the scientific community (FAO, 2015; Prăvălie et al., 2021). Accurately modelling the spatial distribution of SOC is essential for efficient soil management and for optimizing sampling efforts (Radočaj et al., 2024), which can be costly and time-consuming. Intensive agriculture, erosion, and climate change alter carbon storage in soils, leading to reduced soil fertility and increased CO₂ emissions (Lal, 2004; Ontl & Schulte, 2012). Sophisticated algorithms like RF and DNN are renowned for their ability to accurately model SOC levels. RF is particularly adept at handling non-linear relationships (Pouladi et al., 2023), while DNN excels at capturing intricate patterns within datasets (Odebiri et al., 2022). An example of this is evident in a study by Odebiri et al. (2022), which showed that DNN outperformed RF by achieving a coefficient of determination (R²) of 0.67 for national SOC mapping in South Africa. This study employed RF and DNN algorithms to model the spatial distribution of SOC stocks at a depth of 0–30 cm in the Aix-Marseille-Provence Metropolis. Data from 51 sampled sites were combined with environmental variables sourced from remote sensing, topo-climatic conditions, and soil physical properties. Various approaches were tested, incorporating methods such as Boruta and VIF for variable selection. The resulting maps generated from this research serve as a valuable tool for guiding sustainable soil management practices at the metropolitan level.

## 2. Study area

The AMP Metropolis is located in the southeastern part of France within the PACA region, as depicted in Figure 1. Comprising an expansive area of 3,173 square kilometres, with a perimeter spanning 773.6 kilometres, it includes a diverse landscape of dense urban centres, forests, agricultural plains, valleys, and plateaus. Natural areas make up 61% of the territory, while urban zones and agricultural land account for 15% and 24%, respectively. By 2019, the population had grown to 1.9 million inhabitants, concentrated in Marseille and Aix-en-Provence. The elevation in the area varies from -20 meters to 1,042 meters. The Mediterranean climate, characterised by abundant sunshine, sporadic rainfall, and prevailing winds, significantly influences this region, which is characterised by limestone reliefs in the east and bounded by the Rhône and Durance rivers. The average annual precipitation during the period of 1981–2010 falls within the range of 515 to 586 millimetres.

<figure><img src="image_147.png" /><figcaption>FIGURE 1. Geographical location of the AMP Metropolis with 51 sampling points.</figcaption></figure>
**3. Methods**

**3.1. Soil sampling**

During the 2022–2023 period, a total of 51 sites were surveyed as part of this research project. The methodology employed for sampling took into consideration the proportional size of each land use category to guarantee a consistent spatial representation. More specifically, land use categories with larger extents were allocated a greater number of sampling locations, with 25 sites designated for forests and semi-natural environments, 16 sites for agricultural areas, 6 sites for artificial zones, and 4 sites for wetlands. Before the commencement of fieldwork, the specific locations for sampling were predetermined to ensure comprehensive coverage across the entire study area. The sampling was performed according to the soil horizons down to the parent material.

<figure><img src="image_148.png" /><figcaption>FIGURE 2. Sampling points overlaid on the 2021 land cover map.</figcaption></figure>

**3.2. Spatial modelling of SOC stock**

The methodology employed in this research for the spatial modelling of SOC stock in the AMP Metropolis was conducted through a series of steps. Initially, the target variable (SOC stock) was randomly split into two subsets: one for training the models (80%) and the other for validation (20%). To streamline the variables, redundant elements were reduced using Spearman's correlation coefficient. The selection of relevant variables in the regression models to enhance the reliability and precision of predictions was carried out through Multicollinearity testing (VIF) and the Boruta algorithm. VIF was utilised to pinpoint and eliminate highly collinear variables, while Boruta identified and retained significantly important variables. The input database was categorised into four groups: Group 1 (full variable set), Group 2 (datasets with non-redundant variables), Group 3 (datasets with variables selected using the Boruta algorithm), and Group 4 (datasets without collinear variables). The RF and DNN models were calibrated and validated. RF is an algorithm based on multiple decision trees, where each tree is trained on a random sample of the data. The final prediction results from aggregating all the trees' predictions, improving accuracy and reducing overfitting (Breiman, 2001). DNN is a neural network with several hidden layers, where each neuron applies transformations to the data. Learning occurs by progressively adjusting the weights through backpropagation, allowing the capture of complex relationships (Hinton et al., 2006). The models were then evaluated using
three metrics: R², root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE). R² indicates the proportion of explained variance, while RMSE and MAE directly measure error, highlighting the magnitude of discrepancies between predictions and observations. Finally, spatial distribution maps for SOC stock were created.

## 4. Results

Table 1 presents a comparison of the performance of two models, RF and DNN, in the spatial modelling of SOC stocks at a depth of 0–30 cm using four different sets of variables. In general, DNN demonstrates superior performance over RF in most cases, particularly in Group 1, which consists of 29 variables, achieving an R² value of 0.57 compared to RF's 0.45, as well as exhibiting lower errors in terms of RMSE and MAE. However, RF exhibits better performance in Group 2 (non-redundant variables), with an R² value of 0.59 compared to 0.51 for DNN. DNN once again surpasses RF in performance in Group 3 (variables selected by Boruta) and Group 4 (variables without multicollinearity), displaying higher R² values and diminished errors. These findings suggest that DNN outperforms RF due to its superior capability in elucidating variance, while RF proves to be more effective when there is low redundancy among variables. Despite the utilisation of selection methods such as Boruta and VIF, neither model enhances the explained variance of the dataset.

The R² values show a more pronounced difference between the RF and DNN models, while RMSE and MAE reveal more subtle discrepancies, indicating a trend but not significant discrimination, except for Group 2. This highlights the importance of considering R², RMSE, and MAE to assess the performance of the models fully. Additionally, the variability in SOC stock data (with a range of 0.4 to 11.5 kg/m² and a standard deviation of 2.4 kg/m², with an average of 6 kg/m²) may influence the RMSE and MAE results, explaining the differences observed between RF and DNN and emphasizing the complexity of spatial modelling of SOC stocks.

