisée pour estimer la surface des différents types d'habitats ou d'objets naturels. Couplée aux relevés aéroportés, elle a permis de déterminer les limites des différents habitats classés selon le Code Corine Biotope, leur taille, leur densité, la fréquence de leur répartition et leur arrangement spatial contagieux ou aléatoire.
Drones et transects écopaysagers

### 3. Résultats et discussion

Cet ensemble de données permet d'établir une carte des habitats à une définition scalaire précise (de l'ordre de 0,20 m) et permet de réaliser par la suite des calculs d'indices caractérisant les diversités bêta et gamma.

Les indices de Jaccard et Sorensen montrent des paysages aux habitats très différents entre les deux rives avec notamment, en aval du cours d'eau, des enrochements facilitant l'installation d'espèces pionnières, des plantations de peupliers en rive droite, des milieux ouverts en rive gauche essentiellement (schorres). L'indice de Shannon indique une hétérogénéité plus élevée pour la rive droite (H= 1,67) en comparaison de la rive gauche (H=1,46). Cette disparité s'explique en grande partie par l'usage des sols de part et d'autre de la rivière. En partie amont, nous retrouvons des zones de pâturage extensif. Les digues, surmontées de chemins de halage, ont été abandonnées, ce qui a conduit à un enrichement progressif de ces structures. Des brèches sont disposées tout au long de la rivière, ce qui profite aux bovins pour s'abreuver et accentue la détérioration des digues. En partie, les parcelles attenantes à la Dives s'urbanisent et les berges constituent des espaces publics. Elles sont encore surmontées par des sentiers de halage, ce qui a permis de conserver les digues.

Quelques limites ont été observées concernant l'usage du drone. En effet, les survols de certaines zones font l'objet d'autorisations spécifiques, souvent longues à obtenir et à concilier avec les aléas météo. Ce facteur est à prendre en compte, car il peut rallonger, de façon non négligeable, les délais d'étude, sachant qu'un refus n'est pas à exclure. Les espaces boisés représentent eux aussi un frein à la photo-interprétation (étagement de la végétation). Les contraintes techniques peuvent également être un frein : coût, logistique, stockage de la donnée, temps de traitement. L'observation à partir du cours d'eau montre elle aussi quelques limites. Le champ visuel étant restreint par les digues, les habitats écologiques situés de l'autre côté du cours d'eau (face terre) ne peuvent être observés. On ne dispose alors que d'une perception partielle des habitats repérés.

### 4. Contenu du poster et présentation générale

Le poster présente les éléments suivants :

* 1ère partie : un résumé rapide du contexte de l'étude et de la problématique, accompagné par une carte de localisation du site d'étude.

* 2e partie : un exposé de la méthode employée, appuyée par une carte de localisation des points d'échantillonnage et les zones de survols par drone.

* 3e partie : présentation des résultats qui comportera :

* une carte des habitats et tableau comparatif des indices,

* un bloc-diagramme,

* des photographies,

* un encart de définition des indices utilisés.

* Dernière partie : ouverture sur les limites de la recherche entreprise accompagnée d'une discussion.
# Processus de modélisation et d'optimisation pour la collecte de déchets plastiques en mer

Loic Salmon¹, Nicolas Maslov¹, Chistophe Claramunt¹

Institut de recherche de l'Ecole Navale, 29240 Brest Cedex 9, France
loic.salmon@ecole-navale.fr

## 1. Introduction

La pollution plastique est considérée comme un problème environnemental majeur, avec plus de cinq trillions de déchets plastiques répandus dans les océans (Eriksen et al., 2014). Cette accumulation croissante dans les mers et les océans constitue un risque majeur pour les écosystèmes marins, notamment du fait de son introduction dans la chaîne alimentaire. Les déchets plastiques peuvent être classés en fonction de leurs dimensions, et en trois types: macro-plastique (plus de 2,5 cm), méso-plastique (entre 5 mm et 2,5 cm) et micro-plastique (taille inférieure à 5 mm).

L'objectif de recherche de cet article est d'introduire une méthodologie générale pour observer, modéliser, visualiser les déplacements spécifiquement des macro-plastiques en mer afin d'en faciliter la récupération.

## 2. Méthodologie générale pour le suivi et la collecte de macro-déchets plastiques en mer

La chaîne de processus allant de l'observation des macro-déchets plastiques au calcul d'une route otpimale permettant d'aller les collecter est décrite dans la figure 1. La première étape consiste à développer et formaliser (1) un modèle de données pour la récupération et la gestion des données géolocalisées des macro-déchets. La deuxième étape concerne (2) les aspects de fusion et de mise à jour alors que différentes sources d'observation sont disponibles et que les zones de déchets se déplacent constamment en raison des courants et des vents. Une fois que la base de données est alimentée et que les mécanismes de mise à jour sont effectifs (3) l'extraction d'une carte de densité probabiliste des déchets plastiques permet de visualiser l'emplacement des amas. Enfin la
dernière étape consiste à développer (4) un algorithme d'aide à la décision pour définir la voie la plus favorable pour collecter autant de déchets plastiques que possible tout en tenant compte des capacités du navire de collecte.

<figure><img src="image_125.png" /><figcaption>FIGURE 1. Chaîne de traitement pour la collecte de plastiques en mer</figcaption></figure>

(1) Modèle de données générique pour la gestion de données de macro-déchets en mer. Un modèle de données spatio-temporel est nécessaire pour appréhender l'observation et le déplacement d'amas de macro-déchets en mer. Deux difficultés interviennent une concernant la composition de ces amas de déchets pouvant contenir des éléments de différentes sortes. L'autre intervient quant aux différentes sources des données tel que des relevés, des données sattelitaires et dont le niveau de confiance et la précision varient. Enfin, des méthodes doivent également être développées pour extraire les positions des amas de déchets à partir d'images.

