Enneigement en amont du lac de Serre-Ponçon
Si vous avez vu le JT du 26 mars dernier, vous savez que le lac de Serre-Ponçon est à un niveau exceptionnellement bas en ce moment [1].
En effet, si l’on compare les images Sentinel-2 du lac en avril 2017 et avril 2018, on remarque une grosse différence dans la partie amont, au nord-est du lac (cliquer sur les images pour agrandir).
Voici la comparaison des surfaces en eau entre ces deux dates:
Pourquoi la surface du lac a-t-elle perdu 15 kilomètre carrés entre 2017 et 2018 ? Comme nous l’expliquent les ingénieurs d’EDF dans ce reportage, cela est dû à deux phénomènes : 1) il a fait froid cet hiver, donc il a fallu turbiner pour accompagner la forte demande en électricité 2) il a beaucoup neigé cet hiver dans les Alpes, donc EDF a préféré faire de la place dans le lac en prévision de la fonte printanière.
Que nous apprend Sentinel-2 sur l’enneigement en amont du barrage de Serre-Ponçon ? Pour extraire la surface du lac, j’ai utilisé un algorithme simple de classification des images Sentinel-2 par Hollstein et al. [2], qui présente l’avantage de pouvoir être appliqué à la volée dans le EO-Browser. Cette méthode marche assez bien pour délimiter la surface du lac mais donne des choses bizarres pour la surface enneigée. Pour cela, mieux vaut utiliser le produit neige Theia. On peut trouver des images claires acquises le 20 avril 2017 et le 20 avril 2018 sur les deux tuiles qui couvrent le bassin versant du lac. Si l’on compare la surface enneigée on voit de nouveau une différence significative entre les deux années. La fraction enneigée du bassin est 37% le 20 avril 2018, contre 20% le 20 avril 2017.
Que les amateurs de baignades soient rassurés : il y a largement de quoi faire remonter le niveau du lac d’ici l’été prochain… D’ailleurs la remontée a déjà commencé : le lac aurait gagné 20 m depuis le 20 avril d’après SPtourisme. 
Références
[2] A. Hollstein et al., Ready-to-Use Methods for the Detection of Clouds, Cirrus, Snow, Shadow, Water and Clear Sky Pixels in Sentinel-2 MSI Images. Remote Sensing (2016). doi:10.3390/rs8080666
