Etude des milieux fluviaux par imagerie drone : Retour d expériences

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1 Etude des milieux fluviaux par imagerie drone : Retour d expériences Jerôme Lejot, Vincent Wawrzyniak, Kristell Michel, Jérémy Riquier, Herve Piégay, Gaëtan Curt

2 Axes de recherche : les milieux fluviaux Les processus physiques : Dynamiques latérales (érosion, rétrécissement ) Les processus écologiques : Dynamique de la végétation terrestre & aquatique (colonisation / eutrophisation) Dynamique des faciès thermiques (spatialité / temporalité) Déplacement de charge amont / aval (incision, exhaussement) Granulométrie (gradient amont / aval) Evolution des annexes fluviales (Atterrissement, connectivité) Drôme (Luc-en-Diois)

3 Impact des facteurs anthropiques Axes de recherche : les milieux fluviaux Programmes de restauration (suivi de recharges artificiels, remise en eau de zones humides) Programmes d entretien (Essartage) Haut Rhône (Chautagne)

4 Vecteurs ultra légers Pixy drone Support capteur pendulaire - Charge utile max: 5 Kg - Autonomie max : 30 mn

5 Vecteurs ultra légers Drélio hélicoptère Hélikite - Charge utile max: 5Kg - Autonomie max : 1h - Charge utile max : 1Kg - Aérologie : 0 à 24 km/h

6 Vecteurs ultra légers DS8 Ciné - Power - Charge utile max: 3Kg - Autonomie max : 15 mn Poste cadreur Nacelle: Stabilisation indépendante 3 axes

7 Capteurs Capteurs optique dans le domaine du visible (5 à 14 Mp) Canon PowerShot G5 Canon G9 Sony α350 Nikon D700 Capteur optique dans l infrarouge thermique (640 * 480 pixels) - Résolution thermique : 0.03 C (précision relative) - Précision absolue : 1.5 C - Longueurs d onde : 7.5 à 14µm VarioCAM Infratec

8 Restitution bathymétrique Objectif : Restituer la topographie des lits mouillés Lône de la Malourdie (Haut-Rhône) Résultats attendus : Quantifier les variations topographiques des chenaux Vecteur/ Domaine : Drone Pixy / Visible Mesures in situ : DGPS - Capteur pression Méthode : Régression multiple (radiométrie / Hauteur d eau mesures in situ et de valeurs radiométriques Profondeur = a*lnc1 + b*lnc2 + c*lnc3 + d

9 Restitution bathymétrique Modèle Bathymétrique Rendu 3D Résultats : - MNT du chenal (précision décimétrique) - Spatialisation des dépôts sédimentaires - Bilan sédimentaire

10 Suivi programme de restauration : recharge sédimentaire Objectif : Suivi recharges sédimentaires artificielles (basse vallée de l Ain) Résultats attendus : Identifier le comportements des sédiments, quantifier les volumes déplacés, évaluer l efficacité / coût Basse vallée de l Ain Besoins du cours d eau : ~ m 3 /an Bilan : m 3 Distance de transport : 380m Résultats : - Sédiment remobilisé (axe d écoulements, distance de transport) - Bilan sédimentaire positif

11 Restitution granulométrique Objectif : Analyser l état textural des surfaces pour mieux comprendre les dynamiques morphologiques des cours d eau Résultats attendus : Identifier la taille des particules et leur distribution à l échelle des bancs de galets Altitude 70 m (3,4 cm de résolution) Vecteur/domaine : Pixy drone / Visible Mesures in-situ : DGPS + Echantillonnage granulométrique Méthode : Auto-corrélation spatiale Semi-variance 2D (fréquence d apparition des pixels pour extraire la taille médiane des particules (D50) 1 ( p, q) 2( N p )( M q ) p p q q N M 2 2 p p q q i 1 j Z( i p, j q) Z( i, j) 2 Banc de galets (Ain) - taille des particules de 1,7 à 6,8 cm

12 Restitution granulométrique Relation entre semi-variance et D50 observé Modèle granulométrique Résultats : - Restitution de la granulométrie à l échelle d un banc - Distribution des D50

