Ce billet vise à recenser les cartes d'émission ou de pollution lumineuse et à en donner des exemples d'utilisation.
1) Cartes d'émission ou de pollution lumineuse : quelles différences ?
2) Les images et cartes disponibles sur Internet
Pour des éléments plus détaillés, il est conseillé de se reporter à ce deuxième site. Celui-ci fournit les images en infra-rouge visible VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) ainsi que les images météorologiques issues du DMSP (Defense Meteorological Satellite Program) :
http://www.lightpollutionmap.info/#zoom=4&lat=5759860&lon=1619364&layers=B0FFFFTFFFF
http://blue-marble.de/nightlights/2017
http://www.digital-geography.com/nasas-black-marble-2016-or-syrian-dark-years/
John Nelson a également comparé les cartes Black Marble de 2012 et 2016 de la NASA pour déterminer où se situaient les sources d'émission de lumière dans le monde. Sa carte Lights On & Lights Out met en évidence les endroits dans le monde où d'importants changements ont été apportés à l'éclairage électrique depuis 2012 :
http://storymaps.esri.com/stories/2017/lights-on-lights-out/index.html
http://www.nightearth.com/?@30,-3.42,3z&data=$bWVsMg==
Fichier KMZ à télécharger pour utilisation dans Google Earth : http://t.co/ftGKUSCAn2
Carte de pollution lumineuse en Europe :
https://www.avex-asso.org/dossiers/wordpress/fr_FR/la-pollution-lumineuse-light-pollution/cartes-de-pollution-europeenne-avex-2016
Vidéo de la NASA montrant les images prises par le satellite Suomi :
https://www.youtube.com/watch?v=FMVN1L-mEDk
Lien direct pour télécharger l'image en 2 dimensions : NASA Earth Data
Cette vue globale des villes illuminées la nuit résulte d'un assemblage composite d'images enregistrées par le satellite Suomi. Les données ont été acquises en neuf jours au mois d'avril 2012 et en 13 jours au mois d'octobre 2012. Il a fallu 312 orbites pour obtenir une image nette de chaque portion de la Terre et notamment des îles. Ces nouvelles données ont ensuite été cartographiées sur les images existantes Blue Marble afin de fournir une vision réaliste de la planète.
Images en 2 dimensions du programme Earth Observatory de la NASA (au format JPG, TIFF et GEOTIFF) :
- Année 2012 :
http://earthobservatory.nasa.gov/images/79765/night-lights-2012-flat-map
- Année 2016 :
http://earthobservatory.nasa.gov/features/NightLights/page3.php
http://svs.gsfc.nasa.gov/30919
Images plus anciennes (1994-2000) du programme Visible Earth de la NASA :
http://visibleearth.nasa.gov/view.php?id=55167
Données d'éclairage public en open data (liste non exhaustive) :
- France : http://www.data.gouv.fr/fr/datasets/eclairage-public/
- Paris : http://opendata.paris.fr/explore/dataset/eclairage-public/
- Bordeaux : http://opendata.bordeaux.fr/content/eclairage-public-points-lumineux
- Lille : http://opendata.lillemetropole.fr/explore/dataset/reseaux-eclairage/information/?flg=fr
- Toulouse : http://data.toulouse-metropole.fr/explore/dataset/points-lumineux/
- Montpellier : http://data.montpellier3m.fr/dataset/supports-d%C3%A9clairage-public-de-montpellier
- La Rochelle : http://opendata.larochelle.fr/dataset/eclairage-public-point-lumineux/
- Poitiers : http://data.grandpoitiers.fr/explore/dataset/espace-public-eclairage-public-grand-poitiers-donnees-metiers
3) Les pistes d'utilisation
Le plus souvent, ces images servent à inférer le niveau de développement des pays ou des régions étudiés (voir par exemple l'essor économique et urbain de la Chine à travers cette comparaison 1992-2013). Les comparaisons fonctionnent à l'échelle mondiale, mais révèlent des éléments parfois surprenants. Ainsi Berlin la nuit est encore séparé en deux en raison de l’utilisation d'un type d'éclairage public différent entre l'ex-Berlin ouest (plus blanc) et l'ex-Berlin est (plus jaune) :
Les données de télédétection, en particulier les images montrant des émissions lumineuses la nuit, peuvent être utilisées pour calculer la densité de population. Les données du projet Landscan du Oak Ridge National Laboratory sont couramment utilisées pour ce type d'analyse.
On peut utiliser les images d'émission lumineuse aussi pour mesurer l'impact d'une catastrophe, comme l'a fait la NASA après le passage du cyclone Maria à Porto Rico en septembre 2017.
http://earthobservatory.nasa.gov/images/91044/pinpointing-where-the-lights-went-out-in-puerto-rico
Considérant qu'éclairer la nuit est un luxe réservé aux pays développés, certains chercheurs ont voulu observer la progression de la lumière artificielle pour traduire la capacité à sortir de la pauvreté. C'est l'approche qui a été utilisée par Maxim Pinkovskiy et Xavier Sala-i-Martin qui ont étudié l’évolution de la pauvreté à partir de l’évolution de la lumière nocturne visible sur les images satellites. La comparaison de l'Asie du Sud en 1994 et en 2010 est tirée de leur étude publiée en 2016 dans le Quarterly Journal of Economics (voir la carte en grand format).
