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Cet article explore les potentialités des images Pléiades pour le suivi de la recolonisation du Massif du Maido dans un contexte post-incendie. Ce site, situé au coeur du Parc National de la Réunion et classé patrimoine mondial de l'UNESCO a été touché par des incendies fin octobre 2011, affectant une surface estimée à 2700 ha peuplée en majeur partie par des espèces endémiques. Pour comprendre l'état et le comportement phénologique de la végétation pré et post-incendie, cette étude exploite la base de données SPOT KALIDEOS (depuis 2005) couplée à des informations de terrain. Puis, une série d'images Pléiades post-incendie, acquise de juin 2012 à septembre 2013 complétée d'une image Worldview-2 pré-évènement ont été utilisées pour évaluer l'apport de la très haute résolution spatiale dans le cadre du suivi de la recolonisation du massif à l'échelle de la placette.
Context of the study In the afternoon of the 25th of October 2011, several wildfires were reported to be burning in the Maido forest, located in the heart of the Reunion Island National Park, which is classified as a UNESCO world heritage site. According to the report published afterwards by the prefecture, about 2700 hectares were affected (Figure  1 ). For one week, the SERTIT Rapid Mapping Service has produced a satellite imagery map of the situation, with a daily up-date delivery (Figure  2 ) (http://sertit. u-strasbg. fr/RMS/action. php?id=5574032311). After this crisis period, SERTIT was mandated by CNES to study forest regeneration with a multi-temporal (2005 to 2013) satellite imagery series. This series is composed of SPOT4 and SPOT5 data from the KALIDEOS database plus Pléiades images obtained during the Pléiades Users Thematic Commissioning and one Worldview-2 image acquired as a reference before the fire event.
Objectives and organisation of this paper The objective of this paper is to highlight vegetation regeneration over the 2011 burn scar. To enable this itis important to have an idea of the "normal" state of the area and its behavior over the seasons before this event and this is possible thanks to a rich pre-crisis imagery database. Moreover, having field data facilitates the analysis of the spatial, spectral and temporal characteristics of the data. This paper is organised as follows: Section 2 presents the study area, the database and its preparation, section 3 explains the method used to evaluate the vegetation cover; section 4 concerns vegetation regeneration, and section 5 concludes this paper.
NDVI: Normalized Difference Vegetation Index  (Rouse et Haas, 1973; Tucker, 1979)  Where : Near infrared reflectance : Red reflectance NDVI is computed for all HR and VHR images from the database. TSAVI: Transformed Soil-Adjusted Vegetation Index  (Baret F and Guyot G. , 1991)  Where : Slope of the soil axis in the (R, NIR) space : Intercept of the soil axis TSAVI is computed for all the VHR images present in the database. NRI: Normalized Regeneration Index  (Chabaane et al. , 2005)  NRI calculation needs pre and post-fire NDVI processing. For this study, we have chosen a pre-fire reference among HR and VHR images acquired in a limited time period corresponding to the maximum of vegetation activity.
Results based on vegetation indexes 3. 1 Results derived from NDVI SPOT data Index analysis was carried out at the Maido forest scale taking into account the burn scar zone, and at the plot scale using ONF vegetation types. Results obtained with average NDVIs thanks to pre-fire SPOT time series (Figure  5 ) underlines the two vegetal cycle phases linked to the austral seasons. Spring growth is visible with an increase in NDVI values from November to June where maximal values are reached. Then the senescence phase sets-in characterized by a decrease of NDVI values due to reduced chlorophyll activity as vegetation dries out in the austral winter. Vegetation recovers to its initial state by June 2013, maybe due to the probable presence of pioneer or invasive species after the fire; it would be interesting to continue monitoring into the future and to integrate field surveys to have more information concerning the vegetation species which constitute the regrowth.
Conclusion and perspectives This study concerning vegetation characterization and regeneration monitoring after the Maido November 2011 forest fires has its own unique and original character. Firstly, itis one of the first studies of austral forest fires, and secondly, it attempts to merge the use of SPOT and Pléiades image series. At first, the SPOT KALIDEOS database was used in order to highlight normative phenological vegetation cycles of this highly endemic biotope area. Through this, establishing a seasonal behavior of vegetation makes it possible to clearly identity the fire event and its impact and, only then, is it possible to monitor postevent vegetation response with respect to an established reference. It should be noted that Pléiades data use here is of an experimental nature. However, changes in the phenological vegetation cycle are observed with analysis of NDVI and TSAVI indexes computed from both SPOT and Pléiades data, indicating a trend which is probably due to a growth of invasive or pioneer species and therefore highlights recolonization by vegetation.
