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# Actes de la 16ème Conférence SAGEO

Paule-Annick Davoine, Didier Josselin, François Pinet

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Paule-Annick Davoine, Didier Josselin, François Pinet. Actes de la 16ème Conférence SAGEO. Spatial Analysis and GEOmatics, May 2021, La Rochelle, France. 2021, 978-2-910545-12-1. hal-03503666

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Submitted on 28 Dec 2021

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La Rochelle, 5-7 mai 2021

Actes
de la conférence

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Communauté
d'Agglomération de
La Rochelle

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cnrs

GDR

Groupement
de recherche

MAGIS
Méthodes et Applications
pour la Géomatique et l'Information Spatiale

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La Rochelle
Université

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Informaleque
Image
Interaction

DANS LA ROCHELLE

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# Avant propos / Foreword

La conférence internationale francophone SAGEO, soutenue par le GDR MAGIS (http://gdr-magis.imag.fr/), est un événement annuel majeur dans le paysage de la **Géomatique, de l'Analyse Spatiale et des Sciences de l'Information Géographique**.

Ses objectifs sont de présenter des travaux de recherche récents et de réunir des chercheurs de disciplines diverses (informatique, géographie, archéologie, urbanisme, sciences de l'environnement, agronomie, humanités spatiales, etc.). Il s'agit également de promouvoir les échanges entre les différents acteurs du monde de la géomatique (chercheurs et enseignants-chercheurs, ingénieurs, gestionnaires, aménageurs, entrepreneurs...) qui œuvrent au développement et à la valorisation des recherches au sein et auprès des organismes publics, des entreprises et des collectivités territoriales.

Nous étions heureux à l'idée de vous accueillir à la Rochelle, la grande ville du littoral charentais à l'interface de deux mondes fertiles, la terre et la mer, comme peut l'être la géomatique. Il ne faut en effet rien moins que toute l'interdisciplinarité au cœur de la géomatique pour saisir la complexité d'un tel territoire, très attractif et en pleine croissance, mais également à haut risque en ces temps de changements et transition climatique. Le littoral urbain durable et intelligent que se propose de concevoir l'Université de la Rochelle doit composer avec ces différentes dimensions, géographiques, informatiques mais aussi écologiques, géophysiques, historiques, pour construire un avenir sécurisé et viable aux générations futures. Il s'agit de comprendre, analyser et anticiper la trajectoire d'un socio-éco-système littoral qui doit concilier les enjeux du développement durable, de la gestion du risque et de l'évolution vers les villes et les territoires intelligents à travers des contributions sur les problématiques littorales, urbaines ou environnementales. Ce sont les enjeux au cœur de cette édition 2021.

Les articles soumis ont été évalués à travers 106 rapports d'évaluation réalisés par le Comité de Programme de SAGEO'2021 que nous remercions.

Dans ce contexte, nous avons souhaité proposer divers types de communications qui mettent en relief la richesse et la complémentarité des travaux et des applications.

* **3 conférences invitées** traitant des différentes dimensions de la géomatique :

**Michela BERTOLOTTO**, School of Computer Science de l'University College Dublin (Irlande)
> « Evaluation, gestion des risques et connaissances pour la gestion des inondations dans les zones urbaines »

**Françoise GOURMELON**, directrice de recherche au CNRS en Géographie de l'Environnement, Plouzané (France)
> « Ouverture des données géographiques : nouveaux contextes, nouveaux enjeux de recherche »

**Antoine DOUCET**, professeur des universités au laboratoire L3i de La Rochelle Université (France)
> « Extraction cross-lingue d'informations géographiques depuis des corpus numérisés, notamment historiques »

* **19 présentations** qui répondent pour moitié aux enjeux du Littoral urbain durable et intelligent à travers les trois premières sessions (analyse d'image pour l'observation et le suivi du littoral, transition environnementale et énergétique, et étude de l'environnement urbain),
et pour moitié à des questions fondamentales concernant la mobilité, la modélisation spa-
tio-temporelle, et l'exploitation du Web de données.

* **25 posters**, mis en valeur à travers une galerie en ligne et la possibilité de voter pour le meilleur poster durant le temps de la conférence.

Par ailleurs, trois ateliers ont été sélectionnés afin d'animer les différentes communautés autour de la géomatique. Nous remercions les responsables des ateliers qui participent activement au foisonnement scientifique de ce domaine pluridisciplinaire.

Une session organisée avec l'AFIGEO montre que les rencontres et les échanges entre les laboratoires de recherche spécialisés en Géomatique et les autres acteurs de la géomatique (les entreprises, les collectivités territoriales) sont fertiles pour tous. Cette dynamique va se poursuivre, à travers notamment la participation du GdR CNRS MAGIS aux GeoDataDays qui se tiendront à Grenoble les 15 et 16 septembre 2021.

Enfin, nous remercions très chaleureusement les sponsors (GDR CNRS MAGIS, CNRS, l'Université de la Rochelle, la Communauté d'Agglomération de la Rochelle, l'IUT de la Rochelle), et Nathalie Renaudin (Blanchard) qui a piloté de multiples aspects pratiques de SAGEO'2021, Isabelle Héraveau pour le suivi financier et l'ensemble des membres du comité d'organisation issus de deux unités de recherche (LIENSs et L3I) pour le travail réalisé avec entrain, enthousiasme et professionnalisme. Un grand merci également à l'accompagnement du comité scientifique, et à Nathalie Brachet pour la constitution des actes.

Pour finir, cette édition 2021 qui est entièrement virtualisée du fait de la crise sanitaire COVID 19 a largement mobilisé la communauté, inscrite en masse sur les différentes sessions proposées. Nous espérons avoir l'occasion ultérieurement d'accueillir SAGEO et les membres de la communauté en « vrai » dans cette belle ville de la Rochelle autour de fruits de mer et autres délicieux mets que nous offre ce beau littoral.

Le Comité d'organisation de SAGEO'2021
Comité scientifique / Program Committee

**Chairs**
Didier JOSSELIN ................................. UMR ESPACE 7300 CNRS, Université d'Avignon
Paule-Annick DAVOINE .................... Université Grenoble Alpes
François PINET .............................. INRAE

**Members**
Jean-Michel FOLLIN ........................ Laboratoire GeF - Le Cnam
Cyril RAY.................................... Arts et Metiers Institute of Technology, École Navale, IRENav
Eric DESJARDIN ............................ URCA/CReSTIC
Cyril DE RUNZ .............................. LIFAT, Université de Tours
Anne RUAS.................................. IFSTTAR
Giovanni FUSCO ........................... CNRS - UMR 7300 ESPACE
Sébastien REY-COYREHOURCQ............ UMR IDEES
Marion LE TEXIER ........................ Université de Rouen Normandie
Mathieu ROCHE ............................ Cirad, TETIS
Gilles GESQUIERE .......................... LIRIS
Thérèse LIBOUREL ........................ Université Montpellier - UMR Espace-Dev
Frédéric FLOUVAT .......................... Universiy of New Caledonia
Isabelle MOUGENOT ........................ Université Montpellier EspaceDev
Thomas LOUAIL ............................ CNRS
Pierre DIAS................................ Université Picardie Jules Verne
Guillaume TOUYA .......................... IGN
Laurent ETIENNE .......................... LABISEN
Carmen BRANDO ............................. École des hautes études en sciences sociales (EHESS)
Didier LEIBOVICI .......................... The University of Sheffield
Jean-François GIRRES ..................... UMR GRED - Université Paul Valéry Montpellier 3
Jean-Pierre CHANET ........................ INRAE
Jérôme GENSEL .............................. Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Ali HASSAN ................................ Umanis
André MIRALLES ............................ Irstea, UMR TETIS
Cécile DUCHENE ........................... IGN-France, COGIT Laboratory
Paule-Annick DAVOINE .................... Université Grenoble Alpes
Alain BOUJU ................................ La Rochelle University
Thomas DEVOGELE .......................... universite Francois rabelais (Tours)
Eric GUILBERT .............................. Laval University
Sidonie CHRISTOPHE ........................ Paris-Est University, IGN-ENSG, LaSTIG
David SHEEREN .............................. UMR DYNAFOR
Christophe CLARAMUNT .................... Naval Academy Research Institute
Florence LE BER ........................... icube
Lucile SAUTOT................................ AgroParisTech (Dép. SIAFEE, UMR TETIS)
Roland BILLEN .............................. University of Liege
Gaëtan PALKA................................ UMR 6554 LETG Rennes
Helene MATHIAN........................... CNRS- UMR 5600 EVS
Marie-Hélène DE SÈDE-MARCEAU............ laboratoire ThéMA
Sandro BIMONTE ........................... INRAE
Géraldine DEL MONDO...................... LITIS
Christian SALLABERRY ...................... University of Pau et Pays de l'Adour
Khaled REZEG................................ Mohamed Khider BISKRA UNIVERSITY
Florence SEDES .............................. I.R.I.T. Univ. P. Sabatier
Michel MAINGUENAUD ...................... INSA-Rouen
Matthieu NOUCHER........................ CNRS UMR 5319 Passages
Mireille BATTON-HUBERT ................... EMSE
Aldo NAPOLI................................ MINES ParisTech - CRC
Rodolphe DEVILLERS........................ Memorial University of Newfoundland
Nathalie LONG .............................. LIENSs, CNRS-Université La Rochelle
Mauro GAIO.................................. LMAP-UMR5142
Eric KERGOSIEN........................... Laboratoire GERIICO
Maguelonne TEISSEIRE..................... INRAE - UMR Tetis
Ali FRIHIDA................................ École Nationale d'Ingénieurs de Tunis
Comité d'organisation / Steering committee

**Chairs** Alain BOUJU ........................ EA L3I, La Rochelle
Christine PLUMEJEAUD-PERREAU ... UMR 7266 LIENSs, La Rochelle

**Members** Mickaël COUSTATY
Cyril FAUCHER
Jamal MALKI
Damien MONDOU
Muzzamil LUQMAN
Cyrille SUIRE
# Table des matières / Contents

## Communications par Session

### Analyse d'image pour l'observation et le suivi du littoral

Davis SHEEREN, DYNAFOR, Toulouse

[Chat] Christine PLUMEJEAUD, LIENSS, La Rochelle

Léa PALY, Véronique BEAUJOUAN, Nathalie CARCAUD and Lucien REY.................................................. 13
Construction des trajectoires paysagères de zones humides littorales – Apport de la géomatique
à différentes échelles

Soumia BENGOUFA, Simona NICULESCU, Mustapha Kamel MIHOUBI, Rabah BELKESSA
and Katia ABBAD.................................................................................................................................................. 25
Cartographie de la vulnérabilité côtière par l'intégration des méthodes géo-spatiales : cas de
Mostaganem (ouest Algérien)

### Approches géomatiques pour la transition

Françoise GOURMELON, LETG, Brest

[Chat] Christine PLUMEJEAUD, LIENSS, La Rochelle

Benjamin PILLOT, Nadeem AL-KURDI, Carmen GERVET and Laurent LINGUET ........................................ 39
Optical network ring analogy for effective solar PV site selection using
GIS and optimization modelling

Antoine MURY, Antoine COLLIN and Dorothée JAMES .................................................................................. 51
Prospective 2050 : étude de cas sur l'évolution du service écosystémique de protection côtière

Mathilde LETARD, Antoine COLLIN, Dorothée JAMES and Antoine MURY.................................................. 63
Trajectoire socio-écologique d'une commune de la Baie du Mont-Saint-Michel entre 1947 et 2014

### Environnement urbain

María Jesús LOBO, LASTIG, Paris

Jacques GAUTIER, LASTIG, Paris

[Chat] Alain BOUJU, L3I, La Rochelle

Thomas LE JAN, Myriam SERVIÈRES, Thomas LEDUC and Vincent TOURRE ........................................ 77
Isovist computation of outdoor environment with semi-dense line SLAM and monocular camera

Thomas LEDUC, Xenia STAVROPULOS-LAFFAILLE and Ignacio REQUENA-RUIZ ........................................ 89
Implementation of a solar model and shadow plotting in the context of a 2D GIS: challenges
and applications for the cooling effect of tree-covered based greening solutions in urban public
spaces

Joan PEREZ, Giovanni FUSCO and Yukio SADAHIRO .................................................................................. 101
Spatial Evolution of Building Types: Methodological proposals

Alessandro ARALDI, David EMSELLEM, Giovanni FUSCO, Andrea TETTAMANZI and Denis OVERAL .... 113
Exploring building typologies through fast iterative Bayesian clustering
Simulation, évaluation en géomatique

Jean-Michel FOLLIN, ESGT, Le Mans

[Chat] **Alain BOUJU**, L3I, La Rochelle

Alice JACQUIER and Carole ADAM.................................................................................. 127
***Choix de mobilité : une approche SMA***

Robin CURA .................................................................................................................... 139
***Pour une évaluation visuelle des modèles de simulation, au-delà de la face validation***

Marie HAVRET, Marion LE TEXIER and Sophie de RUFFRAY .................................................... 151
***Localiser le foncier en 1828 : l'exemple du cadastre ancien de Rouen***

Extraction de contenu pour le GeoWeb

Boris MERISKAY, Rennes

[Chat] **Paul-Annick DAVOINE, PACTE, Université de Grenoble-Alpes**

Rodrique KAFANDO, Rémy DECOUPES, Lucile SAUTOT, Maguelonne TEISSEIRE and Christiane WEBER... 165
***Constitution de corpus thématique : Pour un meilleur suivi du territoire de la Métropole de Montpellier Méditerranée***

Marie GRADELER and Jean-Pierre CHERY.................................................................................. 177
***Géoweb de narration et de modélisation pour les territoires littoraux : la plateforme NAMO***
***Géoweb***

Jacques FIZE, Lucile SAUTOT, Martin LENTSCHAT, Ludovic JOURNAUX and Mohamed HILAL............ 189
***Grand débat national : une analyse automatique des contributions relatives aux transports***

Modélisation spatio-temporelle

Camille BERNARD, LIG, Grenoble

[Chat] **Paul-Annick DAVOINE, PACTE, Université de Grenoble-Alpes**

Kamaldeep Singh OBEROI and Géraldine DEL MONDO .................................................................... 203
***Graph-based Pattern Detection in Spatio-Temporal Phenomena***

Ba-Huy TRAN, Alain BOUJU, Christine PLUMEJEAUD-PERREAU and Vincent BRETAGNOLLE ............ 215
***Une approche sémantique pour l'exploitation de données spatio-temporelles avec annotation***
***Application à l'évolution d'assolement***

Diego VINASCO-ALVAREZ, John SAMUEL, Sylvie SERVIGNE and Gilles GESQUIÈRE................................ 227
***Towards a semantic web representation from a 3D geospatial urban data model***
## Posters

Heythem ADJEROUD, Adrien LAMMOGLIA and Laurent CHAPELON.................................................. 241
*Etude des pratiques de déplacement dans une ville moyenne algérienne : le cas de Mila*

Raffaella BALZARINI, Estelle PLOYON, Mélanie MARCUZZI and Philippe BOURDEAU .................................... 244
*Observations d'évolutions socio-écosystémiques en haute montagne : l'apport de la géomatique au dispositif Refuges Sentinelles*

Rabia Sarah CHERIGUENE, Anne PUISSANT and Habib MAHI................................................................ 247
*Apport des images ALSAT-2A pour la cartographie de l'occupation des sols - le cas de la ville d'Oran*

Antoine COLLIN, Tony DUROZIER, Gwenal HERVOUET and Stéphane COSTA ........................................ 250
*Détecter le processus de dépoldérisation par l'observation satellite à très haute résolution temporelle*

Matthieu DUBUIS, Rémi RATAJCZAK, Lény GRASSOT, Laure TOUGNE and Béatrice FERVERS .................... 253
*Détermination semi-automatique de l'occupation du sol grâce au logiciel GOURAMIC : évaluation des performances sur données historiques et opérateur-dépendance*

Amélie DUQUESNE, Christine PLUMEJEAUD-PERREAU and Jean-Michel CAROZZA ................................ 256
*Application d'une approche semi- quantitative pour estimer les impacts cumulés des interventions anthropiques sur les systèmes fluviaux : l'exemple de la Charente entre Angoulême et Saintes (Ouest de la France)*

Jacques FIZE, Ludovic MONCLA and Bruno MARTINS........................................................................ 259
*Résolution de toponymes par apprentissage profond à partir de cooccurrences et de relations spatiales*

Jean-Michel FOLLIN, Rovasoa VONIARINJANAHARY, Nathalie THOMMERET and Marie FOURNIER ................ 262
*FarmSIG : une application web pour l'analyse de l'évolution des espaces agricoles en lien avec les politiques publiques environnementales*

Dorothée JAMES, Antoine COLLIN and Mathilde LETARD .................................................................... 265
*Étude spatio-temporelle d'un écosystème littoral : le pré-salé de Sainte-Anne en baie du Mont-Saint-Michel*

Yousra HAMROUNI, Olivia BERNARDOFF, Nicolas KARASIAK and David SHEEREN................................ 268
*Adaptation de domaine par transport optimal pour la cartographie à large échelle des peupleraies*

Jérémy KALSRON, Jean-Marie FAVREAU and Guillaume TOUYA.................................................... 271
*Le carrefour dont vous êtes le héros : description de carrefours pour les personnes déficientes visuelles*

Cécilia PIGNON-MUSSAUD, Ahmed LAATABI, Marion AMALRIC, Brice ANSELME, Elise BECK, Nicolas MARILLEAU and Nicolas BECU.................................................................................................... 274
*Intégrer des données géospatiales dans un modèle multi-agents : cas de LittoSIM-GEN*

Louisa LE ROUZIC, Bruno GERVAIS, Jean-François BREILH and Axel CREACH .................................... 277
*Mesure de la vulnérabilité des constructions résidentielles face au risque de submersion marine : proposition pour un outil opérationnel*

Arnaud MÉNARD, Vincent LAMBERT DE CURSAY, Cyril RAY, Charles GUENOIS, Maryam MASLEK ELAYAM and Maxime DRÉAU.................................................................................................................... 280
*Construction d'une méta-base de ports à l'échelle mondiale*
Jessica PIC, Etienne COSSART and Mathieu FRESSARD 283
Implications des infrastructures de drainage des versants dans la dynamique de transferts de sédiments et de produits phytosanitaires, le cas du Beaujolais viticole

Marie RAMEL-DELOBEL, Thomas COUDON, Lény GRASSOT, Delphine PRAUD, Béatrice FERVERS and Pietro SALIZZONI 286
Exposition à la pollution atmosphérique et risque de cancer du sein : vers une prise en compte des mobilités quotidiennes dans les études épidémiologiques

Samuel ROBERT, Brieuc CABIOCH, Eric CARROLL and Marie-Laure TRÉMÉLO 289
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

Nicolas ROBINET, Gaëtan JOLLY, Guy LEMPÉRIÈRE and Yves PETIT-BERGHEM 292
Apport de l'utilisation du drone et de transects écopaysagers pour l'échantillonnage spatial d'habitats : le cas des digues de la vallée de la Dives (Calvados)

Loic SALMON, Nicolas MASLOV and Christophe CLARAMUNT 295
Processus de modélisation et optimisation pour la collecte de déchets plastiques en mer

Magalie TÉCHER, Hassan AIT HADDOU and Rahim AGUEJDAD 298
Effets de la planification urbaine sur les températures de surface du sol (Montpellier, France)

Nathalie THOMMERET, Delphine GRANCHER, Aurélien DOUSSERON, Daniel BRUNSTEIN and Clément VIRMOUX 301
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)

Thi Huyen TRAN, Marion AMALRIC, Frédéric ROUSSEAUX and Benoit GAUDOU 304
Sensibilisation des gestionnaires à la prévention des risques liés à l'eau : modélisation, simulation et participation dans le Delta du Mékong

Quy Thy TRUONG, Anne RUAS and Serge LHOMME 307
Modélisation spatiale et positionnement de zones de dépôt pour la collecte de déchets post-ouragans

Véronique VENTURINI and Caroline TAFANI 310
La planification littorale spatialisée de Balagne à l'épreuve de son opérationnalité : renouveler les méthodes d'identification des espaces vides

Narimane ZAABAR, Simona NICULESCU, Mustapha Kamel MIHOUBI and Soumia BENGOUFA 313
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)
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# Construction des trajectoires paysagères de zones humides littorales – Apport de la géomatique à différentes échelles

Léa Paly¹, Véronique Beaujouan², Nathalie Carcaud³, Lucien Rey⁴

1. ESO – UMR 6590 CNRS, BAGAP, Institut Agro, Agrocampus-Ouest
2 rue André Le Nôtre, 491000, Angers, France
[lea.paly@agrocampus-ouest.fr](mailto:lea.paly@agrocampus-ouest.fr)

2. UMR BAGAP, Institut Agro – Agrocampus-Ouest, centre d'Angers

3. ESO – UMR 6590 CNRS, Institut Agro, Agrocampus-Ouest, centre d'Angers

4. Master 2 GAED, mention Aménagement et Développement des Espaces Insulaires, Université des Antilles

**RESUME.** Les espaces littoraux sont l'objet de nombreux enjeux. Avec le changement climatique, les collectivités se doivent d'entreprendre des approches prospectives du développement territorial. Celles-ci doivent se nourrir de l'étude des territoires, de leurs trajectoires et des temporalités de changements. L'objectif de cette recherche est de construire les trajectoires paysagères du littoral Atlantique à l'aide d'analyses multivariées et de classifications. Les trajectoires à l'échelle régionale sont confrontées aux trajectoires à l'échelle locale, approfondies par l'analyse des changements d'occupation du sol. Cette comparaison a pour objectif de montrer la complémentarité d'analyse des trajectoires de zones humides littorales apportée par l'emboîtement des échelles.

