# Comptes-Rendus des différentes réunions du projet

- [Réunion du 6 mars 2025](#Réunion-du-6-mars-2025)
- [Réunion du 10 mars 2025](#Réunion-du-10-mars-2025)
- [Réunion du 17 mars 2025](#Réunion-du-17-mars-2025)
- [Réunion du 24 mars 2025](#Réunion-du-24-mars-2025)
- [Réunion du 31 mars 2025](#Réunion-du-31-mars-2025)
- [Réunion du 07 avril 2025](#Réunion-du-07-avril-2025)
- [Réunion du 14 avril 2025](#Réunion-du-14-avril-2025)
- [Réunion du 25 avril 2025](#Réunion-du-25-avril-2025)
- [Réunion du 29 avril 2025](#Réunion-du-29-avril-2025)
- [Réunion du 05 mai 2025](#Réunion-du-05-mai-2025)
- [Réunion du 19 mai 2025](#Réunion-du-19-mai-2025)
- [Réunion du 2 juin 2025](#Réunion-du-2-juin-2025)
- [Réunion du 7 juillet 2025](#Réunion-du-7-juillet-2025)

# Réunion du 6 mars 2025

Réunion avec toute l'équipe.

Aujourd’hui, il existe des outils Theia permettant de cartographier les surfaces en eau, mais ils sont annuels.

## Deux besoins principaux du stage :

### Dynamique hydrique des étangs
- Développer un outil permettant de détecter et caractériser les cycles hydriques des plans d’eau de la Brenne dans le temps.
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Les étangs sont vidés tous les 7-10 ans pendant environ un an (assec), mais tous les étangs exploités sont vidangés puis remplis tous les 1,2 ou 3 ans en fonction des espèces et stades de poissons produites.

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Les étangs en assec sont vides de mars à octobre et pafois végétalisé en été (végétation naturelle ou parfois mise en culture).
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L'assec est un temps de non production pour le pisciculteur, il essaie donc d'en faire le moins possible.
Exploitants font un assec tous les 7-10 ans afin de secher et minéraliser les vases. Un curage peut également avoir lieu à la suite de l'assec, tous les 30 ans environ pour curer et exporter la vase.

Les étangs peuvent également être vidangés ponctuellement. Cela tous les ans, deux ans ou trois ans (pas fixe).

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Vidés entre septembre et février puis se remplissent dès la fin de la pêche en fonction des précipitations ainsi que du niveau d'eau des étangs en amont.
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Problématique avec l’activité piscicole qui régresse (fermeture du premier opérateur piscicole de Brenne).

Intéressant d’analyser les dynamiques intra-annuelles également.

V3 de la carthographie des étangs qui existe.

Les étangs subissent une variation du niveau d'eau en été liés aux conditions météo.

### Végétation aquatique
Pour l’instant, se concentrer sur la végétation à feuilles flottantes, mais voir s’il est possible d’essayer avec la végétation de bordure d’étang ou subaquatique.
Analyser la dynamique d’apparition/disparition de cette végétation, ainsi que son évolution dans le temps. Les objectifs pour nous ici sont, dans l’ordre des priorités :
• de pouvoir détecter les étangs où les végétations aquatiques à feuilles flottantes sont présentes (maximum de développement en juin-septembre)
• de pouvoir détecter les étangs où les végétations subaquatiques, littorales et d’assec sont présentes
• de quantifier les surfaces concernées et leur évolution
• de caractériser et discriminer plus finement ces végétations : roselière à roseaux, herbiers de potamots, herbier de ceratophylle, ….(j’arrête là, il y en a plein)

Pour la végétation, il existe des inventaires de terrain réalisés par le PNR et également par Aquabio.
Données disponibles : dates d’inventaire, surfaces et localisation de végétation. Sur une centaine d’étangs
Deux approches possibles :
• Classification des types de végétation.
• Analyse de l’hétérogénéité spectrale (corrélée avec la biodiversité).
Cartographie de la végétation disponible sur plusieurs plan d’eau (24 sur sur 2022, et 65 de plus sur 2023 à 2025, mais les données ne sont pas encore numérisées/2024 ?, plus sur 2022 ?) indiquant la proportion d’habitat dans l’étang. Sur la période 2017-2024, le travail de recensement des données disponibles en étangs reste à mener.
Possibilité de solliciter un partenaire ayant réalisé des orthophotographies par drone sur les étangs inventoriés en 2023-2024. Le PNR vérifie.
Réfléchir à d’autres données et résolutions spatiales (LIDAR par exemple).

