Visualisation de la ligne d'eau sur le secteur de la Camargue en 2019 La ligne d’eau est extraite automatiquement d’une image satellite Sentinel-2 par le biais d’une classification et de l’indice NDWI2. Elle correspond à la position instantanée de la limite entre eau et sédiment. Elle est utile en tant que ligne de référence du rivage (niveau 0) pour la bathymétrie construite à partir de la même image. Voici les étapes principales : * Création d’une image composite en empilant un sous-ensemble des bandes spectrales originales et certains indices (végétation, eau et sol), * Utilisation du classificateur de forêt aléatoire ( Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 1, 5-32, 10.1023/A:1010933404324 ) * Calcul de l’'indice NDWI2 et seuillage entre le pixel de sable et le pixel d'eau, **Cadre du projet** : Dans le cadre du projet Space for Shore du programme Coastal Erosion lancé par l’Agence Spatiale Européenne, des caractéristiques physiques du littoral sont extraites depuis des images satellites de haute résolution. Ces informations spatialisées ont pour vocation d’aider les chercheurs dans leurs études et les aménageurs et décideurs dans la gestion du littoral, car elles ouvrent la voie vers un suivi haute fréquence des points côtiers sensibles et vers une meilleure connaissance des tendances d’évolution. Parmi les zones géographiques retenues dans ce projet, le littoral méditerranéen, en région Provence Alpes Côte d'Azur, comprend l’ensemble du delta du Rhône (Camargue), un lot de données approfondies sur les secteurs de la Lagune de Véran et de l’embouchure du Grand Rhône, la Baie des Lecques, le Golfe de Fréjus, et Juan-les-Pins. L'ensemble des données ont été validées par F. Sabatier (Aix-Marseille Univ. - CEREGE), référent expert. **Obligation de citation : Produit numérique i-Sea 2020, projet financé par ESA Coastal Erosion**

a compléter

Dans le cadre du projet Space for Shore du programme Coastal Erosion lancé par l’Agence Spatiale Européenne, des caractéristiques physiques du littoral sont extraites depuis des images satellites de haute résolution. Ces informations spatialisées ont pour vocation d’aider les chercheurs dans leurs études et les aménageurs et décideurs dans la gestion du littoral, car elles ouvrent la voie vers un suivi haute fréquence des points côtiers sensibles et vers une meilleure connaissance des tendances d’évolution. Parmi les zones géographiques retenues dans ce projet, le littoral méditerranéen, en région Provence Alpes Côte d'Azur, comprend l’ensemble **du delta du Rhône (Camargue), un lot de données approfondies extraites sur les secteurs de la Lagune de Véran et de l’embouchure du Grand Rhône, la Baie des Lecques, le Golfe de Fréjus, et Juan-les-Pins**. Le trait de côte est une synthèse saisonnière de la position de la limite entre eau et sédiment ; Il est défini par la limite supérieure de l’excursion spatiale des lignes d’eau extraites automatiquement sur plusieurs images satellites Sentinel-2 proches dans le temps (2-3 mois de période d’acquisition). <br> L’évolution de la position du trait de côte est statistiquement calculée entre deux dates pour lesquelles la position du trait de côte est dérivée de la limite supérieure de l’excursion spatiale des lignes d’eau extraites automatiquement sur plusieurs images satellites Sentinel-2 proches dans le temps (2-3 mois de période d’acquisition). L’évolution annuelle de la position du trait de côte est calculée tous les 20 m le long du littoral. La méthode de détection des lignes d’eau est basée sur les travaux de Vos K. et al [1], par le biais d’une classification et de l’indice NDWI2. **Les étapes principales sont les suivantes :** * Géo-référencement relatif des images entre elles, * Création d’une image composite en empilant un sous-ensemble des bandes spectrales originales et certains indices (végétation, eau et sol), * Utilisation du classificateur de forêt aléatoire [2], de l’'indice NDWI2 et seuillage entre le pixel de sable et le pixel d'eau, * Utilisation de l’algorithme ‘Marching Square’ pour construire automatiquement la courbe rejoignant les pixels du seuil défini. **Des traitements complémentaires ont été effectués pour estimer l'évolution de la position du trait de côte à partir des images satellites :** * Génération arbitraire d’une ligne de référence virtuelle, longeant approximativement le littoral * Génération de profils perpendiculaires à la côte, le long du littoral, à 20 m d’intervalle * Calcul statistique de la variation annuelle en [m/an] de la position du trait de côte le long de chaque profil [3] à l’aide de l’extension Digital Shoreline Analysis System (DSAS). **Des traitements complémentaires pour le calcul de l'évolution de la surface côtière :** * Conversion des lignes vectorielles correspondant aux traits de côtes en surfaces vectorielles (polygonisation), * Calcul statistique en [m²] et cartographie des surfaces gagnées et perdues d’une date à la suivante. \[1\]: Vos K\.\, Splinter K\.D\.\, Harley M\.D\.\, Simmons J\.A\.\, Turner I\.L\. \(2019\)\. CoastSat: a Google Earth Engine\-enabled Python toolkit to extract shorelines from publicly available satellite imagery\. Environmental Modelling and Software\. 122\, 104528\. [2] Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 1, 5-32, 10.1023/A:1010933404324 [3] Himmelstoss E.A., Henderson, R.E., Kratzmann, M.G., Farris, A.S. (2018). Digital Shoreline Analysis System (DSAS) version 5.0 user guide. Open-File Report, 10.3133/OFR20181179 L'ensemble des données ont été validées par F. Sabatier (Aix-Marseille Univ. - CEREGE), référent expert.

