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Julien Godfroy
"Un travail innovant et d'ampleur, avec beaucoup de rigueur et une grande maîtrise du sujet. Il a valorisé son travail de recherche par plusieurs articles dans des revues internationales. Il a également participé au lancement du groupe de travail des doctorants et postdoc H2O'Lyon..."
THESE
Approche couplée LiDAR - hyperspectral pour la caractérisation des corridors fluviaux.Résumé
Cette thèse explore le potentiel des outils émergents de télédétection fluviale (LiDAR terrestre et bathymétrique, imageur hyperspectral, imageur infra-rouge thermique) pour la caractérisation et le suivi des corridors fluviaux. Le cadre géographique d’application est la basse vallée de l’Ain, concernée par des enjeux liés à l’incision du chenal et par un projet de recharge sédimentaire.
Dans un premier temps, l’imagerie hyperspectrale nous permet de restituer les profondeurs d’eau sur un linéaire de 20 kilomètres pour un débit de référence et des profondeurs allant jusqu’à 2,5 mètres. Cela nous permet de confirmer la possibilité d’extrapoler un modèle sur un long linéaire fluvial, et de restituer des profondeurs d’eau pour différents débits à partir d’une même campagne. Nous évaluons les erreurs survenant sur l’ensemble du linéaire, puis ré-exploitons les méthodes développées pour identifier les changements morphologiques survenus entre 2015 et 2022 et éprouver la robustesse de ces méthodes pour le suivi.
Dans un second temps, nous couplons inventaire forestier et données LiDAR et hyperspectrales pour caractériser la forêt riveraine. Nous montrons que ces données décrivent bien les changements morphologiques des peuplements le long d’un gradient d’âge et permettent de prédire le niveau de connectivité hydrologique des ripisylves. La modification des conditions physiques des milieux forestiers entraînée par l’incision du chenal conduit à un assèchement du milieu et nous amène à identifier un stress hydrique potentiel des peuplements.
Dans un troisième temps, nous explorons ce stress hydrique potentiel à partir de campagnes aéroportées d’imagerie infrarouge thermique et de relevés de terrain écophysiologiques. Bien que l’usage de caméras thermiques sur des plateformes aéroportées permette de caractériser le stress hydrique, la saisonnalité du phénomène nécessite de réaliser des acquisitions multiples ou durant une fenêtre spécifique afin de bien le détecter.
L’ensemble de ces travaux nous permet de formuler des recommandations à la fois pour la gestion des milieux fluviaux et pour l’usage des données de télédétection dans les campagnes de monitoring de ces environnements..
Dans un premier temps, l’imagerie hyperspectrale nous permet de restituer les profondeurs d’eau sur un linéaire de 20 kilomètres pour un débit de référence et des profondeurs allant jusqu’à 2,5 mètres. Cela nous permet de confirmer la possibilité d’extrapoler un modèle sur un long linéaire fluvial, et de restituer des profondeurs d’eau pour différents débits à partir d’une même campagne. Nous évaluons les erreurs survenant sur l’ensemble du linéaire, puis ré-exploitons les méthodes développées pour identifier les changements morphologiques survenus entre 2015 et 2022 et éprouver la robustesse de ces méthodes pour le suivi.
Dans un second temps, nous couplons inventaire forestier et données LiDAR et hyperspectrales pour caractériser la forêt riveraine. Nous montrons que ces données décrivent bien les changements morphologiques des peuplements le long d’un gradient d’âge et permettent de prédire le niveau de connectivité hydrologique des ripisylves. La modification des conditions physiques des milieux forestiers entraînée par l’incision du chenal conduit à un assèchement du milieu et nous amène à identifier un stress hydrique potentiel des peuplements.
Dans un troisième temps, nous explorons ce stress hydrique potentiel à partir de campagnes aéroportées d’imagerie infrarouge thermique et de relevés de terrain écophysiologiques. Bien que l’usage de caméras thermiques sur des plateformes aéroportées permette de caractériser le stress hydrique, la saisonnalité du phénomène nécessite de réaliser des acquisitions multiples ou durant une fenêtre spécifique afin de bien le détecter.
L’ensemble de ces travaux nous permet de formuler des recommandations à la fois pour la gestion des milieux fluviaux et pour l’usage des données de télédétection dans les campagnes de monitoring de ces environnements..
Mots clés
Ain, Télédétection, Hyperspectral, LiDAR, Végétation, Bathymétrie, Changement de canaux
Directeur de thèse H2O'Lyon
Hervé Piégay, EVS, ENS de Lyon, CNRS
Ecole doctorale
ED 483 Sciences sociales
Unité d'accueil
UMR 5600 EVS
Date de soutenance
6 avril 2023
Langue de soutenance
Français
Membres du jury de thèse
- Frédéric Liébault
- Jérôme Lejot
- Candide Lissak
- Hervé Piégay
- Christophe Delacourt