(2) Mécanismes de mise à jour et de fusion des données de macro-déchets. D'abord, les différentes sources d'observations de macro-déchets nécessitent des mécanismes de fusion (Ghamisi et al., 2018). Ensuite, ces amas sont en constant déplacement, soumis aux vents et aux courants marins. Des mécanismes sont donc nécessaires pour mettre à jour la base de données avec les nouvelles positions des amas déplacés par les vents et courants ainsi que les nouveaux reports des données et de les croiser.

(3) Extraction de carte de densité probabiliste et visualisation de macro-déchets. A partir des données de positions d'amas, pouvoir visualiser ceux-ci et leur déplacement est un élément clef pour pouvoir les collecter. Entre le moment d'observation de ces déchets et le moment de leur collecte, les amas auront été déplacés. Il est donc nécessaire de pouvoir modéliser et prédire le déplacement de ces déchets comme c'est par exemple le cas pour des applications de secours en mer (Shen et al., 2019). Un modèle de déplacement probabiliste permettant de prendre en compte le comportement chaotique et changeant des éléments en
Méthodologie pour la collecte de plastiques en mer

mer a été introduit et permet de générer des cartes de densité de probabilité
de répartition des déchets en mer.

(4) Optimisation pour trouver la route optimale de collecte de déchets en mer. A partir de la carte de densité de probabilité construite précédemment, il s'agit ensuite de trouver la ou les routes optimales pour le ramassage de déchets plastiques. Une série de paramètres sont à prendre en compte tels que la quantité de plastique collectée, le temps de navigation ou l'énergie consommée.

3. Premiers résultats

Des données de positions d'amas plastiques ont été simulées aux abords de
la Bretagne, et des données courant fournies par le SHOM ont été utilisées
pour estimer la dérive de ces déchets en mer. A gauche (Figure 2), le dégradé
de couleur correspond à la probabilité de densité de déchets plastiques pour
1000 simulations de dérive grâce à un modèle probabiliste en fonction des cou-
rants sur 12h depuis les reports de positions initiales. A droite (Figure 2), un
exemple de trajectoire pour le ramassage de déchets en mer, tenant compte de
ces courants.

<figure><img src="image_126.png" /><figcaption>FIGURE 2. Carte de densité et simulation de ramassage de déchets plastiques</figcaption></figure>

Bibliographie

Eriksen M., Lebreton L. C. M., Carson H. S., Thiel M., Moore C. J., Borerro J. C. et al. (2014, 12). Plastic pollution in the world's oceans: More than 5 trillion plastic pieces weighing over 250,000 tons afloat at sea. *PLOS ONE*, vol. 9, n° 12, p. 1-15.

Ghamisi P., Rasti B., Yokoya N., Wang Q., Hofle B., Bruzzone L. et al. (2018). *Multisource and multitemporal data fusion in remote sensing*.

Shen Y.-T., Lai J.-W., Leu L.-G., Lu Y.-C., Chen J.-M., Shao H.-J. et al. (2019). Applications of ocean currents data from high-frequency radars and current profilers to search and rescue missions around taiwan. *Journal of Operational Oceanography*, vol. 12, n° sup2, p. S126-S136.
# Effets de la planification urbaine sur les températures de surface du sol (Montpellier, France)

Magalie Técher¹, Hassan Ait Haddou², Rahim Aguejdad³,⁴

1. Laboratoire LIFAM, École Nationale Supérieure d'Architecture de Montpellier
179, Rue de l'Esperou, 34093 Montpellier, France
magalie.techer.au@gmail.com

2. Laboratoire LIFAM, École Nationale Supérieure d'Architecture de Montpellier
179, Rue de l'Esperou, 34093 Montpellier, France
haithaddou@montpellier.archi.fr

3. USR 3330, UMIFRE 21 CNRS-MAE, IFP, 11 Saint-Louis street, Pondichery – 605 001, Inde

4. UMR TETIS, CNRS, 500 rue Jean-François Breton, 34090 Montpellier, France
rahim.aguejdad@cnrs.fr

RESUME. L'accroissement de la population dans les villes conduit à une expansion urbaine importante et à une pression sur les milieux urbains. Cette expansion s'accompagne d'une augmentation des températures urbaines plus connu sous le nom d'îlot de chaleur urbain et exacerbée par les effets du réchauffement climatique global.

Dès lors, il devient primordial d'apporter des pistes de réflexion pour lutter contre ce phénomène d'ICU et permettre un développement contrôlé de cette expansion urbaine.

À travers une étude menée sur la métropole de Montpellier Méditerranée, ce travail présente une analyse des effets de la planification urbaine, à travers le règlement du plan local d'urbanisme (PLU) français, sur l'îlot de chaleur urbain.

Dans un premier temps, grâce à l'intégration des différentes règles du PLU au sein d'une base de données SIG, des cartes de zonage sont générées, et intègrent pour chaque zone, l'ensemble des règles s'y appliquant. Dans un second temps, grâce aux données satellitaires du landsat-8, des cartes de températures du sol (LST) sont générées pour quatre dates en 2019. Enfin, par un outil de géotraitement, nous obtenons par zonage, une température du sol moyenne, ce qui permet de mettre en relation, une règle du PLU et ses effets sur les températures du sol.

Les résultats trouvés sont d'une part, conformes à la littérature scientifique et fournissent d'autre part, des leviers d'action pour les décideurs politiques, urbanistes et maîtres d'ouvrage urbain, dans le cadre de l'élaboration de documents d'urbanisme français sur des moyens d'adaptation des territoires aux problématiques d'ICU et de changement climatique.
ABSTRACT. Population growth in cities leads to significant urban expansion and pressure on urban areas. Along with this expansion, is an increase in urban temperatures better known as the Urban Heat Island (UHI) and exacerbated by the effects of global warming. Therefore, it becomes essential to provide avenues for reflection to fight against this phenomenon of UHI and allow a controlled development of this urban expansion.