:::warning
:warning: **Attention : ne pas supprimer la colonne FID de la cartographie des étangs.**
:::

## Autres informations

- La végétation aquatique est visible sur les étangs de mai à fin septembre.
- Les vidanges ont lieu généralement entre octobre et février.
- Possibilité d’exploiter ces contraintes (exemple : si absence d’eau en juillet → assec).
- Sortie terrain à organiser.
- Se renseigner aussi sur les images Pleiades Néo du PNR.
- Voir aussi sentinel hub playground, peut être utile pour l'analyse de la dynamique des étangs.

# Réunion du 10 mars 2025

Point avec l'équipe Dynafor.

## Présentation de mon travail jusqu'à présent

Présentation de ce que j'ai fait jusqu'à ce jour. Lecture de biblio sur Brenne ainsi que sur la biblio scientifique de détection de surface en eau.

Essais de calcul d'indices sur des images Sentinel L2A (2020), type MNDWI, afin de voir les surfaces en eau d'une zone.

## Discussion et idées de la réunion

Commencer à voir si on peut faire les analyses avec du L3 plutôt que du L2A.

Regarder l'article sur la description des données de détection d'eau de Sentinel/Theia, avec quels indices ça a été fait.

Thèse de Cazalzs sur détection avec radar.

Peut être intéressant de faire des cartes bivariées avec le nombre de fois où un pixel est en eau et le nombre de fois où il est en végétation sur l'année. Le faire à l'échelle de l'étang aussi, possiblement.

## Objectifs finaux du projet

**Caractérisation de la dynamique de l'eau et de la végétation intra et inter-annuelle**

- Si possible avec données optiques S2 L3
- Peut-être essayer une comparaison des techniques entre couplages L2A/S1, L2A seul, S1 seul, (L3+S1 ?)

**Classification de la végétation**

Peut-être qu'avec des données Pléiades, on pourrait distinguer le type de végétation.
Voir aussi pour le radar, car il distingue bien l'humidité et pourrait différencier la végétation sèche et la végétation flottante.

## Programme pour le mois prochain (à vérifier dans 2 semaines)

Continuer à lire la biblio, se concentrer sur ce que l'on pourrait en tirer, quelles techniques seraient applicables dans notre projet et avec quelles performances.

Essayer avec une série temporelle d'une année L3 d'appliquer les règles de décision et le calcul des indices (MNDWI, NDVI).

Carte de la dynamique intra-annuelle bivariée. Pour l'instant, essayer sans faire attention à l'enchaînement des mois, mais tester cela plus tard.

Faire cela aux deux échelles (pixel et étang).

Réfléchir à comment constituer des jeux de référence, essayer avec GG Engine ou Sentinel-Hub, regarder le jeu de données que le PNR a fourni.

## Programme à échéance plus lointaine

Essayer d'amener les données radar pour la classification de la végétation.

Utiliser les codes afin de faire les analyses sur l'ensemble de la série temporelle.

Pour la classification de la végétation, réfléchir à si on utilise des images ortho ou si on utilise les images de drones.

# Réunion du 17 mars 2025

Point avec l'équipe Dynafor.

## Ce que j'ai fait cette semaine

Avancer sur la bibliographie.

Essais de traitements avec l'outil Dynafor spectral-indices.
Production des indices MNDWI et NDVI sur une petite zone du PNR pour des dates de 2020 sans nuages avec interpolation journalière (peu représentatif au final mais utile pour essayer les chaines de traitements) avec des données L2A.

## Axes d'améliorations et suite

Au niveau de la présentation de la biblio, préciser les présentations avec une description de ce qui est étudié, ce qui est comparé, quelles données sont utilisées, dans quelle optique. Ajouter une petite conclusion à la fin afin de résumer ce qui est dit, ce qu'a apporter l'article.

Au final analyse sur la plage de temps 2017-2024(25).

