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Détection des mouvements de glaciers rocheux dans les Alpes françaises par interférométrie radar différentielle (D-InSAR) dérivée des archives satellitaires ERS (European Remote Sensing)

Rockglacier movements detection by Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar D-InSAR in French Alps using ERS (European Remote Sensing) archive data
Thomas Echelard, Jean-Michel Krysiecki, Michel Gay et Philippe Schoeneich
p. 231-242

Résumés

L’interférométrie radar différentielle (D-InSAR) est une méthode de mesure basée sur la mesure de la différence de phase entre deux images radars acquises dans un contexte satellitaire, aéroporté ou terrestre. Cette méthode de mesure permet de détecter et de quantifier les déformations de surface. Elle a déjà été éprouvée dans d’autres massifs alpins en Autriche, en Italie ou en Suisse. Dans cette étude, nous nous intéressons à la détection des mouvements des glaciers rocheux dans les Alpes françaises. Nous avons utilisé les images d’archives des satellites radar ERS-1 et ERS-2 (European Remote Sensing) et choisi les données en fonction de deux critères : 1) les paramètres liés à la géométrie et au positionnement des satellites lors de l’acquisition des données et 2) les paramètres météorologiques et topographiques. Pour analyser et valider cette grande quantité de données, deux méthodes ont été employées : 1) une analyse empirique des interférogrammes dans un SIG à l’aide de données topographiques et 2) une comparaison entre les données interférométriques et deux inventaires de glaciers rocheux existants. Finalement, une carte présentant toutes les détections de glaciers rocheux actifs à l’échelle des Alpes françaises a été réalisée.

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Notes de la rédaction

Article soumis le 11 décembre 2012, accepté le 13 mai 2013.

Texte intégral

Les données utilisées pour ce projet ont été gracieusement mises à notre disposition par l’Agence Spatiale Européenne (ESA) au travers du projet C1P 8902 et traitées avec le logiciel GAMMA. Les données topographiques proviennent de l’Institut Géographique National (IGN) et les données météorologiques de MétéoFrance. Nous tenons également à remercier vivement les quatre relecteurs de cet article qui ont grandement contribué à son amélioration.

Introduction

1Le pergélisol se définit comme un matériel de sub-surface dont la température est inférieure ou égale à 0 °C durant une année entière (Delaloye, 2004). Ce phénomène purement thermique se rencontre en France à des altitudes supérieures à environ 2 500 m, voire 3 000 m, et son étude se fait par l’intermédiaire de mesures de températures du sous-sol via des forages ponctuels et onéreux ou par des observations indirectes. Les formations superficielles des versants alpins en zone de pergélisol sont souvent affectées par des processus de fluage, donnant naissance à des formes telles que les glaciers rocheux qui sont des indices de la présence de pergélisol. Ces derniers sont définis comme l’expression visible, dans des matériaux non-consolidés, de la déformation lente et continue d’un corps de pergélisol sursaturé en glace (Delaloye, 2004). On distingue différents types de glaciers rocheux (Ikeda et Matsuoka, 2002 ; Delaloye, 2004 ; Delaloye et al., 2010) : 1) les glaciers rocheux actifs qui contiennent de la glace et présentent des mouvements principalement dans le sens de plus grande pente (quelques décimètres à 3 m/an) ; 2) les glaciers rocheux inactifs qui contiennent encore de la glace mais ne présentent plus de mouvements ; 3) les glaciers rocheux fossiles ou reliques qui ne contiennent plus de glace et ne présentent plus de mouvements ; 4) les glaciers rocheux déstabilisés qui sont des glaciers rocheux actifs ayant connu au cours de ces dernières années ou décennies une évolution rapide et une forte augmentation de leur vitesse moyenne (> 3 m/an).

2Dans le contexte de la remontée altitudinale de l’isotherme 0 °C, on s’attend à une modification des mouvements superficiels des glaciers rocheux. Quelques études ponctuelles en France tendent à montrer cette évolution (Bodin, 2007; Bodin et al., 2009 ; Krysiecki, 2009) mais l’absence de données actuelles de référence sur le degré d’activité des glaciers rocheux dans les Alpes françaises ne permet pas de quantifier ces modifications. Plusieurs auteurs se sont intéressés à la question de la répartition et de l’activité des glaciers rocheux mais leurs études ne couvrent que des régions limitées (Evin, 1987 ; Chardon, 1993, 1996) ou sont non spatialisées (Francou, 1988). Avec le développement des outils de la géomatique, des inventaires géolocalisés ont été réalisés sur divers massifs (Monnier, 2004, 2006 ; Bodin, 2007 ; Echelard, 2010). Un inventaire systématique et normalisé a été entrepris par le service RTM et devrait couvrir à terme l’ensemble des Alpes françaises (Bouvet et al., 2011). À l’exception de quelques données ponctuelles de mouvement ou de mesures géophysiques révélant la présence de glace (e.g., Evin et Assier, 1983), la distinction entre formes actives, inactives et fossiles ne se fonde, dans tous ces inventaires, que sur des critères géomorphologiques (fraîcheur des formes, absence de végétation, signes d’activité visibles…).

3À l’heure actuelle, le suivi des mouvements des glaciers rocheux en France se limite à quelques sites à dans les Alpes françaises via le réseau de mesure français du permafrost PermaFRANCE (Schoeneich et al., 2010). La méthode la plus utilisée pour suivre les déformations des glaciers rocheux est celle du GPS (Global Positioning System) différentiel (D-GPS), qui nécessite beaucoup de temps par site pour extraire des mesures de positions sur un ensemble de points. Il y a donc peu de données sur le nombre et sur la localisation des glaciers rocheux actifs dans les Alpes françaises. Il est alors intéressant d’utiliser l’imagerie satellitaire pour essayer de déterminer les glaciers rocheux actifs et déstabilisés des Alpes françaises. L’interférométrie radar différentielle (D-InSAR) utilise l’analyse de deux images radar de la même zone géographique pour détecter des variations de surfaces interprétables en termes de mouvements, voire d’établir des champs de vitesses. Cette méthode déjà éprouvée pour la détermination des vitesses de glaciers blancs (Mattar et al., 1998 ; Strozzi et al., 2002 ; Forster et al., 2003 ; Trouvé et al., 2007) est adaptée pour la détection de glaciers rocheux (Strozzi et al., 2004 ; Delaloye, 2005 ; Echelard, 2010 ; Echelard et al., 2011, 2012). En Suisse, elle a permis de compléter les données d’inventaire et de détecter plusieurs cas d’accélération voire de déstabilisation de glaciers rocheux (Delaloye et Lambiel, 2007 ; Delaloye et al., 2010). La taille des images radar ERS (European Remote Sensing) couvrant des zones de 100 km x 100 km, l’analyse des interférogrammes (images produites par le processus de l’interférométrie radar différentielle) permettrait d’obtenir des données de déplacements sur les glaciers rocheux à l’échelle de massifs entiers.

