Optimisation cartographique de l'hydrographie linéaire fine · 2021. 2. 2. · Figure 1 Étapes de...

© Francis Lessard, 2020

Optimisation cartographique de l'hydrographie linéaire fine

Mémoire

Francis Lessard

Maîtrise en sciences forestières - avec mémoire

Maître ès sciences (M. Sc.)

Québec, Canada

ii

Résumé

Au Québec, les petits cours d’eau sont soumis à une importante pression d’aménagement

du territoire et c’est pourquoi différentes lois et règlements permettent leur protection. La

cartographie des cours d’eau actuellement disponible est imprécise quant au lieu où ceux-

ci s’initient et où ils deviennent permanents. Grâces aux données LiDAR (Light Detection

and Ranging) qui permettant de créer des modèles numériques de terrain exposant la

microtopographie sous le couvert forestier, les méthodes de détection des petits cours d’eau

se doivent d’être revisitées. Ce mémoire permet l'amélioration de la compréhension des

approches méthodologiques permettant de générer un réseau hydrographique à haute

résolution spatiale et cohérent avec la réalité. Une représentation visuelle des points

d’intermittence et de permanence sous forme de zones permet une interprétation visuelle

plus aisée du réseau hydrographique dérivé du LiDAR. Ce dernier, calibré à partir de

données terrain, permet de mettre en évidence que la densité du réseau hydrographique est

environ 2 à 3 fois supérieure que ce que les cartes actuelles proposent. Une analyse évaluant

quelles variables physiographiques influencent l’aire de drainage nécessaire pour initier un

cours d’eau a été effectuée. Cette analyse permet une interprétation visuelle approfondie

du réseau hydrographique. De plus, différentes méthodes automatisées de détection des

ponceaux ont été testées. Le bréchage est la méthode la plus efficace de détection des

ponceaux lorsque leur position n’est pas connue. Lorsque leur position est connue, le

brûlage permet de réduire de façon notable les erreurs d’omission et de commission.

L’aménagement forestier bénéficiera de près du développement de ces méthodes. Les

réseaux hydrographiques générés à partir de MNT dérivés du LiDAR permettront une

gestion efficace du territoire forestier et ainsi une protection accrue des ressources en eau

de partout au Québec.

iii

Table des matières

Résumé ......................................................................................................................................... ii

Table des matières .......................................................................................................................... iii

Liste des figures ............................................................................................................................... v

Liste des tableaux .......................................................................................................................... vii

1. Introduction ............................................................................................................................. 1

1.1. Problématique .................................................................................................................. 1

1.2. Revue de la littérature ...................................................................................................... 6

1.2.1. Définitions ................................................................................................... 6

1.2.2. Processus de formation des cours d’eau ...................................................... 8

1.2.3. Mesures de protection des cours d’eau ........................................................ 9

1.2.4. Méthodes de détection ............................................................................... 10

2. Chapitre 1 : Production d’une cartographie à haute résolution spatiale de l’hydrographie

linéaire ....................................................................................................................................... 16

2.1. Introduction ................................................................................................................... 16

2.2. Territoire à l’étude ......................................................................................................... 19

2.3. Matériel et méthodes ..................................................................................................... 21

2.3.1. Création d’un modèle hydrographique d’analyse ...................................... 21

2.3.2. Cartographie des points d’intermittence des cours d'eau (cartographie

terrain et cartographie en laboratoire) ................................................................................... 23

2.4. Analyse statistique ......................................................................................................... 26

2.4.1. Détermination des seuils de détection cartographique .............................. 26

2.4.2. Comparaison du réseau hydrographique de référence ............................... 27

2.4.3. Évaluation des variables physiographiques affectant les seuils de détection

cartographique des cours d'eau intermittents ......................................................................... 27

2.5. Résultats ........................................................................................................................ 32





2.6. Discussion ..................................................................................................................... 41





2.7. Conclusion ..................................................................................................................... 50

3. Chapitre 2 : Évaluation de la performance de méthodes automatisées pour la détection des

ponceaux en milieu forestier ......................................................................................................... 51

3.1. Introduction ................................................................................................................... 51

3.2. Territoire à l’étude ......................................................................................................... 53

3.3. Matériel et méthodes ..................................................................................................... 53

3.3.1. Création d’un modèle hydrographique d’analyse ...................................... 53

3.3.2. Cartographie terrain des ponceaux ............................................................ 62

3.3.3. Analyse statistique ..................................................................................... 63

3.4. Résultats ........................................................................................................................ 66

3.5. Discussion ..................................................................................................................... 69

3.6. Conclusion ..................................................................................................................... 72

4. Conclusion générale et recommandations ............................................................................. 73

Références ..................................................................................................................................... 77

iv

Annexe 1 – Modèles de régression linéaire multiple .................................................................... 87

Annexe 2 – Analyse de colinéarité entre les variables physiographiques ..................................... 89

v

Liste des figures

Figure 1 Étapes de la modélisation de l'hydrographie avec l'algorithme de direction de flux D8

(ESRI, 2018) .................................................................................................................................. 13

Figure 2 Localisation des sites d'étude où les cours d’eau ont été inventoriés dans deux régions

administratives du Québec, et dans différents domaines bioclimatiques. En rouge, de gauche à

droite, on observe les bassins versants (complets et incomplets) des rivières Picanoc, du Sourd,

Kinonge, Saint-Anne et Montmorency. ......................................................................................... 20

Figure 3 Positionnements de cours d’eau récoltés sur le terrain lors de l’été 2017 ...................... 24

Figure 4 Aire de drainage des initiations d’écoulement éphémère (n = 548), des points

d’intermittence (n = 308) ainsi que des points de permanence (n = 83) en fonction de la

probabilité ...................................................................................................................................... 34

Figure 5 Aire de drainage des points d’intermittence ainsi que des points de permanence en

fonction du secteur pour une probabilité de 50 % ......................................................................... 35

Figure 6 Effet des variables physiographiques sur l’aire de drainage des points d’intermittence

(note : les codes apparaissent dans le tableau 2) ........................................................................... 38

Figure 7 Effet pondérée des variables physiographiques ayant un effet significatif sur l’aire de

drainage des points d’intermittence ............................................................................................... 40

Figure 8 Réseau hydrographique dérivé d’un MNT LiDAR et possédant une classification selon

5 classes permettant de représenter des zones d’intermittence ainsi que des zones de permanence

....................................................................................................................................................... 42

Figure 9 Seuils utilisés pour générer le réseau hydrographique en fonction de l’aire de drainage

des données terrain d’initiation d’écoulement éphémère (n = 548), de point d’intermittence (n =

308) ainsi que de point de permanence (n = 83) représentés par des boîtes à moustache ............. 43

Figure 10 Changement de la taille de l’aire de drainage et donc de la situation sur la pente du

point d’intermittence en fonction d’une méthode de remplissage et de bréchage des dépressions 47

Figure 11 Milieu humide présent dans le bassin versant du point d’intermittence ne permettant

pas à l’écoulement d’inciser le sol et de former un lit ................................................................... 48

Figure 12 Exemple d’une dépression dans le MNT originel (a) et remplie avec l’algorithme « Fill

Sinks XXL » (b) du logiciel SAGAGIS. ....................................................................................... 57

Figure 13 Exemple d’une dépression dans le MNT originel (a), bréchée avec l’algorithme

«Breach Depression (Fast)» (b) du logiciel WhiteBox GAT, et le MNT modifié résultant (c). ... 58

Figure 14 Exemple d’une dépression dans le MNT originel (a), bréchée avec l’algorithme

«Breach Depression» (b) du logiciel WhiteBox GAT, et le MNT modifié résultant (c). ............. 59

Figure 15 Exemple d’une dépression dans le MNT originel (a), de la localisation des ponceaux

identifiés sur le terrain (b) et du MNT résultant de la méthode de «brûlage des ponceaux réels»

(c). ................................................................................................................................................. 60

Figure 16 Méthode de « brûlage des ponceaux potentiels par l'effacement des chemins ». a)

Réseau hydrographique avec le « Fill Sinks XXL ». b) Réseau hydrographique sans l'influence

des chemins. Les segments en oranges correspondent aux ponceaux potentiels et donc aux

vecteurs sélectionnés qui ont servi à brûler le MNT. c) Réseau hydrographique lorsque les cours

d’eau intermittents et permanents sont brûlés au travers des chemins .......................................... 61

vi

Figure 17 Association effectuée du ponceau réel avec le ponceau modélisé lui correspondant afin

de calculer la distance réelle de déviation engendrée par les chemins. Même si le ponceau

modélisé entouré en rouge en haut de la figure est plus près du ponceau réel, le ponceau modélisé

entouré en vert dans le bas de la figure correspond à la réelle déviation. ..................................... 64

Figure 18 Prédiction de la probabilité d'omission en fonction des méthodes automatisées et pour

les trois types de régimes d'écoulement......................................................................................... 67

Figure 19 Prédiction de la probabilité de commission en fonction des méthodes automatisées et

pour les trois types de régimes d'écoulement ................................................................................ 68

Figure 20 Prédiction de la probabilité d’erreur cumulative d’omission et de commission en

fonction des méthodes automatisées et pour les trois types de régimes d'écoulement .................. 69

Figure 21 Matrice de corrélation entre les variables explicatives de l’analyse physiographique.

