Journal de télédétection et SIG

Abstrait

Données DEM LiDAR pour la cartographie et l'évaluation des inondations ; opportunités et défis : un aperçu

Gizachew Kabite Wedajo

Les inondations sont les catastrophes naturelles les plus catastrophiques, les plus répandues et les plus fréquentes, causant des dommages considérables aux infrastructures, à la vie humaine et à l'environnement. La fréquence et la gravité des inondations augmentent partout dans le monde en raison du changement climatique et de l'urbanisation croissante. En tant que tel, le problème et les techniques de surveillance et de cartographie des zones inondées augmentent également. Les progrès des technologies de pointe ont facilité et amélioré la cartographie et la surveillance des inondations. L'observation de la Terre joue un rôle important dans la cartographie, la surveillance et l'évaluation des dommages des inondations. Cependant, il existe des problèmes fondamentaux qui limitent l'utilisation des données satellitaires pour les études sur les inondations. L'approche de modélisation des inondations basée sur les données LiDAR DEM résout certaines des limites de l'observation de la Terre. D'autre part, la modélisation des inondations à l'aide des données LiDAR DEM est difficile. L'objectif de cette revue est donc d'identifier les opportunités et les défis de l'utilisation des données LIDAR DEM pour la cartographie et l'évaluation des inondations. Une revue de la littérature substantielle a été réalisée pour atteindre l'objectif déclaré. L'étude a révélé que les techniques de modélisation des inondations pourraient améliorer considérablement les limites de la détection des inondations à l'aide de l'observation de la Terre, telles que la détection des zones inondées sous des canopées denses et dans les zones urbaines. Cela est attribué à la précision et à la résolution fine du DEM LiDAR. En outre, la technologie LiDAR offre plusieurs opportunités telles qu'un système de collecte de données relativement rentable et efficace en termes de temps, la capacité de pénétrer dans une végétation dense et une précision améliorée du modèle d'inondation et une modélisation des inondations à petite échelle. D'autre part, le filtrage des données LiDAR (classification), la disponibilité et l'accessibilité des données, la taille du fichier de données, le temps de calcul élevé, l'incapacité à caractériser la bathymétrie des canaux et l'insuffisance de représentation des caractéristiques urbaines complexes sont quelques-uns des défis. Par conséquent, les données LiDAR multiplateformes (c'est-à-dire au sol, dans l'air et dans l'espace) et les données provenant de sources supplémentaires telles que les échosondements et les relevés au théodolite électronique doivent être intégrées pour augmenter l'efficacité de la technologie LiDAR pour la modélisation des inondations.