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Un modèle satellitaire apte à prévoir les glissements en zones reculées
  • Un modèle satellitaire apte à prévoir les glissements en zones reculées

Crédit image: Flickr/WDOT

Lecture rapide

  • Un modèle satellitaire a été étalonné à l’aide d’un ensemble de données existant sur les glissements de terrain

  • Il peut être utilisé dans les zones reculées où il n’existe pas de données au sol

  • Les chercheurs ont besoin de moyens financiers pour en faire un modèle de prévisions en temps réel

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[LE CAIRE] Selon une étude, les données satellitaires peuvent non seulement identifier les zones exposées aux glissements de terrain, mais aussi contribuer à la prévention des événements potentiellement dévastateurs, en particulier dans les zones montagneuses reculées.

Des chercheurs de l’Université de Californie aux Etats-Unis ont mis au point un modèle utilisant des données pluviométriques recueillies par satellite, les caractéristiques topographiques des pentes et de l’enveloppe terrestre, et après avoir testé le modèle sur un ensemble de données sur les glissements de terrain antérieurs, ils affirment qu’il est capable de prévoir ces événements historiques de manière fiable et servir de base à un système mondial de prévision des glissements de terrain en temps réel.
 
Dans un entretien accordé à SciDev.Net, Amir Aghakouchak, co-auteur du modèle et maître de conférences au Centre d’hydrométéorologie et de télédétection à Irvine, explique que « les glissements de terrain se produisent généralement dans les régions montagneuses où d’autres sources d’information, notamment les mesures par radars et jauges [utilisés dans les modèles globaux standard] ne sont pas disponibles ».

« En outre, dans de nombreux pays en développement, les observations au sol sont également limitées à cause de l’absence d’investissements.

« Notre modèle a été développé avec des données satellitaires afin d’être utilisé [partout dans le monde] dans les régions éloignées présentant une topographie complexe. La plupart des études antérieures sur les glissements de terrain ont été réalisées à l’échelle locale ou régionale » poursuit-il.

D’après ces chercheurs, ce modèle « ne saurait être considéré comme un modèle général pour les glissements de terrain parce qu’ils ne prend pas en compte les glissements déclenchés par des séismes, et les glissements de terrain à petite échelle (les catastrophes locales non répertoriées dans l’Inventaire mondial des glissements de terrain de la NASA, base de données utilisée pour l’étalonnage du modèle).

Mais, il peut être « associé à un modèle physique local pour améliorer la surveillance des glissements de terrain » en utilisant, dans un premier temps, le modèle satellitaire pour identifier les zones exposées aux glissements de terrain, et en appliquant, ensuite, le modèle physique pour les glissements de terrain à ces zones.
 
« Des efforts sont déployés pour en faire un véritable modèle de prévision des glissements de terrain en temps réel. Mais nos recherches dépendront étroitement des dons et subventions dont nous allons bénéficier», explique-t-il.
 
Bjørn Nilsen, professeur au département de géologie et de génie minier à l’Université norvégienne des sciences et technologies, pense que « l’approche proposée pour les prévisions des glissements de terrain est assurément intéressante ».

« Il pourrait s’avérer encore plus précieux pour la surveillance de zones éloignées plus vastes. Mais la densité de la végétation dans plusieurs régions est un obstacle et accentue le caractère incertain de la méthode. Pour mieux comprendre les capacités et la fiabilité de la méthodologie proposée, des descentes sur le terrain et des enquêtes de terrain sont recommandés ».
 
Olivier Krol, chercheur à l’Institut Faunhofer d’optronique, de technologies des systèmes et d’exploitation des images, en Allemagne, pense que « c’est un ambitieux projet qu’il faudrait porter à l’échelle mondiale.»
 
Mais il précise qu’il serait préférable de mettre l’accent sur les modèles régionaux, étant donné que les conditions locales sont mieux prises en compte par les pays, individuellement.

L’étude a été publiée dans Natural Hazards and Earth System Sciences.
 
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