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
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 sous-bassins, 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 built-up areas occupying the floodplain.
Downloads
Metrics
References
2. AfricaNews. (2022, juillet 10). Côte d’Ivoire : Abidjan exposée aux inondations. Africanews. https://fr.africanews.com/2022/07/10/cote-divoire-abidjan-exposee-aux-inondations/
3. ALLA, D. A. (2013). Cartographie des zones à risques d’inondation, d’érosion et de mouvement de terrain dans la ville d’Abidjan, PNUD, MESUDD. (p. 37).
4. Alla, D. A., Atta, K. J.-M., & Yassi, G. A. (2018). LES RISQUES NATURELS ET LEURS MANIFESTATIONS DANS UNE VILLE SECONDAIRE : ÉROSION ET INONDATION À DALOA (CENTRE- OUEST DE LA CÔTE D’IVOIRE). Revue de Géographie Tropicale et d’Environnement, 2, Article 2.
5. ALLA, D. A., DOS SANTOS, S., & Zahiri, E.-P. (2019, juin). PENSER LES VULNÉRABILITÉS AUX INONDATIONS PAR LE PRISME DE LA JUSTICE ENVIRONNEMENTALE : CAS DU PROJET EVIDENCE À ABIDJAN”. Cyberséminaire Justice Environnemental - Justice environnementale et sanitaire au Nord et au Sud Quels apports heuristiques de l’interdisciplinarité ? https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-02481276
6. Ambroise, B., Beven, K., & Freer, J. (1996). Toward a Generalization of the TOPMODEL Concepts : Topographic Indices of Hydrological Similarity. Water Resources Research, 32(7), 2135‑2145. https://doi.org/10.1029/95WR03716
7. Attoumane, A., Dos Santos, S., Kacou, M., André, A. D., Karamoko, A. W., Seguis, L., & Zahiri, E.-P. (2022). Individual perceptions on rainfall variations versus precipitation trends from satellite data : An interdisciplinary approach in two socio-economically and topographically contrasted districts in Abidjan, Côte d’Ivoire. International Journal of Disaster Risk Reduction, 81, 103285. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.103285
8. Benzougagh, B., Frison, P.-L., Meshram, S. G., Boudad, L., Dridri, A., Sadkaoui, D., Mimich, K., & Khedher, K. M. (2021). Flood Mapping Using Multi-temporal Sentinel-1 SAR Images : A Case Study—Inaouene Watershed from Northeast of Morocco. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering. https://doi.org/10.1007/s40996-021-00683-y
9. Bi, V. H. N., Saley, B., Wade, S., Valere, D. E., Kouame, F., & Affian, K. (2014). CARTOGRAPHIE DU RISQUE D’INONDATION PAR UNE APPROCHE COUPLÉE DE LA TÉLÉDÉTECTION ET DES SYSTЀMES D’INFORMATIONS GÉOGRAPHIQUES (SIG) DANS LE DÉPARTEMENT DE SINFRA (CENTRE-OUEST DE LA COTE D ’IVOIRE). 22.
10. Boyossoro, H. K., Koffi, F. K., Bachir, M. S., Biemi, J., & Traore, I. (2007). Insécurité climatique et géorisques en Côte d’Ivoire : Étude du risque d’érosion hydrique des sols dans la région semi-montagneuse de Man (Ouest de la Côte d’Ivoire). Sécheresse, 18(1), Article 1.
11. Coulibaly, T. J. H., Coulibaly, N., Koffi, D., Camara, M., & Savane, I. (2014). Cartographie des zones à l’origine de l’ensablement des canaux du bassin Versant du Gourou (Abidjan—Côte d’Ivoire). International Journal of lnnovation and Applied Studies, 642‑653.
12. Danumah, J. H. (2016). Assessing Urban Flood Risks under Changing Climate and Land Use in Abidjan District, South Cote d’Ivoire [DOCTOR OF PHILOSOPHY In Climate Change and Land-use]. KWAME NKRUMAH UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A.