Les variables encadrées en rouge sont colinéaires entre elles. ...................................................... 89

vii

Liste des tableaux

Tableau 1 Informations récoltées lors du positionnement des cours d’eau .................................. 25

Tableau 2 Paramètres physiographiques utilisés pour l’analyse de l’initiation des cours d’eau

intermittents ................................................................................................................................... 31

Tableau 3 Informations relatives quant à l’aire de drainage (ha) des positionnements de terrain 33

Tableau 4 Comparaison de la densité de cours d’eau des deux réseaux hydrographiques (la

superficie analysée est entre parenthèses) ..................................................................................... 36

Tableau 5 Informations récoltées lors du positionnement de traverses de cours d’eau................ 63

Tableau 6 Méthodes utilisées pour la détection automatisée des ponceaux en milieu forestier ... 66

viii

Remerciements

Je souhaite remercier mon directeur de recherche Sylvain Jutras qui a toujours été très

présent pour répondre à mes questions. Sylvain a toujours été très enthousiaste de nos

discussions matinales animées et de la tournure que ce projet a pu prendre. Sa vision des

enjeux hydrologiques a toujours su me rejoindre et c’est justement ce qui a permis à

l’équipe de rester bien motivée. Naïm Perreault a également été d’une grande aide pour

l’avancement de mon projet et le développement de mes idées. Éric Guilbert, mon

codirecteur, a également toujours été disponible lorsque nécessaire pour répondre à mes

questions.

Il est aussi très important de remercier le Ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs

sans qui le projet n’aurait jamais existé. L’idée derrière mon projet de maîtrise provient

principalement des gens ayant eu l’audace de produire et d’utiliser les données LiDAR à

cette fin. Leur support financier a été d’une grande aide pour l’avancement du projet autant

au niveau de l’achat du matériel que pour le bon déroulement des inventaires terrains.

Je tiens également à remercier Mathieu Varin et Philippe Bournival au Centre

d'enseignement et de recherche en foresterie de Sainte-Foy qui nous ont permis de démarrer

le projet. Leur expertise a été d’une grande aide dans un projet aussi émergent pour le

laboratoire d’hydrologie forestière de l’Université Laval.

Merci à toutes les personnes m’ayant accompagné sur le terrain pour faire de nombreux

kilomètres à pieds dans la forêt dense québécoise. Leur support moral a été très précieux

lorsque le moral était justement affecté par la température ou les insectes piqueurs.

Enfin, je souhaite remercier tous mes proches m’ayant longuement et souvent écouté pour

décrire ce projet de recherche. Les différents commentaires reçus ont permis d’avancer ma

réflexion pour mener à terme ce mémoire.

1

1. Introduction

1.1. Problématique

Dans un contexte d’aménagement durable des forêts, il est indispensable d’assurer une

protection efficace de l’eau et des écosystèmes qui y sont associés (Barry et al., 2009). Au

Québec, des normes de protection sont appliquées systématiquement sur tous les cours

d’eau (Gouvernement du Québec, 2017b, 2017a; Ministère des Forêts, de la Faune et des

Parcs, 2019). Afin d’appliquer efficacement ces mesures de protection, il est nécessaire de

représenter de manière cartographique les cours d’eau. Cette représentation cartographique

nommée réseau hydrographique est composée d’entités géospatiales linéaires représentant

les cours d’eau d’un territoire. Actuellement, au Québec, c’est la Géobase du réseau

hydrographique du Québec (GRHQ) qui est utilisée pour représenter les cours d’eau au

niveau cartographique. Les cours d’eau de la GRHQ sont photo-interprétés et cette

méthode sous-estime leur longueur réelle sur le territoire (Caissy, 2016; Dechamplain,

2016; Hatin et Charette, 2014). Cette cartographie est donc particulièrement imprécise

quant au lieu où débutent les cours d’eau intermittents, c’est-à-dire l’endroit exact où

l’incision du cours d’eau devient perceptible. Cet endroit est nommé point d’intermittence.

L’endroit où ceux-ci deviennent permanents c’est-à-dire l’endroit où l’eau circule de

manière permanente dans le cours d’eau est également imprécis sur les cartes actuelles. Cet

endroit est nommé point de permanence. Les données géospatiales à haute résolution,

issues de la technologie LiDAR (Wulder et al., 2008) changent la manière dont sont

détectés les cours d’eau. Depuis leur récente disponibilisation sur de grands territoires, il

est possible d’obtenir des données topographiques décrivant la microtopographie du sol

sous le couvert forestier pour créer des modèles numériques de terrain (MNT) avec une

précision inégalée (Wulder et al., 2008). Au Québec, le Ministère des Forêts, de la Faune

et des Parcs (MFFP) a été mandaté afin de réaliser une acquisition de données LiDAR pour

l’ensemble du territoire méridional de la province. Le MFFP prévoit couvrir 525 000 km²

de territoire de 2016 à 2022 (Leboeuf, 2016; Leboeuf et Pomerleau, 2015). Avec la

publication gratuite et ouverte de MNT à haute résolution (1 m2) pour d’immenses

territoires, l’étude des méthodes automatisées permettant la détection des cours d’eau en

2

milieu forestier prend une toute nouvelle importance. Les réseaux hydrographiques générés

avec ces nouveaux MNT ont alors une exactitude nettement plus élevée que ceux dérivés

de la photo-interprétation ou ceux produits avec des MNT possédant une résolution plus

grossière (Goulden et al., 2014). Pour détecter les cours d’eau avec l’aide de ces MNT et

ainsi générer un réseau hydrographique, deux méthodes principales sont utilisées. Il est

possible d’effectuer une modélisation hydrographique pour ensuite déterminer l'aire de

drainage minimale, c’est-à-dire une superficie de bassin versant, permettant de générer un

cours d'eau en appliquant un seuil sur une accumulation de flux (Band, 1986; Fairfield et

Leymarie, 1991; Jenson et Dominque, 1988; O’Callaghan et Mark, 1984). Autrement, la

détection des cours d'eau se fait par la reconnaissance de vallées (Passalacqua et al., 2012;

Peucker et Douglas, 1975; Tribe, 1992).

Un des défis lors de la détection des cours d’eau consiste à déterminer l'endroit où ils

s’initient, c’est-à-dire où ils débutent. Le résultat peut être très variable en fonction de la

méthode de détection utilisée et des paramètres qui y sont appliqués (Passalacqua et al.,

2010; Tribe, 1992; Wohl, 2018). L'initiation des cours d'eau peut être étudiée et calibrée

en fonction de nombreux paramètres topographiques et climatiques (Julian et al., 2012).

Par exemple, il est bien connu que les dépôts de surface et la pente locale ont une influence

sur la formation des cours d'eau (Dietrich et Dunne, 1993; Montgomery et Dietrich, 1988;

Wohl, 2018). À une échelle plus régionale, le régime de précipitation et

d'évapotranspiration aurait également une influence sur l'initiation des cours d'eau (Tucker

et Slingerland, 1996).

3

Un autre défi s’ajoute; lorsque des MNT à haute résolution spatiale dérivés de données

LiDAR sont utilisés pour la modélisation hydrographique, les obstacles anthropiques,

comme les routes et les fossés peuvent fortement influencer les résultats obtenus. Ceci est

essentiellement dû aux MNT qui ne peuvent pas détecter la présence des ponceaux qui

permettent aux cours d’eau de s’écouler sous le remblai de ces routes. Actuellement,

certaines méthodes automatisées existent pour considérer la position des ponceaux

(Lindsay et Dhun, 2015; Poppenga et al., 2010). Cependant, ces méthodes ne détectent pas

la totalité des ponceaux présents sur un territoire. Ainsi, pour assurer une cohérence

hydrographique maximale lors de la détection des petits cours d’eau, il est primordial de

considérer tous les ponceaux (Barber et Shortridge, 2005; Li et al., 2013).

Enfin, le contexte du projet de recherche dans lequel s’insère cette étude est particulier

puisqu’il vise ultimement à rendre possible la modélisation hydrographique sur des

centaines de milliers de kilomètres carrés de territoire très hétérogène au niveau

physiographique. Les réseaux hydrographiques générés doivent donc facilement s’adapter

à différents territoires. Les méthodes discutées ci-haut ont généralement été testées à

l’échelle de petits bassins versants expérimentaux ciblant une physiographie bien

particulière (Henkle et al., 2011; Jensen et al., 2018; Montgomery et Foufoula-Georgiou,

1993) contrairement à ce que propose ce projet. Les réseaux hydrographiques sont validés

avec des sources de données parfois peu précises et souvent peu nombreuses (Ozulu et

Gökgöz, 2018; Vogt et al., 2003; Winter et al., 2010). De plus, aucune d’entre elles n’a

jusqu’à présent été testée, validée et ajustée dans le contexte forestier québécois.