**ABSTRACT.** Currently, coastal areas face many challenges. With climate change, local authorities have a duty to undertake forward-looking approaches of territorial development. This must be based on the study of territories, their trajectories, and temporalities of change. The purpose of this research is to construct landscape trajectories of the Atlantic coast using multivariate analysis and classification. Trajectories at the regional scale are compared with trajectories at local scale, deepened by analysis of changes in land use and land cover. The aim of this comparison is to show the complementary analysis provided by the nesting of scales for the study of coastal wetland trajectories.

**MOTS-CLES :** littoral, zone-humide, paysage, trajectoires, analyses multivariatees, classification, transition, occupation du sol.

**KEYWORDS:** littoral, wetlands, landscape, trajectories, multivariate analysis, classification, transition, land-use / land-cover
# 1. Introduction

Le littoral, défini comme la zone d'interface entre l'espace continental et l'étendue maritime (Lévy et Lussault, 2013), est un espace flou et évolutif dans le temps court au gré des marées et dans le temps long notamment avec les variations du niveau de la mer (Lageat, 2019). Les espaces littoraux actuels résultent de la dernière transgression nommée transgression Flandrienne ayant eu lieu lors de l'Holocène (Verger, 2009).

Aujourd'hui il est communément accepté par la sphère scientifique de l'entrée du monde dans une nouvelle ère géologique, l'Anthropocène, dont le forçage anthropique confère sa particularité (Crutzen, 2002). La date de début fait encore débat chez les scientifiques (années 1950, première révolution industrielle, Néolithique, etc.) (Le Gall et al., 2017) et varie surtout localement (Garnier, 2019). C'est pourquoi les espaces littoraux, notamment caractérisés par un changement de nature et d'intensité des pressions anthropiques, se doivent d'être étudiés au prisme des projets de territoire dont ils ont fait l'objet. En effet, ces espaces anciennement surnommés « territoires du vide » (Corlay, 1995), ont longtemps inspiré crainte et rejet. Cette dévaluation, plus prononcée sur les zones humides littorales, a longtemps justifié des aménagements conséquents (Sajaloli, 1996). A l'issue d'une période hygiéniste, les sociétés se sont finalement rapprochées du rivage (Corbin, 1988). L'économie littorale s'est progressivement tournée vers le développement touristique et portuaire (Miossec, 2001).

Les interactions entre la Société et la Nature sont particulièrement bien illustrées sur les zones humides littorales. Ces espaces ont notamment subi depuis le Moyen-Age de nombreux aménagements (drainage, endiguement, poldérisation, etc.) à des fins d'usages anthropiques (agriculture, pisciculture, urbanisation...). Depuis les années 1960-1970, de nouveaux savoirs et regards ont conduit à la protection de ces zones humides (Poncet et al., 1979 ; Goeldner-Gianella et al., 2011). Les trajectoires paysagères de ces espaces sont donc rythmées entre faits de Nature et faits de Société.

Aujourd'hui le dérèglement climatique et l'élévation du niveau la mer, estimée à 0,4m – 0,6m d'ici 2100 (Horton et al., 2014), constituent un réel enjeu pour les zones humides littorales et leur paysage, dont les caractéristiques topographiques sont proches du niveau marin. Face à cet enjeu majeur, le développement territorial se doit d'avoir une vision prospective de ces espaces. De nombreux acteurs, dont le Conservatoire du littoral, se sont saisi de ce sujet avec par exemple le programme ADAPTO qui préconise une gestion douce du trait de côte et au sein duquel les restitutions de terres prises à la mer sont envisagées comme scénario d'évolution future<fnref n="1" />. La connaissance de l'évolution passée de chaque espace est de ce fait essentielle pour le développement d'une approche prospective, d'autant plus que chaque territoire possède ses particularités.

<footnote n="1">¹ Baie de Lancieux - adapto, un projet LIFE : https://www.lifeadapto.eu/baie-de-lancieux.html - ©2020 Le Conservatoire du littoral</footnote>
Trajectoires paysagères littorales et géomatique

Cette recherche cherche à construire les trajectoires paysagères<fnref n="2" /> objectives de huit zones humides littorales de 1977 à 2000 à l'aide de l'outil cartographique et de données en libre accès. L'objectif est de pouvoir identifier les rythmes de changement de ces zones humides en partant de l'hypothèse que chacune de ces zones humides a eu des formes de rupture de sa trajectoire paysagère homogènes mais à des temporalités et des intensités différentes et que ces trajectoires homogènes à l'échelle régionale se distinguent à l'échelle locale. Une analyse sur les changements paysagers à l'échelle régionale viendra éclairer les grandes tendances d'évolution de ces espaces des années 1970 à aujourd'hui. Ces évolutions seront ensuite explorées à l'échelle locale par la détermination des trajectoires paysagères du site de Corsept (Loire-Atlantique).

## 2. Matériel et Méthode

### 2.1. Contexte de l'étude

Les zones humides analysées pour cette étude font partie d'un ensemble de 8 sites pilotes répartis sur la côte Atlantique (FIG 1.), étudiés dans le cadre d'un travail de doctorat. Ils ont pour point commun la présence d'un patrimoine naturel protégé actuellement qui est hérité d'aménagements anciens.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>FIGURE 1. Situation géographique des huit sites pilotes étudiés</figcaption></figure>

La construction des trajectoires paysagères des sites retenus repose sur la mobilisation de trois approches (FIG 2.). L'approche historique à l'aide d'archives et notamment de cartes et plans anciens apporte une compréhension de l'état passé

<footnote n="2">² La définition du paysage ici reprend celle de la Convention Européenne du Paysage. Celui-ci est défini comme « la partie du territoire telle que perçu par les populations et dont le caractère résulte de la combinaison de facteurs naturels et/ou humains et de leurs interrelations » (art.1a, convention européenne du paysage, 2000).</footnote>
d'un site et, couplée à l'approche géoenvironnementale (décrite ci-dessous), permet de construire les trajectoires paysagères. Enfin l'approche émique qui se base sur le discours et les représentations des acteurs sociaux (De Sardan, 1998) utilise les entretiens pour aborder les représentations paysagères qu'ont les usagers des sites. Les rythmes de changements de ces paysages sont ainsi identifiés en partant de l'hypothèse que les moments de rupture sont différents notamment dans leur temporalité.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>FIGURE 2. Schéma des trois approches utilisées</figcaption></figure>

Cette étude présente les premiers résultats issus de l'approche géoenvironnementale qui a pour objectif de mettre en lumière les grandes classes d'évolution à l'échelle régionale depuis les années 1970 et de les confronter aux spécificités locales actuelles des sites. Avec le développement numérique, les Systèmes d'Information Géographiques deviennent des outils incontournables pour l'étude du paysage (Brossard & Wieber, 1984). A partir de données d'occupation du sol et l'utilisation d'indicateurs paysagers, de nombreuses études font usage d'analyses statistiques multivariées aboutissant à des classifications de paysages et d'évolution (Guneroglu et al., 2015 ; Weng, 2007) ainsi qu'à la caractérisation de la succession de ces paysages le long de gradients (Modica et al., 2012; Vizzari et al., 2018; Vizzari & Sigura, 2015). Les matrices de transition ont aussi démontré leur intérêt vis-à-vis d'études spatio-temporelles pour décrire et analyser les changements surfaciques de la végétation (Delbosc et al., 2018; Dez et al., 2017) ou d'occupation du sol (Frondoni et al., 2011; Baud et al., 2015). Elles apportent en particulier une représentation quantitative et qualitative des trajectoires identifiées.

## 2.2. Analyse cartographique diachronique

Cette recherche s'appuie sur des classifications des types d'évolution du paysage dans le temps à l'échelle régionale et à l'échelle locale ; ainsi que sur l'utilisation de matrices de transition. Chaque analyse réalisée à l'échelle locale est étudiée par le
Trajectoires paysagères littorales et géomatique

site des marais de Corsept. La connaissance historique et locale de ce site permet d'avoir un recul critique sur la détermination des trajectoires paysagères.

### 2.2.1. Homogénéisation et traitement des bases de données spatiales

Cette étude mobilise trois couches d'occupation du sol en accès libre datant de 1977, 2000³ et 2013. Leur comparaison, en raison de nomenclatures thématiques différentes, a nécessité la création d'une nomenclature commune aux trois couches.

La couche d'occupation du sol IPLI de 1977 constitue le premier inventaire de l'occupation du sol du littoral sur l'ensemble du territoire national à l'échelle 1/25000ème. Sa mise à jour, LITTOMOS, dans les années 2000 à 2006 reprend la même échelle dans le but de faciliter les analyses temporelles. Ces deux sources de données ont été élaborées par la photo-interprétation de photographies aériennes sur une bande d'environ 7km sur l'ensemble du littoral métropolitain. Enfin, l'occupation du sol à grande échelle produite en 2013 pour la Loire-Atlantique, la Vendée et le Morbihan au 1/5000ème a été exploitée. Les descriptions de la couverture du sol et de l'usage du sol ont été couplées pour obtenir une couche d'occupation du sol (OCS) comparable aux précédentes sources pour ces trois départements. L'utilisation de la couche OSO créée par Copernicus, a permis de discriminer les prairies et cultures. Les couches IPLI et LITTOMOS présentent des disparités régionales en termes de nomenclature avec le regroupement pour IPLI des prairies et cultures sous la catégorie terres cultivées pour le Finistère (Sparfel, 2011). Ainsi la nomenclature de correspondance employée possède deux niveaux de détails. L'un, le plus large, sera adopté à l'échelle régionale, et le second, plus détaillé par suite d'une rectification des couches IPLI et LITTOMOS par photo-interprétation, sera utilisé à l'échelle locale. Cette nomenclature (TABLE 1.), gage de la correspondance entre les trois couches, comprend au maximum 9 postes décrivant les espaces urbanisés, les espaces naturels, les milieux humides, agricoles et forestiers.

<table><caption>TABLE 1. Nomenclature des différents postes d'occupation du sol aux trois dates</caption><thead><tr><th colspan="2">ANALYSE REGIONALE</th><th colspan="2">ANALYSE LOCALE</th></tr></thead><tbody><tr><td>11</td><td>Zone urbanisées et espaces associés</td><td>11</td><td>Zone urbanisées et espaces associés</td></tr><tr><td rowspan="2">62</td><td rowspan="2">Milieux ouverts agricoles</td><td>20</td><td>Cultures</td></tr><tr><td>23</td><td>Prairies</td></tr><tr><td>71</td><td>Milieux semi-ouverts</td><td>71</td><td>Milieux semi-ouverts</td></tr><tr><td>31</td><td>Milieux boisées</td><td>31</td><td>Milieux boisés</td></tr><tr><td>60</td><td>Milieux ouverts minéraux</td><td rowspan="2">61</td><td rowspan="2">Milieux ouverts</td></tr><tr><td>63</td><td>Milieux ouverts herbacées</td></tr><tr><td rowspan="2">64</td><td rowspan="2">Milieux ouverts humides</td><td>40</td><td>Milieux humides</td></tr><tr><td>42</td><td>Production maritime</td></tr><tr><td>50</td><td>Surface en eau</td><td>50</td><td>Surface en eau</td></tr></tbody></table>

<footnote n="3">³ La couche LITTOMOS a été réalisée en 2000 pour le Finistère et Morbihan, 2004 pour la Loire-Atlantique et 2006 pour la Vendée.</footnote>
### 2.2.2. Calcul des indicateurs paysagers

La construction des trajectoires paysagères s'est établie à travers trois analyses opérant à différentes échelles spatiales. Pour chaque analyse, l'outil statistique R, avec les packages FactoMineR pour les ACPs et networkD3 pour les diagrammes de Sankey, a été utilisé ainsi que les logiciels de cartographie QGis et ArcGis. Chaque carte d'occupation du sol a été rastérisée à une résolution de 12,5m<fnref n="4" /> à l'échelle régionale puis analysée avec le logiciel Chloé (Boussard et Baudry, 2017) pour en extraire des indicateurs paysagers (TABLE 2.).

Des indicateurs de structure ont été calculés à l'échelle de mailles de 700m à l'échelle régionale et de 100m à l'échelle locale, tels que la pente moyenne et son écart-type, l'altitude moyenne et son écart-type, l'indice de position topographique (étendue), la distance minimale de la maille au trait de côte, la distance minimale de la maille au cours d'eau et la proportion de la maille depuis laquelle on voit le trait de côte.

Ensuite des indicateurs de composition (taille moyenne à l'échelle des taches et du paysage et leur écart-type, pourcentage des différents types d'OCS, nombre de taches en eau, indice de diversité de Shannon, pourcentage de couples de pixels en « milieux humides ») et de forme (longueur d'interface entre différents types d'OCS, indice d'agrégation des taches) ont été calculés avec le plugin Chloé sur des fenêtres d'analyse de 2500m à l'échelle régionale et de 1000m à l'échelle locale.

### 2.2.3. Analyse régionale : classification de l'évolution des paysages

La première analyse s'est appuyée sur la différence des valeurs des différents indicateurs par maille entre deux dates pour étudier l'évolution du paysage. La réalisation d'une analyse en composante principale (ACP) suivie d'une classification ascendante hiérarchique (CAH) a permis d'obtenir une classification des dynamiques paysagères observées à l'échelle régionale entre 1977 et 2000, 2000 et 2013. La classification utilisée, qualifiée de bottom-up, est choisie pour son opérationnalité. Une classification top-down, où les classes de paysages sont prédéterminées, aurait pu être utilisée mais une connaissance préalable des classes de paysages littoraux aurait été nécessaire ; de plus, la différence des résultats n'est pas conséquente (Van der Zanden et al., 2016).

### 2.2.4. Etude des changements d'occupation du sol à l'échelle des sites : cas de Corsept

Cette analyse vient alimenter les observations des changements de paysage par la détermination des changements d'occupation du sol (OCS) à l'échelle locale. Les OCS aux trois dates ont été découpées selon le périmètre du site de Corsept. Celui-ci a été délimité selon la géomorphologie du site et le zonage de l'espace reconnu pour son caractère naturel, attribué au périmètre des ZNIEFFs 1 et 2 (Zone Naturelle

<footnote n="4">⁴ Les cartes d'occupation du sol ont été rastérisées à 12.5m dans le but de garder le détail des éléments de faibles surfaces et d'optimiser les temps de calculs.</footnote>
Trajectoires paysagères littorales et géomatique

d'Intérêt Faunistique et Floristique) de ce site. Après agrégation de ces trois couches, la nature des transitions entre deux dates et pour chacun des postes d'OCS est connue et exprimée en pourcentage absolu de surface passant d'un poste à un autre. La matrice de transition ainsi constituée est ensuite modélisée par un diagramme de Sankey. Ce même procédé a été répété sur un périmètre élargi par des zones tampon de 250m, 500m et 1000m afin de comparer les changements d'occupation du sol au voisinage proche de la zone humide

### 2.2.5. Analyse locale : évolution des paysages à l'échelle des sites : cas de Corsept

La dernière analyse consiste en l'examen de l'évolution du paysage à l'échelle des sites et est étudiée par le cas des marais de Corsept. Cette méthode permet de visualiser les trajectoires des sites sur le graphique des individus de l'ACP en isolant les points composant un site en 1977, 2000 et 2013. Cette étude a été entreprise afin de comprendre la trajectoire spécifique de ce site par analogie aux grandes classes d'évolution caractérisée à l'échelle régionale. Une ACP, dite historique, a été réalisée sur un tableau présentant en individus les mailles de la grille correspondant aux sites pour chacune des trois dates. L'ensemble de ces individus a été caractérisé par les mêmes indicateurs paysagers qu'à l'échelle régionale.

## 3. Premiers résultats

Ces résultats sont actuellement en cours de construction et d'interprétation. D'ici mai 2021, l'ensemble des analyses aura été effectuée et approfondie.

### 3.1. Typologie de l'évolution des paysages à l'échelle régionale

La première analyse réalisée sur une ancienne nomenclature entre 2000 et 2013 a identifié cinq grands types d'évolution des paysages à l'échelle régionale (FIG 3.).

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

FIGURE 3. Dendrogramme issu de la CAH réalisée sur l'ACP concernant les évolutions entre 2000 et 2013, 5 classes sont retenues
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>FIGURE 4. Typologie des évolutions des paysages entre 2000 et 2013 pour les quatre départements et le site de Corsept (Loire-Atlantique)</figcaption></figure>

La classification fait ressortir une évolution propre à l'estuaire de la Loire avec la classe 5 entre 2000 et 2013 (FIG 4.). La première lecture des ACPs montre des processus généraux tels que l'intensification agricole et l'urbanisation mais aussi le verdissement des espaces qui deviennent plus « naturels » pouvant révéler une volonté politique de renaturation ou bien une déprise ou spécialisation agricole. Il est difficile à ce jour de plus s'avancer sur les résultats, l'interprétation étant encore en cours. Ces première analyses, d'ici Mai, seront approfondis notamment dans le choix d'indicateurs paysagers spécifiques à l'évolution de ces espaces grâce à l'élaboration des matrices de transition à l'échelle régionale.

## 3.2. Matrices de transition de l'occupation du sol de Corsept

Les représentations des matrices de transition montrent que certains types d'occupation du sol ont plus varié que d'autres entre 1977 et 2013 (FIG 5, a. et b.). Les forêts ont augmenté entre 1977 et 2000 avant de diminuer en 2013 au profit des zones urbanisées. Les espaces naturels ont augmenté. Les zones en eau sont restées stables avec néanmoins une proportion plus importante en 1977. Les espaces urbanisés se sont légèrement accrus à chaque année (FIG 5. a.), et ont doublé entre 1977 et 2000 sur le périmètre élargi par la zone-tampon (FIG 5. b.) Les espaces de culture, en prairie et les zones humides représentent les plus grandes variations. Sur
Trajectoires paysagères littorales et géomatique

le périmètre de la zone humide, les prairies ont conséquemment augmenté entre 1977 et 2000 et de façon plus minime de 2000 à 2013 par transformation des zones humides principalement entre 1977 et 2000 et des cultures (1977 à 2013). Après les années 2000 la surface des zones humides reste stable. La même tendance d'évolution des prairies ressort sur le périmètre élargi par la zone tampon avec néanmoins un pourcentage de prairies à chaque année moins important, contrebalancé par une part de culture plus grande.

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

FIGURE 5. Transition entre les postes d'OCS entre 1977, 2000 et 2013 pour (a.) le périmètre du marais du Corsept, (b) étendu avec une zone tampon de 500m

3.3. Evolution des paysages à l'échelle du site de Corsept (Loire-Atlantique)

L'ACP historique apportera une lecture « paysagère » de ces évolutions entre 1977, 2000 et 2013 à l'aide des différents indicateurs décrits pour l'analyse régionale et adaptés aux spécificités locales du site. Celle-ci est en cours de réalisation.

4. Discussion

Les premiers résultats de ces analyses (en cours de réalisation et d'interprétation) soulèvent plusieurs questionnements au niveau de l'adéquation de la méthode. Une réduction des indicateurs utilisés est nécessaire afin de sélectionner les indicateurs discriminant les évolutions sur les espaces littoraux. L'usage de couches d'occupation du sol élaborées par différents acteurs et en libre accès apporte la simplicité d'accès mais demeure contraignant quant à leur mise en comparaison. Les méthodes de classification automatiques sont intéressantes, notamment sur de grands jeux de données, cependant leur utilisation doit être précautionneuse. La connaissance des variations des indicateurs utilisés est nécessaire pour mener cette analyse de façon optimale. De plus, l'interprétation doit prendre en compte l'imperfection des tables de correspondance, particulièrement pour les matrices de transition. La figure 5 (a.) a témoigné sur le site de Corsept d'un apport des zones
humides à la catégorie prairie de 1977 à 2000 avant de se stabiliser. Il est important de prendre en compte le fait que la majeure partie du site en 1977 était composée de prairies humides poste d'OCS qui a été intégré à la catégorie zone humide. Ainsi l'augmentation des prairies entre 1977 et 2000 est à relativiser et peut finalement caractériser l'assèchement des prairies humides présentes en 1977. Cette période correspond à la construction d'une digue et d'une douve collectrice des eaux des étiers en 1988-89 altérant alors les échanges entre la zone soumise aux marées et ces marais estuariens. Enfin, la connaissance du terrain est indispensable pour ce genre d'analyse. La transition des cultures vers les prairies peut traduire un phénomène de déprise ou de spécialisation agricole mais aussi un phénomène de patrimonialisation. En effet, la mise en place de mesures de gestion sur les zones humides implique souvent le maintien d'un paysage ouvert sous forme de prairies de fauche ou de pâturage. Ici, bien que le processus de patrimonialisation de cette zone humide et plus généralement de l'estuaire de la Loire a débuté avant les années 2000, les conséquences de cette patrimonialisation sur le site de Corsept sous forme de pratiques de gestion sont bien plus tardives. Ainsi cette évolution pourrait traduire plutôt un phénomène de déprise ou de spécialisation agricole pour ce site. On le comprend, les matrices de transition ont permis de révéler des erreurs de correspondance dans les nomenclatures des couches cartographiques. Malgré ces contraintes, l'utilisation de couches de données en libre accès permet la reproductibilité de ces analyses.