<table><caption>TABLE 1. Evaluation of the Accuracy of RF and DNN Algorithms.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Groups</th><th colspan="2">R<sup>2</sup></th><th colspan="2">RMSE (kg/m<sup>2</sup>)</th><th colspan="2">MAE (kg/m<sup>2</sup>)</th></tr><tr><th>RF</th><th>DNN</th><th>RF</th><th>DNN</th><th>RF</th><th>DNN</th></tr></thead><tbody><tr><td>Group 1: all variables</td><td>0.45</td><td>0.57</td><td>1.7</td><td>1.6</td><td>1.4</td><td>1.3</td></tr><tr><td>Group 2: non-redundant variables</td><td>0.59</td><td>0.51</td><td>1.5</td><td>1.8</td><td>1.2</td><td>1.7</td></tr><tr><td>Group 3: Boruta algorithm</td><td>0.23</td><td>0.33</td><td>2.1</td><td>1.9</td><td>1.8</td><td>1.7</td></tr><tr><td>Group 4: VIF test</td><td>0.39</td><td>0.54</td><td>1.8</td><td>1.6</td><td>1.5</td><td>1.4</td></tr></tbody></table>

## 5. Conclusion

This study conducted a comparative analysis of the efficiency of RF and DNN algorithms in mapping SOC stock in the AMP Metropolis. Despite only having 51 samples and a variety of environmental data, the DNN algorithm demonstrated superior performance to the RF model, particularly when utilizing all 29 variables due to its ability to capture intricate relationships. Conversely, the RF model exhibited better performance when using non-redundant variables, showcasing its effectiveness in specific scenarios. The resulting maps illustrated elevated SOC stock levels in
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Contribution of Random Forest and Deep Neural Network Algorithms with Environmental Covariates for the Spatial SOC Modelling forested regions and lower levels in maritime wetlands and agricultural areas (refer to Figure 3). These findings offer a significant resource for sustainable soil management, helping in the advancement of carbon neutrality objectives. The research underscores the significance of employing sophisticated methodologies and advocates for the enhancement of data optimisation and variable selection to enhance model precision.

<figure><img src="image_149.png" /><figcaption>FIGURE 3. Spatial distribution of SOC stock using the DNN model.</figcaption></figure>

## 6. Acknowledgement

This project was granted funding by the French government within the framework of the France 2030 investment plan, as a component of the Initiative d'Excellence of Aix-Marseille University - A*Midex, via the Mediterranean Institute for the Environmental Transition ITEM, AMX-19-IET-012, and through the Research Federation ECCOREV (FR3098). In addition, financial support was provided by the MAMP-CNRS SOM and the LMT NEUTRINO research initiatives.

## 7. Bibliography

Breiman, L. (2001). *Random forests*. Machine Learning, 45(1), 5–32.
https://doi.org/10.1023/a:1010933404324.

FAO, Bot, A., Benites, J. (2015). *The importance of soil organic matter. Key to drought-resistant soil and sustained food and production*. Retrieved from
https://www.fao.org/3/a0100e/a0100e00.htm#Contents.

Hinton, G. E., Osindero, S., Teh, Y. W. (2006). *A fast learning algorithm for deep belief nets*. Neural Computation, 18(7), 1527–1554. https://doi.org/10.1162/neco.2006.18.7.1527.

Lal, R. (2004). *Soil carbon sequestration to mitigate climate change*. Geoderma.
https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2004.01.032.

Odebiri, O., Mutanga, O., Odindi, J. (2022). *Deep learning-based national scale soil organic carbon mapping with Sentinel-3 data*. Geoderma, 411.
https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2022.115695.

Ontl, T. A. Schulte, L. A. (2012). *Soil Carbon Storage*. Nature Education Knowledge 3(10):35.

Pouladi, N., Gholizadeh, A., Khosravi, V., Borūvka, L. (2023, November 1). *Digital mapping of soil organic carbon using remote sensing data: A systematic review*. Catena. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.107409.

Prăvălie, R., Nita, I. A., Patriche, C., Niculiţă, M., Birsan, M. V., Roşca, B., Bandoc, G. (2021). *Global changes in soil organic carbon and implications for land degradation neutrality and climate stability*. Environmental Research, 201.
https://doi.org/10.1016/j.envres.2021.111580.
# Élaboration d'une chaîne de traitement pour l'évaluation de la vulnérabilité des zones agricoles

## Cas de la commune Fenoarivo face à l'aléa sécheresse

Larissa RAMIANDRISOA¹, Didier SOTO², Andry RAZAKAMANANTSOA³, Marie Lucia FANJANIAINA¹, Aimé Richard HAJALALAINA¹

1. Université de Fianarantsoa, Madagascar
   ramiandrisoa.larissa@univ-fianarantsoa.mg
   lucia.fanjaniaina@univ-fianarantsoa.mg
   hajalalaina@univ-fianarantsoa.mg

2. Resallience, Paris
didier.soto@resallience.com

3. GERS-IGE, Université Gustave Eiffel, Nantes
andry.razakamanantsoa@univ-eiffel.fr

### ABSTRACT

This study aims to develop a systematic method for vulnerability analysis in the commune of Fenoarivo, Madagascar. The method is based on a geomatics and geographical approach, prioritising territorial knowledge through the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. Its originality lies in the application of this method in a municipality that has never been subjected to such an analysis before, as well as in the modeling of the vulnerability assessment process in the form of a processing chain. This processing chain could potentially be implemented later to develop a dedicated and automated service that would save time and money.

MOTS-CLES : vulnérabilité des zones agricoles, chaîne de traitement, sécheresse.

KEYWORDS: agriculture area vulnerability, processing chain, drought.
# 1. Introduction

Le changement climatique cause des multiples et profonds impacts sur l'agriculture. Madagascar, en tant que nation insulaire située dans l'océan Indien, fait partie des régions particulièrement vulnérables des effets du changement climatique à cause de sa situation géographique (cf Rakotoarison et al., 2021). Jusqu'à présent Madagascar ne dispose pas encore d'une méthode d'évaluation systématique de la vulnérabilité des zones agricoles. Cette étude se concentre donc sur une approche structurée qui analyse la vulnérabilité des zones agricoles par rapport à l'aléa sécheresse. Le système d'information géographique (SIG) avec des contributions importantes d'experts locaux et de la population utilisant la méthode AHP (cf Soto et Renard, 2015) seront exploités. Le manuscrit est composé de la présentation de la zone d'application de cette méthode, suivi de la présentation de la chaine de traitement qui modélise le processus d'analyse de vulnérabilité et enfin les résultats et conclusion.

