La modélisation des données SIG révèle des enjeux cruciaux pour la prévention des inondations dans le bassin versant du Tongo-Bassa. En identifiant les zones à risque, cette recherche offre des solutions innovantes pour protéger les populations vulnérables, transformant ainsi la gestion des crises environnementales.
CHAPITRE II : EVALUATION ET MODÈLEISATION DES DONNEES DU SIG
INTRODUCTION
L’analyse du risque d’inondation dans le BVTB abordée dans le précèdent chapitre a nécessité en amont l’acquisition de plusieurs couches d’informations spatiales couvrant la zone d’étude. Ces couches d’information ont été traitées et adoptées pour la reconstitution numérique du site étudié. Par la suite, des opérations de géotraitement ont été appliquées pour extraite des résultats faciles à interpréter et directement exploitables dans l’étude.
Un processus d’évaluation et de validation des données a été élaboré. A partir des couches retenues au départ pour être exploitées, il s’en est découlé des données d’intermédiaire de traitement. De ce fait, nous distinguerons donc deux catégories de données ayant servi à la production des résultats du précèdent chapitre à savoir : les données sources, et les données d’intermédiaire de traitement.
Les données sources ou données d’origine sont les couches d’informations acquises soit directement sur le terrain, soit auprès des institutions nationales ou auprès des bureaux spécialisés, soit par des serveurs de données accessibles via internet. D’une manière explicite, ce sont des données qui existaient au préalable, et qui était numériquement archivées, et que nous avons collecté ici et là afin de rendre nos analyses spatiales possibles (hors mi ceux collectés sur le terrain).
Quel qu’en soit leur origine, nous les avons regroupé en trois grandes classes de données : Les données vecteurs, les données rasters, et les données alphanumériques.
Les données d’intermédiaire de traitement sont celles qui sont obtenus après traitement des données sources. Compte tenu de leur gigantisme, dans notre cas seul les principales couches issues des traitements des données sources sur lesquelles nous sommes appuyés dans ce travail seront considérées. Nous les regrouperons également en trois grandes classes à savoir : Les données alphanumériques, les données vecteurs et les données rasters.
EVALUATION DES DONNEES AYANT SERVI POUR L’ETUDE
La validation des données exploitées dans ce travail s’est basée sur divers critères (et notamment la validation des données sources). Concernant les données vecteurs, les principaux points de contrôle ont été :
- L’Interopérabilité : en termes de format de fichier pris en charge par les SIG, en termes de système de projection, et en terme fichier accessible en écriture.
- La précision géométrique : en termes de géoréférencement, en termes de détails d’informations planimétriques, et en termes de détails d’informations altimétriques.
- Et la précision sémantique : en termes d’année de production, en termes d’informations attributaires, et en termes de rendu.
Concernant les données rasters les principaux points de contrôle ont été :
- L’Interopérabilité : en termes de format de fichier pris en charge par les SIG, en termes de système de projection, et en termes de fichier accessible en écriture.
- La précision géométrique : en termes de géoréférencement.
- La résolution : en termes de pixel, en termes d’échelle d’observation, et en termes de bande spectrale.
- Sa nature : scan, capture, carte exportée, imagerie aérienne, imagerie satellite, ortho-photographie…
- Et sa date de production.
Et concernant les données alphanumériques, les principaux points de contrôle ont été :
- La précision sémantique : en termes d’année de production, et en termes d’informations attributaires.
- Et la précision géographique : en termes d’échelle d’observation et en termes de localisation.
Les données sources ou données d’entrée
La colonne « Nom » du prochain tableau précise les données sources ou les données d’entrée de traitement exploitées en tant que couche spatiale dans ce travail et leurs propriétés. Les éléments d’appréciation ont été donnés à partir des critères de contrôle déclinés plus haut.
Des imperfections ont été constatées dans certaines couches notamment au niveau du rendu (mappe cadastrale), de la précision géométrique et topologique (mappe cadastrale, couche des quartiers, voirie principale), des détails d’information planimétrique (Voirie principale de Douala), et au niveau des profils des cours d’eau.
Beaucoup de ces imperfections ont pu être gérés grâce aux imageries aériennes hautes résolution géoréferencées, et grâce à la détection des éléments naturels sensés délimiter certains périmètres de quartiers par exemple. Au-delà, le reste des couches spatiales sont jugés bonne pour exploitation.
