# Un œil numérique sur les cimes

Carine Calastrenc, Marie-Claude Bal, François Baleux, Pierre Campmajo, Arthur Chiron, Nicolas Dobigeon, Maialen Gauthier, Luc Lapierre, Antoine Laurent, Matthieu Le Bailly, et al.

► To cite this version:

Carine Calastrenc, Marie-Claude Bal, François Baleux, Pierre Campmajo, Arthur Chiron, et al. Un œil numérique sur les cimes. Séminaire équipe Terrae (Lab. Traces), Equipe Terrae, Jan 2026, Toulouse, France. hal-05467823

HAL Id: hal-05467823

https://hal.science/hal-05467823v1

Submitted on 20 Jan 2026

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# Un œil numérique sur les cimes

## Comment le non-invasif redéfinit la carte archéologique en montagne

Carine Calastrenc¹ (Dir.), Marie-Claude Bal⁴, François Baleux¹, Pierre Campmajo¹, Arthur Chiron³, Nicolas Dobigeon³, Maïalen Gauthier², Luc Lapierre⁶, Antoine Laurent¹, Matthieu Le Bailly⁸, Muriel Llubes⁵, Nicolas Mellado³, Batiste Mellier⁵, Josu Narbarte Hernandes⁷, Magali Philippe⁴, Nicolas Poirier¹, Christine Rendu¹, Romain Vercasson⁵

## Consortium de recherche

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UNIVERSITÉ TOULOUSE
Jean Jaures

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## Partenariats financiers récurrents

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AULON

Réserve
NATURELLE
RÉGIONALE

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

KITA

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## Partenariats financiers ponctuels

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2A Zones Ateliers
LTSE FRANCE PYRÉNÉES GARONNE

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<figure><img src="image_19.png" /></figure>

1. TRACES, UMR 5608, Toulouse

2. FRAMESPA, UMR 5136, Toulouse

3. IRIT, UMR 5505, Toulouse

4. GEODE, UMR 5602, Toulouse

5. GET, UMR 5563, Toulouse

6. Société Français de Photogrammétrie et de Télédétection
Saint Mandé

7. Universidad del País Vasco, Vitoria-Gasteiz (Espagne)

8. CHRONO-ENVIRONNEMENT, UMR 6249, Bensançon

## Séminaire d'équipe – Terrae

30 janvier 2026

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3. Obligation de transporter le matériel à dos ou nécessité de financer des heliportages/muletages

2. Zones faisant l'objet de « nombreuses » protections/interdictions (faune sauvage/domestique, flore) => restrictions de circulation

1. Difficulté d'accès (marche d'approche) et contraintes météorologiques importantes (6 mois d'inaccessibilité)

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Plans des bâtiments visibles en surface

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Estive d'Anéou – Str. 308</figcaption></figure>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Str. 10 – Estive d'Anéou</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Estive d'Anéou – Str. 235</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Str. 8 – Estive d'Anéou</figcaption></figure>

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Str. 43 à 48 – Estive d'Anéou</figcaption></figure>

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Str. 42 – Estive d'Anéou</figcaption></figure>

<figure><img src="image_28.png" /></figure>
Quid des infrastructures réalisées totalement ou partiellement en matériaux périssables, recouvertes
par les sédiments ou effacées par les activités humaines ?

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Vallée de Guarrinza (Aragon Espagne) –
1933 Auteur : Compairé</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Auteur : Jacques Blot</figcaption></figure>

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Vallée de Ansó (Aragon - Espagne) – 1920-1936
Auteur : Ricardo Compairé Escartín</figcaption></figure>
T.A.H.M.M. : Développer de nouvelles procédures d'approche archéologique des milieux d'altitude

o Comment traiter des surfaces plus importantes dans un temps plus court ?

o Comment obtenir un inventaire statistiquement significatif qui inclut les structures visibles en surface, celles recouvertes par les colluvions, la végétation et/ou arasées par les activités humaines ?

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

<figure><img src="image_33.png" /></figure>
Plateforme scientifique – Laboratoires TRACES (UMR 5608) et GEODE (UMR 5602)

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<figure><img src="image_35.png" /></figure>

Échelle de travail : un massif

Télédétection par satellite

-> Localiser les groupes pastoraux en bon état de conservation.