4L’objectif de cette étude est d’apporter une première contribution à l’évaluation du nombre de glaciers rocheux actifs dans les Alpes françaises, d’obtenir un maximum de données quantifiées sur les mouvements de ceux-ci et de détecter ceux dont les vitesses sont les plus rapides. Cela permettra par la suite d’évaluer leurs évolutions et les enjeux potentiels. Pour ce faire, la grande quantité d’images d’archive radar disponibles pour les satellites ERS 1 et 2 a été utilisée. Ces satellites ont acquis des données pendant 20 ans à partir de 1991 et nous permettent de disposer d’un jeu de données exceptionnel sur les Alpes françaises pour cette étude. Nous avons également comparé nos résultats avec des inventaires existants de glaciers rocheux pour vérifier, modifier et mettre à jour les données globales de mouvements des glaciers rocheux des Alpes françaises.

Méthodes

Méthode D-InSAR

5Se fondant sur l’analyse de la différence de phase entre deux images radar acquises de manière aéroportée (avion ou satellite) ou par radar au sol, l’interférométrie radar permet de détecter des mouvements de l’ordre de la fraction de la longueur d’onde du signal émis (de quelques millimètres à quelques centimètres selon le type de capteur). Dans notre cas, nous avons utilisé des données satellitaires d’ERS 1 et 2 de 100 km par 100 km en bande C (λ = 5,66 cm) et dont la résolution spatiale en géométrie sol est de 25 m x 25 m. Si un changement (de relief par exemple) est survenu au sol entre le premier passage du satellite et un second passage, il est alors possible de mesurer une différence de phase entre les deux images, le temps de parcours de l’onde sera en effet très légèrement différent. Les détections de mouvements de surface entre deux acquisitions pourront être centimétriques dans la ligne de visée du satellite (Gabriel et al., 1989). Cependant, pour obtenir des interférogrammes (produit de la différence de phase de deux images de phases) fiables pour les analyses, de nombreux facteurs sont à prendre en compte. L’équation de la différence de phase (ΔΦ), composée de plusieurs termes, peut se synthétiser comme suit (Wegmuller et Strozzi, 1998) :

6ΔΦ = Φ topographie + Φ orbitale + Φ changement + Φ distorsion atmosphérique + Φ bruit (1)

7Dans cette équation, seul le terme « changement de surface » nous intéresse. Pour supprimer les autres, nous utilisons des données exogènes :

  • La composante topographique est liée à l’effet stéréographique induit par les orbites légèrement différentes du ou des satellite(s) au cours de l’acquisition des données. Cela crée des franges interférométriques représentant des lignes d’équialtitudes du relief. Cette composante est utilisée pour produire des modèles numériques de terrain à haute résolution (voir par exemple Zebker et al., 1994). Pour enlever cette composante, nous utilisons un modèle numérique de terrain de la zone d’étude (BD Alti de l’IGN, Institut Géographique National, à 25 m de résolution) pour simuler une image de phase factice de la topographie et ainsi la soustraire de l’interférogramme.

  • La composante orbitale, liée à des paramètres propres à l’orbite des satellites (position, inclinaison, etc.) est corrigée grâce aux données orbitales fournies par les agences spatiales avec les images radar.

  • Les distorsions atmosphériques (nébulosité, humidité, etc.) peuvent être la cause d’erreurs sur les interférogrammes. Cependant, ces distorsions se produisent à l’échelle de la troposphère, ce qui n’introduit pas de franges d’interférences nuisibles à l’échelle de glaciers rocheux mesurant quelques centaines de mètres (Kenyi et Kaufmann, 2003).

  • Le bruit, représentant une faible partie de l’équation, est fortement atténué par les filtres appliqués aux interférogrammes permettant d’affiner la continuité des franges interférométriques et de supprimer les pixels aberrants (filtre adaptatif proposé par R.M. Goldstein et C.L. Werner (1997).

8Théoriquement, après ces étapes, seule la composante liée aux changements de surface survenus entre les deux acquisitions radar dans la ligne de visée du satellite est présente sur l’interférogramme. Une fois cette étape réalisée l’interférogramme est reprojeté en « géométrie sol ». En effet, l’angle de visée des satellites n’est pas vertical (23° pour ERS) et les images radar sont dites en « géométrie radar ». Certaines zones de l’image sont compressées alors que d’autres sont dilatées ou non analysables (fig. 1). Pour cela, nous utilisons un modèle numérique de terrain (BD Alti de l’IGN, à 25 m de résolution), qui permet de transformer la « géométrie radar » en « géométrie sol ». Au final, la résolution des interférogrammes, pour des pixels homogènes en « géométrie sol », est de 25 m de côté par pixel pour les données provenant des satellites ERS. Ce changement de géométrie est effectué afin que les images soient intégrées puis analysées dans un SIG (système d’information géographique).

Fig. 1 – Distorsions géométriques observées sur les images de RSO en géométrie radar
Fig. 1 – Geometrics distortions observed on SAR data in radar geometry

Fig. 1 – Distorsions géométriques observées sur les images de RSO en géométrie radarFig. 1 – Geometrics distortions observed on SAR data in radar geometry

La distance entre le satellite et la cible étant de plusieurs centaines de kilomètres, les arcs de cercle correspondant aux ondes émises par le radar peuvent être assimilés à leur tangente (traits pointillés).
As the distance between the satellite and the target is several hundred kilometres, arcs corresponding to waves emitted by the radar beam can be assimilated to their tangent (dashed line).

Modifié d’après Barboux et al. (2009).
Adapted from Barboux et al. (2009).

Choix du jeu de données

9Le choix des images utilisées joue également un rôle important pour la qualité des interférogrammes. Plusieurs critères doivent être respectés dans la sélection des images radar pour que les traitements d’images soient efficients (cf. supra, « Méthode D-InSAR »). Le premier critère est d’ordre technique car à partir de 2001, ERS 2 a rencontré des problèmes de gyroscopes rendant inexploitables pour l’interférométrie radar différentielle toutes les données à compter de cette date. D’autres critères sont spécifiques à notre étude sur les glaciers rocheux et sont listés ci-dessous :

  • Les glaciers rocheux actifs se situant pour la plupart au-dessus de 2 500 m, nous avons choisi de ne garder que les scènes acquises entre le 15 juillet et le 15 octobre, période autour de laquelle le couvert neigeux sur les glaciers rocheux est minimal.

  • L’humidité au sol fausse le retour de l’onde émise par le satellite et empêche toute exploitation de la donnée. Pour pallier cela, les données de précipitations de MétéoFrance ont été utilisées sur sept stations à travers les Alpes françaises afin de ne sélectionner que les scènes pour lesquelles il n’y avait pas eu de précipitation le jour de l’acquisition ainsi que la veille.

