Chapitre II : Synthèse des méthodes et des techniques de
suivi du trait de côte
29
trait de côte visuellement soit sur l’écran ou sur une photo éditée sur un support papier.
Cependant il faut choisir l’indicateur du trait de côte convenable au préalable, et de reporter la
photographie aérienne ou satellite choisi sur une couche. L’effectuation du même procédé
pour des photographies la même zone, acquises à différentes années permet de suivre
l’évolution de la frange côtière. Cependant il est vivement conseillé de faire recours à des
experts et des compagnes de terrain durant l’opération.
II.2.Les méthodes statistiques :
II.2.1.Analyse par la fonction orthogonale empirique (FOE):
La fonction orthogonale empirique (FOE), est une méthode statistique également connue sous le
nom d’Analyse en Composante Principale (ACP), fournit une technique permettant de séparer la
variabilité spatiale de la variabilité temporelle des données de profil de plage. Une description
détaillée de la méthode se trouve dans les manuels de statistiques (par exemple, DAULTREY,
1976; JACKSON, 1991). En bref, si une fonction x = (ho, y, t) représente l’adaptation d’une
ligne de contour littorale à une ligne particulière (ho), cette fonction peut alors être définie
comme une combinaison linéaire de fonctions propres de spatialité rare, en (y), et fonctions
propres temporelles, cn (t), par ...
𝑥(𝑦 𝑖 , 𝑡 𝑗 ) = ∑ 𝑒 𝑛 (𝑦 𝑖 )𝑐 𝑛 (𝑡 𝑗 ) (λ 𝑛 𝑛 𝑦 𝑛 𝑡 )
2
(1)
Où x est la direction au large, ny est le nombre de points dans la direction de la ligne littoral, nt le
nombre de campagnes effectuées pour mesurer la courbe du littoral et λn c’est la valeur propre
associée à la nième fonction propre. Les fonctions propres sont classées en fonction du
pourcentage de la variabilité qu'elles expliquent. Cette variabilité est représentée par la valeur
quadratique moyenne des données. Parfois (WINANT et al, 1975), la valeur moyenne revêt une
importance telle que, pour expliquer la variabilité, elle doit être supprimée des données initiales
afin de permettre une identification plus précise d’autres changements plus modestes mais
importants. Ensuite, le VQM se transforme en Variance. La première fonction propre explique la
majeure partie de la valeur carrée moyenne des données, la seconde fonction propre explique la
plus grande partie du VQM restant, etc. De plus, selon AUBREY (1978, 1979), bien qu’il n’y ait
aucune raison de penser à l’avance que les fonctions propres représenteront un processus
physique, vous pouvez observer que le sable est déplacé en réponse au forçage des vagues. On
peut donc espérer que, puisque le forçage des ondes fournit l'essentiel de la variabilité, les
fonctions propres le refléteraient. En examinant les structures spatiales et temporelles des