Acquisition Pléiades - prog. ISIS du CNES en 2019, 2020 et 2023.

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

Échelle de travail : une montagne

Lidar HD de l'IGN

-> Localiser les structures en pierres sèches

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

Échelle de travail : une partie d'estive

Photogrammétrie, thermographie, images multispectrales et Lidar

-> Localiser les structures en pierres sèches et identifier les détails architecturaux.

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

Échelle de travail : une structure

Géoradar et magnétomètre

-> Localiser et identifier certaines infrastructures invisibles en surface (aire de chauffe, mur, objet métallique, ... etc).

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<figure><img src="image_43.png" /></figure>

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

Échelle de travail : une molécule / macro-molécule

Analyses chimiques des sols (XRF), paleo-parasitologie et ADN sédimentaire

-> Localiser des aires de stabulation invisibles en surface.
## 2024/2025 => Programme TAHMM

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

### Zones tests

1. Réserve Régional d'Aulon (65)

2. Enveitg (66)

3. Estaing (65)

4. Estive d'Anéou (Laruns _64)

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

### Partenariats de recherche

5. Pierres gravées (Vielle-Aure - 65 - Dir. P. Foucher)

6. Fouille programmée (Bagnères-de-Bigorre - 65 - Dir. N. Lluault)

7. Prog. Paacte (Dir. M. C. Bal)

8. Master 2 Recherche Ethnoarchéologie (M. Gauthier)

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

9. Master 2 Recherche Géophysique (Batiste Mellier et Romain Vercasson)

10. Prog. PETRA (Dir. I. Arauzo)

11. Master 2 Recherche Intelligence Artificielle (A. Chiron)

12. PCR Habiter la montagne (Dir. C. Rendu)

13. Sinjajevina (Monténégro - Dir. M.C. Bal)

<figure><img src="image_49.png" /></figure>
# Identification/caractérisation des structures à petit échelle

## Lidar HD de l'IGN et photogrammétrie par drone

<figure><img src="image_50.png" /></figure>
# Apport du Lidar HD de l'IGN et de la photogrammétrie par drone

1 pixel = 20 cm

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

Estive de Montarrouyes (Vielle-Aure - Hautes-Pyrénées)

## Lidar HD de l'IGN

1 pixel = 20 à 50 cm

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

1 pixel = 0,005 cm

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

1 pixel = 0,1 cm

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

## photogrammétrie par drone

Estive du Liantran (Estaing - Hautes-Pyrénées)

<figure><img src="image_55.png" /></figure>
Apport du Lidar HD de l'IGN et de la photogrammétrie par drone

<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Sky View Factor</figcaption></figure>

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>Open positive</figcaption></figure>

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Local Dominance</figcaption></figure>

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Multi_Hilshade</figcaption></figure>
## Apport du Lidar HD de l'IGN et de la photogrammétrie par drone

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>### Estive de Montarrouyes (Vielle-Aure - Hautes-Pyrénées)</figcaption></figure>

