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Villes en Méditerranée : nouvelles représentations

De Jérusalem à Tunis

Présentation de l’atlas satellitaire de huit métropoles méditerranéennes
From Jerusalem to Tunis: Satellite Atlas of Eight Mediterranean Cities
Régis Darques
p. 107-145

Abstracts

As an answer to the authors who have participated in the drafting of this volume, an atlas of eight major Mediterranean cities has been developed. The purpose of this work is to ground breaking illustrations of metropolitan areas. These are intended to resonate with the writers’ words, descriptions and personal experiences. In the absence of any available vector maps, different sets of satellite images were selected and processed. For each metropolis, we defined three mapping scales: old town, historic city, current urban area. Photo-interpretation spontaneously tallies with the experimental approach adopted by novelists and essayists. Cities escape streamlined frameworks, they spread beyond the frontiers that others have designed for them, and their complexity makes most usual words obsolete. Through the landscapes they depict and decrypt, and beyond standard clichés, imagery and literary papers use their cunning abilities to team up and produce new portraits of the city.

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Full text

Mediterranean, Algiers, Athens, Barcelona, Beirut, Istanbul, Jerusalem, Nicosia, Tunis

1 - Prolégomènes

1Représenter les grandes villes méditerranéennes est un défi qu’écrivains et cartographes tentent de relever du mieux qu’ils peuvent. Contrairement aux écrits, d’emblée soupçonnés de partialité, la cartographie est généralement considérée comme une entreprise d’objectivation. Aux élans littéraires et aux rêveries poétiques, la carte opposerait la rationalité sèche du réel mesurable, endossant par là même un habit scientifique que peu de personnes sont a priori tentées de lui disputer.

2Pourquoi donc proposer un atlas satellitaire en regard d’écrits littéraires ? Ce projet contradictoire n’est-il pas voué à l’échec ? Audrey Camus et Rachel Bouvet peuvent légitimement demander : « Est-ce la convoitise ou le désir dhospitalité qui pousse ainsi les savants austères à localiser les topographies imaginaires ? Sagit-il de faire durer le plaisir de lémerveillement ou de donner une réalité matérielle à nos chimères ? » (CAMUS et BOUVET, 2011). Plusieurs réponses peuvent être apportées à ces interrogations. Convenons tout d’abord qu’un présupposé sous-tend la discussion. Piégés dans une dualité irréconciliable, deux mondes s’opposeraient : le monde libre des auteurs littéraires et celui, contraint, des scientifiques « austères ».

3Cette dialectique n’est pas la mienne. Le présent atlas démontre que les algorithmes les plus rigoureux appliqués à des bases de données patiemment élaborées à partir d’outils extrêmement sophistiqués peuvent déboucher sur des représentations du territoire dont la dimension esthétique est difficilement récusable. Les cartes nous invitent, aussi bien que les textes, à rêver. L’inventivité du cartographe se nourrit de son imagination et sa dextérité doit tout autant à son intuition qu’à la rigueur de sa méthode.

4Le descriptif technique des opérations mathématiques proposé ci-après laissera transparaître que des choix (arbitraires ?) ont été effectués à chaque étape de la préparation des documents. Doigté, œil, savoir-faire, et autres compétences artisanales ne sont pas étrangers au processus de mise en carte. Dans les interstices des procédés se glissent incertitude et doute. Entre lieux imaginaires, topographies romanesques et territoires cartographiés, la frontière est plus floue qu’on ne le dit.

5Les techniciens de la carte savent pertinemment que leurs réalisations peuvent être fausses accidentellement ou substantiellement (au sens aristotélicien). Introduire des informations erronées et simuler l’apparence du vrai est chose aisée (MONMONIER, 1991, WOOD et FELS, 2008). On ne saurait ignorer le fait que, au cours des dernières années, l’application massive d’algorithmes de plus en plus complexes dans la chaîne de traitement de l’information numérique n’a fait qu’accentuer les risques de dérive. Ainsi, face aux multiples formes de déviation et de détournement possibles, texte et carte ne diffèrent pas : tous deux proposent des lectures discutables du monde réel. Pour se forger une opinion, il faudra bien se résoudre à lire entre les lignes et entre les signes.