areas in 2010 and 2011 Reunion National Park « Hauts-sous-le-vent » habitat typology 2010 vegetation recovery 2011 field survey of burnt area ONF 2011 Vegetation typesTable 1 : Field data from Reunion Island National Park and ONF. In 2005, CNES (French spatial Agency) decided to build a satellite imagery reference database over Reunion Island to help environmental studies, called "KALIDEOS-Isle Reunion". Regular acquisitions have been made since 2005 with SPOT4 and SPOT5. Pléiades data have been acquired on a theoretically monthly basis in 2012 and 2013. In addition, one Worldview-2 image was used as a pre-fire reference in 2010. A total of 44 SPOT4, 22 SPOT5, one Worldview-2, 7 monoscopic and 2 stereoscopic Pléiades were used for this study (Figure4). All data have been ortho-rectified and corrected for atmospheric effects.
Remerciements 40 Ce travail est issu du programme RADICEL-K (http://radicel-k. huma-num. fr/radicelk). Nous remercions  Raymond BOYD  et  Gwenaëlle FABRE , linguistes, pour les transcriptions de termes sèmè et les habitants de Kotoudéni pour leur accueil chaleureux, en particulier Ali TRAORE qui a été notre « logeur » et Yaya TRAORE qui a assuré la traduction lors des enquêtes de terrain.
l'efficacité des mesures de compensation nécessite la mise en oeuvre simultanée de suivis de sites témoins et de sites de compensation pour vérifier le respect des objectifs initiaux. C'est le seul moyen de réajuster, si nécessaire, les actions écologiques mises en oeuvre et de pérenniser les résultats. À cette fin, les protocoles de suivi doivent être définis très tôt, lors de la réalisation de l'état initial et avant même les réflexions préliminaires à la définition des actions à mener  (Bazin et Barnaud, 2002). En outre et conformément aux engagements de la loi Grenelle II 9  (2010), il est pleinement justifié de saisir dans une base de données informatique les informations spécifiques aux sites de compensation (nature, situation géographique, modalités de sécurisation foncière, plan de gestion conservatoire, etc.
Introduction Les activités agricoles produisent une série d'éléments anthropiques (états de surface des sols, limites parcellaires, fossés,. ) qui exercent un impact majeur sur le fonctionnement hydrologique des paysages en modifiant les propriétés hydrodynamiques des sols et en introduisant des discontinuités hydrologiques modifiant les chemins de l'eau. Les arrangements spatiaux et la connectivité des champs cultivés ont un fort impact sur le ruissellement et l'érosion du sol à l'échelles du bas-sin versant mais également à l'échelle du paysage  (Colin et al. , 2012). Dans la perspective de diagnostiquer et de maîtriser ces impacts, il est intéressant de détecter, de façon automatique et à grande échelle, les champs cultivés dans le but de cartographier les types de culture, de suivre les états de surface, de créer ou de mettre à jour une base de données de parcellaire.
Par contre quand on applique le modèle simple d'un autre lot, on est moins sensible à cet effet de saturation. Les parcelles du bas apparaissent correctes sur la carte de marge (Figure  7c ) mais par contre on est moins certain sur l'intérieur des parcelles suite à un changement de pratiques agricoles ou de type de culture entre les deux lots par exemple. Par ailleurs, on peut voir que le modèle global (Figure  7f ) est plus fin sur la discrimination des frontières le long de la route et est également plus robuste aux effets de saturation du lot L13. Pour une utilisation opérationnelle, le modèle global RF s'avère intéressant. En effet, en pratique, une base de données présentant la variabilité des limites parcellaires pourrait être constituée et utilisée pour l'étape d'apprentissage. Si on reste dans le cas d'image mono-date, l'apprentissage actif n'apporte pas de grandes améliorations sur ce modèle global par contre l'apport pourrait être plus important dans le cas d'image multidates.
Conclusion Dans cette étude, nous avons proposé de détecter les limites des parcelles agricoles par une approche de classification supervisée. Dans l'objectif d'une utilisation opérationnelle à grande échelle, différentes stratégies d'apprentissage ont été proposées en incluant ou pas de l'apprentissage actif qui permet d'adapter le modèle localement. Les premiers résultats obtenus sont satisfaisants et permettent une bonne localisation des limites. On met surtout en évidence l'intérêt d'un modèle global si une base de données d'images de limites parcellaires existe. Par contre, si l'on dispose plutôt d'un sous bassin bien renseigné, on privilégiera le modèle simple enrichi. Toutefois les résultats obtenus ne permettent pas d'aboutir au réseau parcellaire au niveau vectoriel. Il s'agit de résultats intermédiaires qui peuvent être utilisés dans un cadre de minimisation d'énergie de segmentation globale.