<table><thead><tr><th>Longueur</th><th>Largeur</th><th>Hauteur</th><th>Epais_Mur</th><th>Type</th><th>Proba_Typ</th><th>Secteur</th><th>Superf-m2</th></tr></thead><tbody><tr><td>24,181999999999</td><td>15,42900000000</td><td>0,64</td><td>0,6</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>Liantran</td><td>373,1040779999</td></tr><tr><td>57,024000000000</td><td>26,15800000000</td><td>0,465</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Moyen</td><td>Itheque</td><td>1491,633792000</td></tr><tr><td>472671,116</td><td>6197254,075</td><td>8</td><td>0,43</td><td>NULL</td><td>Couloir de traite</td><td>Bon</td><td>25,64910400000</td></tr><tr><td>472623,455</td><td>6197257,334</td><td>8</td><td>0,43</td><td>NULL</td><td>Couloir de traite</td><td>Bon</td><td>25,64910400000</td></tr><tr><td>24200000000004</td><td>11200000000000</td><td>3</td><td>0,373</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>1590,306839999</td></tr><tr><td>43,256000000000</td><td>36,76500000000</td><td>3</td><td>0,373</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>1590,306839999</td></tr><tr><td>51100000000000</td><td>07600000000000</td><td>2</td><td>0,429</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>7, 288836000000002</td></tr><tr><td>477000000000000</td><td>66400000000000</td><td>3</td><td>0,18</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>20,06772800000</td></tr><tr><td>16,190999999999</td><td>21800000000000</td><td>5</td><td>0,885</td><td>NULL</td><td>Couloir de traite</td><td>Bon</td><td>84,48463799999</td></tr><tr><td>38,218000000000</td><td>32,15100000000</td><td>0,347</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>Cardinquere</td><td>1228,746918000</td></tr><tr><td>300000000000000</td><td>355000000000002</td><td>4</td><td>0,15</td><td>252000000000000</td><td>Cabane</td><td>Bon</td><td>23,08150000000</td></tr><tr><td>181000000000000</td><td>04800000000000</td><td>3</td><td>0,216</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Moyen</td><td>18,83968799999</td></tr><tr><td>39,377000000000</td><td>15,86600000000</td><td>0,347</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Moyen</td><td>Cardinquere</td><td>624,755420000</td></tr><tr><td>13,02300000000</td><td>11,83400000000</td><td>0,201</td><td>0,851</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>Larry</td><td>154,1141820000</td></tr><tr><td>5</td><td>5</td><td>0,049</td><td>NULL</td><td>Indeterminatee</td><td>Mauvais</td><td>Larry</td><td>34,49897599999</td></tr><tr><td>94400000000000</td><td>80400000000000</td><td>0,05</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Moyen</td><td>Cardinquere</td><td>2191,480375000</td></tr><tr><td>47,615000000000</td><td>46,02499999999</td><td>0,419</td><td>0,736</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>Larry</td><td>225,914061000</td></tr><tr><td>14,901000000000</td><td>15,16100000000</td><td>0,27</td><td>0,594</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>Larry</td><td>429,746979999</td></tr><tr><td>23,212000000000</td><td>18,51399999999</td><td>0,27</td><td>0,594</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>Larry</td><td>429,746979999</td></tr><tr><td>962000000000000</td><td>744999999999999</td><td>8</td><td>0,237</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Mauvais</td><td>78,37268999999</td></tr><tr><td>481999999999999</td><td>88600000000000</td><td>5</td><td>0,242</td><td>0,811</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>55,81105199999</td></tr><tr><td>755000000000000</td><td>38800000000000</td><td>6</td><td>0,21</td><td>0,56</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>43,15093999999</td></tr><tr><td>17,738000000000</td><td>66800000000000</td><td>5</td><td>0,08</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>100,5389839999</td></tr><tr><td>47,880000000000</td><td>44,95600000000</td><td>0,068</td><td>0,616</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>Pla de las Basques</td><td>2152,493280000</td></tr><tr><td>59,768000000000</td><td>56,13300000000</td><td>0,283</td><td>NULL</td><td>Enclos</td><td>Moyen</td><td>Larry</td><td>3354,957143999</td></tr><tr><td>870000000000000</td><td>68300000000000</td><td>2</td><td>0,066</td><td>NULL</td><td>Cabane</td><td>Bon</td><td>70021000000000</td></tr><tr><td>93800000000000</td><td>79500000000000</td><td>4</td><td>0,233</td><td>0,601</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>33,26771000000</td></tr><tr><td>10,529999999999</td><td>56300000000000</td><td>7</td><td>0,093</td><td>0,772</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>79,63838999999</td></tr><tr><td>319000000000000</td><td>0</td><td>0,28</td><td>0,6</td><td>Mur</td><td>Bon</td><td>Liantran</td><td>0</td></tr><tr><td>722000000000000</td><td>57700000000000</td><td>1</td><td>0,28</td><td>0,4</td><td>Indeterminatee</td><td>Bon</td><td>715594000000000</td></tr><tr><td>679000000000000</td><td>00700000000000</td><td>2</td><td>0,498</td><td>NULL</td><td>Indeterminatee</td><td>Mauvais</td><td>383753000000000</td></tr><tr><td>80400000000000</td><td>51200000000000</td><td>5</td><td>0,083</td><td>0,377</td><td>Enclos</td><td>Moyen</td><td>54,03964800000</td></tr><tr><td>50,162999999999</td><td>11,965999999999</td><td>0,164</td><td>0,541</td><td>Enclos</td><td>Bon</td><td>Pomble</td><td>600,2504579999</td></tr></tbody></table>
## Apport du Lidar HD de l'IGN et de la photogrammétrie par drone

