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    Plan

    Plan détaillé Texte intégral Notions de télédétection Introduction aux systèmes d’information géographique Notes de bas de page Auteurs

    Télédétection et modélisation spatiale

    Ce livre est recensé par

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    Table des matières

    Introduction générale

    Thibault Catry, Éric Daudé, Nadine Dessay et Annelise Tran

    p. 11-16

    Texte intégral Notions de télédétection Principales caractéristiques des capteurs de télédétection La notion de signature spectrale Extraction de l’information des images satellite Diffusion des images satellite Introduction aux systèmes d’information géographique Notes de bas de page Auteurs

    Texte intégral

    1La télédétection fournit des données d’observation de la Terre qui peuvent être particulièrement utiles pour la cartographie et la modélisation en santé. Pour l’Organisation mondiale de la santé (OMS), l’identification, le suivi et le contrôle des populations d’arthropodes vecteurs constituent la priorité en matière de surveillance des maladies à transmission vectorielle. À ce titre, depuis plus de deux décennies, de nombreux travaux ont montré que les images satellite, et plus généralement les données spatialisées, permettent l’identification des variables environnementales et climatiques qui influencent les dynamiques spatio-temporelles des maladies vectorielles, et notamment celles dont l’agent pathogène est transmis par des moustiques. La diversité actuelle des capteurs satellite permet d’accéder à des données à une résolution spatiale et temporelle suffisamment élevée pour (i) caractériser différentes variables environnementales et climatiques (occupation du sol, précipitations, température, humidité, etc.) associées à la présence d’habitats favorables, à l’occurrence et à l’abondance des vecteurs, (ii) développer des méthodes et outils de prévision des risques associés à ces vecteurs et aux agents pathogènes qu’ils transmettent, et ce, à différentes échelles et (iii) contribuer à la surveillance de l’évolution de ce risque. Ces travaux reposent sur des méthodes avancées de traitement d’images satellite (classifications pixel ou objet, utilisation de séries temporelles, algorithmes d’intelligence artificielle, voir partie 1) multicapteurs (optique, radar, lidar, etc.) et multirésolutions (moyenne, haute, très haute résolution spatiale), ainsi que sur l’intégration de ces variables issues de la télédétection couplées à d’autres types d’information spatiale dans des approches de modélisation (basées sur les connaissances, les données, les processus ou les comportements, voir partie 2). Ces modèles permettent la prise en compte d’un grand nombre de variables (notamment environnementales et climatiques) dans des systèmes complexes dynamiques et améliorent la compréhension de l’épidémiologie des maladies vectorielles dues aux moustiques et des mécanismes de leur transmission, qui représentent un enjeu majeur de santé publique.

    2Issues de ces travaux développés dans le cadre de programmes de recherche, des méthodes opérationnelles reposant sur la télédétection et la modélisation se sont multipliées ces dernières années dans le domaine de la santé. Des produits (cartes de risque, chaînes de traitement) ont ainsi pu être mis à disposition par des infrastructures comme le pôle de données et de services surfaces continentales Theia1 et en particulier par son centre d’expertise scientifique (CES) « Risques maladies infectieuses »2. De telles initiatives ont permis de fédérer des communautés de chercheurs, venus de la géomatique et d’autres disciplines comme l’entomologie et l’épidémiologie, ainsi que des acteurs de la santé publique autour de l’objectif commun d’améliorer les connaissances et les outils de lutte contre les maladies vectorielles dues aux moustiques. En particulier, le projet Anisette3 (Analyse inter-site : évaluation de la télédétection comme outil prédictif pour la surveillance et le contrôle de maladies causées par des moustiques), financé par le Centre national d’études spatiales (Cnes) entre 2018 et 2022, a eu pour objectif de mesurer l’interopérabilité de méthodes couplant télédétection et modélisation spatiale pour prédire la dynamique des moustiques vecteurs et des maladies associées. Il s’appuie sur les résultats de différents projets de recherche, clôturés ou en cours, menés par des équipes issues de différentes unités mixtes de recherche (ASTRE, Espace-Dev, IDEES et TETIS) qui abordent la modélisation entomologique en étroite collaboration avec d’autres organismes comme le réseau des instituts Pasteur, et en particulier l’Institut Pasteur de Madagascar. L’interopérabilité des méthodes développées dans le cadre de ces projets a été testée sur plusieurs sites en Amérique du Sud (Brésil, Antilles, Guyane), en Europe (France), dans l’océan Indien (Madagascar, Maurice, La Réunion), en Asie du Sud et du Sud-Est (Inde, Thaïlande, Cambodge) et en Océanie (Nouvelle-Calédonie).

