Study of the Mechanism of Slow Moving Landslides in Lebanon, Using Satellite Images and Geophysical Prospecting

par Aya Cheaib

Projet de thèse en Sciences de la Terre et de l'Univers et de l'Environnement

Sous la direction de Denis Jongmans et de Pascal Lacroix.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale terre, univers, environnement (Grenoble) , en partenariat avec Institut des Sciences de la Terre (laboratoire) depuis le 05-04-2018 .


  • Résumé

    Les glissements de terrain constituent un danger répandu à la surface de la Terre, avec de grands impacts socio-économiques à travers les dégâts causés aux environnements naturels et humains. Le glissement de terrain est également un processus géomorphologique fréquent de surface qui contribue au budget global de masse de construction topographique, interagissant avec les précipitations et les tremblements de terre à travers des mécanismes complexes de frottement basal et de dommages en masse. Les interactions combinées avec ces différents forçages externes sont encore en débat et la compréhension de ces effets nécessite l'étude de la cinématique des glissements de terrain dans différents contextes climatiques et tectoniques. Le Liban est un pays où de nombreux citoyens vivent dans des zones où le gaspillage de masse a le potentiel de tuer des gens et de détruire des propriétés (Kfarnabrakh, Beisarieh, Hammana, Fallouga, Aqoura, Hezerta, etc…). Le contraste de la climatologie entre l'est et l'ouest du pays, ainsi que le risque sismique, l'en fait un domaine intéressant pour étudier l'effet combiné des pluies et de la sismicité sur le développement des glissements de terrain. Par conséquent, cette thèse vise à détecter les glissements de terrain actifs à l'échelle du pays, surveiller et caractériser certains d'entre eux en utilisant des techniques de télédétection, de géologie et de géophysique dans le but de mieux comprendre l'évolution spatiale et temporelle des glissements de terrain libanais, et par la suite les forçages externes qui conduisent leur cinématique. Le travail sera divisé en deux étapes principales. La première étape consiste à traiter les images satellitaires optiques de résolution moyenne (Landsat8, Sentinel2) sur tout le territoire afin de détecter les glissements de terrain actifs et d'analyser leur vitesse en fonction des facteurs internes (pente, géologie ...) et des forçages externes (précipitations, failles actives). Ensuite, des images satellites de très haute résolution (KVR-1000, Ikonos, Quickbird, Geoeye, SPOT6 / 7, Pléiades) seront traitées à l'échelle régionale pour des zones sélectionnées afin de surveiller l'évolution temporelle des glissements de terrain sur la période de 1994-2018. De plus, une analyse de la distribution spatiale des glissements de terrain lents sera réalisée afin d'améliorer nos connaissances sur l'effet combiné de la pluie et de la sismicité sur la cinématique des glissements de terrain. Dans un second temps, la prospection géophysique (tomographie sismique, profils EM, radar) et l'étude géologique détaillée de certaines zones d'intérêt nous permettra de visualiser la structure interne des glissements de terrain (lithologie, fractures, propriétés mécaniques, hétérogénéités, ...) afin de comprendre leur mécanisme et leur évolution dans le temps (observé au cours des 2 dernières années) ainsi que d'identifier leurs facteurs déclenchants (précipitations, ..).

  • Titre traduit

    Étude du mécanisme des glissements de terrain lents au Liban, à l'aide d'images satellitaires et de prospection géophysique


  • Résumé

    Landslides constitute a hazard that is widespread on the Earth's surface, with large socio-economic impacts through damage caused to the natural and human environments. Landslide is also a frequent surface geomorphological process that contributes to the global mass budget of topography building, interacting with rainfalls and earthquakes through complex mechanisms of basal friction and bulk damage. Combined interactions with these different external forcings are still in debate and the understanding of these effects requires to study landslides kinematics in various climatic and tectonic contexts. Lebanon is a country where many of the citizens live in areas where mass wasting has the potential to kill people and destroy property (Kfarnabrakh, Beisarieh, Hammana, Fallouga, Aqoura, Hezerta, etc…). The contrasted climatology between the eastern and western part of the country, as well as the seismic hazard, makes it an interesting area to study the combined effect of rainfalls and seismicity on the landslide development. Therefore, this thesis aims to detect active landslides at the country scale, monitor and characterize some of them using remote sensing, geological and geophysical technics to better understand the spatial and the time-development of the Lebanese landslides, and subsequently the external forcings that drive their kinematics. The work will be divided into two main steps. The first step is to process optical satellite images of medium resolution (Landsat8, Sentinel2) over the entire territory in order to detect the active landslides and analyze their velocity in regards with internal factors (slope, geology...) and external forcings (rainfall, active faults). Then, satellite images of very high resolution (KVR-1000, Ikonos, Quickbird, Geoeye, SPOT6/7, Pléiades) will be processed at a regional scale for selected areas to monitor the time evolution of the landslide displacement over the 1994-2018 time-period. Moreover, analysis of the spatial distribution of the slow-moving landslides will be done to improve our knowledge on the combined effect of rainfall and seismicity on the landslides kinematics. In the second step, geophysical prospecting (seismic tomography, EM profiles, radar) and detailed geological survey on some areas of interest will allow us to image the internal structure of landslides (lithology, fractures, mechanical properties, heterogeneities, ...) in order to understand their mechanism and their time-development observed within the last 2 years as well as identifying their triggering factors (rainfall, ..).