Appui de la télédétectionpour l'étude du paludisme :de l'acquisition des données aux mécanismes de transmission

Bilan 2008-2013Perspectives

1er atelier du sous-groupe télédétection du GIS IRISTA, Cayenne, 15-16 avril 2014

Aurélia Stefani (UAG/EPaT, IPG)Emmanuel Roux (IRD/ESPACE-DEV)

Isabelle Dusfour (IPG)

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Paludisme en GuyaneUne situation épidémiologique qui évolue

3450 cas/an

1400cas/an

[Tarantola et al. « Le paludisme en France : métropole et outre-mer » Médecine et maladies infectieuses, 2011]

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Paludisme en GuyaneUne situation contrastée sur le territoire

[Carme et al. « Update on the epidemiology of malaria in French Guiana », Médecine Tropicale: Revue Du Corps De Santé Colonial, 2009]

75% des 230 000 habitants ≃ uniquement cas importés

Années 2000 : Taux d'incidence dépasse 50% parmi enfants de Camopi(chute après 2009)

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PaludismeUne maladie sans frontière

Amapá, BR

Suriname

Guyane, FR

5

PaludismeUne maladie sans frontière

Amapá, BR

Suriname

Guyane, FR

Oiapoque

[CIRE Antilles-Guyane. Bulletin de veille sanitaire — N° 1-2 / janvier-février 2012, Spécial paludisme dans les Antilles et en Guyane]

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Télédétection et paludismeJustifications

Caractérisation

– Des niches écologiques des vecteurs

– Des activités humaines

– Des interactions hommes-vecteurs

⇒ vers le risque de transmission

Outil de coopération régionale

[Revue de littérature : Stefani et al., Malaria Journal, 2013]

7

© CNES/SPOT imageSEAS-Guyane

Quelles données, pour quelles applications ?

● SPOT couleur, 10m→Cartes d'occupation du sol– Classifications non-supervisées basées pixels + Post-traitements tenant

compte des relations spatiales entre « objets » [Roux et al., 2013]– Classifications supervisées (Projet OSE-Guyamapá)

● Pléiades, photographies aériennes (BD-Ortho)→Géolocalisation du bâti, délimitation des quartiers (Saint-Georges et Oiapoque)

Photo-interprétation, numérisation manuelle

● Produits « dérivés » : BD-Carthage (DEAL, ONEMA, IGN), BD-Topo (IGN), SRTM (USGS) →Topographie, Hydrographie

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Zones d'étude

Antecume Pata

SURINAME

Apatou

AMAPÁ

GUYANE

Cayenne

Cacao

Saint-Georges

Régina

OiapoqueCamopi

Vila Brasil

9

De la caractéris

ation enviro

nnementale à la connaissance

Étude des facteurs de risque de

environnementaux

Contributions

Caractérisation objective de

l'environnement, du paysage

Planification objective des captures d'anophèles,

stratification

Indicateurs spatialisés du risque

environnemental

Vers des systèmes d'information

intelligents pour la diffusion de données et

de connaissances

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Caractérisation objective de l'environnement

● ProblématiqueQuel rayon de caractérisation du paysage autour de sites d'intérêt ?

● ObjectifIdentifier objectivement le rayon au regard des données d'incidence et d'occupation du sol

● MéthodeGénération et choix de modèles

● Résultats400m pour P. falciparum à Camopi

[Stefani et al., Int. J. Health Geographics, 2011]

R= ?

11

Planification objective des captures d'anophèles

12

Planification objective des captures d'anophèles

● ProblématiqueMéconnaissance des espèces d'anophèles potentiellement vectrices

● ObjectifIdentifier objectivement les sites de capture des anophèles pour l'inventaire des espèces à Cacao

● Méthode– Identification/caractérisation de grands types paysagers significativement

différents et représentatifs de la zone d'étude

– Échantillonnage stratifié

● Résultats– Identification de 2x6 sites de collectes

– 10 espèces collectées et validation de la méthode

– Démonstration du rôle primordial de l'occupation du sol dans la structuration spatiale des espèces d'anophèles [Roux et al., BMC Ecology, 2013]

13

Facteurs de risque liés à l'environnement

14

Facteurs de risque liés à l'environnement

● Problématiques– Quels paramètres environnementaux associés à l'incidence d'accès

palustres ?

– Quel rôle relatif de l'environnement/autres facteurs, à quelle échelle ?

