Waziers « Bas-Terroir » (plaine de la Scarpe, Nord de la France) : les explorations géophysiques d’une formation alluviale eemienne

International audienceDiscovered in 2013 during an archaeological evaluation, the Palaeolithic site of Waziers has rapidly been chronologically correlated to the Eemian (MIS 5e), becoming thus one of the rare continental records of this interglacial period in northern Europe.This work presents the results from the geophysical surveys performed from 2013 to 2015 to help reconstruct the geomorphological context of the site. The spatial distribution of the electrical properties of the sediment has been determined by two geophysical methods, carried out over the whole area (EM31) and in cross-sections along two profiles (electrical resistivity tomography). The results led to the identification a SW-NE oriented palaeochannel whose sedimentary infill is made of materials with medium resistivity embedded in sediment showing lower resistivityLe gisement paléolithique moyen de Waziers découvert en 2013 lors d’un diagnostic archéologique a rapidement été attribué à l’Eemien (SIM 5e) devenant ainsi un des rares témoins continentaux de cet interglaciaire dans le nord de l’Europe.Cet article présente les investigations géophysiques menées de 2013 à 2015 pour aider à la reconstitution du contexte géomorphologique de site de Waziers. Deux méthodes géophysiques ont été utilisées afin de mettre en évidence la distribution spatiale des propriétés électriques des sédiments à la fois en plan sur l’ensemble du site (EM31) et en coupe le long de deux profils (tomographie de résistivité électrique). Les données obtenues ont permis de mettre en évidence la présence d’un paléochenal orienté SW-NE dont le remplissage sédimentaire est constitué de matériaux de résistivité moyenne qui s’inscrivent dans des sédiments de plus faible résistivité

Apports de la cartographie dynamique dans la gestion de la post-catastrophe, le cas du cyclone Irma à Saint-Martin

International audienceLe 5 septembre 2017, le cyclone Irma a dévasté l’île de Saint-Martin. De catégorie 5, il est le plus puissant ayant touché ce territoire et a laissé derrière lui des dégâts très importants (bâtiments, infrastructures et réseaux impactés à plus de 75%) et la population démunie. La cellule interministérielle de crise est activée le jour même et la gestion post-cyclone se met en place rapidement. Nous proposons dans cet exposé de retracer dans un premier temps la chronologie des deux premiers mois de la gestion post-cyclone à partir des données officielles et institutionnelles recueillies via différents canaux (presse locale et nationale, communiqués de la préfecture, du Ministère de l’Intérieur et de la Croix-Rouge principalement). Nous nous sommes concentrés sur les informations à destination de la population locale (accès aux réseaux, scolarité, distributions, abris etc.). Ces données, largement relayées sur les réseaux sociaux ont été recoupées et vérifiées dans le souci de ne conserver que les informations considérées comme fiables. Un effort important a été effectué afin d’intégrer au maximum les composantes temporelles des informations. Nous avons intégré ces données dans un SIG dynamique et chronologique permettant une compréhension et une visualisation spatio-temporelle facilitée des actions mises en place pour faire face à la crise. Le résultat prend la forme d’une WebMap chronologique sous ArcGis Online à partir de laquelle l’utilisateur peut interagir. Une mission de terrain post Irma a eu lieu à Saint-Martin du 28 octobre au 15 novembre 2017. En plus de valider certaines informations pour la cartographie dynamique, des entretiens et des cartes ont été réalisés avec des élèves de Lycée et des adultes. Il est donc intéressant dans un second temps de comparer et d’intégrer à la cartographie dynamique leur propre cartographie des événements (déplacements de population notamment) et de confronter leurs perceptions avec les actions de gestion mises en place par les institutions. Ce travail en cours de réalisation permettra-t-il de mettre en évidence des discordances entre les informations officielles et le « ressenti » de la population sur place ? D’autre part, Saint-Martin est un territoire dont les quartiers et les communautés ont un rôle important. Il sera alors intéressant d’analyser les disparités territoriales par quartier et d’observer si les différences dans la gestion post-catastrophe sont uniquement le fait de l’impact du cyclone

