Eau de surface :
pourquoi l'indice de référence échoue en ville

La délimitation de l'eau de surface à partir d'images satellitaires repose couramment sur un indice normalisé combinant la bande verte et la bande proche infrarouge. Cette formulation exploite une propriété physique nette : l'eau absorbe fortement dans le proche infrarouge alors que la végétation et les sols y réfléchissent (McFeeters, 1996).

Le contraste obtenu est excellent sur un plan d'eau isolé, une rivière à découvert ou une zone inondée en milieu rural. Il se dégrade en revanche nettement en milieu urbain dense, où l'indice classe comme eau des surfaces qui n'en sont pas : toitures sombres, revêtements bitumés humides, ombres portées de bâtiments.

1. L'origine du problème

La confusion tient à la bande utilisée. Dans le proche infrarouge, l'eau et de nombreuses surfaces artificielles sombres présentent des réflectances voisines. Le rapport normalisé qui les oppose à la bande verte produit alors des valeurs proches, et aucun seuil ne permet de les séparer de façon fiable.

Cette ambiguïté a une conséquence opérationnelle immédiate : elle se concentre précisément dans les zones habitées, c'est-à-dire là où une carte d'inondation détermine des décisions d'alerte ou d'assistance. La sur-détection y est donc particulièrement problématique.

2. La substitution de bande

Sur Sentinel-2, cette formulation mobilise les bandes B3 et B11 ; sur Landsat 8/9, les bandes 3 et 6. Une différence de résolution native entre les deux bandes doit être traitée par rééchantillonnage, opération dont la méthode mérite d'être documentée car elle affecte la finesse des limites obtenues.

3. Les formulations à plusieurs bandes

Lorsque la scène présente à la fois des surfaces bâties sombres et des zones d'ombre marquées — relief, immeubles élevés — deux bandes ne suffisent pas toujours. Des indices combinant quatre à cinq bandes ont été développés pour améliorer la séparation dans ces configurations, avec des variantes selon que la scène comporte ou non des surfaces artificielles étendues (Feyisa et al., 2014).

Les comparaisons systématiques entre méthodes montrent qu'aucune formulation ne domine dans tous les contextes, et que la performance dépend du type de paysage, de la turbidité de l'eau et de la présence de végétation aquatique (Fisher et al., 2016). Le choix relève donc d'un test local, non d'une préférence de principe.

4. La question du seuil

Un indice produit une valeur continue ; la carte d'eau résulte d'un seuillage. Une valeur de zéro est fréquemment retenue par défaut, mais elle n'a pas de fondement universel : la valeur optimale dépend de la turbidité, de la profondeur, de la végétation immergée et des conditions d'éclairement.

• Seuillage adaptatif. Déterminer le seuil à partir de l'histogramme de chaque image, plutôt que de le fixer une fois pour toutes, améliore la stabilité entre dates.
• Validation sur points de référence. Quelques dizaines de points d'eau et de non-eau, identifiés sur imagerie à haute résolution, permettent d'estimer les taux d'omission et de commission et de calibrer le seuil.
• Masque des surfaces permanentes. Distinguer l'eau permanente de l'eau saisonnière requiert une référence multi-annuelle ; des jeux de données globaux fournissent cette base et permettent d'isoler la composante événementielle (Pekel et al., 2016).
• Cohérence temporelle. Pour un suivi saisonnier, le seuil et la méthode doivent rester identiques d'une date à l'autre, faute de quoi la variation mesurée reflète en partie un changement de traitement.

5. Limites de l'approche optique

• Couverture nuageuse. Les épisodes d'inondation coïncident fréquemment avec des conditions météorologiques défavorables à l'observation optique. Une image utilisable peut n'être disponible que plusieurs jours après le pic, ce qui limite l'usage en réponse d'urgence. L'imagerie radar, insensible aux nuages, répond à cette contrainte — sujet développé dans l'article sur la cartographie radar des inondations.
• Eau sous couvert végétal. Une zone inondée sous une canopée dense n'est pas détectée : le signal provient de la végétation, non de la lame d'eau.
• Eaux peu profondes et turbides. Une faible lame d'eau chargée en sédiments présente une signature intermédiaire entre eau et sol nu, ce qui produit des omissions en zone de crue.
• Pixels mixtes. À dix ou vingt mètres de résolution, les limites de plans d'eau et les cours d'eau étroits occupent une fraction de pixel. La surface estimée dépend alors fortement du seuil retenu.

Aucun indice spectral n'est optimal indépendamment du paysage observé. Le réflexe utile n'est pas de retenir la formulation la plus citée, mais de vérifier laquelle sépare effectivement les catégories qui importent dans le contexte étudié.

Merveille Aganze Sami

Conseillère MEL & Gestion de Bases de Données. Plus de 9 ans d'expérience en suivi-évaluation, SIG et digitalisation auprès d'organisations internationales (GIZ, Enabel) en RD Congo.

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