FLORIA : Détecter les inondations en milieu urbain grâce à l’imagerie satellite et l’IA
Lorsqu’une inondation survient, chaque minute gagnée peut être déterminante. Afin d’aider les secours à intervenir rapidement, la plateforme ICube-SERTIT a lancé – grâce au soutien du Carnot Télécom & Société numérique (TSN) – le projet FLORIA, qui détecte la présence excessive d’eau en milieu urbain, à travers l’analyse d’images satellites via des techniques de deep learning.
Détecter les inondations le plus tôt possible représente un enjeu majeur, pour les pouvoirs publics comme les populations touchées. Disposer rapidement d’alertes permet en effet d’optimiser l’intervention des secours, d’identifier les routes praticables ou non, d’évaluer le budget nécessaire au relogement, à la reconstruction, etc. Afin de favoriser une réactivité maximale face à de telles catastrophes naturelles, la plateforme SERTIT du laboratoire ICube, composante du Carnot TSN, propose un service de cartographie rapide, à partir de l’exploitation d’images spatiales. Et ce, partout dans le monde, sans dépendre d’équipements de mesure installés au sein de la zone affectée.
Lancé en 2022, le projet FLORIA s’inscrit entièrement dans cet objectif. Son but : concevoir un système automatisé de détection d’inondations en milieu urbain, en s’appuyant sur des données satellites spécifiques. « Nous utilisons les images fournies par la mission Sentinel-1, dans le cadre du programme Copernicus de l’Agence spatiale européenne », précise Ari Jeannin, ingénieur télédétection radar au sein de la plateforme ICube-SERTIT. « Premièrement, parce que les images sont mises à disposition gratuitement. Mais aussi en raison de la capacité des satellites de la mission à fonctionner de jour comme de nuit, y compris en présence de nuages. » Or, une inondation s’accompagne souvent d’une épaisse couverture nuageuse…