  • Les satellites ont une position dans l’espace légèrement différente entre la première et la deuxième acquisition. Cette différence s’appelle la « baseline » et doit théoriquement être inférieure à 600 m dans l’optique d’une utilisation pratique (Coulson et Guignard, 1994). Elle joue un rôle important sur le nombre de franges topographiques présentes sur les interférogrammes. En pratique, la valeur tolérable de la « baseline » est liée à la précision du MNT utilisé. Plus la résolution du MNT est bonne, plus les « baselines » pourront être longues. D. Walter et W. Busch (2012) ont calculé les valeurs de « baseline » à respecter en fonction des satellites et des précisions des MNT utilisés. Suivant cette méthodologie, nous avons choisi de ne garder que les scènes ayant une « baseline » inférieure à 200 m pour minimiser les franges topographiques et la dé-corrélation spatiale entre les images.

10Pour travailler sur l’ensemble des Alpes françaises, il a été nécessaire de travailler sur des données de quatre orbites différentes, deux descendantes et deux ascendantes, elles-mêmes subdivisées en trois sections d’orbites. La répétitivité des passages d’ERS au-dessus d’une même zone ont été de 1 jour, 3 jours ou 35 jours (selon les périodes) et 1 728 scènes prises au-dessus des Alpes françaises ont été archivées. Cependant, une fois pris en compte tous les critères cités précédemment, seules 29 scènes ont été utilisées (tous passages et numéros d’orbites confondus) et ont permis de produire 11 interférogrammes analysables après traitements. Le tableau 1 récapitule les caractéristiques des interférogrammes produits. Parmi les 29 scènes que nous avons sélectionnées, les interférogrammes produits n’ont permis d’obtenir que des données interprétables pour les versants ouest des Alpes françaises (180° à 360° environ). Ces interférogrammes proviennent d’images satellitaires descendantes. Les interférogrammes provenant d’images ascendantes furent de mauvaise qualité pour deux raisons qui tiennent à l’acquisition des données : des « baselines » spatiales trop longues et/ou de mauvais recalages des deux images lors du traitement.

Tab. 1 – Caractéristiques des interférogrammes produits.
Tab. 1 – Characteristics of generated interferograms.

Tab. 1 – Caractéristiques des interférogrammes produits. Tab. 1 – Characteristics of generated interferograms.

N : Alpes du Nord ; S : Alpes du Sud.
N: Northern Alps; S: Southern Alps.

Méthodes d’analyse des interférogrammes

11Après les traitements d’images vus précédemment, une analyse visuelle des interférogrammes orthorectifiés et géoréférencés a été réalisée dans un SIG. Des masques ont été créés pour analyser uniquement les zones d’intérêt pour l’étude des glaciers rocheux :

  • Masque d’altitude créé à partir de la BD Alti à 25 m de résolution de l’IGN. Toutes les zones se situant en dessous de 2 000 m ont été écartées de l’analyse. Bien que les glaciers rocheux actifs se situent aux alentours de 2 500 m, nous avons préféré garder une marge d’ajustement car certains microclimats locaux rendent possibles la présence de permafrost sporadique, donc potentiellement des glaciers rocheux, en-dessous de cette valeur moyenne de 2 500 m.

  • Masque des zones analysables. L’acquisition des images radar d’ERS se fait à 23° par rapport à la verticale, inférant des zones de repliement, d’inversion des pixels et d’ombre du relief, ce qui limitent considérablement l’analyse de ces zones (Maître, 2001). Ces zones ont été supprimées des interférogrammes.

  • Masque ne faisant apparaître que les zones potentielles de pergélisol dans les Alpes françaises.

  • L’analyse visuelle des interférogrammes nous apporte trois types d’informations : 1) l’absence de variation de phase sur l’interférogramme signifie que l’on ne peut pas détecter de mouvements à ce pas de temps (fig. 2A) ; 2) la présence d’une variation de phase sur l’interférogramme avec un motif de frange d’interférence signifie une détection de mouvement (fig. 2B) ; 3) la présence de variations de phases aléatoires au sein d’une zone localisée de l’image signifie la détection d’un mouvement plus rapide que les capacités de l’interférogramme (demi-longueur d’onde/pas de temps) ou une erreur liée par exemple à un résidu de neige (fig. 2C). La figure 2 illustre les types d’informations évoqués ci-dessus.

12Pour l’étude, deux géomorphologues ont séparément analysé les données dans le but de limiter le plus possible les erreurs et/ou les omissions humaines. Cette analyse des interférogrammes s’est faite sur SIG et a combiné les données radar, les masques évoqués précédemment et des données optiques (orthophotographies). Les analyses des deux géomorphologues ont ensuite été fusionnées afin d’établir un inventaire des glaciers rocheux actifs détectés par D-InSAR. Les indices de mouvement détectés hors glacier rocheux n’ont pas été pris en compte.

13Enfin, une couche vecteur a été créée dans laquelle figure un point pour chaque glacier rocheux détecté à partir des interférogrammes. Pour chaque point, nous avons implémenté une base de données dans laquelle figurent les pas de temps des interférogrammes sur lesquels le glacier rocheux a été détecté. Cela a permis d’établir un classement des vitesses relatives des glaciers rocheux détectés. Par exemple, un glacier rocheux qui présente des franges sur un interférogramme à 3 jours d’intervalle et qui est dé-corrélé sur un interférogramme de 6 jours fluera plus rapidement qu’un glacier rocheux qui présente des franges sur un interférogramme à 6 jours d’intervalle et qui est dé-corrélé sur un interférogramme à 9 jours et ainsi de suite. Cela a abouti à la classification suivante : formes fluant à des vitesses dont l’ordre de grandeur est le cm/jour, le cm/semaine, le cm/2 semaines ou le cm/mois.

Fig. 2 – Illustration des différents types d’informations présents sur les interférogrammes.
Fig. 2 – Illustration of different types of information present in interferograms.

Fig. 2 – Illustration des différents types d’informations présents sur les interférogrammes.Fig. 2 – Illustration of different types of information present in interferograms.

Les lettres se rapportent aux explications fournies dans la partie « Méthodes d’analyses des interférogrammes ».
The letters refer to the explanations in paragraph “Méthodes d’analyses des interférogrammes”.

Comparaison avec des inventaires de glaciers rocheux

14Pour évaluer l’efficacité et la pertinence des détections sur les interférogrammes, nous avons comparé nos résultats avec deux inventaires de glaciers rocheux réalisés dans le massif du Queyras (Echelard, 2010) et la haute vallée de l’Arc (Monnier, 2004, 2006) à l’aide de données topographiques et de visites sur le terrain. Ces inventaires font figurer dans leur base de données une variable sur l’aspect des glaciers rocheux basé sur l’observation d’indices géomorphologiques (altitude du front et de la racine ; raideur du front ; présence ou non de végétation ; analyse diachronique de deux orthophotographies) permettant de présumer de l’état d’un glacier rocheux (Barsch, 1996 ; Ikeda et Matsuoka, 2002). Cependant, les catégories proposées pour la variable d’aspect dans ces deux inventaires sont différentes. Pour celui du Queyras, l’auteur a distingué trois catégories : les glaciers rocheux actifs, les glaciers rocheux inactifs et les glaciers rocheux fossiles. En Vanoise, l’auteur a distingué deux catégories : les glaciers rocheux frais et les glaciers rocheux dégradés. Ces derniers sont considérés comme l’équivalent des glaciers rocheux fossiles et les glaciers rocheux frais comme l’équivalent des formes actives ou inactives (Monnier, 2006). Nous verrons par la suite que cette différence terminologique donne lieu à des différences de résultats lors de la comparaison entre inventaires et interférogrammes. Ainsi, en comparant les glaciers rocheux détectés avec les données D-InSAR et les glaciers rocheux des inventaires, nous avons pu chiffrer le pourcentage de détection concordantes et le nombre de formes non détectées qui auraient pu l’être. Cela a également permis de repérer d’éventuelles erreurs d’interprétation (oublis ou classe d’activité erronée) dans les inventaires.

