ObjectifLocaliser précisément et quantifier les éboulements et décapages/engravements survenus lors de la catastrophe du 22 novembre 2016 à Houaïlou, grâce à une détection automatique des changements entre deux images à très haute résolution (THR).

Description et résultatsDans la nuit du 21 au 22 novembre 2016, la commune de Houaïlou a subi une catastrophe naturelle majeure, déplorant la perte de huit personnes, la dévastation de nombreuses habitations et cultures agricoles. La commune de Houaïlou sollicite l’ONG Conservation International pour fournir un éclai-rage préliminaire sur les phénomènes et les facteurs en jeu.

Suite à des précipitations exceptionnelles (351 mm à Carovin en 6 heures ; 410 mm au lycée agricole de Do Neva en 2 heures...), le débit de la rivière Néaoua passe de quelques dizaines de m3/s à plus de 600 m3/s en 1 heure, provoquant la plus forte crue de mémoire d’homme, décapant ou engravant de vastes surfaces de la plaine agricole et inondant une centaine d’habitations. Au sein d’une dizaine de petits bassins versants, de très nombreux arrachements se sont conjugués en une dizaines de coulées de boue, de blocs et d’arbres terminant leur parcours destructif dans la zone habitée de la vallée et détruisant une dizaine d’habitations. Les dégâts sont estimés à environ 1 milliard CFP. La collaboration avec les services publics (DAVAR, DIMENC, Météo-France), le secteur privé (Enercal, lycée agricole de Do Neva) et la population locale a rapidement permis de mobiliser les données disponibles et de nombreux témoignages.

Afin d’apporter l’éclairage pré-liminaire demandé, les zones d’arrachement, les éboule-ments et les surfaces déca-pées et/ou engravées dans la plaine agricole devaient être précisément localisés et quantifiés, ce que Insight by LeCube, fournisseur de solutions géospatiales dans le Pacifique, offre alors grâce à une étude de détection des changements.Deux images à très haute résolution (THR) de la constel-lation Pléiades ont été ac-quises : l’une très rapidement après la catastrophe (4 décembre 2016) et l’autre parmi les images d’archives disponibles (16 juin 2016). Une nébulosité minimale et des angles d’acquisition comparables constituaient des critères de sélection, en lien avec les besoins de ce projet opérationnel.

La solution de détection de changements repose sur plusieurs étapes clefsCo-registration des images : Ce procédé permet de super-poser parfaitement les deux images, il s’agit d’une étape clef dans le processus de détection de changements à l’aide d’imagerie THR.La détection de changements : La méthode classique, dite de « différence de magnitude », a permis de détecter les chan-gements les plus importants en termes géomorphologiques.La disparité de couvert végétal entre les images, notamment liée à l’amplitude temporelle d’acquisition relativement importante (6 mois), a nécessité le recours à une analyse en composantes principales sur la bande rouge et la bande proche infrarouge ; l’apport est particulièrement utile dans l’étude des sols nus et dans la plaine agricole.Enfin, la méthode soustractive a permis de mettre en exergue certains changements de végétation. Les résultats ainsi obte-

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Le phénomène de HouaïlouCaractérisation des changements en situation d’urgence

Sommaire p. 3  Dengue – Étude de la variabilité spatialep. 1  Le phénomène de Houaïlou

p. 4 Géo-Infosp. 2  GÉOBS – Analyser l’info. géo.

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2e trimestre2017Bulletin no 47

ÉditorialLe 2e trimestre 2017 pointe déjà le bout de son nez avec la parution de votre 47e édition du Bulletin de la Géomatique en Nouvelle- Calédonie. Et cette semaine, nous mettrons l’accent sur une étude nationale étonnante présentée par Matthieu Noucher, qui est passé il y a quelques années en Nouvelle-Calédonie. Nous verrons également comment l’imagerie satellite permet d’aider à caractériser des changements en situation d’urgence à travers l’exemple de la catastrophe de Houaïlou l’année dernière. Enfin, un focus sera fait sur la dengue qui est encore malheureusement d’actualité chez nousEn espérant que vous prendrez autant de plaisir à lire ce bulletin que nous en avons eu à le concevoir. Bonne lecture à tous !

