# Des paysages urbains favorables aux moustiques vecteurs de la dengue ?

Alexandre Cebeillac, Éric Daudé, Richard E. Paul, Kanchana Nakhapakorn

► To cite this version:

Alexandre Cebeillac, Éric Daudé, Richard E. Paul, Kanchana Nakhapakorn. Des paysages urbains fa-
vorables aux moustiques vecteurs de la dengue ?. TÉLÉDÉTECTION POUR L'ÉTUDE DU MILIEU
URBAIN #5, Data Terra, Apr 2025, Lyon, France. hal-05067411

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Submitted on 14 May 2025

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# Des paysages urbains favorables aux moustiques vecteurs de la dengue ?

## Cas d'étude à Bangkok
 et dans 4 métropoles d'Asie du sud-est)

Alexandre Cebeillac, UMR IDEES Rouen

Eric Daudé, IRASEC / CNRS, Bangkok

Richard Paul, Institut Pasteur, Paris

Kanchana Nakhapakorn, Mahidol University, Bangkok
## SEARoads - South-East Asia Regional One Health Approach for Dengue Surveillance

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« suite » de MO3 – 2020-2024
Modélisation des épidémies de dengue à Bangkok

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### Approche multi-scaire :

* Réseau de surveillance & early warning system à l'échelle inter-régionale

* Contrôle, Surveillance & modélisation des vecteurs à l'échelle infra-urbaine

<table><tr><td>Bangkok</td><td>10.8 millions</td><td>1569 km²</td><td>6,897/km²</td></tr><tr><td>Ho Chi Minh City</td><td>9.3 millions</td><td>2,095 km²</td><td>4,449/km²</td></tr><tr><td>Hanoï</td><td>8 millions</td><td>3,358km²</td><td>2,400/km²</td></tr><tr><td>Phnom Penh</td><td>2.1 millions</td><td>290 km²</td><td>7,343/km²</td></tr><tr><td>Vientiane</td><td>1 million</td><td>130 km²</td><td>7,715/km²</td></tr></table>
## SEARoads - South-East Asia Regional One Health Approach for Dengue Surveillance

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Des micro-paysages urbains très différents

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## SEARoads - south-east Asia Regional One Health Approach for dengue Surveillance

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**Hypothèse** : La ville comme une mosaïque de paysages urbains locaux plus +/- favorable aux développement & maintient des moustiques du genre *Aedes*

**Méthodologie** : Dans 5 villes d'Asie du Sud-Est : Bangkok / Hanoi / Ho-Chi-Minh / Vientiane & Phnom Penh

* Définir des paysages urbains homogènes à micro-échelle

* Faire des enquêtes entomologiques dans des zones données.

**Résultats espérés** : Pouvoir estimer la « capacité de charge » d'un type de paysage urbain
→ Contrôle & suivi vectoriel & modélisation
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## Partie 1 : Segmentation de l'Espace urbain : Vers des zones homogènes

Suite des travaux de Daudé, Cebeillac et al (2024), mais à résolution beaucoup plus fine

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Créer des micro-zones homogènes :

Inspiré par Stewart & Oke (2012) : Typologie de bloc de bâtiment / LCZ

* Sans contrainte d'échelle ⇒ garder les micro-paysages

* Méthodologie quasi-automatique ⇒ moins d'intervention extérieure possible

* Données ubiquiste ⇒ reproductibilité

* Même typologie dans chacune des villes

Faible nombre de catégories de paysage urbain :

Contraintes entomologiques (contrôle vectoriel) : ne pas démultiplier les terrains

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## Partie 1 : Segmentation de l'Espace urbain / Les données en entrée

<table><thead><tr><th>Bâtiment Google</th><th>Elevation Google 2.5</th><th>Vegetation / Sentinel 2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Hanoi : ~1.15 M / HCMC : ~2.5 M<br>Vientiane : 600K / Bangkok : ~2.7M<br>Phnom Penh : ~640K<br>==> 7.6 M de bâtiments / ~ 35M hab<br>https://sites.research.google/gr/open-buildings/</td><td>Basé sur des images Sentinel 2 & Pansharpenning à 50cm</td><td>NDVI moyen sur l'année & seuil<br>https://research.google/blog/open-buildings-25d-temporal-dataset-tracks-building-changes-across-the-global-south/</td></tr></tbody></table>

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## Partie 1 : Segmentation de l'Espace urbain / Regrouper les bâtiments

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Définir des polygones de voronoi autour de chaque bâtiment
## Partie 1 : Segmentation de l'Espace urbain / Regrouper les bâtiments

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

### Définir des polygones de voronoi autour de chaque bâtiment

7 paramètres descriptifs :

* **Végétation**

* couverture végétale (%)

* densité de "patch"

* **Bâtiment :**

* Surface

* Hauteur

* **Zone (polygone de voronoi) :**

* % de bâti

* Surface du polygone

* % d'ouverture
## Partie 1 : Segmentation de l'Espace urbain / Regrouper les bâtiments

### Approche par partitionnement de graphes pondérés

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Relier les zones voisines & pondérer les liens selon le niveau de similarité</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

Comment définir le niveau de similarité ?

Quels paramètres en entré ?

