In SebastienBoutry/lakemetrics: Metriques morphologiques des lacs

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

Préambule

Installation de {lakemetrics}

La version du paquet {lakemetrics} peut se télécharger via le site Github pour cela on aura besoin du paquet {remotes}:

remotes::install_github("SebastienBoutry/lakemetrics")

Le paquet {lakemetrics}

Paquets nécessaires pour ce document

Les paquets suivants {ggplot2} et {ggsn} sont nécessaires pour les réprésentations graphiques.

require(ggplot2)
# library(kableExtra)
library(gt)
require(magrittr)
require(ggsn)
require(lakemetrics)

Quelques définitions

Une masse d'eau (ME) est un lac ou un ensemble de lacs. Un bassin versant (BV)

Présentation du jeu d'exemple

Un lac ayant une forme proche d'un disque (Lac Chauvet).

data(lac)
data(bv)
graph <- ggplot()+
    geom_sf(data=bv)+
  geom_sf(data=lac,fill="lightblue")+
  theme_minimal()
print(graph)

Morphologie du lac

Classe dans l'ordre décroissant les lacs selon la surface en eau d'un même ensemble de masse d'eau.

Périmètre de la masse d'eau ou longueur du trait de côte

shoreline<- shoreline_lake(lac)
print(shoreline)

Aire de la masse d'eau

area <- area_lake(lac)
print(area)

Shoreline developpement index (SDI)

$SDI=\frac{Shoreline}{2\sqrt(\piArea)}$

Si le $SDI$ est proche de $1$ alors la masse d'eau est de forme de disque et au contraire plus le $SDI$ est grand plus le périmètre est considéré comme sinueux.

sdi <- sdi_lake(lac)
print(sdi)

Ligne de base ou longueur maximale de la masse d'eau

A partir de la forme de la ME on définit la longueur maximale que l'on rencontre.

Largeurs équidistantes d'une distance le long de la ligne de base

Largeur minimale à partir de la ligne de base

...

Méthode de Jensen

La méthode de Jensen est une méthode géométrique de positionnement d'unités d'observation sur la masse d'eau. Cette méthode est utilisée dans les protocoles mises en place par l'équipe ECOVEA - Inrae (ex Irstea) afin d'étudier les communautés de macrophytes ou de phytobenthos sur la masse d'eau.

Plusieurs étapes :

• détermination du nombre de transects de base minimal (NTBM)

data(nbr_transect_base)
gt::gt(nbr_transect_base)

• le nombre de transects de base (NTB)

$NTB=NTBM+\frac{Shoreline-Sminis}{Smini}$

• le coefficient de correction correspond au shoreline developpement index (SDI)

$SDI=\frac{Shoreline}{2\sqrt(\piArea)}$

• le nombre de transects à retenir

$NbrTransects=SDI*NTB$

Exemple

data(lac)
baseline <- linemax_lake(lac)
transects <- transects_ibml(lac,baseline)
graph <- ggplot(data=lac)+
  geom_sf(fill="lightblue")+
  geom_sf(data=transects,aes(col=classe))+
  #ggsn::north(data=lac, location = "bottomright", symbol = 15) 
  theme(legend.position = "bottom")
print(graph)

transects |> 
  dplyr::filter(classe %in% "transects") |> 
  sf::st_buffer(dist=0.01) |>
  sf::st_cast("MULTILINESTRING") |> 
  sf::st_intersection(lac |> 
                        sf::st_transform(2154) |> 
                        sf::st_cast("MULTILINESTRING")) |> 
  sf::st_cast("POINT")

Influence de l'occupation du sol

SebastienBoutry/lakemetrics documentation built on April 25, 2023, 10:34 p.m.