Les premiers résultats suggèrent une trajectoire de la zone humide de Corsept qui s'inscrit dans une trajectoire globale de changements des pratiques culturales (augmentation des prairies au détriment des cultures, majoritairement) mais qui se distingue à l'échelle de l'espace protégé (peu voire pas d'urbanisation, part de prairies beaucoup plus importante, peu de culture), notamment en lien avec ses spécificités historiques (construction d'une digue, patrimonialisation récente). Les matrices de transition, couplées à une connaissance historique du terrain, offrent une analyse fine des trajectoires de ces espaces. Elles permettent à la fois une analyse quantitative en modélisant les pourcentages absolus des transitions d'OCS, qualitative par la connaissance des successions d'OCS mais aussi spatialisée avec l'étude de périmètres différents.

## 5. Conclusion

Au vu de ces premiers résultats, on comprend qu'il est important et nécessaire de prendre en compte l'histoire du paysage. Ce recul permet d'avoir un regard critique sur l'observation de phénomènes actuels. Ce regard est d'autant plus important sur l'espace littoral qui a été profondément modifié par l'Homme. Les sites pilotes identifiés peuvent à travers leur typologie présenter un paysage similaire. Or, en se penchant sur leur trajectoire paysagère, à travers l'évolution des paysages à l'échelle du site et son couplage à l'étude des transitions d'usage du sol, on s'aperçoit de la diversité dynamique de ces espaces. Ce travail montre aussi l'intérêt de varier les échelles d'analyse et la complémentarité des échelles régionales et locales pour comprendre les trajectoires paysagères des espaces littoraux. Hier, les grands projets
Trajectoires paysagères littorales et géomatique

de territoire ont souvent voulu appliquer un même projet de développement aux zones humides littorales comme l'ont montré les nombreux manuscrits techniques sur le dessèchement des marais du XIXᵉ siècle (Dienne, 1891) et début XXᵉ siècle (Lévy-Salvador, 1900). Aujourd'hui encore, les grands projets de restauration/renaturation des zones humides littorales peuvent conduire à banaliser ces paysages. La connaissance des héritages paysagers par la reconstitution des trajectoires paysagères permet de reconnaitre les spécificités de ces territoires.

L'outil cartographique et les méthodes de classification sont un bon moyen de déterminer des classes de trajectoires à des échelles spatiales différentes. Il serait néanmoins intéressant d'utiliser des données plus anciennes, notamment du début du XXᵉ siècle avant le grand développement touristique des espaces côtiers. Cela permettrait de mieux cerner les moments de rupture liés à une pression anthropique trop importante et de les comparer aux autres sites. Pour les marais de Corsept ce moment de rupture est récent et peu conséquent en termes paysagers alors que pour les marais du Payré (85), par exemple, ce moment était déjà initié au XIIᵉ siècle par la création des marais salants et à poissons. L'objectif de cette recherche est de poursuivre ces trajectoires du XVIIIᵉ au XXIᵉ siècles grâce à la numérisation de cartes anciennes.

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# Cartographie de la vulnérabilité côtière par l'intégration des méthodes géo-spatiales : cas de Mostaganem (ouest Algérien)

Soumia BENGOUFA ¹, ²,³*, Simona NICULESCU ², Mustapha Kamel MIHOUBI ², Rabah BELKESSA ¹, Katia ABBAD ¹

1. Ecole Nationale Supérieure des Sciences de la Mer et de l'Aménagement du Littoral, Dely Ibrahim, Alger, Algérie, bengoufasoumia@gmail.com, belkessa.r.littoral@gmail.com, abbadkatia@gmail.com,

2. UBO, Université de Bretagne Occidentale, Laboratoire LETG Brest UMR 6554 CNRS, Brest, France simona.niculescu@univ-brest.fr

3. Ecole National Supérieure de l'Hydraulique, Mobilisation et Valorisation des Ressources en Eau, NR 29; BP 31 BLIDA, Algérie, 09000 ; k.mihoubi@ensh.dz

**RESUME.** Dans le contexte de la croissance d'activités socio-économiques littorales et l'accentuation des risques côtiers, ce travail vise à évaluer la vulnérabilité d'un linéaire côtier de 32 km de la ville de Mostaganem (l'Ouest-Algérien). En utilisant des méthodes de télédétection et des Système d'Information Géographique (SIG), cinq variables physiques et socio-économiques, à savoir le taux d'érosion (trait de côte), le type du relief, la pente, la hauteur significative des vagues (Hs) et le type d'occupation du sol, sont traitées. Un modèle de SIG a été créé pour calculer un Indice de Vulnérabilité Côtière (IVC) en utilisant une méthode de pondération. Sur la base des valeurs de l'IVC, la côte est catégorisée en quatre classes de vulnérabilité, à savoir : faible (7,5 km), modérée (4.08 km), élevée (11 km), et très élevée (9,74 km). Cette étude pourrait contribuer à la cartographie de la vulnérabilité de la zone d'étude dans une optique de mitigation et prévention du risque de l'érosion côtière.

**ABSTRACT.** In the context of the increasing rate of coastal socio-economic activities and the exacerbating of the coastal hazards, this work aims to assess the coastal vulnerability of 32 km of the Mostaganem coastline (Algeria), using remote sensing methods and Geographic Information Systems (GIS). To achieve that, five variables, namely erosion rate (shoreline), relief type, slope, significant wave height (Hs) and land use type, are considered. A GIS model was created to calculate a Coastal Vulnerability Index (CVI) based on weighting method. According to the CVI values, the shoreline is classified into four vulnerability classes, LOW (42.5 km), MODERATE (23.46 km), HIGH (34.61 km), and VERY HIGH (7.5 km). Thus, this study is useful for risk mitigation and prevention of coastal erosion hazard.

**MOTS-CLES :** Indice de Vulnérabilité, Ouest-algérien, Machine Learning, SIG, Erosion

**KEYWORDS:** Vulnerability Index, West-Algeria, Machine Learning, GIS, Erosion,
# 1. Introduction

Les côtes sont des reliefs dynamiques, dont les changements dépendent des facteurs physiques qui les caractérisent (géologie, géomorphologie, etc.) et/ou du forçage de la mer (l'action des vagues, niveau de la mer, etc.). Compte tenu du fait que 21 % de la population mondiale y vit (Brooks et al., 2006), ces côtes sont sujettes à des concentrations importantes et croissantes d'activités et d'enjeux socio-économiques. En effet, le dynamisme naturel, les et les aléas météorologiques extrêmes rendent ces zones côtières particulièrement vulnérables. Ceci a motivé la recherche sur le concept de la vulnérabilité afin de la rendre mesurable. Le but étant de fournir des méthodes permettant aux acteurs engagés sur les questions littorales de traiter les causes et prévenir les conséquences pour une gouvernance efficace. Au vu de la complexité de cette zone, qui se trouve au carrefour de plusieurs facteurs, ces méthodes d'évaluations requièrent une approche systémique. Une des premières tentatives d'évaluations la vulnérabilité côtière par un calcul d'Indice de Vulnérabilité Côtière (IVC) était celle de Gornitz (1991). Suite à son étude, de nombreuses versions d'IVC ont été développées à différentes échelles.

Le sous-groupe de la gestion des zones côtières du Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Évolution du Climat (GIEC) a encouragé la mise au point d'une Méthodologie Commune (MC) pour évaluer la vulnérabilité des différentes nations côtières. Cependant, les données nécessaires pour évaluer un ou plusieurs facteurs ne sont pas toujours disponibles, en particulier pour les pays en développement (Awange et al., 2018). De plus, la surveillance de l'environnement côtier est souvent une tâche fastidieuse en raison des techniques traditionnelles chronophages qui ne permettent pas de couvrir un système côtier en entier. La télédétection, les approches de la géomatique et des Systèmes d'Information Géographique (SIG) peuvent fournir des alternatives pour cette surveillance. Les images satellitaires fournissent une couverture synaptique et sont utiles pour les applications de surveillance détaillée (Mujabar & Chandrasekar, 2013). Ainsi, leurs propriétés spectrales peuvent être utilisées pour extraire plusieurs caractéristiques notamment celles du relief côtier (Boak & Turner, 2005) et de l'occupation du sol.

Dans cette étude, une version modifiée de l'IVC est proposée en traitant 5 variables propices aux côtes micro-tidales, en se basant sur l'apport de la télédétection et des SIG. L'objectif principal de cette étude est d'appliquer une méthode d'évaluation de la vulnérabilité côtière face au risque d'érosion, qui sera à la fois pratique et scientifiquement fondée sur des sources et de méthodes de traitement de données fiables. Le but est de dériver un outil reproductible d'aide à la planification, la prise de décisions et l'aménagement des villes côtières.

# 2. Zone d'étude

La zone d'étude est une des trois grandes Wilayas du Nord-ouest algérien. Située à 400 km de la capitale, Mostaganem est une zone touristique par excellence (Taibi, 2016).
Cartographie de la vulnérabilité côtière

La demande croissante ainsi que le nombre insuffisant d'infrastructures ont conduit les autorités à augmenter le nombre de structures d'accueil. En effet, 16 zones d'extension touristique côtières sont prévues et sont en cours d'aménagement (Ghodbani et al., 2016). Compte tenu des enjeux sociaux, économiques et naturels, des constituent un sujet de préoccupation de plus en plus prégnant pour la Wilaya de Mostaganem. De ce fait, il convient de promouvoir une approche pragmatique afin d'évaluer son état de vulnérabilité actuel, pour un aménagement et une planification spatiale idoine.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 1. Situation géographique de la zone d'étude</figcaption></figure>

3. Matériel et méthodes

Le présent travail formule un modèle SIG de l'IVC dans un contexte socio-éco-
systémique, en prenant en considération les variables propices aux côtes micro-
tidales, à l'instar des côtes du bassin ouest méditerranéen. Le modèle développé est
composé de cinq variables géophysiques et socio-économiques : a) le taux
d'érosion/accrétion (m), b) les formes de relief (géomorphologie), c) pente (%), d)
hauteur moyenne significative des vagues (m), e) l'occupation du sol (fig. 2). Ce sont
des variables de différentes dimensions. Cette hétérogénéité est éliminée par un
système de pondération de 1 à 5 (fig. 2) selon les intervalles définis par McLaughlin
& Cooper, (2010).

3.1. Traitement des données

Depuis une synthèse cartographique, jusqu'au recours à la modélisation passant
par l'analyse des images satellitaires (fig. 2) divers types de sources de données ont
été utilisées afin de traiter les variables retenues pour le modèle IVC :
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 2. Méthodologie de travail et approche de traitement de donnée</figcaption></figure>

### a- La variable : le taux d'érosion/accrétion (Trait de côte)

Une analyse spatio-temporelle de l'évolution du trait de côte (TC) a été élaborée afin de calculer le taux d'érosion, en comparant l'ancienne position du TC issue des photos aériennes de 1992 avec sa position récente extraite automatiquement à partir des images de type Pléiades (0.5 m). L'acquisition de ces images a été programmée en juillet 2019 pour couvrir la zone d'étude le jour même de l'acquisition des données In-Situ par GPS utilisées afin de valider le modèle d'extraction automatique du TC. Ce modèle est basé sur une classification supervisée des images par une approche orientée objet. La méthode d'extraction automatique comprend trois étapes principales : (a) la segmentation de l'image (b) l'entraînement et la classification et (c) Extraction du trait de côte (fig. 3).

L'algorithme de segmentation de type Multirésolution a été appliqué en utilisant le logiciel ECognition. L'algorithme Random Forest (RF) a été utilisé pour la classification de l'image afin de détecter l'indicateur du TC retenu pour l'évaluation du taux érosion, qui est la limite supérieure du sable humide. C'est est un algorithme d'apprentissage automatique (Machine Learning) non paramétrique (Breiman, 2001).
Cartographie de la vulnérabilité côtière

Après un processus d'optimisation par validation croisée, les valeurs du nombre d'arbres dans la forêt (Ntree) et le nombre de variables à chaque nœud (Mtry) ont été fixées à 500 et 60 respectivement. La classification a permis de détecter le TC qui a été extrait automatiquement sous SIG.

Une étape de lissage s'est avérée nécessaire afin de le comparer à celui extrait des photos aériennes (fig. 3). Les TC extraits ont été intégrés dans le modèle Digital Shoreline Analysis System (DSAS). Les valeurs de End Point Rate (EPR) ont été calculées sur des transects d'une équidistance de 20 m. Il s'agit d'un taux calculé en divisant la distance entre la position du TC initial (1992) et celle du plus récent (2019) par le temps écoulé (58 ans). L'EPR a l'avantage d'une exigence minimale pour les entrées (deux traits de côtes) (To et Thao, 2008).

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 3. Extraction du trait de côte a) Segmentation, b) Classification, c) Extraction</figcaption></figure>

b- La variable : relief côtier (géomorphologie)

Les données permettant d'analyser le degré de vulnérabilité liée à la géomorphologie de la côte étudiée sont tirées des Modèles Numériques de Terrain (MNT), obtenus via le portail en ligne de l'United States Geological Survey (USGS), ainsi que des images Pléiades. Les MNT ont été fusionnés avec les données issues des cartes topographiques et traitées sous SIG (ArcGis® 10.1). Le traitement des images Pléiades a permis de reconnaître les faciès géomorphologiques du littoral. A noter que les connaissances des traits géomorphologiques du site acquises lors des sorties terrain effectuées, ont facilité l'évaluation.

c- La variable : pente

La pente régionale de la zone côtière a été calculée à partir d'une grille d'élévations topographiques, élaborée par le traitement du MNT et la grille bathymétrique, dont les données numériques sont extraites de la carte marine établie par le Service Hydrographique des Forces Navales algériennes (SHFN). Ces données ont été fusionnées et traitées à l'aide du logiciel SIG (ArcGis® 10.1) afin d'établir une carte de pente.
### d- La variable : la hauteur significative des vagues à la côte (Hs)

Basée sur des modèles mathématiques, la modélisation numérique décrit de manière suffisamment fiable les phénomènes physiques. En effet, un modèle numérique du MIKE21-DHI a été utilisé dans le cadre de cette étude afin de calculer les hauteurs significatives des vagues à la côte (Hs). Il s'agit dans un premier temps de recueillir l'ensemble des données nécessaires à la simulation (des données bathymétriques, météorologiques et le niveau de la mer). Les modèles en sorties ont montré que le degré d'exposition augmente lorsque les vagues proviennent du secteur NW (fig. 4), avec un temps de retour de 8s et une Hs au large de 2.5m qui sont les paramètres choisis pour l'évaluation de la sensibilité liée à cette variable.

### e- La variable : occupation du sol

Le type d'occupation du sol a été déterminé via un traitement des images Pléiades par une approche de classification orientée objet. Une segmentation par l'algorithme Multiresolution a été effectuée avec le logiciel Ecognition. Une classification supervisée des objets résultants de la segmentation a été réalisée par l'algorithme RF avec une optimisation préalable des hyperparamètres (nombre d'arbres Ntree et profondeur maximale Mtry).

L'optimisation a été effectuée par la méthode de validation croisée afin de fixer les valeurs des paramètres de la segmentation Multirésolution et de l'algorithme RF. En effet, ces valeurs ont été choisies sur la base des modèles de classification qui ont obtenu la plus grande précision globale. Ainsi, les valeurs des paramètres de segmentation étaient : Sp=10, Sp= 0.5, Cp= 01 et les valeurs de RF étaient : Mtry=25 et Ntree=500. Une étape de validation a été entreprise pour calculer la matrice de confusion et les indices de pertinence (indice de précision globale et indice Kappa).

## 3.2. Calcul d'indice de vulnérabilité côtière (IVC)

Les résultats du traitement relatif à chaque variable ont été intégrés dans un modèle SIG pour une application d'un système de pondération de 5 degré de cotation (un code de 1 jusqu'à 5) (Fig.1) selon une grille de calcul par cellule de 20m*20m. A chaque variable est affectée un degré en fonction de l'ampleur potentielle de son exposition et sa contribution à des changements physiques de la côte. Les 5 degrés obtenus font l'objet de calculs en utilisant l'équation (1) développée par McLaughlin et al. (2001). L'éventail complet de l'IVC a été divisé en quatre, à parts égales, et le quart supérieur a été pris comme "côte à très haut risque".

$$ CVI = \frac{\sqrt{\frac{a \cdot b \cdot c \cdot d \cdot e}{6}}} $$

a = Taux d'érosion ; b = géomorphologie ; c = pente ; d = hauteurs des vagues ; e = occupation du sol ;

## 4. Résultats et discussion

Les résultats du traitement des données relatifs à chaque variable ainsi que le degré de leur vulnérabilité sont présentés ci-dessous.
Cartographie de la vulnérabilité côtière

a. La variable trait de côte

Le modèle d'extraction automatique du TC a été validé par des données terrain. En observant la distance moyenne entre le TC extrait et celui du terrain, il est apparu que le TC produit par le modèle d'extraction présente une bonne précision (Distance max de 0.7m). La figure 4 illustre le taux d'évolution du TC, de la zone d'étude, estimé à partir des données historiques et récentes (1992 et 2019). Le taux d'évolution pendant la période étudiée révèle une érosion importante dans plusieurs parties de la côte de Mostaganem (plus de 2m/an), par conséquent, une valeur pondérée de 5 leur a été attribuée (fig.9). Cette forte érosion est notée au niveau des plages sableuses. Ceci pourrait être lié aux constructions massives sur les cordons dunaires et l'extraction du sable non réglementée (le pillage) (Senouci & Taibi, 2019). Les côtes marquant une érosion modérée à faible (moins de 2m/an), principalement les côtes rocheuses, ont une résistance considérable face aux forçages de la mer.

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 4. Taux net d'évolution du trait de côte par an EPR (1992-2019)</figcaption></figure>

b. La variable : pente

La figure 5 montre que le gradient de la pente du tronçon côtier étudié est estimé entre 0,2 % et 9,3 %. Les zones ayant les gradients de pente inférieurs à 1,5%, à savoir les plages, sont plus susceptibles de subir un lessivage des sédiments à contre-courant (Jeyabal & Ramasamy, 2014). A l'opposé d'une côte en pente douce, où toute élévation du niveau de la mer inonderait de grandes étendues de terre, la conséquence de l'action de la mer sur une côte abrupte serait insignifiante (Rao et al., 2008). Par conséquent, à faible pente la côte devrait reculer plus vite que les côtes à pente raides, par conséquent, ces zones se voient attribuer les valeurs pondérées de 5.

c. La variable : relief côtier

Le littoral étudié présente une alternance de plages, falaises, baies rocheuses, dunes et cordons dunaires. En fonction du faciès rencontré, les risques d'érosion côtière sont plus ou moins importants. Selon McLaughlin et Cooper (2010) les reliefs côtiers qui sont à basse altitude (<10 m), à l'instar des plages sableuses, se voient attribuer la valeur 5 (très forte vulnérabilité) (fig.9), ces côtes ont un potentiel élevé aux inondations ou aux submersions marines. Les côtes à falaise et de rivages rocheux de hautes altitudes (>de 20 m) sont considérées moins vulnérables parce qu'elles sont plus résistantes au forçage de la mer et à la remontée du niveau marin. De ce fait, la valeur pondérée de 1 leur a été attribuée (fig.9).
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 5. Carte des pentes (%)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 6. Carte topographique de la zone (dérivée du MNT)</figcaption></figure>

d. La variable : hauteur des vagues

Les modèles en sorties montrent que la quasi-totalité du littoral de Mostaganem est exposée à l'action des vagues et des houles. Cette forte exposition est liée au fait que la morphologie côtière et sous-marine dissipe peu l'énergie marine. Les zones côtières du secteur ouest de la zone d'étude montrent une augmentation de la hauteur des vagues de plus de 1,4 m, libèrent plus l'énergie sur la côte, ce qui entraîne une érosion ou un affaissement important des plages. De ce fait, une valeur pondérée de 5 (très forte vulnérabilité) lui a été attribuée (fig.11). Les ondes de faible énergie produisent une hauteur d'onde plus faible (<1,0 m), ce qui entraîne des processus d'accrétion dus à l'accumulation des sédiments. Par conséquent, une valeur pondérée de 1 a été attribuée à ces zones de faible hauteur de vagues.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 7. Hauteurs des vagues à la cote calculées par le model de Mike-21</figcaption></figure>
Cartographie de la vulnérabilité côtière

## e. La variable : occupation du sol

Les résultats de l'analyse de l'image Pléiade par une approche de classification orientée objet et l'algorithme RF sont représentés dans la figure 12, qui illustre la répartition spatiale du type d'occupation du sol du littoral de Mostaganem. Cette analyse a permis de détecter cinq classes d'occupation du sol. La classification par l'algorithme RF utilisant la segmentation Multirésolution a montré peu d'indications d'erreurs. Une évaluation de la précision a été effectuée afin de montrer l'efficacité de la classification basée sur les modèles optimisés. L'analyse de la matrice de confusion révèle que les indices de précision pour plusieurs classes étaient relativement cohérents avec un indice kappa de l'ordre de 93%.