Through a study carried out on the metropole of Montpellier Méditerranée, this works aims to assess the effects of urban planning policies, through the regulation of French local urban plan (PLU), on urban heat island.

First, thanks to the integration of the various PLU rules into a GIS database, zoning maps are generated, and include for each zone all the rules that apply to it. Second, thanks to landsat-8 satellite data, land surface temperature (LST) maps are generated for four dates in 2019. Finally, using a geoprocessing tool, we obtain, by zoning, an average land surface temperature, which shows how PLU rules interact with land surface temperatures.

The results found are, on the one hand, consistent with the scientific literature and, on the other hand, provide levers of action for decision makers and urban planners, within the framework of the development of French urban planning documents on mean of adaptation of territories to problems of UHI and climate change.

MOTS-CLES : planification urbaine, forme urbaine, températures de surface de sol, îlot de chaleur urbain, France

KEYWORDS: urban planning policies, urban form, land surface temperature, urban heat island, France

Bibliographie non numérotée et références

Bahi H., Mastouri H, et Radoine H. (2020). Review of methods for retrieving urban heat island. *Materials today : proceedings*, 2020, 6p.

Benmecheta A. (2016) *Estimation de la température de surface à partir de l'imagerie satellitale; validation sur une zone côtière d'Algérie*. Thèse de doctorat en Géographie, Université Paris-Est Créteil Val de Marne, 118p.

Chen H.C., Qi H., et De Vries B. (2020). Modeling the spatial relation between urban morphology, land surface temperature and urban energy demand. *Substainable Cities and Society*, 35 p.

Chen Y., Wu J., Yu K., et Wang D. (2020) Evaluating the impact of the building density and height on the block surface temperature. *Building and environment*, n° 168, 14p.

Jusuf, S.K., Ignatius M., Hien W.N., et Akbari H. (2019). Editorial : urban heat island (UHI) and its mitigation through urban planning, design, and landscaping. *Architectural science review*, vol. 1, n° 62, 2 p.
Analyse des effets du règlement d'urbanisme sur les températures de surface du sol

Melot, R, et Bransiecq M. (2016). Règles d'urbanisme et choix politique : les observations de l'état sur les projets locaux. *Revue d'économie régionale et urbaine*, Armand Colin, n° 4, p 767-98.

Mehebub S., Raihan A., et Sajjad H. (2016). Analyzing land surface temperature distribution in response to land use/land cover change using split window algorithm and spectral radiance model in suburban biosphere reserve, India. *Modeling Earth Systems and Environment, vol. 2*, n° 81, 12 p.

Oguz H. (2013). LST Calculator : a program for retrieving land surface temperature from
landsat TM/ETM + Imagery. *Environmental Engineering and Management Journal*, vol
12, n° 3, p 549-55.

Prévost A. (2013). *Inférence(s) des documents d'urbanisme sur le territoire: application à la ville de Toulouse: modélisation multicritère et évaluation durable*. Thèse de doctorat en Architecture et Aménagement de l'Espace, Université de Technologie de Compiègne, 398p.

Salvati A., Palme M., et De la Barrera F. (2018). Urban morphology parametrization for climate modelling in urban planning. *10th International Conference on Urban Climate / 14th Symposium on the urban environment*, New York, USA.

Yiannakou A., et Salata K.D., (2017). Adaptation to climate change through spatial planning in compact urban areas: a case study in the city of Thessaloniki. *Sustainability*, vol. 9, n° 271, 18 p.
# L'état des piscines, construction d'un indicateur de la reprise du tourisme en situation post-catastrophe. L'île de Saint-Martin après le passage du cyclone Irma (sept 2017)

Thommeret N.¹, Grancher D.², Dousseron A.², Brunstein D.³, Virmoux C.²

1. Laboratoire Géomatique et Foncier, Cnam-ESGT, 1 bd Pythagore, F- 72000, Le Mans, France ; nathalie.thommeret@lecnam.net

2. Laboratoire de Géographie Physique (CNRS – UMR 8591), 1 place Aristide Briand, F-92195 Meudon Cedex, France

3. UMR Lieux, Identités, Espaces et Activités (UMR 6240), Université de Corse Pascal Paoli

MOTS-CLES : CYCLONE, TELEDETECTION, PISCINES, TOURISME, NDWI
Les images à très haute résolution spatiale telles que celles des satellites Pléiades permettent de suivre l'évolution du territoire à des échelles spatiales et temporelles très fines. Dans le cadre de la gestion des catastrophes naturelles, la chartre internationale des risques majeurs permet d'obtenir des images pendant l'événement ou juste après l'événement pour évaluer les dégâts et diriger les secours et aides humanitaires. Pour le suivi à plus long terme, on peut avoir accès des images régulières pour le suivi de la reconstruction du territoire ou de la reprise de l'activité économique et sociale. Ces images sont notamment utiles pour caractériser la résilience du territoire et proposer une analyse spatialisée permettant de différencier les quartiers.

