Résumé
Améliorer la surveillance sanitaire reste une priorité des services de santé pour mieux contrôler et atténuer l’impact des maladies et, par conséquent, réduire leur coût social et économique. Pour les maladies infectieuses, dont les dynamiques sont généralement conditionnées par celles du climat et de l’environnement, une piste est d’apporter aux gestionnaires de santé des informations sur ces dynamiques climatiques et environnementales en routine. Informations dont ils ne disposent pas. Pour démontrer l’intérêt de cette piste et avancer sur les solutions techniques à mettre en place, nous avons développé un outil opérationnel pour modéliser et cartographier les environnements favorables à la transmission de la leptospirose, une maladie de la zone intertropicale qui fluctue au gré des écosystèmes, des saisons ou des événements climatiques, dont les inondations.Dans un premier temps, nous avons analysé rétrospectivement les localisations des cas diagnostiqués de leptospirose dans le cadre du projet ECOMORE 2 à Yangon au Myanmar. Nous avons produit des séries temporelles d’indices de végétation, d’eau et d’humidité à partir d’images des satellites Sentinel-2 pour décrire les dynamiques des environnements autour des lieux de résidence (patients positifs ou négatifs). Ceci nous a permis de retenir les indices les plus pertinents pour la construction d’un modèle de prédiction spatio-temporelle.Nous avons ensuite automatisé l'acquisition de ces données et la production du modèle dès qu’une nouvelle image Sentinel-2 est disponible (tous les 5 jours). Enfin, nous avons créé une interface web pour afficher cette cartographie dynamique des environnements favorables et la mettre à disposition des épidémiologistes et des médecins de l’étude.Nous présenterons ici cet outil « Lepto Yangon » et les chaînes de traitement d’images (Sen2Chain et Sen2Extract) qu’il nécessite en amont pour discuter ensuite de son intérêt pour la surveillance sanitaire.Ce travail a été réalisé dans le cadre du Projet ClimHealth (financé par le CNES, et labellisé par le Space Climate Observatory - SCO) et du Projet ECOMORE 2 Project (financé par l’AFD). Les données environnementales utilisées par l’outil Lepto-Yangon sont produites en routine par la Station SEAS-OI.