Suivi de l'érosion d'une berge par photogrammétrie Structure-from-motion

International audienceL’érosion des berges joue un rôle important dans les dynamiques des rivières. Cette érosion contrôleun certain nombre de paramètres d’évolution du chenal (migration des méandres, apport desédiments). C’est un sujet d’étude important notamment pour les gestionnaires de rivières puisquel’érosion des berges est responsable de pertes de terres, de dommages pour des structures ou desouvrages proches de rivières et a aussi un impact sur la diversité des écosystèmes.Plusieurs méthodes sont régulièrement utilisées pour suivre, quantifier et améliorer lacompréhension des processus d’érosion de berges. La mise en place de barres d’érosion enfoncéesdans la berge est souvent utilisée car facile à mette en œuvre. On détermine le retrait de la berge enmesurant la longueur de la barre d’érosion mise à nue. Cette méthode présente des inconvénients ;une information ponctuelle à l’échelle de la berge et des difficultés à évaluer un éventuel dépôt desédiments en pied de berge. D’autres approches font appel à l’utilisation de scanners terrestres (TLS)pour obtenir une reconstruction en 3D, mais le coût élevé de ces instruments reste encore un freinmajeur à sa diffusion. L’objectif de notre étude est de mettre en place un suivi régulier d’une berge àfaible coût, par le recours à la photogrammétrie Structure from motion (Sfm) et l’utilisation delogiciels libres pour toutes les étapes de post-traitement. Le site d’étude est une portion de berge dela rivière Mérantaise (Yvelines). Il s’agit d’une petite rivière (bassin versant de 36 km²) périurbainecaractérisée par un régime de faible énergie.La méthodologie mise en place a consisté à réaliser une campagne de mesures après chaqueévénement hydrologique afin d’obtenir des nuages de points en 3D reconstituant la berge enérosion. A chaque campagne, une centaine de photographies a été prise depuis la berge opposée. Lacomparaison des nuages de points entre deux dates pour établir la dynamique de la berge étudiéenécessite la création d’un système planimétrique local contrôlé par un réseau de benchmarks fixes.Une dizaine de clous d’arpentage, implantés dans la berge et relevés à la Station Totale, nous sert depoints de contrôle pour le référencement et la comparaison des nuages de points en post-traitement(Figure 1). La méthode des barres d’érosion a également été effectuée en parallèle pour valider laméthode Sfm. 10 campagnes de mesures ont été effectuées entre juin 2013 et décembre 2014.La reconstruction Sfm a été réalisée à partir du logiciel libre VisualSFM (Changchang Wu, 2007,2011). La reconstruction du nuage de points dense a été effectuée en utilisant les logiciels CMVS(Clustering View for Multiview Stereo) et PMVS (Patch-based Multiview Stereo) implémentés dansVisualSFM (Figure 2).Le nuage de points obtenu est ensuite importé dans le logiciel libre CloudCompare (GNU GPL). Leréférencement est réalisé dans CloudCompare à partir des coordonnées des clous relevées à laStation Totale. L’erreur RMS entre les coordonnées des clous mesurées à la Station Totale et lescoordonnées des clous obtenus après référencement est toujours inférieure à 7mm. Etant donné latrès grande densité de points (environ 50 000 points/m²), et afin de comparer les nuages de pointsentre eux, nous avons choisis de ne pas interpoler ces nuages de points afin de ne pas introduired’incertitude liée à l’interpolation. Nous avons utilisé l’algorithme M3C2 (Lague et al. 2013)implémenté dans CloudCompare pour calculer les différences directement entre deux nuages depoints à deux dates différentes (Figure 3) et obtenir une estimation de confiance statistique dans leschangements détectés. Une fois les traitements effectués, les valeurs d’érosion obtenues ont étéextraites du nuage de points des différences pour être comparées à celles mesurées sur le terrain parla méthode des barres d’érosion (Figure 4.)Les résultats obtenus permettent de suivre finement l’évolution de la berge que ce soit en termesd’érosion mais aussi d’accumulation en lien avec les différents événements hydrologiques etmétéorologiques. La haute résolution des données est bien adaptée à l’étude des rivières de faibleénergie dont l’évolution est parfois de quelques centimètres par an seulement. Le faibleinvestissement, à la fois financier par l’utilisation de logiciels libres et humain par l’utilisation de laméthode Sfm, satisfait pleinement nos exigences et a permis de répéter régulièrement lescampagnes de mesures. Enfin l’arrivée de nouveaux algorithmes permettant de comparer des nuagesde points directement entre eux sans passer par un maillage 2D accélère le traitement et permet decontinuer à travailler en 3D tout en s’affranchissant des incertitudes liées à l’interpolation

Bilan humain de l’ouragan Irma à Saint-Martin : la rumeur post-catastrophe comme révélateur des disparités socio-territoriales

International audienc

Organisation de la post-catastrophe après Irma à Saint-Martin: Vécu et perception des adolescents de la gestion de crise à la reconstruction

International audienc

Paleoenvironmental reconstruction of the ancient harbors of King Louis IX (Aigues-Mortes, Rhone Delta, France)

