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Waziers « Bas-Terroir » (plaine de la Scarpe, Nord de la France) : les explorations gĂ©ophysiques dâune 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 geophysicalâmethods,âcarriedâoutâoverâtheâwholeâareaâ(EM31)âandâinâcross-sectionsâalongâtwoâprofilesâ(electricalâresistivityâtomography).âTheâresultsâledâtoâtheâidentificationâaâSW-NEâorientedâpalaeochannelâwhoseâsedimentaryâinfillâisâmadeâofâmaterialsâwithâmediumâresistivity embedded in sediment showing lower resistivityLe gisement palĂ©olithique moyen de Waziers dĂ©couvert en 2013 lors dâun diagnostic archĂ©ologique a rapidement Ă©tĂ© attribuĂ© Ă lâEemien (SIM 5e) devenant ainsi un des rares tĂ©moins continentaux de cet interglaciaire dans le nord de lâEurope.Cet article prĂ©sente les investigations gĂ©ophysiques menĂ©es de 2013 Ă 2015 pour aider Ă la reconstitution du contexte gĂ©omorphologiqueâdeâsiteâdeâWaziers.âDeuxâmĂ©thodesâgĂ©ophysiquesâontâĂ©tĂ©âutilisĂ©esâafinâdeâmettreâenâĂ©videnceâlaâdistributionâspatialeâdesâpropriĂ©tĂ©sâĂ©lectriquesâdesâsĂ©dimentsâĂ âlaâfoisâenâplanâsurâlâensembleâduâsiteâ(EM31)âetâenâcoupeâleâlongâdeâdeuxâprofilsâ(tomographieâde rĂ©sistivitĂ© Ă©lectrique). Les donnĂ©es obtenues ont permis de mettre en Ă©vidence la prĂ©sence dâun palĂ©ochenal orientĂ© SW-NE dont le remplissage sĂ©dimentaire est constituĂ© de matĂ©riaux de rĂ©sistivitĂ© moyenne qui sâinscrivent dans des sĂ©diments de plus faible rĂ©sistivitĂ©
Apports de la cartographie dynamique dans la gestion de la post-catastrophe, le cas du cyclone Irma Ă Saint-Martin
International audienceLe 5 septembre 2017, le cyclone Irma a dĂ©vastĂ© lâĂźle de Saint-Martin. De catĂ©gorie 5, il est le plus puissant ayant touchĂ© ce territoire et a laissĂ© derriĂšre lui des dĂ©gĂąts trĂšs importants (bĂątiments, infrastructures et rĂ©seaux impactĂ©s Ă plus de 75%) et la population dĂ©munie. La cellule interministĂ©rielle de crise est activĂ©e le jour mĂȘme et la gestion post-cyclone se met en place rapidement. Nous proposons dans cet exposĂ© de retracer dans un premier temps la chronologie des deux premiers mois de la gestion post-cyclone Ă partir des donnĂ©es officielles et institutionnelles recueillies via diffĂ©rents canaux (presse locale et nationale, communiquĂ©s de la prĂ©fecture, du MinistĂšre de lâIntĂ©rieur et de la Croix-Rouge principalement). Nous nous sommes concentrĂ©s sur les informations Ă destination de la population locale (accĂšs aux rĂ©seaux, scolaritĂ©, distributions, abris etc.). Ces donnĂ©es, largement relayĂ©es sur les rĂ©seaux sociaux ont Ă©tĂ© recoupĂ©es et vĂ©rifiĂ©es dans le souci de ne conserver que les informations considĂ©rĂ©es comme fiables. Un effort important a Ă©tĂ© effectuĂ© afin dâintĂ©grer au maximum les composantes temporelles des informations. Nous avons intĂ©grĂ© ces donnĂ©es dans un SIG dynamique et chronologique permettant une comprĂ©hension et une visualisation spatio-temporelle facilitĂ©e des actions mises en place pour faire face Ă la crise. Le rĂ©sultat prend la forme dâune WebMap chronologique sous ArcGis Online Ă partir de laquelle lâutilisateur peut interagir. Une mission de terrain post Irma a eu lieu Ă 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 Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©s avec des Ă©lĂšves de LycĂ©e et des adultes. Il est donc