    3Le présent ouvrage est le fruit des travaux et réflexions menés dans le cadre du projet Anisette, et présente de manière synthétique les concepts théoriques, les approches méthodologiques, les outils et les principaux résultats obtenus par l’équipe du projet, composée principalement de géographes, géomaticiens et modélisateurs. Avec pour objectif d’introduire les concepts de télédétection et de modélisation spatiale appliquées à l’étude des maladies impliquant des moustiques vecteurs, il s’adresse à un public non expert souhaitant s’initier à ces notions et à leurs applications en santé publique4. L’ouvrage s’organise en deux parties distinctes : la première partie aborde les méthodes de télédétection pour l’identification et la caractérisation des déterminants environnementaux et climatiques des populations de moustiques vecteurs. La seconde partie se focalise sur l’intégration de ces variables dans différentes approches de modélisation pour la mise en place d’outils opérationnels de surveillance des maladies vectorielles dont sont responsables certaines espèces de moustiques. Afin de faciliter la lecture, plusieurs termes techniques — liés aux différents domaines concernés : entomologie, épidémiologie, télédétection, géomatique, mathématiques — sont définis au fil du texte et regroupés dans un glossaire final. Une liste des sigles utilisés et de leurs déclinaisons est aussi proposée en fin d’ouvrage.

    Notions de télédétection

    4La télédétection est définie comme l’ensemble des techniques utilisées pour collecter des informations sur des objets à distance ; en particulier, l’observation de la Terre utilise un instrument (le capteur), embarqué à bord d’une plateforme (satellite, avion, drone, etc.), pour caractériser la surface de la Terre (les surfaces continentales, les océans ou l’atmosphère). Les exemples typiques de télédétection incluent l’utilisation de l’imagerie satellitaire ou de la photographie aérienne.

    Principales caractéristiques des capteurs de télédétection

    5Il existe différents types de capteurs en télédétection. Les capteurs passifs mesurent le rayonnement naturel émis ou réfléchi par la surface observée, ce sont par exemple les capteurs optiques, qui dépendent d’une source d’énergie externe : la lumière du soleil. Les capteurs actifs mesurent, eux, la réflexion du rayonnement qu’ils émettent, c’est le cas des radars, qui émettent leur propre source d’énergie, et mesurent la rugosité et l’humidité des surfaces.

    6Les signaux mesurés par les capteurs de télédétection sont appelés « rayonnement électromagnétique » et possèdent des propriétés que l’on peut mesurer et qui servent à les décrire : la longueur d’onde (représentant la périodicité spatiale des oscillations, c’est-à-dire la distance entre deux maximas de l’oscillation), l’amplitude (ou intensité, correspondant à la valeur maximale de l’oscillation) et la polarisation (relation entre l’amplitude et la direction de propagation de l’onde). Les capteurs mesurent la quantité d’énergie transportée par le rayonnement électromagnétique émis ou réfléchi par les surfaces et, en particulier, l'albédo ou réflectance hémisphérique directionnelle, défini comme le rapport entre l’énergie réfléchie et l’énergie reçue. Les images panchromatiques, en noir et blanc, sont obtenues à partir de l’enregistrement de ce rayonnement dans un unique intervalle de longueur d’onde. Lorsque cette mesure s’effectue dans différentes longueurs d’onde, on parle de mesure « multispectrale ». Les capteurs de télédétection peuvent mesurer des signaux dans le spectre du visible (télédétection optique), de l’infrarouge ou des micro-ondes (télédétection radar), apportant ainsi des informations complémentaires. Les capteurs peuvent être situés au sol, sur des avions ou des drones (on parle de capteurs aéroportés) ou sur des satellites. La plupart des capteurs d’observation de la Terre organisent l’information acquise sous forme d’images numériques, caractérisées par la taille de pixel et la largeur de la prise de vue (la fauchée).

    7Les capteurs de télédétection sont principalement caractérisés par trois résolutions :

    • la résolution spatiale est la taille minimale des objets observables, étroitement liée à la taille élémentaire de chaque pixel de l’image. On parle de basse résolution pour des images dont la résolution spatiale est supérieure à 1 km, de moyenne résolution quand elle est comprise entre 100 m et 1 km, de haute résolution entre 10 et 100 m et de très haute résolution pour des valeurs métriques ;

    • la résolution temporelle qui correspond au temps de revisite d’un satellite à un endroit donné, c’est-à-dire l’intervalle de temps entre deux prises de vue identiques ;

    • la résolution spectrale qui caractérise la capacité d’un capteur à distinguer des signaux de longueurs d’onde différentes.

