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Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)
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MASTER THESIS
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Méthode de monitoring des zones inondées par les barrages de castor sur base de données Sentinel-2 et du modèle numérique de terrain LiDAR

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Hauptmann, Sébastien ULiège
Promotor(s) : Dufrêne, Marc ULiège ; Radoux, Julien
Date of defense : 27-Jun-2024 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/20208
Details
Title : Méthode de monitoring des zones inondées par les barrages de castor sur base de données Sentinel-2 et du modèle numérique de terrain LiDAR
Author : Hauptmann, Sébastien ULiège
Date of defense  : 27-Jun-2024
Advisor(s) : Dufrêne, Marc ULiège
Radoux, Julien 
Committee's member(s) : Lejeune, Philippe ULiège
Bastin, Jean-François ULiège
Vermeulen, Cédric ULiège
Language : French
Number of pages : 146
Keywords : [fr] Sentinel-2, MESMA, DEM, Castor, Télédétection, Plan d'eau, dynamique
Discipline(s) : Life sciences > Environmental sciences & ecology
Target public : Researchers
Student
General public
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en bioingénieur : gestion des forêts et des espaces naturels, à finalité spécialisée
Faculty: Master thesis of the Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)

Abstract

[fr] Plus de trois décennies après le retour du castor européen (\textit{Castor fiber}) sur le territoire wallon, la dynamique démographique de cette espèce continue à rester favorable avec une population actuellement estimée à plus de 3000 individus. En tant qu'ingénieur allogénique de l'écosystème, la castor modifie activement son environnement. Une des structures physiques typiquement liée à l'installation du castor est la construction d'un barrage accompagnée par l'apparition d'un plan d'eau. Cette étendue lui permet de faciliter ses déplacements grâce à une profondeur suffisante et augmente sa protection contre les prédateurs. L'étude se concentre sur la dynamique temporelle et spatiale de ces milieux aquatiques au sein de réserves naturelles du territoire wallon. Dans ce cadre, il est choisi de travailler avec des données Sentinel-2 (10m) qui présentent une courte fréquence de revisite et avec l'appui du modèle numérique de terrain (1m). Un modèle de démixage linéaire est appliqué sur les images Sentinel-2 et permet de trouver les proportions d'eau au sein de chaque pixel. Le rééchantillonage du modèle numérique de terrain à la même résolution que les images satellites (10m) permet de construire un modèle de régression et de trouver l'altitude de l'eau optimale pour chaque image. La validation est opérée à l'aide des orthophotos de deux années en mesurant les distances entre le plan d'eau visible et ceux obtenus par les approches développées. En moyenne, les résultats révèlent des étendues de plans d'eau plus vastes que celles capturées sur les orthophotos, en raison de la présence de végétation. Malgré l'influence du contexte topographique et de la végétation sur l'efficacité de l'approche de régression, la capacité du modèle à saisir la dynamique de ces milieux reste notablement robuste.


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Document(s)

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Access TFE_Sebastien_Hauptmann_S191069.pdf
Description:
Size: 32.69 MB
Format: Adobe PDF

Author

  • Hauptmann, Sébastien ULiège Université de Liège > Gembloux Agro-Bio Tech

Promotor(s)

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