intĂ©ressant dans un second temps de comparer et dâintĂ©grer Ă la cartographie dynamique leur propre cartographie des Ă©vĂ©nements (dĂ©placements de population notamment) et de confronter leurs perceptions avec les actions de gestion mises en place par les institutions. Ce travail en cours de rĂ©alisation permettra-t-il de mettre en Ă©vidence des discordances entre les informations officielles et le « ressenti » de la population sur place ? Dâautre part, Saint-Martin est un territoire dont les quartiers et les communautĂ©s ont un rĂŽle important. Il sera alors intĂ©ressant dâanalyser les disparitĂ©s territoriales par quartier et dâobserver si les diffĂ©rences dans la gestion post-catastrophe sont uniquement le fait de lâimpact du cyclone
Suivi de l'érosion d'une berge par photogrammétrie Structure-from-motion
International audienceLâĂ©rosion des berges joue un rĂŽle important dans les dynamiques des riviĂšres. Cette Ă©rosion contrĂŽleun certain nombre de paramĂštres dâĂ©volution du chenal (migration des mĂ©andres, apport desĂ©diments). Câest un sujet dâĂ©tude important notamment pour les gestionnaires de riviĂšres puisquelâĂ©rosion des berges est responsable de pertes de terres, de dommages pour des structures ou desouvrages proches de riviĂšres et a aussi un impact sur la diversitĂ© des Ă©cosystĂšmes.Plusieurs mĂ©thodes sont rĂ©guliĂšrement utilisĂ©es pour suivre, quantifier et amĂ©liorer lacomprĂ©hension des processus dâĂ©rosion de berges. La mise en place de barres dâĂ©rosion enfoncĂ©esdans la berge est souvent utilisĂ©e car facile Ă mette en Ćuvre. On dĂ©termine le retrait de la berge enmesurant la longueur de la barre dâĂ©rosion mise Ă nue. Cette mĂ©thode prĂ©sente des inconvĂ©nients ;une information ponctuelle Ă lâĂ©chelle de la berge et des difficultĂ©s Ă Ă©valuer un Ă©ventuel dĂ©pĂŽt desĂ©diments en pied de berge. Dâautres approches font appel Ă lâutilisation de scanners terrestres (TLS)pour obtenir une reconstruction en 3D, mais le coĂ»t Ă©levĂ© de ces instruments reste encore un freinmajeur Ă sa diffusion. Lâobjectif de notre Ă©tude est de mettre en place un suivi rĂ©gulier dâune berge Ă faible coĂ»t, par le recours Ă la photogrammĂ©trie Structure from motion (Sfm) et lâutilisation delogiciels libres pour toutes les Ă©tapes de post-traitement. Le site dâĂ©tude est une portion de berge dela riviĂšre MĂ©rantaise (Yvelines). Il sâagit dâune petite riviĂšre (bassin versant de 36 kmÂČ) pĂ©riurbainecaractĂ©risĂ©e par un rĂ©gime de faible Ă©nergie.La mĂ©thodologie mise en place a consistĂ© Ă rĂ©aliser une campagne de mesures aprĂšs chaqueĂ©vĂ©nement hydrologique afin dâobtenir des nuages de points en 3D reconstituant la berge enĂ©rosion. A chaque campagne, une centaine de photographies a Ă©tĂ© prise depuis la berge opposĂ©e. Lacomparaison des nuages de points entre deux dates pour Ă©tablir la dynamique de la berge Ă©tudiĂ©enĂ©cessite la crĂ©ation dâun systĂšme planimĂ©trique local contrĂŽlĂ© par un rĂ©seau de benchmarks fixes.Une dizaine de clous dâarpentage, implantĂ©s dans la berge et relevĂ©s Ă la Station Totale, nous sert depoints de contrĂŽle pour le rĂ©fĂ©rencement et la comparaison des nuages de points en post-traitement(Figure 1). La mĂ©thode des barres dâĂ©rosion a Ă©galement Ă©tĂ© effectuĂ©e en parallĂšle pour valider lamĂ©thode Sfm. 10 campagnes de mesures ont Ă©tĂ© effectuĂ©es entre