L'analyse globale a révélé que la côte étudiée est fortement urbanisée au niveau de certains secteurs, principalement dans sa partie centre (ville de Mostaganem). L'activité agricole, quant à elle, est très présente, particulièrement dans le secteur ouest. En raison de l'impact de ces actions anthropiques et suite à la suppression du tissu végétal et aux empiètements, les cordons dunaires, qui sont considérés comme barrière naturelle protectrice, connaissent un taux de diminution de plus de 2,0 km2 (Senouci & Taibi, 2019). Ces mêmes types d'occupation du sol, responsables de la destruction de l'écosystème dunaire, se trouvent sans protection et directement exposées à l'action de la mer. En effet, ils sont considérés à la fois comme enjeux socio-économiques à protéger et facteurs anthropiques accentuant la vulnérabilité côtière, la raison pour laquelle une valeur pondérée de 5 leur a été attribuée.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 8. Carte d'occupation du sol de la frange côtière de Mostaganem</figcaption></figure>

### 4.1. Indice de Vulnérabilité Côtière (IVC)

Le résultat des valeurs de l'IVC varient de de 3.09 à 19.36, avec une valeur moyenne de 10,41. Sur la base de cette fourchette de valeurs, les zones côtières sont catégorisées en quatre classes : vulnérabilité, faible, modérée, forte et très forte. La
carte de l'IVC (fig. 9.f) montre le degré de vulnérabilités côtières le long du littoral de Mostaganem. Le graphe (fig.10) montre les étendues en linéaire côtier (Km).

La côte étudiée s'étend sur un linéaire de 32 km, dont 30.13 % à 34.03 % présente un fort à très fort degré de vulnérabilité respectivement (IVC de 12.13 à 19.36). 12.62% de ce linéaire est caractérisée par une intensité modérée (IVC de 8.51 à 2.13). La carte de synthèse de l'IVC révèle que la forte intensité caractérise surtout le secteur central de Mostaganem, fortement urbanisé, ainsi que les reliefs de faible altitude tels que l'estuaire d'Oued Cheliff et les criques sableuses. Par ailleurs, 23.2% de ce linéaire présente un faible degré de vulnérabilité (IVC<8.51). Ces zones connaissent un phénomène d'accrétion dues aux affleurements rocheux au large des côtes (barrières naturelles). De même pour les côtes rocheuses et à falaise (élévation supérieure à 10,0 m) qui sont mieux protégées.

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 10. Présentation graphique du degré de vulnérabilité en termes de pourcentage du linéaire côtier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 9. Carte la vulnérabilité côtière a) vulnérabilité par rapport à la variable trait de côte, b) vulnérabilité par rapport à pente, c) vulnérabilité par rapport à la variable relief côtier, d) vulnérabilité par rapport à la variable Hs, e) vulnérabilité par rapport à la variable type d'occupation du sol, f) Indice de Vulnérabilité Côtière de Mostaganem</figcaption></figure>
Cartographie de la vulnérabilité côtière

## 5. Discussion

Plusieurs études (ex. Ayadi, et al., 2016 ; Kermani, et al., 2016 ; Bengoufa, et al., 2018) ont rapporté que le littoral algérien est soumis à une érosion considérable mettant en péril des enjeux socio-économiques. En effet, il est essentiel que les scientifiques contribuent à développer des méthodes d'évaluation des risques et d'assurer leur applicabilité et ainsi produire des données fiables et adaptées aux pays en développement, qui disposent peu de données (Awange, et al., 2018).

Les variables du modèle de l'IVC peuvent être choisies en fonction de la localisation et les caractéristiques des côtes (Koroglu et al. 2019). Dans le modèle ici développé 5 variables ont été traitées par des méthodes de la géomatique et de la télédétection. Ces méthodes intégrées permettent d'optimiser le temps et l'effort et offrent les solutions technologiques pour générer des bases de données sur le relief côtier et ses processus dynamiques (Kaliraj, S., & Chandrasekar, N. 2012). Ainsi, leur efficacité pour rendre mesurable la vulnérabilité côtière, a été prouvée grâce au système de cotation de 5 niveaux selon les intervalles d'intensité de chaque variable qui ont des unités hétérogènes, en homogénéisant leurs dimensions.

La performance de l'algorithme d'apprentissage automatique RF pour la détection du trait de côte, a été démontrée et validée par des mesures in-situ. En fait, un nombre limité d'études ont évalué la précision de ces algorithmes pour la détection du trait de côte. Ainsi, rares sont celles qui ont validé leurs résultats avec des données de référence (Dada, et al., 2016). En outre, pour analyser le niveau d'exposition des activités socio-économiques au risque d'érosion, le modèle d'IVC ici développé a intégré le type d'occupation du sol. Des études qui intègrent la composante socio-économique, ce qui était le cas de ce modèle d'IVC, permettront une planification urbanistique plus efficace et une définition les règles qui en découlent, y compris l'interdiction des constructions dans les zones exposées.

## 6. Conclusion

Dans une optique de spatialisation des risques, cette étude a permis de développer une méthode d'évaluation de la vulnérabilité face au risque d'érosion selon une approche géospatiale. D'après les résultats, plusieurs points chauds (forte vulnérabilité) ont été identifiés à différents endroits. Cette identification des zones permet de mieux tracer les plans d'aménagement côtier dans une optique de développement durable et une gestion d'un système de potentialités incontournables.

L'utilisation des méthodes intégrées de télédétection et de SIG a permis de générer une base de données relative au relief côtier, aux processus dynamiques et aux facteurs socio-économiques. La classification supervisée des images Pléiades a montré un grand potentiel dans le traitement des variables, notamment pour l'extraction du trait de côte et le type de l'occupation du sol. Ainsi, ces méthodes ont permis de rendre la vulnérabilité mesurable malgré l'hétérogénéité des variables qui entrent en jeu en les intégrant dans un seul modèle SIG. Ce modèle est une plate-forme efficace de cartographie des zones potentiellement vulnérables aux dommages dus à l'érosion et il est utile aux scientifiques et décideurs pour une planification à long terme de la gestion des zones côtières.
Financement

Ce travail de recherche est soutenu par le Partenariat Hubert Curien PHC-Tassili.

Bibliographie

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Communications par Session

*Approches géomatiques pour la transition*

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
<figure><img src="image_32.png" /></figure>
Optical network ring analogy for
effective solar PV site selection using
GIS and optimization modelling

Benjamin Pillot¹, Nadeem Al-Kurdi¹, Carmen Gervet¹, Laurent Linguet¹

ESPACE-DEV, Univ Montpellier, IRD, Univ Guyane, Univ Réunion, Univ Antilles, Montpellier, France

ABSTRACT. Energy transition requires a holistic approach, involving land, resources, environmental and economical data and constraints. The core purpose of energy transition, is to migrate power systems towards renewable energy usage (solar, hydro, biomass, wind), in a technical and economical viable manner. In this article we address this challenge as a spatio-temporal analysis problem combined with decision support targeted for policy makers and investors. We show how the selection of potential PV sites, can efficiently be combined with the optimization of the connection to the grid in terms of operational costs. Our contribution lies in bringing forward a modeling analogy with the SONET problem, addressed in fiber network design. Improved results compared to an existing GIS-optimization PV site placement approach are illustrated on a real case study and data from the French Guiana.

RÉSUMÉ. La transition énergétique nécessite une approche holistique, impliquant la gestion des sols, ressources potentielles, les données et contraintes environnementales et économiques. L'objectif central est de migrer les systèmes électriques vers l'utilisation des énergies renouvelables (solaire, hydroélectrique, biomasse, éolienne), de manière techniquement et économiquement viable. Dans cet article, nous abordons ce défi comme un problème d'analyse spatio-temporelle intégré à un modèle d'aide à la décision conçu pour les décideurs politiques et les investisseurs. Nous montrons comment la recherche de sites photovoltaïques peut être combinée efficacement avec l'optimisation du raccordement au réseau en termes de coûts. Notre contribution réside dans la mise en place d'une analogie de modélisation avec le problème SONET, défini dans les conceptions de réseaux d'énergie opère opère opéré. La qualité des résultats comparés à une approche existante de placement de parcs photovoltaïques est présentée sur un cas d'étude en Guyane française.

KEYWORDS: Energy planning, Spatial Decision support, Spatio-temporal data

MOTS-CLÉS : transition énergétique, aide à la décision spatiale, données spatio-temporelles
# 1 Introduction

Nowadays, the main goal of most countries' energy planning policy (Hache, Palle, 2019) in terms of energy transition, relies on the integration of renewable-based generation in power networks. However, increasing the share of renewable energy (RE) sources is still challenging, as a result of their inherent intermittent and geographical dispersion (Hache, Palle, 2019). Specific planning strategies (Gorsevski et al., 2013; Ramirez Camargo, Stoeglehner, 2018) must be developed accordingly, in order to reach energy transition targets without threatening the existing infrastructures.

Recent works propose an integrated model framework, combining Geographic Information Systems and Robust Optimization, such as the GREECE-OPSPV (Geographical REnewable Energy Candidate Extraction - Optimal Planning and Sizing of PV parks) system (Al-Kurdi et al., 2019; Pillot et al., 2020). It identifies the optimal sites for solar photovoltaic (PV) generation at utility scale, according to specific energy planning targets. The approach connects both geographical information system (GIS) and robust linear optimization (RO) through the pipe depicted in Figure 1. The GIS component gathers large heterogeneous sets of spatiotemporal data, and allows for location and size of the best solar PV sites to be retrieved with respect to geographical constraints (restricted areas, land use, distance to grid, etc.), spatial dispersion of the resource, hourly global energy demand and generation, predefined planning scenarios, and the degree of risk adversity authorized by the decision maker. Through a set of spatio-temporal data layers and control parameters, the GIS module (GREECE) converts spatial constraints and parcels into items characterized by de-spatialized attributes and solar resource time series. Based on current electricity generation and demand time series as well as projection scenarios, the RO model (OPSPV) then looks for optimal site candidates (location, size and power), with respect to given temporal constraints (parcel size, hourly electricity demand, maximum penetration of intermittent RE power) and objectives (maximize energy generation and minimize total costs). The model eventually gives an estimate of the risk associated with solar PV investment at utility scale to the decision and policy maker, by means of a Pareto approach (cost vs. energy generation) and according to best and worst case scenarios.

In this integrated GIS and decision support model, when a solar PV site (location and size) is proposed, a new substation is considered for connection to the power network. This approach was justified as the model was designed for private investors in RE plants, thus each solar PV site required its own connection to the grid. However, in island networks (i.e. not interconnected), the network manager might have the authority to decide which site should be turned on and off, depending on the share of intermittent power (Notton
GIS and optimization modelling

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 1. Schematic view of the original GREECE-OPSPV integrated model framework (Al-Kurdi et al., 2019)</figcaption></figure>

et al., n.d.; Tapachès et al., 2019). Accordingly, some investors have moved on to diversifying their RE investments (hydro, biomass, etc.) or exploiting power plants with added storage capacity (Spaes, 2019; Tapachès et al., 2019). Another solution though is to rely on co-investment, whereby several sites belonging to multiple investors would be connected to the same substation. To our knowledge this approach hasn't been investigated in terms of simulation models. This would be a cost-effective solution as the maximum power per RE site is constrained by the technical features of the power network. In fact, for multiple small-scale solar PV facilities, the final cost would grow with the number of corresponding substations. In this paper we address this problem by deriving a model that would mitigate the cost by aggregating various power plants around one unique substation. This objective comes with new challenges on the GIS and optimization model.

The problem tackled is to maximize PV energy supply and minimizing costs through small-scale power facilities. Our new framework is based on an analogy with the Synchronous Optical NETwork (SONET) (Pelleau et al., 2009; Goldschmidt et al., 2003), which is a popular network design in the field of fiber-optic technology. Typically, we first tailor the constraints of the SONET optimization problem to our own problem and then integrate them into the RO
model of the framework. Since this raises the computational complexity of the
combinatorial optimization, the data range of those constraints is first pruned
by enhancing the GREECE model with respect to the spatial constraints that
apply to the potential sites. It ensures keeping the CPU time reasonably low
without loss of solution quality. With the proposed architecture, the best solar
PV sites are now gathered into *rings*, i.e. local aggregates of plants, connected
to one sole substation. It results in lower energy unit cost (Μ€/GWh) as
well as means for the decision makers and grid managers to manage their risk
adversity, compared to the previous architecture.

To describe the resulting benefits, we compare both approaches, with and
without considering constraints from the SONET problem, by applying the
GREECE-OPSPV framework to the real case of French Guiana. The article
is structured as follows: section 2 presents the revisited version of GREECE-
OPSPV based on the SONET analogy; section 3 is the experimental section
based on a real-world case study and compare both results from the former
and the new version of GREECE-OPSPV; section 5 concludes the paper.

## 2 Applying the SONET design to RE sources in power systems

### 2.1 Planning small-scale PV sites for safer grid operation and improved risk management

*Safer grid operation.* When too much intermittent power is injected into the grid, it might be necessary for the network manager to disconnect some of the solar PV sites (Tapachès et al., 2019; Notton et al., n.d.). When there are only large power plants, the loss of one of them could affect grid stability. The use of smaller facilities therefore gives more flexibility when handling the energy supplied from intermittent sources, and eventually ensures safer grid operation once solar PV sites have been commissioned. This idea of targeting smaller solar PV sites is even more relevant in small not interconnected electricity networks, whose low inertia actually implies higher impact from intermittent RE sources on frequency variability and grid stability (Notton et al., n.d.; Tapachès et al., 2019). Typically, the GREECE-OPSPV model allows risk adversity to be assessed upstream using Pareto optimisation through best and worst case scenarios (Al-Kurdi et al., 2019; Pillot et al., 2020). In this paper, we consider smaller PV sites, and look for handling the risk downstream: whether the riskier solution is chosen or not, the grid manager must remain capable of eventually switching off a plant without jeopardizing the whole network.

*Risk adversity management.* When there is one unique investor deploying multiple sites, it is also more interesting to invest in various small-scale facilities rather than in few bigger ones. As a matter of fact, the grid manager will not care about the economical risk but rather about the technical risk: he will eventually shut down any solar PV site in case of too much intermittent power injected into the network (Notton et al., n.d.; Tapachès et al., 2019). This technical liability might not be related to technical constraints, as this is the
GIS and optimization modelling

case for EDF in French Guiana which disconnects plants in the chronological
order of their connection to the grid (CTG, 2017; EDF, 2019). As a result,
while the investor may ensure for instance to still have 6 or 7 out of 8 small-
scale PV plants running when some sites are eventually disconnected, he could
loose half of the production if he only runs two large-scale facilities. This is an
economical risk that some investors might not be willing to take.

*Clusters of RE sources: towards the SONET analogy.* Previous works on the GREECE-OPSPV model, sought each solar PV power plant to be built along its own substation (Al-Kurdi *et al.*, 2019; Pillot *et al.*, 2020). As mentioned, this approximation is no longer valid when the number of sites dramatically increases, which is the case if we only allow small-scale plants to be eventually built. In order to keep the solutions economically relevant, we revisit this model so that several power plants might actually be connected to the same substation. We present the underlying methodology in the following section.

## 2.2 Adapting SONET constraints to the RE planning problem

In the field of fiber-optic technology, one of the most popular network designs is the Synchronous Optical NETwork (SONET) (Pelleau et al., 2009; Goldschmidt et al., 2003). In one possible topology, each customer is connected to exactly one *local ring* through add-drop multiplexers (ADM), and those local rings are all connected to one *federal ring* through a digital cross connector (DXC) (Pelleau et al., 2009). This topology is depicted in Figure 2a. The cost

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure 2. Fiber optical rings (Pelleau et al., 2009) and power network analogy</figcaption></figure>

of DXCs is much higher than that of ADMs, so the number of DXCs must be
minimized, that is the number of rings. This is known as the *SONET Ring
Assignment Problem* (SRAP) with capacity constraints. This can be formally
depicted as a node-partitioning problem for a given graph *G* (Goldschmidt *et al.*, 2003). Nodes of *G* stand for the customers to be connected and the edge
weights represent the traffic demand between sites. The analogy with power
networks is depicted in Figure 2b and can be summarized as follows: we may
think of the federal ring as the electricity network and of the DXCs as the differ-
ent substations connected to it. Various power plants can then be connected to
each substation/local ring with respect to the available hosting capacity. Those
power plants can be of different type, such as dispatchable (biomass, hydroelec-
tricity, geothermal, etc.) and non-dispatchable (solar, wind, etc.) RE sources
for example. Each ring may be seen as an aggregate of power plants that are spatially close enough to each other to be connected to the same substation.

We now show how constraints for this problem can be derived and adapted from the SRAP (Goldschmidt et al., 2003), as well as developed to answer specific needs. In order to avoid combinatorial explosion, the spatio-temporal GIS model is used to determine pairwise distance between all solar PV potential sites belonging to the set PS. For each ring k, we will therefore limit the available sites to the set $B_k$, that is the set of site indices for which sites $PS_j$ have distance $d_{kj}$ from site $PS_k$ below a threshold D (including $PS_k$):

$$B_k = \{j \mid j \in N = \{1, \dots, n\}, d_{kj} \le D\} \quad \forall k \in N = \{1, \dots, n\} \quad (1)$$

We then apply the constraints from the SONET problem to revisit the former optimisation problem (see Table 1 for the nomenclature):

$$\max_{<} b \qquad \sum_{k} \sum_{i} \sum_{h} SA_{ik} \times Ppv_{h,i} \quad (2a)$$

$$\text{s.t.} \quad \sum_{i \in B_k} SA_{ik} \times Pnom \le C \quad \forall k \in N = \{1, \dots, n\}, \quad (2b)$$

$$\sum_{k} x_{ik} \le 1 \quad \forall i \in N = \{1, \dots, n\}, \quad (2c)$$

$$\sum_{i \in B_k} x_{ik} \le M \times y_k \quad \forall k \in N = \{1, \dots, n\}, \quad (2d)$$

$$M \times \sum_{i \in B_k} x_{ik} \ge y_k \quad \forall k \in N = \{1, \dots, n\}, \quad (2e)$$

$$\sum_{i \in B_k} \sum_{k} SA_{ik} \times Ppv_{h,i} + Eint_h \le 0.35 \times Dem_h \quad \forall h, \quad (2f)$$

$$\sum_{i \in B_k} \sum_{k} SA_{ik} \times Ppv_{h,i} + Eint_h + Ep_h \le Dem_h \quad \forall h, \quad (2g)$$

$$SA_{ik} \le Smax_i \times x_{ik}, \forall i \in B_k, \forall k \in N = \{1, \dots, n\}, \quad (2h)$$

$$x_{ik} \times Smin \le SA_{ik}, \forall i \in B_k, \forall k \in N = \{1, \dots, n\}, \quad (2i)$$

$$x_{ik}, y_k \in \{0, 1\}.$$

Let $x_{ik} = 1$ if site $PS_i$ is selected and belongs to ring k and $x_{ik} = 0$ otherwise. Let $y_k = 1$ if power plants are connected to ring k (i.e. ring is active) and $y_k = 0$ otherwise. Aggregate of PV power per ring is kept below a threshold C corresponding to the substation maximum hosting capacity (2b). Constraint (2c) ensures that a selected site only belongs to one ring. Constraints (2d) and (2e) guarantee that a ring with one or more selected PV sites is active. Constraint (2f) prevents the amount of intermittent energy from being over 35% of the total forecast energy demand (CTG, 2017; EDF, 2017).
GIS and optimization modelling

Satisfaction of the forecast energy demand is defined by constraint (2g), using existing resources augmented with new PV generation. Constraints (2h) and (2i) relate the size of the PV sites, lying between $Smin$ and $Smax_i$, to whether they are selected or not. This relationship is required to link both the energy production and the different costs. If a plant size is not null then the site is selected, and conversely if a site is not selected then its size is forced to be null.

Essentially the strategic energy planning over some given time horizon has two main objective functions: 1) to maximize the total hourly energy production over the year through new PV energy generation (2a), 2) to minimize the total costs related to PV installation, connection to the grid, etc. Since these functions are in different units they are not combined into a single weighted function that would not be meaningful, but instead solved by seeking the Pareto frontier, i.e. optimizing each function while constraining the other one. As a result, the optimization problem (2a)-(2i) is applied for every given constrained cost value in the range of the Pareto.