# 2. Matériels et méthodes

## 2.1. Zone d'étude

<figure><img src="image_150.png" /><figcaption>FIGURE 1. Carte localisation commune Fenoarivo</figcaption></figure>

La zone d'application de cette étude est la commune de Fenoarivo se trouvant à 21°4'0" S et 48°9'0" E, présentée dans la figure ci-après (cf. carte en figure1). Selon l'estimation de l'ESA WorlCover en 2021-2022, cette zone couvre une superficie d'environ 911,187 km², dont 455 km² sont consacrées à l'agriculture. Elle est donc à vocation agricole mais avec une technique de production traditionnelle, dépendant fortement du climat, selon notre enquête sur terrain en novembre 2024 et mars 2025. La commune se trouve dans une zone naturellement aride, beaucoup plus exposée à la sécheresse qui est accentuée par le changement climatique. Or la zone n'a jamais fait l'objet d'une étude d'analyse systématique de vulnérabilité par rapport à cet aléa.

## 2.2. Concept de base pour l'analyse de vulnérabilité

Un territoire est constitué de trois composants dont l'environnement, la population et les outils symbolisant les infrastructures construites par la population (cf. figure 2). De ce fait, chacun de ces trois composants peut faire l'objet d'une analyse de vulnérabilité pour un territoire donné. Cependant, cette recherche se limitera à l'analyse de vulnérabilité du composant environnement pour la commune Fenoarivo. Cette vulnérabilité est également considérée comme la vulnérabilité des zones agricoles dans cette étude. Pour évaluer cette vulnérabilité, les indicateurs parcelle
Elaboration d'une chaîne de traitement pour l'évaluation de la vulnérabilité des zones agricoles agricole, parcelle non agricole, bétail et plan d'eau (rivière et cours d'eau) sont considérés (cf. figure2).

<figure><img src="image_151.png" /><figcaption>FIGURE 2. Diagramme de classe des composants de la commune Fenoarivo avec les indicateurs de chaque composant.</figcaption></figure>

## 2.3. Méthode

Les données des indicateurs du composant environnement constituent les données de base pour le calcul de vulnérabilité. Elles sont issues des couches stockées dans un SIG. La table attributaire de ces couches renseigne sur leurs surfaces pour les parcelles, leurs longueurs pour le plan d'eau, les valeurs numériques représentant le nombre de têtes de bétail par quartier (fokontany) de la commune pour le bétail. Premièrement, la méthode AHP a été utilisée au travers d'une enquête auprès des experts locaux (agriculteurs, autorités locales et experts du domaine de l'agriculture) afin d'évaluer l'importance relative de ces indicateurs entre eux par rapport à l'impact de la sécheresse. Pour chaque paire, un score est attribué sur une échelle de 1 à 9, où 1 signifie que les deux indicateurs sont équivalents en importance et 9 signifie que le premier indicateur est beaucoup plus important que le second. Cette méthode AHP est implémentée dans Excel, ce qui permet la création automatique des matrices de comparaison par paires de ces indicateurs. Excel, aidé par sa bibliothèque XLSTAT version 15.09.2018, calcule les poids relatifs de chaque indicateur. Deuxièmement, la chaîne de traitement qui suit le processus par la suite est expliquée et illustrée (cf. figure 4). Les mailles (500m²) sont issues de la décomposition des limites administratives de la commune en grille et la densité des indicateurs par maille sont calculées par la suite (cf. figure 4 (a)). La vulnérabilité d'un indicateur est évaluée à partir de son poids multiplié par sa densité par maille (cf. figure 4 (b)). La vulnérabilité des zones agricoles est obtenue en faisant la somme des vulnérabilités des indicateurs qui les composent (cf. figure 2). Le niveau de vulnérabilité est normalisé entre [0 ; 1] pour faciliter la lecture dont une valeur comprise entre [0 ; 0.2] représente un niveau très faible, [0.2 ; 0.4] un niveau faible, [0.4 ; 0.6] un niveau moyen, [0.6 ; 0.8] un niveau élevé et [0.8 ; 1] un niveau très élevé (cf. figure 5).

## 2.4. Modélisation de la chaîne de traitement

Le formalisme graphique (cf Lin et al., 2008) de la Figure 3 est utilisé pour modéliser la chaîne de traitement de la Figure 4 qui représente les différentes étapes du calcul de vulnérabilité pour un indicateur.
<figure><img src="image_152.png" /><figcaption>FIGURE 3. Formalisme graphique de chaînes de traitement SWM.</figcaption></figure>

Supposons que le fichier vectoriel de la limite administrative de la commune de Fenoarivo ainsi que le fichier vectoriel de l'indicateur parcelle agricole et le poids relatif issu de la méthode AHP traité dans Excel de cet indicateur soient disponibles. Le calcul de vulnérabilité de l'indicateur parcelle agricole suivra les différentes étapes de la méthodologie de (cf Soto et Renard, 2015) modélisée sous forme de chaîne de traitement dans la Figure 4 ci-dessous.

<figure><img src="image_153.png" /><figcaption>FIGURE 4. Chaîne de traitement pour l'analyse de vulnérabilité de l'indicateur parcelle agricole. (a) étapes de la chaîne pour calculer la densité par maille de l'indicateur (b) étapes de la chaîne pour calculer la vulnérabilité de l'indicateur par maille. On exécute (a) puis (b), le résultat de (a) devient une partie de l'entrée de (b).</figcaption></figure>

Pour obtenir la vulnérabilité des indicateurs parcelle non agricole, bétail et plan d'eau la reproduction de la même chaîne de traitement avec les données nécessaires a été réalisée. La vulnérabilité des zones agricoles de la commune Fenoarivo face à l'aléa sécheresse est donc égale à la somme des vulnérabilités de ces indicateurs.

### 3. Résultats

Quinze personnes (paysans et autorités locales) du fokontany (quartier) Fenoarivo connaissant parfaitement la commune de Fenoarivo ont participé à l'enquête AHP. Le résultat (cf. Tableau 1) démontre que le plan d'eau et les parcelles agricoles sont très importants et considérés plus vulnérables en cas de sécheresse selon les avis de la population de la commune Fenoarivo avec un poids de 51% et de 22.8% respectivement.

<table><caption>TABLEAU 1. Résultats de calcul des poids de chaque indicateur du composant environnement.</caption><thead><tr><td>Indicateurs</td><td>Valeur des poids obtenu par AHP (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Parcelle agricole</td><td>22.8</td></tr><tr><td>Parcelle non agricole</td><td>7,2</td></tr><tr><td>Bétail</td><td>19</td></tr><tr><td>Plan d'eau</td><td>51</td></tr></tbody></table>
Elaboration d'une chaîne de traitement pour l'évaluation de la vulnérabilité des zones agricoles

<figure><img src="image_154.png" /><figcaption>FIGURE 5. Carte de la vulnérabilité des zones agricoles de la commune de Fenoarivo. Fkt : quartier.</figcaption></figure>

La Figure 5 présente sous forme de carte le résultat de l'analyse de vulnérabilité des zones agricoles de la commune de Fenoarivo face à l'aléa sécheresse. Ce résultat est obtenu suite à l'exécution de la chaîne de traitement présentée dans la Figure 4. Comme résultat final, les fokontany (quartier) Maroilo et Sakafia possèdent un niveau de vulnérabilité élevé de [0.6 ;0.8] et très élevé de [0.8 ;1] respectivement.