    La notion de signature spectrale

    8Chaque type de surface est caractérisé par sa signature spectrale, définie comme la variation de la réflectance en fonction de la longueur d’onde (figure I.1). La signature spectrale dépend de la nature de la surface, de ses propriétés physiques et de l’interaction qu’elle produit avec l’onde électromagnétique qu’elle reçoit.

    Figure I.1. Les signatures spectrales des surfaces naturelles dans différentes gammes de longueurs d’onde. Adapté de https://e-cours.univ-paris1.fr/ .

    Image

    Extraction de l’information des images satellite

    9Il existe différentes façons d’exploiter les informations spectrales contenues dans les images satellites. La méthode la plus simple consiste en une interprétation visuelle de l’image ou photo-interprétation. Des méthodes d’analyse plus complexes sont utilisées pour réaliser des classifications du contenu spectral des images, en se basant sur l’information contenue dans les pixels (approches orientées pixels) ou dans des objets qui sont des regroupements de pixels en régions homogènes (approches orientées objet). Ces approches de classification peuvent être non supervisées (sans connaissance a priori sur l’image à classer) ou supervisées (quand des connaissances a priori sont disponibles) [figure I.2]. Les algorithmes de classifications (K-means, Random Forest, Support-Vector Machine, etc.) traduisent l’information contenue dans chaque pixel ou objet en une classe thématique qui décrit l’image étudiée.

    Figure I.2. Principes généraux des approches de classification supervisée et non supervisée d’images satellite optiques et radar.

    Image

    Diffusion des images satellite

    10Il existe actuellement une très grande diversité de portails qui mettent à disposition des images satellite optiques et radar. C’est le cas pour les capteurs Sentinel-1 et 2 de l’Agence spatiale européenne dans le cadre du programme Copernicus5.

    11On trouve également un large éventail de logiciels, outils et algorithmes de traitement des images satellite qui sont libres et qui participent à la vulgarisation de cette technologie. Les informations extraites des images de télédétection peuvent par la suite être combinées et analysées avec d’autres données spatialisées à l’aide d’un système d’information géographique (SIG).

    Introduction aux systèmes d’information géographique

    12Les systèmes d’information géographique (SIG) sont des outils informatiques permettant l’acquisition, le stockage, la mise à jour, l’intégration, l’analyse, la visualisation et la restitution de données numériques géoréférencées (c’est-à-dire que l’on peut localiser dans l’espace par leurs coordonnées géographiques). Ils permettent de manipuler et de traiter des données spatialisées de natures et de sources différentes.

    13L’organisation des données géoréférencées (ou à référence spatiale) dans un SIG repose sur le principe suivant : chaque type d’objet (la végétation, les cours d’eau, les villes ou les résultats de piégeage des moustiques) est représenté par une couche d’information différente (figure I.3). La superposition de ces couches par correspondance spatiale permet de visualiser et d’analyser chaque couche d’information séparément (requête horizontale telle que : Quelles sont les espèces de moustiques observées et en quelles abondances ?) et les relations entre des couches d’information différentes (requête verticale telle que : Dans quel type d’occupation du sol observe-t-on les abondances de moustiques les plus élevées ?).

    Figure I.3. Principe d’organisation d’un système d’information géographique – couches d’information thématiques et modes de représentation.

    Image

    14Dans une même couche d’information spatiale, les objets sont de même nature et représentés selon deux modes possibles :

    • le mode vectoriel ou « vecteur » : dans ce mode, chaque objet est représenté sous forme de polygones (p. ex. une parcelle de végétation), de lignes (p. ex. une route ou une rivière) ou de points (p. ex. localisation d’un site de piégeage) [figure I.3]. Le format de fichier vecteur le plus répandu est le format « .shp » (shapefile) ;

    • le mode matriciel ou « raster » : dans ce mode, l’information spatiale est représentée sous forme d’une image (ou grille) composée de cellules de même taille appelées pixels (comme sur une image satellite). Le format de fichier raster le plus répandu est le format « .tif ».

    15Dans les deux cas, l’information géographique est couplée avec une information thématique renseignant sur les propriétés de l’objet. En mode vecteur, cette information thématique est stockée dans une table attributaire associée (par exemple, pour les résultats d’un piégeage entomologique, représenté sous forme de point, la table associée listera : date du relevé, espèces capturées, abondances, etc.). En mode raster, la valeur du pixel contient l’information représentée (pour une image satellite multispectrale, la valeur des pixels sera la valeur de réflectance mesurée par le capteur).