*Minimize costs: Modeling non-linear functions.* The total cost *Cost* corresponds to the sum of the costs in every ring *k*. Each cost in ring *k* is the aggregate of the capital cost $Cap_k$ of all the PV sites built in the ring, plus the connection cost to the grid $Ccon_k$, the substation cost $Csta_k$ and the operational & maintenance costs $Cop_k$:

$$ Cost = \sum_{k} Cap_{k} + Cop_{k} + Ccon_{k} + Csta_{k} \quad (3) $$

<table><caption>Table 1. Nomenclature for the OPSPV problem formulation</caption><tbody><tr><td>h &isin; H = {1,...,8760}</td><td>Hour (per year)</td></tr><tr><td>i &isin; N = {1,...,n}</td><td>Site index</td></tr><tr><td>k &isin; N = {1,...,n}</td><td>Ring index</td></tr><tr><td>n</td><td>Number of candidate sites derived from GREECE</td></tr><tr><td>x<sub>ik</sub>, y<sub>k</sub></td><td>Boolean decision variables</td></tr><tr><td>B<sub>k</sub></td><td>Boundary set of nearest PV sites corresponding to ring k</td></tr><tr><td>C</td><td>Substation maximum hosting capacity (kW)</td></tr><tr><td>M</td><td>Big number to enforce Boolean inference</td></tr><tr><td>E<sub>int</sub><sub>h</sub></td><td>Current hourly production from intermittent energy sources (kWh)</td></tr><tr><td>E<sub>ph</sub></td><td>Current hourly production from dispatchable energy sources (kWh)</td></tr><tr><td>D<sub>em</sub><sub>h</sub></td><td>Estimated global (forecasted) hourly power demand (kWh)</td></tr><tr><td>P<sub>nom</sub></td><td>Nominal power per unit area (kW/m<sup>2</sup>)</td></tr><tr><td>S<sub>Aik</sub></td><td>Surface area of new selected PV site belonging to ring k (m<sup>2</sup>)</td></tr><tr><td>S<sub>min</sub>, S<sub>max</sub><sub>i</sub></td><td>Minimum and maximum area for each candidate parcel (m<sup>2</sup>)</td></tr><tr><td>P<sub>Si</sub></td><td>Potential Site</td></tr><tr><td>P<sub>pv</sub><sub>h,i</sub></td><td>Estimated hourly production per PV unit (kWh/m<sup>2</sup>)</td></tr><tr><td>d<sub>gi</sub></td><td>Minimal distance from the grid to PV site centroid (m)</td></tr><tr><td>d<sub>ij</sub></td><td>Distance between site P<sub>Si</sub> and site P<sub>Sj</sub></td></tr><tr><td>C<sub>lan</sub></td><td>Transmission line unit cost (€/m)</td></tr><tr><td>C<sub>cap</sub><sub>k</sub></td><td>Capital cost of implementation of new PV power plants (€)</td></tr><tr><td>C<sub>op</sub><sub>k</sub></td><td>Annual operational cost per PV power plant (€)</td></tr><tr><td>C<sub>con</sub><sub>k</sub></td><td>Connection costs for each ring, transmission lines (€)</td></tr><tr><td>C<sub>sta</sub><sub>k</sub></td><td>Capital cost for new substation per ring (€)</td></tr></tbody></table>
Capital cost $Cap_k$ and operational & maintenance costs $Cop_k$ are defined as piecewise linear functions (Pillot et al., 2020), and depend on the nominal power range of the PV sites implemented in ring $k$. Regarding connection costs $Ccon_k$, using the centroid of all sites as the connection bridge to the sites would in fact make the problem nonlinear. To keep linearity, we have thus considered in first approximation the maximum distance to the grid among PV sites implemented in ring $k$:

$$Ccon_k = Clan \times \max_{i \in B_k}(dg_i \times x_{ik}) \quad \forall k \quad (4)$$

where Clan stands for the unit cost of transmission lines (€/km). Finally, following the same idea as for the plant capital cost, we also define the sub-station cost $Csta_k$ as a piecewise function. The piecewise model allows for the problem to remain linear and for economies of scale in building substations to be included into the analysis. The substation cost depends on the aggregated PV nominal power in ring $k$, which actually determines the final substation hosting capacity:

$$Csta_k = \begin{cases} a_4 \times Pnom \times (\sum_{i \in B_k} SA_{ik}) + y_4 & \text{if } 0_{MW} \le (\sum_{i \in B_k} SA_{ik}) \times Pnom \le 10_{MW} \\ a_5 \times Pnom \times (\sum_{i \in B_k} SA_{ik}) + y_5 & \text{if } 10_{MW} \le (\sum_{i \in B_k} SA_{ik}) \times Pnom \le 50_{MW} \\ a_6 \times Pnom \times (\sum_{i \in B_k} SA_{ik}) + y_6 & \text{if } 50_{MW} \le (\sum_{i \in B_k} SA_{ik}) \times Pnom \end{cases} \quad (5)$$

### 3 Case study: ring vs. site approach in French Guiana

In this section, we compare the SONET-based ring approach with the site approach (Al-Kurdi et al., 2019; Pillot et al., 2020). We have applied both methods in French Guiana, according to characteristics and policy targets for the horizon 2030 in the region. In the context of the French Energy Transition Act, it is expected to triple RE source capacities by 2023 (CTG, 2017), first by increasing solar PV, then biomass.

#### 3.1 Data and processing

The spatio-temporal GIS GREECE model first extracts the potential sites that will feed the OPSPV module depending on geographical constraints and land management. The model prunes the unrestricted territory in order to finally get suitable parcels with respect to minimum and maximum surface area. We refer the reader to (Pillot et al., 2020) for further details about the methodology. It resulted in a set PS of 133 land parcels between 1.5 and 50 ha, depicted in Figure 3. They correspond to all the potential sites where solar PV plants could be built, such that all the constraints hold. We will rely on those plots to compare both ring and site approaches.

Beyond geographic location, each potential site generated by GREECE also comes along with specific features and resource time series (e.g. solar irradiation). Those features are extracted from heterogeneous data layers and remote sensing data. Essentially, GREECE allows for de-spatialization and discretiza-
GIS and optimization modelling

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure 3. Set of potential sites derived by the GREECE model in Fr. Guiana.</figcaption></figure>

tion of the potential sites in order to feed the combinatorial optimization model with *items* defined as tuples of digitalized attributes. In the present study, for simplicity purposes, items have been defined as tuples of 3 attributes: land surface area, distance to the grid, and time series of solar irradiation values. Our optimization model then converts those values into maximum nominal power, connection costs, and solar PV plant output power profiles.

Finally, hourly energy demand for the 2030 horizon has been projected according to 2016 records (EDF, 2019) and EDF estimations for worst case (5% annual growth) and best case (2% annual growth).

## 3.2 Results and analysis

In this paper, we compare two main aspects of relevance to the decision maker and network manager (power plant energy investors in French Guiana and EDF) between the GREECE-OPSPV model (*site approach*) and our proposed SONET-based model (*ring approach*). These aspects are related to what we previously stated as safer grid operations and better risk adversity management (see section 2.1). The comparison is based on the worst case scenario implemented in the site approach. In all cases, we only consider rings made of small-scale facilities whose nominal power is not greater than 5 MW. We first compare Pareto solutions for both approaches (Figure 4) in two fair distinct cases: (a) only small-scale facilities up to 5 MW can be built in the site approach, while no limitation is set on the ring hosting capacity (i.e maximum power that can be injected into the corresponding substation, sum of all PV sites' power attached to that ring); (b) solar PV sites up to 20 MW can be built in the site approach, and so the same applies to ring hosting capacity in the ring approach, which cannot exceed 20 MW as well. The 20 MW limit corresponds to the specific technical constraints of the French Guiana power network (CTG, 2017; EDF, 2017). This comparison investigates the relative contribution of each approach with respect to economical benefits, and risk management in terms of spatial distribution of the sites.
<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Figure 4. Pareto solutions for ring and site approach.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure 5. site vs. ring approach spatial results for Pareto solution of Figure 4b (selected cost value = 80 M€).</figcaption></figure>
GIS and optimization modelling

When only small-scale solar PV sites can be integrated into a power network (a), the Pareto solutions depicted in Figure 4a show that the ring approach gives better results, with for instance 10 MW of extra installed power and 16 GWh of extra power generation compared to the site approach for the same overall cost (60 M€). When both approaches are subject to the same constraints (b), the resulting Pareto solutions remain similar in both cases regardless of the cost value (see Figure 4b). However, as stated in section 2.1, small-scale power stations allow for more manageable risk adversity once it is operating. Hence the ring approach gives the best energy planning strategy with respect to both the decision maker and the network manager needs.

To describe the resulting spatial difference between both models, we plot in Figure 5 the selected PV sites against the selected rings regarding the second case (Figure 4b) and with respect to the same Pareto solution (cost value = 80 M€). In both examples, the selected PV sites are scattered throughout the Northern shore of French Guiana, along the power network (i.e. cost is lower for sites close to the grid). The total installed power is similar (45.4 MW against 44.9 MW) but is allocated among 3 facilities in the site approach (Figure 5a), and among 3 rings and 11 small-scale facilities in the ring approach (Figure 5b). The characteristics of the PV sites in both examples are given in Table 2 and Table 3.

<table><caption>Table 2. Characteristics of the solar PV sites depicted in Figure 5a</caption><thead><tr><td>site ID</td><td>Nominal power (MW)</td></tr></thead><tbody><tr><td>site 1</td><td>6.87</td></tr><tr><td>site 2</td><td>20</td></tr><tr><td>site 3</td><td>18.52</td></tr><tr><td>Total</td><td>45.39</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Table 3. Characteristics of the rings depicted in Figure 5b</caption><thead><tr><td>Ring ID</td><td>Number of sites</td><td>Installed power (MW)</td><td>site capacities (MW)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Ring 1</td><td>2</td><td>5.56</td><td>{4.72, 0.84}</td></tr><tr><td>Ring 2</td><td>4</td><td>19.3</td><td>{5, 5, 4.74, 4.56}</td></tr><tr><td>Ring 3</td><td>5</td><td>19.99</td><td>{5, 5, 5, 2.8, 2.19}</td></tr><tr><td>Total</td><td>11</td><td>44.85</td><td>—</td></tr></tbody></table>

## 4 Conclusion

In this paper, we exploited the strengths of spatial decision support, applied to the field of energy transition. In particular, we studied the integration of spatial analysis on spatio-temporal data (solar radiation) as a pre-processing step to an optimization module. This module introduces a novel approach to planning the placement of solar PV sites, given the GIS computation of potential sites, such that the costs are further optimized compared to a more traditional approach. We showed and modelled an analogy with the SONET model, to aggregate
potential sites around one shared substation that feeds the power grid. The results show substantial gain in costs per KWh produced, as well as enhanced energy stability and risk management given a larger number of selected sites. Further and ongoing work include the extension of our GIS and optimization model, to assess biomass potentials and its energy power embedded into the grid.

## References

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Tapachès E., Perez R., Lauret P., Perez M., David M. (2019). Mitigation of the variability of a PV fleet via geographical dispersion and energy storage systems on the Reunion island non-interconnected grid. In *2019 ieee 46th photovoltaic specialists conference (pvsc)*, p. 2082-2086.
# Prospective 2050 : étude de cas sur l'évolution du service écosystémique de protection côtière

Antoine Mury¹, Antoine Collin¹, Dorothée James¹

1. EPHE, PSL Université Paris, CNRS LETG,
15 Boulevard de la Mer, 35800 Dinard, France
antoine.mury@etu.ephe.psl.eu

**RÉSUMÉ.** Face aux changements environnementaux, induits par le changement climatique global, et notamment face la hausse du niveau moyen des mers, prévue et déjà observé à travers le monde par le groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC), certains systèmes écogéomorphologiques font preuve de résilience et d'adaptation. C'est le cas notamment des marais littoraux, qui grâce à leur capacité à piéger les sédiments, parviennent à s'exhausser progressivement, en suivant le rythme de hausse du niveau marin. Cependant, il convient de s'interroger au sujet de l'aptitude de ces derniers à maintenir leurs niveaux de services écosystémiques face à ces changements environnementaux, et tout particulièrement leur capacité de protection contre le risque naturel de submersion marine. Ainsi, cette étude vise à modéliser de manière heuristique et prospective le service écosystémique de protection côtière assuré par les systèmes écogéomorphologiques de la baie du Mont-Saint-Michel à l'horizon 2050, dont la topographie future a été simulée à partir des taux de sédimentation recensés dans la littérature.

**ABSTRACT.** Facing the environmental changes resulting from global climate change, and particularly the rise in mean sea levels, predicted and already observed worldwide by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), some ecogeomorphological systems are showing resilience and adaptation. This is especially the case, in certain geographical contexts, of salt marshes, which, thanks to their capacity to trap sediments, manage to rise gradually, following the sea level rise rhythm. However, questions need to be asked about their ability to maintain their levels of ecosystem services in the face of these environmental changes, particularly their ability to protect against the natural risk of marine flooding. Thus, this study aims to model, in a heuristic and prospective manner, the ecosystem service of coastal protection provided by the ecogeomorphological systems of the Bay of Mont-Saint-Michel by 2050, whose future topography was simulated from the sedimentation rates identified in the literature.

**MOTS-CLÉS :** Submersion marine, service écosystémique, modélisation, adaptation, prospective.

**KEYWORDS:** Marine flooding, ecosystem service, modelling, adaptation, prospective.
# 1. Introduction

Les marais littoraux sont des systèmes écogéomorphologiques complexes, remplissant de nombreuses fonctions écosystémiques, notamment en matière de support pour la biodiversité (McOwen et al., 2017), de fourniture de matière première, de séquestration du dioxyde de carbone atmosphérique (McOwen et al., 2017) ou encore de régulation face aux risques de submersion marine (Mury et al., 2020) et d'érosion côtière. Or ces systèmes, et les fonctions qui y sont associées, se trouvent, de par leur situation géographique, à l'interface entre terres et mers, menacés par les changements environnementaux globaux, parmi lesquels la hausse du niveau moyen des mers (IPCC, 2014).

Néanmoins, les marais littoraux disposent d'un atout non-négligeable pour faire face à ces changements et ainsi s'adapter à ces modifications des conditions environnementales : leur capacité naturelle à s'exhausser en captant les sédiments (Stumpf, 1983 ; Allen, 2000 ; French, 2006 ; Détriché et al., 2011 ; McKee et al., 2012).

En effet, si le phénomène d'accrétion est un processus naturel au sein des baies, en raison de la dissipation de l'énergie qui s'y produit et de l'apport en matériel sédimentaire d'origine continentale par les fleuves côtiers, ce phénomène s'accroît en présence de surfaces de marais littoraux. Ceci s'explique par les caractéristiques éco-physiologiques des espèces végétales qui constituent les marais, et qui, par l'intermédiaire de leurs systèmes caulinières et racinaires, présentent des capacités de piégeage et de fixation des sédiments en suspension lors des épisodes d'immersion qui les affectent, permettant ainsi l'élévation des sols (Stumpf, 1983).

Ce phénomène d'accrétion a notamment été quantifié en baie du Mont-Saint-Michel, par Détriché et al. (2011) pour les surfaces de marais littoraux, sur la période 1999-2005 et par Berger et Caline (1991), ainsi que par Larsonneur (1989), pour les surfaces sablo-vaseuses. Ces études réalisées en baie du Mont-Saint-Michel, font état de taux de sédimentation variables en fonction du gradient altitudinal et de la nature biogéomorphologique des sites d'observation. Ainsi, pour les surfaces de marais littoraux, trois taux ont été quantifiés, dépendant de la physiographie des observations : le bas schorre (3,45-38,11 mm/an), le moyen schorre (> 4,91 mm/an), et le haut schorre (>1,35 mm/an). Pour les surfaces sablo-vaseuses, deux taux moyens ont été déterminés par des méthodes de datation au $^{210}$Pb (Berger et Caline, 1991), venant corroborer les analyses cartographiques réalisées par Larsonneur (1989), avec respectivement environ 4,5 mm/an et 15 mm/an, pour la slikke (vase) et la frange sablo-vaseuse du marais.

Ces taux de sédimentation, peuvent être comparés aux tendances régionales mesurées entre 1970 et 2016 en matière de hausse du niveau marin, qui font état d'une hausse annuelle comprise entre 2 et 3 mm, inférieure donc aux 3,3 mm/an prédits sur cette même période à l'échelle globale (IPCC, 2014). La comparaison de ces taux d'élévation, du niveau marin, d'une part, et des systèmes
Prospective 2050

écogéomorphologiques, d'autre part, mettant en évidence une vitesse d'accrétion du marais supérieure à la vitesse de hausse du niveau marin, permet de dresser l'hypothèse d'une résilience des systèmes écogéomorphologiques littoraux de la baie du Mont-Saint-Michel face à cette hausse du niveau marin. Se pose néanmoins la question de l'évolution des fonctions écosystémiques, notamment de protection côtière, dans ce futur contexte local.

Cette étude vise donc à modéliser de manière exploratoire et prospective, à l'horizon 2050, la capacité d'atténuation des vagues par les systèmes écogéomorphologiques côtiers de la baie du Mont-Saint-Michel, dont l'élévation future a été simulée à partir des taux de sédimentation précédemment évoqués. L'objectif étant in fine d'observer les effets de cette modification topographique sur l'évolution du service écosystémique de protection.

## 2. Matériels et méthodes

### 2.1. Site d'étude

Cette étude a été réalisée sur un site d'environ 3 km² dans la partie occidentale de la baie du Mont-Saint-Michel, présentant des enjeux humains (bâtiments, axes de communications) ainsi que des systèmes écogéomorphologiques (marais littoraux, cheniers coquilliers, estran sablo-vaseux) représentatifs du paysage de la baie et susceptibles de fournir un service écosystémique de protection contre la submersion marine (FIGURE 1).

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>FIGURE 1. Situation géographique générale du site d'étude et localisation des stations de mesure des hauteurs significatives des vagues.</figcaption></figure>

### 2.2. Mesure des vagues à très haute résolution et calcul des atténuations

#### 2.2.1. Méthodologie d'acquisition des mesures de vagues

Les hauteurs significatives des vagues (Hm₀) ont été acquises in situ à l'occasion d'une campagne de mesure de quatre cycles de marées consécutifs entre les 22 et 23
janvier 2019, à l'aide de 17 capteurs de pressions (NKE SP2T10) réparties sur 4 transects transversaux (FIGURE 1) et enregistrant à une fréquence de 2 Hz.

### 2.2.2. Méthodologie de calcul des atténuations

À partir des valeurs de Hm₀ acquises lors de la campagne de mesure in situ, des valeurs d'atténuation sont calculées en %/m pour chaque paire de stations de mesure. Ces valeurs d'atténuation constituent les réponses statistiques à la modélisation de l'atténuation des vagues, induite par les systèmes écogéomorphologiques littoraux.

## 2.3. Données d'imageries spatioportées superspectrales WorldView-3 et aéroportées LiDAR

### 2.3.1. Données originales

Les 16 bandes spectrales de l'imagerie passive satellite WorldView-3 (WV-3) (acquise le 20 février 2019), ainsi que les produits dérivés de l'imagerie active LiDAR (Light Detection And Ranging, acquise entre le 2 mai et le 4 juillet 2018) sont utilisées comme prédicteurs de la modélisation de l'atténuation des Hm₀, qui permet d'estimer la protection offerte par les systèmes écogéomorphologiques littoraux contre le risque de submersion marine.

Les 16 bandes spectrales de l'imagerie satellite, d'une résolution spatiale originale de 1.20 m, ont été corrigées géométriquement et radiométriquement avant d'être affinées à une résolution spatiale de 0,30 m par l'intermédiaire d'une procédure de pan-sharpening (Gram-Schmidt) basée sur la finesse de la bande panchromatique (résolution spatiale 0,30 m × 0,30 m, cf. Mury et al., 2020b). Des modèles numériques de surface (MNS) et d'élévation (MNE) sont réalisés à partir des données de l'imagerie LiDAR avec une résolution spatiale de 0,30 m × 0,30 m et une précision verticale inférieure à 0,2 m.

### 2.3.2. Données simulées

Afin d'observer les effets de l'évolution de la topographie du site sur le service d'atténuation des vagues, à l'horizon 2050, les valeurs des MNS et MNE dérivés de l'imagerie LiDAR ont été modifiées de manière à simuler l'élévation des systèmes écogéomorphologiques à partir des taux annuels recensées au sein de la littérature. Pour chaque secteur du site, préalablement identifié par photo-interprétation, a été attribué un taux d'accrétion annuelle (FIGURE 2), lequel est ensuite multiplié par 32 (nombre d'années entre les deux dates) pour simuler l'élévation prévisionnelle entre 2018 et 2050.
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>FIGURE 2. Valeurs d'accrétion sédimentaire par secteurs géographiques.</figcaption></figure>

## 2.4. Modélisation spatiale de l'atténuation des Hm₀

De manière à évaluer le service écosystémique de protection contre la submersion marine, deux modélisations spatiales de l'atténuation des Hm₀ sont réalisées, à partir des valeurs d'atténuation calculées précédemment pour chaque paire de capteurs (cf. 2.2.) : utilisant (1) des prédicteurs spectraux et topographiques originaux, puis (2) utilisant les modèles numériques simulés (cf. 2.3.), par l'intermédiaire de régressions linéaires multiples, tel que :

$$Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \dots + \beta_n X_n \quad (1)$$

Où, Y est la valeur d'atténuation, β₀ une constante, β₁ la valeur du coefficient qui est propre à X, la valeur du prédicteur.