L’optimisation des méthodes de détection de cours d’eau doit, entre autres, passer par une

comparaison minutieuse des réseaux hydrographiques générés et des cours d’eau réels,

localisés et caractérisés sur le terrain. L'importance de données terrains est primordiale

pour une détection des cours d’eau à ce niveau de précision (Murphy et al., 2008; White et

al., 2012; Wohl, 2018). Les réseaux hydrographiques générés à partir de MNT dérivés du

LiDAR permettront une gestion efficace du territoire forestier et une protection accrue des

ressources en eau de partout au Québec. L’aménagement forestier durable bénéficiera du

développement de ces méthodes. En effet, afin de protéger efficacement les cours d'eau,

les gestionnaires du territoire ont besoin de connaitre leur localisation ainsi que le régime

d’écoulement de ceux-ci (Freeman et al., 2007). Ce projet de maîtrise permettra d’apporter

4

de nouveaux outils pour la protection des petits cours d’eau au Québec en améliorant la

détection cartographique de ces derniers. Les mesures de protection présentes dans les

différentes lois et règlements pourront ainsi être mis en place plus facilement.

Le but de ce mémoire est d'améliorer la compréhension des approches méthodologiques

permettant de générer un réseau hydrographique à haute résolution spatiale cohérent avec

la réalité. Deux objectifs permettent d'atteindre ce but :

1) Produire un réseau hydrographique à haute résolution spatiale à partir de MNT

LiDAR via trois étapes :

a. Déterminer des seuils de détection cartographique des cours d'eau

intermittents et des seuils d'initiation des cours d'eau permanents;

b. Comparer le réseau hydrographique produit avec le réseau de référence de

la GRHQ;

c. Évaluer quelles variables physiographiques font significativement varier les

seuils de détection cartographique des cours d'eau intermittents.

2) Évaluer la performance de méthodes automatisées pour la détection de ponceaux

en milieu forestier.

Ce mémoire est composé de 4 sections distinctes qui se complètent et permettent de

répondre au but général. Tout d’abord, la section 1.2 est une revue de littérature qui permet

de mettre les bases sur différents concepts. Par exemple, différentes définitions des cours

d’eau y sont apportées, les processus de formation des cours d’eau sont sommairement

expliqués et les différentes méthodes de détection des cours d’eau sont expliquées en

prenant soin de cibler les avantages et les désavantages de chacune des méthodes. Cette

section est particulièrement importante puisqu’elle permet de comprendre le choix des

deux objectifs dans le contexte du projet et le contexte québécois. La section 2, c’est-à-

dire le chapitre 1, concerne l’objectif 1. Dans ce chapitre, différentes méthodes permettent

de générer un réseau hydrographique facilement utilisable par les gestionnaires du

territoire. Des seuils de détection cartographique des cours d'eau intermittents et des seuils

5

d'initiation des cours d'eau permanents sont donc déterminés selon une méthode qui permet

une flexibilité d’interprétation. Une interprétation visuelle supplémentaire est ensuite

possible grâce à une analyse de l’influence des variables physiographiques sur les seuils de

détection cartographique des cours d'eau intermittents. Le but n’est pas d’inclure les

variables physiographiques ayant un effet significatif dans les modèles, mais plutôt de

comprendre leurs effets sur la formation des cours d’eau. Une comparaison de ce nouveau

réseau hydrographique avec l’ancien est également effectuée dans ce chapitre. La section

3, c’est-à-dire le chapitre 2, concerne l’objectif 2 qui traite du problème le plus flagrant

quant aux réseaux hydrographiques issus de MNT à haute résolution spatiale. Dans ce

chapitre, différentes méthodes automatisées afin de détecter les ponceaux sont testées dans

le but de réduire les déviations causées par la mise en forme des chemins sur les MNT

LiDAR. La section 4 est quant à elle une conclusion générale qui permet de comprendre

en quoi les deux chapitres permettent d’arriver au but qui est de produire des réseaux

hydrographiques cohérents avec la réalité. Différentes avenues de recherche sont ensuite

posées dans ce chapitre afin de poursuivre la réflexion associée au but général du projet de

recherche.

6

1.2. Revue de la littérature

Les cours d’eau de tête, appelés « headwater stream » dans la littérature anglophone

(Dietrich et Dunne, 1993), abritent une faune et une flore très riche compte tenu la grande

diversité des habitats qui s’y trouve (Meyer et al., 2007), d’autant plus qu’ils constituent

les deux tiers de la longueur totale du réseau hydrologique (Leopold et al., 1964). Ils

assurent une connectivité dans tout le réseau hydrologique qui maintient l’intégrité des

écosystèmes aquatiques (Meyer et al., 2007). Ils contribuent également grandement à la

productivité des cours d’eau situés en aval (Freeman et al., 2007). De plus, ces derniers

contribuent de nombreuses manières aux services écologiques apportés aux humains,

notamment en matière d’apport en eau potable de qualité (Alexander et al., 2007; Freeman

et al., 2007) et en matière d’atténuation des inondations (St-Hilaire et al., 2016). Creed et

al. (2017) ont calculé que pour 2,9 millions de kilomètres de cours d’eau de tête, des

services écologiques d’une valeur annuelle de 15,7 billions de dollars américains étaient

apportés aux États-Unis. C’est pourquoi une mauvaise gestion de l’eau perturbant le cycle

naturel affecte plusieurs sphères de l’économie (Creed et al., 2017; Freeman et al., 2007).

De par les multiples services qu’offrent ces milieux aquatiques, il est primordial de

protéger adéquatement les cours d’eau de tête, nommés au Québec cours d’eau

intermittents et dans une certaine mesure, cours d’eau permanents (les plus petits), afin

d’en conserver leur intégrité.

1.2.1. Définitions

Un cours d'eau est une dépression linéaire naturelle formée par l'écoulement de l'eau. Cette

dépression linéaire nommée le lit dans la juridiction québécoise, possède un fond et des

berges (Ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs, 2019). C’est la présence d’un lit qui

rend possible l’identification d’un cours d’eau. Le régime d’écoulement d’un cours d’eau

est défini d’intermittent ou de permanent (Dietrich et Dunne, 1993). Un cours d’eau

intermittent aura un lit qui s’assèchera lors de la période d’étiage estivale

(Ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs, 2019). Il est possible de qualifier

arbitrairement qu’un cours d’eau est intermittent si le lit s’assèche en moyenne une année

sur cinq (Barry et al., 2009). Lorsqu’on s’intéresse à l'endroit ponctuel où débutera un cours

7

d'eau intermittent, c’est-à-dire l’endroit le plus en amont où un lit continu est encore

perceptible, il sera question du point d’intermittence. Dans la littérature anglophone, ce

point est nommé « channel head » (Dietrich et Dunne, 1993). Près de cet endroit, le lit peut

parfois être discontinu ou diffus. En effet, la subjectivité de l'identification sur le terrain du

point d’intermittence peut faire varier grandement son positionnement en fonction des

observateurs. Un cours d’eau permanent aura quant à lui un lit où l’écoulement de l’eau

sera plus stable, ce qui permettra à l’eau de s’écouler dans son lit même en période d’étiage

(Barry et al., 2009; Jaeger et al., 2007). Il arrivera parfois qu’un cours d’eau qualifié de

permanent s’assèche lors de périodes de sécheresse exceptionnelle (Ministère des Forêts,

de la Faune et des Parcs, 2019). L’endroit où l’écoulement devient permanent est nommé

point de permanence. Dans la littérature anglophone, ce point est nommé « stream head ».

(Dietrich et Dune, 1993; Wohl, 2018). De plus, il est possible d’observer un écoulement

permanent en l’absence d’un lit. Cette situation se présente par exemple dans un milieu

humide lorsque la force de l’eau ne permet pas d’inciser la matière organique présente sur

place (Watters et Stanley, 2007). On observe alors une présence permanente d’eau ainsi

qu’un déplacement (dans un milieu humide possédant des intrants et extrants d’eau), mais

sans lit visible. Le point de permanence est situé de manière générale en aval du point

d’intermittence. Dans de rares cas, comme en présence de résurgences et sur des dépôts de

surface grossier et épais, les points de permanence et d’intermittence peuvent correspondre

au même endroit (Jaeger et al., 2007). Il existe dans la littérature un autre type

d’écoulement nommé éphémère. Ce dernier n’est pas associé à la présence d’un lit et il

n’est donc pas un cours d’eau selon la législation québécoise. Dans le Règlement sur

l’aménagement durable des forêts (RADF), ce type d’écoulement est nommé drainage

naturel. Il est possible de l’identifier par des traces d’écoulement préférentiel sur le sol, il

est donc souvent présent dans des zones de légères convergences (Daggupati et Sheshukov,

2013). Il est alimenté par l’eau de la fonte de la neige au printemps et/ou par de fortes

précipitations liquides (Ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs, 2019). Il est donc

primordial de considérer la présence d’un lit et le régime d’écoulement comme deux

aspects indépendants interagissant ensemble et étant régi par les variables

physiographiques et climatiques du territoire.

8

1.2.2. Processus de formation des cours d’eau

Les cours d'eau sont formés par deux grands processus, soit ceux d'écoulement de surface

et ceux d'écoulement souterrain. Il existe un large gradient entre ces deux processus

(Dietrich et Dune, 1993).

En ce qui concerne les processus d’écoulement de surface, ils sont séparés par des

processus fluviaux, et dans une moindre mesure, par des processus colluviaux. Les

processus fluviaux sont impliqués lorsque le transport des sédiments est effectué par

l’action de l’eau. Les processus colluviaux sont quant à eux impliqués lorsque les

sédiments sont transportés par l’action de la gravité. Ils ont en effet le potentiel de former

un lit, mais ces processus se produisent dans des secteurs où la pente est forte, le sol est

instable et l’action de l’eau n’est pas en cause. Il peut être difficile de distinguer les deux

processus sur le terrain puisque la période de retour des deux événements peut grandement

varier. Par exemple, un lit peut être faiblement influencé par un processus fluvial

annuellement, mais ce même lit pourrait avoir été formé par un processus colluvial s’étant

produit il y a une centaine d’années (Wohl, 2018). Dans le cadre de ce mémoire, les

processus colluviaux ont été volontairement omis à cause de la difficulté à les identifier.