Résultats

Résultats de l’analyse des interférogrammes

15La double analyse des interférogrammes a abouti à une base de données de 152 glaciers rocheux actifs sur l’ensemble des Alpes françaises. La figure 3 présente quelques exemples de détection. La grande majorité de ces détections de mouvements (en %) se trouve sur des versants orientés de 180° à 360°. La figure 4, qui présente la répartition des détections dans les Alpes, montre la quasi absence de détection dans le département de Haute-Savoie. Cela est dû à l’absence de données exploitables dans ce département. Le classement des vitesses relatives décrit au paragraphe « Méthodes d’analyses des interférogrammes » a permis d’obtenir la répartition suivante des glaciers rocheux actifs détectés : les glaciers rocheux fluant à des vitesses dont l’ordre de grandeur est le cm/jour représentent 13,4 %, le cm/semaine 19,4 %, le cm/2 semaines 27,6 % et le cm/mois 39,6 %. Les résultats trouvés sont cohérents puisque les glaciers rocheux fluent généralement à des vitesses comprises entre quelques décimètres par an et plusieurs mètres par an dans des cas exceptionnels (Delaloye et al., 2010). Sur toutes ces formes détectées, nous avons identifié un glacier rocheux qui semble déstabilisé dans le massif de la Vanoise (fig. 3C). Il présente des fractures en son centre, attestant des dynamiques différentes entre l’amont et l’aval ; d’après l’interférogramme à un jour d’intervalle, sa vitesse de fluage est estimée entre 3 et 5 m/an dans sa partie aval.

Fig. 3 – Exemples de détections de mouvements de glaciers rocheux sur les interférogrammes générés.
Fig. 3 – Examples of rockglaciers movements detections in interferograms.

Fig. 3 – Exemples de détections de mouvements de glaciers rocheux sur les interférogrammes générés.Fig. 3 – Examples of rockglaciers movements detections in interferograms.

A : Glacier rocheux de Panestrel, massif du Queyras. B : Glacier rocheux du Brec de Chambeyron, massif de l’Ubaye. C : Glacier rocheux de Pierre Brune nord-ouest, massif de la Vanoise. Bt indique la baseline temporelle de l’interférogramme ; les traits-tillés délimitent les glaciers rocheux. Les orthophotographies datent respectivement de 2003, 2009 et 2006.
A: Panestrel rockglacier, Queyras massif. B: Brec de Chambeyron rockglacier, Ubaye massif. C: Pierre Brune nord-ouest rockglacier, Vanoise massif. Bt indicates the temporal baseline of interferogram; dotted lines mark out rockglaciers. Orthophotography from IGN (Institut Géographique National) from respectively 2003, 2009 and 2006.

Fig. 4 – Carte de la répartition des glaciers rocheux détectés par D-InSAR dans les Alpes françaises.
Fig. 4 – Map of detected rockglaciers by D-InSAR over the French Alps.

Fig. 4 – Carte de la répartition des glaciers rocheux détectés par D-InSAR dans les Alpes françaises. Fig. 4 – Map of detected rockglaciers by D-InSAR over the French Alps.

Chaque point représente un glacier rocheux détecté. 1 : glaciers rocheux détectés par les données D-InSAR ; 2 : localisation des exemples présentés dans la fig. 3.
Each point representing a rockglacier detected. 1: rockglaciers detected by D-InSAR data; 2: location of the examples in fig. 3.

Résultats des comparaisons avec les inventaires

16La comparaison avec les inventaires de glaciers rocheux n’a pris en compte que les formes potentiellement détectables par les données radar. Comme nous ne disposions que d’interférogrammes descendants, seuls les glaciers rocheux dont l’azimut moyen se situe entre 180° et 360° ont été pris en compte. Compte tenu de la résolution des images (pixel de 25 m), seuls les glaciers rocheux ayant au moins la longueur ou la largeur supérieure à 300 m (soit 12 pixels de long ou de large) ont été retenus. En deçà de cette taille, nous avons estimé que trop peu de pixels définiraient le glacier rocheux pour permettre une analyse pertinente.

Comparaison avec l’inventaire du massif du Queyras

17Sur 18 glaciers rocheux actifs inventoriés potentiellement détectables, 12 l’ont été sur les interférogrammes, soit 2/3 de détections concordantes. La figure 5 présente un exemple de la comparaison entre l’inventaire et les interférogrammes pour le secteur du lac Saint-Anne dans le Queyras. À l’inverse, sur les 24 glaciers rocheux localisés dans des zones analysables par D-InSAR mais qualifiés d’inactifs ou fossiles (i.e., sans mouvement), aucun n’a été détecté sur les interférogrammes. Ces résultats confirment donc pleinement les informations provenant de l’inventaire concernant ces formes. Au total, 85,7 % des informations sur l’activité des glaciers rocheux du massif du Queyras provenant de l’inventaire ont été confirmées par les données d’interférométrie radar différentielle. Cependant, le pas de temps le plus long dont nous disposons est de 70 jours pour des mouvements minimum détectable d’environ 1 cm. On ne peut donc pas exclure que certaines formes présentant des mouvements inférieurs à 5 cm/an n’aient pas été détectées. Par ailleurs, 7 formes ont été détectées bien que non répertoriées : elles seront à ajouter à l’inventaire réalisé en 2010. Il s’agit de formes localisées dans des zones d’ombre ou sous des nuages sur les orthophotographies utilisées pour l’inventaire. De plus, la géologie du Queyras fait que certains glaciers rocheux du massif sont formés de débris assez fins composés de schistes lustrés ou de flyschs à helminthoïdes, ce qui rend parfois difficile l’interprétation géomorphologique lors de la réalisation d’un inventaire à partir d’orthophotographies. En effet, les sillons et les bourrelets caractéristiques des glaciers rocheux y sont souvent moins francs.

