Cartographie Automatique des Zones Inondées et Evaluation des Dommages dans le District d’Abidjan depuis Google Earth Engine

Marc Youn Ta; Amandine Carine Njeugeut Mbiafeu; Jean-Robert Kamenan Satti; Tchimou Vincent Assoma; Jean Patrice Jourda

doi:10.19044/esj.2023.v19n32p54

Marc Youn 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
Amandine Carine Njeugeut Mbiafeu Doctorant, Centre Universitaire de Recherche Appliquée en Télédétection (CURAT), Université Félix Houphouët-Boigny, 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

DOI: https://doi.org/10.19044/esj.2023.v19n32p54

Keywords: Inondation, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Google earth engine, Sentinel-1, Alos Polsar, Abidjan, Côte d’Ivoire, dommages

Abstract

L'objectif de cette étude est de générer automatiquement des cartes de l'étendue des zones inondées dans le district d'Abidjan et d’évaluer les dommages causés. L’approche méthodologique a consisté à cartographier 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. Puis la superficie des enjeux affectés a été évaluée, en superposant les classes d’enjeux sur les zones inondées. De plus, une interface web a été conçue à l'aide des packages de Google Earth Engine. Cette interface web offre à l'utilisateur la possibilité de visualiser l'étendue des zones inondées et les cartes des enjeux affectés, avec une estimation statistique, pour une date donnée dans l'intervalle allant de 2015 à la date actuelle. La cartographie des zones inondées à la date du 25 juin 2020 a révélé une superficie totale de 25219,23 hectares de zones inondées soit 11,50% de la superficie totale du District d’Abidjan. Une estimation des dégâts causés par cette crue indique que 22 307,53 hectares d'enjeux ont été affectés en moyenne, ce qui représente 88,45 % des zones inondées. Cette répartition se décompose en 13 538,49 hectares (soit 53,68 %) de terres agricoles touchées et 8 769,04 hectares (soit 34,77 %) de zones urbaines touchées, impactant en moyenne 35 065 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.

The objective of this study is to automatically generate maps of the extent of flooded areas in the Abidjan district and assess the resulting damages. The methodological approach involved mapping the extent of flooded areas using a change detection method based on Sentinel-1 (SAR) data before and after a specific flood event. Subsequently, various classes of assets, such as crops, residential areas, buildings, roads, and population density, were extracted from various free data sources. The affected asset areas were then evaluated by overlaying the asset classes on the flooded areas. Furthermore, a web interface was designed using Google Earth Engine packages. This web interface allows users to visualize the extent of flooded areas and maps of the affected assets, along with statistical estimates, for a specific date within the interval from 2015 to the current date. Mapping of the flooded areas as of June 25, 2020, revealed a total area of 25219.23 hectares of flooded areas, representing 11.50% of the total area of the Abidjan District. An estimation of the damages caused by this flood indicates that, on average, 22307.53 hectares of assets were affected, accounting for 88.45% of the flooded areas. This distribution breaks down into 13538.49 hectares (53.68%) of affected agricultural lands and 8769.04 hectares (34.77%) of affected urban areas, impacting an average of 35,065 people. The study results revealed that the central part of the study area, located above the lagoon, presents the highest flood risk potential due to the terrain's morphology and the high vulnerability of built-up areas occupying the floodplain.

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