Abstract:
Résumé
Les feux de forêt représentent un risque majeur pour de nombreux pays dans le monde. Outre les pertes de vie humaines, ils occasionnent des dégâts environnementaux et économiques, dont l’étude exige de disposer de données appropriées (hard Word, logiciel, images satellites de bonne résolution spatiale et temporelle et des données terrain) pour suivre le changement spatiotemporel et pour répondre à un besoin urgent. La modélisation de cette complexité contraint de localiser, d’identifier et cartographier les feux de forêt et des éléments de l’espace susceptibles de décrire la réalité du terrain (sols, occupation du sol, morphologie du terrain, etc.) et de distinguer le changement avec suffisamment de précision. La modélisation du feu de forêt se fait par des méthodes mathématiques comme l’indice de brulure (BI) et de sévérité (NBR) NBR (Prefire NBR et Postfire NBR) qui sont appliqués dans plusieurs zones d’études sur des images sentinel 2 /Landsat. Par ailleurs, une nouvelle manière de modélisation développée par la plateforme Google Earth Engine (GEE), utilisée par de nombreux chercheurs à travers le monde pour des études d’urgence. Cette technique utilise les mêmes équations mathématiques et bien d’autres afin de répondre à la prise de décision pour les différents acteurs. Nous avons réalisé cette étude pour suivre les feux de forêt d’aout 2021 sur la daïra de Bouzguen dans la wilaya de Tizi Ouzou. Notre travail s'inscrit dans cette problématique de conception d'un système qui permet de modéliser les feux de forêt par de simples règles et d’une manière rapide et interactive afin de faciliter la prédiction, la surveillance, le suivi spatiotemporel des feux et leur comportement. En d’autres termes, ce travail est le début de la proposition d'un modèle qui permet d’expliquer l’évolution des feux et de prévoir leur futur. Le GEE semble répondre à cette complexité, c’est un environnement de développement interactif et adapté. Un de ces avantages est de pouvoir faire des traitements sur des images directement de différentes résolutions issues de plusieurs satellites sur un serveur nuagique (Cloud) sans avoir à les télécharger sur un ordinateur. Cette plateforme rend simple la manipulation des bases de données. L’utilisateur a la possibilité d’exporter le résultat de ses traitements sous différents formats (CSV par exemple où .shp)