En 2017, suite au passage du cyclone Irma (5-6 septembre) sur l'île de Saint Martin, les études d'endommagements et de destructions ont estimé que 95% des bâtiments et infrastructures ont été touchés (Desarthe et al., 2020). Dans le cadre de l'ANR TIREX, plusieurs indicateurs sont explorés pour le suivi de la reconstruction territoriale (Duvat et al., 2021). Parmi les indicateurs spatialisés qui peuvent être considérés, nous nous intéressons ici au suivi de l'état de l'eau des piscines des propriétés sur la partie française de l'île. En effet, sur un territoire tel que Saint Martin dont l'économie repose essentiellement sur le tourisme, une grande partie des logements (individuels ou collectifs – hôtels, résidences) disposent de piscine. En étudiant la réponse spectrale de la surface d'un même bassin sur des images prises à différentes dates successives, on peut identifier la date de remise en service de la piscine. Cette dernière caractérise au minimum une intervention dans la propriété pour redémarrer le moteur ou une intervention plus importante de nettoyage du bassin et de restauration de l'équipement, correspondant à un usage de la propriété. On part de l'hypothèse que la piscine est remise en état lorsque la maison elle-même est de nouveau habitable. Par contre dans le cas d'une piscine mutualisée entre plusieurs logements il est possible qu'il reste des logements non habitables ou non habités et suivant le coût de la réparation par exemple certaines piscines peuvent être laissés en l'état (i.e. non fonctionnelles) alors que la maison est remise en location ou ré-occupée. De manière générale, on peut considérer que la chronologie correspondant à la remise en eau propre des piscines est un bon indicateur pour le suivi de la reconstruction et le retour de l'activité touristique après l'événement majeur qu'est le cyclone Irma.

La méthode proposée pour établir cette chronologie repose sur : 1) la localisation des piscines pour un état de référence avant cyclone ; 2) l'identification des piscines fonctionnelles à plusieurs dates après cyclone à partir des images Pléiades.

Pour localiser les piscines avant cyclone, nous avons complété par photo-interprétation les données OpenStreetMap (OSM), elles-mêmes issues du cadastre français (Direction Générale des Impôts - Cadastre, 2015). Toutefois, du fait d'un décalage en planimétrie entre les images, la position des piscines varie jusqu'à plusieurs mètres localement, empêchant la superposition des polygones. Nous avons ainsi fait le choix de travailler à l'intérieur d'une zone tampon autour des centroides des polygones OSM. Le rayon de la zone tampon a été fixé à partir des distances minimales inter-piscines permettant de travailler sur un voisinage avec une superposition minimale entre les zones des différentes piscines.
Pour évaluer l'état de l'eau de chacune des piscines, nous avons utilisé l'indice NDWI (Normalized Difference Water Index ; McFeeters, 2013 ; Kim et al., 2011) qui repose sur la différence de réflectance des surfaces dans les longueurs d'onde du vert et du proche-infrarouge (équation 1).

$$NDWI = \frac{(Vert - PIR)}{(Vert + PIR)} \qquad (1)$$

Cet indice nous permet de repérer les piscines fonctionnelles (i.e. en eau claire avec un fond réfléchissant ; figure 1). L'absence de pixel « eau claire » dans la zone tampon est associée à une piscine en eau sale ou vide. Une analyse par arbre de classification (CART) a permis d'une part de montrer que le NDWI était pertinent pour identifier les zones d'eau claire et d'autre part de déterminer un seuil objectif et valable sur les images aux différentes dates. Les principales raisons de mauvaise classification sont liées d'une part aux images elles-mêmes (présence de nuages ou de zones d'ombre) et d'autre part à un effet de taille (moins bonne détection des piscines < 25m²).

<figure><img src="image_127.png" /><figcaption>FIGURE 1. Piscines ensablées après le cyclone Irma sur images Pléiades et NDWI</figcaption></figure>

L'approche par le NDWI nous a ainsi permis d'obtenir une première cartographie des piscines fonctionnelles pour neuf dates de 2017 à 2020 et d'établir une chronologie par quartier de remise en fonction des piscines sur la partie française de Saint Martin. Les résultats vont maintenant être confrontés à d'autres indicateurs de la dynamique touristique permettant une analyse plus globale de la reprise sur ce territoire depuis trois ans.

Desarthe J., Bauduceau N., Quantin A. (2020). Les défis soulevés par la reconstruction post-Irma, *Annales des Mines - Responsabilité et environnement*, 36-40.

Duvat V., Volto N., Stahl L., Moatty A., Defossez S., Desarthe J., Grancher D., Pillet V. (2021), Understanding interlinkages between long-term trajectory of exposure and vulnerability, path dependency and cascading impacts of disasters in Saint-Martin (Caribbean), *Global Environmental Change*, 67, 102236.

Kim M., Holt J., Eisen R., Padgett K., Reisen W., and Croft J. (2011), Detection of swimming pools by geographic object-based image analysis to support west nile virus control efforts, *Photogrammetric Engineering and Remote Sensing*, 77, 1169–1179.

McFeeters, S. K. (2013). Using the normalized difference water index (NDWI) within a geographic information system to detect swimming pools for mosquito abatement: A practical approach, *Remote Sensing*, 5, 3544-3561.
# Sensibilisation des gestionnaires à la prévention des risques liés à l'eau : modélisation, simulation et participation dans le Delta du Mékong

Thi Huyen Tran¹, Marion Amalric¹, Frédéric Rousseaux², Benoit Gaudou³

1. UMR CITERES CNRS, Université de Tours, 35 Allée Ferdinand de Lesseps, 37200 Tours, France
huyenrosietran@gmail.com, marion.amalric@univ-tours.fr

2. UMR LIENSs CNRS, Université de La Rochelle, 2, rue Olympe de Gouges, 17000 La Rochelle – France
frederic.rousseaux@univ-lr.fr

3. IRIT, Université de Toulouse, Cours Rose Dieng-Kuntz, 31400 Toulouse – France
benoit.gaudou@gmail.com

MOTS-CLES : SIMULATION PARTICIPATIVE, GESTION DES RISQUES, APPRENTISSAGE SOCIAL, DELTA DU MEKONG.
Notre étude s'inscrit dans le thème de la simulation participative. Elle présente un jeu sérieux, qui a été réalisé en France « LittoSIM », et qui est en cours d'expérimentation et d'adaptation dans le Delta du Mékong au Vietnam. Cette simulation intitulée « LittoKONG » se base sur une plateforme participative et un système multi-agents.