Ainsi, le postulat suivant a été posé : un cours d’eau possède un lit formé par un processus

fluvial.

L'écoulement de surface est caractérisé par une infiltration faible de l’eau dans le sol par

rapport à l'intensité des précipitations (Horton, 1945). Ce phénomène est présent lorsque

les sols sont peu perméables, minces ou lorsque la pente est forte (Dietrich et Dune, 1993).

C’est donc bien souvent dans des concavités que l’eau est concentrée suffisamment pour

éroder les sédiments présents sur le sol. Avec une concentration de l’écoulement, lorsque

la force de l’eau dépasse la résistance des sédiments, un lit se formera (Dietrich et Dunne,

1978).

L'écoulement souterrain est présent sur des sols épais où l'infiltration est élevée (Dunne et

Black, 1970). Le mouvement de l'eau est vertical dans la zone supérieure du sol qui n'est

pas saturée. Lorsque l'eau atteint la partie saturée du sol, un mouvement latéral de l'eau

s'effectue. L'eau se déplace alors de différentes manières. Le déplacement peut être diffus

9

ou bien se faire au travers de pores du sol possédant des tailles variables (Wohl, 2018).

Lorsque l'eau souterraine intersecte la surface, elle émerge du sol. Ceci se produit lorsqu'il

y a un changement drastique dans la pente ou lorsqu'un changement de perméabilité du sol

survient. L’aire de drainage, c’est-à-dire une superficie de bassin versant, nécessaire pour

initier ce type de cours d’eau est très variable (Wohl, 2018). La réponse du régime

d'écoulement dans le lit de ces cours d'eau est très peu corrélée avec l'intensité des

précipitations (Dunne et Black, 1970). Un cours d’eau formé par des processus souterrains

coïncide bien souvent dans des zones de convergence, tout comme pour le processus

d’écoulement de surface.

Tous ces processus sont affectés par de nombreux paramètres topographiques et

physiographiques. Par exemple, l’inclinaison et la forme de la pente, la capacité

d’infiltration des différents horizons du sol, ainsi que la taille et la cohésion du matériel en

place sont tous des facteurs qui affecteront les processus d’érosion du sol de différentes

manières. C’est pourquoi l’aire de drainage nécessaire pour initier un cours d’eau

intermittent peut grandement varier à l’intérieur même d’un petit territoire. Tous ces

facteurs topographiques et physiographiques dictent l’importance relative des processus

d’écoulement de surface et d’écoulement souterrain dans la formation d’un lit de cours

d’eau (Dietrich et Montgomery, 1994).

1.2.3. Mesures de protection des cours d’eau

Au Québec, selon le RADF, des restrictions d’aménagement forestier s’appliquent, sur

terres publiques, pour la protection des cours d’eau en fonction de leur régime

d’écoulement. Pour les cours d’eau intermittents, il est permis de récolter les arbres situés

dans une lisière de 6 m de chaque côté de la limite supérieure de la berge, mais aucune

machinerie ne doit y circuler. Pour les cours d’eau permanents, la machinerie ne doit pas

circuler dans une lisière de 20 m, mais il est possible d’y récolter jusqu’à un tiers de tiges.

Ces mesures sont mises en place pour ne pas affecter le sol et le régime hydrique dans cette

zone et ainsi limiter l’apport de sédiments dans les cours d’eau (Ministère des Forêts, de

la Faune et des Parcs, 2019). Ce cadre règlementaire interdit notamment tout passage de la

machinerie dans le lit d’un cours d’eau sauf lorsqu’autorisé pas la Loi sur la qualité de

10

l’environnement (LQE). Cette dernière permet donc une protection accrue des cours d’eau

en limitant leur modification. Cette loi prévoit aussi des sanctions pour quiconque perturbe

ou pollue un cours d’eau (Gouvernement du Québec, 2017b). De plus, la Loi sur la

conservation des milieux humides et hydriques adoptée en 2017 protège également les

cours d’eau sur terres privées en exigeant l’élaboration de plans régionaux de protection

des milieux humides et hydriques. Cette loi comprend aussi des mesures de restauration et

de création des milieux humides et hydriques (Gouvernement du Québec, 2017a). Diverses

mesures présentes dans les lois et les règlements assurent donc une planification forestière

qui permet de minimiser l’impact des activités humaines sur le réseau hydrologique.

La récolte forestière peut affecter de différentes manières les cours d’eau. La température

de l’eau des cours d’eau dont le bassin versant est affecté par la coupe n’augmente que très

peu lorsqu’une lisière boisée est conservée pour les cours d’eau permanents (Tremblay et

al., 2009). Une coupe effectuée dans la partie amont d’un bassin versant présentant de

fortes pentes peut créer des écoulements préférentiels dans des zones de convergences là

où le sol n’est plus protégé par la végétation. C’est dans les pentes fortes et dans des sols

plus instables que l’apport en sédiments dans les cours d’eau est normalement le plus élevé

après coupe (Swanson et al., 1986). De plus, une densité élevée de routes sur un territoire

augmente les risques d’apports en sédiments. De la même manière, une grande quantité de

ponceaux augmente l’apport des sédiments dans le système hydrique (Spillios, 1999). Un

apport élevé en sédiments fins affecte l’oxygénation des frayères des salmonidés et réduit

donc la survie des alevins (Soulsby et al., 2001). Cette augmentation de l’apport de

sédiments et de nutriments dans le réseau hydrique a tendance à accélérer l’eutrophisation

et donc diminuer la qualité de la vie aquatique en aval (Freeman et al., 2007; St-Hilaire et

al., 2016)

1.2.4. Méthodes de détection

Prédire la position des cours d'eau avec des méthodes cartographiques est largement étudié

depuis plusieurs années et via de nombreuses approches. Les cours d'eau peuvent être

détectés principalement par trois grandes approches.

11

Premièrement, les cours d’eau peuvent être photo-interprétés à partir d’images

stéréoscopiques aériennes. Depuis que les photos aériennes existent, cette méthode a été

utilisée pour générer des réseaux hydrographiques, telles que la Géobase du réseau

hydrographique du Québec (GRHQ) (Ministère de l’Énergie et des Ressources Naturelles,

2016) ou le « National Hydrography Dataset » de la United States Geological Survey

(USGS) (U.S. Geological Survey et U.S. Department of Agriculture Natural Resources

Conservation Service, 2013). Les principales contraintes de cette méthode sont liées à la

difficulté pour l’interprète de voir sous le couvert forestier la présence des petits cours

d’eau, de même que l’interprétation du régime d’écoulement de ces tronçons de cours

d’eau. En effet, la présence d’un lit d’écoulement n’est pas nécessairement synonyme

d’une incision du territoire qui est imperceptible avec de telles images stéréoscopiques

(Montgomery et Dietrich, 1994). Cette méthode sous-estime donc grandement la longueur

totale des plus petits cours d’eau et tend à considérer des cours d’eau permanents comme

des cours d’eau intermittents (Hatin et Charette, 2014).

La seconde approche est le seuillage de la modélisation hydrographique. Il est possible de

déterminer l'aire de drainage minimale permettant de générer un cours d'eau et ainsi

appliquer un seuil à une matrice d’accumulation de flux. Ce seuillage appliqué à

l’accumulation de flux est simplement nommé « seuil » dans ce mémoire afin d’alléger le

texte (Band, 1986; Fairfield et Leymarie, 1991; Jenson et Dominque, 1988; O’Callaghan

et Mark, 1984a) (figure 1). Le principe de base de cette méthode est que l’eau se dirigera

toujours vers le point bas du territoire. C’est pourquoi le modèle numérique de terrain

(MNT) est la donnée cartographique matricielle de base utilisée pour cette méthode de

détection des cours d’eau. Le postulat de base de la modélisation hydrographique est que

le sol est une surface imperméable. La modélisation hydrographique doit être effectuée par

bassin versant, de manière à travailler dans des ensembles fermés d’un point de vue

hydrographique pour conserver une cohérence des seuils utilisés. La première étape de la

modélisation hydrographique consiste à éliminer les dépressions dans le MNT. Une

dépression est par définition une surface qui est complètement entourée de pixels d'élévation

supérieure dont la direction de flux mène au point bas de celle-ci (Wang et Liu, 2006). Cette

étape préliminaire est essentielle pour assurer la continuité des écoulements (O’Callaghan

et Mark, 1984; Jenson et Domingue, 1988). Deux approches existent pour éliminer les

12

dépressions, soit le remplissage (O’Callaghan et Mark, 1984; Jenson et Domingue, 1988;

Wang et Liu, 2006) et le bréchage (Lindsay, 2016a; Lindsay et Dhun, 2015; Martz et

Garbrecht, 1998, 1999; Poppenga et al., 2010; Rieger, 1998). Le remplissage consiste à

éliminer les dépressions en augmentant les valeurs d’altitude dans cette dernière jusqu’au

déversoir, c’est-à-dire le point bas du contour de la dépression. Le bréchage fonctionne à

l’inverse et diminue les valeurs d’altitude de la dépression sur un chemin reliant le fond de

la dépression et un endroit d’élévation inférieur à l’extérieur de la dépression. Les

algorithmes développés pour l’approche de remplissage permettent d'obtenir des résultats

semblables entre eux, mais avec des temps de traitement différents. En ce qui concerne les

méthodes de bréchage, elles permettent quant à elles d'obtenir des résultats très différents

en fonction de l'algorithme utilisé (Lindsay et Dhun, 2015). Depuis la disponibilité des

MNT dérivés de données LiDAR, le bréchage est étudié quant à son efficacité à modéliser

précisément la position des ponceaux (Lindsay et Dhun, 2015; Poppenga et al., 2010). En

effet, certaines dépressions présentes dans le MNT sont artificielles et formées par des

obstacles anthropiques comme les chemins ce qui peut faire dévier grandement le réseau

hydrographique issu de la modélisation. Autrement, lorsque la position des ponceaux est

connue, il est possible d’effectuer du brûlage pour améliorer significativement l’exactitude

de la modélisation (Li et al., 2013). Pour effectuer cette étape, il s’agit de modifier

manuellement les valeurs d’élévation du MNT vis-à-vis les ponceaux afin de rediriger les

entités géospatiales linéaires de la modélisation hydrographique dans ceux-ci.

