Cartographie Automatique des Zones Inondées et Evaluation des Dommages dans le District d’Abidjan à l'Aide de l'Imagerie Satellitaire Radar Sentinel-1 Depuis Google Earth Engine

Authors

  • Amandine Carine Njeugeut Mbiafeu Doctorant, Centre Universitaire de Recherche Appliquée en Télédétection (CURAT), Université Félix Houphouët-Boigny, Abidjan, Côte d’Ivoire
  • Marc Youan Ta Enseignant-Chercheur, Hydrogéologie, Télédétection, Base de Données et WEBSIG, Centre Universitaire de Recherche Appliquée en Télédétection (CURAT), Université Félix Houphouët-Boigny d’Abidjan-Cocody, Abidjan, Côte d’Ivoire
  • Jean-Robert Kamenan Satti Doctorant, Institut National Polytechnique Houphouët-Boigny (EDP-INPHB), Yamoussoukro, Côte d’Ivoire
  • Tchimou Vincent Assoma Enseignant-Chercheur, Hydrogéologie, Télédétection et SIG, Centre Universitaire de Recherche Appliquée en Télédétection (CURAT), Université Félix Houphouët-Boigny, Abidjan, Côte d’Ivoire
  • Jean Patrice Jourda Enseignant-Chercheur, Télédétection et SIG en Hydrogéologie, Centre Universitaire de Recherche Appliquée en Télédétection (CURAT), Université Félix Houphouët-Boigny, Abidjan, Côte d’Ivoire

Keywords:

Inondation, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Sentinel-1, Alos Polsar, Abidjan, Côte d’Ivoire, dommages

Abstract

La connaissance de la localisation et de l'étendue des zones inondées dans le District d’Abidjan au sud de la Côte d'Ivoire, fréquemment affectée par les inondations pendant la saison des pluies et avec une réponse différente des précipitations et du ruissellement dans chacun de ses sousbassins, a des implications importantes pour la gestion du risque. L'objectif de cette étude est de générer automatiquement des cartes de l'étendue des inondations dans le district d'Abidjan et d’évaluer les zones touchées, grâce au potentiel du cloud, aux algorithmes d'apprentissage automatique et à l'utilisation de données provenant de divers capteurs de télédétection optique Sentinel-2, SAR Sentinel-1 et MNT Polsar. L’approche méthodologique a consisté à implémenter dans Google Earth Engine un script qui permet d'abord de cartographier avec précision l'étendue des zones inondées en utilisant une méthode de détection des changements basée sur les données Sentinel-1 (SAR) avant et après une crue spécifique. Ensuite, les différentes classes d'enjeux (telles que les cultures, les zones habitées, les bâtiments, les routes et la densité de la population) ont été extraites à partir de diverses sources de données gratuites et superposées aux zones inondées cartographiées, permettant ainsi d'évaluer la superficie des zones touchées. De plus, une interface web a été conçue à l'aide des packages de Google Earth Engine, offrant à l'utilisateur la possibilité de visualiser l'étendue des zones inondées et les cartes des enjeux de surfaces affectés, avec une estimation statistique, pour une date donnée dans l'intervalle allant de 2013 à la date actuelle. La cartographie des zones inondées à la date du 20 juin 2020 a révélé une superficie totale de 21 763,05 hectares de zones inondées dans le District d'Abidjan. Une estimation des dégâts causés par cette crue du 20 juin 2020 indique que 13 170,17 hectares d'enjeux ont été affectés en moyenne, ce qui représente 60,5 % des zones inondées. Cette répartition se décompose en 7 875,06 hectares (soit 36,2 %) de terres agricoles touchées et 5 295,11 hectares (soit 24,3 %) de zones urbaines touchées, impactant en moyenne 64 877 personnes. Les résultats de cette étude ont permis de constater que la partie centrale de la zone d'étude, au-dessus de la lagune, présente le plus grand potentiel de risque d'inondation en raison de la morphologie du terrain et de la vulnérabilité élevée des zones construites qui occupent la plaine inondable.

Understanding the location and extent of flooded areas in the Abidjan District in southern Côte d'Ivoire, which is frequently affected by floods during the rainy season, and with a unique response to precipitation and runoff in each of its sub-basins, has significant implications for risk management. The objective of this study is to automatically generate maps of flood extent in the Abidjan district and assess the affected areas, leveraging the potential of the cloud, machine learning algorithms, and data from various optical remote sensing sensors, including Sentinel-2, Sentinel-1 SAR, and Polsar DTM. The methodological approach involved implementing a script in Google Earth Engine that first accurately maps the extent of flooded areas using a change detection method based on Sentinel-1 (SAR) data before and after a specific flood event. Then, various asset classes (such as crops, inhabited areas, buildings, roads, and population density) were extracted from various free data sources and overlaid on the mapped flooded areas, allowing for an assessment of the affected area. Additionally, a web interface was designed using Google Earth Engine packages, providing users with the ability to visualize the extent of flooded areas and maps of affected asset classes, along with statistical estimates, for a given date within the range from 2013 to the present. The mapping of flooded areas as of June 20, 2020, revealed a total area of 21,763.05 hectares of flooded zones in the Abidjan District. An estimation of the damages caused by this flood on June 20, 2020, indicates that an average of 13,170.17 hectares of assets were affected, representing 60.5% of the flooded areas. This breakdown includes 7,875.06 hectares (36.2%) of affected agricultural lands and 5,295.11 hectares (24.3%) of affected urban areas, impacting an average of 64,877 peoples. The results of this study have shown that the central part of the study area, above the lagoon, has the highest potential for flood risk due to the terrain morphology and the high vulnerability of builtup areas occupying the floodplain.

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2023-10-07

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Njeugeut Mbiafeu , A. C., Youan Ta , M., Kamenan Satti , J.-R., Assoma , T. V., & Jourda , J. P. (2023). Cartographie Automatique des Zones Inondées et Evaluation des Dommages dans le District d’Abidjan à l’Aide de l’Imagerie Satellitaire Radar Sentinel-1 Depuis Google Earth Engine. ESI Preprints, 22, 124. Retrieved from https://esipreprints.org/index.php/esipreprints/article/view/572

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