Satellites et feux de forêt - Technique -Produits  THEIA - Vidéo Dailymotion

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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 !

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