● Méthodes– Identification de patterns spatiaux multi-échelles dans les données d'incidence

– Caractérisation composition ET structure de l'occupation du sol

– Corrélations, méthodes factorielles

● Résultats– Facteurs de risque : dans les 400m, proportion de forêt dense et de végétation

haute, fragmentation du paysage, longueur de « crique »

– Facteurs « protecteurs » : dans les 400m, proportion de sol nu, d'eau « profonde », nombre de carbets

[Stefani et al., 2011a, 2011b ; Roux et al., 2012]

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Indicateur spatialisé du risque environnemental

[Stefani et al., 2013 ; Li, 2013]

● ProblématiquesQuel indicateur synthétique, spatialisé, de risque associé à l'occupation/usage du sol pour un suivi dans le cadre d'un observatoire ?

● Méthodes– Modèle de risque issu de nos travaux et d'une revue systématique de la

littérature

– « Traduction » du modèle au moyen de la combinaison de métriques paysagères

● Résultats– En cours de validation ...

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Vers des systèmes d'information “intelligents”

● ProblématiquesComment inciter/faciliter l'exploitation de données environnementales obtenues par télédétection pour l'étude des systèmes éco-épidémiologiques, au regard :

– de la quantité/hétérogénéité/complexité des données environnementale et sanitaire ?

– de la somme de connaissances nécessaire à une « bonne » utilisation en santé ?

● Méthodes– Systèmes d'informations interopérables de diffusion des données et des

connaissances :

● Géo-catalogue Guyamapa● Observatoire National Climat-Santé de la FIOCRUZ● Projet GEOSUD● Pôle THEIA (Responsables thème santé : A Tran, C Vignolles, N Martiny, E Roux)

Perspectives : Formalisation des connaissances pour l'intégration de données hétérogènes, l'aide aux utilisateurs

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Limites de l'imagerie optique SPOT en Guyane

● Ennuagement(Nécessité de traiter 5 images SPOT5 pour caractérisation quasi-complète de l'occupation du sol à Cacao)

Pas de caractérisation saisonnière de l'environnement

Obtention difficile d'images exploitables à des dates spécifiques

SPOT5, Cacao, Copyright CNES/SPOT-Image, SEAS-Guyane

11/09/2009 22/08/2009

......

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Limites de l'imagerie optique SPOT en Guyane

● Couvert végétal

Pas de caractérisation directe de certains milieux propices au développement larvaire des anophèles : forêts inondées de bas fonds (igapós), criques, ...

Bas-fond dans le quartier Paraiso d'Oiapoque (densité d'anophèle et nombre de cas élévés)

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Limites de l'imagerie optique SPOT en Guyane

● Coûts de traitement (ressources informatiques, temps, personnel, ...)– Mise à jour des informations, même annuelle, difficile

avec les approches supervisées « classiques »

– Pas de méthode automatique de traitement et d'interprétation

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Autres sources de données envisagées

● Radar– Indépendant du couvert nuageux

– En fonction des longueurs d'onde : identification de zones humides sous couvert végétal

=> caractérisation de la dynamique spatio-temporelle saisonnière des zones humides

● Radars altimétriques (TOPEX-Poséidon, ERS, JASON, ENVISAT, Saral-Altika) et données de précipitations (TRMM, GsMAP , CMORPH et PERSIANN)

=> séries temporelles spatialisées de données hydro-météorologiques

● Imagerie optique, calibrée et de hautes résolutions spatiale et temporelle pour la mise en place de méthodes automatiques (Landsat, Sentinel 2)

● Traitements d'images de très haute résolution spatiale (Pléiades) pour la caractérisation des quartiers urbains et péri-urbains de SG et d'Oiapoque

=> densité de population, conditions de vie et vulnérabilité

● Données « dérivées » : Orpaillage (OAM)

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Programmes de recherche et de coopération● Programme Bio-écologie des anophèles vecteurs du paludisme à Cacao, Guyane française

– Financement : Secrétariat d'État à l'Outre Mer (SEOM)

– Coordination : Institut Pasteur de la Guyane (Isabelle Dusfour)

– Collaboration : IRD/ESPACE-DEV● Programme Observation Spatiale de l’Environnement transfrontalier Guyane – Brésil (OSE-Guyamapá)

