Trait de côte extrait de données spatiales optiques

Dans le cadre du projet Space for Shore du programme Coastal Erosion lancé par l’Agence Spatiale Européenne, des caractéristiques physiques du littoral sont extraites par des procédés innovants depuis des images satellites de haute résolution. Ces informations spatialisées ont pour vocation d’aider les chercheurs dans leurs études et les aménageurs et décideurs dans la gestion du littoral, car elles ouvrent la voie vers un suivi haute fréquence des points côtiers sensibles et vers une meilleure connaissance des tendances d’évolution.

Parmi les zones géographiques retenues dans ce projet, le littoral méditerranéen, en région Provence Alpes Côte d’Azur, occupe une place importante, avec l’ensemble du delta du Rhône (Camargue), un lot de données approfondies extraites sur les secteurs de la Lagune de Véran et de l’embouchure du Grand Rhône, la Baie des Lecques, le Golfe de Fréjus, et Juan-les-Pins.

Le trait de côte est ici défini par la limite supérieure de l’excursion spatiale des lignes d’eau extraites automatiquement sur plusieurs images satellites Sentinel-2 proches dans le temps (2-3 mois de période d’acquisition). La méthode de détection des lignes d’eau est basée sur les travaux de Vos K. et al [1], par le biais d’une classification et de l’indice NDWI2.

Le trait de côte est donc une synthèse saisonnière de la position de la limite entre eau et sédiment.

Les étapes principales sont les suivantes :

  • Géo-référencement relatif des images entre elles ;

  • Création d’une image composite en empilant un sous-ensemble des bandes spectrales originales et certains indices (végétation, eau et sol),

  • Utilisation du classificateur de forêt aléatoire [2] ;

  • de l’’indice NDWI2 et seuillage entre le pixel de sable et le pixel d’eau,

  • Utilisation de l’algorithme ‘Marching Square’ pour construire automatiquement la courbe rejoignant les pixels du seuil défini.

Un trait de côte a également été extrait d’une image satellite Pléiades, de très haute résolution, sur une date unique en 2017 (suffixe PHR1A parmi les ressources associées à cet indicateur).

[1]: Vos K., Splinter K.D., Harley M.D., Simmons J.A., Turner I.L. (2019). CoastSat: a Google Earth Engine-enabled Python toolkit to extract shorelines from publicly available satellite imagery. Environmental Modelling and Software. 122, 104528.

[2] Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 1, 5-32, 10.1023/A:1010933404324

L’ensemble des données ont été validées par F. Sabatier (Aix-Marseille Univ. – CEREGE), référent expert.

Pour distinguer les territoires concernés :

  • Les fichiers avec le préfixe STR concernent le secteur St Raphaël – Fréjus dans le Var
  • Les fichiers avec le préfixe CAM concernent la Camargue dans les Bouches du Rhône et le Gard.

Obligation de citation : Produit numérique i-Sea 2020, projet financé par ESA Coastal Erosion

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Emprise géographique
Année de publication

2020

Auteur

i-Sea

Editeur

i-Sea

Identifiant

911203c3-0e18-4b30-a3fd-790c5375e9bf

Ajouté

03/06/2020

Modifié

27/01/2021