Mais cette représentation du monde la nuit ne permet pas de faire apparaître les zones de fortes densités humaines qui ne produisent pas d'éclairages (cas des pays ou des régions moins développés). Il convient donc de croiser ces images de la Terre vue du ciel avec d'autres cartes permettant de les interpréter.
Attention : certaines cartes laissent à penser qu'il s'agit d'images d'émission lumineuse, alors qu'il s'agit simplement de cartes par densité de points qu'on a mis sur fond noir pour faire ressortir l'effet de contraste. Voici par exemple la carte en noir et blanc des villes de plus de 15 000 habitants dans le monde, réalisée à partir de la base de données Geonames.
http://darkskylab.com/publications/Cartographie%20de%20la%20pollution%20lumineuse%20-%20septembre%202018.pdf
Le nombre d'étoiles visibles en Europe en fonction de la pollution lumineuse des villes :
http://www.reddit.com/r/MapPorn/comments/9jzed0/number_of_visible_stars/?st=JMNYSWRN&sh=3e623c23
La pollution lumineuse affecte tous les citoyens. Un nombre croissant de scientifiques, de défenseurs de l'environnement et de représentants des collectivités territoriales prennent des mesures pour restaurer la nuit naturelle. Chaque citoyen peut mettre en œuvre des solutions pratiques pour lutter contre la pollution lumineuse. Après avoir servi à détecter les sources d'émission lumineuse, ces cartes peuvent être utilisées pour mesurer les réductions d'émission ou pour sensibiliser aux efforts qui restent à faire.
Pétrels, économies... éteindre la lumière, ça marche :
http://www.clicanoo.re/Societe/Article/2014/06/24/Petrels-economies-eteindre-la-lumiere-ca-marche_293583
Top 10 de l’éclairage des villes françaises vues de l’espace par Thomas Pesquet (avec de superbes images en haute résolution) : http://eclairagepublic.eu/site/top-10-de-leclairage-des-villes-francaises-vues-de-lespace-par-thomas-pesquet/
De superbes images prises à partir de la station ISS envoyées sur Twitter et rassemblées sur un globe en 3D (avec certaines vues de nuit) : http://isspix.com/DareToExplore. A compléter par : http://isspix.com/MapTourHowTo.
Les impacts de foudre ne sont pas pris en compte dans la cartographie des émissions lumineuses à la surface du globe. La foudre n'entre pas dans la luminance énergétique ou radiance émise depuis la Terre.
http://geology.com/articles/lightning-map.shtml
On sait que a répartition de la foudre est très inégale à la surface de la Terre. Le phénomène se produit plus souvent sur terre que sur mer, et plus souvent dans les zones proches de l'équateur que sous des latitudes moyennes ou élevées. Une recherche conduite par Joël Thornton et son équipe montre que les impacts d'éclair ou de foudre sont liés en partie à l'activité humaine : ils se produisent davantage dans les zones océaniques sillonnées par de gros navires qui rejettent des particules de gaz d'échappement
http://earthobservatory.nasa.gov/images/91384/theres-something-in-the-air
Si les plantes émettaient de la lumière autant que les villes, voici ce que cela donnerait (source : Map Porn) : http://www.reddit.com/r/MapPorn/comments/8xq251/if_plants_made_light_instead_of_cities/
Certaines représentations sont obtenues non pas par images satellitaires, mais à partir des données concernant l'éclairage public (accessibles en open data pour certaines grandes villes). C'est le cas ici avec cette cartographie de l'éclairage à Paris à partir des données du site Paris Data. A visualiser sur le site Data pour Paris.
Une autre petite viz de @Paris : L'ensemble de l'éclairage public disponible en Open Data.— Benjamin Td (@_benjamintd) September 9, 2019
J'ai tenté d'obtenir le rendu le plus proche de la vue satellite de la NASA (à droite).https://t.co/k3cYPPR02m
Quelques mots sur la réalisation ⬇️ pic.twitter.com/wkxfq5sg44
Quand une image de la @NASA nous propose de comprendre la complexité du monde 📸 https://t.co/Ku2KJwqk4T pic.twitter.com/Prz9DPkTyp— Historicophiles (@Historicophiles) October 9, 2019
Happy #WorldCitiesDay! Between 2012 and 2019, 767 #African cities lit up the night sky for the first time. Nighttime lights satellite image from @NOAA superimposed over map of 7600 https://t.co/0ShJocIRzn urban agglomerations. Full map ➡️➡️ https://t.co/4ekUGEQwNt🌍 #UrbanOctober pic.twitter.com/NChaF8XLCb— SWAC OECD (@SWAC_OECD) October 31, 2019
Départ demain pour La Réunion, pour participer aux Ateliers territoriaux "Transition écologique et Lumière", organisés par le Parc national de La Réunion (@PNFbiodiversite). Content de retrouver à cette occasion ma collègue Magalie Franchomme (@LaboTVES), ainsi que @CGronfier ! pic.twitter.com/2iBWYjlWqz— Samuel Challéat (@SamuelChalleat) November 9, 2019
Et comme il paraît que je suis géographe, j'ai même fait des petites cartes 😋 @PNFbiodiversite @AFBiodiversite @INEE_CNRS #UMRGÉODE #PollutionLumineuse #PressionLumineuse #CauseNestPasEffet #Obscurité pic.twitter.com/aEZlhAzCe6— Samuel Challéat (@SamuelChalleat) November 9, 2019
Fabio Falchi & al. (2016). The new world atlas of artificial night sky brightness, Science Advances 10 June 2016.
