Abstract :
[fr] Des études récentes menées en Belgique estiment les dommages causés par les
inondations et les coulées boueuses entre 12,5 et 122 millions d’euros par an pour les
infrastructures publiques, et entre 1,6 et 16,5 millions d’euros par an pour les habitations. La
carte des zones à risque potentiel de ruissellement concentré est l’un des outils mis en place
par la Wallonie pour lutter contre ces phénomènes de plus en plus fréquents. Cependant, la
résolution (10 × 10 m) du MNT utilisé pour extraire les axes de ruissellement est trop faible
pour prendre en compte les détails de la microtopographie (travail du sol, résidus de cultures,
cultures…) des parcelles agricoles. De plus, elle ne tient pas compte des incertitudes
inévitables, présentes dans les données altimétriques utilisées. L’objectif de cette thèse est
d’envisager l’utilisation des nouvelles technologies d’acquisition des données altimétriques
de haute densité (plusieurs points/m²), i.e., le scanner laser terrestre (TLS) et la
photogrammétrie à partir d’un véhicule non piloté (VNP) pour créer un modèle numérique
de terrain (MNT) de meilleure exactitude et de haute résolution spatiale (maille de
dimensions ± 1 x 1 m). Cela permet de tenir compte de la variabilité altimétrique des
parcelles agricoles, et d’analyser son impact sur le positionnement numérique des axes de
ruissellement. Dans un premier temps, un TLS et un VNP à voilure fixe ont été utilisés pour
acquérir des données altimétriques sur un bassin versant agricole de 12 ha. Deux logiciels
photogrammétriques ont permis de générer le MNTPSC (Agisoft PhotoScan) et le MNTMCM
(MicMac) ; tandis que des traitements statistiques ont été nécessaires pour supprimer les
erreurs systématiques présentes dans les nuages de points obtenus au TLS avant de les
fusionner pour générer le MNTTLS. La comparaison des MNT avec des points de contrôle
(GCP) positionnés au récepteur GNSS (Global Navigation Satellite System) en mode RTK
(Real Time Kinematic) a montré que le MNTTLS est le plus exact avec un RMSE (Root Mean
Square Error) de 4,5 cm, suivi par le MNTMCM et le MNTPSC avec des RMSE valant
respectivement 9,0 et 13,9 cm. Dans un second temps, la méthode de Monte Carlo a été
utilisée pour générer à partir du MNTTLS, des MNT équiprobables. L’extraction des axes de
ruissellement à partir des MNT équiprobables a permis de définir pour chaque maille du
MNT, la probabilité d’appartenir à l’axe de ruissellement, et de définir une zone contenant
l’axe de ruissellement extrait du MNTTLS avec une probabilité définie. Une telle zone peut
être utilisée pour la mise en place de solutions telles que les bandes et les chenaux enherbés.
La comparaison des algorithmes de suppressions des dépressions fermées d’une part, et des
algorithmes d’extraction de la direction de l’eau d’autre part, a montré peu de différence au
niveau de la probabilité d’appartenance des mailles à l’axe de ruissellement lorsque le MNT
est de haute résolution spatiale (± 1 m). Enfin, les analyses statistiques ont montré que les
altitudes des GCP utilisés dans la méthode de Monte Carlo sont influencées par l’état
d’ameublissement et par la rugosité des sols des parcelles agricoles. Les études futures, e.g.,
à l’échelle de la Wallonie, devront prendre en compte l’impact de ces erreurs.