Quels découpages de graphe ?
## Partie 1 : Segmentation de l'Espace urbain / Regrouper les bâtiments

### Approche par partitionnement de graphes pondérés

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

7 paramètres descriptifs :

* Végétation

* couverture végétale (%)

* densité de "patch"

* Bâtiment :

* Surface

* Hauteur

* Zone (polygone de voronoi) :

* % de bâti

* Surface du polygone

* % d'ouverture

* Pondéré par la distance euclidienne à n dimension entre zones voisines

* n : nombre de paramètres en entrée (en 4 & 6 paramètres)

* ⇒ on choisi 14 combinaisons

* ⇒ Application d'algorithmes de détection de communauté sur graphe de voisinage & MST

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Minimum Spanning Tree</figcaption></figure>

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# Partie 1 : Segmentation de l'Espace urbain / Regrouper les bâtiments

## Application d'algorithmes de détection de communautés

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# Partie 1 : Segmentation de l'Espace urbain / Regrouper les bâtiments

## Application d'algorithmes de détection de communautés

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## Partie 1 : Segmentation de l'Espace urbain / Regrouper les bâtiments

### Fusion des résultats issus des 14 * 2 * 2 combinaisons

#### Regroupement des polygones en zones stables (au moins n% classés de la même manière)

Ex : Analyse de séquences des classes des polygones de A à D dans les combinaisons de C1 à C4

<table><thead><tr><th></th><th>Combi1</th><th>Combi2</th><th>Combi3</th><th>Combi4</th></tr></thead><tbody><tr><th>A</th><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><th>B</th><td>1</td><td>2</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><th>C</th><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><th>D</th><td>3</td><td>2</td><td>1</td><td>2</td></tr></tbody></table>

A & B : ¾ en commun / C & D : 50%

Seuil à 75 % :
3 classes

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

Seuil à 50 % :
2 classes

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80pc

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72 zones

50pc

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

38 zones

Seuil à 50% ⇒ de 7,6M de bâtiments à 426K polygones
## Partie 2 : Classer les zones segmentées

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

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

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

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

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

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

Données en entrée
dans chaque zone :

* Élévation moyenne

* Surface moyenne

* % de végétation

* % espace ouvert

* Surface polygone

* Densité de bâti.

$$ 
\begin{array}{c}
\text{Standardisation} \\
+ \\
\text{Pondération des} \\
\text{paramètres} \\
\times \\
[0,0,5,1,1,5,2]
\end{array}
 $$

15625 Classifications non
dirigées (CLARA)

Kaufman and Rousseeuw (1990)

6 Classes

Meilleurs paramètres en sorties :

* Élévation moyenne X 1

* Surface moyenne X 1,5

* % de végétation X 1

* % espace ouvert X 1,5

* Surface moyenne polygone X 0

* Densité de bâti X 1

Sélection des meilleures classifications :

40 zones témoins (sur 426K) ⇒ poser des contraintes

(Zone XX != zone YY) & (Zone XX == zone ZZ & WW)

⇒ 14 classifications
## Partie 2 : Classer les zones segmentées

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### Comparaison inter-site :

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https://analytics.huma-num.fr/UMR IDEES/searoads/classif_all_6c_tmp.html

Quelques
snapshots :

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

Hanoi

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<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Bangkok</figcaption></figure>

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>Phnom Penh</figcaption></figure>

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Ho-Chi-Minh Ville</figcaption></figure>
<figure><img src="image_59.png" /></figure>

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

## Partie 3 : Comparaison à partir de relevé de terrains

40 relevés dans différentes zones de la ville, ~100km parcourus, échantillonné d'après Daudé et al, 2024 : gradient sur la densité de bâti & la végétation / Centralité ===> Répertorier les gîtes potentiels dans l'espace public.

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Géolocalisation des gîtes de ponte potentiel & trace complète
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## Partie 3 : Comparaison à partir de relevé de terrains

40 relevés dans différentes zones de la ville, ~100km parcourus, échantillonné d'après Daudé et al, 2024 : gradient sur la densité de bâti & la végétation / Centralité ===> Répertorier les gîtes potentiels dans l'espace public.

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## Partie 3 : Comparaison à partir de relevé de terrains

### Premiers résultats

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Forte variabilité (surtout zones végétalisées)

PBS ++ dans zones de bâti dense

PBS -- dans zones bâtiments larges

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**Étudier les outliers :**
Souvent des zones très différentes par rapport à l'environnement voisin majoritaire
⇒ « Effet point noir » / « Dent creuse »
⇒ Discontinuités
⇒ Analyse multiscalaire

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* Un algorithme appliqué directement sur 5 grandes villes d'Asie du Sud-Est

* Presque automatique :

* Pour les zones homogènes : Critère d'agglomération – stabilité (50%)

* Pour leur catégorisation : Un nombre de classe final

* Quelques zones de références (40 sur 426K)

* Même données en entrée

* Langage libre & open source (R, package en préparation)
  ⇒ Reproductibilité

## Perspectives :

* Tester avec les images Pleiades

* Ajout d'autres informations

* Utilisation du sol / Aspect Socio-démographiques

* Validation ??

* Terrain entomologie :

Commence bientôt (saison humide)

⇒ Regarder les gîtes potentiels / capture d'œuf / larve

⇒ indices vectoriels par type de quartier

⇒ Profiter pour valider / retour sur les découpages ⇒ Amélioration

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Projet Searoads :

Partenaires scientifiques :

Sebastier Boyer – Institut Pasteur Cambodge

Richard Paul – Institut Pasteur Paris

Vincent Herbreteau – IRD Espace-Dev

Eric Daudé – CNRS / IRASEC / UMR IDEES

Alexandre Cebeillac – UMR IDEES Rouen

Kanchana Nakhapakorn - Mahidol University, Bangkok

Florian Girond - CDC, Cambodge

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Main partners

Academic partners

Institutional partners
Merci !

Contact : Alexandre.Cebeillac1@univ-rouen.fr

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DATA
TERRA

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Theia
AERIS

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UNIVERSITESUITA
JEAN MOULIN

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cns

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CITY CLIMATE K

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ATELIER SCIENTIFIQUE THEIA

TÉLÉDÉTECTION POUR
L'ÉTUDE DU MILIEU URBAIN

En partenariat avec :

ONERA

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IGN

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For M@Ter

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