## 4. Conclusion

La méthodologie mise en œuvre dans cet article a permis d'obtenir le niveau de vulnérabilité des zones agricoles de la commune de Fenoarivo. Ce résultat est l'exécution de la chaîne de traitement élaborée (cf. figure 4) qui est encore manuel à ce stade. Ces résultats ont aussi été confirmés lors d'une récente descente sur terrain. Comme perspective, la représentation des formules utilisant les mathématiques et la concrétisation d'un service dédié automatisé seront élaborés.

## Bibliographie

Lin Y, Isabelle Mougenot, Thérèse Libourel Rouge. (2008) Un nouveau langage de workflow pour les sciences expérimentales. *INFORSID'08: Atelier ERTSI Evolution, Réutilisation et Traçabilité des Systèmes d'Information*, May 2008, Fontainebleau, France. pp.1-15.

Rakotoarison TR, Hajalalaina AR, Raonivelo A, Raherinirina, A. and Zojaona, R. (2021) *Spatial Analysis of Risks and Vulnerabilities to Major Hazards in Madagascar Using the Multi-Criteria Method Based on the Analytical Hierarchy Process (AHP)*. Journal of Geoscience and Environment Protection 09:15-24. https://doi.org/10.4236/gep.2021.95003

Soto D, Renard F (2015) *New prospects for the spatialisation of technological risks by combining hazard and the vulnerability of assets*. Nat Hazards 79:1531-1548. https://doi.org/10.1007/s11069-015-1912-6
# Risque solaire dans les cours de collèges du Grand Lyon : une approche numérique

## Proposition méthodologique basée sur le LiDAR dans le cadre du projet SOLSTEEN

Annabelle SUEUR¹,², Astrid COSTE¹, Marie-Ange DAOUD¹, Thomas COUDON¹

1. Département Prévention Cancer Environnement, Centre Léon Bérard, 28 rue Laënnec, 69373 Lyon cedex 08, France

2. annabelle.sueur@lyon.unicancer.fr

RÉSUMÉ. L'exposition aiguë intermittente au soleil aux âges précoces est l'un des principaux facteurs de risque de développement d'un mélanome chez l'adulte. Or, la population adolescente est peu réceptive aux messages de prévention généraux centrés sur le risque solaire. Le projet SOLSTEEN se propose de mieux connaître l'exposition aux UV de collégien·ne·s en contexte scolaire et d'étudier l'impact d'interventions ciblées, comme l'installation de dispositifs d'ombrages, sur celle-ci. Il combine une perspective psychosociale et environnementale, elle-même divisée en une approche métrologique (utilisation de dosimètres) et numérique (estimations sur la base de simulations informatiques). Dans le cadre de cette approche numérique, nous proposons une méthodologie dont le compromis entre précision et accessibilité permet d'envisager sa déclinaison dans d'autres contextes, y compris opérationnels.

ABSTRACT. Intermitent acute sun exposure at precocious ages is one of the main risk factors for the development of melanoma in adulthood. However, the adolescent population is not very receptive to general prevention messages focused on solar risk. The SOLSTEEN project offers to better know the UV exposure of middle schoolers in scholar context and to study the impact of targeted interventions, e.g. the installation of shade dispositive, on it. It combines a psychosocial perspective and an environmental one. The latter is itself divided in a metrological approach (use of dosimeters) and a numerical one (estimates based on computer simulations). In the frame of this numerical approach, we propose a methodology whose compromise between precision and accessibility allows for its possible declination in other contexts – including operational ones.

MOTS-CLÉS : rayonnement UV, LiDAR, Facteur de Vue du Ciel, Portion de Ciel Visible, épidémiologie, risque solaire, collèges, aménagements, Métropole de Lyon

KEYWORDS: UV radiation, LiDAR, Sky View Factor, Portion of Visible Sky, epidemiology, solar risk, middle schools, amenities, Lyon Metropolitan Area
# 1. Introduction

Avec 80 000 cas diagnostiqués par an, les cancers cutanés seraient le cancer le plus fréquent en France hexagonale. Parmi eux, ±15% sont des mélanomes cutanés, la forme la plus grave (Defossez et al., 2019; INCa, 2024; Lapôtre-Ledoux et al., 2023; Nguyen-Thanh et al., 2015). L'exposition aiguë intermittente au soleil aux âges précoces est un important facteur de risque de survenue d'un mélanome (Autier et Doré, 2020; Whiteman et al., 2001). Or, la population adolescente est peu réceptive aux messages de prévention généraux (Nguyen-Thanh et al., 2015). Quelques études ont exploré la mise en place d'un environnement favorable à la santé pour les jeunes (e.g. Dobbinson et al. 2014; Hacker et al. 2018; Lee Solano et al. 2022; Mahé et al. 2016; Vanos et al. 2017), mais elles ont majoritairement été réalisées en Australie, dans des contextes spécifiques ; et elles se focalisent souvent sur une seule approche (Nguyen-Thanh et al., 2015).

Dans ce cadre, le projet SOLSTEEN se propose de mieux connaître l'exposition aux UV de collégien·ne·s et d'étudier l'impact d'interventions ciblées sur celle-ci. Il combine une perspective psychosociale et environnementale, elle-même divisée en une approche métrologique (dosimètres) et numérique (estimations informatiques). Nous nous concentrerons ici sur cette approche numérique, à l'objectif double : d'une part, la production de simulations de l'ombrage dans nos collèges cibles (6 à ce jour), avant et après ajout de préaux ; d'autre part, la définition d'une méthodologie (données, logiciels, étapes de traitement, paramétrages) reproductible en France et accessible pour des non spécialistes en modélisation 3D.

# 2. Logiciels, données et métriques

Nous avons identifié le Facteur de Vue du Ciel (Sky View Factor, Oke, 1981) comme un proxy pertinent pour l'exposition aux UV calculable sur la base de modèles numériques (Brown et al., 2001; Hämmerle et al., 2011; Ratti et Richens, 2004). Dans son acceptation la plus courante, ce terme désigne la part d'un hémisphère de ciel directement visible depuis un point, exprimée entre 0 et 1.

