IRENE : Imagerie Radar pour l’Estimation du Niveau d’Eau

En estimant des niveaux d'eau dans des secteurs non-jaugées, les stations virtuelles contribuent à l’amélioration de ces outils essentiels. Basée sur des images gratuites et facilement accessibles, l'approche permettra aux acteurs concernés d'obtenir des données sur de multiples secteurs, à une fréquence quasi-journalière et à peu de frais.

Détails du projet
Programmation scientifique
Programmation 2020-2025
Thématique(s) et priorité(s)
Événements extrêmes - Science du climat et services climatiques
Début et durée
September 2021 • 28 mois
Statut du projet
En cours
Projet lié
Soutien à INFO-Crue
 
Responsable(s) scientifique(s)
Karem Chokmani
INRS

Contexte

Les inondations sont un phénomène récurent au Québec et comme tout évènement climatique extrême, le risque d'inondation est susceptible d'être influencé par les changements climatiques. C'est dans ce contexte qu'Ouranos vient en appui au programme Info-Crue (MELCCFP), qui a été créé pour optimiser la délimitation des zones inondables au Québec et pour mettre sur pieds un système de prévision des inondations en temps réel. En utilisant des images radar satellites qui couvrent le Québec à une fréquence quasi-journalière et qui sont disponibles gratuitement (Sentinel-1, Constellation Radarsat), le projet vise particulièrement à combler le besoin de mesures de niveau d'eau dans des secteurs de rivières non-jaugés par la création de stations de mesures virtuelles.

 

Objectif(s)

  • Développer une approche satellitaire opérationnelle permettant de créer des stations virtuelles (sans mesure directe sur le terrain) de niveau d'eau à partir d'images radar satellites.

  • Permettre l'estimation de niveaux d'eau en secteurs non-jaugés.

  • Identifier la portée spatiale d'application (conditions optimales et secteurs prometteurs) et détailler les limitations techniques de la méthode.

  • Développer un prototype d'outil informatisé pour appliquer la méthode développée.

Ce projet s'inscrit dans l'initiative INFO-Crue mise sur pied par le MELCC.

Méthodologie

  • Mise en place de la base de données (images radar, données Lidar, données de validation tels que mesures de niveaux et débits, lignes d'eau lors d'inondations).

  • Sélection des sites optimaux pour le développement de l'approche, c'est-à-dire ayant subi des inondations en 2019, pour lesquels il existe des données de validation, dont la couverture radar satellite est suffisante et pour lesquels les rives et la plaine inondable sont dégagées.

  • Classification de la probabilité d'eau sur les images radar des sites optimaux à 10m de résolution spatiale

  • Désagrégation de cette carte à partir de données Lidar et du modèle HAND (Height Above Nearest-Neighbor) pour obtenir une carte de présence d'eau à 1m de résolution spatiale. 

  • Estimation des hauteurs d'eau et validation des résultats sur les sites optimaux.

  •  Calcul de l'incertitude 

  • Automatisation des étapes du processus.

Retombées pour l'adaptation

Retombées pour l'adaptation
  • Amélioration de la cartographie des plaines inondables et des modèles de prévision par l'estimation de niveaux d'eau via des stations virtuelles (secteurs non-jaugés)

  • Des données à fréquence quasi-journalière et accessibles à peu de frais via l'utilisation d'images radar satellites

  • Transfert de connaissances et formation du partenaire principal permettant l'opération de l'outil et l'intégration aux opérations

Résultats attendus

À terme, ce projet permettra d'instaurer des stations virtuelles de mesure de niveau d'eau sur des sections de rivière non-jaugées. Les résultats directs du projet sont donc:

  • Une approche permettant d'estimer le niveau d'eau à partir de l'imagerie satellite radar.

  • L'identification des facteurs requis pour qu'un site soit optimal pour y implanter l'approche

  • Une connaissance détaillée de la précision et de l'incertitude de l'approche (sensibilité radar, précision de la classification, sensibilité HAND et désagrégation)

  • Un prototype (scripts PYTHON) que le MELCC pourra évaluer à l'interne 

Financeurs

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