AIonWetlands

En Méditerranée, les zones humides sont les écosystèmes les plus riches, mais aussi les plus menacés par les activités humaines. À l’aide des données d’Observation de la Terre, couplées avec des approches d’analyse basées sur l’IA, le projet AIonWetlands vise à renforcer le suivi de ces milieux, afin d’en améliorer la gestion et de mieux prioriser les actions de conservation et de restauration.

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Sansouires en Camargue (Tour du Valat). © Marc Thibault

L’Observation de la Terre pour la Cartographie et le Suivi des Zones Humides Méditerranéennes

Présentation

Le Bassin Méditerranéen est un hotspot mondial de biodiversité, grâce notamment à la présence d’une grande diversité de zones humides, considérées comme les écosystèmes les plus riches et les plus productifs de la région. Cependant, malgré leur importance pour l’Homme et la nature, ces milieux sont également les plus menacés par les activités humaines : selon une étude réalisée en 2018 par l’Observatoire des Zones Humides Méditerranéennes (OZHM), on estime que près de la moitié des habitats humides naturels au sein de cette région ont disparus depuis les années 1970.

Une des principales causes de ce déclin rapide serait leur perte directe, avec la conversion vers d’autres formes d’usage des sols. En effet, selon la même étude de l’OZHM, 47% des habitats humides naturels perdus l’ont été par leur transformation en milieux humides artificiels (ex. barrages/réservoirs, étangs aquacoles…), 46% en cultures, 5% en terrain bâti et le reste englouti par la mer (soit un peu plus de 2%).

Face à cette situation alarmante, il est donc crucial de rassembler un maximum d’informations pertinentes sur l’état des zones humides méditerranéennes et d’analyser les tendances de leurs habitats naturels ainsi que celles des principales menaces qui pèsent sur eux. Dans cette optique, l’OZHM développe, depuis 2012, un programme de suivi basé sur l’Observation de la Terre, permettant d’extraire un certain nombre d’indicateurs d’état et de pression à partir de cartes thématiques issues des séries temporelles Landsat et Sentinel-2 et couvrant différentes périodes annuelles entre 1975 et 2020 (exemple en Figure 1). L’échantillon actuel des sites suivis par l’OZHM rassemble plus de 320 zones humides, réparties sur l’ensemble des pays méditerranéens. Néanmoins, cet échantillon, certes important, reste peu représentatif de l’ensemble des zones humides méditerranéennes, ainsi que des principales pressions et menaces qui pèsent sur elles. En outre, de nombreuses zones humides méditerranéennes importantes pour la biodiversité (y compris quelques-unes classées comme sites Ramsar) ne sont pas prises en compte par cet échantillonnage. Si ces dernières venaient à être ajoutées au suivi actuel, le nombre total de sites suivis par l’OZHM pourrait être doublé et la couverture des zones humides méditerranéennes importantes pour la biodiversité pourrait être largement améliorée (Figure 2).

Figure 1 : Exemple de carte d’occupation du sol produite pour un des sites suivis par l’OZHM (Complexe de Zones Humides de Guerbes-Sanhadja en Algérie), ainsi que les indicateurs spatiaux extraits à partir de celle-ci (camembert avec les chiffres en %). © OZHM

Figure 2 : Sites méditerranéens déjà suivis par l’OZHM (points noirs) et ceux proposés pour l’élargissement de cet échantillonnage (points rouges et verts). © OZHM

L’objectif de ce projet est donc de mieux caractériser l’état et les tendances des zones humides méditerranéennes les plus importantes pour la biodiversité, y compris celles ne faisant pas aujourd’hui l’objet d’un suivi systématique par l’OZHM. En couplant des séries temporelles d’images satellitaires à d’autres bases de données existantes et pertinentes pour le suivi de ces écosystèmes, un jeu d’indicateurs standardisés permettra d’identifier les zones les plus menacées et/ou les plus vulnérables face à certains risques liés aux changements globaux. Ce projet fournira, in fine, un outil d’aide à la décision simple, interactif et innovant aux autorités locales et nationales afin de mieux prioriser les futures actions de conservation et/ou de restauration des zones humides méditerranéennes.

