Une cartographie sans cesse améliorée
Depuis sa publication en juillet 2020, la cartographie nationale des mangroves des outre-mer français, (nommée ‘CARNAMA’) a fait l’objet de nombreuses améliorations au fur et à mesure des remontées des utilisateurs.
Réalisée à partir d‘images satellites issues du capteur européen Sentinel-2, l’un des points forts de CARNAMA est l’approche harmonisée qu’ont permis les données satellites, puisque ce sont les mêmes données acquises aux mêmes dates, et analysées avec la même méthode, qui ont été utilisées pour cartographier plus de 99,9 % de la surface des mangroves françaises. Les mangroves restantes, c’est-à-dire celles de Juan de Nova, Wallis, Saint-Barthélemy et Polynésie française, ont des surfaces trop petites pour être détectées par satellite ; elles ont donc été cartographiées par photo-interprétation.
Plusieurs améliorations ont été apportées depuis la diffusion de CARNAMA en 2020 :
- Les mangroves des îles calédoniennes désormais intégrées
La version 2020 de CARNAMA présentait quelques lacunes sur plusieurs îles de Nouvelle-Calédonie (îles Loyauté, Bélep, île des Pins). Des corrections ont donc été apportée sur chacune d’entre elle avec des données de 2020 (afin de rester cohérent avec les données CARNAMA 2020).
Merci aux acteurs calédoniens pour nous ont signalé ce trou dans la raquette lors de l’atelier sur la protection, la gestion et la restauration des mangroves organisé en partenariat avec Conservation International en novembre 2021 !
- Des corrections sur les systèmes de projection
L’une de contraintes de la cartographie des mangroves des outre-mer a été la dispersion des différents territoires au sein de la planète dans les régions Caraïbe, Amazonie, Océan indien et Pacifique. Cela a requis l’utilisation d’un système de coordonnées cartographiques disponible mondialement, et il avait été choisi en 2020 de diffuser la donnée sous le système WGS 84 (EPSG : 4326). Ce système, bien que permettant de créer des couches d’information géographique visibles à l’échelle mondiale, manque cependant de précision (précision planimétrique de 2 mètres au mieux). Il en résulte des différences substantielles avec les calculs de surfaces effectués dans des projections locales. Plusieurs utilisateurs nous ont fait part de ce problème, indiquant que les surfaces calculées pouvaient présenter des différences lorsqu’ils travaillaient avec leur propre système de coordonnées projeté.
Pour pallier ce problème, nous avons décidé de projeter les surfaces de mangroves de chaque territoire dans un système de projection local certifié par l’IGN ou par les autorités locales compétentes.
Par ailleurs, suivant les recommandations de l’IGN, ce ne sont plus les surfaces ellipsoïdales qui ont été calculées (calcul des surfaces prenant en compte les déformations liées à la sphéricité de la terre), mais bien les surfaces cartésiennes (surfaces calculées selon un plan). Les nouvelles surfaces ainsi calculées possèdent des différences mineures avec la précédente version (voir tableau ci-dessous).
- Des données présentées sous un nouveau format
En parallèle de la prise en compte des différentes projections adaptées à chaque territoire, un nouveau format d’encodage, le ‘Geopackage’, est désormais proposé. Le format Geopackage est un format de données géospatiales open source qui présente plusieurs avantages par rapport à d’autres formats de données géospatiales :
- Compatibilité multi-plateforme : Les fichiers peuvent être lus et écrits sur une grande variété de plateformes et de logiciels ;
- Stockage de données géospatiales et attributaires : différentes couches de données géospatiales et attributaires peuvent être stockées dans un seul fichier (y compris des couches avec des projections différentes), ce qui facilite leur gestion et leur utilisation ;
- Performance : les fichiers sont conçus pour être efficaces en termes de performance, ce qui permet de gérer des volumes de données géospatiales plus importants et d’optimiser l’utilisation de l’espace disque ;
- Interopérabilité : le format est conçu pour être interopérable avec d’autres formats de données géospatiales, ce qui facilite l’échange de données entre différentes applications ;
- Prise en charge de la norme OGC : les données sont conformes à la norme OGC (Open Geospatial Consortium), ce qui garantit son intégrité et sa compatibilité avec les autres normes OGC. ;
De part ses nombreux avantages, le format Geopackage (qui peut s’ouvrir d’un simple glisser-déposer sur un logiciel SIG) a permis une nette amélioration de la gestion de la base de données CARNAMA. Désormais, chaque couche présente dans le fichier possède sa propre projection cartographique, ce qui permet d’offrir une meilleure souplesse aux différents utilisateurs. En effet, ceux-ci peuvent dorénavant choisir de n’ouvrir que les couches qui les intéresse.
- Une table attributaire enrichie
Les tables attributaires des couches de 7 territoires (Guadeloupe, Martinique, Saint-Martin, Saint-Barthélemy, Guyane, Mayotte et Wallis) ont été enrichies afin de distinguer les différentes entités de mangroves avec leurs surfaces respectives. Ce travail sera aussi réalisé pour la couche de la Nouvelle-Calédonie.
Perspectives
La nouvelle version de la base de données CARNAMA (version 2) a d’ores et déjà été intégrée à la base de données Global Mangrove Watch de la Global Mangrove Alliance (GMA), que le Comité français de l’UICN a officiellement rejoint début 2023 [1].
Des liens entre nos travaux et la nouvelle plateforme Mang-Map de l’Institut de Recherche pour le Développement (IRD) vont également être réalisés afin d’offrir aux membres du ROM les meilleurs outils disponibles en termes d’analyse spatiale des mangroves.
CARNAMA sera mis à jour en 2024-25 en prévision du prochain bilan d’état de santé des récifs coralliens, herbiers et mangroves de l’Initiative française pour les Récifs Coralliens (IFRECOR).
- [1]Bunting, P.; Rosenqvist, A.; Hilarides, L.; Lucas, R.M.; Thomas, N.; Tadono, T.; Worthington, T.A.; Spalding, M.; Murray, N.J.; Rebelo, L.-M. Global Mangrove Extent Change 1996–2020: Global Mangrove Watch Version 3.0. Remote Sensing 2022, 14, 3657, doi:10.3390/rs14153657.