Dans leur quasi-totalité, les déclarations ont été remplies sur un formulaire-type fourni par l'administration municipale. La richesse et la précision de ces documents (nom, adresse et montant estimé -et éventuellement corrigé -des dégâts) ont permis d'identifier 204 adresses d'habitations sur 290 déclarations, géolocalisées grâce à la base de données « Adresses » de l'IGN, vérifiées sur le terrain et intégrées dans un SIG 14. Précisons qu'il a fallu évidemment tenir compte des changements de nom ayant affecté une partie des rues de la ville de Thann entre 1947 et l'époque actuelle, mais aucune rue ni habitation n'a disparu depuis 1947. Les 86 adresses écartées étaient soit inutilisables car incomplètes 15 , soit redondantes 16. 10 Le nuage de points ainsi obtenu (figure  6 ) permet d'avoir un aperçu synthétique de l'inondation des 28-29 décembre 1947 à Thann, complété par les documents photographiques  (Holleville, Martin, 2014)  et les descriptions relevées dans les archives, issues de la base de données TRANSRISK  (Himmelsbach, 2012) , accessible en ligne depuis janvier 2015 (www.
Les travaux menés dans le cadre du programme TRANSRISK montrent sans ambiguïté que ce type d'événement extrême est loin d'être rare, avec des équivalents en  1778, 1876, 1882, 1910, 1919, 1920, etc  the Thur river, characterized by violent floods. However, the zoning of the PPRI mentions only a relatively small risk area. But the city has suffered in the past from destructive floods, as it is revealed by the TRANSRISK database. Among these events, the flood of December 1947, very well documented, allows, through a geo-historical approach (contextualization, transposition), the spatial confrontation of areas flooded in 1947 and flood areas designated by the PPRI. The results raise many questions about the quality of PPRI zoning that appears to present errors and omissions. And in the case of a 100-year flood, the damage would be catastrophic.
This issue includes seven contributions, which encompass a wide variety of methodological approaches and themes applied to different mountain systems situated in four continents, with a special place given to the French Alps. The first contribution by Einhorn et al. is an overview of the results achieved during the period 2007-2013 in research, cooperation and capitalisation projects on climate change. It is mainly a survey of the observed and projected changes in climate patterns, cryosphere dynamics, and derived and expected natural hazards (floods, debris flows, landslides, and rockfalls). These authors review existing databases on climate change and natural hazards at different levels (i. e. international, European and French), highlighting the platforms and observatories developed by different scientific and technical operators at the European Alps scale.
Remerciements Ce travail a été réalisé grâce au soutien financier de la  Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) et du Programme Avenir Lyon Saint-Étienne de l'Université de Lyon  ( ANR-11-IDEX-0007 ),  dans le cadre du programme « Investissements d'Avenir » géré par l ' Agence Nationale de la Recherche (ANR). L'auteur tient à remercier  Guillaume Lacroix  et  Nicolas Leprêtre  pour leur relecture attentionnée, ainsi que  Jérôme Boissonade ,  Dominique Desjeux  et  Yannick Rumpala  pour les riches discussions autour de la notion d'acceptabilité sociale.
Cette caractérisation, sur la base d'un panel de critères le plus large possible pourrait être regroupée en 4 catégories : • Les données intrinsèques au bâtiment tel que l'âge, la superficie, le volume, les caractéristiques des systèmes, … • Les données contextuelles : Le taux de vacance, le type de logement (collectif/ individuel), le mode de gestion, l'attractivité du quartier d'implantation du bâtiment, etc. • Les données intrinsèques aux habitants : âge, statut des occupants (propriétaires bailleurs, locataires), revenus moyens des ménages, … • Enfin une information précise du niveau de performance énergétique exprimé en kwhep/ m2/an est indispensable. La majorité de ces informations sont aujourd'hui regroupées au sein de bases de données territoriales (cadastre), gouvernementale (données fiscales) ou privées mais restent peu exploitées.