### 2.4.1. Corrélation des prédicteurs avec les valeurs d'atténuation

Préalablement à la réalisation des modélisations spatiales, une sélection des cinq prédicteurs les plus corrélés avec les valeurs d'atténuation est réalisée afin de conserver un équilibre statistique, au sein de la modélisation, entre le nombre de prédicteurs et le nombre de réponses statistiques (les valeurs d'atténuation).

### 2.4.2. Conception des compartiments d'évaluation

Afin de pouvoir comparer aisément les capacités d'atténuation des Hm₀ quantifiées à travers les deux modélisations spatiales, les valeurs d'atténuation en %/
m sont moyennées au sein des compartiments de 30 m × 600 m orientés en fonction des houles dominantes affectant le site d'étude.

### 2.4.3. Taux global d'évolution du service de protection côtière

L'évolution du service d'atténuation des vagues, sous-jacente à l'évolution de la topographie, à l'horizon 2050, peut être étudiée par l'intermédiaire du taux global d'évolution calculé tel que :

$$Tx = \frac{(\text{Modélisation prospective} - \text{Modélisation originale})}{\text{Modélisation originale}} \quad (2)$$

Cette manipulation a pour objectif de mettre en évidence les compartiments dont les valeurs d'atténuation moyennes offertes par les éco- et géo-systèmes sont les plus affectées par les changements de topographie attendus d'ici 2050. Cela vise ainsi à observer la variabilité dans le temps du service d'atténuation des Hm₀ induit par les éco- et géo-systèmes du site d'étude.

### 2.4.4. Évolution de la capacité adaptative des enjeux

La capacité protectrice des éco- et géo-systèmes littoraux peut être abordée en tant que proxy de la capacité adaptative, qui constitue l'une des composantes de la vulnérabilité des enjeux (Mury et al., 2020). La transposition de cette composante, depuis les modèles moyennés, aux éléments du cadre bâti (identifiés préalablement par un algorithme de classification supervisée (« maximum de vraisemblance »), permet donc d'estimer un premier degré de vulnérabilité des enjeux face à l'aléa submersion marine. De manière à pouvoir être comparées de manière diachronique, ces valeurs de capacité adaptative des enjeux font l'objet d'une standardisation entre 0 et 1.

## 3. Résultats

### 3.1. Corrélation des prédicteurs avec les valeurs d'atténuation

Cinq prédicteurs des imageries ont été sélectionnés pour la modélisation spatiale de manière que le nombre de prédicteurs de la modélisation soit inférieur à la moitié du nombre de valeur d'atténuations calculées à partir des mesures in situ. Les cinq prédicteurs des imageries affichant les coefficients de corrélations les plus proches de 1 sont, en ordre croissant, SWIR1, PIR1, PIR2, MNE et MNS (TABLE 2). C'est donc la combinaison de ces prédicteurs, spectraux et topographiques, qui est utilisée pour la modélisation spatiale de l'atténuation des Hm₀.

<table><caption>TABLE 1. Coefficients de corrélation entre les prédicteurs de la modélisation et les valeurs d'atténuation.</caption><thead><tr><td>Prédicteurs</td><td>Coefficient de corrélation (Pearson)</td></tr></thead></table>
Prospective 2050

<table><tr><td>PIR 1</td><td>0,66</td></tr><tr><td>PIR 2</td><td>0,69</td></tr><tr><td>SWIR 1</td><td>0,65</td></tr><tr><td>MNE</td><td>0,71</td></tr><tr><td>MNS</td><td>0,73</td></tr></table>

## 3.2. Modélisation spatiale de l'atténuation des Hm₀

### 3.2.1. Modélisation originale

La modélisation spatiale de l'atténuation des Hm₀ réalisée à partir des prédicteurs spectraux PIR1, PIR2, SWIR1 et des prédicteurs topographiques MNE et MNS originaux issus de l'imagerie LiDAR, affiche un coefficient de détermination R² de 0,70 et fait état de valeurs d'atténuation comprises entre -1,25 et 1,88%/m (FIGURE 3a).

Cette modélisation permet l'élaboration d'un modèle présentant des valeurs d'atténuation moyennées comprises entre 0,02 et 0,77%/m (FIGURE 3b).

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>FIGURE 3. a) Modélisation spatiale originale de l'atténuation des Hm₀ et b) modèle moyenné associé.</figcaption></figure>

### 3.2.2. Modélisation prospective
La modélisation spatiale prospective de l'atténuation des Hm₀, réalisées à partir des prédicteurs spectraux PIR1, PIR2, SWIR1 et des MNS et MNE simulés, présente quant à elle des valeurs d'atténuation entre -1,35 et 1,79%/m (FIGURE 4a).

Le modèle « à compartiments » réalisé à partir de la modélisation prospective présente des valeurs moyennes d'atténuation des Hm₀ comprises entre -0,10 et 0,64%/m (FIGURE 4b).

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>FIGURE 4. a) Modélisation spatiale prospective de l'atténuation des Hm₀ et b) modèle moyenné associé.</figcaption></figure>

### 3.3. Évolution 2018-2050 du service de protection côtière

L'étude du taux global d'évolution entre les deux modélisations, montre des valeurs comprises entre -2,60 et 2,60% sur le site d'étude (FIGURE 5a). Lorsque ce taux est étudié par l'intermédiaire du modèle basé sur les valeurs moyennées, les valeurs d'évolution contenues dans les compartiments entre 2018 et 2050 sont comprises entre -1,12% et 0,78% (FIGURE 5b).
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>FIGURE 5. a) Modélisation spatiale du taux global d'évolution et b) modèle moyenné associé.</figcaption></figure>

### 3.4. Évolution de la vulnérabilité des enjeux

L'application des différents modèles « à compartiments » dont les valeurs ont été standardisées, de 2018 et 2050, successivement, sur les enjeux situés en retrait du trait de côte, fait état de valeurs comprises entre 0,18 et 0,92 pour 2018 (FIGURE 6a), entre 0,18 et 1 pour 2050 (FIGURE 6b). Le taux global d'évolution entre les modélisations, appliqué aux enjeux, est également standardisé et présente des valeurs entre 0 et 1 (FIGURE 6c).
<figure><img src="image_43.png" /></figure>

FIGURE 6. Application des modélisations sur les enjeux, à partir a) du modèle original, b) du modèle prospectif, et c) du modèle de taux global d'évolution.

# 4. Discussion/conclusion

## 4.1. Corrélation des prédicteurs avec les valeurs d'atténuations

La présence des bandes spectrales PIR1, PIR2 et SWIR1 de l'imagerie WV-3 et des MNE et MNS dérivés de l'imagerie LiDAR, parmi les prédicteurs présentant les meilleures corrélations avec les valeurs d'atténuation des Hm₀, s'explique par leurs capacités respectives à fournir des informations sur les caractéristiques éco-physiologiques des communautés végétales de notre site d'étude, ainsi que sur les caractéristiques topographiques du site, qui sont les principaux éléments régissant la circulation des eaux. En effet, les bandes spectrales PIR1 et PIR2 sont particulièrement adaptées pour caractériser la structure anatomique des feuilles et sont utilisées, comme un indicateur du volume de la végétation (Collin et al., 2018). La bande spectrale SWIR1, quant à elle, révèle l'absorption de la lumière par l'eau, et permet de déterminer l'état de santé et de développement de la végétation (Collin et al., 2018). S'agissant des modèles numériques de surface et d'élévation dérivés de l'imagerie LiDAR, leurs fortes corrélations (0,73 et 0,71, respectivement) avec les
Prospective 2050

valeurs d'atténuation, s'expliquent par leur capacité à fournir des informations
attenantes à la topographie du site, la rugosité de la surface et les pentes.

4.2. Modélisation spatiale de l'atténuation des Hm₀

Les modélisations spatiales de l'atténuation des Hm₀, réalisées sur le site d'étude, mettent en évidence la capacité de protection qu'offrent les systèmes écogéomorphologiques littoraux face aux vagues et à l'aléa submersion marine.

Ainsi, pour le modèle réalisé à partir des données originales, les valeurs d'atténuation des Hm₀ sont comprises entre -1,25%/m et 1,88%/m sur l'ensemble du site d'étude (FIGURE 3a). La modélisation prospective présente, quant à elle, des valeurs sensiblement similaires, entre -1,35%/m et 1,79% (FIGURE 4a), venant ainsi confirmer l'hypothèse d'un maintien de la capacité de protection offerte par les systèmes écogéomorphologiques, à l'horizon 2050. Ces modélisations spatiales permettent la mise en lumière du rôle protecteur joué par les marais littoraux qui présentent les valeurs d'atténuations les plus importantes du site d'étude.

Ce rôle des systèmes écogéomorphologiques, et spécialement du marais littoral,
dans l'atténuation des vagues, est tout particulièrement observable à travers les
modèles « à compartiments », avec des compartiments présentant des valeurs
d'atténuation supérieures sur les secteurs présentant systèmes
écogéomorphologiques. Cette représentation des valeurs d'atténuation moyennées,
permet ainsi, au-delà des valeurs, d'identifier spatialement les secteurs du site
d'étude qui bénéficient d'une capacité de protection moindre de la part des systèmes
écogéomorphologiques. Ainsi, sur le site d'étude, il apparaît, à l'analyse des
différents modèles, originaux comme prospectifs, que les secteurs offrant un service
d'atténuation des vagues plus restreint se localisent sur les secteurs présentant peu
ou pas de végétation et une faible topographie, et qui ne présentent donc pas de
marais littoral développé.

4.3. Évolution 2018-2050 du service de protection côtière

L'étude du taux global d'évolution du service d'atténuation des Hm₀, entre les modélisations originales et prospectives, notamment par l'intermédiaire du modèle « à compartiments », met en relief deux constats.

En premier lieu, ce taux global d'évolution montre la capacité d'adaptation des systèmes écogéomorphologiques, qui par leur potentiel à s'exhausser naturellement, parviennent à maintenir un service écosystémique performant, bien qu'en léger recul, en matière d'atténuation des Hm₀. Ceci est tout particulièrement tangible sur les secteurs de marais littoraux à l'Est et à l'Ouest de la zone d'étude. En second lieu, ce taux global d'évolution permet d'observer l'accroissement des inégalités, à l'horizon 2050, entre les secteurs bénéficiant d'un service de protection performant de la part des systèmes écogéomorphologiques et ceux bénéficiant d'un service moindre, et dont les taux globaux d'évolution sont les plus négatifs.

Ainsi les enjeux identifiés comme étant ceux présentant une capacité adaptive
moindre avec la modélisation originale (FIGURE 6a), le restent avec la modélisation
prospective 2050 (FIGURE 6b). Néanmoins les taux globaux d'évolution entre les deux modélisations, originale et prospective, font état d'un recul plus important du service de protection dont bénéficient les enjeux situés derrière les secteurs ne présentant pas de marais littoraux et de cheniers développés (FIGURE 6c).

### Remerciements

Les auteurs remercient l'Agence spatiale européenne pour la fourniture des données d'imagerie satellite superspectrale WorldView-3, ainsi que le Service hydrographique et océanographique de la marine pour la fourniture des données d'imagerie LiDAR.

### Références

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Berger, G., Caline, B. (1991). Estimation of sedimentation rates in the Bay of Mont-Saint-Michel (France) by 210 Pb dating technique. A pilot study. Ocenianologica acta, Proceedings of the International Colloquium on the environment of epicontinental seas, Lille, 20-22 March 1990, vol. sp. n°1, p. 137-142.

Détriché, S., Susperregui, A-S., Feunteun, E., Lefeuvre, J-C, Jigorel, A. (2011). Interranual (1999-2005) morphodynamic evolution of macro-tidal salt marshes in Mont-Saint-Michel Bay (France). Continental Shelf Research, 31, p. 611-630.

French, J. (2006). Tidal marsh sedimentation and resilience to environmental change: exploratory modelling of tidal, sea-level and sediment supply forcing in predominantly allochtonous systems. *Marine Geology* 235, p. 119-136.

Collin, A. ; Lambert, N. ; Etienne, S. (2018). Satellite-based salt marsh elevation, vegetation height, and species composition mapping using the superspectral WorldView-3 imagery. *International Journal of Remote Sensing*, 39(17), p. 5619-5637.

McKee, K.; Rogers, K.; Saintilan, N. (2012). Response of salt marsh and mangrove wetlands to changes in atmospheric CO2, Climate, and sea level. *Global change and the function and distribution of wetlands*, p. 63-96.

Mcowen C.J.; Weartherdon, L.V.; Van Bochove J-W.; Sullivan, E., Blyth S.; Zockler, C.; Stanwell-Smith, D.; Kingston, N.; Martin, C.S.; Spalding, M.; Fletcher, S. (2017). A global map of saltmarshes. *Biodiversity data journal* 5, e11764.

Mury, A., Collin, A., Jeanson, M., James, D., Gloria, H., Pastol, Y., Etienne, S. (2020a), Mapping nature-based marine flooding risk using VHR wave, airborne LiDAR and satellite imagery: the case study of the Dol March (Bay of Mont-Saint-Michel, France), *Journal of Coastal Research*, Special Issue No. 95, p. 743-747.

Mury, A., Collin, A., James, D. (2020b), Protection naturelle contre la submersion, apport de l'intelligence artificielle, *Comité français de cartographie, numéro spécial « Cartorisk », soumis.

Stumpf, R. (1983). The process of sedimentation on the surface of a salt marsh. *Estuarine, Coastal and shelf science* 17, 5, p495-508.
# Trajectoire socio-écologique d'une commune de la Baie du Mont-Saint-Michel entre 1947 et 2014

Mathilde Letard¹, Antoine Collin¹, Dorothée James¹, Antoine Mury¹

1. EPHE, PSL Université Paris, CNRS LETG
15 Boulevard de la Mer, 35800 Dinard, France
mathilde.letard@ephe.psl.eu;

**RESUME.** Les conséquences environnementales du changement climatique global nous renvoient à la nécessité de prendre en compte l'interconnexion des sociétés et des écosystèmes. Dans cette optique, cet article appréhende l'évolution d'une commune de la Baie du Mont-Saint-Michel comme celle d'un socio-ecosystème, dont l'état est déterminé par les interactions entre ses composantes mais aussi par des forçages exogènes. Des séries temporelles de l'occupation du sol sont constituées à partir d'images aériennes anciennes et actuelles et permettent d'analyser la trajectoire socio-écologique de la commune. Les modèles de régressions linéaires attribuent en premier lieu l'anthropisation croissante de la zone à la croissance démographique, puis à des paramètres climatiques (R² = 0.87). Le développement de la population entraîne également la progradation du pré salé à proximité directe du bourg (R² = 0.97). Cependant, les prés salés de la zone semblent approcher d'un changement d'état : après une croissance parallèle à celle du bâti, ils connaissant un net recul qui semble lié à l'augmentation de la surface bâtie au-delà d'un certain seuil.

**ABSTRACT.** Climate change is bringing us back to considering the connection between societies and ecosystems. In this respect, this study aims at approaching the evolution of a small town of the Mont-Saint-Michel bay as the trajectory of a social-ecosystem influenced both by the interactions of its components and by external forcing. Airborne imagery is used to constitute land use time series in order to analyse the social-ecological trajectory of the town. Linear regression models show that population growth is the first explanation to increasing anthropization of the area, before climate factors (R² = 0.87). It is also the main factor of the progression of the salt marsh located right next to the city centre (R² =0.97). However, salt marshes of the sector seem to come close to change of state: after having followed a growing trend parallel to that of the urban area, they are shrinking significantly, which seems to be linked to the augmentation of the urban area beyond a given threshold.

**MOTS-CLES :** socio-ecosystème, séries temporelles, imagerie aérienne, modélisation, trajectoires

**KEYWORDS:** social-ecosystems, time series, airborne imagery, modelling, trajectories
# 1. Introduction

Les prés salés sont des écotones à végétation basse situés en zone intertidale. Ils fournissent des services importants aux sociétés côtières (Barbier et al. 2011), dont un support à la biodiversité locale (McOwen et al. 2017), le stockage de carbone atmosphérique (Johnson et al. 2014 ; McOwen et al. 2017) ou une protection naturelle des inondations et de l'érosion (Mury et al. 2020).

Régis par des processus complexes, leur suivi est nécessaire pour mieux les préserver des contraintes anthropiques et climatiques (Wiberg et al. 2019) auxquelles ils sont exposés. En effet, facteurs naturels et anthropiques se combinent pour déterminer l'évolution de la surface, de la biodiversité et de la morphologie des prés salés (Townend et al. 2010). Parmi eux, l'élévation, la végétation, la dynamique hydrosédimentaire (Townend et al. 2010 ; Fagherazzi et al. 2004, 2012), l'eutrophisation (Deegan et al. 2012), les aménagements humains (Bouchard et al. 1995), l'invasion par divers usages interférant avec leur régime naturel (Allen 2000), ou encore les changements climatiques comme la montée du niveau marin (IPCC 2018).

Ces mécanismes variés contrôlant l'apport et la fixation sédimentaires essentiels à l'existence des prés salés (Townend et al. 2010 ; Fagherazzi et al. 2004, 2012) expliquent la diversité des profils d'évolution de ces écosystèmes dans le monde. Si plusieurs études récentes font état d'un recul conséquent de leur surface globale (World Resources Institute 2005), les prés salés de certaines régions tendent au contraire à prograder (Détriché et al. 2011 ; Bouchard et al. 1995). C'est le cas en Baie du Mont Saint Michel, où la diversité des interactions qui conditionnent les marais littoraux est bien illustrée. Le fort marnage et le régime sédimentaire de la baie qui favorise la faible énergie des courants et le comblement sédimentaire leur permettent de progresser vers le large depuis plusieurs décennies. Cependant, la pression anthropique, l'exploitation des ressources naturelles et l'aménagement des côtes influencent également le développement des prés salés (Bouchard et al. 1995, Bromberg Gedan et al. 2009).

Le comportement des écotones côtiers mettant en jeu de nombreux paramètres, un raisonnement reconnaissant l'interconnexion de la société et de la biosphère et prenant en compte des forçages exogènes permettrait certainement une meilleure approche des changements qu'ils connaissent (Folke et al. 2011).

Cet article s'attache donc à évaluer l'évolution socio-écologique d'une commune côtière de la Baie du Mont Saint Michel via des séries temporelles d'évolution de l'occupation des sols constituées à partir d'images aériennes à haute résolution spatiale. Deux hypothèses sont émises et testées : (1) la démographie, la température, les précipitations, la vitesse des vents et le niveau marin conditionnent l'évolution du pré salé situé dans la zone et (2) expliquent l'anthropisation du site.
Trajectoire socio-écologique d'une commune ente 1947 et 2014

## 2. Matériel et méthodes

### 2.1. Site d'étude

La Baie du Mont Saint Michel est comprise entre la Péninsule du Cotentin et la Côte d'Émeraude, dans le Golfe Normand-Breton. Elle est caractérisée par un régime macro-tidal, son marnage faisant partie des plus élevés au monde (Archer 2013). La baie est délimitée au sud par le Marais de Dol, polder situé derrière la digue de la Duchesse Anne aux pieds de laquelle s'étendent d'importants prés salés recouvrant environ 40 km² (Valéry et Radureau 2014).

Le site d'étude choisi s'étend sur 6.5 km² autour de la commune du Vivier-sur-Mer, située dans la partie Ouest de la Baie du Mont Saint Michel, où les conditions hydrodynamiques sont plus calmes que dans la partie estuarienne de la baie. Délaissée par ses habitants dans la première partie du XXème siècle, la commune a connu un renouveau socio-économique avec l'essor de l'activité mytilicole et, plus largement, conchylicole, matérialisée par le développement du port « Le Vivier-sur-Mer/Cherrueix » qui est aujourd'hui le plus important complexe conchylicole d'Europe. Le socio-écosystème comprend un village, des champs, des prés salés ainsi qu'une partie de la zone intertidale. Un fleuve, dont l'estuaire se trouve au niveau du port, assure un apport sédimentaire aux prés salés depuis les terres, en complément de l'apport de sédiments des courants de la baie.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>FIGURE 1. Localisation du site d'étude autour du Vivier-sur-Mer</figcaption></figure>

### 2.2. Données

#### 2.2.1. Images aériennes

Dix prises de vues aériennes de sources diverses mises à disposition par l'IGN sont utilisées pour cette étude. Leurs caractéristiques sont résumées dans la Table 1.
<table><caption>TABLE 1. *Prises de vues aériennes utilisées pour l'étude et caractéristiques*</caption><thead><tr><td>Date</td><td>Bande d'observation</td><td>Résolution spatiale</td></tr></thead><tbody><tr><td>1947</td><td>Panchromatique</td><td>0.37 m</td></tr><tr><td>1952</td><td>Panchromatique</td><td>0.37 m</td></tr><tr><td>1961</td><td>Panchromatique</td><td>2.72 m</td></tr><tr><td>1966</td><td>Panchromatique</td><td>3.56 m</td></tr><tr><td>1978</td><td>Panchromatique</td><td>1.11 m</td></tr><tr><td>1986</td><td>Panchromatique</td><td>0.73 m</td></tr><tr><td>1989</td><td>Panchromatique</td><td>0.46 m</td></tr><tr><td>1996</td><td>Panchromatique</td><td>0.15 m</td></tr><tr><td>2002</td><td>Rouge + Vert + Bleu</td><td>0.5 m</td></tr><tr><td>2014</td><td>Rouge + Vert + Bleu + Infrarouge</td><td>0.5 m</td></tr></tbody></table>

### 2.2.2. Données climatologiques

Pour étudier l'influence du climat sur l'évolution paysagère, plusieurs variables extraites des simulations du climat entre 1951 et 2005 réalisées par Météo France, l'Institut Pierre Simon Laplace et le CERFACS sont exploitées. On dispose ainsi, pour chaque jour entre le 1er Janvier 1951 et le 31 Décembre 2005, de températures (en K), de précipitations totales (en kg/m²/s), et de la vitesse des vents (en m/s).