juin 2013 et dĂ©cembre 2014.La reconstruction Sfm a Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©e Ă partir du logiciel libre VisualSFM (Changchang Wu, 2007,2011). La reconstruction du nuage de points dense a Ă©tĂ© effectuĂ©e en utilisant les logiciels CMVS(Clustering View for Multiview Stereo) et PMVS (Patch-based Multiview Stereo) implĂ©mentĂ©s dansVisualSFM (Figure 2).Le nuage de points obtenu est ensuite importĂ© dans le logiciel libre CloudCompare (GNU GPL). LerĂ©fĂ©rencement est rĂ©alisĂ© dans CloudCompare Ă partir des coordonnĂ©es des clous relevĂ©es Ă laStation Totale. Lâerreur RMS entre les coordonnĂ©es des clous mesurĂ©es Ă la Station Totale et lescoordonnĂ©es des clous obtenus aprĂšs rĂ©fĂ©rencement est toujours infĂ©rieure Ă 7mm. Etant donnĂ© latrĂšs grande densitĂ© de points (environ 50 000 points/mÂČ), et afin de comparer les nuages de pointsentre eux, nous avons choisis de ne pas interpoler ces nuages de points afin de ne pas introduiredâincertitude liĂ©e Ă lâinterpolation. Nous avons utilisĂ© lâalgorithme M3C2 (Lague et al. 2013)implĂ©mentĂ© dans CloudCompare pour calculer les diffĂ©rences directement entre deux nuages depoints Ă deux dates diffĂ©rentes (Figure 3) et obtenir une estimation de confiance statistique dans leschangements dĂ©tectĂ©s. Une fois les traitements effectuĂ©s, les valeurs dâĂ©rosion obtenues ont Ă©tĂ©extraites du nuage de points des diffĂ©rences pour ĂȘtre comparĂ©es Ă celles mesurĂ©es sur le terrain parla mĂ©thode des barres dâĂ©rosion (Figure 4.)Les rĂ©sultats obtenus permettent de suivre finement lâĂ©volution de la berge que ce soit en termesdâĂ©rosion mais aussi dâaccumulation en lien avec les diffĂ©rents Ă©vĂ©nements hydrologiques etmĂ©tĂ©orologiques. La haute rĂ©solution des donnĂ©es est bien adaptĂ©e Ă lâĂ©tude des riviĂšres de faibleĂ©nergie dont lâĂ©volution est parfois de quelques centimĂštres par an seulement. Le faibleinvestissement, Ă la fois financier par lâutilisation de logiciels libres et humain par lâutilisation de lamĂ©thode Sfm, satisfait pleinement nos exigences et a permis de rĂ©pĂ©ter rĂ©guliĂšrement lescampagnes de mesures. Enfin lâarrivĂ©e de nouveaux algorithmes permettant de comparer des nuagesde points directement entre eux sans passer par un maillage 2D accĂ©lĂšre le traitement et permet decontinuer Ă travailler en 3D tout en sâaffranchissant des incertitudes liĂ©es Ă lâinterpolation
Bilan humain de lâouragan Irma Ă Saint-Martin : la rumeur post-catastrophe comme rĂ©vĂ©lateur des disparitĂ©s socio-territoriales
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Organisation de la post-catastrophe aprĂšs Irma Ă Saint-Martin: VĂ©cu et perception des adolescents de la gestion de crise Ă la reconstruction
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Paleoenvironmental reconstruction of the ancient harbors of King Louis IX (Aigues-Mortes, Rhone Delta, France)
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Suivi de l'érosion d'une berge par photogrammétrie Structure-from-motion