Comparaison avec l’inventaire de la haute vallée de l’Arc

18Sur 34 glaciers rocheux frais inventoriés potentiellement détectables, 17 l’ont été sur les interférogrammes, soit 50 % de détections concordantes. À l’inverse, sur les 45 glaciers rocheux localisés dans des zones analysables par D-InSAR mais qualifiés de dégradés (i.e., sans mouvement), un seul l’a été sur les interférogrammes. Ces résultats confirment presque la totalité des informations provenant de l’inventaire concernant l’absence de mouvement de ces formes. Comme pour l’inventaire dans le Queyras, on ne peut exclure que certaines formes présentant des mouvements inférieurs à 5 cm/an n’aient pas été détectées. Au total, 77 % des informations sur l’activité des glaciers rocheux de la haute vallée de l’Arc provenant de l’inventaire ont été confirmées par les données d’interférométrie radar différentielle. Par ailleurs, 36 glaciers rocheux ont été détectés bien que non répertoriées. Deux remarques peuvent être émises à partir de ces résultats : 1) la concordance entre l’inventaire et les données interférométriques n’est pas satisfaisante ; 2) un nombre de glaciers rocheux supérieur à l’échantillon de départ a été détecté (échantillon de départ : 34 ; détection non présente dans l’échantillon : 36). Cela s’explique en grande partie par des différences de définitions entre les auteurs, qui vont être discutées.

Fig. 5 – Comparaison entre glaciers rocheux actifs de l’inventaire et glaciers rocheux détectés par D-InSAR.
Fig. 5 – Comparison between active rockglaciers from the inventory and rockglaciers detected by D-InSAR.

Fig. 5 – Comparaison entre glaciers rocheux actifs de l’inventaire et glaciers rocheux détectés par D-InSAR. Fig. 5 – Comparison between active rockglaciers from the inventory and rockglaciers detected by D-InSAR.

1 : détectables par D-InSAR ; 2 : non détectables par D-InSAR ; 3 : glaciers rocheux détectés par d-InSAR.
1: detectable by D-InSAR; 2: undetectable by D-InSAR; 3: rockglaciers detected by D-InSAR.

Discussion

19Les résultats obtenus à l’échelle des Alpes françaises ont permis d’obtenir une première carte faisant figurer 152 glaciers rocheux actifs répartis dans les Alpes françaises alors que jusqu’à présent, d’après le réseau de suivi national du permafrost en France (PermaFRANCE), seuls 7 glaciers rocheux disposaient de données de mouvements (par GPS ou théodolite ; Schoeneich et al., 2010). Les autres formes des Alpes françaises, qualifiées d’actives dans les inventaires et la littérature scientifique, le sont uniquement sur la base de données et d’observations indirectes. Cette étude a donc permis de multiplier par plus de 20 le nombre de glaciers rocheux que l’on peut qualifier d’actifs sur la base de données de mouvements. En revanche, plusieurs limites importantes sont à préciser :

  • Le manque de données en orbites ascendantes fait que seule une moitié des versants a été analysée (de 180° à 360°) ;

  • Les données de mouvements de surface obtenues sont des ordres de grandeurs relatifs et non des valeurs absolues ;

  • La différentiation entre mouvements latéraux et verticaux est délicate à estimer pour de très faible mouvements ;

  • Les images d’archives d’ERS utilisables pour de l’interférométrie radar différentielle datent des années 1990. Les résultats obtenus sont donc des données de mouvements des glaciers rocheux au cours de cette décennie. Cependant, on constate que la température du pergélisol, qui régit directement la vitesse des glaciers rocheux à l’échelle décennale (Delaloye et al., 2010 ; Kääb et al., 2007), a peu évolué en quelques décennies (Delaloye et al., 2010). On peut donc admettre que la très large majorité des résultats obtenus est toujours valable à l’heure de l’écriture de cet article.

  • La résolution au sol des images radar ERS (25 m) ne permet pas d’obtenir de robustes résultats pour certains glaciers rocheux actifs de petite taille (< 100 m voire 150 m).

20En ce qui concerne la comparaison avec les inventaires de glaciers rocheux, 77 % des données de l’inventaire de la haute vallée de l’Arc et 85,7 % de celles de l’inventaire du Queyras ont été confirmés par l’imagerie radar (pour les glaciers rocheux de plus de 300 m situés dans les zones visibles des interférogrammes). La question est alors de savoir quelles sont les causes des cas non confirmés. Rappelons que les 14,3 % pour le Queyras et les 33 % pour la Vanoise/Haute-Maurienne qui restent non confirmés par les données radar correspondent, respectivement, à 6 glaciers rocheux qualifiés d’actifs et à 17 qualifiés de frais dans les inventaires mais non détectés sur les interférogrammes. Nous proposons plusieurs hypothèses, communes pour les deux inventaires, pour expliquer cela :

  • Des artefacts atmosphériques ont rendu la détection impossible sur ses quelques formes ;

  • Les filtres utilisés pendant le traitement des données dans le but de réduire le bruit présent sur les interférogrammes (filtre adaptatif proposé par R.M. Goldstein et C.L. Werner, 1997) ont fait disparaître certaines informations de mouvements de petite ampleur ;

  • Ces glaciers rocheux ne fluaient pas suffisamment rapidement dans les années 1990 pour être détectés par des satellites ayant les caractéristiques techniques du type de ceux d’ERS 1 et 2.

21En ce qui concerne cette dernière hypothèse, elle semble peu probable au vu d’une récente publication (Delaloye et al., 2010) qui tend à montrer que la dynamique des glaciers rocheux des Alpes suisses n’a guère évolué entre les années 1990 et la situation moyenne actuelle. L’hypothèse selon laquelle ces erreurs seraient liées à des artefacts semble possible mais limitée car les artefacts atmosphériques laissent apparaître des taches caractéristiques sur les interférogrammes ; taches que nous avons pris le soin de vérifier avant d’analyser les interférogrammes. Quant aux filtres utilisés pendant le traitement des données, il est possible qu’ils aient fait disparaître une certaine quantité d’informations présentes originellement sur les données, donc potentiellement tout ou partie des 6 glaciers rocheux en question. Malgré tout, cet impact semble également limité car nous avons pris soin de ne pas considérer les glaciers rocheux de petite taille pour, justement, parer au mieux à cette éventualité.

22Pour l’inventaire dans le massif du Queyras, l’hypothèse qui nous semble la plus probable est celle qui suppose des erreurs d’interprétation lors de la création de l’inventaire des glaciers rocheux. Etant donné le pourcentage significatif d’informations concordantes entre l’inventaire et les données D-InSAR (85,7 %) ainsi que la difficulté de faire la différence entre un glacier rocheux actif ou inactif sans données directes de déplacement, il semble probable que la majorité des 6 cas particuliers qualifiés d’actifs dans l’inventaire soient en réalité inactifs.

23Pour l’inventaire dans la haute vallée de l’Arc, l’auteur a choisi de ne pas faire de distinction entre « glaciers rocheux actifs » et « glaciers rocheux inactifs », en les regroupant dans une catégorie « glaciers rocheux frais ». Il est vrai que sans donnée de mouvement, il est souvent difficile de faire la différence. Par conséquence, cela explique une grande partie des 17 glaciers rocheux frais de l’inventaire non détectés sur les interférogrammes. Il est fort probable que ces formes soient inactives et donc logiquement non détectées sur les interférogrammes.