Pour le traitement des données et le calcul du SVF, en conjonction avec le logiciel SIG libre QGIS, notre choix s'est porté sur le logiciel CloudCompare. Open source et dédié à la manipulation de nuages de points, son plugin ShadeVis permet de simuler l'occlusion ambiante par le calcul de la Portion de Ciel Visible (qPCV, d'après Tarini et al., 2003) en un point. Il calcule l'éclairage en considérant que la lumière provient d'un(e) (hémi)sphère théorique autour de l'objet, et permet donc d'obtenir le SVF en n'utilisant que l'hémisphère supérieur. Il autorise aussi l'usage de sources de lumière personnalisées, permettant ainsi l'import de points à l'azimut et l'élévation simulant le Soleil à une date/heure précises. Nous employons à cette fin des données du Solar Calculator (NOAA, 2025), disponibles au format tableur.

Nous avons travaillé sur le levé LiDAR public haute résolution le plus récent sur notre territoire, une commande conjointe Grand Lyon/CRAIG aux données acquises
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Risque solaire dans les cours de collèges du Grand Lyon : une approche numérique

en 2023 ; et privilégié comme guides visuels (orthophotographies, contours de parcelles...) les produits de l'institut national IGN.

### 3. Méthodologie générale et sorties finales

Une première étape consiste à définir la zone d'intérêt. Afin d'obtenir une simulation prenant en compte les abords de la cour de manière réaliste, mais la plus standardisée possible, nous délimitons la cour des collèges sous QGIS (v. 3.40.0, 2024) en nous basant sur les limites parcellaires visibles sur le plan IGN v2. Un tampon de 5m est appliqué à la cour afin de récupérer les objets adjacents, puis le cercle englobant minimal du tampon est créé pour visualiser les limites de l'hémisphère qui sera utilisé par ShadeVis (Girardeau-Montaut, CloudCompare v.2.13.1, 2024). L'ensemble est importé dans CloudCompare, où les nuages sont redécoupés selon les limites prédéfinies. Les points du nuage sont alors séparés selon leur classification (sol, bâti, végétation, autres/non défini).

Les rayons lumineux simulés émanant d'un hémisphère fini, ils seront d'autant plus arrêtés dans leur course que les obstacles sur leur chemin seront nombreux. Pour éviter une perte d'illumination irréaliste, nous ne conservons que le sol sur l'ensemble de la zone. Les autres catégories ne sont retenues que dans le tampon.

<figure><img src="image_155.png" /><figcaption>FIGURE 1. Exemple de visualisation du SVF sous QGIS</figcaption></figure>

La méthode considérée comme la plus adaptée à des comparaisons sous CloudCompare (Girardeau-Montaut, 2017) est la reconstruction de Poisson.
Toutefois, le manque de données au niveau des murs fait apparaître ceux-ci concaves avec cet outil. Pour limiter les artefacts au niveau du bâti, nous en divisons donc les points en composantes distinctes puis en filtrons les *outliers* statistiques. Nous fusionnons ensuite l'ensemble des composantes nettoyées avec les points sol et y appliquons une triangulation de Delaunay, qui génère des artefacts moins impactants pour nos besoins (légers crénelages sur les surfaces verticales, de peu d'effet sur les ombres portées).

Pour les autres catégories de points, en revanche, des résultats satisfaisants sont obtenus *via* une reconstruction de Poisson (Kazhdan et Girardeau-Montaut, 2024).

Les surfaces des préaux absents lors des levés sont construites selon leur hauteur et leur contour, issus le plus souvent de plans prévisionnels en .pdf (formats de données variables selon le maître d'œuvre).

L'ensemble des objets recréés est fusionné en un unique *mesh*, ré-échantillonné sous forme d'un nuage de points de forte densité pour uniformisation avant simulation de l'ombrage. Le résultat obtenu au niveau du sol est enfin extrait sous format raster et analysable dans tout logiciel compatible (Figure 1).

## 4. Conclusion

Cette méthode nous a permis d'obtenir une visualisation finale assimilable à du *Level Of Detail* (LOD) 2 (Biljecki *et al.*, 2016). Il est à noter que des éléments fins entre le sol et le sursol (troncs, poteaux) ne peuvent être reconstruits, mais dans le contexte de l'étude cette limite est peu impactante, ces éléments ayant peu d'incidence sur l'ombrage. Nous avons réussi à mettre en place une simulation du SVF sur nos collèges cibles, avant et après ajout de préaux, en limitant les choix laissés à la subjectivité de l'opérateur-rice et en utilisant des outils accessibles à des non spécialistes en programmation et formats 3D. La méthodologie est déployable dans d'autres contextes en France *via* l'utilisation des données LiDAR HD de l'IGN, aux caractéristiques proches de nos données locales ; et une application hors du projet SOLSTEEN est prévue en 2026 dans des crèches de la région grenobloise. Un objectif secondaire sera d'automatiser certaines étapes en lignes de commandes, afin de permettre un gain de temps pour les publics familiers des outils sans GUI.

## 5. Remerciements

Nous remercions l'INCa (AGIR-SP22-014) et le Cancéropole Clara (OS14-27) pour leurs soutiens financiers au projet SOLSTEEN. Nous remercions également la Métropole de Lyon pour son soutien logistique à l'organisation du projet ; et particulièrement les équipes du portail Data.grandlyon pour nous avoir permis un accès anticipé aux données LiDAR 2023. Enfin, merci aux équipes éducatives et aux élèves des collèges Jean Renoir, Paul d'Aubarède, Louis Aragon, Le Plan du Loup, Alice Guy et Victor Grignard pour leur participation aux interventions et collectes de données.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Risque solaire dans les cours de collèges du Grand Lyon : une approche numérique

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# Villes du quart d'heure au-delà des métropoles : visualiser l'accessibilité des services dans les communes françaises

Ophélie TEMPLIER¹

1. Université Gustave Eiffel, SIVDBI
ophelie.templier@univ-eiffel.fr

**ABSTRACT.** As the concept of 15-minute cities both grows in popularity and has recently appeared at the centre of some conspiracy theories, a scientific input is needed to put the model in perspective. Notably, concerns regarding its applicability to medium-sized cities and its inability to account for population diversity and its effect on accessibility should be addressed. The Sustainable Cities and Innovative Buildings Information System (SIVDBI) is therefore developing an accessibility analysis tool focused on small and medium-sized French cities. This web application written in R with the r5r routing engine at its core uses open data to compute travel times to education, health services and shops from any point in a given city, which are combined with population data to create indicators of accessibility accounting for population density. The results are displayed as interactive maps using the tmap and shiny libraries, offering a way to quickly identify neighbourhoods lacking in local services, or potential zones to densify, given a good service offer relative to their population density. This tool is still in development and further versions should include different travel times and path taking for different categories of population for a focus on inclusiveness, more types of services and refined indicators, and a socio-economic analysis for zones of interest identified in a city.