L'objectif principal de notre étude est de sensibiliser les autorités locales à l'adaptation au changement climatique. Plus précisément, il s'agit de favoriser l'apprentissage social des mesures de prévention des risques liés à l'eau avec les autorités et les gestionnaires locaux.

En raison du changement climatique, il est probable que l'intensité des submersions marines augmentent sensiblement, tel que l'élévation du niveau de la mer et les événements météo-marins intenses, voire extrêmes (IPCC, 2014). Il est donc essentiel de questionner et adapter la gouvernance des littoraux urbanisés afin de limiter les conséquences liées à la vulnérabilité des sociétés concernées. La démarche collaborative entre les disciplines et les technologies diverses (environnement, société, économie, urbanisation, gouvernance, etc.) est donc indispensable pour la gestion durable du littoral (Lacroix et al., 2019). Dans cette perspective, le jeu sérieux de simulation participative aide les acteurs concernés (communautés affectées, décideurs, parties prenantes) de poursuivre une démarche d'apprentissage et de sensibilisation dans la gestion des risques (Marion Amalric et al., 2017; Solinska-Nowak, 2018).

« LittoKONG » est constitué de différents scénarios face à la submersion dans le contexte mondial du changement climatique. A travers les ateliers du jeu, ce dispositif permet aux acteurs locaux de coopérer, « tester » et envisager les solutions de prévention et de gestion des risques littoraux à l'aide d'un ensemble d'actions d'aménagement et une représentation de leur territoire.

L'étude présentée dans ce poster a permis de répondre à la question de faisabilité de LittoKONG vis-à-vis du système juridique au Vietnam. L'adaptation du modèle conceptuel initial du jeu sérieux dans un nouveau contexte et les différents défis de traitement des données spatiales sont également abordés.

Ce travail de recherche a reçu le soutien financier de l'Ambassade de France au Vietnam, au titre d'une bourse d'excellence de thèse et par du projet CNRS-IRD RISQUES 2019 pour le financement de la mission.
Modélisation, simulation et participation à la prévention des risques liés à l'eau

Références bibliographiques

IPCC. (2014). *Climate Change 2014: Synthesis Report*. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Intergovernmental Panel on Climate Change.

Lacroix, D., Mora, O., De Menthiere, N., & Bethinger, A. (2019). *La montée du niveau de la mer: Conséquences et anticipations d'ici 2100, l'éclairage de la prospective*. Rapport d'étude, Alliance nationale de recherche pour l'Environnement, 172.

Marion Amalric, Anselme, B., Bécu, N., Etienne Delay, Marilleau, N., Pignon, C., & Rousseaux, F. (2017). Sensibiliser au risque de submersion marine par le jeu ou faut-il qu'un jeu soit spatialement réaliste pour être efficace ? *Sciences du jeu*, 8.

Solinska-Nowak, A. (2018). An overview of serious games for disaster risk management – Prospects and limitations for informing actions to arrest increasing risk. *International Journal of Disaster Risk Reduction*, 17.
# Modélisation spatiale et positionnement de zones de dépôt pour la collecte de déchets post-ouragans

Quy Thy Truong¹, Anne Ruas², Serge Lhomme³

1. Université Gustave Eiffel, COSYS/LISIS
   truong.quythy@gmail.com

2. Université Gustave Eiffel, COSYS/LISIS
   anne.ruas@univ-eiffel.fr

3. Université Paris Est Créteil, Lab'URBA
   serge.lhomme@u-pec.fr

MOTS-CLES : COLLECTE DE DÉCHETS POST-OURAGANS, SIMULATION, MÉTHODE DE POSITIONNEMENT
Les ouragans génèrent d'importants volumes de déchets qu'il faut évacuer d'urgence pour permettre au territoire sinistré de se reconstruire. Pour mieux anticiper les futures catastrophes naturelles de ce genre, le projet ANR DéPOs vise à étudier le processus de collecte des déchets post-ouragans à partir d'événements passés et à proposer des pistes d'amélioration à partir de simulations de collecte de déchets post-ouragans en se concentrant sur les Antilles Françaises. Le travail présenté dans ce poster est centré sur l'algorithme de collecte et est appliqué à Saint-Martin à partir de données réelles après le passage de l'ouragan Irma en septembre 2017. Des campagnes de télédétection post-ouragans sur Saint-Martin réalisées par le SERTIT permettent en effet de disposer de l'inventaire des bâtiments détruits et endommagés très utile pour la mise au point des méthodes proposées. Une fois finalisé, l'algorithme peut être appliqué sur un autre territoire et pour un ouragan simulé. L'objectif de la recherche est d'estimer au mieux les temps de collecte selon les scénarios, les aménagements et les moyens de collecte (acteurs, nombre et types de camions) afin d'aider à minimiser ce temps en situation réelle grâce à une planification éclairée.

Le processus de collecte des déchets post-ouragans consiste en un transfert successif des déchets de leur source vers différentes zones de dépôt temporaire, puis de ces zones de dépôts temporaire vers les zones de traitement ou d'enfouissement des déchets. D'après les témoignages recueillis après Irma, les habitants de Saint-Martin rassemblent les déchets post-ouragans devant ou à proximité des bâtiments détruits ou endommagés sur des lieux appelés des aires de dépose (Beraud et al., 2019). Ces déchets sont alors ramassés par des entrepreneurs vers des installations temporaires de transit, avant d'être à nouveau déplacés vers des centres de stockage ou de traitement de déchets. Le processus de collecte est donc composé de deux étapes. Une modélisation a été proposée pour décrire ce processus (Ruas et Lhomme, 2019). Cette modélisation permet de distinguer différents types de déchets mais nous ne traitons ici qu'un type de déchet, ce qui était le cas pour Saint Martin. Nous présentons dans ce poster de la première étape qui s'implémente comme un algorithme de déplacement de stock de déchets entre des origines (proche des habitations endommagées) et des destinations (les installations temporaires de transit). Pour réaliser ce processus, nous proposons des méthodes d'identification des origines, ce qui est une vraie difficulté car ces lieux sont éphémères et nous ne disposons pas d'information pour les localiser puisque ces aires sont informelles donc non planifiées et disparaissent lorsque les déchets ont été collectés. Dans notre recherche, nous proposons plusieurs méthodes de localisation de ces aires de dépose et comparons l'impact de ces choix sur les temps de collecte calculés.

