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12 results on '"Godfroy, Julien"'

2. Assessing the feasibility of mapping channel bathymetry of long river corridors from hyperspectral data across a range of flow conditions.

Author

Godfroy, Julien, Lejot, Jérôme, Demarchi, Luca, Bizzi, Simone, and Piégay, Hervé

Subjects
*MACHINE learning, *FLUVIAL geomorphology, *RANDOM forest algorithms, *DRONE aircraft, *GROUNDWATER flow
Abstract

Hyperspectral imagery is a promising tool for bathymetric retrieval because that might be more robust than traditional imagery. However, in fluvial sciences, this approach has only been applied to short reaches for which sparse bathymetric information is available and studies extrapolating such models to longer reaches are lacking. In this paper, we use linear regression and random forest (RF) regression to derive bathymetric estimates from hyperspectral data acquired under two different flow conditions: an unmanned aerial vehicle (UAV) acquisition at 27 m3.s−1 (base flow) and an airplane acquisition at 127 m3.s−1 (mean flow) for reaches of 0.35 km and 20 km, respectively. Using a 2D bathymetric model based on a green LiDAR acquisition, we generate calibration and validation data for the 20 km reach and the two flow conditions. First, we show that the airplane dataset is able to retrieve base flow bathymetry with a similar accuracy to the UAV acquisition (5–10 cm) despite having been acquired at a higher discharge. Then, we show that we can extrapolate bathymetric models calibrated on a smaller reach to the 20 km study reach with a loss in accuracy compared to an RF model calibrated on the study reach (20–30 cm vs. 5–10 cm). By analysing the errors from our models, we show that the accuracy of the extrapolated models dropped due to an underprediction of deep pool areas and changes in the optical properties of the water column and substratum across the study reach, with some spectral bands performing more poorly. The better performance of the random forest calibrated on the study reach led us to suggest using multi-band machine learning models when attempting bathymetric predictions over long river corridors, and highlights the need to cover the range of environmental conditions in the target reach when acquiring field data. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2024
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4. Approche couplée LiDAR - hyperspectral pour la caractérisation des corridors fluviaux

Author

Godfroy, Julien, Environnement, Ville, Société (EVS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole normale supérieure de lyon - ENS LYON, and Hervé Piégay

Subjects
[SDV.EE]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment, LiDAR, Hyperspectral imaging, Water stress, Ain River, Riparian forest, Stress hydrique, Incision, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, Bathymétrie, Channel incision, Télédétection fluviale, Imagerie infrarouge thermique, Forêt riveraine, [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, Bathymetry, Imagerie hyperspectrale, Ain, [SDU.STU.GM]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geomorphology, Fluvial remote sensing, Thermal infrared imaging
Abstract

This PhD. aims at assessing the ability of emerging fluvial remote sensing techniques (such as terrestrial and topo-bathymetric LiDAR, hyperspectral imaging, and thermal infrared imaging) to characterize and monitor fluvial corridors. The study site is the lower basin of the Ain River which is affected by a range of issues related to channel incision, and is the location of a gravel augmentation project. First, we use hyperspectral imaging to predict channel bathymetry for a reference discharge and depths up to 2.5 meters along a river reach of 20 km. This allows us to confirm the ability of hyperspectral optical models to be extrapolated to a long river reach, and to retrieve with a single campaign bathymetric data for multiple discharge conditions. We study the errors occurring along the 20 km reach and then we use the same methodology to identify morphological changes occurring between 2015 and 2022 and to therefore evaluate its applicability for change monitoring. Second, we combine forestry field surveys with LiDAR and hyperspectral data in order to characterize the riparian forest. We demonstrate the ability of such datasets to describe morphological changes along an age gradient and to predict the degree of hydrological connection of the riparian forest. Changes in the physical site conditions of the riparian forest due to channel incision leads to dryer forest conditions, and suggests the presence of potential water stress at the plot level. Third, we explore this water stress hypothesis by using thermal infrared imaging and eco-physiological field measurements. While mounting thermal infrared sensors on an airborne vector can enable water stress characterization, targeting a specific acquisition window or acquiring multiple campaigns is required to detect stress conditions due to their variability during summer. This work then allows us to make recommendations for both the management and restoration of fluvial systems and the use of remote-sensing data to characterize and monitor such environments.; Cette thèse explore le potentiel des outils émergents de télédétection fluviale (LiDAR terrestre et bathymétrique, imageur hyperspectral, imageur infra-rouge thermique) pour la caractérisation et le suivi des corridors fluviaux. Le cadre géographique d’application est la basse vallée de l’Ain, concernée par des enjeux liés à l’incision du chenal et par un projet de recharge sédimentaire. Dans un premier temps, l’imagerie hyperspectrale nous permet de restituer les profondeurs d’eau sur un linéaire de 20 kilomètres pour un débit de référence et des profondeurs allant jusqu’à 2,5 mètres. Cela nous permet de confirmer la possibilité d’extrapoler un modèle sur un long linéaire fluvial, et de restituer des profondeurs d’eau pour différents débits à partir d’une même campagne. Nous évaluons les erreurs survenant sur l’ensemble du linéaire, puis ré-exploitons les méthodes développées pour identifier les changements morphologiques survenus entre 2015 et 2022 et éprouver la robustesse de ces méthodes pour le suivi. Dans un second temps, nous couplons inventaire forestier et données LiDAR et hyperspectrales pour caractériser la forêt riveraine. Nous montrons que ces données décrivent bien les changements morphologiques des peuplements le long d’un gradient d’âge et permettent de prédire le niveau de connectivité hydrologique des ripisylves. La modification des conditions physiques des milieux forestiers entraînée par l’incision du chenal conduit à un assèchement du milieu et nous amène à identifier un stress hydrique potentiel des peuplements. Dans un troisième temps, nous explorons ce stress hydrique potentiel à partir de campagnes aéroportées d’imagerie infrarouge thermique et de relevés de terrain écophysiologiques. Bien que l’usage de caméras thermiques sur des plateformes aéroportées permette de caractériser le stress hydrique, la saisonnalité du phénomène nécessite de réaliser des acquisitions multiples ou durant une fenêtre spécifique afin de bien le détecter. L’ensemble de ces travaux nous permet de formuler des recommandations à la fois pour la gestion des milieux fluviaux et pour l’usage de données de télédétection dans les campagnes de monitoring de ces environnements.