6À la fois écrivain et cartographe, Gunnar Olsson pense que « nous traçons notre chemin à travers l’inconnu en dessinant des cartes invisibles de l’invisible [invisible maps of the invisible] et en suivant des compas culturels dont l’aiguille pointe non pas vers l’existence physique du pôle Nord magnétique, mais vers le minimum social du tenu pour acquis culturel » (OLSSON, 2007). Il est parfaitement reconnu aujourd’hui par les spécialistes que la carte est un outil culturel et politique d’une redoutable efficacité (CRAMPTON, 2001, 2010). La sémiologie graphique, à travers ses méthodes et modèles, utilise de multiples repères spatiaux qui sont autant de marqueurs cognitifs. Points, lignes, surfaces, taille, valeur, grain, couleur, orientation et forme définissent un langage (BERTIN, 2005). La combinaison infiniment variée de ces signes permet d’échafauder un système sophistiqué de représentation du monde. Le lien sémiologique texte-carte est tel que certains n’hésitent pas à avancer que le sens d’une carte réside non seulement dans la carte elle-même, mais dans la relation au texte écrit dont elle dépend (ROBINSON et PETCHENIK, 1976 ; HARLEY, 2001). Autrement dit, la carte n’a pas d’existence propre. Elle déploie tout son potentiel en lien avec un discours.

7Une fois admise cette relation intrinsèque, il n’en reste pas moins vrai que rien n’est plus ennuyeux qu’une carte conventionnelle ou qu’un texte convenu. Le « compas » m’a donc guidé vers l’élaboration de documents originaux, seul moyen d’échapper aux mornes plaines cartographiques dont les géants d’internet veulent nous rendre captifs. À la standardisation des discours et des images, il était trop tentant de substituer des représentations hétérodoxes. Les villes le méritent.

8Les dimensions impressionnantes des plus grandes cités méditerranéennes ont nécessité l’adoption d’une méthodologie spécifique. Les régions urbaines actuelles sont tellement diverses, bigarrées et composites que l’expérience humaine ne parvient plus à les embrasser. Faute de vision globale, discours et cartes sont fragmentaires et fragmentés. La carte éclatée répond à la mosaïque de nos vies vécues, prisonniers que nous sommes (citoyens-habitants) d’espaces balisés, attirés par les mêmes projecteurs (spotlights) qui nous détournent des territoires invisibles, des non-lieux (AUGÉ, 1992).

9Entre le nulle part et l’ici et maintenant (no-where, now-here) (OLSSON, 1991), il fallait trouver une voie intermédiaire. Chez les géographes contemporains, la carte peut être à la fois absente et omniprésente (BORIA, 2013). Omniprésence de l’outil qui guide nos pas et géolocalise tout objet physique à la surface du globe ; absence symétrique des discours socio-politiques d’urbanistes indifférents aux cartes. Lorsqu’elles existent, les représentations des territoires oscillent entre hyper-classicisme et hyper-innovation, amateurisme du trait de plume et professionnalisme des géosciences numériques, microscopie obsessionnelle et macroscopie indifférente.

10La production cartographique a cédé au dualisme local‑global en sacrifiant les échelles intermédiaires. La rareté relative des atlas urbains n’a donc rien d’étonnant. La tentation des deux extrêmes a pour conséquence de stériliser la production graphique, ou du moins de la neutraliser. Certes, on peut encore trouver sur les étagères des librairies quelque atlas urbain, mais l’usage du terme « atlas » est souvent impropre. Il est certain en tout cas que les ouvrages consacrés à l’étude de plusieurs métropoles sont rares. L’analyse pluridisciplinaire à l’honneur ces dernières années dans les milieux académiques n’a étonnamment pas eu pour effet de multiplier les cartographies comparées. Le trans‑disciplinaire s’accommode mal du trans-spatial.

11Lorsque l’unité de l’urbain ne fait plus sens, la comparaison entre villes devient non-sens. En réaction, urbanistes et sociologues abordent la ville contemporaine sous un angle relativement a-spatial. À l’inverse, mes efforts porteront sur la mise en valeur de la cohésion des lieux, en prenant bien soin de ne pas exclure les territoires indésirables – ceux justement qui font lien. Le regard sera plus englobant qu’analytique.

12Dans le contexte éditorial actuel, ce travail ne peut que dénoter. Les textes produits par une dizaine d’écrivains sur huit métropoles méditerranéennes concernent essentiellement des villes-capitales et villes‑ports : Alger, Athènes, Barcelone, Beyrouth, Istanbul, Jérusalem, Nicosie et Tunis. Des noms qui enflamment l’imagination… Il ne saurait être question de représentativité de l’échantillon, la sélection des exemples étant le fait des auteurs. Le projet intégrait en revanche un objectif d’équilibre nord-sud entre rives de la Méditerranée dont on peut dire qu’il est à peu près atteint.