13 Restitution Topographique Objectif : Modéliser les fonctionnements hydromorphique d une tourbière Résultats attendus : Identifier & quantifier les volumes de stockage de l eau en surface. Tourbière des Creusates PNR Savoie Vecteur / Domaine : Hélikite / Visible Mesures in-situ : DGPS + télémètre laser Méthode : Photogrammétrie (PhotoScan) Modélisation et rendu 3D par photogrammétrie Résultats : - MNS (centimétrique) et orthophoto - Cartographie des écoulements (couplage hauteurs d eau par sondages)

14 Restitution de la végétation Objectif : Caractériser la végétation alluviale / riparienne Résultats attendus : Identifier les espèces présentes (populus, populus nigra, pinus sylvestris, Salix) Détecter la présence d une structuration en lien avec l hydrologie Vecteur / Domaine : Drone Pixy / Visible Mesures in situ : DGPS placettes de contrôle de végétation Méthode : Pixellaire / Classification Orienté Objet Extrait d une segmentation

15 Restitution de la végétation

16 Restitution de la végétation Détection des bois morts Résultats : - Identification des espèces (score de 60 à 90 %) - Identification des bois morts (score de de 16 à 77 %)

17 Suivi programme d entretien : Opération d essartage Objectif : Evaluer l impact des opérations d essartage sur la Renouée du Japon (Haut-Rhône) Résultats attendus : Identifier & spatialiser les patchs de végétation Renouée, vitesse de colonisation Résultats : - Sources de colonisation invariant - Doublement des surfaces colonisées en 1 an - Opération d entretien très négative

18 T C in situ Variabilités Thermiques des chenaux Objectif : influence de la variabilité thermique sur les milieux Résultats attendus : i) Identifier les variabilités spatiales et temporelles (rivières en tresse) ii) Liens avec morphologie des cours d eau ( apports sédimentaires, connexions entre terrestres et aquatiques, régimes hydrologiques) iii) Lien avec les habitats Vecteur / Domaine : Drélio / Infrarouge Thermique Mesures in situ : Calibration thermique + atmosphérique* Quelques étapes. 1. Correction atmosphérique et calibration avec les thermomètres in situ 2. Digitalisation des surfaces en eau + buffer 3. Extraction des pixels «eau pure» & corrélation avec T C in situ Méthode : Corrélation radiométrique / T in situ *MODTRAN radiative transfer model T C image après correction atmosphérique

19 2 types of thermal patterns Variabilités Thermiques des cours d eau Température ( C) Résultats : Faible variabilité des T intra jours : T C homogène Pas ou peu de contribution latérale (phréatique, hyporhéique)

20 Surface proportion 2 types of thermal patterns Variabilités Thermiques des chenaux Température ( C) Résultats : Forte variabilité des T intra jour : T changent en fonction de la température de l air Contribution + forte d apports latéraux

21 Bras morts Variabilités Thermiques des cours d eau Résurgences 25 C 21,5 C 18,5 C 25 C Hyporhéiques Résultats : 3 types de refuges thermiques 25 C 21,5 C

22 Suivi programme de restauration : remise en eau d une zone humide Objectif : Suivi sédimentation d un bras remis en eau (Chautagne Haut Rhône) Résultats attendus : Estimer vitesse de comblement, Evaluer la durée de vie de la lône & l efficacité / coût Bathymétries différentielles (3 dates) Modèle sédimentaire sectoriel (in situ)

23 Suivi programme de restauration : remise en eau d une zone humide Spatialisation du modèle sédimentaire à partir d un État bathymétrique Restitution longitudinale issue du modèle sédimentaire de terrain & prédiction pour 2020, 2030

24 Réflexions / Perspectives Résolution des images satellites Constats : La course au pixel Le mythe du terrain au bureau La diversité des capteurs (longueurs d ondes) Nouveau capteur en cours d achat : Capteur optique proche infrarouge (520 à 920 nm à 3.2 Mp) Tetracam ADC Multispectral camera system Capteur Lidar léger (32 lasers 360 x points/seconde) Velodyne HDL-32E