La Terre vue de l'Espace : le Delta du Gange

31 juillet 2009

Cette image Envisat nous fait découvrir le plus grand delta du monde, à l’embouchure du Gange, en Asie du Sud, entre Bengladesh (visible ici) et Inde. La pleine du delta, qui s’étend sur quelque 350 km le long de la Baie du Bengale, est formée par la confluence des fleuves Gange, Brahmapoutre et Meghna.

La plus grande forêt de mangroves au monde, les Sundarbans, est située là où les terres rencontrent les eaux. Les Sundarbans, dont le nom signifie « belle forêt » en bengali, s’étirent sur le Bengladesh et l’Inde et dans chacun de ces pays ces mangroves sont classées au patrimoine mondial de l’humanité par l’Unesco. La forêt fournit un habitat vital pour de nombreuses espèces, parmi lesquelles le tigre du Bengale et le crocodile marin.

La pollution, l’empiètement par l’habitat humain, l’érosion des sols et la montée du niveau de la mer menacent une grande partie de cette forêt d’engloutissement. Au cours des deux dernières décennies, quatre îles à mangroves ont disparu et d’autres sont menacées.

Le sud du Bengladesh est frappé chaque année par des cyclones et des inondations. Au mois de mai de cette année, le cyclone Aila s’est formé en Baie du Bengale et dévasté la côte sud-ouest du Bengladesh, avec les Sundarbans subissant les pires attaques. En novembre 2007, le cyclone Sidr a également frappé la côte sud-ouest du pays, laissant plus de 4 000 morts ou disparus derrière lui.

Les crues annuelles du Delta, avec leurs inondations, laissent derrière elles de riches dépôts d’alluvions, qui sont utilisés pour faire pousser de la jute, qui constitue la principale culture non-vivrière du pays.

Les images radar représente la rétrodiffusion de la surface plutôt que le simple reflet lumineux. Il n’y a donc pas de couleur dans une image radar standard. Cette image composite a été créée en combinant trois images prises par le radar ASAR (Advanced Synthetic Aperture Radar) d’Envisat, les 20 janvier, 24 février et 31 mars 2009, au-dessus de la même région. Les couleurs de l’image résultent donc des variations à la surface entre les prises de vues.

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