Session D8 - Suivi de l'état de la végétation dans les ouvrages de gestion des eaux pluviales

La végétation des jardins de pluie joue un rôle essentiel dans la régulation hydraulique, l'absorption des polluants, l'évapotranspiration et la stabilisation des sols, influençant directement la performance à long terme des solutions naturelles de gestion des eaux pluviales. Cependant, le fonctionnement continu de ces systèmes dépend fortement d'un entretien régulier. Afin d'évaluer la rapidité avec laquelle la structure de la végétation peut évoluer en l'absence d'entretien, cette étude examine la dynamique des communautés végétales d'un jardin de pluie aménagé sur un parking, âgé de cinq ans et auparavant bien entretenu, après l'arrêt de cet entretien pendant une saison de croissance. La végétation a été inventoriée durant l'été 2025 et comparée à la plantation initiale afin d'évaluer la persistance des espèces, les déplacements spatiaux et les schémas de succession émergents. Les résultats montrent un déclin marqué d'une espèce initialement plantée sur onze, contrastant avec l'expansion de trois espèces et l'établissement de 29 espèces locales spontanées. Globalement, l'étude souligne l'importance d'intégrer des stratégies de gestion continue de la végétation dans le fonctionnement des solutions naturelles de gestion des eaux pluviales afin de garantir un fonctionnement écologique résilient et une performance durable en matière de régulation hydraulique et de traitement de l'eau.

Les zones humides artificielles dépendent d’une végétation en bonne santé et d’un volume de stockage suffisant pour traiter efficacement les eaux pluviales. Pour les zones humides dont les performances de traitement sont médiocres, le contrôle en temps réel (RTC) des niveaux d’eau peut améliorer l’efficacité, mais son impact potentiel sur la végétation reste incertain. À Melbourne, en Australie, un problème fréquent de niveaux d’eau trop élevés pendant de longues périodes a entraîné une perte généralisée de végétation. Cette étude explore l’imagerie multispectrale par drone comme une alternative rapide et évolutive aux relevés de végétation, souvent laborieux, en offrant une résolution adaptée aux zones végétalisées de petits ouvrages. Des images haute résolution provenant de quatre vols ont été traitées pour générer des indices de végétation par différence normalisée (NDVI), des indices d’eau par différence normalisée (NDWI) et des couches multispectrales monocanal, utilisées à la fois pour évaluer le couvert végétal et entraîner des modèles Random Forest destinés à classifier le type et l’état de santé de la végétation. Les résultats préliminaires montrent une précision élevée sur les images utilisées pour l’entraînement et des performances modérées lorsqu’ils sont appliqués à d’autres dates de relevé. Dans un avenir proche, une baisse du niveau d’eau contrôlée par RTC sera mise en œuvre afin d’évaluer son effet sur la reprise de la végétation. Ces résultats démontrent le potentiel de la télédétection par drone pour soutenir une gestion adaptative des zones humides et constituent une base pour des analyses élargies, multi-saisonnières et multi-sites.

Les infrastructures bleues et vertes (BGI) sont de plus en plus déployées pour atténuer les impacts du changement climatique en milieu urbain, mais leur suivi à long terme demeure difficile avec des inspections manuelles coûteuses et peu scalables. Cette étude propose une chaîne d’évaluation automatisée combinant imagerie par drone, détection d’objets par apprentissage automatique, analyse multispectrale de la végétation et interprétation assistée par un modèle de langage. Des orthomosaïques RGB et multispectrales haute résolution sont analysées via un modèle Mask R-CNN afin d’identifier les contours des toitures végétalisées et les modes de défaillance courants, tandis que des indicateurs NDVI quantifient l’état de la végétation. Le modèle de langage synthétise ensuite les résultats structurels et végétatifs dans un diagnostic standardisé. Une démonstration préliminaire fondée sur des images UAV du Brandebourg confirme la faisabilité de l’approche et son potentiel pour des évaluations rapides et non invasives. Les prochaines applications sur des jeux de données de Malmö et Berlin permettront de valider la précision de détection et d’examiner la pertinence de cette méthode pour une gestion et une maintenance à grande échelle des BGI.

Les solutions fondées sur la nature (SfN) sont de plus en plus mobilisées pour la gestion des eaux pluviales urbaines, mais les communes disposent de peu d’outils pour localiser les facteurs externes susceptibles d’affecter leurs performances à long terme. Cette étude développe un cadre opérationnel pour la maintenance des SfN basé sur des proxys pour trois facteurs externes – feuilles mortes (LL), sédiments issus de surfaces non revêtues (SU) et accumulation de déchets (TA) – et les combine avec la cartographie de chemins de ruissellement de surface pour 139 GI à Trondheim (Norvège). Des cartes de points critiques ont été produites à partir de jeux de données disponibles, tandis que les chemins de ruissellement (0,5–5 ha de surface contributive) servent à classer les SfN selon leur proximité aux couloirs d’écoulement. Les résultats montrent des interactions complexes entre les LL, SU et TA, indiquant que chaque SfN est soumise à une combinaison spécifique de pressions. Seule une minorité de SfN se trouve à moins de 5 m des principaux chemins de ruissellement, ce qui en fait des ouvrages hydrauliquement stratégiques. L’analyse de quatre SfN distinctes montre comment la combinaison des cartes de facteurs externes et de ruissellement peut guider la planification saisonnière des inspections et des opérations de maintenance à l’échelle de la ville.