Site(s) d’application

Bassin méditerranéen : Portugal, Espagne, Andorre, France, Monaco, Italie, Vatican, Saint-Marin, Malte, Slovénie, Croatie, Serbie, Kosovo, Bosnie-Herzégovine, Monténégro, Albanie, Grèce, Bulgarie, Turquie, Chypre, Syrie, Liban, Jordanie, Palestine, Israël, Egypte, Libye, Tunisie, Algérie et Maroc.

Données

Satellite

Landsat TM (Thematic Mapper) et ETM (Enhanced Thematic Mapper Plus) : Cartographie thématique standard et améliorée
Sentinel-2

Autres

Copernicus DEM 30
Gridded Population of the World (GPW)
World Database on Protected Areas

Résultats – Produits finaux

1) Cartes thématiques (occupation du sol et dynamiques des eaux de surface)

2) Indicateurs de suivi des zones humides méditerranéennes :

Indicateurs d’état

Etendue totale des habitats humides naturels et artificiels en 1990 et en 2020
Superficie des zones cultivées en 1990 et en 2020
Superficies des zones bâties en 1990 et en 2020

Indicateurs de tendances

Evolution de l’étendue totale des habitats humides naturels et artificiels entre 1990 et 2020
Evolution des superficies des zones cultivées entre 1990 et 2020
Evolution des superficies des zones bâties entre 1990 et 2020
Taux de conversion des habitats humides naturels en habitats humides artificiels
Taux de conversion des habitats humides en milieux agricoles
Taux de conversion des habitats humides en zones bâties
Taux de conversion des milieux agricoles en zones bâties

3) Géoportail interactif et évolutif, intégrant l’ensemble des cartes et indicateurs produits.

Les actus du projet

16/05/2023 : AIonWetlands entraine son algorithme

Références

Mediterranean Wetland Observatory (2014). Land cover: Spatial dynamics in Mediterranean coastal wetlands from 1975 to 2005.Thematic collection 2. Tour du Valat, France
Mediterranean Wetlands Observatory (2018). Mediterranean Wetlands Outlook 2: solutions for sustainable Mediterranean wetlands. Tour du Valat, France.
Obrenović M., Lampert T., Monde-Kossi F., Ivanović M. and Gançarski P. (2021). SS-HIDA: Semi-Supervised Heterogeneous Image Domain Adaptation. MACLEAN: MAChine Learning for EArth ObservatioN Workshop co-located with ECML/PKDD, Virtual, September.
Parusinski M., Ibrahim S., Lampert T. (2022). Study On Generalizing Building Extraction Models To Unseen Datasets Using Source Adaptation. Submitted to IGARSS 2022.
Perennou C., Guelmami A., Paganini M., Philipson P., Poulin B., Strauch A., Tottrup C., Truckenbrodt J., Geijzendorffer I., (2018) Mapping Mediterranean wetlands with remote sensing: a good-looking map is not always a good map. Advances in Ecological Research 58:243–277.
Popoff N., Gaget E., Béchet A., Dami L., Defos du Rau P., Geijzendorffer I., Guelmami A. et al. (2021). Gap analysis of the Ramsar site network at 50: over 150 important Mediterranean sites for wintering waterbirds omitted. Biodiversity and Conservation. Lire
Weise K., Höfer R., Franke J., Guelmami A., Simonson W., Muro J., O’Connor B., Strauch A., Flink S., Eberle J., Mino E., Thulin S., Philipson P., van Valkengoed E., Truckenbrodt J., Zander F., Sanchez A., Schröder C., Thonfeld F., Fitoka E., Scott E., Ling M., Schwarz M., Kunz I., Thürmer G., Plasmeijer A., Hilarides L. (2020). Wetland extent tools for SDG 6.6.1 reporting from the Satellite- based Wetland Observation Service (SWOS). Remote Sens. Environ. 247, 111892. Lire