13L’accompagnement des textes se double d’objectifs plus ambitieux : représenter les villes dans toute leur complexité ; donner sens au chaos urbain (MERRY, 1995 ; GLEICK, 2008) ; réenchanter et renaturaliser (dimension environnementale) les cités trop artificielles qui se développent aujourd’hui. De grands mots ! Certains ne manqueront pas de souligner l’immodestie du propos – à juste titre. Il ne s’agit pourtant plus là de l’ambition du cartographe, mais de la puissance immanente des documents satellitaires eux-mêmes. La spatiocarte a finalement peu à voir avec la carte. La première appauvrit le réel en le simplifiant (surcodage, sous-information), la seconde l’enrichit (sous-codage, surinformation).

14Les lignes qui suivent fournissent les éléments nécessaires à la bonne compréhension des documents graphiques. Le lecteur conservera à l’esprit que la rigueur de l’approche est une condition nécessaire à la bonne marche du projet. Elle ne la contredit pas. La publication papier entraîne en revanche une forte réduction de la taille des images dont il faut tenir compte. Soumis aux contraintes de l’édition, les documents numériques voient leur précision sacrifiée.

2 - Complémentarité des échelles d’analyse

15Dans l’incapacité de produire un seul document graphique qui rende compte de la complexité et de la diversité des ensembles urbains, trois niveaux (échelles) d’analyse ont été définis pour chaque ville :

2.1 - Centre ancien

16Il s’agit de la partie centrale des villes historiques, là où se localisent les principaux monuments et bâtiments remarquables. Les écrits littéraires se concentrent évidemment sur ces quartiers de taille réduite, à haute valeur symbolique. Médinas, casbahs, citadelles et autres vieilles villes se caractérisent par une densité de constructions exceptionnelle. Îlots urbains tourmentés, micro-propriétés, réseau viaire resserré : ces cités en Lilliput, généralement muséifiées et/ou paupérisées, s’apprécient à pied. Ce sont les lieux de la flânerie par excellence. Pour les appréhender, il faut disposer d’imagerie à très haute résolution (inframétrique). Aux résolutions inférieures, bâtiments et îlots forment des agglomérats indifférenciés de pixels « flous ».

2.2 - Ville historique

17Cette strate intermédiaire est difficile à cerner sur le plan morphologique, tant elle peut être hétéroclite. La croissance urbaine du 19e siècle et de la première moitié du 20e a permis de doubler l’emprise spatiale de la ville. Cette phase de développement intense correspond à la période « coloniale » européenne au sud et à l’est de la Méditerranée. C’est aussi l’époque du déclin des empires et de l’émergence de nouveaux États-nations. La ville modernisée voit ses remparts historiques tomber. Elle s’étend vers la campagne périphérique où apparaissent de larges voies de circulation ouvertes aux moyens de transport modernes, privés et publics.

18Cette deuxième ville historique retient l’attention de nombre d’auteurs. Des constructions prestigieuses y figurent encore, mais la charge symbolique diminue. Le changement d’échelle entre centre ancien et ville historique ne permet pas encore de se passer d’imagerie à très haute résolution : il faut pouvoir identifier visuellement certains bâtiments, au-delà des îlots qui les accueillent. Les liens « organiques » entre noyaux ancien et moderne paraissent évidents.

2.3 - Région urbaine

19L’explosion urbaine d’après-guerre (décolonisation, indépendances nationales, exode rural massif) fait éclater les référents spatiaux. Le changement d’échelle est bien plus « brutal » que précédemment. La cité s’étend sur des distances inédites, jusqu’à plusieurs dizaines (ou centaines) de kilomètres. Les limites de la ville, devenue métropole puis région urbaine, deviennent floues. L’interconnexion avec les unités urbaines périphériques est systématique. Des ensembles en grappe, multipolaires, se constituent. En dépit d’un développement spectaculaire, cette ville tentaculaire sombre dans l’indétermination. Peu d’auteurs s’y intéressent. Marginalité spatiale et sociale s’y expriment pleinement. Les écrits mentionnent des quartiers et identifient quelques infrastructures de transport (rocades, aéroports). La charge symbolique est très faible.

20Pour couvrir ces espaces indifférenciés, d’autres documents satellitaires de résolution intermédiaire ont été mobilisés. L’imagerie Sentinel, libre d’accès, correspond parfaitement à l’attente. Avec une résolution comprise entre 10 et 20 m, îlots et quartiers sont clairement identifiables. Selon le mode de visualisation adopté, la distinction ville‑campagne (bâti‑secteurs agricoles ou naturels) peut être plus ou moins aisée. Cette interface (WUI, Wildland-Urban Interface) a été l’objet de toutes les attentions, car c’est elle qui fixe les limites de l’urbanisation. Le choix des bandes spectrales est également déterminant.

21Le lecteur remarquera qu’à niveau équivalent l’échelle peut encore varier en fonction de la taille des ensembles urbains. Placer côte à côte Nicosie et Istanbul est une opération délicate. Certaines métropoles paraîtront « à l’étroit » dans l’habit qui leur est taillé, d’autres un peu trop « à l’aise ». C’est le prix à payer pour que la comparaison reste possible.