Published
2023

6. La recharge sédimentaire sur la basse vallée de l'Ain

Author

Thicoïpe, Céline, Piégay, Hervé, Arnaud, Fanny, Duplan, Alain, Favre, Elisabeth, Godfroy, Julien, Lejot, J., Michel, Kristell, Monnet, Samuel, Rollet, Anne-Julia, Vazquez‐tarrio, Daniel, Wawrzyniak, Vincent, Syndicat de la rivière d'Ain Aval et ses Affluents (SR3A), Environnement, Ville, Société (EVS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Conservatoire d'espaces naturels Rhône-Alpes (CEN Rhône-Alpes), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (LETG - Rennes ), Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Nantes Université (Nantes Univ)-Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG), Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (Nantes Univ - IGARUN), Nantes Université - pôle Humanités, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Humanités, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (Nantes Univ - IGARUN), Nantes Université (Nantes Univ), dpto produccion agraria, and GRAIE

Subjects
Suivi géomorphologique, Recharge sédimentaire, Ain, [SDU.STU.GM]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geomorphology, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society
Abstract

International audience

Published
2022

7. Détection précoce du stress hydrique des forêts alluviales : de l’individu au peuplement, del’écophysiologie à la télédétection (DéPréSHyF)

Author

Vernay, Antoine, Boisselet, Christelle, Gauthier, Camille, Godfroy, Julien, Lochin, Pierre, Marteau, Baptiste, Piégay, Hervé, Puijalon, Sara, Laboratoire d'Ecologie des Hydrosystèmes Naturels et Anthropisés (LEHNA), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Environnement, Ville, Société (EVS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR, and ANR-11-LABX-0010,DRIIHM / IRDHEI,Dispositif de recherche interdisciplinaire sur les Interactions Hommes-Milieux(2011)

Subjects
Ecologie Fonctionnelle, Télédétection, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, OHM Vallee du Rhone, écophysiologie
Abstract

National audience; Etat de santé des forêts alluviales, des individus au peuplement de l'écophysiologie à la télédétection

Published
2022

8. Processing of hyperspectral aerial images to characterize the bathymetry of rivers

Author

Godfroy, Julien, Lejot, Jérôme, Demarchi, Luca, Michel, Kristell, Piégay, Hervé, Environnement, Ville, Société (EVS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Wroclaw University of Environmental and Life Sciences, IAHR, Polish Academy of Sciences, and ANR-17-EURE-0018,H2O'LYON,School of Integrated Watershed Sciences(2017)

Subjects
Hyperspectral, Bathymetry, [SDU.STU.GM]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geomorphology, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, Fluvial Remote Sensing
Abstract

International audience; Fluvial remote sensing of river bathymetry is crucial for characterizing the topography of the riverbed and monitor changes in habitat at large scales. Hyperspectral data enables bathymetric retrieval through optical models. On the Ain River (France), multiple hyperspectral aerial campaigns with different sensors were conducted and processed to create bathymetric maps of the river for different flow conditions. In particular, a continuous bathymetric map was produced for a 20 km reach of the river with a median error of 20 centimetres for depths up to 2.5 metres. Despite the uncertainties of the models tested, the results are more robust spatially and over a wider range of depth and flow conditions than optical models based on traditional colour imagery.

