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00:00 Bonjour à tous, cette vidéo présente la méthode de cartographie automatique des feux,
00:10 développée par le Centre d'expertise scientifique Incendie.
00:13 Elle exploite des images satellites fournies par le Pôle Théâtre.
00:17 Passons au principe de la cartographie des feux.
00:20 D'un point de vue satellitaire, les feux correspondent à des changements soudains
00:24 de la végétation.
00:25 Ils laissent une trace durable mais évolutive.
00:28 Le CES explore cette signature temporelle afin de limiter les confusions avec d'autres
00:35 sources de changement.
00:36 Le but est de réduire sans s'y substituer les interventions manuelles expertes par photointerprétation
00:43 ou avec des données in situ détaillées.
00:46 La disponibilité des données satellitaires impacte donc grandement la qualité des résultats.
00:52 Les deux facteurs clés sont évidemment le temps de revisite des satellites et la couverture
00:58 nuageuse.
00:59 Grâce au CRI temporel, toute l'information disponible au plus tôt après l'incendie
01:05 est exploitable, même celle des images partiellement masquées par les nuages.
01:09 Nous allons maintenant décrire la démarche du CES incendie.
01:14 Pour restreindre la zone de recherche et la fenêtre temporelle, le CES s'appuie sur
01:19 des données exogènes qui fournissent la date, la localisation approximative et la
01:25 superficie a priori du feu.
01:27 Les bases de données institutionnelles comme promettées sont privilégiées car elles
01:32 proposent des tableurs directement exploitables.
01:34 Dans cette vidéo, nous prenons l'exemple du feu de Nébyan d'août 2021.
01:40 A présent, l'algorithme délimite la zone d'étude.
01:43 A partir des données d'entrée, l'algorithme de Recover enchaîne automatiquement plusieurs
01:49 étapes.
01:50 Pour l'instant, les images proviennent de Sentinel-2 mais d'autres satellites pourront
01:53 être mobilisés.
01:54 La zone de recherche du feu dite « zone d'intérêt » est délimitée en fonction
02:01 de la localisation et de la superficie brûlée annoncée.
02:04 Ici, la localisation correspond au carreau DFCI de promettée.
02:08 Les images satellites couvrant cette zone sont recherchées et téléchargées avant
02:14 et après la date d'éclosion du feu.
02:16 Maintenant, passons au calcul du DNBR.
02:20 L'algorithme calcule pour chaque image l'indice spectral NBR et son différentiel avant-après-feu.
02:27 Sur ces 5 exemples de DNBR, le feu est déjà visualisable en blanc.
02:34 Deux images après-feu comportent des no-data dus à des nuages mais ils sont assez éloignés
02:40 de la localisation du feu.
02:42 Pour chaque pixel de la zone d'étude, l'algorithme recherche les 5 premières valeurs qui ne
02:48 sont pas masquées par les nuages.
02:50 Il compose ainsi 5 rasters dits DNBR composite.
02:55 Chacun de ces rasters est complet, c'est-à-dire sans nuage.
02:59 Voyons le premier produit, la qualité de la couverture temporelle.
03:03 Des statistiques de la qualité de la couverture temporelle sont produites.
03:07 Sur ce feu, la première image est très récente, elle date de 3 jours à l'endroit du feu.
03:13 On obtient les 5 valeurs sans nuage recherchées en 23 jours.
03:17 Le temps de revisite moyen sans nuage est donc inférieur à 5 jours près du feu.
03:23 On peut dire que sur ce feu, les données satellitaires sont très riches.
03:26 A présent, passons au traçage du contour du feu.
03:29 Pour tracer le contour, l'algorithme applique plusieurs filtres sur les détections de zones
03:35 brûlées.
03:36 Il retient celles qui sont persistantes sur toutes les dates post-feu, qui respectent
03:41 certaines caractéristiques morphologiques et qui sont cohérentes avec les informations
03:47 fournies par les données exogènes.
03:49 Le contour final est le polygone en noir.
03:53 Pour cette démonstration, nous utilisons une orthomosaïque de drone en guise de validation.
03:59 Le contour suit correctement le feu compte tenu de la résolution de 10 mètres du satellite.
04:04 Les zones très peu végétalisées, avant-feu ou trop petites peuvent ne pas être détectées
04:09 mais il est possible d'utiliser les produits intermédiaires pour affiner l'analyse manuellement.
04:15 Les dommages sur la végétation.
04:17 La sévérité du feu, c'est-à-dire le niveau de dommage sur la végétation, est également
04:21 fourni.
04:22 Elle suit le seuillage du DNBR qui fait référence dans la littérature.
04:27 Quelques précautions et utilisation du produit.
04:31 Pour récapituler, le CES propose trois produits, le contour de feu, la sévérité et des indicateurs
04:38 de la couverture temporelle hors nuage.
04:40 Une première série de feux sera bientôt accessible sur le site de TEA ou sur demande.
04:46 Cette chaîne de traitement s'améliorera en permanence mais elle gardera certaines
04:50 limites.
04:51 Elle se veut automatique et systématique, elle est donc imparfaite et ne vaut pas une
04:56 validation experte ou des données de terrain.
04:58 Le délai de mise à disposition dépend du temps de revisite des satellites et de la
05:03 couverture nuageuse.
05:04 Enfin, elle est dépendante de la qualité de la donnée exogène.
05:08 Néanmoins, elle produit une bonne base de travail pour les opérations post-feu comme
05:14 de la sécurisation et différents travaux, l'identification des enjeux humains touchés
05:19 et des enjeux écologiques sensibles ainsi que leur suivi, la connaissance de l'historique
05:24 des feux par pixel et la sensibilisation du public.
05:28 Cette vidéo est maintenant terminée.
05:30 N'hésitez pas à visiter le site tealand.fr et la page du CES pour plus d'informations
05:36 sur les produits et sur leur disponibilité.
05:38 Merci et à bientôt.
05:40 !