3 - Variété des données satellitaires

22Il n’existe pas, à ma connaissance, de base de données vectorielle globale pour l’ensemble des villes méditerranéennes. La plupart des pays du nord du bassin peuvent s’enorgueillir de disposer de SIG sophistiqués, mais les métropoles du sud ont rarement les moyens de développer ces outils. Lorsque les données existent, leur accès est souvent réservé à des utilisateurs autorisés. À ce problème de disponibilité s’ajoute celui de la standardisation. Les traitements de données sont « propriétaires », c’est-à-dire que les méthodes développées dépendent de l’organisme financeur et de son cahier des charges. Toute comparaison internationale en est rendue extrêmement délicate. Faute d’harmonisation des données et d’entente entre organismes, et à défaut de mise à jour régulière, ces documents se sont révélés inutiles. Ils ne répondaient de toute façon pas aux besoins de concordance méthodologique, de simultanéité des représentations, et de précision de localisation. De plus, en l’absence de soutien financier au projet, il ne pouvait être question d’acquérir des données payantes, au demeurant fort chères.

23Dans ces conditions, l’imagerie satellitaire est apparue comme une solution idéale. Si les données de télédétection en libre accès sont aujourd’hui nombreuses, qualité et disponibilité varient dans le temps et dans l’espace. Lorsque les données sont gratuites, il faut être capable, en général, de traiter des fichiers « bruts », c’est-à-dire de prendre en charge toute la chaîne des traitements radiométriques et géométriques préalable à l’utilisation de chaque image. La situation est inverse pour les données à très haute résolution spatiale : les opérateurs sont privés, l’accès est presque toujours payant et les tarifs pratiqués dépassent en général les capacités financières des institutions de recherche, mais les produits sont livrés « clés en mains ».

24Entre basse résolution libre et haute résolution en accès restreint, la solution est venue de combinaisons multiples :

  1. Données Sentinel 2A MSI, Agence spatiale européenne (ESA), programme Copernicus : résolutions spatiales 10-20-60m, 12 bandes spectrales du visible à l’IR moyen
    Lancé en 2015, le satellite Sentinel 2A fournit des données d’excellente qualité. La résolution spatiale des principales bandes utilisées est comprise entre 10 et 20 m, niveau qui permet de couvrir les espaces métropolitains les plus vastes avec une précision convenable. Au niveau de pré-traitement 2A, les corrections radiométriques et géométriques de base sont appliquées. Nous avons en revanche opté pour des données de réflectance BOA (Basis of Atmosphere) : un algorithme corrige les perturbations de signal liées aux conditions atmosphériques locales, très fluctuantes entre rives de la Méditerranée. La couverture des plus vastes ensembles urbains a nécessité le mosaïquage de plusieurs images (malgré une fauchée de 290 km) décalées dans le temps de quelques jours. L’utilisation des réflectances BOA améliore en principe la réponse radiométrique en limitant les effets de bord des images mosaïquées.

  2. Données Quickbird, DigitalGlobe (GoogleEarth) : résolution spatiale 0,6 m, 3 bandes spectrales du visible.
    Pour qui souhaite obtenir des données récentes et gratuites à très haute résolution spatiale, l’imagerie Quickbird de DigitalGlobe, disponible à travers le portail GoogleEarth, est incontournable. Nous avons pu accéder à de nombreuses données Ikonos et Orbview 3 tout à fait opérationnelles, mais leur ancienneté relative (une dizaine d’années) et leur disponibilité unique en mode panchromatique limitaient les possibilités de traitement. Il a donc fallu se reporter sur les documents Quickbird. La compatibilité géométrique a été assurée par un géocodage spécifique.

  3. Données Worldview 2, European Cities Dataset, Digitalglobe (ESA) : résolution spatiale 0.4m (multispectral) et 1.8m (panchromatique), 8 bandes spectrales du visible au proche infrarouge
    L’accès à ces données a été autorisé après soumission et acceptation d’un projet de recherche auprès de l’ESA. Les images Worldview 2 sont parfaitement adaptées aux études urbaines. Non seulement la résolution spatiale est élevée, mais l’acquisition de plusieurs bandes spectrales dans le domaine visible permet des combinaisons audacieuses et fines. L’European Cities Dataset, qui couvre l’Union européenne, laisse malheureusement de côté les métropoles du sud et de lest de la Méditerranée. Seules Barcelone, Athènes et Nicosie ont pu bénéficier du dispositif.

