Académie de Guyane

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586 articles

LIDAR - Altération par l'eau à Autoire

Les élèves traitent des données LIDAR de la région d'Autoire pour construire un modèle numérique de terrain qu'ils comparent à celui directement visionné sur Géoportail. Ils mettent en évidence de l’altération chimique des roches en milieu karstique.{100}

7 juin

LIDAR - Évaluer un risque d’inondation avant/après catastrophe à la Bérarde (Isère)

Les élèves utilisent un modèle numérique de terrain et une photo aérienne d'avant la crue de la Bérarde pour identifier la dynamique d’une crue torrentielle en milieu montagnard (érosion, transport et dépôt de sédiments) et ils analysent les limites de la prévision des risques associés.{100}

7 juin

LiDAR - Identifier un risque de glissement de terrain : Mare à Poules d’Eau (La Réunion)

Les élèves téléchargent des données Lidar HD de la Mare à Poule d'Eau de la Réunion, les traitent avec un logiciel pour générer un modèle numérique de terrain et définissent les limites de la zone à risque dans le cirque de Salazie. Ils identifient le type de glissement de terrain et les (…){100}

7 juin

LIDAR - Modification des paysages lors de l’érosion / sédimentation

Les élèves récupèrent des données LIDAR et utilisentun logiciel pour générer un modèle numérique de terrain afin de montrer la modification du lit du cours d'eau de la Garonne, liée à l'érosion et à la sédimentation. Ils comparent la vue actuelle avec une plus ancienne grâce à (…){100}

7 juin

LIDAR_La gestion du risque incendie de forêt

Les élèves traitent les données LIDAR pour construire un modèle numérique de terrain afin de montrer comment préserver les services écosystémiques d’une forêt en anticipant le risque incendie dans la région du Puy-de-Dôme.{100}

7 juin

LIDAR - Reconstituer un contexte de collision lithosphérique à partir d’indices géologiques : l’exemple des Alpes

Les élèves utilisent les données LIDAR du Jura et des Alpes pour construire un modèle numérique de terrain avec Géoportail afin de mettre en évidence des structures caractéristiques des zones de collision et ainsi reconstituer l'histoire géologique de la région.{100}

7 juin

LiDAR - Identifier les facteurs de propagation du méga-feu de l'Aude en 2025

Les élèves étudient les mécanismes de propagation d’un incendie de forêt et le rôle de la structure verticale de la végétation dans l’intensification d’un feu. Ils exploitent un nuage de points LiDAR avec un système d'information géographique (SIG) pour discriminer différentes strates de (…){100}

7 juin

LiDAR_Identifier et cartographier l’aléa avalanche à partir de l’analyse du relief : l’exemple de Chamonix

Les élèves analysent le relief de la vallée de Chamonix à partir de photographies aériennes et de données LiDAR (modèle numérique de terrain) afin d’identifier les zones exposées à l’aléa avalanche et de cartographier le risque. Leur production est ensuite confrontée à la carte officielle de la (…){100}

7 juin