Exploited satellite and in situ data and data processing Over Poyang Lake, a very rich and dense Earth Observation database has been established mostly through the DRAGON projects, but also thanks to bilateral projects with space agencies or data providers such as ASI, JAXA, DLR, DEIMOS or experimental programmes such as Take Five initiative aiming to simulate Sentinel-2 acquisition. This database, covering the years 2000 to 2014, contains more than 650 medium and high resolution satellite images both optical and SAR  (Andréoli et al. , 2007; Yésou et al. , 2011 Yésou et al. , -2014)). Within the thematic commissioning phase of Pléiades, 11 Pléiades images (0. 70cm resolution in panchromatic mode and 4 spectral bands from blue to Near Infra-Red (NIR), spatial resolution of 2. 8m) were acquired over PLNR from January to November 2013 (Table  1 ).
Importantly, these data nearly cover a complete hydrological year starting in the middle of the dry season (January) and ending at the beginning of the next dry season (November), illustrating low and high level extent of water bodies (Fig. 2  and 3 ). The power and utility of the imagery database have increased with in situ data. These data include water level surface elevation and discharge coming from gauge stations located within the small Lakes and also along the Yangtze. In 2013 and 2014, an important effort was done to collect information on vegetation within PLNR. Teams from the College of Life Science and Food Engineering of Nanchang University and the International Crane Foundation (ICF), supported by PLNR staff, conducted two major field campaigns on the 20-21 of November 2013, the day of a Pléiades acquisition, as well as on the 10 th of April 2014 at the end of the dry season.
The number of samples taken along each transect varies from 5 to 10. For each sample, four sub samples have inventoried dominant plant groups, vegetation height, ground coverage and are accompanied with four photos taken in each of the cardinal directions and looking down from above at from the sample point. This vegetation' dataset has been a GIS format in order to be manipulated and exploited for classification purposes. Pléiades images have been first converted into TOA radiance and then a pseudo atmospheric correction has been applied based on dark object subtraction approach  (Chavez, 1988). Data have been then orthorectified and the multispectral and panchromatic channels have been merged. Water surface extractions have been done based on NIR channel's thresholding approaches followed by on screen correction.
This knowledge is useful to assess the spatial relationship between fauna, e. g. , highly endangered cranes and Yangtze Finless Porpoises, and fish traps. First results from Bang Hu indicate that areas of crane use are free of nets  (Huber et al. , 2013). The Pléiades time series revealed other potential damages to the natural environment during the year 2013. For example, these data allowed for the mapping of the conversion of dozens of acres of seasonal grasslands into agriculture production areas near the boundary of PLNR.
Acknowledgements The  Pléiades (© CNES  (2013), distribution Airbus DS / Spot Image) images have been acquired within the Pléiades Users Thematic Commissioning phase and processed with the support the  TOSCA SWOT programme. Authors would like to thanks the  CNES ORFEO group , more particularly  Claire Tinel  and  Delphine Fontannaz  for their strong, continuous and very efficient support for accessing the data. The Kompsat-2 data was provided within a cooperative framework between  CNES  and  KARI. The authors thank the two anonymous reviewers for their comments which lead to an improvement of the text comprehension.
Un texte accessible en ligne, ou en local une fois le package installé, détaille les différents principes et étapes du traitement (https://cran. rproject. org/web/packages/flows/vignettes/flows. html). Les données en entrée peuvent être de format i-j-fij, c'est-à-dire originedestination -intensité du flux. Une première fonction preflows permet alors de passer de cette liste de liens (appelée aussi matrice en format long) à une matrice carrée. Cette étape est facultative si les données sont déjà en format matriciel (format wide), la diagonale pouvant être pleine ou vide. Par contre, la matrice doit être carrée (liste identique d'origines et de destinations). Les méthodes de sélection basées sur l'origine i des flux sont accessibles via la fonction firstflows et sont au nombre de trois : -   En ce qui concerne la visualisation, la fonction plotDomFlows produit un graphe où la taille et la couleur des sommets sont dépendants de leur position dans le graphe (sommet dominant, intermédiaire ou dominé) et où l'épaisseur des liens varie selon l'intensité du flux.
Par exemple, suivant l'idée que la connectivité des habitats naturels entre eux est gage d'occupation de chacun de ces habitats par les représentants d'une espèce  (Foltête et al. , 2012b) , le logiciel Graphab permet de calculer la connectivité  (Foltête et al. , 2012a)  ainsi que ses effets sur les capacités de dispersion  (Foltête et Giraudoux, 2012)  et la distribution de populations végétales ou animales spécifiques  (Tournant et al. , 2013). On modélise ainsi la diffusion de l'effet de coupure d'une ITT linéaire au sein d'un réseau d'habitats. Il est montré que la probabilité de ne pas rencontrer des représentants d'une espèce dans leur habitat potentiel décroît à mesure qu'on s'éloigne d'une LGV, jusqu'à une distance de cinq à quinze kilomètres, selon les cas étudiés, où l'effet devient négligeable  (Clauzel et al.