a compléter

Cartographie d'occupation du sol sur le périmètre des Schéma de cohérence territoriale (SCoT) regroupant les communautés de communes de Serre-Ponçon et de la Vallée de l’Ubaye Serre-Ponçon, créée par photo-interprétation des Orthophotos de 2010 sur une nomenclature de niveau 5.

Un trait de côte a été extrait d'une image satellite Pléiades, de très haute résolution, pour le Golfe de Fréjus en 2017 (suffixe PHR1A parmi les ressources associées à cet indicateur). Le trait de côte est une synthèse saisonnière de la position de la limite entre eau et sédiment ; Il est défini par la limite supérieure de l’excursion spatiale des lignes d’eau extraites automatiquement sur plusieurs images satellites Sentinel-2 proches dans le temps (2-3 mois de période d’acquisition). L’évolution de la position du trait de côte est statistiquement calculée entre deux dates pour lesquelles la position du trait de côte est dérivée de la limite supérieure de l’excursion spatiale des lignes d’eau extraites automatiquement sur plusieurs images satellites Sentinel-2 proches dans le temps (2-3 mois de période d’acquisition). L’évolution annuelle de la position du trait de côte est calculée tous les 20 m le long du littoral. La méthode de détection des lignes d’eau est basée sur les travaux de Vos K. et al [1], par le biais d’une classification et de l’indice NDWI2. Les étapes principales sont les suivantes : * Géo-référencement relatif des images entre elles, * Création d’une image composite en empilant un sous-ensemble des bandes spectrales originales et certains indices (végétation, eau et sol), * Utilisation du classificateur de forêt aléatoire [2], de l’'indice NDWI2 et seuillage entre le pixel de sable et le pixel d'eau, * Utilisation de l’algorithme ‘Marching Square’ pour construire automatiquement la courbe rejoignant les pixels du seuil défini. Des traitements complémentaires ont été effectués pour estimer l'évolution de la position du trait de côte à partir des images satellites : * Génération arbitraire d’une ligne de référence virtuelle, longeant approximativement le littoral * Génération de profils perpendiculaires à la côte, le long du littoral, à 20 m d’intervalle * Calcul statistique de la variation annuelle en [m/an] de la position du trait de côte le long de chaque profil [3] à l’aide de l’extension Digital Shoreline Analysis System (DSAS). Des traitements complémentaires pour le calcul de l'évolution de la surface côtière : * Conversion des lignes vectorielles correspondant aux traits de côtes en surfaces vectorielles (polygonisation), * Calcul statistique en [m²] et cartographie des surfaces gagnées et perdues d’une date à la suivante. \[1\]: Vos K\.\, Splinter K\.D\.\, Harley M\.D\.\, Simmons J\.A\.\, Turner I\.L\. \(2019\)\. CoastSat: a Google Earth Engine\-enabled Python toolkit to extract shorelines from publicly available satellite imagery\. Environmental Modelling and Software\. 122\, 104528\. [2] Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 1, 5-32, 10.1023/A:1010933404324 [3] Himmelstoss E.A., Henderson, R.E., Kratzmann, M.G., Farris, A.S. (2018). Digital Shoreline Analysis System (DSAS) version 5.0 user guide. Open-File Report, 10.3133/OFR20181179 **Cadre du projet** : Dans le cadre du projet Space for Shore du programme Coastal Erosion lancé par l’Agence Spatiale Européenne, des caractéristiques physiques du littoral sont extraites depuis des images satellites de haute résolution. Ces informations spatialisées ont pour vocation d’aider les chercheurs dans leurs études et les aménageurs et décideurs dans la gestion du littoral, car elles ouvrent la voie vers un suivi haute fréquence des points côtiers sensibles et vers une meilleure connaissance des tendances d’évolution. Parmi les zones géographiques retenues dans ce projet, le littoral méditerranéen, en région Provence Alpes Côte d'Azur, comprend l’ensemble du delta du Rhône (Camargue), un lot de données approfondies extraites sur les secteurs de la Lagune de Véran et de l’embouchure du Grand Rhône, la Baie des Lecques, le Golfe de Fréjus, et Juan-les-Pins. L'ensemble des données ont été validées par F. Sabatier (Aix-Marseille Univ. - CEREGE), référent expert. **Obligation de citation : Produit numérique i-Sea 2020, projet financé par ESA Coastal Erosion**