International audienc

Suivi de l'érosion d'une berge par photogrammétrie Structure-from-motion

International audienceL’érosion des berges joue un rôle important dans les dynamiques des rivières. Cette érosion contrôleun certain nombre de paramètres d’évolution du chenal (migration des méandres, apport desédiments). C’est un sujet d’étude important notamment pour les gestionnaires de rivières puisquel’érosion des berges est responsable de pertes de terres, de dommages pour des structures ou desouvrages proches de rivières et a aussi un impact sur la diversité des écosystèmes.Plusieurs méthodes sont régulièrement utilisées pour suivre, quantifier et améliorer lacompréhension des processus d’érosion de berges. La mise en place de barres d’érosion enfoncéesdans la berge est souvent utilisée car facile à mette en œuvre. On détermine le retrait de la berge enmesurant la longueur de la barre d’érosion mise à nue. Cette méthode présente des inconvénients ;une information ponctuelle à l’échelle de la berge et des difficultés à évaluer un éventuel dépôt desédiments en pied de berge. D’autres approches font appel à l’utilisation de scanners terrestres (TLS)pour obtenir une reconstruction en 3D, mais le coût élevé de ces instruments reste encore un freinmajeur à sa diffusion. L’objectif de notre étude est de mettre en place un suivi régulier d’une berge àfaible coût, par le recours à la photogrammétrie Structure from motion (Sfm) et l’utilisation delogiciels libres pour toutes les étapes de post-traitement. Le site d’étude est une portion de berge dela rivière Mérantaise (Yvelines). Il s’agit d’une petite rivière (bassin versant de 36 km²) périurbainecaractérisée par un régime de faible énergie.La méthodologie mise en place a consisté à réaliser une campagne de mesures après chaqueévénement hydrologique afin d’obtenir des nuages de points en 3D reconstituant la berge enérosion. A chaque campagne, une centaine de photographies a été prise depuis la berge opposée. Lacomparaison des nuages de points entre deux dates pour établir la dynamique de la berge étudiéenécessite la création d’un système planimétrique local contrôlé par un réseau de benchmarks fixes.Une dizaine de clous d’arpentage, implantés dans la berge et relevés à la Station Totale, nous sert depoints de contrôle pour le référencement et la comparaison des nuages de points en post-traitement(Figure 1). La méthode des barres d’érosion a également été effectuée en parallèle pour valider laméthode Sfm. 10 campagnes de mesures ont été effectuées entre juin 2013 et décembre 2014.La reconstruction Sfm a été réalisée à partir du logiciel libre VisualSFM (Changchang Wu, 2007,2011). La reconstruction du nuage de points dense a été effectuée en utilisant les logiciels CMVS(Clustering View for Multiview Stereo) et PMVS (Patch-based Multiview Stereo) implémentés dansVisualSFM (Figure 2).Le nuage de points obtenu est ensuite importé dans le logiciel libre CloudCompare (GNU GPL). Leréférencement est réalisé dans CloudCompare à partir des coordonnées des clous relevées à laStation Totale. L’erreur RMS entre les coordonnées des clous mesurées à la Station Totale et lescoordonnées des clous obtenus après référencement est toujours inférieure à 7mm. Etant donné latrès grande densité de points (environ 50 000 points/m²), et afin de comparer les nuages de pointsentre eux, nous avons choisis de ne pas interpoler ces nuages de points afin de ne pas introduired’incertitude liée à l’interpolation. Nous avons utilisé l’algorithme M3C2 (Lague et al. 2013)implémenté dans CloudCompare pour calculer les différences directement entre deux nuages depoints à deux dates différentes (Figure 3) et obtenir une estimation de confiance statistique dans leschangements détectés. Une fois les traitements effectués, les valeurs d’érosion obtenues ont étéextraites du nuage de points des différences pour être comparées à celles mesurées sur le terrain parla méthode des barres d’érosion (Figure 4.)Les résultats obtenus permettent de suivre finement l’évolution de la berge que ce soit en termesd’érosion mais aussi d’accumulation en lien avec les différents événements hydrologiques etmétéorologiques. La haute résolution des données est bien adaptée à l’étude des rivières de faibleénergie dont l’évolution est parfois de quelques centimètres par an seulement. Le faibleinvestissement, à la fois financier par l’utilisation de logiciels libres et humain par l’utilisation de laméthode Sfm, satisfait pleinement nos exigences et a permis de répéter régulièrement lescampagnes de mesures. Enfin l’arrivée de nouveaux algorithmes permettant de comparer des nuagesde points directement entre eux sans passer par un maillage 2D accélère le traitement et permet decontinuer à travailler en 3D tout en s’affranchissant des incertitudes liées à l’interpolation

Mission géoarchéologique

Chabrol Antoine, Kapsimalis Vasilios, Stephan Pierre, Virmoux Clément. Mission géoarchéologique. In: Bulletin de correspondance hellénique. Volume 138, livraison 2, 2014. pp. 694-703