L'algorithme proposé est un algorithme de plus court chemin classique calculé sur le réseau routier entre des origines à proximité des bâtiments détruits et endommagés et des zones de transit temporaires, puis des zones de transit aux exutoires, ici la décharge de Saint Martin. Les bâtiments détruits et endommagés ont été identifiés grâce à la campagne de télédétection réalisée par le SERTIT. Le calcul du volume a été estimé grâce à des photos sur place et des connaissances de volumes total en fin de chaîne à l'unique décharge de l'île (Lamour, 2019). Le temps de
Modélisation spatiale et positionnement de zones de dépôt...

collecte est la somme du chargement, du déplacement et du déchargement des déchets avec une flotte de camions ayant une certaine capacité de chargement, jusqu'à livraison des déchets dans la zone de transit. Dans notre recherche quatre modes de calcul des origines sont proposées : à la porte des bâtiments, à l'intersection la plus proche, projeté sur la rue la plus proche avec regroupement de déchets en fonction des volumes et aux grandes intersections. La méthode basée sur les regroupements part du constat que les habitants regroupent les déchets sur une même aire, lorsque le volume de déchet n'est pas trop important et que la distance n'est pas trop grande afin de minimiser le nombre de tas de déchets dans les rues. Nous calculons des zones tampons autour des aires de dépose potentielles, avec un rayon variable en fonction du volume de déchets présents. Au niveau expérimental nous présentons ci-dessous les résultats des temps sur le quartier de Grand Case, avec 3 camions de 32m3 et avec des journées de travail de 8 heures (table 1).

<table><caption>TABLE 1. Durées de collecte selon quatre scénarios</caption><thead><tr><td>Méthode de positionnement</td><td>Nombre d'aller-retour</td><td>Durée de la collecte en jour</td></tr></thead><tbody><tr><td>Au niveau des gisements de déchets</td><td>157</td><td>71</td></tr><tr><td>Intersections proches des gisements</td><td>70</td><td>65</td></tr><tr><td>Projection et regroupement des gisements</td><td>46</td><td>63.5</td></tr><tr><td>Intersections des routes principales</td><td>32</td><td>62</td></tr></tbody></table>

L'analyse des données montre de façon non surprenante que la méthode de projection et regroupement des gisements proches permet de simuler une collecte plus rapide que celle du 'porte à porte'. On sait aussi que cette méthode est plus réaliste que la méthode de positionnement aux intersections proches. Elle est cohérente avec les témoignages rapportés. Ce qui est intéressant c'est que le temps en jours varie relativement peu d'un scénario à l'autre : c'est en effet la durée de chargement et de déchargement qui est la plus pénalisante dans le processus : dans le scénario de collecte en porte à porte, la durée de collecte résulte à 97% du temps de chargement/déchargement et 3% du temps de transport des déchets. C'est donc bien sur ce point qu'il faut chercher les améliorations pour réduire le temps de collecte.

## Bibliographie

* Beraud H., Nithart C., Durand M. (2019). Le difficile suivi des déchets postcatastrophe : le cas de l'Ouragan Irma à Saint-Martin. *Risques urbains*, vol. 3, no 1. Consulté sur https://www.openscience.fr/Le-difficile-suivi-des-dechets-post-catastrophe-le-cas-de-l-Ouragan-Irma-a

* Lamour M., (2019) *Système d'information pour la gestion des déchets post-ouragan*, Rapport de Master Télédétection et Géomatique appliqué à l'environnement, Université Paris & Gustave Eiffel, 2019

* Ruas A., Lhomme S. (2019) L'analyse et l'amélioration de la gestion des déchets après les ouragans. Le cas des Antilles françaises. *Cartes et Géomatique*. N° 241-242, p 59-64.
# La planification littorale spatialisée de Balagne à l'épreuve de son opérationnalité : renouveler les méthodes d'identification des espaces vides

Véronique Venturini¹, Caroline Tafani²

1. Doctorante en Géographie, Urbaniste
UMR CNRS 6240 LISA Università di Corsica Pasquale Paoli
Campus Mariani, Bâtiment Edmond Simeoni, Avenue Jean Nicoli, 20250 CORTE
veronique.venturini@outlook.com

2. Maître de Conférence en Géographie
UMR CNRS 6240 LISA Università di Corsica Pasquale Paoli
Campus Mariani, Bâtiment Edmond Simeoni, Avenue Jean Nicoli, 20250 CORTE
Tafani_c@univ-corse.fr

MOTS-CLES : PLANIFICATION, LITTORAL, URBANISME, CONFIGURATIONS
SPATIALES DU FONCIER, CORSE
## Planifier en Corse : une problématique incontournable ?

La planification littorale spatialisée, en tant que traduction règlementaire des évolutions du territoire (Demazière, Desjardins 2016), apparait comme un sujet complexe en Corse. Sa conception, qui se définit entre la précision et l'adaptation des normes nationales, semble rencontrer des problématiques de mise en œuvre à l'échelle locale. En effet, la gouvernance territoriale, qui s'était heurtée à plusieurs reprises aux difficultés d'élaborer le Plan d'Aménagement et de Développement Durable de la Corse (PADDUC), peine aujourd'hui à le rendre opérationnel. Dans ce contexte, la Balagne ne fait pas figure d'exception. Cette microrégion située au Nord-Ouest de l'île, apparait comme un territoire attractif concentrant les enjeux en matière de développement territorial (Tafani 2012). Cependant, on ne retrouve pas de véritable dynamique de mise en œuvre de la planification stratégique spatialisée. Sur 36 communes, on ne recense que deux documents compatibles avec le PADDUC. Face à ce constat, nous soulevons l'idée que les méthodes d'analyse des territoires, et notamment celles liées à l'identification des espaces non bâtis, ne semblent pas tenir compte de la situation foncière (DDTM 2017 ; Orsini 2014). L'hypothèse soulevée soumet l'idée qu'une analyse foncière plus précise, intégrée à la démarche planificatrice, pourrait permettre d'améliorer son opérationnalité à travers une évaluation plus approfondie des capacités foncières disponibles dans les espaces non bâtis.

