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La Fig.C.2.a présente une comparaison pour un même profil longitudinal extrait à partir
des données SRTM 3 et des données ASTER GDEM (Advanced Spaceborne Thermal Emis-
sion and Reflection radiometer Global Digital Elevation Map). Les données altimétriques
ASTER sont créées à partir de paires d’images stéréoscopiques ASTER. La résolution hori-
zontale du SRTM 3 est de 90 m (3 arc secondes) et celle des données ASTER GDEM est de
30 m (1 arc seconde). La précision verticale du SRTM 3 est inférieure à 16 m et celle des
données ASTER GDEM est inférieure à 20 m dans 95% des cas. Le profil extrait à partir
des données SRTM 3 est représenté par la ligne verte. Le profil extrait à partir des données
ASTER est représenté par la ligne rouge. On observe que le profil longitudinal extrait à par-
tir des données SRTM est plus bruité que celui extrait à partir des données ASTER. Cette
observation peut être expliquée par plus faible résolution horizontale des données SRTM 3
par rapport aux données ASTER. Par ailleurs, si la largeur du chenal est plus petite que la
valeur du pixel du MNT, alors une altitude plus importante va être attribuée pour le pixel
donné. D’autre part, le SRTM 3 présente plus d’artéfacts liés à l’acquisition des images que
le MNT ASTER dans la région étudiée.
C.1.2 Données traitées
L’un des buts de cette étude étant de caractériser une déformation éventuelle de la marge
à l’aide des profils de rivières, la détermination des changements de concavité (ou knickpoint)
est essentielle à ce travail. Les données brutes étant bruitées, nous souhaitons obtenir le
signal le plus propre possible (le premier ordre), en respectant les données brutes. Plusieurs
traitements sont communément envisagés (Snyder et al. [2000] ; Wobus et al. [2006]). Ils sont
résumés sur la Fig.C.2.b, Fig.C.2.c, Fig.C.2.d.
Le premier traitement est le tracé manuel (Fig.C.2.b). La courbe est lissée de tout bruit
ou artefact. L’inconvénient de cette méthode est qu’elle est subjective et non reproductible.
Nous souhaitons trouver un traitement qui permet d’obtenir un résultat similaire et qui
soit reproductible par n’importe quel opérateur, connaissant les paramètres utilisés pour le
traitement.
200
Le deuxième traitement est l’utilisation de la moyenne glissante (Fig.C.2.c). Les «pics»