### 2.2.3. Données démographiques et historiques

Pour étudier l'influence de la démographie sur l'évolution paysagère, les recensements de population effectués par l'INSEE tous les 5 à 9 ans entre 1968 et 2007 sur la commune du Vivier-sur-Mer ainsi que les taux de variation de la population - solde naturel et migratoire - entre chaque relevé sont utilisés. D'autres informations sur la démographie, ainsi que sur l'aménagement progressif du port sont extraites de travaux sur l'histoire du Vivier-sur-Mer.

## 2.3. Méthodes

### 2.3.1. Préparation des imageries aériennes

Dix orthomosaïques sont générées à partir des images de chaque campagne *via* le logiciel Metashape. Elles sont ensuite géoréférencées sur la base de l'Ortholittorale V2 (2013-2014) et découpées selon l'emprise de la zone d'étude (logiciel ENVI).

Pour assurer une continuité dans les données employées, une bande panchromatique composite est calculée en sommant les informations des bandes rouge, verte et bleue pour les dates de 2002 et 2014. Toutes les images sont ensuite
Trajectoire socio-écologique d'une commune ente 1947 et 2014

ré-échantillonnées à 1 mètre de résolution spatiale, moyenne raisonnable pour détecter les objets socio-écologiques à très haute résolution spatiale afin de suivre leur dynamique, avec la méthode du plus proche voisin (logiciel ENVI).

### 2.3.2. Cartographie de l'occupation du sol

Une cartographie de l'occupation du sol est ensuite produite à partir de chaque image. Pour cela, une classification par maximum de vraisemblance est effectuée sur une combinaison de 8 attributs de texture obtenus par l'application de filtres sur l'image panchromatique. En effet, la bande panchromatique seule ne suffit pas à distinguer les différentes occupations du sol efficacement. La variance, l'homogénéité, le contraste, la dissimilarité, l'entropie, le moment d'ordre 2, la corrélation, et la valeur moyenne sont donc calculés pour multiplier l'information disponible pour le classifieur. La détection obtenue est ensuite corrigée localement par photo-interprétation, pour éliminer la confusion persistant entre les classes dont la signature spectrale est très proche sur les images panchromatiques anciennes.

Les classes définies pour la classification correspondent aux types d'occupation du sol cartographiés : pré salé, sédiments vaseux, sédiments coquilliers, bâti, routes et chemins, arbustive et arborescente, champs (pelouses et cultures), sol nu, eau.

### 2.3.3. Création de séries temporelles d'occupation du sol

La surface de chacune des classes est calculée pour chaque date à partir de la carte correspondante, afin d'obtenir des séries temporelles de surface.

Pour certains types d'occupation, il est nécessaire de disposer d'une série de valeurs annuelles sur tout l'intervalle de 1947 à 2014. Des interpolations sont donc réalisées en ajustant une courbe de tendance issue de modèles statistiques aux observations. Pour le pré salé et le bâti, les interpolations sont faites avec un polynôme de degré 4. La somme des surfaces des champs et des arbres ainsi que la classe « routes/chemins » sont interpolées linéairement. A chaque fois, le modèle retenu pour l'interpolation – polynômial ou linéaire – est celui pour lequel la valeur du coefficient de Pearson obtenu était la plus élevée.

L'eau présente dans la scène ne représente que les lagunes et bassins portuaires créés progressivement au fil du développement du port. Les valeurs intermédiaires sont ainsi ajustées en fonction des connaissances de l'histoire de l'aménagement du port.

### 2.3.4. Création de séries temporelles climatologiques et démographiques

Les données climatiques sont moyennées annuellement pour obtenir une série d'une valeur par an pour chaque paramètre entre 1951 et 2005.

Les recensements de l'INSEE ne renseignent la population qu'à certaines dates. A partir des données d'évolution démographique, la population est estimée entre 1968 et 2014. Pour les dates antérieures, des données historiques sur la population du Vivier-sur-Mer en 1936, 1957, 1962, 1965 et 1967 sont utilisées et reliées par des valeurs interpolées linéairement.
### 2.3.5. Création de séries temporelles de statistiques paysagères

Outre la surface de chaque occupation du sol identifiée, l'indice de Shannon est employé pour évaluer la diversité paysagère. Cet indice est défini comme suit :

$$H' = - \sum_{i=1}^{S} p_i \log_2 p_i \qquad (1)$$

Où H' est l'indice de diversité de Shannon, S le nombre de classes dans la scène et $p_i$ la proportion de la classe i par rapport à l'ensemble des classes.

L'indice suivant quantifiant l'anthropisation du paysage sur la partie « terrestre » de la zone (excluant sédiments vaseux et coquilliers) est également utilisé :

$$A = \frac{\text{Surface de sol artificiel}}{\text{Surface de sol naturel}} \qquad (2)$$

A est l'indice d'anthropisation. La surface de sol artificiel correspond à la somme des surfaces occupées par le bâti, les routes et chemins et l'eau (qui correspond aux bassins portuaires aménagés). La surface de sol naturel est quant à elle obtenue en additionnant les surfaces des champs, des arbres et arbustes, et du pré salé. Le sol nu n'est pas inclus car il est compliqué de caractériser sa présence comme un signe d'anthropisation ou non.

### 2.3.6. Modèles explicatifs à partir de régressions linéaires

Des régressions linéaires multiples sont réalisées pour tenter d'expliquer l'évolution de l'anthropisation du site d'étude et l'évolution de la surface du pré salé. Elles sont menées sur les données normalisées, afin de permettre la comparaison des coefficients de corrélation obtenus sans biais d'échelle.

## 3. Résultats

### 3.1. Cartes de l'occupation du sol pour chaque millésime

Les cartes obtenues par classification des 10 orthomosaïques sont présentées en Figure 2. 9 types d'objets sont distingués : les sédiments vaseux, les sédiments coquilliers, le pré salé, les routes et chemins, le bâti, le sol nu, l'eau, les champs (pelouses et cultures) et la végétation arborescente et arbustive.
Trajectoire socio-écologique d'une commune ente 1947 et 2014

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>FIGURE 2. Cartes de l'occupation du sol autour du Vivier Sur Mer de 1947 à 2014 :
a)1947, b)1952, c)1961, d)1966, e)1978, f)1986, g)1989, h)1996, i)2002, j)2014</figcaption></figure>

3.2. Séries temporelles de l'évolution de la surface des différentes occupations du sol

Ces cartes permettent de dresser l'évolution de la surface des différentes catégories de sol présentée en Figure 3. Les valeurs s'étendent de 0 à 2 506 716 m².
<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>FIGURE 3. Évolution de la surface des classes d'occupation du sol en mètres carrés de 1947 à 2014</figcaption></figure>

Les tendances d'évolution des classes principales sont présentées en Table 2.

<table><caption>TABLE 2. Tendances d'évolution des classes d'occupation du sol de 1947 à 2014</caption><thead><tr><td>Sujet</td><td>Tendance</td><td>Coefficient de détermination</td></tr></thead><tbody><tr><td>Pré salé (surface)</td><td>Positive (polynôme ordre 4)</td><td>0.98</td></tr><tr><td>Bâti (surface)</td><td>Positive (polynôme ordre 4)</td><td>0.97</td></tr><tr><td>Routes/chemins (surface)</td><td>Positive (linéaire)</td><td>0.83</td></tr><tr><td>Végétation (surface)</td><td>Négative (linéaire)</td><td>0.95</td></tr><tr><td>Diversité du paysage</td><td>Positive (polynôme ordre 2)</td><td>0.65</td></tr><tr><td>Anthropisation (indicateur)</td><td>Positive (polynôme ordre 4)</td><td>0.98</td></tr></tbody></table>

### 3.3. Modèles explicatifs de l'évolution socio-écologique

Les deux hypothèses testées s'avèrent pertinentes sur le plan statistique. L'hypothèse 1 est corroborée par le coefficient de corrélation de Pearson (évaluant
Trajectoire socio-écologique d'une commune ente 1947 et 2014

la pertinence du modèle) dont la valeur atteint 0.93 et par un coefficient de détermination R² (évaluant le pouvoir prédictif du modèle) de 0.87.

Pour l'hypothèse 2, le coefficient de corrélation de Pearson vaut 0.97 et le coefficient de détermination R² atteint 0.94. Celle-ci est donc également validée.

Les prédicteurs climatiques et démographiques n'ont pas tous le même impact sur l'anthropisation ou la surface du pré salé, comme l'illustre la Figure 4.

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>FIGURE 4. Influence des prédicteurs sur l'anthropisation (a) et sur la surface de pré salé (b) (les valeurs présentées sont celles des coefficients de régression linéaire)</figcaption></figure>

Finalement, on trouve que l'anthropisation et la surface de pré salé peuvent être prédites avec les équations suivantes :

$$A = -0,10 + 1,26 \text{ Pop} + 0,08 \text{ T} + 0,07 \text{ Nm} + 0,03 \text{ V} - 0,006 \text{ P} \quad (3)$$

$$S_{\text{pré salé}} = 0,42 + 1,44 \text{ Pop} - 0,15 \text{ Nm} - 0,06 \text{ V} - 0,04 \text{ T} - 0,01 \text{ P} \quad (4)$$

Où A correspond à l'indice d'anthropisation à un instant donné, S<sub>pré salé</sub> à la surface de pré salé à un instant donné et Pop, T, Nm, V et P sont respectivement la population, la température, le niveau marin, la vitesse du vent et les précipitations à ce même instant.

## 4. Discussion

L'étude des séries temporelles de l'occupation du sol permet d'identifier les trajectoires d'évolution du socio-écosystème de la zone du Vivier-sur-Mer. Les cartes et les séries de surfaces obtenues montrent un changement radical du socio-écosystème. En deçà de la digue, on passe d'un bourg entouré d'un paysage bocager à une petite ville au bâti organisé (quartiers résidentiels à voirie curviligne, zone industrielle portuaire) entourée d'un openfield. Les séries temporelles corroborent cette observation : l'évolution de la surface des arbres et celle de la surface des champs sont symétriques. Lorsque les champs s'étendent, l'étendue des arbres et des haies diminue et inversement. L'augmentation significative de la surface bâtie traduit quant à elle le développement de l'activité portuaire et de la ville, et donc l'essor socio-économique à la suite de l'installation du port conchylicole.
Au-delà de la digue, le pré salé se développe : sa surface de 2014 représente plus du double de sa surface en 1947, témoignant d'un apport sous-jacent en sédiments important (Valéry et Radureau 2014).

Ces changements paysagers sont matérialisés par la croissance de la diversité du paysage, mais aussi et surtout par l'anthropisation, qui connaît une croissance polynomiale depuis 1947. Les résultats des régressions linéaires multiples montrent que l'anthropisation croissante et la progradation du pré salé sont la conséquence de forçages exercés par des paramètres exogènes sur le socio-écosystème. La pression anthropique – traduite par la croissance démographique – est le paramètre influençant le plus l'évolution du paysage. Ces résultats constituent non seulement un modèle prédictif rétrospectif mais aussi prédictif. Le coefficient de détermination élevé obtenu pour les deux modélisations laisse penser que l'évolution future du socio écosystème pourrait être modélisée à partir des projections climatiques du GIEC (IPCC 2018) et des projections de croissance démographique de l'INSEE ou des Nations Unies.

L'étude de l'interaction des composantes du socio-écosystème renseigne également sur les trajectoires d'évolution observables. Le graphique de la Figure 4 lie la surface du pré salé (en ordonnée) et celle du bâti (en abscisse). Les valeurs s'étendent de 151 551 pixels à 1 586 695 mètres carrés.

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>FIGURE 5. Surface des prés salés en fonction de la surface du bâti en mètres carrés de 1947 à 2014</figcaption></figure>

L'étude de l'évolution de la surface du pré salé en fonction de celle du bâti – intrinsèquement liées comme le montrent les résultats des régressions – montre que le développement du bâti entraîne celui du pré salé, les courbes évoluant quasiment parallèlement entre 1960 et 2002. Ceci est cohérent, puisque l'artificialisation des sols change la dynamique d'écoulement des eaux, permettant un apport de sédiments au pré salé via le fleuve. Il semblerait toutefois qu'il existe un pallier d'augmentation du bâti au-delà duquel l'effet inverse se produit : depuis 2002, le
Trajectoire socio-écologique d'une commune ente 1947 et 2014

bâti continue d'augmenter mais le pré salé connaît un net recul. Ceci peut s'expliquer par l'invasion croissante du pré salé par les activités humaines : entre 2002 et 2014, les infrastructures portuaires s'agrandissent, grignotant toujours plus sur le pré salé, et la zone de pré salé défrichée pour des usages loisir à l'Ouest de la zone est plus étendue. Les facteurs naturels, matérialisés par une tempête en 2014, ont également un rôle-clé dans ce changement de trajectoire. Cependant, on peut supposer que cela laisse présager un changement d'état du pré salé, qui pourrait subir de manière plus marquée les forçages anthropiques (Folke et al. 2011).

Il pourrait être intéressant de pousser l'analyse de résilience du socio-écosystème plus loin, afin de mieux anticiper les changements à venir. Pour cela, une analyse de l'évolution des taux de croissance de chacune des classes pourrait être utile, et confirmerait peut-être l'arrivée d'une bifurcation dans la trajectoire d'évolution du pré salé (Scheffer 2010). Il serait également opportun d'exprimer statistiquement le phénomène de débocagisation observable par la simple observation des cartes. En effet, celui-ci a des conséquences évidentes sur le ruissellement des eaux et donc des sédiments terrestres vers le pré salé.

Finalement, l'étude montre que l'analyse des tendances d'évolution des différentes occupations du sol d'un socio-écosystème permet d'expliquer les dynamiques d'évolution des prés salés. Il est cependant important de noter que la méthode de classification retenue et le recours à une correction par photo-interprétation ont un impact sur la précision des valeurs de surfaces calculées. Si les données chiffrées pouvaient être précisées par une méthode de classification plus performante (ex., apprentissage profond, Letard et al. 2020), l'allure des séries temporelles obtenues permettrait toutefois bien d'envisager les trajectoires socio-écologiques rétrospectives et prospectives du site d'étude du Vivier-sur-Mer. Celui-ci semble se rapprocher d'une bifurcation dans son régime d'évolution : la pression anthropique, force motrice principale de la progradation du pré salé, pourrait avoir franchi un seuil et devenir un frein à celle-ci.

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<figure><img src="image_49.png" /></figure>

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

<figure><img src="image_51.png" /></figure>
<figure><img src="image_52.png" /></figure>
Isovist computation of outdoor
environment with semi-dense line
SLAM and monocular camera

Thomas Le Jan¹, Myriam Servières¹, Thomas Leduc²,
Vincent Tourre¹

1. AAU, Ecole Centrale de Nantes, Nantes
thomas.le-jan@eleves.ec-nantes.fr, firstname.lastname@ec-nantes.fr

2. AAU, CNRS, ENSA Nantes, Nantes
thomas.leduc@crenau.archi.fr

ABSTRACT. Isovists are powerful tools for the morphological analysis of urban spaces, allowing us to account for the characteristics of the visible space from a given point of view. However, computing isovist field from digital model is limited by the quality of the model, and computing isovist field of the real environment with LiDaR sensors is limited by its cost and the setup of cumbersome equipment (eg. on a car). To allow the use of lightweight devices, we propose a method to compute isovists from a single monocular camera, catching a path in an urban environment. This method uses SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) and ray casting algorithms. Our results are compared against digital model's isovists.

RÉSUMÉ. Les isovists sont des outils performants d'analyse morphologique des espaces urbains permettant de rendre compte des caractéristiques de l'espace visible à partir d'un point de vue donné. Cependant, le calcul des champs d'isovists à partir d'un modèle numérique est limité par la qualité de ce modèle, et le calcul des champs d'isovists d'environnement réel à l'aide de capteurs LiDaR reste limité par son coût et la mise en place d'un équipement encombrant (par exemple, sur un véhicule). Pour permettre l'utilisation d'équipement portable, nous proposons d'établir une méthode d'obtention d'isovists à partir d'une caméra monoculaire captant un parcours dans un environnement urbain. Cette méthode est basée sur les algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) et de lancer de rayons. Les résultats obtenus par notre méthode sont comparés à ceux obtenus sur un ensemble d'isovists calculés sur un modèle numérique 3D simplifié de la ville.

KEYWORDS: Isovists, camera, space reconstruction

MOTS-CLÉS : Isovists, caméra, reconstruction de l'espace
# 1. Introduction

Isovists and isovist fields are conceptual tools used to carry out morphological analyses of architectural and urban spaces. They were developed and theorized in the 70s (Benedikt, 1979). An isovist determines the available space in a direct line of sight from a given position in an architectural or urban environment. As the visibility of the urban space is part of the urban design qualities identified by urban planners (Ewing, Handy, 2009), isovists are particularly relevant to evaluate the quality of an urban space. Depending on the dimension of the space, these isovists have a polygonal (2D) or polyhedral (3D) shape.

They're usually computed from a digital urban model extracted from a GIS, which is a simplified representation of the urban environment. Some methods can calculate isovists along a route caught with sensors, such as LiDaR (Schmid, Stülpnagel, 2018), but the use of these powerful sensors is not accessible to as many people as possible and this may be very inconvenient because of the cumbersome equipment that requires additional transport (e.g. on a car). Although there is more consumer LiDaR equipment available, here we focus on sensors that are embedded in everyone's smartphones. It is possible to reconstruct a map of the environment with lightweight sensors, for example monocular cameras, using SLAM algorithms (Simultaneous Localization And Mapping). SLAM addresses the computational issue of constructing or updating a map of an unknown environment while simultaneously keeping track of the observer's location. Time-of-flight camera are also available on several smartphones, but their actual depth performances and sensitivity to lighting conditions, among others drawbacks, prevent us to use them to reconstruct outdoor environments.

In this article, we propose a method to delineate an isovist field from a video caught on a simple monocular camera (video-based isovists), using SLAM algorithms. To check the consistency of our results, we will confront them to the isovists generated from a digital urban model (mockup-based isovists).

# 2. Previous Works

SLAM algorithms provide a fairly accurate estimation of the trajectory of a camera while reconstructing the environment in which the camera evolves. Usually, SLAM algorithms return a point cloud mapping the environment, so-called *reconstructed map*. Depending on the SLAM method, the point cloud can be sparse (e.g. ORB-SLAM2 (Mur-Artal, Tardos, 2017), PTAM (Klein, Murray, 2007)), dense (e.g. DTAM (Newcombe *et al.*, 2011)) or semi-dense (e.g. (Engel *et al.*, 2014)). The sparse methods detect feature points on keyframes and they are assigned 3D coordinates in the *reconstructed map*. The dense methods rather give depth to almost every pixel of a keyframe. The map is then reconstructed by overlapping the different depth maps. Finally, semi-dense methods fall midway between sparse and dense methods. They detect
Outdoor isovist computation with SLAM

areas of interest in keyframes and assign a depth to every pixel of these areas.
Unfortunately, these methods each present some weaknesses. Indeed, a sparse
point cloud may be fairly accurate but, due to its lack of density, it does not
permit to reconstruct real obstacles (there are not enough feature points de-
tected). Dense and semi-dense methods can return much denser point clouds
but the returned maps will be very noisy.

Some recent methods (He *et al.*, 2018) can reconstruct a map of the en-
vironment with lines instead of points, which makes it easier to reconstruct
accurate surfaces using Delaunay triangulation. The method implemented in
this paper uses a semi-dense version of ORB-SLAM2 (Mur-Artal, Tardos, 2015)
to generate a semi-dense point cloud and extract lines from it.

SLAM methods often include loop closure which improves tracking and
mapping by recognizing places already visited by the user. Then the associated
map points and camera poses are adjusted according to their previous values.

There are some methods that allow isovist computation from point clouds
(Díaz-Vilariño et al., 2018). These methods are based on space discretization.
Once space is subdivided into voxels, we determine if the voxels are occupied
or empty by the number of points they contain. Then by ray-casting, we
determine if the voxels are visible or obstructed which gives us our isovist.
There are limits to these kinds of methods. The first is that the returned
isovists won't be a vector object, as it is computed in a discretized space. The
second is that the method expects a dense and accurate point cloud to clearly
model the environment, which is not the case of the previous common visual
SLAM methods.