## Approfondir les méthodes d'analyse des espaces bâtis et appréhender la thématique foncière dans la démarche planificatrice

En dressant un état des lieux du terrain au regard des méthodes d'analyse des territoires inhérentes à la démarche d'élaboration des documents d'urbanisme nous avons pu constater que la pratique ne tient pas compte de la situation foncière des interstices non bâtis et notamment des configurations spatiales, au sens « *d'agencement et de structuration* » (Pumain 2004) du foncier. Identifier les configurations spatiales du foncier permet de caractériser ce dernier au regard de sa situation géographique, de son agencement, de son accessibilité, sa structure et enfin de ses usages et qualités (Marraccini et al. 2017). L'ensemble de ces éléments apparaissent comme des indicateurs spatialisés qui vont permettre d'identifier un stock de foncier libre réellement exploitable en traitant sa dimension relationnelle (droits et usages), son accessibilité et les fonctions attribuées (urbanisation, coupure urbaine...). Cette approche, appliquée à l'échelle des interstices non bâtis et intégrée aux méthodes d'analyse, doit permettre de faciliter la démarche planificatrice.

## Les configurations spatiales du foncier, un indicateur pertinent

Cette méthode d'analyse des configurations spatiales du foncier doit avoir
La planification littorale spatialisée de Balagne à l'épreuve de son opérationnalité

plusieurs effets pour la pratique. D'une part, elle doit permettre de résoudre certaines approximations liées aux ratios démographie/logements pouvant proposer des objectifs de développement parfois inatteignables. D'autre part, cette méthode tient compte des phénomènes de tensions foncières pouvant se traduire par une forme de bicéphalisme entre les noyaux villageois originels situés dans l'arrière-pays avec les formes d'urbanisation littorales récentes. Dès lors, identifier le potentiel foncier au regard de ses configurations spatiales permettrait de garantir une meilleure prise en compte de l'organisation des formes urbaines. Dans le cas du terrain étudié, l'intégration des configurations spatiales du foncier peut exprimer un différentiel de l'ordre de 3 à 4 hectares selon les types de formes urbaines et leur localisation.

Révéler les potentialités de développement des territoires littoraux

L'analyse des configurations spatiales du foncier, intégrée aux méthodes d'analyse des territoires apparaît comme un indicateur pertinent pouvant améliorer l'opérationnalité de la planification. Ce concept, présenté sous la forme d'indicateurs visant à identifier le foncier réellement valorisable, peut permettre ainsi d'éclairer les choix urbanistiques à réaliser. Par conséquent cette proposition méthodologique fondée sur le caractère multidimensionnel du foncier et son niveau de mutabilité se place également comme une première étape d'action à mener dans le cadre de politiques foncières.

Bibliographie non numérotée et références

Demazière C., et Desjardins X. (2016). La planification territoriale stratégique : une illusion nécessaire ? *Revue internationale d'urbanisme*. N° 2.

Direction Départementale des Territoires et de la Mer. (2017). *La pression foncière en Corse*. Rapport d'étude. Prefecture de Corse.

Marraccini E., Lardon S., et Sabbatini T. (2017). Les configurations spatiales agri-urbaines - Pour intégrer l'agriculture dans l'aménagement des territoires urbains. *Spatial Analysis and GEOmatics*. Novembre 2017, Rouen.

Orsini L. (2014). Les aspects civils et fiscaux de l'indivision en Corse. *Droit et Ville*, Vol. 77, n° 1, pp. 73-99.

Pumain D. (2004). Les configurations. *Hypergeo*. 2004.

Tafani C. (2012). Dynamiques du foncier agricole et développement territorial en Balagne (Haute-Corse). *Conférence inaugurale de l'OHM Littoral méditerranée*. Septembre 2012, Marseille.
# Méthodes de Machine Learning pour l'analyse de l'occupation du sol des zones exposées au risque d'inondation : la ville côtière d'Ain Témouchent (Ouest Algérien)

Narimane ZAABAR¹, ², Simona NICULESCU², Mustapha Kamel MIHOUBI¹, Soumia BENGOUFA¹, ², ³

1. Ecole Nationale Supérieure de l'Hydraulique (ENSH), Laboratoire de Mobilisation et de Valorisation des Ressources en Eau (MVRE), 29 route de Soumaa, BLIDA, ALGERIE, n.zaabar@ensh.dz

2. UBO, Université de Bretagne Occidentale, Laboratoire LETG Brest
UMR 6554 CNRS, Brest, France

3. Ecole Nationale Supérieure des Sciences de la Mer et de l'Aménagement du Littoral (ENSSMAL), Dely Ibrahim Bois des Cars, Alger, Algérie

MOTS-CLES : Inondation, Occupation Du Sol, Ain Témouchent, Classification, Sentinel-1(S1), Sentinel-2(S2), Random Forest (RF), Support Vecteur Machine (SVM)