25La sélection de ces sources est le résultat d’une longue recherche effectuée en amont à partir d’un panel de données récupérées sur différents serveurs internationaux. La plus grande difficulté a consisté à couvrir les huit zones métropolitaines en évitant les « trous » que les aléas de l’acquisition satellitaire entraînent habituellement.

26Il convient encore de préciser que la collecte des données s’est focalisée sur les images les plus récentes. La plupart des documents satellitaires ont été acquis entre mai et septembre 2017. Lorsque les conditions étaient défavorables (forte pollution atmosphérique, nébulosité excessive, vastes territoires urbains, combinaison de plusieurs images), il a parfois été nécessaire d’étendre cette période à 2016. Les données Worldview 2 utilisées pour Athènes, Barcelone et Nicosie sont antérieures de six ans à celles des autres capteurs (elles datent de mai‑juin 2011).

27Une attention particulière a été portée à la synchronicité des sources afin d’obtenir des états végétatifs relativement comparables. Adopter une période d’acquisition de début d’été pour les régions semi-arides et de fin d’été pour celles soumises à des climats plus tempérés est une démarche qui fait sens. Les images sont ainsi plus contrastées. Les villes implantées en milieu désertique posent un problème spécifique, car le bâti y est difficilement différentiable de l’environnement : l’absence de végétation et l’omniprésence des paysages minéraux rendent floues les limites de l’urbain.

4 - Traitements algorithmiques et visualisation

28Afin de ne pas reproduire l’imagerie de médiocre qualité que diffusent les médias, les choix sémiologiques ont visé une concentration maximale de l’information spatiale et spectrale. Les algorithmes ont été sélectionnés après de multiples essais (divers traitements séquentiels).

4.1 - Imagerie Sentinel 2A (régions urbaines)

29L’effort a porté sur l’identification visuelle des zones bâties afin de mettre en valeur l’urbanisation périphérique des métropoles. La visualisation RGBI permet de fusionner les bandes spectrales à 20 m de résolution avec celles disposant du maximum d’information spatiale (10 m). À l’issue de cette fusion, j’ai procédé, comme pour tous les documents de cet atlas, à un transfert de coordonnées colorimétriques en passant en mode de visualisation HSI (Hue, Saturation, Intensity). La modification de la fonction saturation permet d’améliorer nettement le rendu, en particulier pour les couverts végétaux et les sols. La dynamique interne de l’image a été encore enrichie par l’application finale d’un algorithme Hybrid Contrast Stretch.

30En termes d’information spectrale, une place importante a été accordée aux bandes de l’infrarouge moyen et proche. Les zones urbaines apparaissent dans un violet‑pourpre qui tend vers le rose lorsque le bâti devient plus lâche et que les jardins viennent brouiller le signal rétrodiffusé. Les périmètres en eau et les sols détrempés, sombres, sont parfaitement reconnaissables. La différenciation des sols permet de localiser les axes de circulation. L’utilisation combinée du proche IR et de la bande verte valorise la forêt dans les tons rouge‑brun. Les couleurs qui vont du vert au jaune caractérisent les sols peu végétalisés ou nus, ainsi que les zones cultivées.

4.2 - Imageries Quickbird et Worldview 2 (ville historique)

31Le degré de liberté a diminué fortement lorsqu’il s’est agi de recourir aux données Quickbird standardisées de GoogleEarth. À cette échelle intermédiaire, la cohabitation entre l’énorme potentiel des données Worldview 2 (villes du nord) et la relative pauvreté de l’imagerie Quickbird (villes du sud et de l’est) a compliqué le travail d’harmonisation. Une visualisation en couleurs naturelles est apparue comme la seule solution viable. Les efforts ont donc porté sur l’amélioration de la dynamique des images à travers une application très fine des traitements déjà évoqués (passage en mode HSI et correction de contraste).

32Le résultat dépasse les espérances. Différentes images dégradées acquises dans des conditions atmosphériques difficiles (pollution permanente) ont bénéficié d’une nette amélioration. Le doigté de l’opérateur (ajustement manuel des paramètres) est ici essentiel à la réussite. Le lecteur ne sera pas surpris de trouver des tonalités très changeantes d’une ville à l’autre. Pour peu que la date d’acquisition varie entre le printemps et l’été, les paysages urbains se transforment. Revêtements de chaussées et toits des bâtiments influencent directement la manière dont la ville dense est perçue.

4.3 - Imageries Quickbird, Worldview 2 et Sentinel 2A (centre ancien)

33Différents subterfuges ont été utilisés pour traiter les données de très haute résolution spatiale. Face à l’hétérogénéité des sources, j’ai choisi de mettre en avant la présence végétale intra-urbaine en adoptant une visualisation fausses couleurs IR. Les hyper-centres se révèlent ainsi sous un angle original. L’arrière-plan rural, quasi villageois, des noyaux historiques est mis en avant. La teneur en chlorophylle des végétaux détermine l’intensité de la réponse spectrale dans le proche IR. Les zones bâties apparaissent en gris-bleu.