Maintenant, avancer sur l'analyse des images avec du niveau L3.
Construire MNDWI/NDVI mensuelle, calculé combien de fois un pixel = eau sur un an (min 0 fois et max 12 fois de l'eau). Faire aussi masque d'occurence avec niveau L2A.

Faire carte bivariée NDVI/MNDWI avec soit valeur des indices soit eau/pas eau végétation/pas végétation (exemple type ci dessous) :

Faire aussi scatter plot du MNDWI/NDVI, peut aider à identifier les seuils séparant étangs pleins, vidangés, assec.

Plusieurs articles à lire en priorité:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425722003790?via%3Dihub
https://www.mdpi.com/2072-4292/13/16/3279

# Réunion du 24 mars 2025

Réunion avec toute l'équipe.

## Avancée du stage

- Travail sur la série temporelle de 2020 au niveau L3, avec une agrégation mensuelle des données du satellite Sentinel-2.
- Production de données exploitables (concaténation des différentes images, construction du MNDWI et du NDVI).
- Réflexion sur les seuils utilisés pour le MNDWI afin de différencier un pixel eau et non eau.
- Possibilité de construire des règles de décision simples afin d'identifier les assecs et vidanges (questionnement sur la capacité des données L3 à détecter les variations rapides).
- Conception de cartes bivariées (voir l'exemple de carte présenté lors de la réunion du 17 mars 2025) afin d'observer la variation NDVI/MNDWI.
- Avancée de l'analyse bibliographique.

## Points sur lesquels travailler

Dans l'ordre, il faudrait :

1. Construire un jeu de référence des étangs en assec, en eau et en vidange.
- Utiliser le jeu de données des étangs en assec du PNR.
- Compléter avec des données issues de Google Earth Engine.
- Vérifier s'il existe un jeu de données produit par les étudiants SIGMA.

2. Appliquer des algorithmes (arbre de décision, seuillage par histogramme) afin d'obtenir une valeur seuil pour la distinction entre eau et non eau.

3. Analyser la variation temporelle du NDVI et du MNDWI avec une sommation du nombre de fois qu'un pixel est détecté comme étant de l'eau.

Une fois ces étapes réalisées, il sera intéressant de comparer ces résultats avec le produit de Copernicus détectant la présence d'eau.

Enfin, il serait pertinent de mieux recontextualiser les présentations pendant les réunions.

# Réunion du 31 mars 2025

Point avec Dynafor.

## Avancée du travail

Création des points échantillons de références assec et vidanges (environ 20 points par type donc 40 par an.)

Protocole d'échantillonnage :
- Sélection d'une série temporelle L2A allant de l'année d'étude à année étude +1
- Sélection d'une date en avril afin d'identifier un étangs en assec potentiel ou en eau
- Observation des étangs avec 3 visualisations
- RGB
- Fausses couleurs infra-rouges B8A-B4-B3
- Fausses couleurs B8-B11-B4
- Observations sur les mois de mars à octobre afin de vérifier l'assec. Puis observations avant et après pour vérifier qu'il se re-remplit.

Constructions de raster échantillons. 1 par an avec comme valeurs 0 si étang en 0 et 1 si étang en assec.

Pas encore de classification réalisée.

## Problématique

Pixel en assec bien identifié quand analyse avec histogramme croisant données de MNDWI et classifications assec/en eau.

Par contre problème dans l'identification des étangs en assec car certains étangs échantillonnés en eau ont des valeurs de mndwi négatives sur plusieurs mois.

## A faire

Vérifier les étangs problématiques sur qgis en rgb, fausses couleurs, mndwi et ndvi afin d'identifier la cause.

# Réunion du 07 avril 2025

Réunion avec toute l'équipe.

## Présentation de l'échantillonnage et des problèmes

Présentation des méthodes et des résultats d'échantillonnage.

Construction d'histogrammes des valeurs de MNDWI pour les étangs classés en assec (rouge) et en eau (bleu).

> Histogramme des valeurs médiane de MNDWI chaque année.

> Histogramme de toutes les valeurs de MNDWI chaque année.

> Histogramme de toutes les valeurs entre janvier et juin chaque année.

