Télédétection et modélisation spatiale

Les moustiques sont vecteurs de nombreux agents pathogènes responsables de maladies, telles que le paludisme, la dengue, le chikungunya ou la fièvre jaune. Selon l’Organisation mondiale de la santé, ils provoquent plusieurs centaines de milliers de décès chaque année. Ils sont aussi à l’origine de zoonoses, comme la fièvre de la vallée du Rift et la fièvre du Nil occidental.

Dans ce contexte, les besoins en outils opérationnels permettant d’orienter les actions de surveillance et de contrôle sont importants, à la fois dans les pays du Sud — les zones tropicales et subtropicales sont les plus touchées par les maladies causées par les moustiques —, mais également dans les pays du Nord, où l’installation de nouvelles espèces comme le moustique-tigre augmente le risque d’émergence de maladies. Pour répondre à ces besoins, les images d’observation de la Terre présentent un fort intérêt : la distribution dans l’espace et la dynamique temporelle des moustiques sont influencées par des variables climatiques (températures, précipitations, humidité) et environnementales (disponibilité de zones en eau, végétation), dont les indicateurs peuvent être dérivés d’images satellite.

De nombreuses études récentes ont permis de développer des méthodes innovantes couplant télédétection et modélisation spatiale pour prédire la dynamique spatiale et temporelle des moustiques vecteurs et des maladies associées. Au-delà de l’étude de faisabilité, certaines de ces méthodes ont abouti à des outils et à des chaînes de traitement aujourd’hui opérationnels, utilisés par les acteurs de santé publique et les opérateurs chargés de la lutte antivectorielle.

Cet ouvrage, destiné aux étudiants et aux chercheurs comme aux acteurs de santé publique, présente une synthèse de ces travaux de recherche et de ces outils.

Consulter la préface de Didier Fontenille, Entomologiste médical, directeur de recherche IRD, UMR MIVEGEC (université de Montpellier, IRD, CNRS)

Cet ouvrage est disponible en version anglaise : Remote Sensing and Spatial Modelling