Publié le 15 juillet 2025

FIND - Dolines

Cartographie à l'aide de méthodes automatiques des dolines en Suisse. Administration bénéficiaire: swisstopo.

Contexte

Les dolines ou « emposieux » sont des dépressions en forme d'entonnoir caractéristiques des milieux karstiques. En Suisse, elles sont cartographiées sur les cartes nationales et géologiques par l'Office fédéral de topographie (swisstopo). Ces cartes sont basées sur les produits swissTLM3D et GeoCover respectivement. Malheureusement, ces inventaires sont très hétérogènes.

Extrait de la cartographie nationale et de GeoCover : on peut noter les différences entre le jeu de données du TLM (étoile brune) et celui de la géologie (rond bleu).

Comme il n'existe pas de définition standard en Suisse pour la caractérisation des dolines, leur cartographie est toujours soumise à l'appréciation des géologues et cartographes en charge. La mise en place d'une méthode de détection automatique permettrait d'accélérer et d’uniformiser la cartographie des dolines sur le territoire suisse. En effet, elle permettrait de définir les dolines sur la base de critères clairs et de limiter la variabilité due à l’évaluation par les experts aux contrôles des résultats.

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Ce projet a été mené en collaboration avec le Service géologique national de swisstopo.

Méthodologie

Dans ce projet, quatre méthodes ont été testées pour détecter automatiquement les dolines sur les différents sols lithologiques de Suisse. Onze zones d’intérêt ont été définies sur six différents types de lithologie. Toutes les méthodes se basent sur le traitement du modèle numérique de terrain swissALTI3D et leurs paramètres ont été optimisés pour chaque type lithologique sur la base de la vérité terrain établie par l’expert géologue du projet. Celle-ci est considérée comme précise mais non exhaustive.

Résultats

Les résultats ont été jugés par l’expert géologue comme satisfaisants, bien qu’incomplets, pour les zones d’évaporites, de dépressions sur roche meuble, de marnes sur karst dans le Jura neuchâtelois et de molasse. Ils étaient en revanche insuffisants et inutilisables pour les zones de karst nu, de marnes sur karst des Alpes, et de roches sédimentaires variées sur matrice calcaire. Même lorsque les résultats sont satisfaisants, l’expert souligne l’importance d’un travail de contrôle et de correction.

Selon les métriques, les résultats sont médiocres voire mauvais, avec un score F2 qui varie entre 0.27 et 0.81 pour la meilleure méthode sur chaque type de zone. Ceci est dû à deux limitations :

• La qualité de la vérité de terrain :  de très nombreuses dolines n’ont pas été digitalisées lors de la saisie de la vérité de terrain, notamment parmi les éléments les plus petits. De plus, la distribution des dolines digitalisées sur certaines zones était très inégale et peu représentative de leur distribution réelle.
• La portabilité des méthodes : les méthodes tirées de la littérature scientifique n’ont pas été développées pour les topographies présentes en Suisse. Elles avaient été testées et optimisées pour les plateaux karstiques du Jura français ou du karst d’Aggtelek en Hongrie. Le fait que ces méthodes puissent s’appliquer avec autant d’efficacité en Suisse grâce à une adaptation de leurs paramètres est discutable.

En conclusion, aucune automatisation satisfaisante ne peut être réalisée tant que la vérité terrain n'est pas exhaustive et cohérente. Dans ce projet, aucune définition claire des dolines, applicable à la numérisation à partir de vues aériennes, n'a été établie et aucune vérité terrain exhaustive n'a pu être produite. La première priorité pour améliorer les résultats serait d'améliorer la vérité terrain. Ensuite, la mise au point des méthodes de test pourrait être effectuée à nouveau, mais nous avons noté que les méthodes testées ici pourraient ne pas être adaptées à la géologie suisse. Il faudrait alors développer une nouvelle méthode automatique ou même, plus spécifiquement, utiliser l'apprentissage profond. L'apprentissage profond sur l'imagerie RVB a peu de chance de fonctionner correctement, mais trois bandes basées sur le traitement du MNT pourraient être un bon choix. Par exemple, le facteur de vue du ciel, l'ouverture ou la dominance locale pourraient être utilisés.

Ressources documentées

Tous les travaux du STDL sont publiés sous une license ouverte et nous vous encourageons à les utiliser dans vos projets.

• Documentation technique du projet

  Mapping sinkholes of Switzerland based on DEM processing

• Codes sources

  GitHub - Cartography of dolines in Switzerland with the use of methods of automatic detections

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