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The Canada Centre for Mapping and Earth Observation (CCMEO) uses Radarsat Constellation Mission (RCM) data for near-real time flood mapping. One of the many advantages of using SAR sensors, is that they are less affected by the cloud coverage and atmospheric conditions, compared to optical sensors. RCM has been used operationally since 2020 and employs 3 satellites, enabling lower revisit times and increased imagery coverage. The team responsible for the production of flood maps in the context of emergency response are able to produce maps within four hours from the data acquisition. Although the results from their automated system are good, there are some limitations to it, requiring manual intervention to correct the data before publication. Main limitations are located in urban and vegetated areas. Work started in 2021 to make use of deep learning algorithms, namely convolutional neural networks (CNN), to improve the performances of the automated production of flood inundation maps. The training dataset make use of the former maps created by the emergency response team and is comprised of over 80 SAR images and corresponding digital elevation model (DEM) in multiple locations in Canada. The training and test images were split in smaller tiles of 256 x 256 pixels, for a total of 22,469 training tiles and 6,821 test tiles. Current implementation uses a U-Net architecture from NRCan geo-deep-learning pipeline (https://github.com/NRCan/geo-deep-learning). To measure performance of the model, intersection over union (IoU) metric is used. The model can achieve 83% IoU for extracting water and flood from background areas over the test tiles. Next steps include increasing the number of different geographical contexts in the training set, towards the integration of the model into production.
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Au printemps 2017 et 2019, plus 300 municipalités du Québec ont été confrontées à de graves inondations qui ont provoqué d’importants dommages aux propriétés, aux biens personnels de milliers de citoyens et à plusieurs infrastructures municipales. Dans le contexte des inondations de 2019, il faut toutefois souligner l’importante différence entre celles vécues par la municipalité de Sainte-Marthe-sur-le-Lac et celles survenues dans les autres municipalités du Québec. À Sainte-Marthe-sur-le-Lac, les inondations ont été soudaines, et rapides, car elles ont été provoquées par la rupture d’une digue. Ce sinistre, de nature anthropique, a occasionné la relocalisation d’urgence de plusieurs centaines de familles. Quant aux autres municipalités, c’est la crue printanière qui a généré des inondations fluviales, un sinistre de cause naturelle, dont l’ampleur et la durée ont dépassé les précédents évènements historiques, y compris ceux de 2017. Lors de ces inondations, les municipalités et divers partenaires gouvernementaux (CIUSSS/CISSS, MSP, SQ…) et certains organismes bénévoles en sécurité civile (Croix-Rouge Canadienne, Armée du Salut, Ambulance St-Jean, etc.), ont déployé leurs intervenants afin d’apporter leur aide et leur soutien aux municipalités et aux personnes sinistrées. Des centaines de policiers, pompiers, employés municipaux, gestionnaires, chefs d’équipe, militaires, intervenants psychosociaux, bénévoles spécialisés en recherche et sauvetage ou en soutien émotionnel ont alors travaillé sans relâche pour assurer la sécurité des personnes et des biens, mais pour aussi amortir, autant que possible, les impacts psychosociaux inévitablement causés par ce type de sinistre. Ce rapport synthèse présente le point de vue d’une centaine d’intervenants, provenant de différentes régions du Québec qui ont contribué à la gestion et la coordination des efforts pour orchestrer la réponse nécessaire lors des inondations de 2019. Ils ont été invités à documenter les stratégies mises en place à court et à moyen terme qui, selon leurs observations, ont contribué à : •Augmenter le sentiment de sécurité des sinistrés ; •Diminuer leur niveau d’anxiété et d’isolement ; et •Prévenir la détérioration de leur état de santé physique et psychologique.