Le problème ici vient de la quantité de valeurs négative des étangs échantillonnés en eau.
Normalement on devrait attendre deux histogrammes séparés avec un pic en négatif pour les étangs en assec et un pic en positif pour les étangs en eau.
Par contre on observe une différence importante au niveau de la variance des données eau (-1;1) alors que les échantillons assec ne varient qu'entre (-1;0).

Ceci est due à plusieurs facteurs :
- Effet de bord due à la végétation poussant sur le bord des étangs
- Marnage rendant parfois des étangs en eau vide pendant l'été.
- Données étranges sur certains étangs au niveau L3. En effet les bandes B3 et B11 donnent parfois des valeurs égales à 0, à des endroits sans masque nuage et où il y normallement de l'eau. Tandis qu'au même endroit durant le même mois les données L2A montrent des résultats.


## Pour la suite

Vérification/réparation des échantillons en refaisant l'analyse avec des images L3, rajout du NDVI et séléction seulement d'échantillons où la série temporelle est complète sans données manquantes.

Peut être regarder une période de l'année donnée pour les histogrammes et les valeurs de MNDWI où la végétation est minoritaire.

:::info
Idée aussi d'implémenter un filtre spatial/statistique afin de se débarasser des bordures végétalisées.
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# Réunion du 14 avril 2025

Point avec Dynafor.

Décision de passer aux données L2A car il y a des incohérence sur les données L3.

Toujours présence du besoin de reconstruire les échantillons classés en eau, mais cette fois avec du L2A et en rajoutant le NDVI comme outils d'échantillonnages.

Ajouter à l'échantillonnage une classe hétérogène afin d'observer les variations sur les l'histogrammes.

Pourvoir faire l'analyse à l'échelle du pixel et des étangs.

Faire des représentations scatterplot MNDWI vs NDVI de plusieurs étangs caractéristiques (donc besoin de pouvoir sélectionner un étang). Ajouter si possible le déplacement des pixels sur le graphe (voir carnet de note pour t'en souvenir).

Faire aussi un jitterplot (voir ggplot).

Problème avec le masque nuage L2 ayant des performances mitigées, nuages pas détéctés par exemple. Donc ajout d'une étape de renforcement du masque en analysant la Rrs de B2 pour mes étangs puis en masquant mes images avec une valeur de réfléctance de B2.

# Réunion du 25 avril 2025

Point avec PNRB.

Travail principalement sur l'amélioration du masque nuage.
Mises en place de deux méthodes de seuillages distinctes avec B2:
- Seuillage de dates, calcule de la valeur moyenne de Rrs sur la carte (donc on obtient une valeur par dates) et si une date à une valeur moyenne supérieure au seuil on élimine.
- Seuillage de pixels, analyse des valeurs de Rrs de tous les pixels et si valeur supérieure à un seuil on élimine.

Pour la mise en place de ces seuils on a analysé les boxplot des données et on a produit une valeure seuil pour toutes les années pour le seuil des dates et uen valeur seuil par année pour le seuil des pixels.
Maintenant production des indices d'intérêts, application de Otsu pour obtenir le seuil entre eau/non eau.

# Réunion du 29 avril 2025

Point avec Dynafor.

Questionnement à propos de la source de données du catalogue stac des images S2 utilisées.
https://browser-cdos.apps.okd.crocc.meso.umontpellier.fr/collections/sentinel2-l2a-theia
Ce sont les données issues de Theia mais pas d'informations par rapport à un possible traitement en plus des images.

Questionnement à propos du nombre d'images rapatriée par spectral-indices : en moyenne 30 alors qu'on devrait en avoir une soixantaine.

On veut aussi vérifier que l'interpolation temporelle spline nous donne pas n'importe quoi donc faire un plot des données avant interp et après pour voir déjà si les données interpolées sont cohérentes et aussi voir si il modifie pas les données non interpolées.

# Réunion du 05 mai 2025

Présentation des résultats d'interpolation, problème avec le TemporalInterpolation de SpectralIndices qui ne faisait que dupliquer les données.

Spline à un problème avec la quantitée de nodata et quand appliquée sur certains pixels donne des résultats abérrants.
Pour l'instant j'ai fait une interpolation linéaire couplée à un fill des données par duplication pour remplir les nodata restants.
Mais idée de faire un rééchantillonnage des données avec un pas de temps stable (10 jours ici).