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Secteur de l'Auloueilh (Aulon - Hautes-Pyrénées)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Lac d'Espingo (Oô - Hautes-Pyrénées)</figcaption></figure>
# Apport du Lidar HD de l'IGN et de la photogrammétrie par drone

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>## Montagne d'Enveitg (Enveitg - Pyrénées-Orientales)</figcaption></figure>

### Comparaison entre la prospection pédestre et l'analyse des données lidar HD de l'IGN

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>## Estive d'Anéou (Laruns - Pyrénées-Atlantiques)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_67.png" /></figure>
# Apport du Lidar HD de l'IGN et de la photogrammétrie par drone

**Anéou**

C. Rendu, C. Calastrenc, M. Le Couédic

1300 hectares

272 structures

4 mois à 2 personnes

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

**Benasque**

C. Calastrenc, A. Rivas, J.-L. Ona Gonzalez

1400 hectares

324 structures

3 mois à 2 personnes

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

**Liantran**

C. Calastrenc, F. Hautefeuille

3 hectares

62 structures

15 jours à 2 personnes

<figure><img src="image_70.png" /></figure>
## Apport du Lidar HD de l'IGN

* 23 années de prospection pédestres

* 882 structures inventoriées

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

<figure><img src="image_72.png" /></figure>
## Apport du Lidar HD de l'IGN

* 5 mois de traitement

* 3211 structures inventoriées

⇒ **201 fois plus vite**

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

<figure><img src="image_74.png" /></figure>
## Apport de la photogrammétrie par drone

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

Sinjajevina (Monténégros) : 44,86 hectares - 358 structures - 4 jours à 1 personne + 10 jours

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

⇒ 55 fois plus vite

Lacs Saussat/Espingo (Oô) : 21,96 hectares - 29 structures - 3,5 jours à 3 personnes + 2 jours de labo
# Perception des structures à grande échelle

## Thermographie par drone, géophysique

<figure><img src="image_77.png" /></figure>
Thermographie par drone

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

1

<figure><img src="image_79.png" /></figure>

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3

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

4

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

A

B

<figure><img src="image_87.png" /></figure>

C

D

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

E

F

<figure><img src="image_89.png" /></figure>

G

H

<figure><img src="image_90.png" /></figure>

I

J

<figure><img src="image_91.png" /></figure>

K

L

Profil thermique (Degrés)

<figure><img src="image_92.png" /></figure>

Profil thermique lissé

<figure><img src="image_93.png" /></figure>

MNTS Classifié (Degrés - classification avec la méthode de progression géométrique)

7,33 - 16,91

24,03 - 27,74

16,92 - 18,75

27,75 - 32,45

18,76 - 21,07

32,46 - 38,41

21,08 - 24,02
Géophysique : Géoradar et magnétomètre

<figure><img src="image_94.png" /></figure>

<figure><img src="image_95.png" /></figure>

Légende

<figure><img src="image_96.png" /></figure>

Grille

<figure><img src="image_97.png" /></figure>

Structure visible en surface

Grille1

Valeur

<figure><img src="image_98.png" /></figure>

Elevée : 2983,23

- Faible : -713,73

Radius Basic Functions
Semi-variogramme Thin plate spline

Grille 2

Valeur

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

Elevée : 34,264

- Faible : -6,18905

Empirical bayesian kriging
Interpolation Thin plate spline

Grille 3

Valeur

<figure><img src="image_100.png" /></figure>

Elevée : 120,067

- Faible : -33,8169

Semi-variogramme Thin plate spline

Grille 4

Valeur

<figure><img src="image_101.png" /></figure>

Elevée : 1556,42

- Faible : 1,44935

Empirical bayesian kriging
Semi-variogramme Power

DEM

Valeur

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

- Elevée : 255

Faible : 0

<figure><img src="image_103.png" /></figure>
Géophysique : Géoradar et magnétomètre

