Télédétection Sentinel-2 et cartographie satellite

La télédétection satellite a longtemps été un outil réservé aux agences spatiales et aux grands laboratoires de recherche. Depuis le lancement du programme Copernicus par l'Agence spatiale européenne, les images Sentinel-2 sont devenues gratuites, libres et accessibles à tous les jours ou presque. Pour une collectivité, un bureau d'études ou un porteur de projet agricole, cela ouvre des possibilités d'analyse impossibles à reproduire avec des moyens terrestres classiques.

Dans cet article, je partage les fondamentaux pratiques de la cartographie satellite, les indices radiométriques que j'utilise au quotidien, et une étude de cas concrète menée sur Jakarta dans le cadre de mon Master G2M.

Sentinel-2 : l'imagerie satellite gratuite, libre et fréquente

Sentinel-2, opéré par l'ESA dans le cadre du programme Copernicus, embarque 13 bandes spectrales couvrant le visible, le proche infrarouge et l'infrarouge moyen. La résolution spatiale varie de 10 mètres pour les bandes principales à 60 mètres pour les bandes atmosphériques. Avec deux satellites en orbite (2A et 2B), la revisite d'un même point du globe descend à 5 jours, ce qui permet un suivi quasi continu des dynamiques territoriales.

Pour les analyses historiques longues, Landsat 8 et 9 (NASA/USGS) restent indispensables. Leur résolution de 30 mètres est moins fine, mais l'archive remonte à 1972, ce qui autorise des comparaisons multi-décennales impossibles avec Sentinel. Les données sont également gratuites via Earth Explorer ou Google Earth Engine.

Les indices radiométriques utiles (NDVI, NDWI, NDBI)

La force du satellite multispectral, c'est la combinaison de bandes pour révéler des informations invisibles à l'œil nu. Le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), calculé par (NIR - Red) / (NIR + Red), quantifie l'activité chlorophyllienne et permet de cartographier la vitalité de la végétation, de détecter les stress hydriques, ou de mesurer l'évolution d'une forêt.

Le NDWI met en évidence les surfaces en eau et l'humidité des sols, utile pour le monitoring des cours d'eau, zones humides et inondations. Le NDBI cible le bâti et permet de quantifier l'expansion urbaine. Le NBR, lui, identifie les zones brûlées après un incendie, avec un calcul de différence pre/post sinistre pour estimer la sévérité.

Étude de cas : analyse urbaine de Jakarta

Jakarta est une métropole de plus de 10 millions d'habitants confrontée à une expansion urbaine massive, des îlots de chaleur intenses et un affaissement du sol documenté. J'ai mené une analyse multi-temporelle Sentinel-2 sur cette zone pour mon mémoire M1, en croisant NDVI, NDBI et indices thermiques dérivés de Landsat 8. Le détail complet est documenté dans mon projet télédétection Jakarta, accompagné d'une base de données spatiale grande métropole structurée sous PostGIS, qui croise les couches télédétection avec données socio-économiques et infrastructures.

Les résultats mettent en évidence une corrélation forte entre densité bâtie, perte de végétation et intensification des îlots de chaleur urbains entre 2018 et 2024, avec des écarts thermiques jusqu'à 6°C entre quartiers verts et zones minéralisées.

Cas d'usage pour collectivités et bureaux d'études français

Les applications concrètes sont nombreuses. Pour une commune, suivre l'évolution des îlots de chaleur permet de prioriser les zones à végétaliser. Pour un syndicat de rivière, le NDWI multi-dates révèle l'évolution des bandes rivulaires et des assecs. Pour un exploitant agricole, le NDVI ciblé sur ses parcelles pilote l'irrigation et la fertilisation au plus juste. Les ONG environnementales s'en servent pour documenter la déforestation ou les atteintes à des zones protégées.

En tarification, une analyse satellite ponctuelle (1 date, 1 zone, livrables cartographiques et rapport) se situe entre 1 200 et 2 500 euros selon la complexité. Un suivi multi-dates (3 à 6 dates étalées sur 1 à 3 ans, comparaisons et indicateurs) tourne entre 3 000 et 5 000 euros. Les délais sont de 1 à 2 semaines pour une analyse ponctuelle, 3 à 6 semaines pour un suivi multi-dates.

Outils et workflow recommandés

Mon workflow combine Python (rasterio, GDAL, scikit-learn pour la classification supervisée) et QGIS pour la mise en page cartographique. Pour les gros volumes ou les analyses globales, Google Earth Engine reste imbattable : tout est calculé côté serveur, sans téléchargement. Sentinel Hub propose une API très propre pour intégrer des extractions à la demande dans des applications métier. Pour les téléchargements bruts, le Copernicus Open Access Hub (devenu Copernicus Data Space Ecosystem) reste la source officielle.

Un projet télédétection à mener pour votre territoire, votre exploitation ou votre étude d'impact ? Contactez-moi pour cadrer le besoin et le périmètre.