**MOTS-CLES :** ville du quart d'heure, proximité des services, accessibilité locale, villes moyennes

**KEYWORDS:** 15-min city, proximity of services, local accessibility, medium-sized cities
# 1. Introduction

Face à une urgence climatique de plus en plus largement acceptée par les institutions et les collectivités, le concept de ville du quart d'heure s'est popularisé ces dernières années. Ce modèle, construit à partir de la nécessité d'une ville sans voiture, repose sur un urbanisme fondé sur la proximité assurant une mixité fonctionnelle, dans la continuité de courants tels que le *New Urbanism* (Pozoukidou et Chatziyiannaki, 2021) : l'ensemble des services, lieux de vie, de travail et de loisirs doivent être accessibles à moins de 15 minutes à pied, ou à vélo.

Les récentes controverses associées au concept, décrié comme une conspiration par des mouvements conservateurs, (Marquet et al., 2024), invitent à questionner, au-delà des craintes réactionnaires, les limites de la ville du quart d'heure et à y apporter une critique scientifique (Mouratidis, 2024). Le modèle n'est en effet pas si novateur, et présente les dangers d'un urbanisme fonctionnaliste, très vertical dans son application et ignorant dans son abstraction les disparités dans les possibilités de déplacement de la population (âge, handicap, genre...). En outre, son applicabilité aux centres- villes métropolitains tels que Paris se heurte aux questions de métabolisme urbain, et d'externalisation des processus de la ville, que le modèle ignore. Ce dernier point soulève notamment la question de la pertinence d'une ville du quart d'heure non métropolitaine, alors qu'il est crucial d'agir dans ces villes moyennes pour mener à bien une transition écologique à l'échelle nationale (Bouvart et al., 2022).

Dans le cadre du PEPR (Programmes et équipements prioritaires de recherche) Ville Durable et Bâtiment Innovant, Le Système d'Information pour la Ville Durable et le Bâtiment Innovant (SIVDBI) a pour objectif de mettre à disposition des données et développer des méthodes de traitement, d'analyse et de visualisation pour nourrir et faciliter une recherche urbaine tirée par l'aval, issue des besoins de la société. Pour participer à lever ces interrogations autour de la généralisation et de l'adaptation du modèle de la ville du quart d'heure sur le territoire français hors des métropoles, le SIVDBI développe un outil d'analyse d'accessibilité des services en ville qui permettrait notamment d'identifier des terrains d'étude et d'action en lien avec les collectivités concernées.

# 2. Méthode et premiers résultats

Plusieurs applications similaires ont été récemment développés en Europe, notamment le portail d'accessibilité de la région métropolitaine de Hambourg (« Geoportal der Metropolregion Hamburg », s.d.), qui propose pour plusieurs types de services des isochrones sur une grille de 100m sur l'ensemble de la région, mais n'inclut pas de données démographiques ; L'outil CTwalk développé au sein de l'Urban Analytics Lab de l'Université technique de Delft (Milias et Psyllidis, 2022), qui permet de visualiser pour 5 villes néerlandaises, sur une grille de 100m, la densité de lieux accessibles à moins de 5 ou 15 minutes à pied, ainsi que la structure en âge de la part de la population ayant accès à chaque lieu, mais qui ne fait pas de distinction en fonction des types de lieux, biaisant l'analyse en faveur des commerces, plus abondants que les autres services ; Et la plateforme whatif-15min-City développée au
sein du Sony Computer Science Laboratory à Rome (Bruno et al., 2024), qui permet de visualiser pour de nombreuses aires urbaines dans le monde des isochrones à pied ou à vélo pour différents types de services, ou la densité de population, sur une grille de 200m, mais ne prend pas en compte la population affectée dans le score global qu'elle attribue à chaque ville.

Elles ne répondent donc pas entièrement aux objectifs de la démarche menée dans le cadre du SIVDBI. L'outil doit en effet pouvoir être déclinable à l'échelle nationale sur le territoire français, dans des communes de petite, moyenne comme grande taille, prendre en compte la densité de population et ses caractéristiques socio-économiques, et afficher des résultats à une échelle fine, celle de l'îlot voire du bâtiment. Il ne prend cependant pour l'instant en compte que la France hexagonale, et s'utilise sur toute commune possédant au moins un établissement scolaire, un professionnel de santé, et un commerce sur son territoire. La marche est également le seul moyen de transport considéré afin de représenter une proximité la plus directe et généralisable possible, notamment dans des villes où les transports en commun sont rares ou inexistants.

Sous sa présente forme, cet outil de visualisation est développé en R, et mobilise la bibliothèque r5r (Pereira et al., 2021) pour calculer les temps de trajet à pied nécessaires pour accéder aux services par le plus court chemin. Ce calcul est réalisé sur une grille de 50m de l'étendue de la commune étudiée, à partir d'extractions OpenStreetMap (OSM) de graphes routiers et d'un modèle numérique de terrain à 100m pour prendre en compte l'effet de la pente sur la vitesse de marche, via la fonction de randonnée de Tobler. Bien que les graphes de réseau d'OSM puissent être incomplets et parfois inadaptés pour la marche, ils restent plutôt bien renseignés pour le territoire étudié, et peuvent être améliorés lorsque nécessaire, en plus d'être facile d'accès pour cette première version. Aucune incohérence telle que des trajets à pied empruntant une autoroute n'a d'ailleurs été observée. L'outil se présente sous la forme d'une application shiny (Winston Chang et al., 2025) intégrant des cartes interactives avec la bibliothèque tmap (Tennekes, 2018).

Trois types de services sont pris en compte dans cette première version : Les services d'éducation, dont la localisation est extraite de l'annuaire de l'éducation produit par le Ministère de l'Education Nationale ; les services de santé, dont la localisation est extraite de l'annuaire des professionnels de santé produit par la Caisse Nationale de l'Assurance Maladie ; les commerces de première nécessité, dont la localisation est extraite de la base Boutiques, artisans, bureaux - France produite par Opendatasoft à partir d'extraction OSM, filtrée pour limiter les commerces à ceux autorisés à ouvrir à la suite des mesures restrictives prises par le gouvernement en printemps 2021 lors de la pandémie de Covid-19. Ces services sont rassemblés suivant des typologies créées pour l'occasion, afin de ne pas surcharger les cartes.