Ensuite, il est nécessaire de déterminer la direction de flux, c’est-à-dire la direction de

l’écoulement, pour chacun des pixels de la matrice.

13

Figure 1 Étapes de la modélisation de l'hydrographie avec l'algorithme de direction de flux D8 (ESRI, 2018)

Il existe deux catégories d'algorithme de direction de flux, soit ceux à flux de direction

unique et ceux à flux de direction multiple. Parmi les algorithmes à flux de direction

unique, le premier à être proposé est le D8 (O’Callaghan et Mark, 1984). Cet algorithme

possède 8 directions de flux possible. C’est la pente descendante la plus forte qui permet

de déterminer la direction de flux. La figure 1 en est un bon exemple. D'autres algorithmes

à flux de direction unique comme le Rho8 (une version stochastique du D8; (Fairfield et

Leymarie, 1991)) et le D-Infinity (possibilité infinie de direction; (Tarboton, 1997)) ont été

élaborés. Parmi les algorithmes de direction multiples, les plus connus sont le «multiple

flow direction» (Freeman, 1991) et le DEMON (Costa‐Cabral et Burges, 1994). Un

algorithme à flux de direction unique est plus approprié pour cartographier les cours d'eau

puisqu'il permet de concentrer l'écoulement en un seul vecteur (Freeman, 1991). De plus,

ce dernier est plus adapté aux MNT de haute résolution et de grande taille puisqu'il est

simple et rapide, optimisant le temps de traitement (Ariza-Villaverde et al., 2015; Murphy

et al., 2008). La troisième étape consiste à calculer l’accumulation de flux. Cette étape

permet de représenter le nombre de pixels s’écoulant dans chacun des pixels à partir de

l’information décrite dans la matrice de direction de flux précédemment déterminée. Enfin,

pour extraire un réseau hydrographique cohérent, il est nécessaire de sélectionner un seuil

en deçà duquel l'accumulation de flux n'est pas conservée (O’Callaghan et Mark, 1984)

(figure 1). Bien souvent, le seuil d'accumulation d'un réseau hydrographique est choisi de

manière visuelle et itérative en le comparant à un réseau hydrographique de référence. Bien

que cette technique soit largement répandue, elle peut entrainer une surestimation ou une

14

sous-estimation de la densité du réseau hydrographique, particulièrement si la

physiographie du territoire est hétérogène (Colombo et al., 2007). Une technique semblable

consiste à déterminer le seuil d'accumulation en fonction des sommets du réseau de

référence. Il s'agit de capturer la valeur d'accumulation la plus élevée à une certaine

distance d'un point considéré comme l'initiation du cours d'eau (Bhowmik et al., 2015). Un

MNT plus précis permet généralement d'obtenir un seuil plus précis (Ariza-Villaverde et

al., 2015). Cependant, le réseau de référence est bien souvent photo-interprété et ne

correspond pas bien à la réalité terrain (Hatin et Charette, 2014). C'est pourquoi il est

important de choisir un seuil d'accumulation en fonction d'une base de données précise

issue d’observations faites sur le terrain (Bhowmik et al., 2015). La modélisation

hydrographique permet également de délimiter de manière automatique des bassins

versants (Band, 1986).

La troisième approche permettant de détecter les cours d'eau est la reconnaissance de

vallées (Passalacqua et al., 2012; Peucker et Douglas, 1975; Tribe, 1992). Le principe de

base consiste à comparer les pixels d’un MNT à ses pixels voisins afin d’extraire de

nouvelles valeurs. De cette manière, par exemple, la situation topographique de ces

derniers peut être décrite et il est donc possible de les regrouper en classes

morphométriques (sommet, creux, col, crête, talweg, plan) (Peucker et Douglas, 1975).

C’est de cette manière que sont calculé des indices comme le « topographic position index

» (TPI) (Weiss, 2001), le « valley recognition (VR) » (Rodriguez et al., 2002) ou bien la

courbure (Zevenbergen et Thorne, 1987). L'indice morphométrique le plus souvent utilisé

lors de la détection des cours d’eau est la courbure. Peucker et Douglas (1975) ont tout

d’abord décrit les lignes de vallées comme des lignes reliant les creux avec les cols. Ces

lignes étaient identifiées par une fenêtre glissante de 2 par 2 sur l’ensemble du MNT. Il

s’agit d’une des premières descriptions géomatiques de l’incision du territoire pouvant être

par la suite interprété comme un cours d’eau. Par la suite, le même principe a été retenu,

mais en utilisant des fenêtres de dimensions et d’orientation variable et en tentant de filtrer

davantage le résultat afin de réduire le bruit présent dans les vallées détectées (Lindsay,

2006; Qian et al., 1990; Tribe, 1992). Le résultat est fortement influencé par la taille de la

fenêtre. Une fenêtre trop petite donne un résultat discontinu et avec une fenêtre trop grande,

il est possible de rater des incisions ou bien de ne pas pouvoir extraire une ligne cohérente.

15

Ainsi, avec cette méthode, il est important d’assurer une connectivité et une direction

d’écoulement pour obtenir un réseau hydrographique cohérent (Tribe, 1992). Puisque cette

approche est efficace seulement lorsqu’une incision est perceptible dans le MNT et que

dans le cas d’un réseau hydrographique, ce concept est multiscalaire (Montgomery et

Dietrich, 1992), certains auteurs ont combiné la reconnaissance de vallées avec le seuillage

de la modélisation hydrographique afin d’améliorer la correspondance des cours d’eau

détectés avec une base de données terrain (Elmore et al., 2013; Heine et al., 2004).

Dans le cadre de ce mémoire, l’approche de la modélisation hydrographique est celle qui a

été étudiée. Le nombre de défis associés à la modélisation hydrographique effectuée à partir

de MNT LiDAR est suffisamment élevé pour omettre l’étude de la méthode de

reconnaissance de vallée dans le cadre de ce projet de maîtrise. De plus, les limites de la

méthode de reconnaissance de vallées sont très présentes dans le contexte forestier

québécois. La modélisation hydrographique a été longtemps utilisée avec des MNT

possédant une résolution grossière ne permettant pas une bonne définition de la

topographie (Murphy et al., 2008). Grâce à la technologie LiDAR disponible de nos jours,

les MNT à haute résolution qui en sont dérivés mettent en évidence la microtopographie

sous le couvert forestier. La précision des réseaux hydrographiques générés à partir de ces

MNT est nettement améliorée et le nombre d'études utilisant ces données augmente sans

cesse (Goulden et al., 2016; Murphy et al., 2008; Persendt et Gomez, 2016). C’est

principalement grâce à ces MNT qui représentent une avancée technologique majeure que

la modélisation hydrographique doit être davantage étudiée (Wulder et al., 2012). L’usage

de données de terrain pour la compréhension de tels réseaux hydrographiques est encore

en développement et doit être au cœur de la calibration des modèles.

16

2. Chapitre 1 : Production d’une cartographie à haute

résolution spatiale de l’hydrographie linéaire

2.1. Introduction

Le territoire québécois est soumis à divers lois et règlements pour la protection des milieux

hydriques (Gouvernement du Québec, 2017b, 2017a; Ministère des Forêts, de la Faune et

des Parcs, 2019). Une mise en place efficace de ces mesures de protection doit passer par

une représentation cartographique des cours d’eau. La Géobase du réseau hydrographique

du Québec (GRHQ) est largement utilisée au Québec pour effectuer cette tâche. Cependant,

le réseau hydrographique de la GRHQ est issu de la photo-interprétation et cette méthode

sous-estime la longueur réelle de cours d’eau présents sur le territoire (Caissy, 2016;

Dechamplain, 2016; Hatin et Charette, 2014). Les MNT issus de données LiDAR

décrivant la microtopographie du sol sous le couvert forestier permettent de revoir certaines

méthodes de détections des petits cours d’eau (Wulder et al., 2008). Comme décrit et

expliqué dans la section 1.2.4., le seuillage de la modélisation hydrographique est la

méthode qui a été retenue. Cette méthode est la plus utilisée puisqu’elle est simple à

implémenter et qu’elle permet d’obtenir de bons résultats à partir des MNT possédant une

fine résolution comme ceux dérivés du LiDAR (Goulden et al., 2014).

