Modèle de prédiction des cultures de printemps en Wallonie pour déterminer les zones à risque d'inondations boueuses

Details

Supervisors

Bielders, Charles

Faculty

Faculté des bioingénieurs

Degree label

Master [120] : bioingénieur en sciences et technologies de l'environnement, à finalité spécialisée

Abstract

Les inondations boueuses sont une problématique actuelle et récurrente touchant principalement le centre de la Belgique. Elles engendrent des coûts de réparation très importants dans les zones urbanisées, les habitations et les voiries, mais également des dégâts sur les parcelles agricoles ainsi que des problèmes environnementaux dans les cours d'eau. Ceci est sans compter les traumatismes psychologiques des personnes touchées. Il y a donc un réel besoin de construire un système d'alerte précoce à ces évènements que les communes pourraient utiliser pour la mise en place de mesures d'urgences préventives. Différents facteurs influencent le risque d'inondations boueuses et l'un d'entre eux est la couverture des sols et le type de culture sur les parcelles agricoles. Il s'est avéré que la présence de cultures de printemps augmente fortement le risque d'inondations boueuses. Dans ce cadre, l'objectif du mémoire est de pouvoir prédire, à l'échelle de la parcelle, les cultures de printemps le plus tôt possible dans l'année. Afin d'atteindre cet objectif, deux modèles ont été développé. Le premier modèle a pour objectif de prédire une partie des cultures de printemps précédées par un couvert hivernal par la détection de ces couverts hivernaux à l'aide de données satellite Sentinel-2. Un modèle logique a été construit pour suivre l'évolution des métriques Sentinel-2 au cours du temps. Ce modèle a permis de prédire 47,77 % de la superficie des cultures de printemps avec des contaminations à hauteur de 9,37 % pour le mois de janvier. Le deuxième modèle a pour objectif de prédire les cultures d'hiver, prairie ou autres pour le mois de mars en utilisant les données satellite Sentinel-2. Par relation inverse, il peut être déduit que ces parcelles ne sont pas des cultures de printemps. Ce modèle permet de prédire 91,21 % de la superficie des cultures différentes d'une culture de printemps avec des contaminations de 6,21 % pour le 31 mars. Finalement, la combinaison de ces deux modèles permet d'obtenir une prédiction de 92,59 % des cultures de printemps avec des contaminations à hauteur de 8,23 %.