Le trait de côte est une synthèse saisonnière de la position de la limite entre eau et sédiment ; Il est défini par la limite supérieure de l’excursion spatiale des lignes d’eau extraites automatiquement sur plusieurs images satellites Sentinel-2 proches dans le temps (2-3 mois de période d’acquisition). L’évolution de la position du trait de côte est statistiquement calculée entre deux dates pour lesquelles la position du trait de côte est dérivée de la limite supérieure de l’excursion spatiale des lignes d’eau extraites automatiquement sur plusieurs images satellites Sentinel-2 proches dans le temps (2-3 mois de période d’acquisition). L’évolution annuelle de la position du trait de côte est calculée tous les 20 m le long du littoral. La méthode de détection des lignes d’eau est basée sur les travaux de Vos K. et al [1], par le biais d’une classification et de l’indice NDWI2. Les étapes principales sont les suivantes : * Géo-référencement relatif des images entre elles, * Création d’une image composite en empilant un sous-ensemble des bandes spectrales originales et certains indices (végétation, eau et sol), * Utilisation du classificateur de forêt aléatoire [2], de l’'indice NDWI2 et seuillage entre le pixel de sable et le pixel d'eau, * Utilisation de l’algorithme ‘Marching Square’ pour construire automatiquement la courbe rejoignant les pixels du seuil défini. Des traitements complémentaires ont été effectués pour estimer l'évolution de la position du trait de côte à partir des images satellites : * Génération arbitraire d’une ligne de référence virtuelle, longeant approximativement le littoral * Génération de profils perpendiculaires à la côte, le long du littoral, à 20 m d’intervalle * Calcul statistique de la variation annuelle en [m/an] de la position du trait de côte le long de chaque profil [3] à l’aide de l’extension Digital Shoreline Analysis System (DSAS). Des traitements complémentaires pour le calcul de l'évolution de la surface côtière : * Conversion des lignes vectorielles correspondant aux traits de côtes en surfaces vectorielles (polygonisation), * Calcul statistique en [m²] et cartographie des surfaces gagnées et perdues d’une date à la suivante. \[1\]: Vos K\.\, Splinter K\.D\.\, Harley M\.D\.\, Simmons J\.A\.\, Turner I\.L\. \(2019\)\. CoastSat: a Google Earth Engine\-enabled Python toolkit to extract shorelines from publicly available satellite imagery\. Environmental Modelling and Software\. 122\, 104528\. [2] Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 1, 5-32, 10.1023/A:1010933404324 [3] Himmelstoss E.A., Henderson, R.E., Kratzmann, M.G., Farris, A.S. (2018). Digital Shoreline Analysis System (DSAS) version 5.0 user guide. Open-File Report, 10.3133/OFR20181179 **Cadre du projet** : Dans le cadre du projet Space for Shore du programme Coastal Erosion lancé par l’Agence Spatiale Européenne, des caractéristiques physiques du littoral sont extraites depuis des images satellites de haute résolution. Ces informations spatialisées ont pour vocation d’aider les chercheurs dans leurs études et les aménageurs et décideurs dans la gestion du littoral, car elles ouvrent la voie vers un suivi haute fréquence des points côtiers sensibles et vers une meilleure connaissance des tendances d’évolution. Parmi les zones géographiques retenues dans ce projet, le littoral méditerranéen, en région Provence Alpes Côte d'Azur, comprend l’ensemble du delta du Rhône (Camargue), un lot de données approfondies extraites sur les secteurs de la Lagune de Véran et de l’embouchure du Grand Rhône, la Baie des Lecques, le Golfe de Fréjus, et Juan-les-Pins. L'ensemble des données ont été validées par F. Sabatier (Aix-Marseille Univ. - CEREGE), référent expert. **Obligation de citation : Produit numérique i-Sea 2020, projet financé par ESA Coastal Erosion**

