Mapping pluvial flood-induced damages with multi-sensor optical remote sensing: a transferable approach - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Remote Sensing Année : 2023

Mapping pluvial flood-induced damages with multi-sensor optical remote sensing: a transferable approach

Cartographie des dommages causés par les inondations pluviales à l'aide de la télédétection optique multicapteurs: une approche transférable utilisant la détection des changements, la très haute résolution spatiale et l'apprentissage automatique

Résumé

Pluvial floods caused by extreme overland flow inland account for half of all flood damage claims each year along with fluvial floods. In order to increase confidence in pluvial flood susceptibility mapping, overland flow models need to be intensively evaluated using observations from past events. However, most remote-sensing-based flood detection techniques only focus on the identification of degradations and/or water pixels in the close vicinity of overflowing streams after heavy rainfall. Many occurrences of pluvial-flood-induced damages such as soil erosion, gullies, landslides and mudflows located further away from the stream are thus often unrevealed. To fill this gap, a transferable remote sensing fusion method called FuSVIPR, for Fusion of Sentinel-2 & Very high resolution Imagery for Pluvial Runoff, is developed to produce damage-detection maps. Based on very high spatial resolution optical imagery (from Pléiades satellites or airborne sensors) combined with 10 m change images from Sentinel-2 satellites, the Random Forest and U-net machine/deep learning techniques are separately trained and compared to locate pluvial flood footprints on the ground at 0.5 m spatial resolution following heavy weather events. In this work, three flash flood events in the Aude and Alpes-Maritimes departments in the South of France are investigated, covering over more than 160 km 2 of rural and periurban areas between 2018 and 2020. Pluvial-flood-detection accuracies hover around 75% (with a minimum area detection ratio for annotated ground truths of 25%), and false-positive rates mostly below 2% are achieved on all three distinct events using a cross-site validation framework. FuSVIPR is then further evaluated on the latest devastating flash floods of April 2022 in the Durban area (South Africa), without additional training. Very good agreement with the impact maps produced in the context of the International Charter "Space and Major Disasters" are reached with similar performance figures. These results emphasize the high generalization capability of this method to locate pluvial floods at any time of the year and over diverse regions worldwide using a very high spatial resolution visible product and two Sentinel-2 images. The resulting impact maps have high potential for helping thorough evaluation and improvement of surface water inundation models and boosting extreme precipitation downscaling at a very high spatial resolution.
Les inondations pluviales (IP) causées par le ruissellement intense des eaux de pluie à l'intérieur des terres représentent la moitié de toutes les demandes d'indemnisation pour dommages causés par les inondations chaque année, à égalité avec les inondations fluviales (IF). Cependant, ces premières sont beaucoup moins étudiées. En particulier, la plupart des techniques d'identification des inondations basées sur la télédétection se concentrent uniquement sur les dégradations et/ou les pixels d'eau à proximité immédiate des cours d'eau qui débordent après de fortes pluies. De nombreuses occurrences de dommages induits par les IP et situés plus loin du cours d'eau ne sont donc souvent pas révélées. Parmi la grande variété de modèles hydrologiques, certains ont été spécifiquement conçus pour étudier et simuler les écoulements et les processus liés au ruissellement intense. Toutefois, afin d'accroître la confiance dans la cartographie de la susceptibilité préventive face aux IP, les modèles de ruissellement doivent être évalués de manière intensive à l'aide d'observations d'événements passés. Pour cela, une méthode de fusion transférable basée sur la télédétection appelée FuSVIPR, pour "Fusion of Sentinel-2 & Very high resolution Imagery for Pluvial Runoff", est développée pour produire des cartes de détection des dommages. Sur la base d'images optiques à très haute résolution spatiale (VHR) (provenant des satellites Pléiades ou de capteurs aéroportés) combinées à des images de changement à une résolution de 10 m provenant des satellites Sentinel-2, des techniques d'apprentissage automatique (ML) et profond (DL) sont implémentées pour localiser les empreintes de IP sur le sol à une résolution spatiale de 0,5 m après des événements météorologiques violents. Un post-traitement impliquant une segmentation par seuil de taille minimale permet de mieux contrôler les fausses alarmes dans la détection des objets de type IP. Dans ce travail, trois événements de type crue éclair dans les départements de l'Aude et des Alpes-Maritimes dans le Sud de la France sont étudiés sur plus de 160 km2 de zones rurales et périurbaines entre 2018 et 2020. Des précisions de détection d'IP autour de 75 % (avec un ratio de détection de zone minimum pour les vérités terrain annotées de 25 %) et des taux de faux positifs majoritairement inférieurs à 2 % sont atteints sur les trois événements distincts en utilisant une validation croisée inter-site. FuSVIPR est ensuite évaluée sur les dernières crues éclair dévastatrices d'avril 2022 dans la banlieue de Durban (Afrique du Sud) sans entraînement supplémentaire. Un très bon accord avec les cartes d'impact produites dans le cadre de la Charte internationale " Espace et catastrophes majeures " (activation ID 755) sont atteints avec des performances similaires. Ces résultats soulignent la grande capacité de généralisation de cette méthode pour localiser les IP à tout moment de l'année et dans diverses régions du monde en utilisant une image VHR dans le visible et deux images Sentinel-2. Les cartes de dommages qui résultent de FuSVIPR ont un fort potentiel pour aider à l'évaluation approfondie et à l'amélioration des modèles d'inondation par ruissellement et pour renforcer les méthodes de réduction d'échelle des précipitations extrêmes à très haute résolution spatiale.
Fichier principal
Vignette du fichier
remotesensing-15-02361.pdf (20.8 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence : CC BY - Paternité

Dates et versions

hal-04091997 , version 1 (09-05-2023)

Licence

Paternité

Identifiants

Citer

Arnaud Cerbelaud, Gwendoline Blanchet, Laure Roupioz, Pascal Breil, Xavier Briottet. Mapping pluvial flood-induced damages with multi-sensor optical remote sensing: a transferable approach. Remote Sensing, 2023, 15 (9), ⟨10.3390/rs15092361⟩. ⟨hal-04091997⟩
21 Consultations
2 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More