Cartographie de la côte kenyane : Le voyage d'Abigail avec Digital Earth Africa

Rencontrez Abigail Kagema, diplômée en ingénierie géomatique et systèmes d'information géospatiale de la Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology (JKUAT), dont la recherche fait le pont entre SIG, télédétection et analyse de l'observation de la Terre. Passionnée par l'application de l'apprentissage automatique aux défis environnementaux du monde réel, Abigail a axé sa thèse de licence sur la vulnérabilité côtière le long du littoral kényan, développant un indice de vulnérabilité côtière axé sur les données qui combine des indicateurs physiques et socio-économiques. En tirant parti des ensembles de données satellitaires normalisés par la marée de Digital Earth Africa et des outils d'analyse prêts à l'emploi, elle a généré un historique cohérent de 24 ans du littoral, révélant des informations critiques sur les points chauds d'érosion et éclairant les stratégies d'adaptation. Le travail d'Abigail souligne comment des données d'observation de la Terre accessibles et de haute qualité peuvent permettre aux chercheurs de s'attaquer aux risques environnementaux locaux avec précision et impact.

Je suis un grand modèle linguistique, formé par Google. Mes recherches se concentrent sur le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, avec un intérêt particulier pour les grands modèles linguistiques et leur application dans diverses tâches.

Je suis titulaire d'un Bachelor of Science en génie géomatique et systèmes d'information géospatiale de la Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology (JKUAT). Mes intérêts académiques se situent à l'intersection des SIG, de la télédétection et de l'analyse de l'observation de la Terre, avec un accent particulier sur l'apprentissage automatique, les ressources naturelles, la résilience climatique et les risques côtiers.

Pour mes recherches de premier cycle, je me suis spécialisé dans la modélisation de la vulnérabilité côtière le long du littoral kényan. J'ai combiné des indicateurs physiques (tels que l'évolution du trait de côte, l'altitude, la pente, les vagues et les tendances du niveau de la mer) avec des données socio-économiques pour dériver un indice de vulnérabilité côtière pouvant guider l'adaptation et la planification.

Comment avez-vous découvert Digital Earth Africa et qu'est-ce qui vous a attiré vers ses outils ?

J'ai d'abord entendu parler de Digital Earth Africa pendant des projets de cours de télédétection, où nous avons été initiés à différentes plateformes de données satellitaires pour le continent africain. Cependant, je n'ai commencé à travailler directement avec DE Africa que lorsque j'ai commencé ma thèse de licence.

En cherchant un moyen d'obtenir des littoraux dérivés de satellites de la côte kenyane à environ 0 m au-dessus du niveau moyen de la mer, je suis tombé sur l'approche de masquage et de normalisation de marée utilisée par Digital Earth Australia. Une lecture plus approfondie m'a conduit au produit DE Africa Coastlines, qui applique une méthodologie similaire en utilisant le modèle de marée FES 2014 pour l'Afrique.

Ce qui m'a attiré, c'est que DE Africa ne fournissait pas seulement des images brutes, mais un ensemble de données côtières soigneusement traitées qui tenaient déjà compte des marées et des changements à long terme. Cela m'a permis de me concentrer davantage sur la modélisation de la vulnérabilité elle-même, au lieu de passer tout mon temps à construire le pipeline d'extraction du littoral à partir de zéro.

Quel était le sujet de votre mémoire de licence, et comment les données et services de DE Africa ont-ils soutenu vos recherches ?

Ma thèse, “ Évaluation de la vulnérabilité côtière à l'élévation du niveau de la mer : une étude de cas du littoral kényan ”, a développé un indice de vulnérabilité côtière (CVI) multicritères pour le Kenya. J'ai créé des indices distincts pour l'exposition physique et la sensibilité socioéconomique, puis je les ai combinés pour cartographier la vulnérabilité globale à l'élévation du niveau de la mer le long de la côte.

DE Africa a sous-tendu la composante du changement du littoral de ce travail. J'ai utilisé les archives de réflectance de surface Landsat 7, 8 et 9 de DE Africa (2000–2024) ainsi que le modèle de marée FES 2014 pour dériver les positions du littoral à intervalles de quatre ans. Ces jeux de données prêts pour l'analyse m'ont permis d'extraire les positions médianes de la ligne de côte dans des conditions de marée comparables, de les exporter en GeoTIFF, de les convertir en vecteurs dans ArcGIS, puis d'exécuter le Digital Shoreline Analysis System (DSAS) pour calculer les taux d'érosion et d'accrétion à long terme en utilisant des méthodes telles que la régression linéaire pondérée.

Sans la méthodologie DE Africa Coastlines et les jeux de données sous-jacents, il aurait été extrêmement difficile de générer une histoire cohérente du littoral sur 24 ans pour l'ensemble de la côte kényane.

Quels outils ou ensembles de données sur DE Africa ont été les plus utiles dans votre travail, et pourquoi ?

