Une évaluation des capteurs LiDAR terrestres à bas coût pour évaluer le changement géomorphologique

Pour les géomorphologues de processus, des données topographiques précises acquises à une résolution spatio-temporelle appropriée sont souvent la pierre angulaire de la recherche. Ces dernières décennies ont vu des avancées dans notre capacité à générer des données topographiques très précises, principalement grâce à l'application de techniques de télédétection. La Structure à partir du Mouvement Multi-View Stéréo (SfM-MVS) et le LiDAR ont révolutionné la résolution spatiale des enquêtes sur de grandes étendues spatiales. Les développements technologiques continus ont conduit à la commercialisation de capteurs LiDAR de petite taille adaptés à une utilisation sur des systèmes mobiles (par exemple, des systèmes aériens sans pilote) et dans des installations fixes semi-permanentes. Alors que les premiers ont été adoptés (par exemple, le DJI Zenmuse L1), le potentiel des derniers à générer des données adaptées aux investigations géomorphologiques reste à évaluer. Nous abordons cette lacune ici dans le contexte d'un déploiement de trois mois où le changement de chenal est évalué dans un système fluvial en ajustement. Nous constatons que les capteurs de petite taille génèrent des produits de détection de changement comparables à ceux générés par un système LiDAR de qualité industrielle (Riegl VZ-4000). Les zones sans changement géomorphologique sont correctement caractérisées comme telles (changement 3D moyen de 0,014 m contre 0,0014 m pour le Riegl), avec des différences dans les estimations de changement médian dans les sections érodées de l'ordre de 0,01-0,03 m. Nous illustrons que ces données permettent une caractérisation précise des ajustements du chenal de la rivière grâce à l'extraction de profils longs de berges, l'évaluation des schémas de retrait des berges qui aident à élucider les mécanismes d'échec et pour l'extraction des élévations de surface de l'eau. Le déploiement de cette nouvelle technologie émergente permettra une meilleure compréhension des processus à travers une variété de systèmes géomorphologiques, car les données peuvent être capturées en 4D avec un traitement presque en temps réel.