Ajout de l'orbite 94 dans les données pour augmenter le nombre de dates de l'étude mais besoin de vérifier comment elles ont été intepollées et quelles emprise elles ont sur l'étude.
Pour ça plot du nombre de date en 94 et 51 sur un barplot et une frise.

# Réunion du 19 mai 2025

Interpolation faites par interpolation linéaire entre 2016 et 2025 (pour analyser 2017-2024) et fill sur les trous restants puis resample à échelle 10 jours.
-> Calculer les pourcentages de données duppliquées.

Présentation de plusieurs représentations des données (tri-bandes, carte d'occurences.)
Idée de filtrer les étangs et les zones jamais en eau dans l'analyse.

Maintenant il faut réfléchir à la classification que l'on va utiliser.
RandomForest peut être bien car
- Donne l'importance relative des variables dans l'analyse.
- Peut se faire sur tous les indices.
- Pas besoin de normaliser.

Voir quels sont les résultats et changer si besoins les indices/la période d'analyse.

Possible aussi regression logistique, SVM (obligation de normaliser). Essayer aussi multi-otsu.

Ensuite deuxième point important, la visite de terrain.
Préparer la période de sortie terrain ainsi que l'organisation en elle même.
Possible de faire :
- Vérification de classif
- Observation d'étangs, à quoi cela ressemble en eau, en assec, avec de la végétation.
- Relevés de végétation.

# Réunion du 2 juin 2025

## Terrain

Dates : Semaine du 23 juin (début de semaine).

Missions :
- Voir les étangs dans ses différents états, assec, vidange, végétation.
- Comparaison avec mes résultats, étangs montrant des doutes etc ....
- Faire des relevés de végétations.

Il faudrait identifier les étangs interessant à aller voir. *

Le 24 juin, point important au PNR donc ce serait bien d'avoir une production à présenter. Par exemple, localiser certains étangs jamais en assec ou autre.

## Données

Vérification de l'interpolation : Cela pourrait être bien de vérifier comment l'interpolation se fait, est-que il n'y a pas des trop gros gap de données parfois entre deux dates, mettre une alarme quand un pixel est interpolé avec une date de plus de 2 mois.
Faire une count des pixels pas interpolé pour vérifier si il n'y a pas des endroits avec très peu de valeurs.

Changer la façon d'analyser les données, le faire par année hydrologique plutôt(oct-sept).

Pour le plot bivariée, changer les classes, en mettre 4 ou bien changer les bornes.

Comparer nos résulats de construction produit eau avec le produit theia.

Observe certains étangs en assec pour comprendre la période de rupture, comment apparait la rupture.

Pour l'analyse de la végétation, on se focalisera sur une année et on mixera le S1 et S2.

# Réunion du 7 juillet 2025

Présentation des données terrains.
Détection des assecs avec chaine de traitement sur une période données.
Validations avec les données terrains et variations des paramètres.

Points relevés :
- Cartes du nombre de fois en eau par périodes pour les échantillons terrains.
- Faire des cartes compréhensible en elle-même sans moi.
- Sur les plots de water coverage et vege coverage mets les moments où y'a des assecs pour les refs terrains si c'est possible.
- Il faudrait produire tous les water/vege cover pour tous les étangs.

Plan détaillé :
Pour l'état de l'art ne fais que un état de l'art sur les méthodes de télédétection appliquées au surfaces d'eau.
- 1 : Avec quoi sont fais ces méthodes ? Quels capteurs par exemple.
- 2 : Comment, quels méthodes, classif ou autre, validation et autre.
Fais une partie à part pour le fonctionnement des étangs.

# Réunion du 27 août 2025
Point de fin de stage.

Choses à faire pour le rapport :
- Piste par rapport à où on en est sur la détection de la végétation et des types de végétation au niveau des étangs.
- Ajouter les termes importants au glossaire (exemple étangs, assec, vidange, année hydrologique/piscicole)
- Pistes par rapport à l'utilisation de la télédec sur la Brenne pour d'autre problématique.

Choses à faire après :
- Envoyer un zip avec tous les étangs et un code pour afficher les plots de water/vegetation coverage.
- Faire une méthodo de téléchargement des données année par année.
- Reprendre mes codes.
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