Cependant, malgré les avantages de cette méthode, l’usage d’un seuil unique

d’accumulation de flux dans un territoire hétérogène pose un important problème puisque

les caractéristiques physiographiques influencent la densité des cours d'eau sur un territoire

(Dietrich et Dune, 1993; Horton, 1945; Julian et al., 2012). En effet, l’aire de drainage des

points d’intermittence et de permanence varie grandement en fonction de ces

caractéristiques. Lorsque l’écoulement de surface est le processus dominant de la formation

du cours d’eau, la modélisation hydrographique tend à générer un réseau hydrographique

dont la position est plutôt exacte. Si le processus de formation est dominé par l’écoulement

souterrain, l’aire de drainage nécessaire pour initier un cours d’eau est très variable et

l’usage de la modélisation hydrographique est donc moins approprié (Dunne et Black,

1970; Wohl, 2018). Montgomery et Dietrich (1994) ont démontré que pour des dépôts de

17

surface différents, des processus différents de formation des cours d’eau étaient impliqués.

Il a été ainsi démontré à de nombreuses reprises que l’aire de drainage nécessaire pour

initier un cours d’eau est très variable en fonction du processus dominant de la formation

du cours d’eau (Dietrich et Dunne, 1993; Dunne et Black, 1970; Wohl, 2018). Bien que le

processus d’initiation des cours d’eau soit extrêmement important, ce facteur est rarement

pris en compte dans la littérature (Wohl, 2018). Par exemple, l’inclinaison et la forme de

la pente, la capacité d’infiltration des différents horizons du sol, ainsi que la taille et la

cohésion du matériel en place sont toutes des facteurs qui affecteront les processus de

formation des cours d’eau de différentes manières. Il est démontré que la pente, locale ou

non, exerce une influence sur la formation des cours d’eau (Julian et al., 2012; Montgomery

et Dietrich, 2013; Wohl, 2018). Un territoire présentant de fortes pentes aura tendance à

posséder un réseau hydrologique plus dense qu’un territoire avec des pentes faibles

(Horton, 1945; Montgomery et Dietrich, 1988; Tucker et Bras, 1998). De plus, selon

plusieurs études, la courbure possède un effet significatif sur l’aire de drainage des points

d’intermittence (Jensen et al., 2018; Julian et al., 2012). Également, la présence d’un milieu

humide influence la présence d’un cours d’eau (Russell et al., 2015). Comme les milieux

humides se situent dans de territoires très plats, ils réduisent la force hydraulique qui permet

d’inciser le sol et donc de former un lit de cours d’eau (Dietrich et Dunne, 1993). À une

échelle plus régionale, le régime de précipitation et d'évapotranspiration aurait également

une influence sur la position des points d’intermittence (Tucker et Slingerland, 1997). Il

apparaît qu’un lit formé par un processus de surface sera fortement influencé par des

précipitations intenses et de courtes durées (Dietrich et Dunne, 1993; Julian et al., 2012;

Tucker et Bras, 1998). Un point d’intermittence est également assujetti à changer dans le

temps pour diverses raisons (Wohl, 2018; Wohl et Scott, 2017) ce qui complexifie

davantage sa détection. Il est donc essentiel de bien comprendre les différents processus

formant les cours d'eau pour pouvoir prédire l'endroit où seront situés les points

d’intermittence et de permanence dans un réseau hydrographique.

La détermination de seuils basés sur des observations faites sur le terrain a été effectuée à

quelques reprises pour générer un réseau hydrographique (Avcioglu et al., 2017; Henkle et

al., 2011; Jaeger et al., 2007; Julian et al., 2012), mais jamais dans le but premier d’un

usage adapté pour les gestionnaires du territoire. L’usage de réseaux hydrographiques

18

générés à partir de MNT dérivés du LiDAR permettra une meilleure protection de l’eau au

Québec et une gestion plus efficace du territoire forestier.

L’objectif de ce chapitre est de produire un réseau hydrographique à haute résolution

spatiale à partir de MNT LiDAR via trois étapes :

a. Déterminer des seuils de détection cartographique des cours d'eau

intermittents et des seuils d'initiation des cours d'eau permanents;

b. Comparer le nouveau réseau hydrographique avec le réseau de référence;

c. Évaluer quelles variables physiographiques font significativement varier les

seuils de détection cartographique des cours d'eau intermittents afin

d’effectuer une meilleure interprétation visuelle.

19

2.2. Territoire à l’étude

Les sites à l'étude se trouvent dans deux régions administratives de la province de Québec

au Canada, soit la Capitale Nationale et l'Outaouais (Figure 2). Ces régions ont été choisies

pour la disponibilité de MNT à haute résolution spatiale (1 m) issus de données LiDAR.

Les bassins versants des rivières Kinonge, Picanoc, du Sourd ont été choisis pour la région

de l’Outaouais (acquisition LiDAR 2015) et les rivières Montmorency et Sainte-Anne ont

été choisies pour la région de la Capitale Nationale (acquisition LiDAR 2016) compte tenu

de la diversité physiographique de ces territoires. Ces bassins versants ont respectivement

une superficie de 280, 1 278, 562, 1 147 et 2 709 km².

Les bassins versants se situent dans le domaine bioclimatique de l'érablière à bouleau jaune

dans la région de l'Outaouais et le sud de la rivière Saint-Anne et dans le domaine

bioclimatique de la sapinière à bouleau blanc et de la sapinière à bouleau jaune dans la

région de la Capitale Nationale.

20

Figure 2 Localisation des sites d'étude où les cours d’eau ont été inventoriés dans deux régions

administratives du Québec, et dans différents domaines bioclimatiques. En rouge, de gauche à

droite, on observe les bassins versants (complets et incomplets) des rivières Picanoc, du Sourd,

Kinonge, Saint-Anne et Montmorency.

Les bassins versants dans la région de l'Outaouais sont caractérisés par un relief peu

accidenté formé de hautes collines dont l'altitude varie de 200 à 400 m. Le till est le dépôt

de surface le plus fréquent et son épaisseur varie selon la topographie. Il est généralement

plus épais dans le bas des pentes et en pente douce et plus mince sur les sommets et en

pentes fortes. Dans le fond de larges vallées, on retrouve cependant des dépôts

fluvioglaciaires plus épais. Les précipitations annuelles moyennes varient de 900 à 1100

mm. Les peuplements sont principalement feuillus et mélangés. Les températures annuelles

moyennes sont d'environ 2,5 à 5 °C (Gosselin, 2002).

21

La partie sud du bassin versant de la rivière Saint-Anne dans la région de la Capitale

Nationale est l'endroit qui se rapproche le plus au niveau physiographique de ce qu'on

retrouve en Outaouais. Les précipitations y sont par contre plus abondantes et dans l'ordre

de 900 à 1400 mm par année. Les peuplements mixtes y sont également plus présents. Les

températures annuelles moyennes sont d'environ 2,5 °C (Gosselin, 2014).

Les autres secteurs de la région de la Capitale Nationale sont situés dans le nord des bassins

versants des rivières Saint-Anne et Montmorency. Ces secteurs sont caractérisés par de

hautes collines ainsi que des monts. L'altitude y est beaucoup plus élevée et varie de 500 à

700 m dans la rivière Saint-Anne et de 600 à 900 m dans la rivière Montmorency. Les

températures annuelles moyennes sont d'environ 0 à 2,5 °C et de -2,5 à 0 °C pour la rivière

Saint-Anne et Montmorency respectivement. Ces différences expliquent en grande partie

pourquoi le nord de la rivière Montmorency est dominé par des peuplements résineux. Les

dépôts de surface sont presque exclusivement composés de till. L'épaisseur du till varie

selon la topographie de la même manière qu'en Outaouais. Dû à la topographie beaucoup

plus montagneuse que les autres secteurs, les précipitations annuelles moyennes sont de

1000 à 1600 mm (Blouin et Berger, 2004; Gosselin, 2002).

2.3. Matériel et méthodes

Les manipulations géomatiques ont été effectuées à l’aide du logiciel ArcGIS Desktop

10.6, incluant l’extension Spatial Analyst. Le logiciel libre SAGA GIS a également été

utilisé. Les analyses statistiques ont été effectuées dans le logiciel libre R (http://www.r-

project.org/).