Figure 1 : Pré-traitement Pléiades by Insight.

Prise de vue sur le terrain

Prise de vue aérienne

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Par le double effet de l’interopérabilité des systèmes et des évolutions du cadre réglementaire (directive INSPIRE et loi Valter notamment), les données géographiques institutionnelles sont de plus en plus accessibles à travers le développement croissant d’Infrastructures de Données Géographiques (IDG). Les IDG visent à faciliter, à tous les échelons territoriaux, la découverte, l’accès, l’échange et le partage d’informations et de services géographiques. L’IDG calédonienne http://georep.nc en est le parfait exemple. Souvent réduites à de simples sites web permettant de consulter les données cartographiques d’un territoire à travers un géoportail et de les télécharger via un géocatalogue, les IDG sont, en fait, de véritables dispositifs organisationnels où se joue une partie des évolutions majeures affectant le régime actuel de production et de circulation de l’information géographique. Fort de ce constat, le projet de recherche « GÉOBS : les Infra-structures de Données Géographiques dans la Gouvernance Informationnelle de l’Environnement » a été lancé en 2015. Il vise à proposer une analyse critique des IDG régionales et nationales françaises. L’objectif est de fournir une vue d’ensemble du partage de données géographiques en l’explorant sous quatre dimen-sions : l’accessibilité des données, la mise en réseau des outils, la mise en réseau des acteurs et l’équité informationnelle des ter-ritoires, en distinguant la théorie (le discours des promoteurs) de la pratique (la réalité pour les usagers). L’analyse de l’acces-sibilité des données a pour but d’évaluer la capacité effective des IDG à donner accès à des contenus réutilisables en identi-fiant les données téléchargeables et correctement documentées permettant leur mise en exploi-tation dans un SIG. La mise en réseau des outils fait référence aux décloisonnements des systèmes d’information, c’est-à-dire à la capacité des IDG à favoriser les échanges entre systèmes experts pour rompre avec les logiques en silos des années 90 (démultiplication de SIG isolés par métier et par territoire sans interconnexion). La mise en réseau des acteurs est éva-

luée par l’identification de dynamiques de géocollaboration. Enfin, ce projet questionne l’un des arguments récurrents de la justification de la mise en œuvre de ces plateformes, i.e. l’argument d’équité informationnelle des territoires. Ainsi, en abordant la déconstruction des IDG par le prisme des données, des systèmes d’information, des acteurs et des territoires, GÉOBS propose une analyse critique du contexte national pour confronter les discours théoriques des porteurs de ces dynamiques aux contenus effectifs.Pour interroger ces quatre dimensions, une démarche mé-thodologique mixte a été mise en œuvre. Elle associe des questionnaires en ligne et des entretiens (auprès des usagers et des promoteurs des IDG), des analyses lexicales des sites web et des analyses statistiques, spatiales et réseaux issues de l’exploration des métadonnées aujourd’hui diffusées dans les géocatalogues des 45 IDG sélectionnées en métropole et outre-mer (16 nationales et 29 régionales). Le croisement de ces différents corpus permettra, fin 2017, de comparer les stratégies

des acteurs, les pratiques des usagers et les données diffusées. Les premiers résultats intermé-diaires permettent d’ores et déjà de mettre en évidence que les IDG organisent la mise en réseau des acteurs du territoire grâce à des activités nombreuses d’animation, de formation et d’information. 132 groupes de travail (ou pôles métier) ont ainsi été inventoriés. Ils interviennent sur une gamme extrêmement variée d’activités et visent principalement à favoriser la coproduction de nouvelles données. Cette mise en réseau des acteurs est cependant réduite à la sphère publique. La par-ticipation du secteur privé ou du milieu associatif, pourtant gros pourvoyeurs de données, est encore très marginale. Par ailleurs, si le volume global de

métadonnées recensées est important (160 000 métadonnées extraites des 37 services web de catalogue – CSW – opéra-tionnels mi-2016), l’accessibilité des données est rarement au rendez-vous : seules 16 % des données sont directement réutilisables (téléchargeables et avec une licence ouverte).

