{"id":12473,"date":"2025-03-04T08:46:15","date_gmt":"2025-03-04T07:46:15","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/?p=12473"},"modified":"2025-03-12T09:58:58","modified_gmt":"2025-03-12T08:58:58","slug":"from-survey-to-satellite-advancing-river-wood-dynamics-monitoring","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/2025\/03\/from-survey-to-satellite-advancing-river-wood-dynamics-monitoring\/","title":{"rendered":"From Survey to Satellite: Advancing River Wood Dynamics Monitoring"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-background\" style=\"background-color:#f2f2f2\"><em>Th\u00e8se en sciences de l&rsquo;environnement, soutenue le 21 mars 2025 par Jalbert Aarnink, rattach\u00e9 \u00e0 l&rsquo;Institut des dynamiques de la surface terrestre (IDYST) de la FGSE.<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image alignleft size-full is-resized\"><a href=\"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/files\/2025\/03\/aarnink.png\"><img alt=\"\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"500\" height=\"505\" src=\"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/files\/2025\/03\/aarnink.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-12474\" style=\"width:238px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/files\/2025\/03\/aarnink.png 500w, https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/files\/2025\/03\/aarnink-297x300.png 297w\" sizes=\"auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p>Le gros bois dans les rivi\u00e8res joue un r\u00f4le important dans les processus \u00e9cologiques et g\u00e9omorphologiques, influen\u00e7ant le transport des s\u00e9diments, les habitats aquatiques et la dynamique des inondations. Malgr\u00e9 son importance, la surveillance du bois reste complexe, aid\u00e9e par les progr\u00e8s des techniques de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection. Cette th\u00e8se explore la dynamique des gros bois dans les syst\u00e8mes fluviaux gr\u00e2ce \u00e0 des approches innovantes combinant les observations de terrain, les donn\u00e9es satellitaires, la surveillance vid\u00e9o et l\u2019apprentissage automatique. L\u2019objectif de cette th\u00e8se est de combler les lacunes dans les connaissances sur le stockage et le transport du bois et d\u2019am\u00e9liorer les m\u00e9thodologies de surveillance.<\/p>\n\n\n\n<p>Une partie de l\u2019\u00e9tude examine les m\u00e9canismes de transport, notamment l\u2019interaction du bois avec les r\u00e9gimes d\u2019\u00e9coulement. Des inondations exp\u00e9rimentales et relev\u00e9s par drone ont permis de mod\u00e9liser les trajectoires et vitesses du bois, r\u00e9v\u00e9lant que son transport varie significativement selon l\u2019ampleur de l\u2019inondation et la morphologie du canal. Les r\u00e9sultats montrent l\u2019importance des fortes d\u00e9charges dans la mobilisation du bois et le modelage des paysages fluviaux.<\/p>\n\n\n\n<p>Un autre objectif de la th\u00e8se est d\u2019\u00e9valuer le stockage du bois dans les syst\u00e8mes fluviaux, ce qui est int\u00e9ressant en termes d\u2019\u00e9quilibre entre les avantages \u00e9cologiques et les risques potentiels d\u2019inondation. Les emb\u00e2cles de bois, form\u00e9s par l\u2019accumulation de gros bois, servent d\u2019habitats aux esp\u00e8ces aquatiques mais peuvent exacerber les inondations en obstruant l\u2019\u00e9coulement de l\u2019eau. La th\u00e8se pr\u00e9sente une nouvelle approche d\u2019apprentissage automatique pour d\u00e9tecter les emb\u00e2cles de bois \u00e0 partir d\u2019images a\u00e9riennes, atteignant une grande pr\u00e9cision dans la quantification du volume et de la distribution du bois. Ces r\u00e9sultats ont des implications pour la restauration des rivi\u00e8res et la gestion des risques d\u2019inondation.<\/p>\n\n\n\n<p>Une innovation importante de cette recherche r\u00e9side dans l\u2019int\u00e9gration de l\u2019imagerie \u00e0 haute r\u00e9solution et de l\u2019intelligence artificielle (IA) pour surveiller le bois des rivi\u00e8res. En entra\u00eenant des r\u00e9seaux neuronaux convolutifs (CNN) sur divers ensembles de donn\u00e9es, la th\u00e8se a permis la d\u00e9tection automatis\u00e9e du bois dans les images a\u00e9riennes et vid\u00e9o. Cette approche r\u00e9duit consid\u00e9rablement la nature laborieuse des m\u00e9thodes traditionnelles tout en maintenant la pr\u00e9cision de la d\u00e9tection. Les tests men\u00e9s sur diverses rivi\u00e8res, y compris les Alpes suisses et les Andes argentines, d\u00e9montrent la robustesse de ces techniques dans des conditions environnementales vari\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p>En conclusion, cette th\u00e8se fait progresser la compr\u00e9hension de certaines parties du r\u00e9gime des gros bois des rivi\u00e8res et ouvre la voie \u00e0 de nouvelles m\u00e9thodologies de surveillance. Ses contributions d\u00e9passent la recherche acad\u00e9mique, offrant des outils pratiques aux gestionnaires pour g\u00e9rer le bois dans les rivi\u00e8res. Ces innovations peuvent am\u00e9liorer la r\u00e9silience \u00e9cologique et hydrologique et constituer un outil pr\u00e9cieux pour la recherche interdisciplinaire future en surveillance et gestion des rivi\u00e8res.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Th\u00e8se en sciences de l&rsquo;environnement, soutenue le 21 mars 2025 par Jalbert Aarnink, rattach\u00e9 \u00e0 l&rsquo;Institut des dynamiques de la surface terrestre (IDYST) de la FGSE. Le gros bois dans les rivi\u00e8res joue un r\u00f4le important dans les processus \u00e9cologiques et g\u00e9omorphologiques, influen\u00e7ant le transport des s\u00e9diments, les habitats aquatiques et la dynamique des inondations. 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