The other simple way to compute isovists as vector objects is to apply ray-
casting on surfaces, instead of points. That is possible with semi-dense-line
SLAM (He *et al.*, 2018) and its surface reconstruction method.

3. Proposal – Lightweight Real Isovist: LIRI

Our method's workflow is shown in Fig. 1. It is based on semi-dense-line
SLAM algorithm (He *et al.*, 2018), which can reconstruct surfaces from semi-
dense point cloud obtained by video processing (Fig. 2). We use a smartphone
monocular camera but this method is standard enough to be applied to any
type of monocular camera provided that we know its intrinsic parameters,
which can be computed by camera calibration. So we have a 3D model of the
environment made of triangles and an estimation of the sensor trajectory in the
*reconstructed map*. The different poses returned by the algorithm are located
in the coordinate system of the first detected keyframe. The global orientation
of the *reconstructed map* then depends on the orientation of the camera lens
during the detection of the first keyframe. In order to ease the comparison
between video-based isovists and mockup-based isovists and to stabilize the
<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>Figure 1. Workflow of our method.</figcaption></figure>

skyline, we use an additional phone stabilizer, minimizing the camera orientation error. The phone stabilizer doesn't impact the standard and lightweight setup hypothesis. The resulting model has some outlier triangles that don't represent real assets so we apply a filter upon the area and the perimeter of the triangles to eliminate the outliers. This filter was set up experimentally.

We use a ray-tracing based method to compute isovists from the reconstructed map of the environment and estimated trajectory. We scan the environment using a panoptic approach in the horizontal plane of vision. To compute ray-tracing, we use the Möller-Trumbore intersection algorithm (Möller, Trumbore, 2005) that can quickly calculate the intersection point between a triangle and a ray in 3D space, without using plane equations. For each ray, we look at every triangle and determine the intersection point, if it exists, and we only keep the nearest intersection point from the ray origin. By connecting the intersection points obtained in the different directions we can reconstruct the isovist for a given position. Finally, if we aggregate the different isovists obtained by the positions along a trajectory, we have the isovists field related to that trajectory.

To compare our method to the topographic-based model, we have to transform our data in a geographical context. So we have to apply scaling, translation, and homothety (dilation) but also extract geographical coordinates of
Outdoor isovist computation with SLAM

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Figure 2. Surfaces reconstructed with semidense-line SLAM method. The red line represents the trajectory of the sensor.</figcaption></figure>

one of the points of the trajectory. In our case we focus on the first point
which corresponds to the first moment a keyframe is detected. The position of
the camera associated with this first keyframe is predominant; we determine it
empirically with the help of orthophotographs. We use a similar method to get
the scale factor: we determine manually the geographical location of two points
of the trajectory, using a GIS and orthophotographs, and we calculate the dis-
tance between them in the *reconstructed map* and in the topographic-based
model. By applying this factor to our data, it is now possible to implement
the estimation of the trajectory in the digital model to compute mockup-based
isovists<fnref n="1" />. We can also compare the isovists obtained by both models.

<footnote n="1">1. To calculate the mockup-based isovists, we use standard topographic data sets such as the ones provided by the IGN BD TOPO® database (June 2020 edition) and the t4gpd Python plugin (Leduc, Leduc, 2020).</footnote>
4. Results

We present here the results on one dataset collected in the city of Nantes.
We suppose that the user made a single one-way journey. We also implement
an arbitrary limit distance for the ray-casting, based on the size of the *re-constructed map*. The computation has been conducted on a PC with 8GB
RAM, 8x Intel Core i7 CPU 2.60 GHz, using Ubuntu 16.04 64 bits. With
these characteristics, semi-dense-line SLAM ran for half an hour to fully map
the environment from a one minute video. Then our method takes about two
minutes to generate the 164 isovists related to the video.

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Figure 3. Comparison of isovists field. Left: video-based isovists.
Right: mockup-based isovists.</figcaption></figure>

A quick comparison (Fig. 3) of the video-based and mockup-based isovists
shows the similarities and the differences between the two models. Thus, the
video-based isovists from the first poses of the trajectory are very circular,
because of the limited field of view of the camera that doesn't allow the SLAM
method to reconstruct the environment behind the observer. As seen in Fig. 3
left, as the scene behind the observer is not reconstructed, there is no mask
(i.e. no building facades) to stop the rays. This lack of mask casts the rays to
the limits of the artificial horizon (which is here of very limited range) which
explains the circularity of the resulting shape. The video-based and mockup-
based isovists attached to the following poses seem pretty similar. Finally, the
last poses show again some differences. This is caused by the fact that video-
based isovists take into account walls delineating private plots while mockup-
based isovists only consider buildings surfaces. The fences detected in the video
are not present in the 3D model derived from standard datasets.
Outdoor isovist computation with SLAM

To go beyond visual comparison of the different isovists, we used four mor-
phological indicators:

- Perimeter : P

- Area : A

- Ellipticity factor : $\epsilon = \pi \times L^2/4A$

- Convexity defect : $e_{conv} = A/A_{hull}$

With *L*, the largest distance between two vertices of the polygon and *A*<sub>hull</sub>
the area of the convex hull of the polygon.

The ellipticity factor reflects the compression of a circle to form an ellip-
soid and the flattening of the isovist. The convexity defect reflects the convex
aspects of an isovist, especially the presence of concavity.

All these four parameters give information upon the global form of an isovist.
We then compute these parameters for one in ten of the isovists.

By observing the Fig. 4, 5 and 6 we can separate the isovists into three
main groups whose limits are indicated by green dashed lines in the figures.
The first group may contain the isovists corresponding to the first poses of
the trajectory. In this group, the video-based and mockup-based isovists show
some differences. Indeed the first video-based isovists of the trajectory are
almost circular, because of the lack of information of the *reconstructed map*
in the first poses of the trajectory. This lack of information is due to the
camera's limited field of view. This period during which the SLAM algorithm
has not reconstructed the environment with enough information yet could be
considered as an initialization phase.

The second group contains the next isovists. Here, the video-based and
mockup-based isovists show much more similarities than in the first group.
This is because there is enough information in the video to fully map the
environment and the digital model is similar to what we can see in the video.

Finally, the third group contains the isovists of the last poses of the trajec-
tory. Here the video-based and mockup-based isovists show differences. This
may be explained by the fact that the video shows the reality of the envi-
ronment, with additional occlusions such as walls or fences delineating pri-
vate plots, while the digital model only considers buildings as polygons. The
environment around the latter part of the trajectory contains a lot of these
additional occlusions.

It can also be seen from Fig. 7 that the convexity defect graph of video-
based isovist is less constant and overall higher than the mockup-based isovist
convexity defect graph. This indicates the presence of more occlusion leading
to more concavity, which corresponds to the less smooth real environment.
<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Figure 4. Perimeters (m) of video-based (blue) and mockup-based (red) isovists.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>Figure 5. Areas (m²) of video-based (blue) and mockup-based (red) isovists.</figcaption></figure>
Outdoor isovist computation with SLAM

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Figure 6. Ellipticity of video-based (blue) and mockup-based (red) isovists.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Figure 7. Convexity defect of video-based (blue) and mockup-based (red) isovists.</figcaption></figure>
In this way, video-based isovists generated by our method more accurately reflects the reality of the environment, as long as there are enough data provided by the video.

**5. Conclusion, Discussion and Perspectives**

In this paper, we presented a process to generate isovists from a video recorded with a monocular camera, in an urban street. If the video shows enough information, the video-based isovists are pretty similar to the ones generated using standard topographic datasets, provided the viewing distance. There is even evidence to suggest that our method gives additional details upon the real environment, compared to the digital urban model, by taking into account some obstacles that are not houses or buildings.

Our method can be used to further improve the digital model by taking into account real assets obstructing the user's view represented by video-based isovists; thus tackling the well known updating problem in GIS. Moreover, the video-based reconstruction of the shape of the immediate surroundings could help several applications, eg. the display of geolocalised information in augmented reality.

Our method cannot run in real-time due to the important amount of calculation during the mapping of the environment in the semi-dense-line SLAM algorithm. This forced us to use short videos to test our method and thus to work on small environments, and this is why we limited the range of the isovists. This issue could be solved using a more powerful computer and longer videos of the environment. We could also use the loop closure of the SLAM algorithm to optimize the *reconstructed map* by recognizing places already visited by the user.

Another axis of improvement would be to automatize the acquisition of world coordinates and scale factor of the *reconstructed map* of the environment and the estimated trajectory. This may be done by getting the camera's metadata giving GPS coordinates and orientation of the sensor. This would also allow an automatic correspondence of video-based and mockup-based isovists.

Our method is not dependent on any kind of device, and any monocular video – if we know the intrinsic parameters of the camera – can be taken as an entry. Considering that a limit of the video-based isovists is the limited field of view of a simple monocular camera, we may wonder about the possibility to extend this method to omnidirectional cameras. Indeed omnidirectional cameras can catch videos with a very large field of view and adapting this method to this kind of camera only demands to adapt the mathematical model of the SLAM algorithm from pinhole model to unified model (Caruso et al., 2015). Using omnidirectional cameras implies processing more pixels which
Outdoor isovist computation with SLAM

may make the calculations heavier but we would have complete video-based
isovists rather than half video-based isovists for the first poses of the trajectory.

Furthermore, it would be interesting to add semantic treatment to our video
in order to optimize the surface reconstruction. It's an approach which is
already used by MIT-SPARK (Rosinol et al., 2020) but with stereo cameras.
This approach may soon be extended to monocular cameras which could also
be inserted in our method.

Another very recent method (Yang et al., 2020) allows user to reconstruct
in real-time a dense surface mesh of the environment with a mobile device
equipped with an embedded monocular camera. This method has given inter-
esting results in indoor environments. We could imagine applying it to outdoor
environments to replace the semidense-line SLAM.

As future work, we could directly compare isovist field extracted from LiDaR
point cloud with mock-up based isovist. Such a comparison could validate our
method, taking the point cloud as a reference.

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# Implementation of a solar model and shadow plotting in the context of a 2D GIS: challenges and applications for the cooling effect of tree-covered based greening solutions in urban public spaces

Thomas Leduc¹, Xenia Stavropulos-Laffaille¹, Ignacio Requena-Ruiz¹

1. AAU-CRENAU, UMR 1563 CNRS/ECN/ENSAG/ENSAN
ENSA Nantes, 6 quai François Mitterrand, BP 16202, 44262 Nantes, France
thomas.leduc@crenau.archi.fr

**RESUME.** L'adaptation des espaces publics aux épisodes de chaleur intense est désormais un défi majeur pour la ville. Dans cette optique, cet article présente une contribution qui vise à délimiter et à traiter l'ombre au sol, qu'elle provienne des bâtiments ou du couvert arboré. Après une comparaison aux tracés des ombres obtenues via deux outils de référence, nous présentons un site urbain qui mélange des ombres d'origines différentes ainsi que divers indicateurs. L'objectif est ici d'aider les concepteurs urbains à trouver des solutions permettant de distinguer les contributions respectives des ombres, leur évolution annuelle et les éventuelles continuités d'ombres spatiales ou temporelles.

**ABSTRACT.** The adaptation of public spaces to episodes of intense heat is now a major challenge for the city. With this in mind, this article presents a contribution aimed at delineating and handling the ground shadow, whether it comes from buildings or from the tree canopy. After a comparison with shadows obtained via two reference tools, we present a real urban site that mixes shadows of different origins and, in addition, different indicators. The aim of these indicators is to assist urban designers with solutions that make it possible to distinguish the respective shadow contributions, their annual evolution and potential spatial or temporal continuities.

**MOTS-CLES :** carte des ombres, ombre urbaine, ombre du couvert arboré, microclimat urbain, conception basée sur l'ombre

**KEYWORDS:** shade map, urban shade, tree canopy shade, urban microclimate, shade-based design
# 1. Introduction

The urban heat island (UHI)<fnref n="1" /> phenomenon (Sobstyl et al., 2018) is a bioclimatic response specific to compact high-rise urban districts, amplifies these overheating, exposes populations to high health risks, and significantly alters living conditions in the built environment (Davis and Gertler, 2015). Both climate and demographic pressures constraint decision-makers to organise urban lifestyles according to mitigation and adaptation strategies, which nowadays focus on how to cool down the urban space in short and mid-term.

(Aram et al., 2019) consider four groups of urban cooling strategies: i) vegetative cover, ii) stack night ventilation, iii) water bodies and iv) modification of surface albedos. (Ruefenacht and Acero, 2017) highlight the relevance of shading as a “key measure to improve Outdoor Thermal Comfort (OTC) and mitigate UHI because it leads to the reduction of air and surface temperature and can therefore result in cooling benefits”. In this regard, (Middel et al., 2016) enhance “the importance of solar access active management”. Considering outdoor air temperature difficult to control, (Aleksandrowicz et al., 2020) observe that sunlight exposure in streets is easier to regulate since it is directly linked to design decisions; therefore, they consider “outdoor shade as a primary comfort indicator”.

We argue that a tool developed in the context of a standard GIS (based on shade index, tree canopy cover, etc.) can help in quantifying the microclimatic qualities of urban spaces revealing, for instance, sunlighted areas requiring shade intensification or, conversely, strategic shaded areas that deserve to be protected. The strictly geometric aspects of shading is essential in answering simple questions like: where are located the “shadow fences”<fnref n="2" /> generated by the urban environment at a given date and time? What is the fraction of space, for a predefined study area - which is in shadow for a given date and time? What is the tree canopy contribution to the total shade cover? What is the evolution of this contribution over the summer period, the crown remaining unchanged? What areas are shaded for at least 3 hours on a hot summer day? Or even, to satisfy a constraint of temporal continuity, what areas are shaded for at least 3 consecutive hours on a hot summer day? Or even, do these areas guarantee spatial continuity in order to allow comfortable pedestrian mobility?

Simulation softwares such as Solene (Miguet and Groleau, 2002), Ladybug (Roudsari and Pak, 2013), UMEP-SOLWEIG (Lindberg et al., 2018) or ENVI-met<fnref n="3" />, already allow shadow studies. Some of them (Solene and Ladybug) run as plugins of computer-aided design programs that do not offer the functionalities of GIS (power of synthesis of 2D maps, capacity to process large geographic areas, etc.) and require

<footnote n="1">¹ As (Ruefenacht and Acero, 2017) summarizes: UHI “occurs because cities consume huge amounts of energy in electricity and fuel, have less vegetation to provide shade and cooling, and are built of materials that absorb and store energy from the sun”.</footnote>

<footnote n="2">² We borrow this expression from (Knowles, 2003) to underline the fact that shadowing can also, in itself, generate constraints useful to the urban planner during a design phase (in reference to the solar envelope concept).</footnote>

<footnote n="3">³ ENVI-met is a German trademark (No. 304 73 896), https://www.envi-met.com/</footnote>
Solar model and shadow plotting in the context of a 2D GIS

a particular expertise in architectural design. Therefore, their implementation by the
geographic information departments of municipalities is difficult. In the contrary,
UMEP-SOLWEIG has been embedded into a GIS. Nevertheless, they require digital
surface and terrain models. In addition, the raster-based processes do not allow the
shadow fences to be handled as simply as standard vector entities.

This article aims to highlight the interest of a specific vectorial development in a
standard GIS to answer the questions mentioned above. After a presentation of the
solar model and the treatment of mineral and vegetal shadows that we have
implemented, we will present the mechanism for calculating multiple shadow
overlaps. In the next section, we will highlight the interest of these developments in
one case study of the Coolscapes research program. Finally, we will discuss the
contributions of our tool to a microclimate sensitive urban space design.

**2. Method**

Two main principles guide our methodological development: replicability and transportability on the one hand, and ease of implementation on the other. To guarantee these two principles, we use standard topographic data sets such as the ones provided by the IGN BD TOPO® database (June 2020 edition) and a widely distributed free and open source software (QGIS Development Team, 2020). It is noteworthy that the presented method of shadow simulation and mapping is potentially applicable at larger scales, e.g. district or city scale.

**2.1. 3D processing in the context of 2D GIS**

The sun path geometry and the delineation of the cast shadow generated by
buildings and tree canopies are intrinsically three-dimensional urban issues. Our aim
is to identify shaded areas that allow the city dweller to cool down; therefore, we
simply delimit these areas on a horizontal plane at a pedestrian level (in this case, we
choose the ground plane). This simplifying hypothesis allows us, at the end of a 3D
processing presented later on, to produce a classical 2D cartography in the context of
a standard GIS.

**2.2. Implementation of the sun path model**

Pysolar and PyEphem are Python implementations of ephemerides that allow estimating the trajectories and positions of the sun over time. To ensure consistency with the laboratory's simulation tools, we have implemented the ephemeris model of the Solene software in the context of our GIS simulation. A systematic comparison of the positions returned by Pysolar with those of our simulation shows that the respective solar heights differ by less than 1% on annual average.

**2.3. Shadow cast from a collection of right prisms**

The topographic data sets employed here provide a 3D metric and vector
description (structured in objects) of the elements of the territory and its
infrastructures, usable on scales from 1:5,000 to 1:50,000. More precisely, this
description consists in a set of polygons (sort of flat roof footprints) completed with an attribute equal to the height of the corresponding building. This twofold information allows us to generate a collection of right prisms each one representing a building in the urban model. The direction of the sun's beams being predetermined, it is then possible to i) calculate the ground shadow of each right prism, ii) and to proceed to a geometric union of all shadows.

## 2.4. Shadow cast from the tree canopies

Nantes Metropole's geographic information services provided us with a database of 75,156 trees in the conurbation. In addition to the point position of each trunk, this data includes various attributes such as the height of the tree, the circumference of the trunk, the species of the tree, etc. In the first version of tree modelling, we developed three different crown models: the first is spherical, the second cylindrical and the third conical. Based on the tree attributes and positions as well as the crown model and the sunbeam direction, we have then implemented a ground shadow model (the projection of a sphere being an ellipse for example). As in the case of the building shadows, at the end of the process we proceed to the geometric union of all tree shadows in order to deal with possible overlaps.

## 2.5. Management of shadow overlaps over several (consecutive) hours

To identify areas in the shade for several hours (possibly consecutively), we need to make multiple geometric intersections, the combinatory of which are potentially substantial (for example, being in the shade for 2 hours can be translated multiply: 10 am-11 am and 3 pm-4 pm, 1 pm-3 pm, etc.). To deal efficiently with this issue and bypass these numerous intersections, we proceed in three steps: i) geometric union (via the *unary_union* operator) of the shadow contours, ii) *polygonization* of the network of polylines thus produced, iii) for each polygon resulting from the *polygonization*, calculation of the number of enclosing shadow zones.

# 3. Case study and experimental setup

## 3.1. Case study: Graslin district in Nantes (France)

The study site is located in the centre of Nantes (France), including parts of the Graslin district. This area consists of 13.6 ha, 293 building footprints representing a total floor area of about 6.4 ha, and 98 trees. Its altimetry varies from 6 to 30 meters and the average height of the buildings is about 15.7 meters (with a standard deviation set at 5.8 meters). The explained method is applied to this site with a special interest in the urban garden called "Cours Cambronne". This classic French garden, lined with buildings and trees, covers about 0.9 ha and presents various shaded areas (from both surrounding buildings and 64 trees) that modify comfort indexes and citizens practices (i.e., sitting places and trajectories). It is roughly 180 metres long and 50 metres wide. It also has the advantage of crossing shadows from the tree cover (rows of trees) and the building environment, all on a relatively flat ground.
Solar model and shadow plotting in the context of a 2D GIS

## 3.2. Experimental setup

In order to test our methodological proposal and respond to the research questions, we have defined several parameters as follows. Regarding the choice of representative dates and times for the annual sunshine simulation, we have chosen the 1st, 11th and 21st of each month. For each of these days, we have made a calculation with a hourly time step from 10 am to 4 pm. Regarding the choice of a representative summer day, we opted for July 21st. Regarding the tree modelling in this area, after empirical evaluation on site, we chose a cylindrical crown model with two distinct parameterizations. Eight trees in the Courtyard have a total height of 15 metres, a crown height of 10 metres and a crown radius equal to 5 metres. The rest of the trees are modelled with a total height of 9 metres, a crown height of 6 metres and a crown radius of 3 metres. It is noteworthy that although the trees in the area are deciduous, we do not consider the change in the crown due to seasonality.

# 4. Experimental verification

## 4.1. Comparison of shadows in the context of a CAAD software

The objective of this section is to use the solar model and the shadow engine implemented natively in the SketchUp software, to compare the shadows computed by the t4gpd plugin in the context of a GIS with those of a tool widely used by architectural practitioners. For that, we first import the building footprints and tree positions to build the corresponding 3D model using the SketchUp *pushpull* mechanism. We then import the shadow polygons produced by our simulations (through the SHP file format) and compare them visually to the shadows produced by the SketchUp shadow engine. Fig. 1 shows that these two shadow features match satisfactorily.

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>FIGURE 1. Comparison of the native SketchUp shadow features (in grey) with those from the t4gpd plugin (red polylines), on July 21 at 10 am UTC.</figcaption></figure>