Dans le contexte de l'étude du risques d'inondation, l'analyse de l'occupation du sol permet d'identifier les enjeux socio-économiques et quantifier les dommages provoqués (Pottier, 2005). En effet, l'évolution de la technologie spatiale en matière de capteurs satellitaires, ouvre des possibilités inédites pour l'identification, l'analyse et la surveillance de l'occupation du sol. Dans cette optique, les produits de l'imagerie satellitaire Sentinel-2 (S2) de haute résolution spatiale (HRS) offrent une analyse de haute précision. De même, les images radar Sentinel-1 (S1) à synthèse d'ouverture (SAR), permettent de s'affranchir du problème de la couverture nuageuse. Par conséquent, la fusion des images S1 et S2 offre une meilleure discrimination des éléments de l'occupation du sol, ce qui a été prouvé dans de nombreuses études (Niculescu et al., 2020 ; Mustak et al., 2019), notamment par le biais de approches de Machine Learning et de Deep Learning. En effet, l'objectif de cette étude est d'identifier des méthodes de machine Learning qui permettent de détecter le type d'occupation du sol dans le contexte de la caractérisation du risque d'inondation de la ville de Ain Témouchent (nord-ouest de l'Algérie).

Deux approches de classification ont été testées : pixel par pixel et orientée objet, par le biais de deux algorithmes de Machine Learning Random Forest (RF) et Support Vector Machine (SVM). Pour cela, une série temporelle de 12 images S1 et S2,
acquises durant l'année 2019 a été utilisée. Le choix de l'année est justifié par les évènements des inondations que la région d'étude a connu. Après des prétraitements des images S1, une fusion avec les bandes de S2 et des couches d'indices spectraux a été effectuée. Cinq classes d'occupation du sol ont été définies : (1) eau, (2) sols nus, (3) terres agricoles, (4) bâti, (5) végétation. Le choix de ces classes a pris en considération les enjeux situés dans la zone exposée au risque d'inondation. Pour l'approche orientée objet, l'algorithme de Multirésolution (MRS) a été appliqué pour la segmentation de l'image fusionnée. Pour l'approche pixel par pixel, les échantillons créés ont permis d'entraîner directement le classificateur. Tandis que, pour la deuxième approche, des objets ont été extraits à partir de la segmentation, et utilisés en tant qu'échantillons d'entraînement. Afin d'obtenir de meilleures classifications, un processus d'optimisation a été effectué pour choisir les meilleures valeurs des paramètres de segmentation et des algorithmes RF et SVM. La performance des résultats a été évaluée par le calcul d'une matrice de confusion, un indice Kappa, et un indice de précision globale.

Les deux approches de classification ont permis de détecter 5 classes de type d'occupation du sol ce qui correspond au niveau 2 d'une nomenclature adaptée au contexte d'inondation selon Maurel et al (2003) (Figure 1). Les résultats obtenus par les deux algorithmes sont satisfaisants, néanmoins la performance de l'algorithme RF a surpassé celle de l'algorithme SVM. Ceci rejoint les constats d'autres études (ex. Htitiou, et al., 2019 ; Niculescu, et al., 2020 ; Inglada, et al., 2016). Selon les résultats, l'approche orientée objet révèle plus de pertinence, en atteignant les valeurs de 96% pour l'indice de précision globale (OA) et 0.95 pour l'indice Kappa (Table 1). Cette approche ainsi que l'avantage de libre droit des produits de HRS, S1 et S2, offrent la possibilité d'analyser des enjeux socio-économiques, dans le cadre de l'évaluation de la vulnérabilité face aux risques d'inondations.

Comme perspective de cette étude, il est recommandé de tester ces méthodes sur d'autres types de données afin de détecter les classes du niveau supérieur (niveau 3), ce qui est requis pour l'élaboration des Plans de Prévention des Risques d'Inondation.

<table><caption>TABLE 1 : Indices kappa et de précision globale (OA) de RF et SVM appliqués pour les deux approches ; pixel par pixel et orientée objet (OOB)</caption><thead><tr><th></th><th>OA(%)</th><th>Kappa</th></tr></thead><tbody><tr><td>RF-pixel</td><td>92.3</td><td>0.90</td></tr><tr><td>SVM-pixel</td><td>91.0</td><td>0.89</td></tr><tr><td>RF-OOB</td><td><strong>96.8</strong></td><td><strong>0.95</strong></td></tr><tr><td>SVM-OOB</td><td>92.0</td><td>0.90</td></tr></tbody></table>
Méthodes de Machine Learning pour la modélisation de l'occupation du sol

<figure><img src="image_128.png" /><figcaption>FIGURE 1 : Résultats de la classification; A) RF-pixel B) SVM-pixel C) RF-OOB
D) SVM-OOB</figcaption></figure>

Bibliographie

Maurel, P, Raclot D, Puech C (2003). *Apports de la télédétection à très haute résolution spatiale à l'étude du risque d'inondation*. https://hal.inrae.fr/hal-02582784

Niculescu, S.; Boissonnat, J.-B.; Lardeux, C.; Roberts, D.; Hanganu, J.; Billey, A.; Constantinescu, A.; Doroftei, M., Synergy of High-Resolution Radar and Optical Images Satellite for Identification and Mapping of Wetland Macrophytes on the Danube Delta. Remote Sensing 2020, 12, 2188, doi.org/10.3390/rs12142188.

Pottier N., Penning-Rowsell E., Tunstall s., ET Hubert G. (2005). Land Use and Flood Protection: Contrasting Approaches and Outcomes in France and in England and Wales. *Applied Geography* 25 (1): 1-27. 10.1016/j.apgeog.2004.11.003.
**Responsables de la publication :**

Paule-Annick DAVOINE, Didier JOSSELIN, François PINET

**Éditeur** : UMR 7300 ESPACE / Avignon, Case 41, 74 rue L. Pasteur, 84029 Avignon Cedex, France

**Collection** : Actes Avignon - ISBN : 978-2-910545-12-1, Mai 2021

**Design et Mise en page** : N. Brachet (UMR ESPACE – CNRS)

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