    Notes de bas de page

    1 https://www.theia-land.fr/

    2 https://www.theia-land.fr/ceslist/ces-risques-maladies-infectieuses/

    3 https://anisette.cirad.fr/

    4 Pour des informations plus complètes sur la biologie et l’écologie des moustiques vecteurs, le lecteur pourra se référer à l’ouvrage Le moustique, ennemi public no 1 ?, coordonné par S. Lecollinet, D. Fontenille, N. Pagès et A.-B. Failloux, et récemment publié aux éditions Quæ.

    5 https://www.copernicus.eu/fr/propos-de-copernicus/infrastructure/decouvrez-nos-satellites

    Auteurs

    • Thibault Catry

      Ingénieur de recherche en télédétection à l’IRD au sein de l’UMR Espace-Dev. Il est basé à la Maison de la télédétection de Montpellier. Ses activités portent sur le développement de méthodes de traitement des images satellite optiques et radar pour la caractérisation de l’environnement, pour des applications en santé, hydrologie, déforestation, etc.

    • Éric Daudé

      Géographe, directeur de recherche au CNRS affecté à l’UMR IDEES (Normandie Université). Ses travaux portent sur l’étude des vulnérabilités des territoires et des populations à différents aléas (environnementaux et technologiques), les stratégies de gestion des risques (contrôle vectoriel) et des crises (évacuations massives de population) à partir de la conception de modèles de simulation spatiale et l’exploration de scénarios d’aléas.

    • Nadine Dessay

      Ingénieure de recherche en télédétection à l’IRD au sein de l’UMR Espace-Dev, basée à la Maison de la télédétection de Montpellier. Ses travaux portent sur l’utilisation d’images satellite et le développement d’outils pour la production d’indicateurs spatialisés caractérisant les liens entre les variables environnementales et la santé.

    • Annelise Tran

      Chercheuse en géomatique au Cirad à l’UMR TETIS et chercheuse associée à l’UMR ASTRE. Elle est actuellement basée à la Maison de la télédétection à Montpellier. Ses activités portent sur le développement de méthodes en télédétection et modélisation spatiale avec des applications principalement dans le domaine de la santé. Elle coordonne avec Thibault Catry le Centre d’expertise scientifique « Risques maladies infectieuses » du pôle Theia, ainsi que différents projets de recherche sur les applications de la télédétection en santé, dont le projet Anisette.

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    Table des matières

    Creative Commons - Attribution - Pas d'Utilisation Commerciale - Pas de Modification 4.0 International - CC BY-NC-ND 4.0

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    2 https://www.theia-land.fr/ceslist/ces-risques-maladies-infectieuses/

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    4 Pour des informations plus complètes sur la biologie et l’écologie des moustiques vecteurs, le lecteur pourra se référer à l’ouvrage Le moustique, ennemi public no 1 ?, coordonné par S. Lecollinet, D. Fontenille, N. Pagès et A.-B. Failloux, et récemment publié aux éditions Quæ.

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    Catry, T., Daudé, Éric, Dessay, N., & Tran, A. (2022). Introduction générale. In A. Tran, E. Daudé, & T. Catry (éds.), Télédétection et modélisation spatiale. Versailles: Éditions Quæ. Consulté à l’adresse https://books.openedition.org/quae/42759
    Catry, Thibault, Éric Daudé, Nadine Dessay, et Annelise Tran. « Introduction générale ». In Télédétection et modélisation spatiale, édité par Annelise Tran, Eric Daudé, et Thibault Catry. Versailles: Éditions Quæ, 2022. https://books.openedition.org/quae/42759.
    Catry, Thibault, et al. « Introduction générale ». Télédétection et modélisation spatiale, édité par Annelise Tran et al., Éditions Quæ, 2022, https://books.openedition.org/quae/42759.

    Référence numérique du livre

    Format

    Tran, A., Daudé, E., & Catry, T. (éds.). (2022). Télédétection et modélisation spatiale. Versailles: Éditions Quæ. Consulté à l’adresse https://books.openedition.org/quae/42729
    Tran, Annelise, Eric Daudé, et Thibault Catry, éd. Télédétection et modélisation spatiale. Versailles: Éditions Quæ, 2022. https://books.openedition.org/quae/42729.
    Tran, Annelise, et al., éditeurs. Télédétection et modélisation spatiale. Éditions Quæ, 2022, https://books.openedition.org/quae/42729.
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