Remerciements Nous adressons nos remerciements aux agriculteurs qui ont collaboreanotre etude. Nous remercions aussi l'ADEME et le pole ESTIVE pour le financement de la these de doctorat de V. Lefevre. Cette etude a etefinancee en partie par le projet PEPITES (ANR) et TILMAN-Org (projet europeen CORE Organic 2).
Remerciements Les recherches qui ont mené aux conclusions présentées ici sont le fruit de nombreux et réguliers échanges avec les acteurs de la compensation en France (aménageurs, services instructeurs, collectivités locales et associations de protection de la nature) et à l'étranger. Ceux-ci sont trop nombreux pour tous être remerciés nommément, mais nous souhaitons souligner les apports de  Baptiste Regnery  ( Muséum National d'Histoire Naturelle, France), Anne-Charlotte Vaissière (IFREMER, France ),  Morgan Robertson  ( Université du Kentucky, USA ),  Marc Maury  ( Fédération des Conservatoires d'Espaces Naturels, France ),  Serge Müller  ( Université de Metz, France ),  Luis de Sousa  ( DREAL Languedoc Roussillon ),  Anne Pariente  ( DREAL Languedoc Roussillon ),  Delphine Morandeau  ( Conseil Général des Yvelines), Camille Pousse (CISALB), Brice Quenouille (Biositiv, France ),  Aurore Malapert (Biotope) ,  José Maria Rey-Benayas  ( Université de Alcalá, Espagne ),  Martine Maron  ( Université du Queensland, Australie ) et Anne-Laure Wittmann (MEDDE).
Levrel@ifremer. fr Dans ce contexte, des initiatives locales fleurissent, pilotée par certaines DREAL, par des intercommunalités ou par certains aménageurs très exposés à la compensation comme le développement d'arrangements locaux de mutualisation des compensations, de bases de données sur les mesures ERC, ou la mise en place de groupes de travail regroupant les différents acteurs. Il est urgent que l'État s'en empare pour diffuser celles qui sont performantes, et ne pas laisser la jurisprudence ou des intérêts à court terme niveler le dispositif vers le bas. Le développement d'outils et de méthodes harmonisées pourrait améliorer le niveau qualitatif des mesures compensatoires en équivalence demandées actuellement et donc permettre de se rapprocher de l'objectif de « non perte nette ». Par ailleurs, le développement VertigO -la revue électronique en sciences de l'environnement, Volume 14 Numéro 3 | Décembre 2014 dVertigO -la revue électronique en sciences de l'environnement, Volume 14 Numéro 3 | Décembre 2014.
Les recherches présentées ici ont bénéficié de financements du Septième Programme Cadre de l'Union Européenne (FP7/2007-2013) dans le cadre du contrat n° 308393 "OPERAs", et de l'Office National de l'Eau et des Milieux Aquatiques (ONEMA) dans le cadre des projets de « mise en place de méthodes d'évaluation rapide des fonctions des zones humides » et d'« étude de faisabilité de l'élaboration et développement de logiciel d'aide au choix et au dimensionnement de mesures compensatoires et restauration écologique ». Les opinions exprimées ici ne représentent pas celles des personnes consultées ou des financeurs. Elles n'engagent que les auteurs.
Remerciements Cette etude a etefinancee par le  Programme d'Appui Multi Pays Agroecologie et par le projet d'Appui au Developpement de l'Agroecologie en zones de Montagne du Vietnam (AFD ). Nous remercions les etudiants F. Gramond,  R. Kong ,  C. Bourgart  et  K. Le  ´pour leurs contributions ainsi que les agriculteurs et autorites de la  Province de Son La  pour le temps qu'ils nous ont consacre.
Determination of the altitude of deep convective clouds A prerequisite of this study is a characterization of cloud tops that is both global in space and time. We use the CLAUS dataset  [Hodges et al. , 2000]  which provides global 3-hourly maps of brightness temperature at 30 km resolution, combined with ERA-Interim data  [Dee et al. , 2011]  to determine the pressure of the top of the convective clouds. Since we are only interested by air parcels which are able to reach the LZRH and above, we consider only cold pixels with brightness temperatures less than 230 K. In the deep tropics between 15°S and 15°N, this temperature corresponds to a pressure of about 240 hPa which is below the main detrainment level near 200 hPa and well below the all-sky LZRH which is usually located above 155 hPa.