3.3.2.5. Cartographie de la
vulnérabilité des enjeux
La vulnérabilité des enjeux est des personnes,
biens et environnements pouvant être affectés par l'aléa.
Elle transcrit la sensibilité des enjeux (l'occupation du sol et
humaine) au phénomène (Pottier, 1988 ; Maurel et al,
2003). Elle a été obtenue par le croisement de l'occupation
du sol et la densité de la population.
· Occupation du sol
Les éléments d'occupation du sol ont
été obtenus par le traitement de l'image Landsat OLI-TIRS 2019.
Ils ont été reclassifiés en quatre classes dans ArcGis.
- la classe de sensibilité très forte : le
bâti, marécage et plan d'eau
- la classe de sensibilité forte : sol nu;
- la classe de sensibilité moyenne : Champs et
Jachères
- la classe de sensibilités faibles : la
végétation.
· Densité de la population
La densité de population est réalisée
à partir des données démographiques de différents
arrondissements de la zone d'étude. L'opération nécessaire
pour l'obtenir est la génération.A la suite de cette
opération, elle a été reclassifiée en quatre
classes.
3.3.2.6. Cartographie des zones
à risque d'inondation
Cette carte est obtenue par la combinaison des cartes de
l'aléa et la Vulnérabilité des enjeux. La formule suivante
a été utilisée :
Risque= Aléa x Vulnérabilité
3.3.3. Prédiction des
éléments de l'extension urbaine pouvant être
affectéspar le risque d'inondation
Pour effectuer la simulation d'extension urbaine, il a
été utilisé le module LCM du logiciel IDRISI qui permet de
spécifier les fichiers essentiels associés à l'analyse de
la modification de la couverture terrestre d'une zone d'étude
spécifique, ainsi qu'un nom de projet. Pour les analyses de changement
et de prévision, une spécification minimale est la
spécification de deux cartes d'occupation du sol pouvant servir de base
pour comprendre la nature du changement dans la région d'étude et
les moyens d'établir des échantillons de transitions à
modéliser. Les deux cartes d'occupation du sol doivent avoir des fonds,
des légendes et des caractéristiques spatiales correspondants
c'est-à-dire même système de projection et nombre de
pixels.
La méthodologie utilisée est constituée
de trois grandes étapes :
· Paramétrage du projet LCM
Ici, il est question de créer le projet,
d'insérer les deux images de base pour la simulation notamment l'image
ancienne (1988) et l'image nouvelle (2019) et d'analyser le changement.
L'analyse de changement fournit une estimation quantitative rapide du
changement en représentant soit graphiquement le gain et la perte entre
les classes, soit le changement net par classe (figure 6).
Figure 6:
Paramètres du modèle LCM et l'analyse de changement
· Création carte des potentiels de
transitions
Ce paramètre permet de créer des cartes
probabilistes qui présenteront les zones où des changements
pourraient avoir lieu et pour cela, il faut :
Répertorier toutes les transitions existantes entre les
deux cartes de couverture du sol et spécifier les transitions à
utiliser pour calculer les potentiels de transition ;
Modéliser le potentiel de transition qui fournit une
sélection de transformations couramment utilisées. Les
transformations disponibles incluent : log naturel, exponentiel, logit, racine
carrée, puissance et vraisemblance.
- Tester le pouvoir explicatif potentiel d'une variable ;
- Lister les variables explicatives des différentes
transitions ;
- Modéliser les sous-modèles de transition mis
en oeuvre en utilisation par la méthode des réseaux de neurone
multicouche.
· Création carte de prédiction de
changement
Ici il est question d'obtenir au final une carte de
prédiction des changements qui pourront avoir lieu à une
période prédéfinie. Et pour effectuer cela, il faudra tour
à tour :
- Déterminer l'ampleur des changements qui surviendront
dans l'avenir à l'aide du processus de prévision de la
chaîne de Markov ;
- Prédire des scénarii futurs.
Figure
7:Diagramme méthodologique de l'étude
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