Le site Clear Night Sky a pris 27 photos de grandes villes la nuit et a cherché à montrer à quoi ressemblerait leur ciel étoilé si elles étaient exemptes de pollution lumineuse.
Alors que la pollution lumineuse s'amplifie à travers le monde, une petite île du Pacifique fait tout pour préserver ses magnifiques nuits étoilées. Bienvenue à Niue :
https://twitter.com/brutnaturefr/status/1326851160712617985
Change in levels of light pollution across the lower 48 between the late 1950s and 2025 https://t.co/v34srznXLE pic.twitter.com/R67Qp9Hzhp
— The Big Data Stats (@TheBigDataStats) December 14, 2020
Cartographie fine de la pollution lumineuse avec #OSM #PollutionLumineuse #OpenData #hack4nature https://t.co/ffP73LbTO3 pic.twitter.com/7A0cqRw32R
— orovellotti (@orovellotti) January 21, 2021
Tell us about a time you saw the Milky Way.
— The Decolonial Atlas (@decolonialatlas) February 2, 2021
Because for most people, it's no longer visible. pic.twitter.com/1bAcmCRUvV
Thankful to @alhdzsz for an invitation to deliver a lecture to his students on how to make static & animated choropleth maps in ggplot2 today at 4pm CET. Code & data will be available on my GitHub afterwards.#AcademicTwitter #AcademicChatter #code #DataScience #dataviz #RStats pic.twitter.com/tkcd4HD81C
— Milos Popovic/Милош Поповић (@milos_agathon) April 28, 2021
L’Asie de nuit nous offre un spectacle magistral. Les lumières des villes, quelques éclairs au passage et des flottes entières de bateaux de pêche en mer ! #MissionAlpha https://t.co/Qf9pnErIfB pic.twitter.com/sJImFscKzt
— Thomas Pesquet (@Thom_astro) September 10, 2021
Fier d'avoir participé à la sortie d'un indicateur inédit sur la #pollutionlumineuse en France avec la réalisation de ce poster💡
— Olivier Debuf (@olivierdebuf) November 2, 2021
A retrouver dans le bilan 2021 de l'ONB : https://t.co/6f5ZkvV3uo
🏅1er prix au #SIG2021 pic.twitter.com/3WDPCY3mpy
Le plus compliqué dans cette affaire, ça aura été l'océan 😄... Travail en cours pour le Parc national de La Réunion, dans le cadre du programme FENOIR — Figurations de l'environnement nocturne des territoires réunionnais. pic.twitter.com/fiD45hZeDQ
— Samuel Challéat (@SamuelChalleat) December 9, 2021
Carte animée des phares dans le monde avec leurs vraies couleurs et la distance à laquelle ils sont visibles. L'Europe, continent le plus "éclairé" !https://t.co/zyi8ZUstIh https://t.co/n7j2WkMy1e
— Sylvain Genevois (@mirbole01) January 25, 2022
On disposait déjà de données de pollution lumineuse à l'échelle de l'Europe. L'originalité de cette étude britannique est de s'appuyer sur des photos prises depuis l'ISS et de mettre en évidence la progression de l’éclairage par diode électroluminescentehttps://t.co/8o5b7GkOs6 pic.twitter.com/eMSDjvBpCB
— Sylvain Genevois (@mirbole01) October 30, 2022
Liens ajoutés le 5 mai 2024
Des sources de biais et des précautions à prendre lorsqu'on utilise des cartes d'émission lumineuse pour en déduire l'activité économique
— Sylvain Genevois (@mirbole01) April 12, 2024
🔽🔽 https://t.co/alpzuam2Kw
Nightlights struggle to capture GDP in agricultural areas.
— Yohan Iddawela (@yohaniddawela) April 15, 2024
Luckily, we now have better pixel-level proxies for agricultural GDP.
Here's the breakdown (in simple terms): pic.twitter.com/UCov3Pkxa0
Lien ajouté le 29 octobre 2024
You shouldn't use nightlights data until you understand their limitations.
— Yohan (@yohaniddawela) October 29, 2024
Here's an overview of them (plus how to address them): pic.twitter.com/lpZwskEBYA