24C’est également une différence de définition qui est à l’origine des 36 glaciers rocheux détectés sur les interférogrammes mais non répertoriés dans l’inventaire. Dans la littérature scientifique, certains auteurs estiment que la présence de bourrelets et de sillons est essentielle à l’identification d’un glacier rocheux (Capps, 1910 ; Vitek et Giardino, 1987, in Monnier, 2004) alors que pour d’autres, elle n’est pas nécessairement requise (Evin, 1987 ; Delaloye, 2004). Dans l’inventaire de la haute vallée de l’Arc, l’auteur prend comme élément essentiel de l’identification des glaciers rocheux la présence de bourrelets et de sillons, contrairement à notre étude durant l’analyse des interférogrammes. Cela explique les 36 formes détectées en plus de celles de l’inventaire qui correspondent bien, après vérification, à des glaciers rocheux dont la morphologie de surface ne présente pas, ou peu, de bourrelets et de sillons marqués.

Conclusion et perspectives

25Les résultats obtenus au regard des objectifs de départ sont satisfaisants mais incomplets. Concernant le premier objectif, celui de l’évaluation du nombre de glaciers rocheux actifs dans les Alpes françaises, les interférogrammes ont permis de dresser une carte en faisant figurer 152 glaciers rocheux. Parmi eux, un cas anormalement rapide a été détecté dans le massif de la Vanoise (cf. supra « Résultats », fig. 3C) et sera suivi de près dans les années à venir par le Parc National de la Vanoise ainsi que dans le cadre du réseau de mesure français du permafrost (PermaFRANCE). Ces informations pourront être utiles aux services de gestion territoriale française pour l’évaluation des risques. Cependant, nous n’avons pu exploiter que des données provenant d’orbites descendantes, ce qui a limité les zones de détection. Le second objectif était d’obtenir des données quantifiées de mouvement, mais la volonté d’obtenir des résultats à l’échelle des Alpes françaises n’a pas été compatible avec le temps et la minutie nécessaire au déroulement de la phase des interférogrammes produits avec les données ERS (dans des zones de relief escarpée, les franges d’interférences sont trop souvent tronquées pour être déroulées de manière automatique).

26Cette étude a été réalisée avec des images ERS car l’accès aux données d’archives de ces satellites est aisé. Cela a permis de faire une première évaluation des zones les plus pertinentes à étudier et à suivre dans les Alpes françaises en termes de glaciers rocheux actifs. À partir de ces résultats, d’autres projets sont à envisager en utilisant des satellites de générations plus récentes pour des données mieux calibrées et des résultats de meilleure résolution. Bien que pertinente, cette méthode nécessite tout de même la présence d’utilisateurs compétents pour analyser les interférogrammes. L’automatisation des détections via des filtres de zonages et des recherches de « motifs » (ou patterns) dans les images permettraient un suivi simplifié et efficace des glaciers rocheux par des personnes spécialistes ou pas de l’imagerie radar et de la géomorphologie périglaciaire.

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Bibliographie

Barboux C., Gay M., Vasile G. (2009) Permafrost detection in the french Southern Alps. Saint-Martin-d’Hères: Gipsa-Lab DIS Department), Permanent project report, unpublished.

Barsch D. (1996) – Rock-glaciers. Indicators for the present and former geoecology in high mountain environments. Springer Series in Physical Environment 16, 331 p.

Bodin X. (2007)Géodynamique du pergélisol de montagne: fonctionnement, distribution et évolution récente. L’exemple du massif du Combeybot (Hautes Alpes). Thèse de doctorat, université Paris-Diderot (Paris 7), 274 p.

Bodin X., Thibert E., Fabre D., Ribolini A., Schoeneich P., Francou B., Reynaud L., Fort M. (2009) – Two decades of responses (1986-2006) to climate by the Laurichard Rock Glacier, French Alps. Permafrost and Periglacial Processes 20, 331-344.

Bouvet P., Charvet R., Riguidel A. (2011)Les glaciers rocheux des Hautes-Alpes : recensement, cartographie et risques associés. RTM 05, Gap, 121 p.

Capps S.R.J. (1910) – Rock glaciers in Alaska. Journal of Geology 18, 359-375.

Chardon M. (1993) – Glaciers et glaciers rocheux tardiglaciaires et holocènes de Belledonne (Alpes occidentales). In Géomorphologie et aménagement de la montagne. Hommage à P. Gabert. CNRS, Caen, 33-39.

Chardon M. (1996) – Glaciers rocheux et déglaciation würmienne dans le Briançonnais. Revue d’Analyse Spatiale Quantitative et Appliquée, 38-39, 49-55.

Coulson S.N., Guignard J.-P. (1994) – SAR interferometry with ERS-1. Second Euro-Latin American Space Days, Proceedings of the conference held 9-13 May in Buenos Aires, Argentina. Norman Longdon, ESA SP-363, European Space Agency, 135.

Delaloye R. (2004) - Contribution à l’étude du pergélisol de montagne en zone marginale. Thèse de doctorat en sciences, université de Fribourg, 244 p.

Delaloye R., Lambiel C. (2007) – ERS InSAR for detecting slope movement in a periglacial mountain environment (western Valais Alps, Switzerland). Proceedings HMRSC-IX, Grazer Schriften Der Geographie Und Raumforschung 43, 113-120.

Delaloye R., Lambiel C., Gärtner-Roer I. (2010) – Overview of rock glacier kinematics research in the Swiss Alps: seasonal rhythm, interannual variations and trends over several decades. Geographica Helvetica 65, 135-145.

Echelard T. (2010)Détection de mouvements par interférométrie radar dans les zones à permafrost: application aux glaciers rocheux du massif du Queyras. Principes, méthodologie et premiers résultats. Mémoire de master 2, université Joseph Fourier (Grenoble 1), 118 p.

Echelard T., Krysiecki J.-M., Barboux C., Gay M., Schoeneich P. (2011) – Movement detection by InSAR in permafrost area, Queyras Natural Regional Park, Hautes-Alpes, France. In Proceedings of European Geosciences Union Congress, 2-8 April 2011, Vienna, Austria, 13, EGU2011-6469. .

Echelard T., Krysiecki J.-M., Schoeneich P., Gay M. (2012) – Rockglacier movement detection by D-InSAR in French Alps using ERS archive data and TerraSAR-X data. In proceedings of Tenth international Conference on Permafrost, 20-27 June 2012, Salekhard, Russia, volume 4/1, Extended abstracts, 132-133.

Evin M. (1987)Dynamique, répartition et âge des glaciers rocheux des Alpes du Sud. Thèse d’Etat, université de Grenoble, Institut de Géographie Alpine, 309 p.

Evin M., Assier A. (1983) – Mise en évidence de mouvements sur la moraine et le glacier rocheux de Sainte-Anne (Queyras, Alpes du Sud, France) : le rôle du pergélisol alpin. Revue de Géographie Alpine ,71-2, 175-192.