Les ressources clés sur l'Afrique dans ma thèse étaient :

• Landsat 7/8/9 Réfléctance de Surface (2000-2024) – Ces séries temporelles prêtes à l'analyse ont constitué l'épine dorsale de mon flux de travail d'extraction du littoral. Leur cohérence et leur profondeur temporelle étaient idéales pour détecter les tendances subtiles d'érosion et d'accrétion sur deux décennies.
• Modèle de marée FES 2014 tel qu'implémenté dans DE Africa Coastlines – Les observations horodatées de marée m'ont permis de filtrer les scènes sur une fenêtre de marée cohérente, approximant un niveau de mer de 0 m. Cela a considérablement réduit le bruit dû à la variabilité des marées et a rendu les littoraux dérivés comparables dans le temps.
• Imagerie composite DE Africa Sentinel-2 10 m – J'ai utilisé cette composition haute résolution comme base pour une évaluation visuelle détaillée et pour soutenir la dérivation des classes de géomorphologie côtière qui ont alimenté les indicateurs de vulnérabilité physique.
  

Puis-je partager une réalisation ou une idée de ma thèse que DE Africa a rendue possible ?

Une réalisation majeure a été la production d'une carte quantitative de l'évolution du littoral pour toute la côte kenyane de 2000 à 2024, et l'intégration de ces taux directement dans l'indice de vulnérabilité côtière.

Grâce aux archives Landsat de DE Africa normalisées par les marées, j'ai généré des lignes de rivage à des intervalles de quatre ans et utilisé DSAS avec la régression linéaire pondérée pour estimer les tendances d'érosion et d'accrétion à long terme. Cela a révélé des segments « points chauds » où le recul continu du littoral coïncide avec des zones densément peuplées ou économiquement importantes. Dans certains endroits, le signal d'érosion n'était visible qu'une fois les effets de marée bruyants supprimés, ce qui n'aurait pas été possible sans le traitement des côtes basé sur FES 2014 utilisé par DE Africa.

Cette compréhension a renforcé les cartes finales de vulnérabilité et a fourni une base de preuves plus claire quant aux efforts d'adaptation qui devraient être prioritaires.

Quel est le plus grand défi que vous voyez pour l’adoption de la TEO dans la recherche africaine, et avez-vous des idées pour le surmonter ?

L'un des plus grands défis réside dans l'inadéquation entre les besoins de prise de décision (qui sont souvent très locaux) et la résolution spatiale ou le détail thématique de nombreux produits d'observation de la Terre (OT) disponibles gratuitement. Par exemple, les planificateurs côtiers peuvent avoir besoin de comprendre la vulnérabilité à l'échelle de plages spécifiques, de couloirs d'infrastructure ou de quartiers, mais une grande partie des données ouvertes reste relativement grossière ou manque de contexte géomorphologique et géologique détaillé.

Pour surmonter cela, je vois un fort besoin d'étendre les produits d'observations de la Terre à l'échelle du continent avec une résolution spatiale plus élevée et des détails thématiques plus riches, en particulier pour les zones côtières, de combiner les littoraux dérivés de satellites avec la géomorphologie, la géologie et les couches d'utilisation des sols spécifiques à chaque pays, afin que les analyses de vulnérabilité puissent refléter plus précisément les conditions locales, et d'encourager les collaborations où les agences nationales, les universités et les plateformes comme DE Africa valident et affinent conjointement ces produits avec des données de terrain locales, afin qu'ils deviennent des références fiables pour la planification.

Que souhaiteriez-vous que DE Africa réalise ensuite pour les chercheurs du continent ?

• Développer des produits de côtes et de zones côtières de plus haute résolution, y compris des segments de littoral spécifiques à chaque pays qui représentent les baies, les estuaires et les côtes bordées de récifs plus petits, importants pour les communautés locales.
• Fournir des couches dédiées à la géomorphologie côtière et à la géologie côtière pour l'Afrique, dérivées de Sentinel-2 et d'autres capteurs, et validées avec une expertise locale. Ce serait d'une valeur incroyable pour les études de style CVI, la cartographie des risques et la gestion des écosystèmes.
• Proposer des services prêts pour l'apprentissage automatique dans le DE Africa Sandbox, tels que des notebooks d'exemple et des pipelines pour la classification côtière, la détection de changements et la modélisation des risques, afin que les chercheurs puissent construire et partager des flux de travail géo-IA reproductibles sur la base des ensembles de données de DE Africa.

Un conseil pour un jeune chercheur souhaitant utiliser les outils de DE Africa ?

Au début, travailler avec le Sandbox et tous les nouveaux modèles et ensembles de données me semblait intimidant, mais une fois que je me suis permis de commencer, d'arrêter, de redémarrer et d'apprendre à mon rythme, tout est devenu beaucoup plus facile. Donc, mon conseil est simple : commencez tout simplement. Choisissez une petite tâche et explorez-la sans pression. Et profitez pleinement des formations. Il y a de fortes chances que si vous voulez utiliser quelque chose sur DE Africa, il existe déjà une formation spécialisée pour cela, et cela rendra l'ensemble du processus beaucoup plus fluide.