Tableau 14 : Tableau d’appréciation des données sources.
| Tableau 14 : Tableau d’appréciation des données sources | |
|---|---|
| Parameter/Criteria | Description/Value |
| Nom | Données sources exploitées en tant que couche spatiale |
| Propriétés | Éléments d’appréciation basés sur les critères de contrôle |
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Les principales couches sur lesquelles nous nous somme appuyé pour extraire les paramètres physiques du site ont été la cartographie de Douala les imageries hautes résolutions de Google et les relevés météorologique de l’ASECNA.
La cartographie de Douala
La cartographie de Douala est la couche spatiale la plus riche et la plus complète réalisée à l’échelle de la ville à l’heure actuelle. Sa réalisation a nécessité le recours aux techniques de photogrammétrie verticale et de relevés topographiques au sol. Il est rattaché en planimétrie au système de projection UTM ZONE 32N et en altimétrie au Nivellement Général d’Afrique Centrale (NGAC) dont le marégraphe est situé à Pointe noire au Congo.
Il repose sur le modèle de géoïde WGS84 et d’ellipsoïde 1AG-GRS80. Même si sa configuration géodésique n’est pas conforme au nouveau réseau géodésique national en vigueur au Cameroun (Cameroon Geoid Modèle 2011), cela n’empêche pas que sa précision en termes de calage soit centimétrique. C’est l’une des raisons pour lesquelles cette couche est fréquemment utilisée par des opérateurs topographes pour le rattachement et l’appréciation des relevés topographiques.
Nous n’avons pas pu acquérir les dalles d’image couvrant notre zone d’étude mais la richesse des données contenues dans les cartons dessinés en vecteur a presque comblée nos besoins. L’originalité de ce fichier est qu’il stock des milliers d’information relatifs au relief (points cotés et courbes de niveaux).
Mais un problème demeure, le fichier est un découpage de plus de 400 cartons conçus au format *dwg qui est un format du logiciel Autocad développé par la société Autodesk pour des besoins de conception assisté par ordinateur (CAD) et non pour l’analyse spatiale.
En réalité l’interopérabilité entre SIG et CAD n’est pas monnaie courante. Même si dans certains SIG propriétaire (MapInfo, Intergraph, ArcGIS), des fonctionnalités ont été développé pour permettre la lecture du fichier natif d’Autocad et d’y effectuer des filtres et des géotraitements, leur édition reste cependant impossible.
Un fichier d’échange de donnée a été développé par Autodesk pour promouvoir et facilité l’interopérabilité entre les CAD et les autres logiciels ; il s’agit du *dxf mais ce fichier reste encore difficilement décodable par nombre d’SIG comme QGIS (Logiciel SIG open source) qui possède pourtant une très vaste communauté d’utilisateur.
Comme l’édition d’un fichier *dwg est impossible dans un SIG, la seule option permettant de les intégrer et de les exploiter complètement est de convertir le *dwg vers le fichier natif des SIG. Les outils proposés par ArcGIS permettent de faire migrer ces fichiers vers les formats *gdb ou *shp d’ESRI propres aux SIG.
Les résultats des conversions sont satisfaisants mais tous les paramètres sémiologiques du fichier de départ sont perdus. Une fois le travail de conversion effectué sur chaque carton couvrant la zone d’étude, il convient par la suite d’éliminer par filtre attributaire les points et les lignes des autres calques susceptibles de fausser le calcul du MNT.
Au total plus de 15000 points cotés couvrant la zone d’étude ont été extraites de la Cartographie de Douala et complétés par des relevés topographiques au sol pour produire le MNT du bassin versant du Tongo Bassa.
Questions Fréquemment Posées
Quels types de données sont utilisés dans la modélisation des données SIG pour la prévention des inondations?
Les données sources sont regroupées en trois grandes classes : les données vecteurs, les données rasters, et les données alphanumériques.
Comment les données SIG sont-elles évaluées pour l’étude des risques d’inondation?
La validation des données exploitées s’est basée sur divers critères, notamment l’interopérabilité, la précision géométrique et la précision sémantique.
Quelles sont les principales catégories de données d’intermédiaire de traitement dans l’étude?
Les données d’intermédiaire de traitement sont également regroupées en trois grandes classes : les données alphanumériques, les données vecteurs et les données rasters.