Les applications LiDAR au littoral

 Les applications LiDAR au littoral

Prospections intertidales

Au sein de la frange intertidale du littoral, la dernière décennie fut fructueuse en applications écologiques basées sur le LiDAR. Les Modèles Numériques de Terrain (MNT) dérivés du LiDAR ont été récemment utilisés pour: la reconnaissance des plaines inondables (Straatsma et Middelkoop, 2006); caractériser l‘organisation spatiale d‘une plante invasive, Spartina spp., au sein des marais salés (Morris et al., 2005; Rosso et al., 2006); modéliser les habitats spécifiques (Sellars et Jolls, 2007); la classification des couvertures littorales (e.g., Lee et Shan, 2003); la détermination de la hauteur de la végétation palustre (Genç et al., 2004); l‘enregistrement des changements spatio-temporels dans les zones humides nordiques (Töyrä et Pietroniro, 2005); l‘extraction du réseau des chenaux de marée (Lohani et Mason, 2001); l‘évaluation des impacts du changement climatique, dus à la montée des eaux (e.g,. Webster et al., 2004, 2006); l‘estimation des taux d‘érosion des plages et des pertes volumétriques de sédiments (Gutierrez et al., 2001; Xhardé, 2007; Zhang et al., 2005); le suivi de rechargement de plage (Gares et al., 2006); et la détection de l‘hydromorphologie des estuaires soumis à la marée (Gilvear et al., 2004). Les systèmes LiDAR enregistrent, en sus, une mesure de la puissance des signaux individuels laser de retour. Dans le jargon des topographes, cette puissance est souvent appelée intensité. Boucher et al. (2006) ont mis en relief une classification potentielle de l‘environnement côtier à travers les intensités laser de retour d‘un LiDAR.

Il a été Les applications LiDAR au littoral 34 démontré que l‘intensité du signal de retour varie en fonction de la teneur en eau, de la granulométrie, de la compaction, de la porosité et de la minéralogie. La combinaison des MNT, des caractéristiques dérivées de ces MNT, et de l‘intensité ont permis de cartographier des habitats littoraux d‘intérêt écologique (Chust et al., 2008); et classifier les arbres à feuilles caduques et persistantes, les infrastructures urbaines côtières, et les écosystèmes intertidaux (Brennan et Webster, 2006).

Études infralittorales

La connaissance du domaine infralittoral, tant au niveau sédimentaire qu‘écologique, requiert des capacités technologiques de pointe et le SHOALS relève efficacement ces défis. Une classification géologique d‘une zone littorale étroite du plateau continental de 600 km2 à partir de l‘analyse des structures morphologiques de surface a été réalisée grâce au système SHOALS (Finkl et al., 2005a, b). Une carte de la classification des habitats benthiques de Molokaii a été créée à partir de photographies aériennes, du SHOALS et des investigations in situ, i.e,. SCUBA, palmes-masque-tuba et à pied (Cochran-Marquez, 2005). Deux campagnes bathymétriques du SHOALS (1999 et 2000) ont été réalisées et ont généré des données de résolution de 2 m par pixel (grâce aux chevauchements des données des 2 années) et allant jusqu‘à 35 m de profondeur. La cartographie a été accomplie grâce à un SIG et à l‘analyse statistique de la précision. Quatorze substrats différents ont été discriminés sur 66 km2 (Figure 2.10) et ils sont recouverts de huit classes d‘habitats biologiques diverses dont le corail, qui à lui seul, occupe 34 km2 (Figure 2.11). 35 Figure 2.10 – Image satellite Landsat drapée de la carte de classification des habitats benthiques de Molokaii montrant la couche de la structure dominante et le pourcentage de chaque classe (d‘après Cochran-Marquez, 2005). Figure 2.11 – Image satellite Landsat drapée de la carte de classification des habitats benthiques de Molokaii montrant la couche de couverture biologique majeure et le pourcentage de chaque classe (d‘après Cochran-Marquez, 2005).

La dernière évolution du système SHOALS, fort de l’expérience de la fusion avec des images passives hyperspectrales (Estep et al., 1994), propose dorénavant une nouvelle conception fusionnelle constituée par le système SHOALS et un CASI-2 (Compact Airborne Spectrographic Imager de Itres©), un capteur multispectral passif (Smith et al., 2000; Francis et Tuell, 2005). Les spectromètres d‘images sont des capteurs passifs qui mesurent l‘albédo, i.e., la lumière du soleil réfléchie par les objets à la surface de la terre. En effet, tous les objets possèdent une signature spectrale spécifique qui peut être enregistrée en longueur d‘ondes, ou bandes, invisibles à l‘œil humain. Ce système mesure des longueurs d‘onde sur 288 bandes spectrales de 3 nm de large et permet d’extraire des informations telles que la clarté de l’eau, la température, la nature du fond, la bathymétrie, 36 la qualité de l’eau, i.e., type de matière en suspension ou dissoute, les types de sols et les espèces de plantes (Smith et al., 2000). Ces informations sont précieuses pour établir un plan de gestions écologique du littoral basé sur des cartes de classification benthique côtière, e.g., pour le Ministère de la Pêcherie et des Ressources Marines de la République Mauricienne (Figure 2.12).