<figure><img src="image_104.png" /></figure>

<figure><img src="image_105.png" /></figure>

<figure><img src="image_106.png" /></figure>
## Géophysique : Résistivité électrique

<figure><img src="image_107.png" /></figure>

<figure><img src="image_108.png" /><figcaption>Tomography 3 (mound 5, O-E)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_109.png" /></figure>

Stage Master 1 – Baptiste Mellier
(UT3 – M. Llubes/C. Rendu)

Stage Master 1 – Romain Vercasson
(UT3 – M. Llubes/C. Rendu)
# Information sur les pratiques et identification de l'invisible en surface

## Chimie des sols et ADN des paléo-parasites

<figure><img src="image_110.png" /></figure>
Chimie des sols = Susceptibilité magnétique

<figure><img src="image_111.png" /></figure>

J. Narbarte, Etude sédimentologique des
tertres d'Oilaskoa, 2024

<figure><img src="image_112.png" /></figure>

A scenario? (C. Rendu)

<figure><img src="image_113.png" /></figure>

Terrain d'étude du Master 2 de Maialen Gauthier : « Approche ethnoarchéologique des pratiques d'élevage porcin, en Cize et en Soule, du Moyen Âge à l'époque contemporaine, sous la direction de Florent Hautefeuille et Christine Rendu, Université Jean Jaurès, Toulouse
# ADN des paléo-parasites – M. Le Bailly (Etude en cours)

<figure><img src="image_114.png" /><figcaption>Analyse de paléoparasitologie</figcaption></figure>

<figure><img src="image_115.png" /></figure>

<figure><img src="image_116.png" /><figcaption>Œuf d'Ascaris sp.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_117.png" /><figcaption>Œuf d'Oxyuris equi</figcaption></figure>

<figure><img src="image_118.png" /><figcaption>Œuf de Trichuris</figcaption></figure>

<figure><img src="image_119.png" /><figcaption>Œuf de Fasciolidea</figcaption></figure>
Chimie des sols = Spatialisation du taux de Phosphore (P)

<figure><img src="image_120.png" /><figcaption>Couloir de traite – Enveitg (66)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_121.png" /></figure>

<figure><img src="image_122.png" /></figure>
La suite du programme TAHMM

➤ Poursuivre les tests d'intégration du matériel de géophysique, notamment la résistivité électrique et des données multispectrales par drone

➤ Travailler à une meilleure filtration des données Lidar sur la végétation basse et ligneuse de type genêt ou rhododendron via l'intelligence artificielle (IA)

➤ Poursuivre le travail de détection automatique des vestiges archéologiques à partir des nuages de point lidar et/ou photogrammétrie via l'IA

➤ Poursuivre l'analyse chimique des sols pour localiser/caractériser les niveaux d'occupation et/ou les zones de stabulation

➤ Trouver une/des collaborations pour travailler sur l'ADN sédimentaire non lacustre

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# Un œil numérique sur les cimes

## Comment le non-invasif redéfinit la carte archéologique en montagne

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Séminaire d'équipe - Terrae

30 janvier 2026

## Consortium de recherche

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UNIVERSITÉ TOULOUSE
Jean Jaurès

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CHRONO
ENVIRONNEMENT

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## Partenariats financiers récurrents

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AULON

Réserve

NATURELLE
RÉGIONALE

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KITA

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## Partenariats financiers ponctuels

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LTSER FRANCE

Zones
Ateliers

PYRÉNEES GARONNE

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1. TRACES, UMR 5608, Toulouse

2. FRAMESPA, UMR 5136, Toulouse

3. IRIT, UMR 5505, Toulouse

4. GEODE, UMR 5602, Toulouse

5. GET, UMR 5563, Toulouse

6. Société Français de Photogrammétrie et de Télédétection
Saint Mandé

7. Universidad del País Vasco, Vitoria-Gasteiz (Espagne)

8. CHRONO-ENVIRONNEMENT, UMR 6249, Bensançon
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