L’algorithme de localisation des biens inondables révèle des données surprenantes sur la vulnérabilité des résidents dans le bassin versant du Tongo-Bassa. Cette recherche innovante propose des solutions essentielles pour la prévention des inondations, transformant ainsi notre compréhension des risques environnementaux.
L’ALGORITHME DE LOCALISATION DES BIENS SUSCEPTIBLES D’ETRE INONDES
De manière littérale, on définit algorithme comme une suite d’instructions, qui une fois exécutée, conduit automatiquement à un résultat donné.
L’algorithme n’est pas à confondre avec un logiciel, ou une application. Si un logiciel par exemple est un programme informatique destiné généralement à faciliter et à rendre plus opérationnel l’ensemble des pratiques d’un métier, un algorithme quant à lui est un outil permettant d’effectuer automatiquement une tâche précise à un moment donné dans un processus donné. Il permet de résoudre un problème précis.
Quels avantages de constituer un algorithme de localisation des biens susceptible de subir une inondation donnée ?
Les avantages que pourrait offrir un algorithme de localisation des biens et personnes susceptibles de subir une inondation sont nombreux. Voici six points forts.
Premièrement, les processus en matière d’analyse des risques d’inondation demandent d’énormes données en entrée. Procéder tour à tour à une sélection dans chaque couche spatiale demanderait plus de temps de traitement. L’algorithme se charge de faire cette tâche beaucoup plus rapidement que l’homme.
Deuxièmement, les sélections automatiques limitent les marges d’erreurs. En utilisant un algorithme de sélection, on soumet les règles de sélection à une instruction bien décrite en amont qui se charge d’exécuter la tâche de sélection tour à tour conforment aux instructions, ce qui implique moins d’erreurs.
Troisièmement, l’algorithme peut stocker les résultats de traitement dans un dossier physique de l’ordinateur hôte, ou dans un SGBD installé depuis un serveur distant. Ces résultats peuvent être stockés dans le format de fichier souhaité. Cela garantie le partage et l’accessibilité aux résultats par tous les acteurs du SIG.
Quatrièmement, l’utilisation d’un algorithme de sélection permet le contrôle de la méthodologie d’analyse des risques utilisé au quotidien et d’y apporter progressivement des améliorations au cas échéant.
Cinquièmement, un algorithme de sélection produit un rapport de traitement pouvant servir de contrôle qualité du traitement effectué. Ce rapport est susceptible d’éclairer les alerteurs et les acteurs du SIG à plusieurs niveaux. Cela peut également contribuer à la traçabilité des évènements.
Sixièmement, la facilité d’usage d’un algorithme de sélection est garantie. il suffit juste de localiser l’emplacement des données d’entrée et l’algorithme feras tout seul la suite du travail. Cela permet aux acteurs et intervenant du SIG de pouvoir exécuter ce traitement sans avoir suivi un long parcours professionnel, ou une longue formation.
Nous pouvons donc retenir qu’un algorithme de sélection des biens et personnes susceptibles d’être inondés offre au moins les six garanties suivantes :
- La réduction du temps de sélection
- La réduction de l’erreur liée à la répétition
- La sauvegarde des résultats de traitement
- La possibilité du contrôle de la méthode/Contrôle qualité
- La production d’un rapport de traitement
- La facilité d’usage
Les instructions renfermant l’algorithme ou le modèle de géotraitement
On comprend par instruction les consignes exprimées dans un langage de programmation. La plupart des SIG professionnels sont basés sur le langage de programmation Python. Python a été adopté comme API/Scripting/Binding par la plupart des projets grands SIG. Les logiciels SIG les plus utilisés proposent des modeleurs graphiques pour élaborer des algorithmes de géotraitment sous python.
Le modèle de géotraitement qui sera proposé ici a été conçu grâce au ModelBuilder du l’ogiciel ArcGIS. Plusieurs autres alternatives existent tels que le GraphicModeler de QGIS, le gvSIG’S Modeler de gvSIG ect…
En utilisant les modeleurs des logiciels SIG, on a la possibilité d’intégrer facilement les outils de traitement déjà contenues dans les logiciels SIG et de les mettre en relation pour enchainer des géotraitements d’avantage plus complexes.
Dans le Model Builder plusieurs éléments doivent être combinés pour créer des algorithmes de géotraitments. La logique avec laquelle ces éléments sont mis en relation traduit les instructions qui seront exécutées pas l’algorithme de géotraitement. Une fois les éléments méthodiquement assemblés, il en résulte un outil pouvant produire des résultats attendus à partir d’un certain nombre de données spatiales introduites en amont.
Les éléments du Model Builder sont les suivants :
- Les variables de données en entrée
- Les variables de données en sortie
- Les variables des valeurs en entrée
- Les variables des valeurs dérivées
- Les outils d’itération
- Les outils de modèle
- Les outils d’arrêt de traitement
- Les outils de script
- Les connecteurs
En s’appuyant sur éléments contenus dans le modeleur, nous avons produire un algorithme avec instructions suivants :
- Charger la couche matérialisant la hauteur de crue attendue.
- Charger les couches matérialisant les enjeux.
- Effectuer une sélection par localisation pour répertorier les enjeux présents dans la zone de crue attendue.
- Créer un dossier de sauvegarde si et seulement si la sélection a été un succès.
- Produire des données intermédiaires comportant les biens inondés.
- Produire des listings au format Excel des biens des biens susceptibles d’être inondés.
- Nommer et stocker les listings dans le dossier de sauvegarde des résultats.
Le schéma suivant illustre le modèle de géotraitement permettant d’exécuter la localisation automatique des biens et personnes en danger. On dispose au total de 12 (douze) couches en entrée matérialisant les enjeux et de 12 listes en sortie matérialisant les biens et personnes susceptible de subir les menaces de l’inondation avenir.
[32_algorithme-innovant-pour-la-localisation-des-biens-inondables_49]
Source : modele builder de ArcGiS
Figure 39 : Modèle de géotraitement (MGT) de l’algorithme de localisation des biens et personnes susceptibles de subir les dommages d’une inondation avenir.
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Questions Fréquemment Posées
Quels sont les avantages d’un algorithme de localisation des biens inondables?
Les avantages incluent la réduction du temps de sélection, la réduction de l’erreur liée à la répétition, la sauvegarde des résultats de traitement, la possibilité de contrôle de la méthode, la production d’un rapport de traitement et la facilité d’usage.
Comment un algorithme améliore-t-il l’analyse des risques d’inondation?
L’algorithme permet de traiter d’énormes données rapidement, limitant ainsi les marges d’erreurs et garantissant un contrôle qualité grâce à des rapports de traitement.
Quel langage de programmation est utilisé pour les algorithmes dans les SIG?
La plupart des SIG professionnels sont basés sur le langage de programmation Python.
Comment fonctionne un algorithme de sélection dans un SIG?
L’algorithme exécute automatiquement une tâche précise en suivant des instructions bien décrites, ce qui permet de sélectionner les biens et personnes susceptibles d’être inondés.
Quels outils peuvent être utilisés pour créer des algorithmes de géotraitement?
Des outils comme ModelBuilder d’ArcGIS, GraphicModeler de QGIS et gvSIG’S Modeler de gvSIG peuvent être utilisés pour élaborer des algorithmes de géotraitement.