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Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Hyperspectral and LiDAR remote-sensing for monitoring channel bathymetry and the health of riparian forests

Télédétection hyperspectrale et LiDAR pour le suivi de la bathymétrie du chenal et de la santé des forêts alluviales

Résumé

Fluvial remote sensing at a high spatial scale is increasingly used for the monitoring of fluvial systems and river restoration projects, but is often limited to smaller reaches. In the lower basin of the Ain River (France), remote sensing techniques were used to characterize the river channel and its riparian corridor along a 20 kilometres reach, before the start of a restoration project in winter 2021-2022. LiDAR (Light Detection and Ranging) data, which can provide topographic and structural information, were coupled with hyperspectral information, which finely samples the reflectance spectra. A continuous bathymetric map was produced for the study reach with a median error of 20 centimetres for depths up to 2.5 metres. A potential water stress was highlighted for a number of vegetation plots, showing the influence of the incision of the main river channel on the health of the riparian forest with a map of water stress.
Grâce aux développements technologiques rapides des systèmes aéroportés, les techniques de télédétection fluviale à haute résolution spatiale sont aujourd’hui régulièrement exploitées pour le suivi des cours d’eau et des opérations de restauration, mais elles sont souvent restreintes à des tronçons de faible linéaire. Dans la Basse Vallée de l’Ain (France), elles ont été déployées pour caractériser sur 20 km le chenal et sa bande active avant des opérations de restauration programmées durant l’hiver 2021-2022. Des données LiDAR (Light Detection and Ranging), qui fournissent des informations topographiques et structurales, ont été couplées avec une information hyperspectrale, qui échantillonne très finement le spectre de réflectance. La bathymétrie du chenal a pu être cartographiée en continu avec une précision de 20 centimètres pour des hauteurs d’eau allant jusqu’à 2.5 mètres. Un stress hydrique potentiel a été mis en évidence au sein de placettes de végétation, permettant de visualiser l’influence de l’incision du chenal sur l’état sanitaire de la forêt alluviale à travers une cartographie du stress hydrique.
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Dates et versions

hal-04081195 , version 1 (25-04-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04081195 , version 1

Citer

Julien Godfroy, Jérôme Lejot, Luca Demarchi, Kristell Michel, Simone Bizzi, et al.. Télédétection hyperspectrale et LiDAR pour le suivi de la bathymétrie du chenal et de la santé des forêts alluviales. I.S. Rivers 2022, GRAIE, Jul 2022, Lyon, France. ⟨hal-04081195⟩
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