13. Danumah, J. H., Odai, S. N., Saley, B. M., Szarzynski, J., Thiel, M., Kwaku, A., Kouame, F. K., & Akpa, L. Y. (2016). Flood risk assessment and mapping in Abidjan district using multi-criteria analysis (AHP) model and geoinformation techniques, (cote d’ivoire). Geoenvironmental Disasters, 3(1), Article 1. https://doi.org/10.1186/s40677-016-0044-y
14. De Almeida Pereira, G. H., Cechim Júnior, C., Fronza, G., & Deppe, F. A. C. (2019). MULTITEMPORAL ANALYSIS OF SAR IMAGES FOR DETECTION OF FLOODED AREAS IN PANTANAL. Raega - O Espaço Geográfico Em Análise, 46(3), 88. https://doi.org/10.5380/raega.v46i3.66988
15. Dongo, K. (2006). NALYSE DES DEFICIENCES DANS LA GESTION DU DRAINAGE URBAIN ET DES DECHETS SOLIDES ET LIQUIDES DANS LES QUARTIERS PRECAIRES DE YOPOUGON (ABIDJAN, COTE D’IVOIRE) : APPROCHE CARTOGRAPHIE-SIG, MODELISATION ET SOCIO-ANTHROPOLOGIE [THESE UNIQUE DE DOCTORAT]. Université de Cocody.
16. Eba, A. E. L., Ake, G. E., Gouadou, D. F., & Jourda, J. (2021). Evaluation de la Vulnérabilite à l’Inondation des Communes à Proximité des Grandes Villes Ouest Africaines : Cas de la Commune de Bingerville (Est d’Abidjan – Côte d’Ivoire). European Scientific Journal ESJ, 17(14). https://doi.org/10.19044/esj.2021.v17n14p277
17. Fulbert, Y. (2022, juillet 8). Côte d’Ivoire / Inondations : 19 morts enregistrés à Abidjan (bilan). Agence Anadolu. https://www.aa.com.tr/fr/afrique/côte-divoire-inondations-19-morts-enregistrés-à-abidjan-bilan/2632800
18. Habal, T. K. (2021). Appréhender l’urbanisation en milieu tropical humide. Le 4 pages. https://hal.univ-lorraine.fr/hal-03472004
19. Hauhouot, C. (2008). Analyse du risque pluvial dans les quartiers précaires d’Abidjan. Etude de cas à Attécoubé. Geo-Eco-Trop, 32, 75‑82.
20. Hostache, R., Puech, C., & Raclot, D. (2007). Caractérisation spatiale de l’aléa inondation à partir d’images satellites RADAR. Cybergeo: European Journal of Geography. https://doi.org/10.4000/cybergeo.7722
21. INS. (2014). Recensement Général de la Population et de l’Habitat 2014 (p. 49) [Rapport d’exécution et présentation des principaux résultats].
22. Jo, M.-J., Osmanoglu, B., Zhang, B., & Wdowinski, S. (2018). FLOOD EXTENT MAPPING USING DUAL-POLARIMETRIC SENTINEL-1 SYNTHETIC APERTURE RADAR IMAGERY. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII‑3, 711‑713. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-711-2018
23. Jourda, J. P., Kouamé, K. F., Soro, N., Kouamé, K. J., Kouadio, B. H., Saley, M. B., Kouamé, K., & Ahoussi, E. (2003). Gestion et protection des eaux souterraines urbaines : Apports d’un système d’information géographique à la réalisation de la carte de vulnérabilité de la nappe du continental terminal au niveau de l’agglomération d’Abidjan. 11.
24. Kangah, A., & Alla, D. A. (2015). Détermination des zones à risque d’inondation à partir du modèle numérique de terrain (MNT) et du système d’information géographique (SIG) : Cas du bassin-versant de Bonoumin-Palmeraie (commune de Cocody, Côte d’Ivoire). Geo-Eco-Trop., 39(2), Article 2.
25. Kangah, A., & Della, A. A. (2015). Détermination des zones à risque d’inondation à partir du modèle numérique de terrain (MNT) et du système d’information géographique (SIG) : Cas du bassin-versant de Bonoumin-Palmeraie (commune de Cocody, Côte d’ivoire). 12.
