Unicaen GeophenCEREMA EtatLMI EA 3226 INSA ROUENINSA Rouen

LE PROJET : 

Le projet Télédétection par DronE du Trait de Côte (TéléDETaC), RIN RECHERCHE Normandie Terre et Mer d’une durée de 2 ans coordonné par ENDSUM (Cerema) est un projet qui a été financé par la Région Normandie. Avec ses partenaires, l’université Caen-Normandie LETG/Caen et l’université de Rouen-Normandie INSA de Rouen/LMI, il a été soumis en avril 2017 et a officiellement démarré le 4 décembre 2017 et a pris fin le 30 mars 2020.

L’objectif de ce projet consistait à s’appuyer sur de nouveaux outils et de nouvelles méthodes d’observation pour améliorer le suivi de l’érosion du littoral, mieux comprendre l’ensemble des phénomènes, leur dynamique et, in fine, y apporter les premiers éléments d’une quantification. Un accent majeur a été mis sur l’interprétation conjointe des données issues de différents types de mesure et d’analyse, nécessitant le partage de connaissance entre disciplines scientifiques bien identifiées. Ainsi, trois axes de recherche ont été proposés, reposant sur :

  • Des mesures réalisées par drone dans le domaine du visible et de l’infrarouge thermique et au sol par méthodes de prospection géophysique de subsurface (0- ~ 50 m),
  • Le développement de méthodes d’analyses mathématiques de ces mesures,
  • L’amélioration de la connaissance de ces phénomènes et leur analyse diachronique.

Le projet s’est essentiellement focalisé sur le site d’étude des Vaches Noires (Villers-sur-Mer, Calvados, voir la figure 1.1) labélisé CNRS-INSU (OMIV, DYNALIT). Ce site constitue un observatoire idéal où les phénomènes d’érosion sont cumulés (érosion de plateau, érosion marine), notamment par une géologie locale très sensible (Figure 1).

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Figure 1 : Site d'étude du projet RIN-Normandie TéléDéTACT, les falaises des Vaches Noires à Villers-Sur-Mer (Calvados, France)

 

LES RESULTATS :

L’un des résultats de ce projet repose sur une étude diachronique des volumes érodés et accumulés sur ces falaises. Leur estimation est basée sur une dizaine de vols drone pendant 4 ans (2016-2019). L’interprétation est basée sur la connaissance géologique et morphodynamique du site, sur l’analyse des facteurs météorologiques et sur des mesures de tomographie de résistivité électrique.

Une illustration en est donnée sur la Figure 2. Elle combine à la fois un modèle numérique de terrain obtenu à partir d’images prises par drone et construit par technique photogrammétrique et des images de tomographie de résistivité électrique qui donne une idée de la répartition des matériaux dans ces falaises, et des couches géologiques participant notamment aux effondrements calcaires, aux coulées boueuses (argiles, marnes) et à l’accumulation de matériaux en pied.

Vous pouvez retrouverez l’ensemble des résultats de ces travaux (1) en cliquant sur le lien ici https://rdcu.be/c4cXG et/ou en vous référant à la bibliographie, dans laquelle vous retrouverez aussi les autres publications (2–8) issues du projet.

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Figure 2: Exemple de mesures de MNT obtenu par drone et de quatre profils de tomographies de résistivité électriques obtenues sur les falaises des Vaches Noires.

 

BIBLIOGRAPHIE: 

1.           Fauchard C, Guilbert V, Antoine R, Ledun C, Beaucamp B, Maquaire O, et al. Diachronic UAV study of coastal badlands supported by geophysical imaging in the context of accelerated erosion processes. Landslides [Internethttps://doi.org/10.1007/s10346-022-02006-2 et sur : https://rdcu.be/c4cXG

2.           Roulland T, Maquaire O, Costa S, Medjkane M, Davidson R, Fauchard C, et al. Seasonal activity quantification of coast badlands by TLS monitoring over five years at the “Vaches Noires” cliffs (Normandy, France). Geomorphology. 1 mars 2022;400:108083.

3.           Hassen I, Fauchard C, Antoine R, Roulland T, Maquaire O, Costa S, et al. 3D geological modelling of a coastal area: case study of the Vaches Noires Cliffs, Normandy, France. Bull Eng Geol Environ. 2021;80(2):137588.

4.           Antoine R, Lopez T, Tanguy M, Lissak C, Gailler L, Labazuy P, et al. Geoscientists in the sky: unmanned aerial vehicles responding to geohazards. Surv Geophys. 2020;41(6):1285321.

5.           Antoine R, Ciotir I, Costa S, Fargier Y, Fauchard C, Gout C, et al. Coastline Erosion Study via UAV Drone Remote Sensing Using Python Modelling Electrical Resistivity Imaging (PyMERI). In: IGARSS 2020-2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE; 2020. p. 4414.

6.           Guilbert V, Antoine R, Heinkelé C, Maquaire O, Costa S, Gout C, et al. FUSION OF THERMAL AND VISIBLE POINT CLOUDS : APPLICATION TO THE VACHES NOIRES LANDSLIDE, NORMANDY, FRANCE. ISPRS - Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 2020;XLIII-B2-2020:22732.

7.           Costa S, Maquaire O, Letortu P, Thirard G, Compain V, Roulland T, et al. Sedimentary Coastal cliffs of Normandy: modalities and quantification of retreat. J Coast Res. 2019;88(SI):4660.

8.           Medjkane M, Maquaire O, Costa S, Roulland T, Letortu P, Fauchard C, et al. High-resolution monitoring of complex coastal morphology changes: Cross-efficiency of SfM and TLS-based survey (Vaches-Noires cliffs, Normandy, France). Landslides. 2018;15(6):1097108. https://doi.org/10.1007/s10346-017-0942-4