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Apport des SIG pour la quantification automatique des dégâts aux bâtiments par télédétection
 | Mots-clés, logiciels ESRI utilisés et publics visés |  | | |
Mots-clés : Détection de changements, détection de dégâts, image satellite, télédétection, très haute résolution spatiale, bâtiments, milieu urbain, évaluation de la qualité, recalage géométrique, classification, traitement de données.
Logiciels ESRI utilisés : ENVI, ArcGIS
Public visé : Tout public
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Lors d'une catastrophe majeure, il est nécessaire de connaître rapidement l'importance et l’étendue des dégâts. Les images visibles de très haute résolution (<1m) obtenues par télédétection aident à quantifier les dégâts sur de larges zones de manière indépendante des pouvoirs locaux. Les dégâts concernés sont ceux associés aux séismes (voir figure 1), aux innondations, aux éruptions, aux conflits armés, etc.
 | | Figure 1 : Séisme de Boumerdès (Algérie) – 21 mai 2003. |
Actuellement, la quantification des dégâts peut se faire manuellement par comparaison visuelle d'une image satellite avant l’évènement et d’une image satellite après l’évènement (voir figure 2). Les outils de recherche utilisés au CEA, ENVI et ArcGIS, permettent l’exécution de taches essentielles pour cette analyse : la superposition des images de crise et de référence, la localisation des bâtiments par superposition d’un SIG cadastrale ou d’un plan d’occupation des sols aux images.
 | | Figure 2 : Extraits d'images QuickBird de la ville de Bam à 60 cm de résolution. En rouge sont entourés des bâtiments détruits par le séisme. |
Cependant, l’analyse des bâtiments est fastidieuse puisque chaque bâtiment doit être inspecté visuellement, ce qui représente plusieurs milliers de cas. Un exemple de cartographie effectuée par le SERTIT est présenté en figure 3.
 | | Figure 3: Ville de Bam. Carte de dégâts éditée par le SERTIT à la suite du séisme de décembre. 2003. Trois degrés de dégâts sont distingués : le vert pour les zones intactes ou avec des dégâts non visibles, le jaune pour les zones avec des dégâts visibles et le rouge pour les zones où des dégâts importants sont constatés. |
Des travaux de thèse ont été effectués afin de développer une méthode de quantification automatique des dégâts sur les bâtiments. Lors de ce traitement, chaque bâtiment est automatiquement évalué en termes de changement sur la toiture. Un SIG cadastral est indispensable pour discriminer les dégâts des toitures des nombreux autres changements qui surviennent ailleurs et qui ne sont pas reliés directement aux dégâts (véhicules, activité humaine, végétation, etc.). D’autre part il n’existe pas encore de méthode de détection automatique fiable des bâtiments par télédétection. L’originalité du traitement repose donc sur l’association d’un SIG permettant la localisation des objets d’intérêt, avec des images satellite permettant de discriminer les changements sur ces objets. Les difficultés rencontrées lors du traitement sont essentiellement des problèmes de décalage des toitures avec le SIG et des toitures entre les deux images, liés aux effets de perspective des bâtiments, les images n’étant généralement pas acquises avec les même point de vue, ni le même capteur, et les hauteurs de ces bâtiments étant inconnues. Nous nous sommes attachés à évaluer les performances de cette méthode sur des cas très variés (3 séismes, 1 bombardement, 1 explosion, 1 cyclone). L’immense variété de dégâts et de toitures complique ce problème et rend improbable une classification non supervisée. Notre méthode s’appuie donc sur une classification supervisée : un opérateur doit choisir des exemples significatifs de bâtiments détruits et intacts, puis l’algorithme généralise automatiquement à l’ensemble des autres bâtiments. Nous nous sommes attachés à limiter le nombre d’exemples à moins de 10 par classe de dégât. Les performances des classifications ont été évaluées en attribuant visuellement un degré de dégât à chaque bâtiment et en confrontant cette pseudo « vérité terrain » au résultat de classification automatique. Les performances se rapportent donc à celle de l’analyse visuelle. Les classes de dégât visibles sur les bâtiments par les moyens de télédétection actuels sont les degrés 4 et 5 de l’échelle EMS (partiellement détruit à complètement détruit), et dans une moindre mesure le degré 3 (toiture touchée mais pas d’effondrement).
Les performances obtenues sont de 90% pour le recalage du SIG cadastrale sur l’image de référence, et d’environ 90% pour une classification sur deux classes de dégâts, de 80% sur trois classes, et de 75% sur 4 classes. Les résultats sont généralement satisfaisants pour notre application. L'exemple de la classification des dégâts de 2168 bâtiments de la ville de Bam touchée par un séisme en 2003 est illustrée en figures 4 et 5.
 | | Figure 4: Matrice de confusion issue de la classification des bâtiments du cas-test de Bam à partir des images QuickBird. À gauche est représentée la matrice de confusion brute ; à droite, la même matrice est reportée, mais normalisée par classe. Les degrés de dégât se rapportent à l'échelle EMS. |
 | | Figure 5: Détail d'un résultat de classification des dégâts sur 4 classes pour le cas-test de Bam à partir des images QuickBird. Les bâtiments en rouge correspondent au degré 5 EMS, les bâtiments en orange correspondent au degré 4 EMS, les bâtiments en jaune correspondent au degré 3 EMS, et les bâtiments en vert correspondent au degré inférieur à 3. |
Les performances dépendent hautement de la taille des bâtiments et de leur complexité géométrique, et de la qualité radiométrique des images (bruit, dynamique), la qualité du SIG, et des différences d’angle d’incidence entre les images. La méthode proposée est rapide, en grande partie généralisable et robuste à l’utilisation d’images THR de différentes résolutions ou issues de couples multicapteurs.
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