International audienceLâĂ©rosion des berges joue un rĂŽle important dans les dynamiques des riviĂšres. Cette Ă©rosion contrĂŽleun certain nombre de paramĂštres dâĂ©volution du chenal (migration des mĂ©andres, apport desĂ©diments). Câest un sujet dâĂ©tude important notamment pour les gestionnaires de riviĂšres puisquelâĂ©rosion des berges est responsable de pertes de terres, de dommages pour des structures ou desouvrages proches de riviĂšres et a aussi un impact sur la diversitĂ© des Ă©cosystĂšmes.Plusieurs mĂ©thodes sont rĂ©guliĂšrement utilisĂ©es pour suivre, quantifier et amĂ©liorer lacomprĂ©hension des processus dâĂ©rosion de berges. La mise en place de barres dâĂ©rosion enfoncĂ©esdans la berge est souvent utilisĂ©e car facile Ă mette en Ćuvre. On dĂ©termine le retrait de la berge enmesurant la longueur de la barre dâĂ©rosion mise Ă nue. Cette mĂ©thode prĂ©sente des inconvĂ©nients ;une information ponctuelle Ă lâĂ©chelle de la berge et des difficultĂ©s Ă Ă©valuer un Ă©ventuel dĂ©pĂŽt desĂ©diments en pied de berge. Dâautres approches font appel Ă lâutilisation de scanners terrestres (TLS)pour obtenir une reconstruction en 3D, mais le coĂ»t Ă©levĂ© de ces instruments reste encore un freinmajeur Ă sa diffusion. Lâobjectif de notre Ă©tude est de mettre en place un suivi rĂ©gulier dâune berge Ă faible coĂ»t, par le recours Ă la photogrammĂ©trie Structure from motion (Sfm) et lâutilisation delogiciels libres pour toutes les Ă©tapes de post-traitement. Le site dâĂ©tude est une portion de berge dela riviĂšre MĂ©rantaise (Yvelines). Il sâagit dâune petite riviĂšre (bassin versant de 36 kmÂČ) pĂ©riurbainecaractĂ©risĂ©e par un rĂ©gime de faible Ă©nergie.La mĂ©thodologie mise en place a consistĂ© Ă rĂ©aliser une campagne de mesures aprĂšs chaqueĂ©vĂ©nement hydrologique afin dâobtenir des nuages de points en 3D reconstituant la berge enĂ©rosion. A chaque campagne, une centaine de photographies a Ă©tĂ© prise depuis la berge opposĂ©e. Lacomparaison des nuages de points entre deux dates pour Ă©tablir la dynamique de la berge Ă©tudiĂ©enĂ©cessite la crĂ©ation dâun systĂšme planimĂ©trique local contrĂŽlĂ© par un rĂ©seau de benchmarks fixes.Une dizaine de clous dâarpentage, implantĂ©s dans la berge et relevĂ©s Ă la Station Totale, nous sert depoints de contrĂŽle pour le rĂ©fĂ©rencement et la comparaison des nuages de points en post-traitement(Figure 1). La mĂ©thode des barres dâĂ©rosion a Ă©galement Ă©tĂ© effectuĂ©e en parallĂšle pour valider lamĂ©thode Sfm. 10 campagnes de mesures ont Ă©tĂ© effectuĂ©es entre juin 2013 et dĂ©cembre 2014.La reconstruction Sfm a Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©e Ă partir du logiciel libre VisualSFM (Changchang Wu, 2007,2011). La reconstruction du nuage de points dense a Ă©tĂ© effectuĂ©e en utilisant les logiciels CMVS(Clustering View for Multiview Stereo) et PMVS (Patch-based Multiview Stereo) implĂ©mentĂ©s dansVisualSFM (Figure 2).Le nuage de points obtenu est ensuite importĂ© dans le logiciel libre CloudCompare (GNU GPL). LerĂ©fĂ©rencement est rĂ©alisĂ© dans CloudCompare Ă partir des coordonnĂ©es des clous relevĂ©es Ă laStation Totale. Lâerreur RMS entre les coordonnĂ©es des clous mesurĂ©es Ă la Station Totale et lescoordonnĂ©es des clous obtenus aprĂšs rĂ©fĂ©rencement est toujours infĂ©rieure Ă 7mm. Etant donnĂ© latrĂšs grande densitĂ© de points (environ 50 000 points/mÂČ), et afin de comparer les nuages de pointsentre eux, nous avons choisis de ne pas interpoler ces nuages de points afin de ne pas introduiredâincertitude liĂ©e Ă lâinterpolation. Nous avons utilisĂ© lâalgorithme M3C2 (Lague et al. 2013)implĂ©mentĂ© dans CloudCompare pour calculer les diffĂ©rences directement entre deux