substrat ultramafique) et 85 % sur des pentes supérieures à 30 %, suggérant l’importance de la conservation et de la restauration des écosystèmes pour la prévention des risques naturels.M. le Maire de Houaïlou estime que « ce partenariat a pu faire bénéficier très rapidement la Mairie d’informations très précieuses en termes d’observation des évènements, et qui répondent à une description fidèle et fiable des phénomènes survenus. Il dégage de nombreuses pistes d’investigation en lien avec les responsabilités à rechercher et la prévention des risques naturels. »

Auteur : François TRON (ftron@conservation.org)

GÉOBSAnalyser l’info. géo.

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nus ont été concaténés, vectorisés et vérifiés, avant d’être intégrés au SIG de Conservation International et rendus à la mairie de Houaïlou. L’ensemble de ces traitements et les contrôles qualité afférents ont pu être mis à la disposition de Conservation International par Insight by LeCube 24 heures seulement après obtention des données sources.

ConclusionL’étude a ainsi permis de constater qu’au moins 10 % de la plaine agricole a été décapée et/ou engravée et qu’une cen-taine d’arrachements individuels sont à l’origine de la dizaine d’éboulements majeurs. L’analyse de ces informations révèle que 81 % des arrachements se situent sur des écosystèmes dégradés (végétation éparse et maquis paraforestier sur

Bulletin no 47

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Mieux comprendre la variabilité spatiale de la dengue grâce à la géomatiqueLa région Pacifique Sud est régulièrement le siège d’épidémies de dengue et la Nouvelle-Calédonie est le deuxième territoire français d’outre-mer le plus touché avec trois grandes épidémies observées durant la dernière décennie (2008/09, 2012/13, 2016/17) incluant celle encore en cours. Comme pour les autres maladies vectorielles, la survenue ou non de flambées épidémiques est la conséquence d’interactions complexes entre hommes, virus et moustiques vecteurs, influencées par des fac-teurs environnementaux et climatiques. Ces relations demeurent jusque-là mal connues.À Nouméa, un système de surveillance fiable des cas de dengue existe depuis quarante ans. Parallèlement, des mesures météorologiques journalières ont été assurées depuis les années 1950. Des chercheurs de l’IRD et leurs partenaires* ont comparé ces données météorolo-giques et épidémiologiques mensuelles, trimestrielles et annuelles sur 40 ans. Une équipe de médecins, entomo-logistes, climatologues, mathématiciens et prévisionnistes a étudié la variabilité d’apparition d’épidémies de dengue d’une année sur l’autre. Un modèle fait notamment ressortir que l’occurrence ou non des épidémies dans le Grand Nouméa s’explique par des variables climatiques : si la température

dépasse 32 °C pendant plus de 12 jours et/ou que l’humidité de l’air dépasse 95 % en été, une vague de cas de dengue a de fortes chances de se produire [1].

Par ailleurs, l’interconnexion des outils est relative : seules 21 des 45 IDG étudiées sont connectées (elles moissonnent ou sont moissonnées) à d’autres plateformes. L’écosystème numérique d’infrastructures en réseau semble donc encore en cours de constitution. Enfin, l’analyse de la couverture spatiale des métadonnées met en évidence d’importantes disparités entre territoires. À titre d’exemple, au niveau de la Nouvelle- Calédonie, sur l’ensemble de ces 160 000 métadonnées, 2 012 emprises intersectent le territoire calédonien dont 1 039 couvrent l’ensemble du globe. 973 métadonnées issues du Géorep, mais aussi d’autres géocatalogues nationaux, concernent donc plus spécifiquement la Nouvelle-Calédonie. La distribution de ces emprises permet de mettre en évidence les secteurs les plus couverts (voir illustartion p. 2).

