Cartographie de la susceptibilité aux glissements de terrain dans le vignoble champenois entre Epernay et Dormans (France) : apport de la télédétection multispectrale

Abstract

Dans le secteur compris entre Epernay et Dormans (Marne), la relation entre l’état hydrique des sols viticoles et l’instabilité des versants est abordée par le biais d’indices de végétation comme le NDVI (indice de végétation par différence normalisé), et le NDWI (indice d'eau par différence normalisé) obtenus via les images multispectrales à haute résolution (10 m et 20 m) fournies par Sentinel-2 entre 2017 et 2019. L’étude s’appuie sur la relation connue entre l’état de la phytomasse déterminé par les indices de végétation et l’état hydrique des sols mesuré sur le terrain, qui permet d’utiliser les indices NDVI et NDWI pour mettre en évidence les zones de fortes fluctuations annuelles du bilan hydrique. Le croisement des données de la télédétection multispectrale, des données météorologiques, et de l’analyse des formes par la photo-interprétation et les observations de terrain, permet ainsi de dresser une carte de susceptibilité aux glissements de terrain, basée sur la relation spatiale et temporelle entre la teneur en eau des sols et l’instabilité des versants. Cette approche fournit donc un outil inédit utile à la gestion du risque mouvement de terrain.In the area between Epernay and Dormans (Marne), the characterization of the water status of vineyard soils and the determination of their susceptibility to landslides are addressed through vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), and NDWI (Normalized Difference Water Index) obtained via high-resolution multispectral images provided by Sentinel-2 between 2017 and 2019. The study is based on the known relation between the phytomass status determined through vegetation indices and the soil water status measured in the field. This relation allows the NDVI and NDWI indices to be used to highlight areas of high annual water balance fluctuations. By combining data from multispectral remote sensing, weather records and landforms analysis using photo-interpretation and field observation, a landslide susceptibility map based on the spatial and temporal relation between soil moisture content and slope instability can be drawn up. This approach thus provides an original tool for landslide risk management