1. Aperçu du projet
En avril 2024, la société Ramoton a utilisé un système de télédétection multispectrale embarqué sur drone afin d’acquérir des données multispectrales provenant d’une rivière à Qingdao, tout en collectant simultanément des échantillons d’eau in situ. Grâce au prétraitement des images multispectrales, à l’analyse du degré de pollution et aux analyses des échantillons d’eau, une évaluation qualitative de la pollution de l’environnement aquatique ainsi qu’une inversion quantitative des paramètres de qualité de l’eau ont été réalisées, fournissant ainsi des éléments probants pertinents pour la surveillance de l’environnement aquatique de cette rivière.
2. Collecte des données
Collecte des données multispectrales par drone : Cette phase a utilisé le système de télédétection multispectrale M300 RTK + RT600 Pro, dont la durée de vol atteint jusqu’à 35 minutes et qui permet de couvrir environ 5 km² lors d’un seul vol.
Paramètres de vol
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Altitude de vol | 120 m |
| Vitesse de vol | 7 m/s |
| Chevauchement longitudinal | 80% |
| Chevauchement latéral | 70% |
Collecte des données d’échantillons d’eau : Des échantillons d’eau prélevés dans la rivière ont été collectés simultanément aux données drone à l’aide d’un échantillonneur immergé, chaque prélèvement étant effectué à une profondeur de 0,5 m sous la surface de l’eau.
Dans cette détection multispectrale de la qualité de l’eau, neuf indicateurs de qualité de l’eau ont été mesurés : chlorophylle a, phosphore total, azote total, indice permanganate, transparence, oxygène dissous, demande chimique en oxygène, turbidité et matières en suspension totales. L’oxygène dissous et la transparence ont été mesurés sur site, tandis que les autres paramètres de qualité de l’eau ont été analysés en laboratoire, conformément aux normes nationales ou sectorielles telles que la “ spectrophotométrie ”, la “ méthode à sonde ” et la “ méthode gravimétrique ”.”
3. Prétraitement des données
Initialement, les données multispectrales brutes ont été prétraitées à l’aide d’un logiciel spécialisé, selon trois étapes : recalage spectral, assemblage (stitching) et étalonnage de la réflectance, aboutissant à la génération d’une orthophoto multispectrale (DOM) pour la zone étudiée.
4. Analyse de l’eutrophisation et de la pollution par les eaux noires et nauséabondes
À l’aide des modules “ Écologie fluviale – Analyse de l’eutrophisation ” et “ Analyse de la pollution par les eaux noires et nauséabondes ”, intégrés au logiciel applicatif industriel développé en interne, les images TIFF prétraitées ont été analysées, permettant l’exportation en un seul clic de fichiers raster classés et de cartes thématiques relatives à “ l’eutrophisation / aux eaux noires et nauséabondes ”.”
4.1 Analyse de l’eutrophisation
L'eutrophisation désigne l'accumulation excessive de nutriments (tels que l'azote et le phosphore) dans les plans d'eau, entraînant une prolifération excessive d'algues et de plantes aquatiques. Ce phénomène peut provoquer une croissance algale excessive, appauvrir l'eau en oxygène et causer une hypoxie, perturber l’équilibre des écosystèmes aquatiques, voire conduire à la « mort » du plan d’eau.
Selon les résultats d’identification de la pollution des eaux noires et nauséabondes, la rivière se trouvait principalement dans un état non noir et non nauséabond. Combinés aux données de mesures sur le terrain, les indicateurs d’ammoniac azoté et d’oxygène dissous étaient très éloignés des seuils caractéristiques des eaux noires et nauséabondes. Une analyse globale indique que l’algorithme d’identification des eaux noires et nauséabondes a fonctionné efficacement.
5. Inversion quantitative des paramètres de qualité de l’eau
À partir des images multispectrales acquises par le drone DJI Matrice 350 et des données de qualité de l’eau recueillies, une analyse de données a été menée afin d’établir un modèle de relation quantitative entre les paramètres de qualité de l’eau et les données multispectrales issues de la télédétection, permettant ainsi l’inversion quantitative de divers paramètres de qualité de l’eau pour le plan d’eau ciblé. La répartition des points d’échantillonnage est présentée sur la figure ci-dessous.
Les neuf indicateurs de qualité de l’eau mesurés comprennent la chlorophylle a, le phosphore total, l’azote total, l’indice de permanganate, la transparence, l’oxygène dissous, la demande chimique en oxygène, la turbidité et les matières en suspension totales ; les résultats de l’inversion quantitative sont illustrés sur la figure ci-dessous.
La précision des résultats d’inversion a été évaluée à l’aide de l’erreur relative moyenne (ERM) et de l’erreur quadratique moyenne (EQM), les résultats de cette évaluation de précision pour chaque indicateur étant présentés dans le tableau 2.
| Paramètre de qualité de l’eau | Erreur relative moyenne | EQM |
|---|---|---|
| Chlorophylle a | 7.87% | 1.25 |
| Phosphore total | 10.75% | 0.05 |
| Azote total | 44.54% | 0.83 |
| Indice de permanganate | 19.68% | 0.43 |
| Transparence | 12.54% | 0.03 |
| Oxygène dissous | 12.71% | 0.66 |
| Demande chimique en oxygène | 27.96% | 1.32 |
| Turbidité | 8.25% | 0.02 |
| Matières en suspension totales | 8.15% | 0.02 |
D’après le tableau, on constate que, à l’exception de l’azote total, l’erreur relative moyenne de chaque paramètre de qualité de l’eau est inférieure à 30%, ce qui répond aux besoins de surveillance mondiale de la qualité de l’eau en routine et à haute fréquence.
Bien que l’erreur relative moyenne pour l’azote total soit relativement élevée, la valeur de l’erreur quadratique moyenne (RMSE) est relativement faible. En tenant compte de la teneur mesurée en azote total, il apparaît clairement que le gradient de distribution des valeurs d’azote total dans ce fleuve est inégal, ce qui affecte la sensibilité de l’inversion de l’azote total. Les optimisations futures de l’algorithme permettront d’équilibrer davantage la répartition des données et de mieux gérer leur variabilité afin d’assurer la précision de l’inversion de tous les paramètres de qualité de l’eau.
6. Résumé du projet
La technologie de télédétection multispectrale par drone DJI M350 permet d’acquérir des informations spectrales riches sur les objets au sol, offrant des avantages uniques et de vastes perspectives d’application dans la surveillance de la qualité de l’eau des cours d’eau. Les recherches en cours sur la télédétection multispectrale par drone et les algorithmes associés se poursuivent et s’approfondissent. Par rapport aux images satellitaires de télédétection, les données multispectrales issues des drones fournissent une acquisition de données plus précise, plus souple, ainsi qu’une résolution temporelle et spatiale supérieure, ce qui les rend particulièrement adaptées aux missions de surveillance à distance des cours d’eau et des zones littorales. Comparée aux méthodes traditionnelles d’échantillonnage manuel, la technologie de télédétection multispectrale permet de réduire les coûts liés à l’obtention des paramètres de qualité de l’eau des cours d’eau et offre une représentation globale de l’état de la qualité de l’eau dans la zone cible, évitant ainsi les erreurs inhérentes aux “ évaluations ponctuelles ” des milieux aquatiques.
