Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection (Apr 2017)
Utilisation conjointe de trains d'ondes lidar vert et infrarouge pour la bathymétrie des eaux de très faibles profondeurs
Abstract
La bathymétrie et la topographie des surfaces immergées sont des connaissances essentielles pour la gestion durable des rivières et des espaces littoraux. Parmi les techniques permettant de les obtenir, le LiDAR bathymétrique apparaît prometteur par sa capacité à relever de grandes surfaces en un temps limité, avec une forte résolution spatiale et de manière continue entre zones émergées et immergées. Bien que certaines études aient porté sur la précision de cette technique dans les zones côtières de profondeur modérée, peu se sont intéressées aux eaux très peu profondes (< 3 m). Dans cette étude, une nouvelle méthode de traitement de formes d'ondes LiDAR pour les très faibles profondeurs est proposée. Cet algorithme s'appuie sur le traitement conjoint des trains d'ondes vert et proche-infrarouge (PIR). La densité et la précision des données résultantes sur les eaux côtières très peu profondes sont ensuite analysées. Les résultats de ces développements et analyses sont présentés sur des données acquises sur le Golfe du Morbihan (France) par le Service Hydrographique et Océanographique de la Marine (SHOM) en 2005 avec un système SHOALS qui fournit les formes d'ondes Raman, PIR et vert. Ce travail met l'accent sur la comparaison de la qualité entre les données bathymétriques livrées issues du traitement des signaux par l'opérateur et celles issues de l'algorithme de traitement proposé. Pour la validation des résultats, une méthode spécifique est utilisée ici afin de faciliter la comparaison de mesures altimétriques réalisées entre des points GPS de référence et des empreintes LiDAR (diamètre de l'ordre de 2 m). Dans les très faibles profondeurs d'eau, l'algorithme proposé extrait 41% de mesures supplémentaires par rapport aux données livrées, avec un biais de mesure comparable (environ 5 cm) et un écart-type des erreurs plus faible (26,1 cm contre 41,1 cm). 55% de ces mesures supplémentaires sont situés à une profondeur comprise entre 1,5 m et 2 m. De plus, l'algorithme proposé améliore la profondeur minimale détectable de 80 cm par rapport aux données livrées (1 m contre 1,8 m).
Keywords