Mais qu’en est-il de la variabilité spatiale des cas de dengue observés en Nouvelle-Calédonie ? Y a-t-il des zones plus tou-chées que d’autres et quels sont les facteurs qui pourraient expliquer cette variabilité ? Cette même équipe a tenté de répondre à ces interrogations en utilisant des techniques issues de la géomatique et de la modélisation statistique. L’ensemble des traitements a été réalisé en langage R [2] en utilisant les packages raster, sp et maptools qui permettent de croiser des informations géographiques en format vec-toriel ou raster. Deux échelles ont été étudiées : les communes de la Grande Terre et les quartiers de Nouméa. L’approche méthodologique, les facteurs identifiés et les retombées opérationnelles sont fortement dépendants de l’échelle étudiée.Les données disponibles proviennent de la DASS (données épidémiologiques), de l’ISEE (démographie, données socio-économiques), de la DTSI (occupation des sols), de la DITTT (modèle numérique de terrain, BD Topo), de Météo-France (pluviométrie, températures…) et de l’IRD (modèle climatique).En croisant toutes les informations relatives aux communes, il ressort que la distribution spatiale des taux d’incidence de la dengue (nombre de cas pour une période donnée rapporté

Les analyses se poursuivent tant sur le contenu (l’exploration de la couverture organisationnelle et thématique mais aussi des échelles sont en cours) que sur les discours des acteurs (plusieurs études de cas sont prévues pour 2017) et des usagers (une enquête nationale a été lancée en janvier). Le tout permettra de disposer d’un ensemble de corpus inédits pour dresser un panorama de l’information géographique institutionnelle diffusée sur le web. GÉOBS permettra ainsi, à terme, de mieux comprendre la nature complexe, dynamique et multiforme des Infrastructures de Données Géographiques.Pour en savoir plus : http://geobs.cnrs.frAuteurs : Matthieu NOUCHER (matthieu.noucher@cnrs.fr)

et Julie PIERSON

DengueÉtude de la variabilité spatiale

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Figure 1 : (a) Distribution spatiale des taux d’incidence de la dengue modélisée. (b) Estimation du taux d’incidence

en fonction des deux facteurs principaux.

Figure 2 : Taux d’incidence annuel de la dengue en 2009 à Nouméa par îlot. L’échelle de couleur des taux d’incidence est non linéaire.

Réalisation : D. Buisson – DTSI/SGT – avril 2017 – ISSN 2109-3741 – Comité de rédaction : D. David, M. Vende-Leclerc, D. BuissonMise en page : Point GED – Impression : DTSI – Tirage : 150 exemplaires, sur papier respectant les normes environnementales

Géo-InfoLe SHOM met à disposition plus de 10 000 cartes

marines anciennes (dont quelques-unes sur la Nouvelle-Calédonie).Ces cartes marines anciennes et les minutes de levés hydrographiques (JPEG2000) sont issues des archives du SHOM qui les a numérisées et les diffuse sur son site sous Licence Ouverte. Chaque image est également acompagnée par :•  un fichier de métadonnées au format xml conte-

nant les informations sur le document ;•  une image miniature au format png ;•  un fichier gml fournissant l’emprise géographique

générale de la carte.