Forster R.R., Jesek K.C., Koenig L., Deeb E. (2003) – Measurement of glacier geophysical properties from InSAR wrapped phase. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41, 2595-2604.

Francou B. (1988)L’éboulisation en haute montagne. Editec, Caen, 696 p.

Gabriel A.K., Goldstein R.M., Zebker H.A. (1989) – Mapping small elevation changes over large areas : Differential radar interferometry. Journal of Geophysical Research 94, 9183-9191.

Goldstein R.M., Werner C.L. (1997) – Radar ice motion interferometry. 3rd ERS symposium, Florence, Italy. Publication spéciale, Paris, volume 2, 969-972.

Ikeda A., Matsuoka N. (2002) – Degradation of talus-derived Rock Glaciers in the upper Engadin, Swiss Alps. Permafrost and Periglacial Processes 13, 145-161.

Kääb A., Frauenfelder R., Roer I. (2007) – On the response of rockglacier creep to surface temperature increase. Global and Planetary Change 56, 172-187.

Kenyi L.W., Kaufmann V. (2003) – Estimation of Rock Glacier Surface Deformation Using SAR Interferometry Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41, 1512-1515.

Krysiecki J.-M. (2009) – Rupture du glacier rocheux du bérard (alpes de haute provence) : analyses géomorphologiques et premiers résultats du suivi mis en place sur le site. Environnements périglaciaires, 16, 65-78.

Maître H. (2001) Traitement des images RSO. Hermes science, Paris, 352 p.

Mattar K.E., Vachon P.W., Geudtner D., Gray A.L., Cumming I.G., Brugman M. (1998) – Validation of Alpine glacier velocity measurements using ERS tandem-mission SAR data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 36, 974-984.

Monnier S. (2004) – Identification, caractérisation et distribution spatiale des glaciers-rocheux dans la haute vallée de l’Arc (Alpes françaises du Nord). Géomorphologie : relief, processus, environnement 10-2, 139-155.

Monnier S. (2006) – Les glacier-rocheux, objets géographiques. Analyse spatiale multiscalaire et investigations environnementales. Application aus Alpes de Vanoise. Thèse de doctorat, université Paris-Est Créteil Val-de-Marne (Paris 12), 330 p.

Schoeneich P., Bodin X., Krysiecki J.-M., Deline P., Ravanel L. (2010)Permafrost in France. PERMAFRANCE network, Report 1, Grenoble, 68 p.

Strozzi T., Luckman A., Murray T., Wegmuller U., Werner C.L. (2002) – Glacier motion estimation using SAR offset-tracking procedures. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 40, 2389-2391.

Strozzi T., Kääb A., Frauenfelder R. (2004) – Detecting and quantifying mountain permafrost creep from in situ inventory, space-borne radar interferometry and airborne digital photogrammetry. International Journal of Remote Sensing 25-15, 2919-2931.

Trouvé E., Vasile G., Gay M., Bombrun L., Grussenmeyer P., Landes T., Nicolas J.M., Bolon P., Petillot I., Julea A., Valet L., Chanussot J., Koehl L. (2007) – Combining airborne photographs and spaceborne SAR data to monitor temperate glaciers: potentials and limits. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 45, 905-924.

Vitek J.D., Giardino J.R. (1987) – Rock Glaciers : A review of the knowledge base. In Giardino J.R., Shroder J.F., Vitek J.D. (Eds.) Rock Glaciers. Allen und Unwin, London, 1-26.

Walter D., Busch W. (2012) – Influences of DEM quality parameters on the topographic phase correction in DInSAR. Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), IEEE International, 3927-3930.

Wegmuller U., Strozzi T. (1998) – Characterization of differential interferometry approaches. In Proceedings of the 9th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Friedrichshafen, Germany, VDE-Verlag, 594 p.

Zebker H.A., Werner C.L., Rosen P., Hensley S. (1994) – Accuracy of topographic maps derived from ERS-1 interferometric radar. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 32, 823-836.

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Annexe

Abridged English version

Alpine slopes around 2500 m are often affected by creeping processes that create landforms such as rockglaciers, which are indicators of the presence of permafrost. There are different types of rockglaciers, active rockglaciers with a creeping of about several decimetres to several metres per year and inactive and fossil rockglaciers which are not affected by creeping (Ikeda and Matsuoka, 2002; Delaloye, 2004; Delaloye et al., 2010). The lack of data about rockglaciers activity in the French Alps does not permit to quantify their potential dynamics changes at regional scale. In order to assess creeping changes of rockglaciers, it is necessary to first identify the current activity of rockglaciers in the French Alps. In this paper, we aim at quantifying rockglaciers activity through the examination of satellite imagery.

Here we work with the differential radar interferometry method (D-InSAR), which uses the analysis of two radar images of the same geographical area to create interferograms and then to detect the presence of movements on them (Strozzi et al., 2004; Delaloye and Lambiel, 2007; Echelard, 2010; Echelard et al., 2011, 2012). We use archive radar data (from 1990 to 2010) from ERS 1 and 2 satellites that cover 100 km x 100 km areas and permit the detection of movements in the centimetre range. The objective of this study is to estimate the number of active rockglaciers in the French Alps. For this we chose the most relevant images to be processed among the ERS archives over the French Alps according to several criteria: (i) the data acquisition period (from July 15 to October 15) in order to avoid snow cover, (ii) the high soil moisture which false the data process (use of data from MétéoFrance), and (iii) the spatial distance between the two satellites during acquisitions. Finally 11 interferograms have been created and analysed.

A visual analysis of orthorectified and georeferenced interferograms was performed in a GIS by two geomorphologists in order to minimise human errors and omissions. Movements detected outside of rockglaciers have not been taken into account (like landslides or glaciers). A shape file was created which contains a point in the centre of each rockglacier detected as active on interferograms. To assess the effectiveness and relevance of the interferogram detection, we compared our results (obtained with data from the 90’) with a rockglacier inventory made in 2010 in the Queyras massif, France (Echelard, 2010). This inventory includes a variable considering the presence or absence of rockglacier movements based on the observation of geomorphological evidence. This allowed us to quantify (i) the percentage of concordant detection and (ii) possible misinterpretations in the inventories.

The analysis of interferograms resulted in a database of 152 active rockglaciers across the French Alps. The relative velocities of rockglaciers detected are as follows: 13.4% forms with velocity rate of cm/day, 19.4% forms with velocity rate of cm/week, 27.6% forms with velocity rate of cm/2 weeks, and 39.6% forms with velocity rate of cm/month. The comparison with the inventory showed that on 18 active inventoried rockglaciers potentially detectable by D-InSAR, 12 were detected on the interferograms, representing 2/3 of concordant detections. Moreover, 7 active rockglaciers were detected, which were not listed in the inventory of 2010.