34En ce qui concerne le processus de fabrication, deux situations se sont présentées. (1) Pour les villes couvertes par l’imagerie Worldview 2, étant donné lexceptionnelle qualité des images, les manipulations ont été aisées. (2) Les villes du sud et de l’est, en revanche, ont nécessité l’application d’un traitement risqué. La difficulté a consisté à combiner l’image panchromatique Quickbird avec l’infrarouge à 10 m de résolution du capteur MSI de Sentinel 2A. Pour y parvenir, j’ai adopté le procédé de fusion dit Projective Resolution Merge dont la caractéristique principale est de maintenir les gains de la haute résolution spatiale du canal panchromatique en puisant l’information colorimétrique dans les données multispectrales. La combinaison des pixels se fait sur le principe d’une transformée de Brovey. Même si de légers décalages géométriques persistent, le résultat de cette combinaison sest révélé probant.

5 - Pour une esthétique de l’image

35Ces informations techniques ne doivent pas oblitérer la dimension esthétique de l’atlas. Par l’infinité des nuances qu’elle permet de restituer, l’imagerie satellitaire est capable, bien plus que les cartes thématiques, de rendre hommage aux territoires métropolitains sans les caricaturer. Chaque document bénéficie d’une quantité d’informations incroyable. Des espaces minimalistes aux perspectives d’ensemble, la finesse des gammes de couleurs et le détail des objets identifiables sont tels que nos capacités cognitives s’en trouvent dépassées. Et c’est précisément dans ce dépassement que la dimension esthétique des documents se révèle. La surinformation a pour effet de rendre les lecteurs modestes face aux territoires, en même temps qu’elle souligne l’immense complexité du monde. Ces nouvelles représentations urbaines sont des antidotes redoutablement efficaces à tous les préjugés.

36Vus du ciel, les paysages les plus « laids » – désordonnés, chaotiques, déstructurés, ceux des banlieues sauvages – sont rétablis dans leur dignité. Ce n’est pas en vain que les défenseurs de l’environnement ont recours si souvent à l’imagerie aérienne pour conforter leurs positions. L’altitude, à travers le changement d’échelle et l’ouverture des paysages qu’elle autorise, décloisonne l’espace. La dimension intégratrice de ces documents permet d’associer spatialement, aussi bien que conceptuellement, les objets géographiques les plus improbables. L’interaction anthroposystèmes‑écosystèmes‑géosystèmes y devient une évidence (SANTOS et LEAL FILHO, 2005).

37Certains ont fait des « perspectives » aériennes un fonds de commerce. Le plus souvent, les photographies isolent des portions de territoires et survalorisent le patrimoine naturel. Les curiosités interpellent. Drones et autres appareils de vol à basse altitude autorisent ainsi des prises de vue originales, séduisantes, mais leur intérêt géographique reste limité. La dimension esthétique de cet atlas se fonde sur des paramètres inverses. À travers les divers assemblages spectraux, les paysages se métamorphosent. L’image permet donc, par effet combinatoire, d’accéder à différents mondes, dont certains sont invisibles à nos yeux. Nous ne sommes pas si loin de la démarche des écrivains-flâneurs, dont l’œil permet de découvrir une autre réalité.

38Ainsi, et pour reprendre les mots de T. Lillesand et R. Kiefer (LILLESAND et al., 2015), le processus d’interprétation d’une image est semblable au travail d’un détective qui tente de rassembler des fragments de preuves pour résoudre un mystère. La profondeur de l’herméneutique dépendra de la capacité de l’interprète à mobiliser expérience et sensibilité personnelle...

39Cet atlas est l’hommage d’un géographe aux flâneurs de nos cités.

6 - Atlas satellitaire

Jérusalem

Région urbaine

Région urbaine

Mosaïque de deux ortho-images Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 31-05-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA

Ville historique

Ville historique

Ortho-image Quickbird, 23-07-2016, résolution 0,6 m. Visualisation couleurs naturelles, amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : DigitalGlobe, GoogleEarth

Centre ancien

Centre ancien

Fusion de deux ortho-images (Pan-sharpening, Projective Resolution Merge) : 1 - Multispectrale (Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 31-05-2017, bandes 8/4/3), résolution 10 m ; 2 - Panchromatique (Quickbird, 23-07-2016), résolution 0,6 m. Visualisation couleur infrarouge, Hybrid Contrast Stretch