Le trait de côte est une synthèse saisonnière de la position de la limite entre eau et sédiment ; Il est défini par la limite supérieure de l’excursion spatiale des lignes d’eau extraites automatiquement sur plusieurs images satellites Sentinel-2 proches dans le temps (2-3 mois de période d’acquisition). L’évolution de la position du trait de côte est statistiquement calculée entre deux dates pour lesquelles la position du trait de côte est dérivée de la limite supérieure de l’excursion spatiale des lignes d’eau extraites automatiquement sur plusieurs images satellites Sentinel-2 proches dans le temps (2-3 mois de période d’acquisition). L’évolution annuelle de la position du trait de côte est calculée tous les 20 m le long du littoral. La méthode de détection des lignes d’eau est basée sur les travaux de Vos K. et al [1], par le biais d’une classification et de l’indice NDWI2. Les étapes principales sont les suivantes : * Géo-référencement relatif des images entre elles, * Création d’une image composite en empilant un sous-ensemble des bandes spectrales originales et certains indices (végétation, eau et sol), * Utilisation du classificateur de forêt aléatoire [2], de l’'indice NDWI2 et seuillage entre le pixel de sable et le pixel d'eau, * Utilisation de l’algorithme ‘Marching Square’ pour construire automatiquement la courbe rejoignant les pixels du seuil défini. Des traitements complémentaires ont été effectués pour estimer l'évolution de la position du trait de côte à partir des images satellites : * Génération arbitraire d’une ligne de référence virtuelle, longeant approximativement le littoral * Génération de profils perpendiculaires à la côte, le long du littoral, à 20 m d’intervalle * Calcul statistique de la variation annuelle en [m/an] de la position du trait de côte le long de chaque profil [3] à l’aide de l’extension Digital Shoreline Analysis System (DSAS). Des traitements complémentaires pour le calcul de l'évolution de la surface côtière : * Conversion des lignes vectorielles correspondant aux traits de côtes en surfaces vectorielles (polygonisation), * Calcul statistique en [m²] et cartographie des surfaces gagnées et perdues d’une date à la suivante. \[1\]: Vos K\.\, Splinter K\.D\.\, Harley M\.D\.\, Simmons J\.A\.\, Turner I\.L\. \(2019\)\. CoastSat: a Google Earth Engine\-enabled Python toolkit to extract shorelines from publicly available satellite imagery\. Environmental Modelling and Software\. 122\, 104528\. [2] Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 1, 5-32, 10.1023/A:1010933404324 [3] Himmelstoss E.A., Henderson, R.E., Kratzmann, M.G., Farris, A.S. (2018). Digital Shoreline Analysis System (DSAS) version 5.0 user guide. Open-File Report, 10.3133/OFR20181179 **Cadre du projet** : Dans le cadre du projet Space for Shore du programme Coastal Erosion lancé par l’Agence Spatiale Européenne, des caractéristiques physiques du littoral sont extraites depuis des images satellites de haute résolution. Ces informations spatialisées ont pour vocation d’aider les chercheurs dans leurs études et les aménageurs et décideurs dans la gestion du littoral, car elles ouvrent la voie vers un suivi haute fréquence des points côtiers sensibles et vers une meilleure connaissance des tendances d’évolution. Parmi les zones géographiques retenues dans ce projet, le littoral méditerranéen, en région Provence Alpes Côte d'Azur, comprend l’ensemble du delta du Rhône (Camargue), un lot de données approfondies extraites sur les secteurs de la Lagune de Véran et de l’embouchure du Grand Rhône, la Baie des Lecques, le Golfe de Fréjus, et Juan-les-Pins. L'ensemble des données ont été validées par F. Sabatier (Aix-Marseille Univ. - CEREGE), référent expert. **Obligation de citation : Produit numérique i-Sea 2020, projet financé par ESA Coastal Erosion**