2.3.1. Création d’un modèle hydrographique d’analyse

L'acquisition des données LiDAR a été effectuée aux printemps et aux étés 2015 et 2016

par le MFFP (Leboeuf et Pomerleau, 2015). La densité des points était minimalement de

2,5 points par m². Les modèles numériques de terrain (MNT) générés à partir de ces

données ont été faits avec le logiciel LAStools. Ce logiciel triangule les points classés « sol

» pour former un triangulated irregular network (TIN), puis ce dernier est transformé en

raster. (http://lastools.org/). La résolution spatiale a été fixée à 1 m (Leboeuf, 2016). Il a

22

été démontré que la modélisation hydrographique effectuée à partir de MNT avec une

résolution spatiale de 1 m est plus exacte que lorsqu'une résolution plus grossière de MNT

est utilisée (Goulden et al., 2016). Les dépressions ont été remplies avec la méthode du

« Fill Sinks XXL » (Wang et Liu, 2006). Des ponceaux localisés sur le terrain ont été

itérativement considérés en brûlant ces derniers dans le MNT (Li et al., 2013). Cette

technique a permis de maximiser la cohérence des écoulements pour les analyses

subséquentes. La méthode de détermination de la direction de flux des pixels du MNT

utilisée était celle du D8 proposée par O’Callaghan et Mark (1984). Des seuils

préliminaires ont été appliqués sur la modélisation hydrographique afin de servir de

référence visuelle pour les inventaires terrains. Les seuils ont été déterminés après

discussions avec des spécialistes de la modélisation hydrographique. Ils ont permis de

classifier les cours d'eau en quatre catégories: les écoulements éphémères de premier ordre:

0,1 ha à 1 ha, les écoulements éphémères de deuxième ordre: 1 ha à 4 ha, les cours d'eau

intermittents: 4 ha à 25 ha et les cours d'eau permanents: 25 ha et plus (Mathieu Varin et

Philippe Bournival, communication personnelle, avril 2017).

23

2.3.2. Cartographie des points d’intermittence des cours d'eau

(cartographie terrain et cartographie en laboratoire)

Toutes les données de validation collectées sur le terrain ont été acquises à l’aide de

récepteurs submétriques GNSS Arrow 100 de la firme EOS. Ces appareils possèdent une

précision d'environ 0,5 m en milieu ouvert et 1,2 m en milieu forestier (Estrada, 2017; Jean-

Philippe Dargis, communication personnelle, avril 2017). Ces récepteurs ont été connectés

à l'application Collector de ArcGIS sur un téléphone BlackView. L'interface qu'offre un

téléphone intelligent et le logiciel Collector de ArcGIS ont facilité la prise de donnée. Des

fonds de carte ayant comme information les pentes, les dépôts de surface, un indice

topographique d'humidité comme le « SAGA Wetness Index » ont été générés pour

l'orientation et l'interprétation des cours d'eau sur le terrain. La grande majorité des

inventaires ont été effectués à proximité des chemins pour faciliter l'accès aux cours d'eau.

Les travaux d’inventaires se sont déroulés durant les mois de juin, juillet et août des années

2017 et 2018.

Des cours d'eau intermittents et permanents ont donc été inventoriés dans tous les bassins

versants à l'étude. Ils ont été visités à pied, en se déplaçant de l'aval vers l'amont. Des

positionnements de cours d’eau ont été récoltés par GPS à environ tous les 30 m depuis le

départ de l'inventaire jusqu'au dernier positionnement correspondant à l'endroit le plus en

amont du cours d'eau possédant encore un lit et correspondant donc au point

d’intermittence (figure 3).

24

Figure 3 Positionnements de cours d’eau récoltés sur le terrain lors de l’été 2017

Différentes informations étaient colligées pour chacun de ces positionnements: le régime

d'écoulement, s'il y avait un lit, si le lit était sec ou de l'eau y coulait et d'autres informations

comme la présence d'un milieu humide. Ces informations sont résumées dans le tableau 1.

Puisqu'une modélisation servait de référence visuelle pour les inventaires, des points

nommés « hydrographie absente » ont été positionnés sur tout écoulement linéaire

modélisé, mais n'apparaissant pas sur le terrain. Ces données étaient particulièrement

importantes en amont du point d’intermittence lorsqu'il était nécessaire de les repositionner

manuellement en laboratoire. Pour chaque positionnement relevé sur le terrain, une photo

géoréférencée du cours d'eau a été prise pour aider au travail d'interprétation en laboratoire.

25

Tableau 1 Informations récoltées lors du positionnement des cours d’eau

Champs Informations Commentaires

État de l'inventaire

Positionnement (Défaut)

Hydrographie absente Cours d’eau modélisé, mais absent

sur le terrain.

Intersection

Intersection entre des cours d’eau

permanents, intermittents ou un

écoulement éphémère.

Séparation du cours d'eau Endroit où le cours d'eau se sépare

pour au moins 30 m.

Inventaire stoppé

Cours d’eau réel non visité en

amont afin de fermer le système

hydrographique réel.

Lit d'écoulement Présence (Défaut)

Présence ou non d’un lit

d’écoulement apparent (Condition :

signe d’écoulement, dépression et

intégré à un réseau hydrographique) Absence

Type d'écoulement

Écoulement éphémère

Intermittent

Permanent

Indéterminé

Point d’intermittence

Point de permanence

Certitude du type

d'écoulement

Certain(Défaut)

Incertain

Écoulement instantané

Écoulement (Défaut)

Absence d'eau

Absence d'écoulement

Occupation de l'eau

dans le lit au point

précis

Moins 1/3

1/3 – 2/3

2/3 – 3/3

Plus 3/3

Proportion du lit étant

interstitiel

0/3

5 m en aval du point

0/3 – 1/3

1/3 – 2/3

2/3 – 3/3

3/3

Caractéristique du

cours d’eau

Résurgence

Sélection multiple possible

Infiltration

Fossé anthropique

Fosse

Orniérage

Coupe forestière

Plan d’eau

Entrée d’eau du MH

MH

Sortie d’eau du milieu

MH

26

Un travail en laboratoire a permis de faire un ajustement de la concordance géospatiale des

points d’intermittence et des points de permanence relevés sur le terrain avec le réseau

hydrographique utilisé pour les analyses. Certains points ont été exclus compte tenu de

deux critères pouvant biaiser les résultats. Premièrement, lorsque le point ne se trouvait pas

sur un écoulement modélisé avec une accumulation de flux cohérente et que celle-ci était

visiblement erronée en amont en fonction des positionnements relevés sur le terrain.

Deuxièmement, lorsque le point était situé dans un fossé anthropique ou était affecté par

un fossé anthropique.

2.4. Analyse statistique

2.4.1. Détermination des seuils de détection cartographique

Afin de produire un réseau hydrographique à haute résolution spatiale, des seuils doivent

être appliqués à une matrice d’accumulation de flux. Les points d’intermittences et de

permanence doivent donc être représentés sur le réseau hydrographique. L’approche

traditionnelle représentant ces transitions sous forme ponctuelle a été écartée compte tenu

de la rigidité de sa représentation cartographique. C’est plutôt sous forme de zones que

sont illustrées les transitions du régime d’écoulement dans le réseau hydrographique

généré. Il n’existe donc pas, dans la représentation hydrographique qui a été générée, de

point précis où le lit d’un cours d’eau se forme ni de point précis où le régime d’écoulement

devient permanent. Les points d’intermittence sont donc représentés par des zones

d’intermittence et de la même manière, les points de permanence sont représentés par des

zones de permanence.

Pour sélectionner les seuils permettant de représenter des zones d’intermittence et de

permanence, avec l’aide de la matrice d’accumulation de flux, l'aire de drainage a tout

d’abord été identifiée pour les points d’intermittence et de permanence réels de tous les

secteurs visités. Ensuite, ces différentes probabilités ont été sélectionnées : 5%, 10%, 25%,

50%, 75%, 90% et 95%. Elles ont permis d’identifier des quantiles déterminant l’étendue

de l’aire de drainage des données terrain en fonction de la probabilité. Par exemple, pour

une probabilité de 95 %, on retrouve les données de terrain du 2,5e quantile au 97,5e

27

quantile. La médiane sépare en deux groupes égaux les données terrain. Cela correspond

donc à une probabilité de 95% de retrouver le point d’intermittence réel dans la zone

illustrée du réseau hydrographique. Ces différentes probabilités ont été illustrées dans un

graphique afin de visualiser le chevauchement des zones d’intermittence et de permanence

en fonction de la probabilité et ainsi sélectionner des seuils cohérents.

2.4.2. Comparaison du réseau hydrographique de référence

Une fois le réseau hydrographique générée, une comparaison de ce dernier avec le réseau

hydrographique existant de la GRHQ a été effectuée. La médiane de l’aire de drainage des

points d’intermittence et des points de permanence a été utilisée comme seuil pour la

comparaison. L’usage de zones est en effet uniquement approprié pour une interprétation

visuelle. L’analyse a été effectuée pour chacun des bassins versants à l’étude. La densité

du réseau hydrographique a alors été comparée entre les deux réseaux. Les entités

géospatiales linéaires de la cartographie se superposant aux lacs ont été exclues afin de

comparer uniquement celles représentant des cours d’eau réels. En effet, le réseau issu de

la modélisation hydrographique ainsi que la GRHQ possèdent des entités géospatiales

linéaires à l’intérieur des plans d’eau comme les lacs afin d’assurer une continuité du réseau

hydrographique. Les cours d’eau à deux rives ont alors été conservés pour l’analyse.

2.4.3. Évaluation des variables physiographiques affectant les

seuils de détection cartographique des cours d'eau

intermittents

Une troisième analyse a permis de déterminer quelles variables physiographiques exercent

un effet significatif sur l'aire de drainage nécessaire pour initier un cours d'eau réel, c’est-

à-dire la variable utilisée pour produire les seuils des zones d’intermittence de la

cartographie. Le but de cette analyse est de comprendre ce qui fait varier l’aire de drainage

nécessaire pour former un cours d’eau dans une finalité d’interprétation visuelle des

réseaux hydrographiques en combinaison à d’autres informations cartographiques. Cette

analyse ne cherche donc pas à inclure des variables physiographiques dans les modèles

permettant de produire les réseaux hydrographiques.

