Résumé
Les inondations constituent une menace cruciale dans la ville
de N'Djaména. Elles sont accentuées par de très forte
pluie enregistrée ces dernières années et une urbanisation
incontrôlée. Le but de ce travail estd'utiliser les
possibilités qu'offrent la télédétection et les SIG
pour analyser le risque d'inondation.La méthodologie est basée
sur l'utilisation de la Télédétection, des SIG et de
l'Analyse Multicritère. Les images satellitaires TM (1988), ETM+ (2003)
et OLI -TIRS (2019) de Landsat ont été utilisées et
traitées pour une classification supervisée avec l'algorithme de
Maximum de vraisemblance. Pour la détermination du risque d'inondation
l'analyse multicritère a été utilisée à
l'aide du modèle SAATY. Le modèle Land Change Modeler (LCM) du
logiciel IDRISI Selva a permis une projection à l'horizon 2035 de
l'occupation du sol.
Les résultats ont révélé que le
bâti a connu une progression, qui est passé de 3546,50 ha en 1988
à 17266,19ha en 2019. La cartographie des zones à risques
révèle que 47,69 % du territoire sont exposés à un
risque fort d'inondation et environ 27,88 % et 24,44 % respectivement à
un risque moyen et faible. La modélisation prédictive des
éléments l'extension urbaine en 2035 confirme une hausse du
bâti dans les zones inondables. De ce fait, il faudrait intégrer
la gestion des zones à risque d'inondation dans le plan
d'aménagement de la ville.
Mots clés : Risque, inondation,
ville, N'Djaména, Tchad.
Abstract
Floods are a crucial threat in the city of N'Djamena. They are
accentuated by very heavy rain recorded in recent years and uncontrolled
urbanization.The aim of this work is to use the capabilities of remote sensing
and GIS for flood risk analysis. The methodology is based on the use of Remote
Sensing, GIS and Multicriteria Analysis.Landsat TM (1988), ETM+ (2003) and OLI
-TIRS (2019) satellite images were used and processed for supervised
classification using the Maximum Likelihood algorithm.For the determination of
the flood risk the multi-criteria analysis was used using the SAATY model. The
Land Change Modeler (LCM) of the IDRISI Selva software has made it possible to
project land use to 2035.
The results revealed that building construction increased from
3,546.50 ha in 1988 to 17,266.19 ha in 2019. The mapping of risk areas reveals
that 47.69% of the territory is exposed to a high risk of flooding and about
27.88% and 24.44% respectively to a medium and low risk. Predictive modelling
of the elements of the urban extension in 2035 confirms an increase in
buildings in flood-prone areas.As a result, the management of flood risk areas
should be integrated into the city's development plan.
Keywords: Risk, flood, city, N'Djamena,
Chad.
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