The results across the French Alps are synthetised within a map including 152 active rockglaciers located in the French Alps based on D-InSAR data. Up to now, in the French permafrost network called “PermaFRANCE”, data on movements were available only for 7 rockglaciers in the French Alps (Schoeneich et al., 2010). However, several limitations are clear: (i) lack of ascendant data, that is why only half of the slopes has been analysed, (ii) the data obtained from surface movements are relative and not absolute values, and (iii) ERS archive date from the 1990s so the results indicate movements of rockglaciers in the 1990s. Regarding the 1/3 (6 rockglaciers) qualified as “active” in the inventory but not detected on the interferograms when comparing with the inventory, several hypotheses can be made as (i) a misinterpretation of the data, (ii) atmospheric artifacts, or (iii) a change in creeping patterns between the 1990s and 2010. The most probable hypothesis seems to be an error during the achievement of the inventory due to the difficulty to distinguish active and inactive rockglaciers based on orthophotography only.

Regarding the initial objective, our results are satisfactory but incomplete. We were able to create the first assessment of the number of active rockglaciers in the French Alps based on movement data (D-InSAR). According to the limitations of D-InSAR method, we could not process data from ascending orbits, which limited the detection zones. New ongoing projects using radar data from 2012 with better resolution satellites will permit to enhance these results. The next step will be trying to automate the detections for simplifying the monitoring of rockglaciers in the French Alps over the years.

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Table des illustrations

Titre Fig. 1 – Distorsions géométriques observées sur les images de RSO en géométrie radarFig. 1 – Geometrics distortions observed on SAR data in radar geometry
Légende La distance entre le satellite et la cible étant de plusieurs centaines de kilomètres, les arcs de cercle correspondant aux ondes émises par le radar peuvent être assimilés à leur tangente (traits pointillés).As the distance between the satellite and the target is several hundred kilometres, arcs corresponding to waves emitted by the radar beam can be assimilated to their tangent (dashed line).
Crédits Modifié d’après Barboux et al. (2009).Adapted from Barboux et al. (2009).
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10264/img-1.png
Fichier image/png, 32k
Titre Tab. 1 – Caractéristiques des interférogrammes produits. Tab. 1 – Characteristics of generated interferograms.
Légende N : Alpes du Nord ; S : Alpes du Sud.N: Northern Alps; S: Southern Alps.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10264/img-2.png
Fichier image/png, 67k
Titre Fig. 2 – Illustration des différents types d’informations présents sur les interférogrammes.Fig. 2 – Illustration of different types of information present in interferograms.
Légende Les lettres se rapportent aux explications fournies dans la partie « Méthodes d’analyses des interférogrammes ».The letters refer to the explanations in paragraph “Méthodes d’analyses des interférogrammes”.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10264/img-3.png
Fichier image/png, 405k
Titre Fig. 3 – Exemples de détections de mouvements de glaciers rocheux sur les interférogrammes générés.Fig. 3 – Examples of rockglaciers movements detections in interferograms.
Légende A : Glacier rocheux de Panestrel, massif du Queyras. B : Glacier rocheux du Brec de Chambeyron, massif de l’Ubaye. C : Glacier rocheux de Pierre Brune nord-ouest, massif de la Vanoise. Bt indique la baseline temporelle de l’interférogramme ; les traits-tillés délimitent les glaciers rocheux. Les orthophotographies datent respectivement de 2003, 2009 et 2006.A: Panestrel rockglacier, Queyras massif. B: Brec de Chambeyron rockglacier, Ubaye massif. C: Pierre Brune nord-ouest rockglacier, Vanoise massif. Bt indicates the temporal baseline of interferogram; dotted lines mark out rockglaciers. Orthophotography from IGN (Institut Géographique National) from respectively 2003, 2009 and 2006.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10264/img-4.png
Fichier image/png, 2,6M
Titre Fig. 4 – Carte de la répartition des glaciers rocheux détectés par D-InSAR dans les Alpes françaises. Fig. 4 – Map of detected rockglaciers by D-InSAR over the French Alps.
Légende Chaque point représente un glacier rocheux détecté. 1 : glaciers rocheux détectés par les données D-InSAR ; 2 : localisation des exemples présentés dans la fig. 3.Each point representing a rockglacier detected. 1: rockglaciers detected by D-InSAR data; 2: location of the examples in fig. 3.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10264/img-5.png
Fichier image/png, 6,7M
Titre Fig. 5 – Comparaison entre glaciers rocheux actifs de l’inventaire et glaciers rocheux détectés par D-InSAR. Fig. 5 – Comparison between active rockglaciers from the inventory and rockglaciers detected by D-InSAR.
Légende 1 : détectables par D-InSAR ; 2 : non détectables par D-InSAR ; 3 : glaciers rocheux détectés par d-InSAR.1: detectable by D-InSAR; 2: undetectable by D-InSAR; 3: rockglaciers detected by D-InSAR.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10264/img-6.png
Fichier image/png, 2,7M
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Pour citer cet article

Référence papier

Thomas Echelard, Jean-Michel Krysiecki, Michel Gay et Philippe Schoeneich, « Détection des mouvements de glaciers rocheux dans les Alpes françaises par interférométrie radar différentielle (D-InSAR) dérivée des archives satellitaires ERS (European Remote Sensing) », Géomorphologie : relief, processus, environnement, vol. 19 - n° 3 | 2013, 231-242.

Référence électronique

Thomas Echelard, Jean-Michel Krysiecki, Michel Gay et Philippe Schoeneich, « Détection des mouvements de glaciers rocheux dans les Alpes françaises par interférométrie radar différentielle (D-InSAR) dérivée des archives satellitaires ERS (European Remote Sensing) », Géomorphologie : relief, processus, environnement [En ligne], vol. 19 - n° 3 | 2013, mis en ligne le 10 novembre 2015, consulté le 26 mars 2017. URL : http://geomorphologie.revues.org/10264 ; DOI : 10.4000/geomorphologie.10264

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Auteurs

Thomas Echelard

Grenoble Image Parole Signal et Automatique (GIPSA-Lab, INP-Grenoble) – 961, rue de la Houille Blanche – BP 46 – 38402 Saint-Martin d’Hères – France (thomas.echelard@gipsa-lab.grenoble-inp.fr). Université de Grenoble – Laboratoire PACTE/Territoires – Institut de Géographie Alpine – 14 bis, avenue Marie Reynoard – 38100 Grenoble – France

Jean-Michel Krysiecki

Université de Grenoble – Laboratoire PACTE/Territoires – Institut de Géographie Alpine – 14 bis, avenue Marie Reynoard – 38100 Grenoble – France (an-mi@gmail.com).

Michel Gay

Grenoble Image Parole Signal et Automatique (GIPSA-Lab, INP-Grenoble) – 961, rue de la Houille Blanche – BP 46 – 38402 Saint-Martin d’Hères – France (michel.gay@gipsa-lab.grenoble-inp.fr)

Philippe Schoeneich

Université de Grenoble – Laboratoire PACTE/Territoires – Institut de Géographie Alpine – 14 bis, avenue Marie Reynoard – 38100 Grenoble – France (philippe.schoeneich@ujf-grenoble.fr)

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