28

Tout d’abord, le bassin versant de tous les points d’intermittence a été généré afin de

calculer l’aire de drainage comme variable réponse. Ces bassins versants ont permis de

calculer différentes variables (Tableau 2)

en tant que variables explicatives. L’analyse a été effectuée à partir des variables

physiographiques présentes uniquement dans le bassin versant de chacun des points

d’intermittence.

La pente moyenne (PM) a été calculée en degrés dans chacun des bassins versants avec

l'outil « Pente » de ArcGIS et à partir d'un MNT LiDAR d'une résolution de 1 m. Trois

classes de pente ont été déterminées : pente faible (0 à 10 degrés), pente moyenne (10 à 20

degrés) et pente forte (20 degrés et plus). La classe de pente (CLP) occupant la plus grande

superficie dans le bassin versant a été notée comme dominante. La pente locale (PL) a quant

à elle été calculée avec une moyenne de la pente dans un rayon de 10 m du point

d’intermittence.

La situation sur la pente (SP) permet d’évaluer si le bassin versant du point d’intermittence

se situe plus en haut de versant ou s’il se situe en bas de versant. La situation sur la pente

maximale ainsi que la situation sur la pente moyenne ont donc été calculées à partir du

« topographic position index » (TPI) (Guisan et al., 1999). Il a été calculé à l'aide de l'outil

de SAGA portant le même nom. Le MNT utilisé pour calculer cet indice avait une

résolution de 10 m et il a été dérivé d’un MNT LiDAR de plus faible résolution. Les

paramètres utilisés étaient de 150 m pour l'échelle minimale et de 300 m pour l'échelle

maximale. L'indice a été standardisé. Les autres paramètres ont été laissés par défaut. La

classification du territoire a ensuite été effectuée selon les 6 classes morphométriques

proposées par Weiss (2001). Cette classification basée sur l’écart-type de l’indice permet

une bonne représentation des formes rencontrées sur un territoire montagneux comme celui

à l’étude. La situation sur la pente était donc la classe la plus faible rencontrée dans le bassin

versant initiant le cours d'eau. La situation sur la pente moyenne (TPI150300) était quant à

elle la valeur moyenne du TPI standardisé dans chacun des bassins versants.

Un indice d'encaissement du cours d'eau (TPI1020) a été calculé à partir du TPI, avec une

taille de fenêtre inspirée de celles utilisées dans les articles de Jensen et al. (2018) et Julian

29

et al. (2012). Pour cet indice, la résolution du MNT utilisé et dérivé du LiDAR était de 5 m.

Cette résolution a permis d’extraire les vallées présentes sur le territoire sans perte

d’information. Les paramètres utilisés étaient de 10 m pour l'échelle minimale et de 20 m

pour l'échelle maximale. La valeur moyenne de l'indice dans un rayon de 10 m du point

d’intermittence a ensuite été calculée. Bien que les paramètres utilisés étaient de 10 et 20 m,

des paramètres différents pourraient mener à de différents résultats compte tenu du caractère

multiscalaire d'un réseau hydrographique (Julian et al., 2012; Montgomery et Dietrich,

1992).

Ensuite, les cours d’eau s’initiant à la sortie d'un milieu humide (SMH) ont été notés (Julian

et al., 2012). Trois situations devaient être rencontrées autour d’un milieu humide pour

obtenir la mention « sortie de milieu humide ». Premièrement, il ne devait y avoir aucun

cours d’eau présent en amont du milieu humide, c’est-à-dire que ce dernier n’était pas

alimenté en eau par un cours d’eau visible ayant un lit. Deuxièmement, aucun lit ne devait

être présent à même le milieu humide. Troisièmement, un cours d’eau ayant un lit visible

devait s’initier à la sortie d’eau du milieu humide, c’est-à-dire à un endroit quelconque à la

limite du milieu humide. Également, la proportion de milieux humides (PMH) dans tous les

bassins versants a été calculée à partir du SAGA Wetness Index standardisé sur 1. Les zones

avec une valeur supérieure à 0,45 ont alors toutes été classifiées comme des milieux humides.

Cette valeur a été déterminée en fonction de comparaisons visuelles et itératives avec des

milieux humides cartographiés sur les territoires à l’étude.

Chacun des cours d'eau était classifié s'il s'initiait par un processus de formation de surface

ou souterrain (PFOR). De plus, la classe hydrologique dominante (CLH) a été calculée dans

chacun des bassins versants des points d’intermittence. Une méthode proposée dans l’annexe

6 du RADF (Ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs, 2019) permet d’utiliser les

dépôts de surface pour déterminer une classe hydrologique. La première classe hydrologique

nommée « C » regroupe tous les dépôts de surface plutôt minces comme l’ensemble des

tills. La seconde, nommée « B », regroupe des dépôts de surface plus épais comme les

dépôts fluvioglaciaires. La classe hydrologique occupant la plus grande superficie du bassin

versant a été considérée comme dominante.

31

Des données météorologiques ont également été incluses dans les modèles. Puisqu’une

grande proportion des précipitations tombe sous forme solide lors de la saison hivernale, la

fonte de la neige printanière a été considérée comme pouvant avoir un effet significatif sur

la formation d’un lit de cours d’eau. Ainsi, la quantité totale de précipitations hivernales

(PHIV) a été calculée. La période hivernale correspond de décembre à mars. Une autre

variable météorologique présente dans les modèles était les précipitations journalières

maximales estivales avec une récurrence de 2 ans ont (P2). La période estivale correspond

de juin à octobre.

Tableau 2 Paramètres physiographiques utilisés pour l’analyse de l’initiation des cours d’eau

intermittents

Caractéristique

physiographique

Nom de la

caractéristique

physiographique

Min Max Valeurs lorsque

caractéristique nominale Unité

Pente moyenne PM 4,1 24,3 degrés

Classe de pente CLP Faible/Moyenne/Forte

Pente locale PL 2,5 31,5 degrés

Situation sur la

pente SP Mi-pente/Haut de pente

Situation sur la

pente moyenne TPI150300 -0,9 3,1 Tpi150300

Indice

d’encaissement TPI1020 -4,2 1 Tpi1020

Sortie de milieu

humide SMH Oui/Non

Proportion de

SAGAWI > 0,45

(milieux humides)

PMH 0 42 pourcentage

Processus de

formation du cours

d’eau

PFOR Surface/Souterrain

Classe

hydrologique

dominante

CLH C/B

Précipitations

hivernales PHIV 252,7 349,4 mm

Précipitations

journalières

maximales

estivales avec une

récurrence de 2

ans

P2 34 49,3 mm

Plusieurs régressions linéaires multiples ont été générées afin de visualiser l'effet de

chacune des variables explicatives sur la variable réponse. Un effet aléatoire a été généré

pour le secteur à l'étude compte tenu des variables aléatoires propres aux secteurs. En tout,

32

15 modèles ont été générés dont 8 modèles sont des modèles globaux permettant de

visualiser l'effet de toutes les variables interagissant ensemble (Annexe 1). Le nombre élevé

de modèles globaux était dû à la colinéarité présente entre plusieurs variables (Annexe 2).

Ensuite, le critère d'information d'Akaike (AICc) a été utilisé afin de comparer les modèles

entre eux et créer une table d'AICc (Akaike, 1998). Cette table a par la suite servi à calculer

l'effet pondéré de chacune des variables explicatives sur la variable réponse (Mazerolle,

2013). La variable réponse possède donc toujours la même unité, soit l’aire de drainage en

hectare. Les variables explicatives possèdent différentes unités et sont considérées lors des

prédictions (tableau 2). Avec ces effets pondérés, des prédictions ont été effectuées dans

l’étendue des données observées pour la variable explicative d’intérêt prédite. Afin

d’effectuer les prédictions, des valeurs ont dû être déterminées pour les autres variables

explicatives n’étant pas d’intérêt. Pour ce faire, la valeur moyenne a été déterminée pour

les variables numériques et la valeur la plus représentée a été déterminée pour les variables

catégoriques.

Lors de la création des modèles de régression multiple, il n’a pas été nécessaire de

standardiser les variables explicatives pour deux raisons. Premièrement, le but n’était pas

de comparer les variables entres-elles et de voir si une variable avait un plus grand effet

que l’autre. Deuxièmement, en utilisant le critère d’information d’Akaike ainsi que le

package «AICcmodavg», l’effet pondéré avec un intervalle de confiance de 95 % a été

calculé directement sur la variable réponse puis remis sur l’échelle originale en hectare.

Seul l’effet a été conservé pour la visualisation à la figure 6.

2.5. Résultats

Tous d’abord, les 333 points d’intermittence de cours d'eau relevés sur le terrain ont été

triés selon les critères de sélections décrits à la section 2.3.2 pour obtenir 308 points

d’intermittence sélectionnés et les 93 points de permanence relevés sur le terrain ont été

triés pour en sélectionner 83 à des fins d’analyse. Les positionnements terrains effectués

sur les écoulements éphémères ont permis d’ajuster un seuil étant associé à ce type

d’écoulemen

Optimisation cartographique de l'hydrographie linéaire fine · 2021. 2. 2. · Figure 1 Étapes de...

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