DONNEE Surfaces potentiellement brûlées Sentinel

1 Data Identification

1.1 Title DONNEE Surfaces potentiellement brûlées Sentinel 1.2 Abstract La chaîne de traitement de détection des surfaces brûlées repose sur une classification supervisée de type « Support Vector Machine ». La phase d’apprentissage a été réalisée de manière binaire en distinguant les zones brûlées de tout ce qui ne s’apparentait pas à des traces de passages d’incendie. Les échantillons d'entrainement ont été sélectionnés à partir d’une base de données Excel de l’OEIL répertoriant des incendies vérifiés sur le terrain, mais également sur des couches vectorielles de levés aéroportés d’incendies identifiés par la Direction de la Sécurité Civile et de la Gestion des Risques. Au total,l’utilisation concerne plus de 20 000 pixels pour Sentinel 2. Ainsi, ces données d’apprentissage vont permettre au modèle de définir une probabilité de correspondance des critères d’identification de surface brûlées sur l’ensemble des pixels composant l’image. Ainsi, deux classifieurs ont été construits : ◦ Classification supervisée 1 : SVM à 2 classes (Feu/non Feu) ◦ Classification supervisée 2 : SVM à 4 classes (Feu/ non feu/ nuages / ombres) Le fonctionnement à deux classifieurs permet, en ajoutant au deuxième classifieur des classes relatives à l’identification des nuages et des ombres, d’éliminer les fausses détections présentes dans le premier classifieur. Une fusion des deux classifieurs est alors réalisée pour ne conserver que les surfaces brûlées identifiées par les deux modèles SVM. Ainsi, la part de certitude associée aux détections est améliorée par rapport à un modèle ne fonctionnant qu’avec une seule classification supervisée. La fusion des différentes traces d'incendies: Ainsi, afin d’essayer de tester la possibilité de représenter au mieux la réalité des incendies, nous décidons de réfléchir à l’introduction d’une deuxième dimension spatiale, à savoir la distance séparant les incendies. Nous réfléchissons à la distance moyenne à laquelle peuvent se trouver des traces d’incendies détectées par les satellites et appartenant aux mêmes événements. Nous avons observé ces distances pour quelques feux, elles sont très aléatoires, allant de moins de 100 mètres à plus d’un kilomètre, mais cela ne peut pas être représentatif, nous en convenons. Cependant, dans la mesure où des nuages peuvent recouvrir une partie de la trace d’incendie, la distance à considérer ne doit pas être trop faible car les masses nuageuses sont souvent de grande ampleur. De plus, la taille minimum des surfaces brûlées détectées étant de 1.5 hectares, prendre une distance inférieure à 100 mètres ne serait pas représentatif. Ayant en tête ces paramètres, nous décidons de prendre une distance de 300 mètres. Un tampon de cette taille est alors appliqué aux polygones puis une intersection et une récapitulation sur la classe d’entités sont réalisées afin de savoir quels polygones s’intersectent (une suppression des mêmes polygones s’intersectant est réalisée afin de ne pas fausser l’analyse). Cependant, afin de ne pas réunir des traces de feux qui ne dépendent pas du même événement, nous décidons d’appliquer une restriction temporelle à ces nouvelles fusions. Le temps de revisite des satellites Sentinel 2 étant de 5 jours, nous décidons de calculer la différence de jours entre les polygones augmentés des 300 mètres qui s’intersectent. Ainsi, toutes les intersections possédant une différence de – /+ 5 jours, et une distante de moins de 300 mètres, seront regroupées. Ne disposant plus du temps nécessaire pour réaliser un autre script, les traitements se sont appuyés sur les outils déjà mis en place en optimisant leur utilisation en détournant certains paramètres. 1.3 Scope Code Dataset 1.4 URL https://www.oeil.nc/cdrn/index.php/resource/bibliographie/view/29585 https://geoportail.oeil.nc/arcgis/rest/services/ALERTE_INCENDIE/Incendies/MapServer https://geoportail.oeil.nc/AlerteIncendies/Exports/ https://geoportail.oeil.nc/arcgis/services/ALERTE_INCENDIE/Incendies/MapServer/WMSServer?request=GetCapabilities&service=WMS 1.5 Code

2 Classification

2.1 Topic Category Code Environment and Conservation

3 Keywords

Keywords Cause Pression Menace Associated Thesaurus OEIL - Thèmes, 2012 Keywords Area management/restriction/regulation zones and reporting units, Environmental monitoring facilities Associated Thesaurus GEMET - INSPIRE themes, version 1.0

4 Spatial Extent

4.1 Spatial Extent West Bounding Longitude: 163.0739 East Bounding Longitude: 168.929 South Bounding Latitude: -23.5731 North Bounding Latitude: -18.8429

5 Référence temporelle

5.2 Publication Date

6 Quality

6.1 Lineage Données provenant de l'OEIL

7 Conformance

7.1 Specification INSPIRE OEIL Data 2019-05-21

8 Contraintes en matière d'accès et d'utilisation

8.1 Conditions applicables à l'accès et à l'utilisation No conditions apply 8.2 Restriction concernant l'accès public Other Restrictions Other Constraints Intellectual property rights

9 Organisations responsables de l'établissement, de la gestion, de la maintenance et de la diffusion de la ressource

9.1 Organisation Name OEIL E-Mail Address contact@oeil.nc 9.2 Role Point Of Contact

10 Metadata

10.2 Date 2019-05-21 10.3 Language French Metadata Standard Name INSPIRE Metadata Implementing Rules Metadata Standard Version Technical Guidelines based on EN ISO 19115 and EN ISO 19119 (Version 1.2)

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