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

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.

• 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.

• 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.

La méthodologie initiale se basait sur l'hypothèse selon laquelle la probabilité d’appartenance des pixels de l’image radar (10mx10m) à la classe eau pourrait être traduite en pourcentage d'eau libre sous pixel. Cette hypothèse a été testée à l’aide de données de cartographie de l’étendue de l’eau à très haute résolution collectée par drone. Malheureusement, cette hypothèse a été invalidée en comparant la fraction d’eau sous obtenue par drone et la probabilité d’appartenance des pixels radar correspondants la classe eau. En raison des défis rencontrés, il a été décidé avec les représentants de la DEH de ne pas poursuivre le développement d'un prototype automatisé, mais de rechercher une nouvelle méthode et d'approfondir l'étude des incertitudes et limitations techniques de la méthode d’estimation du niveau à l’aide des images radar.

Ainsi, une méthodologie alternative a été développée et testée. Elle s’appuie sur la comparaison de l’étendue de l’eau déterminée par radar aux étendues théoriques de l’eau produites par binarisation des cartes de submersion en faisant varier les valeurs du modèle HAND avec des incréments de 1 cm afin de déterminer le niveau réel de l'eau. Cette nouvelle méthode a été appliquée à 14 sites possédant une station hydrométrique de la DEH, avec des résultats variables et dépendent des caractéristiques du site choisi. Deux sites ont présenté des résultats acceptables dont l’un à Saint-Lambert-de-Lauzon à proximité de la station hydrométrique de la DEH 023404 (Figure 1). Les deux principales caractéristiques des sites avec des résultats acceptables sont qu’ils avaient une grande amplitude de niveaux d'eau et des berges dégagées de faible pente, ce qui permet des variations horizontales significatives du plan d'eau, détectables par radar.

Figure 1. Comparaison entre la modélisation des niveaux d'eau et les mesures in situ pour la station Saint-Lambert-de-Lauzon.

L'amélioration des résultats pourrait passer par l'utilisation de modèles numériques de terrain à niveau d'eau bas et idéalement complétés par une bathymétrie, afin de maximiser la dynamique des niveaux d'eau observables sur les images radar.

De plus, il serait bénéfique de poursuivre le projet en appliquant la méthode sur des sites aux caractéristiques idéales, sans égard à la présence de stations hydrométriques, en utilisant des modèles numériques de terrain créés par drone et des techniques avancées de classification pour traiter les images radar.

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