26. Kefi, M., Mishra, B. K., Kumar, P., Masago, Y., & Fukushi, K. (2018). Assessment of Tangible Direct Flood Damage Using a Spatial Analysis Approach under the Effects of Climate Change : Case Study in an Urban Watershed in Hanoi, Vietnam. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(1), Article 1. https://doi.org/10.3390/ijgi7010029
27. Konan, A. N. (2018). Urban Flood modelling and Floodplain Mapping using ArcGIS, HEC-HMS and HEC-RAS in Abidjan city, Côte D’Ivoire – West Africa : Case study of the watershed of Bonoumin - Rivièra Palmeraie. http://repository.pauwes-cop.net/handle/1/372
28. Konan, K. (2021). IMPLICATIONS SOCIO-ÉCONOMIQUES DE LA RIZICULTURE ET RISQUES SANITAIRES DIAGNOSTIQUES À GAGNOA. 16.
29. Konaté, L., Kouadio, B. H., Djè, B. K., Ake, G. E., Gnagne, L., Kouame, M. K., & Biémi, J. (2016). Caractérisation des pluies journalières intenses et récurrences des inondations : Apport des totaux glissants trois (3) jours à la détermination d’une quantité seuil d’inondation (District d’Abidjan au Sud-Est de la Côte d’Ivoire) ( Heavy daily rainfall characterization and flooding repeating: contri.
30. Kouakou, K. S. (2015). Cartographie du risque d’inondation du bassin versant du Gourou (District d’Abidjan). http://repo.floodalliance.net/jspui/handle/44111/4285
31. Kouamé, K. A., Biemi, J., & Kouame, K. F. (2013). Application du modèle hydrologique distribué hydrotel à la simulation des écoulements des eaux en milieu tropical humide soumis aux pressions anthropiques cas du bassin versant du bandama en CÔTE D’IVOIRE (UFR Sciences de la Terre et des Ressources Minières). Article UFR Sciences de la Terre et des Ressources Minières.
32. Kouamé, K. A., Oulare, S., Adon, G. C.-R., Kouassi, A. M., & Bernier, M. (2016). Un modèle hydrologique distribué pour la simulation des écoulements des eaux du bassin versant du Bandama en Côte d’Ivoire, Afrique de l’Ouest. Afrique Science, 12(1), Article 1. http://espace.inrs.ca/id/eprint/4696/
33. Kouassi, A. M., Nassa, R. A. K., Bi, T. M. N., Kouame, K. F., & Biemi, J. (2018). Caracterisation des debits d’etiage dans un contexte de changements climatiques : Cas du bassin versant du N’zi (Cote d’Ivoire). Agronomie Africaine, 30(3), Article 3. https://doi.org/10.4314/aga.v30i3
34. Kumar, R. (2019). Flood Inundation and Hazard Mapping of 2017 Floods in the Rapti River Basin Using Sentinel-1A Synthetic Aperture Radar Images. In P. Kumar, M. Rani, P. Chandra Pandey, H. Sajjad, & B. S. Chaudhary (Éds.), Applications and Challenges of Geospatial Technology : Potential and Future Trends (p. 77‑98). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-99882-4_6
35. Kurapati, P. V., Babu, A., Rajosarimalala, S. T., & Pyla, K. R. (2020). FLOOD MAPPING AND DAMAGE ASSESSMENT USING SENTINEL – 1 & 2 IN GOOGLE EARTH ENGINE OF PORT BERGE & MAMPIKONY DISTRICTS, SOPHIA REGION, MADAGASCAR. 9.
36. Li, D., Wu, B., Chen, B., Wang, Y., Zhang, Y., Xue, Y., & Qin, C. (2020). Fusion of Sentinel-1 radar and Sentinel-2 MSI imagery for water extraction in Tibetan plateau (EGU2020-4512; Numéros EGU2020-4512). Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-4512
37. Mahaman Bachir, S., Kouamé, F., Penven, M. J., & Biémi, J. (2005). Cartographie des zones à risque d’inondation dans la région semi-montagneuse à l’Ouest de la Côte d’Ivoire : Apport des MNA et de l’imagerie satellitaire.
38. N’Dri, B. É., Niamke, K. H., Koudou, A., & N’Go, Y. A. (2017). CARTOGRAPHIE DES FORMES D’ÉROSION HYDRIQUE DANS LA COMMUNE URBAINE D’ATTÉCOUBÉ (ABIDJAN, CÔTE D’IVOIRE). International Journal of Innovation and Applied Studies, 19(4), Article 4.