Pour en savoir plus : http://diffusion.shom.fr/archives-cartes-marines-anciennes.html

Géo-ImageIncendies de Christchurch – Février 2017

Géo-ÉvénementsEn Nouvelle-Calédonie

Club Géomatique NC, Première réunion 2017Avril 2017 – NouméaOrganisation de la première réunion 2017 pour le Club Géomatique NC. Les 18 structures membres se retrouveront avec un ordre du jour toujours aussi fourni. On accueillera également autour de la table les nouvelles structures.Site internet : georep.nc/evenements.php

En FranceFOSS4G Europe 201718-22 juillet 2017 Marne-la-ValléeFOSS4G-Europe 2017 se tiendra du 18 au 22 juil-let à Marne-la-Vallée. Cette troisième édition

de la conférence est organisée à l’École nationale des sciences géographiques (ENSG). L’événement rassemble les utilisateurs et les développeurs de technologies géospatiales open source, et favorise les interactions entre les communautés géospatiales européennes.Site internet : europe.foss4g.org/2017/Home1

22-23 mai 2017 – Marne-la-ValléeLa session 2017 sera orientée vers la manière dont l’e-learning peut accompagner le déve-loppement de l’activité économique. Les réflexions et échanges porteront sur l’amé-lioration du fonctionnement des entreprises, des administrations et des territoires grâce à de nouveaux services, notamment en formation continue par le numérique. De nombreux témoignages seront apportés par des représentants du secteur professionnel mais aussi d’institutions académiques, ponc-tués par plusieurs tables rondes.Site internet : www.ensg.eu/GeomaTICE-2017

Pour un agenda plus complet : http://georezo.net/agenda.php

à la taille de la population observée) peut être caractérisée par deux variables : le nombre d’habitants moyen par maison et la moyenne des températures (figure 1) [3]. Concernant les quartiers de Nouméa, la répartition spatiale des taux d’incidence de la dengue relatifs à l’épidémie de dengue de 2008 et à celle de 2013 a été analysée [4]. Les facteurs testés sont de différentes natures :•  Environnementaux : couverture végétale (estimé à partir

des capteurs Landsat et Rapideye), densité des bâtiments, proportion d’appartements et de maisons individuelles ;

•  Socio-économiques : indicateurs relatifs aux chômage, reve-nus, niveau d’études ;

•  Démographiques : pourcentage de personnes nées dans la région, âge moyen.

Les résultats indiquent que la répartition spatiale de l’épidémie de 2008/09 semble structurée (figure 2). Les quartiers avec une large couverture végétale et un pourcentage important de vieilles habitations affichent des taux d’incidence plus élevés, tandis que les quartiers composés principalement d’habitats

collectifs semblent plus protégés, relation que l’on retrouve aussi dans le cadre de l’épidémie de 2012/13. Les quartiers habités par des populations aux revenus moins élevés ont été aussi en moyenne plus atteints par la dengue en 2008/09.Ces résultats sont cruciaux. Grâce aux informations récoltées, les autorités de santé publique peuvent anticiper les commandes de répulsifs anti-moustiques et d’insecticides, organiser la lutte vectorielle et optimiser les systèmes de soins.Auteur : Morgan MANGEAS (morgan.mangeas@ird.fr)(*) Ces travaux ont été réalisés en partenariat avec le Centre Hospitalier de Nouméa, l’Institut Pasteur de Nouvelle-Calédonie, Météo-France de Nouvelle-Calédonie, la Direction des Affaires Sanitaires et Sociales (DASS) et la London School of Hygiene & Tropical Medicine, London, United Kingdom.[1] Descloux E., Mangeas M., Menkes C. E. et al. (2012), Climate-Based Models for Understanding and Forecasting Dengue Epidemics. Plos Neglected Tropical Diseases.[2] R Development Core Team (2008). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org.[3] Magali Teurlai, Christophe E. Menkès, Virgil Cavarero, et al (2015), Socio-economic and Climate Factors Associated with Dengue Fever Spatial Heterogeneity: A Worked Example in New Caledonia, PLoS Neglected Tropical Diseases, 2015.[4] Raphaël M. Zellweger, Jorge Cano, Morgan Mangeas, et al (2017), Socio-economic and environmental determinants of dengue transmission in an urban setting: an ecological study in Nouméa, New Caledonia, Plos Neglected Tropical Diseases, 2017, sous presse.

AvantRVB

SWIR

Pendant Après

Données : Copernicus Sentinel 2 – 2017, traitées par Insight by LeCube