nuages depoints Ă deux dates diffĂ©rentes (Figure 3) et obtenir une estimation de confiance statistique dans leschangements dĂ©tectĂ©s. Une fois les traitements effectuĂ©s, les valeurs dâĂ©rosion obtenues ont Ă©tĂ©extraites du nuage de points des diffĂ©rences pour ĂȘtre comparĂ©es Ă celles mesurĂ©es sur le terrain parla mĂ©thode des barres dâĂ©rosion (Figure 4.)Les rĂ©sultats obtenus permettent de suivre finement lâĂ©volution de la berge que ce soit en termesdâĂ©rosion mais aussi dâaccumulation en lien avec les diffĂ©rents Ă©vĂ©nements hydrologiques etmĂ©tĂ©orologiques. La haute rĂ©solution des donnĂ©es est bien adaptĂ©e Ă lâĂ©tude des riviĂšres de faibleĂ©nergie dont lâĂ©volution est parfois de quelques centimĂštres par an seulement. Le faibleinvestissement, Ă la fois financier par lâutilisation de logiciels libres et humain par lâutilisation de lamĂ©thode Sfm, satisfait pleinement nos exigences et a permis de rĂ©pĂ©ter rĂ©guliĂšrement lescampagnes de mesures. Enfin lâarrivĂ©e de nouveaux algorithmes permettant de comparer des nuagesde points directement entre eux sans passer par un maillage 2D accĂ©lĂšre le traitement et permet decontinuer Ă travailler en 3D tout en sâaffranchissant des incertitudes liĂ©es Ă lâinterpolation
Dynamiques touristiques d'une ßle exposée aux cyclones : le cas de Saint-Martin aux Antilles
International audienceThe economy of the island of Saint-Martin, which is almost exclusively based on tourism, was heavily affected by Hurricane Irma in 2017. The differences between the Dutch and French parts of the island are due to structural, external and public policy factors. The economic recovery is already under way and will continue for several years. Based on a chronological analysis of public statistics (in particular airport arrivals) and data from a scraping of the Airbnb platform, we propose to characterise the impact of Irma on the tourism economy. These last data are unpublished and allow us to clearly differentiate the dynamics of the 2 parts of the island. Overtime, in the context of climate change, the question posed to Saint-Martin will be to implement policies to adapt the tourism economy to cope with the recurrence of hurricanes as powerful as Irma.LâĂ©conomie de lâĂźle de Saint-Martin, reposant quasi exclusivement sur le tourisme, a Ă©tĂ© fortement sinistrĂ©e par lâouragan Irma en 2017. Les diffĂ©rences entre les parties nĂ©erlandaise et française de lâĂźle sont imputables Ă des facteurs structurels, conjoncturels et aux politiques publiques en matiĂšre dâamĂ©nagement du territoire et de soutien de lâactivitĂ© touristique. La reprise Ă©conomique est dĂ©jĂ observĂ©e mais sâĂ©talera encore sur plusieurs annĂ©es. Ă partir dâune analyse chronologique de statistiques publiques (en particulier les arrivĂ©es aux aĂ©roports) et de donnĂ©es issues dâun scraping de la plateforme Airbnb, nous proposons de caractĂ©riser lâimpact dâIrma sur lâĂ©conomie touristique. Ces derniĂšres donnĂ©es sont inĂ©dites et permettent de diffĂ©rencier clairement les dynamismes des 2 parties de lâĂźle. Sur le temps long, dans le contexte du changement climatique, le dĂ©fi lancĂ© Ă Saint-Martin sera de mettre en Ćuvre des politiques dâadaptation de lâĂ©conomie touristique pour faire face Ă la rĂ©currence dâouragans aussi puissants quâIrma
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