Un moteur de recherche permet d'accéder aux délibérations sur [le portail dédié par la Région Sud](https://deliberation.maregionsud.fr/). Les séances en Assemblée Plénière peuvent être visionnées en direct ou en rediffusion sur [l'espace dédié](https://www.maregionsud.fr/la-region-en-action/institution/assemblees-plenieres). Les recueils publiées au format CSV pour les années 2016 à 2018 sont bâtis dans le respect de la norme Version 2.1.3 du [Socle Commun des Données Locales](http://schema.data.gouv.fr/scdl/deliberations/2.1.3/), avec quelques informations complémentaires tel que DELIB-SECTEUR, qui fait référence au domaine de compétence régionale auquel est rattachée la délibération. Pour les années 2016 à 2018; certaines données ne sont pas disponibles (BUDGET_ANNEE, BUDGET_NOM, VOTE-EFFECTIF, VOTE_REEL, VOTE_POUR, VOTE_CONTRE, VOTE_ABST).

Ligne d'eau correspond à la position instantanée de la limite entre eau et sédiment sur le secteur de la Camargue de 2015 à 2019 La ligne d’eau est extraite automatiquement d’une image satellite Sentinel-2 par le biais d’une classification et de l’indice NDWI2. Elle correspond à la position instantanée de la limite entre eau et sédiment. Elle est utile en tant que ligne de référence du rivage (niveau 0) pour la bathymétrie construite à partir de la même image. Voici les étapes principales : * Création d’une image composite en empilant un sous-ensemble des bandes spectrales originales et certains indices (végétation, eau et sol), * Utilisation du classificateur de forêt aléatoire ( Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 1, 5-32, 10.1023/A:1010933404324 ) * Calcul de l’'indice NDWI2 et seuillage entre le pixel de sable et le pixel d'eau, **Cadre du projet** : Dans le cadre du projet Space for Shore du programme Coastal Erosion lancé par l’Agence Spatiale Européenne, des caractéristiques physiques du littoral sont extraites depuis des images satellites de haute résolution. Ces informations spatialisées ont pour vocation d’aider les chercheurs dans leurs études et les aménageurs et décideurs dans la gestion du littoral, car elles ouvrent la voie vers un suivi haute fréquence des points côtiers sensibles et vers une meilleure connaissance des tendances d’évolution. Parmi les zones géographiques retenues dans ce projet, le littoral méditerranéen, en région Provence Alpes Côte d'Azur, comprend l’ensemble du delta du Rhône (Camargue), un lot de données approfondies sur les secteurs de la Lagune de Véran et de l’embouchure du Grand Rhône, la Baie des Lecques, le Golfe de Fréjus, et Juan-les-Pins. L'ensemble des données ont été validées par F. Sabatier (Aix-Marseille Univ. - CEREGE), référent expert. **Obligation de citation : Produit numérique i-Sea 2020, projet financé par ESA Coastal Erosion**