Sources : ESA, DigitalGlobe, GoogleEarth

Beyrouth

Région urbaine

Région urbaine

Ortho-image Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 11-05-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA

Ville historique

Ville historique

Ortho-image Quickbird, 11-04-2017, résolution 0,6 m. Visualisation couleurs naturelles, amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : DigitalGlobe, GoogleEarth

Centre ancien

Centre ancien

Fusion de deux ortho-images (Pan-sharpening, Projective Resolution Merge) : 1 - Multispectrale (Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 11-05-2017, bandes 8/4/3), résolution 10 m ; 2 - Panchromatique (Quickbird, 11-04-2017), résolution 0.6 m. Visualisation couleur infrarouge, Hybrid Contrast Stretch

Sources : ESA, DigitalGlobe, GoogleEarth

Nicosie

Région urbaine

Région urbaine

Mosaïque de deux ortho-images Sentine l 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 04-05-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA

Ville historique

Ville historique

Ortho-image WorldView 2, 10-05-2011, visualisation RGB 5/3/2 – couleurs naturelles, résolution 1,8 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA, DigitalGlobe

Centre ancien

Centre ancien

Ortho-image WorldView 2, 10-05-2011, visualisation RGB 7/5/3 – couleurs infrarouge, résolution 1,8 m, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA, DigitalGlobe

Istanbul

Région urbaine

Région urbaine

Ortho-image Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 03-05-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA

Ville historique

Ville historique

Ortho-image Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 03-05-2017, visualisation RGB bandes 4/3/2 – couleurs naturelles, résolution 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA

Centre ancien

Centre ancien

Fusion de deux ortho-images (Pan-sharpening, Projective Resolution Merge) : 1 - Multispectrale (Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 03-05-2017, bandes 8/4/3), résolution 10 m ; 2 - Panchromatique (Quickbird, 25-05-2017), résolution 0, 6m. Visualisation couleur infrarouge, Hybrid Contrast Stretch

Sources : ESA, DigitalGlobe, GoogleEarth

Athènes

Région urbaine

Région urbaine

Mosaïque de deux ortho-images Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 09-07-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA

Ville historique

Ville historique

Ortho-image WorldView 2, 19-06-2011, visualisation RGB 5/3/2 -couleurs naturelles, résolution 1,8 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA, DigitalGlobe

Centre ancien

Centre ancien

Ortho-image WorldView 2, 19-06-2011, visualisation RGB 7/5/3 -couleurs infrarouge, résolution 1,8 m, Hybrid Contrast Stretch

Source : DigitalGlobe, GoogleEarth

Barcelone

Région urbaine

Région urbaine

Mosaïque de quatre ortho-images Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 12-06-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA

Ville historique

Ville historique

Ortho-image WorldView 2, 26-05-2011, visualisation RGB 5/3/2 -couleurs naturelles, résolution 1,8 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA, DigitalGlobe

Centre ancien

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Ortho-image WorldView 2, 26-05-2011, visualisation RGB 7/5/3 -couleurs infrarouge, résolution 1,8 m, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA, DigitalGlobe

Alger

Région urbaine

Région urbaine

Mosaïque de deux ortho-images Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 09‑07‑2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA

Ville historique

Ville historique

Ortho-image Quickbird, 08-05-2017, résolution 0,6 m. Visualisation couleurs naturelles, amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : DigitalGlobe, GoogleEarth

Centre ancien

Centre ancien

Ortho-image Quickbird, 08-05-2017, résolution 0,6 m. Visualisation couleurs naturelles, amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : DigitalGlobe, GoogleEarth

Tunis

Région urbaine

Région urbaine

Mosaïque de deux ortho-images Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 20-06-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

Source : ESA

Ville historique

Ville historique

Ortho-image Quickbird, 25-04-2017, résolution 0,6 m. Visualisation couleurs naturelles, amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch

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Bibliography

Fusion de deux ortho-images (Pan-sharpening, Projective Resolution Merge) : 1 - Multispectrale (Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 20-06-2017, bandes 8/4/3), résolution 10 m ; 2 - Panchromatique (Quickbird, 25-04-2017), résolution 0,6 m. Visualisation couleur infrarouge, Hybrid Contrast Stretch