Published
2022
Full Text
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9. Forest connectivity and water stress: characterization and mapping of the impact of channel incision on riparian forest status through remote sensing

Author

Godfroy, Julien, Lejot, Jérôme, Demarchi, Luca, Michel, Kristell, Piégay, Hervé, Environnement, Ville, Société (EVS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Wroclaw University of Environmental and Life Sciences, COST-CONVERGES, and ANR-17-EURE-0018,H2O'LYON,School of Integrated Watershed Sciences(2017)

Subjects
LiDAR, [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, Hyperspectral, [SDE]Environmental Sciences, [SDU.STU.GM]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geomorphology, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, Riparian Forest, Fluvial Remote Sensing, Water Stress
Abstract

International audience; The health of forests across the globe is a growing concern in a changing climate where droughts can lead to increased water stress. In a riparian context, forests rely on their hydrological connection to the river system. Connections can be affected by human pressures through channel incision and groundwater depletion as a result of dams or gravel mining in the riverbed. As such, assessing and monitoring the status and connectivity of riparian forests is important to better design preservation and restoration policies. In France, the Ain River is a tributary to the Rhône River where human activities in the 20th century have resulted in a riverbed incision. To assess the impact of the incision on riparian forest characteristics, airborne hyperspectral and LiDAR data were acquired over a reach including both incised and non-incised sub-reaches of the river. Coupled with field forestry surveys conducted by the French National Forestry Office, these remote sensing data were used to characterize each surveyed plot. Variations in species compositions within patches and individual preferences for drier or wetter soils can be linked to topographic information extracted from the LiDAR data, such as the elevation of each plot relative to the low flow water level. Canopy reflectance also discriminates fairly well between plots above or below the elevation separating the presence and absence of species related to wetter or drier soils through indices and spectral bands correlated with leaf water content. A map of the potential water stress in the riparian forest highlights an upstream – downstream connectivity gradient resulting from riverbed incision that has propagated downstream over the past 60 years.

Published
2022

11. Suivi scientifique du programme de restauration hydraulique et écologique du Rhône, un observatoire dynamique de l’état écologique du fleuve - Rapport d’état d’avancement 2019 - Hydromorphologie des lônes

Author

Riquier, Jérémie, Piégay, Hervé, Godfroy, julien, Tissot, Nicolas, Marteau, Baptiste, Environnement, Ville, Société (EVS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), EVS - UMR 5600, ANR-11-LABX-0010,DRIIHM / IRDHEI,Dispositif de recherche interdisciplinaire sur les Interactions Hommes-Milieux(2011), Environnement Ville Société (EVS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)

Subjects
[SHS.ENVIR]Humanities and Social Sciences/Environmental studies
Published
2020

12. Combined LiDAR and hyperspectral imagery to characterize the response of riparian communities to water availability: insights for climate change impact assessment

Author

Godfroy, Julien, Demarchi, Luca, Cui, Dandan, Michel, Kristell, Bizzi, Simone, Chormanski, Jaroslaw, Lague, Dimitri, Piégay, Hervé, Environnement Ville Société (EVS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), Michel, Kristell, Environnement, Ville, Société (EVS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SDE] Environmental Sciences, [PHYS.PHYS.PHYS-GEO-PH] Physics [physics]/Physics [physics]/Geophysics [physics.geo-ph], [SHS.GEO] Humanities and Social Sciences/Geography, [SDE]Environmental Sciences, [PHYS.PHYS.PHYS-GEO-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Geophysics [physics.geo-ph], [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography
Abstract

International audience; Recent developments in remote-sensing enable a continuous monitoring of riparian vegetation, a task that was traditionally reliant on resource-consuming field campaigns and is key for river management policies. Over the Ain River (France), a simultaneous acquisition of high-resolution hyperspectral and LiDAR data was conducted through EUFAR-funded HYMOSENS2 airborne campaign in order to assess the potential of such technologies for characterizing the ecological condition of the riparian corridor. The coupling of these datasets with in-field sampling of vegetation plots and complementary LiDAR data from other airborne campaigns was used to determine the environmental conditions (e.g., depth to water and overbank sedimentation over a 7 year period) and riparian vegetation structural characteristics of each sampled plot through LiDAR-derived parameters. An empirical growth model was established by linking the structural characteristics of the vegetation to its age, for each plot. Deviations to this model and variations in canopy height within a plot were found to be correlated to geomorphic indicators of connectivity such as overbank sedimentation or the depth to water. This hydrological disconnection of the vegetation which affects both plant growth and species distribution can be identified with hyperspectral data at the levels of the plot and of individual tree crowns through leaf water content. This research shows the applicability of multiple sources of airborne-sensed data for the monitoring of vegetation health in a riverine environment and the identification of water-driven stress and competition, which is a growing concern in a context of climate change.

Published
2019

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