– Financement : PO-Amazonie, Europe, Région Guyane, IRD, CNES, CLS, INPE

– Coordination générale : IRD/ESPACE-DEV (Jean-rançois Faure et Christophe Charron), IEPA (Valdenira Ferreira dos Santos)

– Coordination groupe « indicateur environnementaux de risque de transmisison de du paludisme : IRD/ESPACE-DEV (Emmanuel Roux), IEPA (Allan Kardec Ribeiro Galardo)

– Collaboration : multiples partenaires français et brésiliens, dont IRD, IPG, EpaT, IEPA, LACEN-AP● Programme inventaire, cartographie et analyse spatiale des données de paludisme dans la région

transfrontalière de l’Oyapock (Guyane française et Amapá, Brésil)

– Financement : OHM-Oyapock (Labex DRIIH)

– Coordination : UAG/EPaT (Aurélia Stefani)

– Collaboration : IRD/ESPACE-DEV● Programme Regional Epidemiological Landscape Amazon Information System (RELAIS)

– Financement : CNPq/INCT

– Coordination générale : IRD/ESPACE-DEV (Laurent Durieux), FIOCRUZ (Denise Pires Carvalho)

– Collaboration : multiples partenaires français et brésiliens, dont IRD, FIOCRUZ

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RéférencesArticlesGirod, R, Roux, E, Berger, F, Stefani, A, Gaborit, P, Carinci, R, Issaly, J, Carme, B, et Dusfour, I. « Unravelling the relationships between Anopheles darlingi (Diptera: Culicidae) densities, environmental factors and malaria incidence: understanding the variable patterns of malarial transmission in French Guiana (South America) ». Annals of Tropical Medicine and Parasitology 105 (mars 1, 2011): 107 122. ‑doi:10.1179/136485911X12899838683322

Stefani, A, Roux, E, Fotsing, J-M, et Carme, B. « Studying relationships between environment and malaria incidence in Camopi (French Guiana) through the objective selection of buffer-based landscape characterisations ». International Journal of Health Geographics 10, nᵒ 1 (2011): 65. doi:10.1186/1476-072X-10-65

Roux, E, Stefani, A, Carme, B. Characterisation of multi-scale patterns of Plasmodium falciparum malaria incidence in children of Camopi, French Guiana, by means of remotely sensed data. In proceedings of the XVth Symposium of the Latin American Society for Remote Sensing and Spatial Information Systems (SELPER), Cayenne, French Guiana, 19-23 November, 2012

Stefani, A, Dusfour, I., Corrêa, A. P. S. A., Cruz, M. C. B., Dessay, N., Galardo, A. K. R., Galardo, C. D., Girod, R., Gomes, Gurgel, H. C., M. S. M., Lima, A. C. S. F., Moreno, E. S., Musset, L., Nacher, M., Soares, A. C. S., Carme, B. and Roux, E. Land cover, land use and malaria in the Amazon. A systematic literature review. Malaria Journal, 12:192

Roux, E., Gaborit, P., Romaña, C A, Girod, R., Dessay N. and Dusfour, I. Objective sampling design in a highly heterogeneous landscape - characterizing environmental determinants of malaria vector distribution in French Guiana, in the Amazonian region. BMC Ecology, 13:45

ThèsesAurélia Stefani. Epidémiologie du paludisme et environnement : étude de deux populations amérindiennes de l'est et de l'ouest guyanais. École doctorale pluridisciplinaire de l'UAG. Soutenue le 18/10/2011 à Cayenne

Zhichao Li. Caractérisation des relations entre pédopaysages, occupation du sol et distribution spatiale des maladies vactorielles dans un environnement en évolution – Application au paludisme dans la région Amazonienne. Ecole doctorale SIBAGUE (UM2). En cours

Mémoires de masterGilles Grisard. Étude de la distribution spatiale des espèces de moustiques anthropophiles dans l'île de Cayenne et mise en relation avec l'environnement urbain. Master 2 SIG3T de l' Université de Montpellier 2, 2009

Nicolas Villemant. Inventaire et cartographie des données épidémiologiques du paludisme à la frontière franco-brésilienne. Master 2 Carthagéo, Univ. Paris 1, ENSG, 2013

Zhichao L.: Cartographie de l'occupation du sol et construction d'indicateurs de risque de transmission du paludisme à la frontière franco-brésilienne. Master 2 Géomatique de l' Université de Montpellier 2, 2013