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List of illustrations

Title Région urbaine
Caption Mosaïque de deux ortho-images Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 31-05-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
Credits Source : ESA
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Title Ville historique
Caption Ortho-image Quickbird, 23-07-2016, résolution 0,6 m. Visualisation couleurs naturelles, amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
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Title Centre ancien
Caption Fusion de deux ortho-images (Pan-sharpening, Projective Resolution Merge) : 1 - Multispectrale (Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 31-05-2017, bandes 8/4/3), résolution 10 m ; 2 - Panchromatique (Quickbird, 23-07-2016), résolution 0,6 m. Visualisation couleur infrarouge, Hybrid Contrast Stretch
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Title Région urbaine
Caption Ortho-image Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 11-05-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
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Title Ville historique
Caption Ortho-image Quickbird, 11-04-2017, résolution 0,6 m. Visualisation couleurs naturelles, amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
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Title Centre ancien
Caption Fusion de deux ortho-images (Pan-sharpening, Projective Resolution Merge) : 1 - Multispectrale (Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 11-05-2017, bandes 8/4/3), résolution 10 m ; 2 - Panchromatique (Quickbird, 11-04-2017), résolution 0.6 m. Visualisation couleur infrarouge, Hybrid Contrast Stretch
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Title Région urbaine
Caption Mosaïque de deux ortho-images Sentine l 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 04-05-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
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Title Ville historique
Caption Ortho-image WorldView 2, 10-05-2011, visualisation RGB 5/3/2 – couleurs naturelles, résolution 1,8 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
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Title Centre ancien
Caption Ortho-image WorldView 2, 10-05-2011, visualisation RGB 7/5/3 – couleurs infrarouge, résolution 1,8 m, Hybrid Contrast Stretch
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Title Région urbaine
Caption Ortho-image Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 03-05-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
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Title Ville historique
Caption Ortho-image Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 03-05-2017, visualisation RGB bandes 4/3/2 – couleurs naturelles, résolution 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
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Title Centre ancien
Caption Fusion de deux ortho-images (Pan-sharpening, Projective Resolution Merge) : 1 - Multispectrale (Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 03-05-2017, bandes 8/4/3), résolution 10 m ; 2 - Panchromatique (Quickbird, 25-05-2017), résolution 0, 6m. Visualisation couleur infrarouge, Hybrid Contrast Stretch
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Title Région urbaine
Caption Mosaïque de deux ortho-images Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 09-07-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
Credits Source : ESA
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Title Ville historique
Caption Ortho-image WorldView 2, 19-06-2011, visualisation RGB 5/3/2 -couleurs naturelles, résolution 1,8 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
Credits Source : ESA, DigitalGlobe
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Title Centre ancien
Caption Ortho-image WorldView 2, 19-06-2011, visualisation RGB 7/5/3 -couleurs infrarouge, résolution 1,8 m, Hybrid Contrast Stretch
Credits Source : DigitalGlobe, GoogleEarth
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Title Région urbaine
Caption Mosaïque de quatre ortho-images Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 12-06-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
Credits Source : ESA
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Title Ville historique
Caption Ortho-image WorldView 2, 26-05-2011, visualisation RGB 5/3/2 -couleurs naturelles, résolution 1,8 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
Credits Source : ESA, DigitalGlobe
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Title Centre ancien
Caption Ortho-image WorldView 2, 26-05-2011, visualisation RGB 7/5/3 -couleurs infrarouge, résolution 1,8 m, Hybrid Contrast Stretch
Credits Source : ESA, DigitalGlobe
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Title Région urbaine
Caption Mosaïque de deux ortho-images Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 09‑07‑2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
Credits Source : ESA
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Title Ville historique
Caption Ortho-image Quickbird, 08-05-2017, résolution 0,6 m. Visualisation couleurs naturelles, amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
Credits Source : DigitalGlobe, GoogleEarth
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Title Centre ancien
Caption Ortho-image Quickbird, 08-05-2017, résolution 0,6 m. Visualisation couleurs naturelles, amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
Credits Source : DigitalGlobe, GoogleEarth
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Title Région urbaine
Caption Mosaïque de deux ortho-images Sentinel 2A MSI, niveau 2A-réflectances BOA, 20-06-2017, visualisation RGBI bandes 12/11/8/3 (SWIR2/SWIR1/NIR/Green), résolution 20 et 10 m. Amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
Credits Source : ESA
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Title Ville historique
Caption Ortho-image Quickbird, 25-04-2017, résolution 0,6 m. Visualisation couleurs naturelles, amélioration de dynamique HSI, Hybrid Contrast Stretch
Credits Sources : DigitalGlobe, GoogleEarth
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Title Centre ancien
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References

Bibliographical reference

Régis Darques, « De Jérusalem à Tunis », Méditerranée, 129 | 2017, 107-145.

Electronic reference

Régis Darques, « De Jérusalem à Tunis », Méditerranée [Online], 129 | 2017, Online since 06 July 2018, connection on 22 August 2018. URL : http://journals.openedition.org/mediterranee/9394 ; DOI : 10.4000/mediterranee.9394

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Régis Darques

CNRS UMR 5281 ART-Dev, Montpellier, regis.darques@univ-montp3.fr

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