A partir des temps de trajet calculés sur les matrices origine-destination de l'ensemble des points de la grille de la commune sélectionnée et de la localisation des différents services, ainsi que de données de population issues de WorldPop, trois indicateurs sont construits pour visualiser spatialement la proximité aux services : le temps de trajet minimum pour accéder à pied au service souhaité, représenté sous la forme d'isochrones ; un indicateur composite pondérant l'accessibilité par la densité,
SAGEO'2025

correspondant à la population multipliée par le temps de trajet minimum si celui-ci est supérieur à 5 minutes, et 0 sinon ; et une typologie bivariée d'accessibilité et densité à quatre niveaux croisant les zones à plus ou moins de 10 minutes à pied des services considérés et les zones plus ou moins denses que le troisième quartile de la commune considérée.

<figure><img src="image_156.png" /><figcaption>FIGURE 1. Exemples des cartes interactives obtenues pour les villes de Dieppe (76) et Périgueux (24)</figcaption></figure>

L'outil nous permet dans l'exemple de Dieppe (Figure 1) d'identifier trois zones majeures où l'offre de commerces est insuffisante par rapport à la densité de population : deux liées à des obstacles qui limitent la circulation, les voies de chemin de fer derrière la gare, et les cours et plans d'eau sur la rive droite de l'Arques, ainsi qu'une troisième à l'Ouest dans une zone résidentielle sans commerces, dont l'accès à ceux alentour est limité cette fois-ci par la pente.

Le même effet de discontinuité lié aux voies de chemin de fer apparaît à Périgueux (Figure 1) sur le niveau d'accessibilité calculé sur l'ensemble des services, notamment à l'Ouest de la gare. On y remarque également, à l'extrême Nord-Ouest de la ville, un quartier qui abrite un minimum de services d'éducation, de santé et de commerces, où la commune pourrait effectuer des opérations de densification étant donné la population relativement faible y résidant.

### 3. Conclusion

Le développement de cet outil de visualisation de l'accessibilité des services dans les communes françaises, dans l'optique d'interroger la pertinence de la ville du quart d'heure en dehors des métropoles, est encore en cours, mais cette première version offre déjà quelques résultats intéressants et permet d'identifier des zones potentiellement pertinentes pour mener des études plus qualitatives sur le terrain, ou imaginer des opération d'aménagement. Un travail de raffinement des données et des
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Villes du quart d'heure au-delà des métropoles : visualiser l'accessibilité des services dans les communes françaises

indicateurs est encore nécessaire pour évaluer notamment l'accessibilité de manière plus inclusive, en mobilisant des variables telles que la part de personnes âgées, de jeunes enfants, de personnes en situation de handicap, ainsi que l'existence, l'état et la largeur des trottoirs, lorsqu'elle peut être obtenue, ou encore la présence et le fonctionnement d'éclairage urbain. D'autres services dont l'accès est indispensable, tels que les parc urbains et espaces naturels ou les lieux de culture seraient à prendre en compte dans de prochaines versions.

Une analyse statistique caractérisant les différentes typologies de zones rencontrées sur la commune, notamment les zones denses inaccessibles et les zones diffuses riches en services de proximité, en fonction du niveau de vie de ses habitants, des formes urbaines et du type de logements majoritaire serait également à réaliser pour mieux connaître la population de ces espaces à transformer ou densifier et comprendre leur configuration spatiale.

Cet outil sera, à terme, implémenté dans la plateforme numérique du SIVDBI et mis à disposition de la recherche et des collectivités.

## Bibliographie

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# Télédétection spatiale appliquée à l'étude des îlots de chaleur urbains sur l'île de Cayenne

## Saison sèche 2023

Basile TSCHORA¹, Jessica BECHET², Laurent LINGUET³, Antoine PRIMEROSE⁴

1. Espace-Dev, IRD, Univ Montpellier, Univ Guyane, Univ La Réunion, Univ Antilles, Univ Nouvelle Calédonie, Montpellier France
Espace-Dev, Univ Guyane, Cayenne, Guyane Française, France
basile.tschora@etu.univ-guyane.fr

2. Espace-Dev, IRD, Univ Montpellier, Univ Guyane, Univ La Réunion, Univ Antilles, Univ Nouvelle Calédonie, Montpellier France
jessica.bechet@univ-guyane.fr

3. Espace-Dev, IRD, Univ Montpellier, Univ Guyane, Univ La Réunion, Univ Antilles, Univ Nouvelle Calédonie, Montpellier France
laurent.linguet@univ-guyane.fr

4. Espace-Dev, IRD, Univ Montpellier, Univ Guyane, Univ La Réunion, Univ Antilles, Univ Nouvelle Calédonie, Montpellier France
antoine.primerose@univ-guyane.fr

**ABSTRACT.** The Urban Heat Island (UHI) effect is a global concern, particularly in hot and humid regions. However, few studies have focused on our region of interest, French Guiana, where urban expansion and climate conditions may influence its intensity. Using high-resolution Landsat imagery, we estimate surface temperatures and analyze their spatial distribution in Ile de Cayenne. Our results highlight the influence of land cover on UHI intensity, with temperature differences reaching up to 9°C between vegetated and built-up areas during the dry season of 2023. These findings demonstrate the potential of satellite-based approaches to monitor UHI dynamics in this under-studied region, opening the way for predictive modeling and long-term mitigation strategies to better anticipate and manage urban heat risks.

**MOTS-CLÉS** : ICU, Télédétection, Températures, Guyane, Ile de Cayenne, Landsat

**KEYWORDS:** UHI, Remote sensing, Temperatures, French Guiana, Ile de Cayenne, Landsat
# 1. Introduction au phénomène des îlots de chaleur urbains (ICU)

Le phénomène d'îlot de chaleur urbain se manifeste par une température plus élevée dans les zones urbaines par rapport à la campagne environnante. Il est mesuré à l'aide de l'UHII (Urban Heat Island Intensity) défini comme l'écart entre la température urbaine et la température rurale (Yang et al., 2013) :

$$ UHII = T_{\text{urbaine}} - T_{\text{rurale}} \qquad (1) $$

L'apparition d'îlots de chaleur urbains est principalement due à l'urbani-sation des sols (Mohajerani et al., 2017), qui ne fait qu'augmenter à travers le monde (Seto et al., 2012). Le phénomène d'ICU s'ajoute au phénomène de réchauffement climatique, entraînant des canicules de plus en plus fréquentes et intenses (Oleson et al., 2015), tuant chaque année des milliers de personnes parmi les plus fragiles (Robine et al., 2008). Notre étude se concentre sur l'île de Cayenne et prévoit une extension à l'ensemble de la Guyane.