39. Njeugeut, M. A. C., Ta, M. Y., Jean-Robert, K. S., Armel, K. K., Vincent, A. T., & Patrice, J. J. (2023). Mapping of land use units in the District of Abidjan using Google Earth Engine cloud, based on Sentinel-2 optical images and Machine Learning algorithms. International Journal of Innovation and Applied Studies, 40(1), Article 1.
40. Ouattara, T., Kouamé, F., Zo-Bi, C., Vaudry, R., & Grinand, C. (2021). Changements d’occupation et d’usage des terres entre 2016 et 2019 dans le Sud-Est de la Côte d’Ivoire : Impact des cultures de rente sur la forêt. BOIS & FORETS DES TROPIQUES, 347, 91‑106. https://doi.org/10.19182/bft2021.347.a31868
41. Ouattara, Z. A., Kablan, A. K. M., Gahi, N. Z., Ndouffou, V., & Dongo, K. (2021). Analyse des facteurs anthropiques et des risques sanitaires associés aux inondations par débordement d’un canal d’évacuation des eaux à Abidjan. Environnement, Risques & Santé, 20(5), 467‑482. https://doi.org/10.1684/ers.2021.1583
42. PopulationStat. (2021). Abidjan, Ivory Coast Population (2021)—Population Stat. https://populationstat.com/ivory-coast/abidjan
43. Saley, M. B., Kouamé, F. K., Penven, M. J., & Biémi, J. (2005). CARTOGRAPHIE DES ZONES À RISQUE D’INONDATION DANS LA RÉGION SEMI-MONTAGNEUSE À LOUEST DE LA CÔTE D’IVOIRE : APPORTS DES MNA ET DE L’IMAGERIE SATELLITAIRE. 5, 16.
44. Saley, M. B., Tanoh, R., Kouamé, K. F., Oga, M. S., Kouadio, B. H., Djagoua, E. V., Oulare, S., Youan, T. M., Affian, K., Jourda, J. P., Savane, I., & BIEMI, J. (2009). Variabilité spatio-temporelle de la pluviométrie et son impact sur les ressources en eaux souterraines : Cas du district d’Abidjan (sud de la Côte d’Ivoire). 18.
45. Savane, I., Coulibaly, K. M., & Gioan, P. (2003). Étude comparative de trois méthodes de calcul du coefficient de tarissement des cours d‘eau. Science et changements planétaires / Sécheresse, 14(1), 37‑42.
46. Shahabi, H., Shirzadi, A., Ghaderi, K., Omidvar, E., Al-Ansari, N., Clague, J. J., Geertsema, M., Khosravi, K., Amini, A., Bahrami, S., Rahmati, O., Habibi, K., Mohammadi, A., Nguyen, H., Melesse, A. M., Ahmad, B. B., & Ahmad, A. (2020). Flood Detection and Susceptibility Mapping Using Sentinel-1 Remote Sensing Data and a Machine Learning Approach : Hybrid Intelligence of Bagging Ensemble Based on K-Nearest Neighbor Classifier. Remote Sensing, 12(2), Article 2. https://doi.org/10.3390/rs12020266
47. Shen, X., Wang, D., Mao, K., Anagnostou, E., & Hong, Y. (2019). Inundation Extent Mapping by Synthetic Aperture Radar : A Review. Remote Sensing, 11(7), Article 7. https://doi.org/10.3390/rs11070879
48. Ulrich, E. A. K. (2019). Flood Inundation Modeling in the Gourou Watershed of Côte d’Ivoire, West Africa. http://repository.pauwes-cop.net/handle/1/342
49. Vanama, V. S. K., Mandal, D., & Rao, Y. S. (2020). GEE4FLOOD : Rapid mapping of flood areas using temporal Sentinel-1 SAR images with Google Earth Engine cloud platform. Journal of Applied Remote Sensing, 14(3), 034505. https://doi.org/10.1117/1.JRS.14.034505
Copyright (c) 2023 Njeugeut Mbiafeu Amandine Carine, Marc Youan Ta, Jean-Robert Kamenan Satti, Tchimou Vincent Assoma, Jean Patrice Jourda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
.jpg)