# 2. Contexte géographique et climatique de la Guyane

La Guyane française (Figure 1), située au cœur de l'Amazonie, est caractérisée par un climat équatorial chaud et humide, avec des tempéra-tures annuelles moyennes avoisinant 26°C et des pics dépassant 34°C en saison sèche (août à no-vembre) (Météo-France, 2024). Ce territoire est couvert à plus de 95 % de forêt dense, avec ses principales zones urbaines situées sur le littoral ou le long de fleuves : Île de Cayenne, Kou-rou et Saint-Laurent du Maroni.

<figure><img src="image_157.png" /><figcaption>Figure 1 – Guyane française</figcaption></figure>

L'île de Cayenne, principal pôle urbain de Guyane avec 150 000 habitants (près de la moitié de la population de Guyane), comprend les villes de Cayenne, Matoury et Rémire-Montjoly (voir Figure 2). Elle présente un contraste marqué entre urbanisation, végétation et milieux humides, influençant la distribution des températures de surface. Cette diversité fait de l'île de Cayenne un lieu clé pour étudier l'impact des îlots de chaleur urbains en milieu tropical.

# 3. Études existantes sur les ICU

À travers le monde, notamment en Asie, en Amérique du Nord et en Europe (Wu, Ren, 2018), de nombreuses études ont cartographié les îlots de chaleur urbains. Trois méthodes principales permettent d'obtenir les données de tem-pérature nécessaires : l'utilisation de **capteurs thermiques fixes** (H. e. a. Li,
2019), de capteurs thermiques mobiles (Leconte, 2014), et de données thermiques satellitaires (Ilunga, 2024), comme celles fournies par Landsat ou MODIS [Table 1]. Les capteurs fixes nécessitent un grand nombre d'appareils pour couvrir de vastes zones et les capteurs mobiles sont coûteux et nécessitent plusieurs passages pour collecter des données complètes. Nous avons donc choisi d'utiliser les données satellitaires qui offrent une couverture régulière et éten-due, tout en étant accessibles gratuitement.

L'étude (Ilunga, 2024) utilise les données MODIS de 2020 et révèle un pic de UHII moyen de 5,1°C sur l'île de Cayenne le 22/10/2020, pendant la saison sèche. Au Brésil, (Silva Espinoza, 2023) montre des relevés ponctuels d'UHII aux alentours de 4°C, en Août 2013 à Manaus, qui est une ville amazonienne.

## 4. Données et approche méthodologique

Nous cherchons à identifier les zones à risque d'îlots de chaleur urbains en Guyane. La résolution de 1 km du satellite MODIS [Table 1] utilisée dans (Ilunga, 2024) est insuffisante à l'échelle d'un quartier. Nous privilégions donc Landsat 8, dont la résolution thermique de 100 m est rééchantillonnée à 30 m pour s'aligner avec les autres bandes multispectrales.

<table><caption>**Table 1** – Comparatif des satellites MODIS et Landsat</caption><thead><tr><td>Satellite</td><td>Résolution spatiale</td><td>Résolution temporelle</td><td>Fournisseur</td></tr></thead><tbody><tr><td>MODIS</td><td>1 km</td><td>12 h</td><td>AppEEARS - NASA</td></tr><tr><td>Landsat 8</td><td>100 m (rééchantillonné à 30 m)</td><td>16 jours</td><td>USGS</td></tr></tbody></table>

Les cartes de températures Landsat fournies par L'Institut d'Etudes Géolo-giques des États-Unis (USGS) sont incomplètes sur la Guyane, faute de données auxiliaires. Pour pallier cette lacune, nous utilisons directement les données brutes et appliquons la méthode mono-window (Gopinadh et al., 2018) pour estimer la température de surface. Cette approche, reconnue en zones tropicales (Li et al., 2012), repose sur l'utilisation du NDVI pour estimer l'émissi-vité, puis sur la combinaison de cette émissivité avec la bande thermique pour calculer la température de surface.

## 5. Premiers résultats

La Figure 2 illustre les îlots de chaleur urbains sur l'île de Cayenne durant la saison sèche 2023, marquée par des températures exceptionnellement élevées et plusieurs canicules. Nous avons sélectionné six dates avec une couverture nuageuse inférieure à 40 % : 04/08, 12/08, 20/08, 05/09, 21/09 et 15/10. Les UHII ont été calculés en prenant comme référence la température moyenne des forêts denses (NDVI > 0,8), représentatives du milieu naturel majoritaire dans la région. Les UHII sont ensuite moyennés, pixel par pixel, sur les dates sélectionnées, en excluant les pixels affectés par les nuages, afin d'avoir une
SAGEO'2025

<figure><img src="image_158.png" /><figcaption>**Figure 2** – Île de Cayenne pendant la saison sèche 2023. (a) Carte de référence (Régions, s. d.). (b) NDVI dérivé d'images Landsat 8. (c) Indice ICU calculé à partir des températures de surface.</figcaption></figure>

carte représentative de la saison. La carte finale montre un UHII pixellique maximal de 9°C dans les zones urbanisées (Cayenne, Matoury, aéroport). Les espaces forestiers, comme le Mahury et le Grand Matoury, restent nettement plus frais, confirmant le rôle clé de la végétation dans la régulation thermique. L'UHII moyennné sur les zones urbaines (0 < NDVI < 0,3), calculé sur les six dates sélectionnées, atteint un pic de 6,8°C le 15/10. Ces résultats sont légèrement plus élevés que ceux d'(Ilunga, 2024). Cet écart s'explique par une saison sèche plus chaude en 2023 et une résolution spatiale plus fine permettant une meilleure distinction entre zones urbaines et rurales.

**6. Conclusion**

L'imagerie Landsat nous a permis de cartographier précisément les ICU sur l'île de Cayenne durant la saison sèche 2023, révélant un UHII pouvant atteindre 9°C. Nous prévoyons d'étendre cette étude à l'ensemble du territoire guyanais, puis au plateau des Guyanes. Par la suite, nous analyserons l'évolution temporelle des ICU et utiliserons la modélisation statistique pour anticiper leur dynamique future. Ces analyses permettront ainsi d'orienter de manière plus précise les stratégies d'adaptation climatique.

**7. Remerciements**

Nous tenons à exprimer notre gratitude au CNES et à l'Université de Guyane pour leur soutien et les ressources mises à disposition, qui ont permis de mener à bien cette étude.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Télédétection spatiale appliquée à l'étude des îlots de chaleur urbains sur l'île de Cayenne

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