Les glissements de terrain anticipés par GM et GDAL


Global Mapper et la bibliothèque GDAL ne pourraient-ils pas

permettre d’anticiper les glissements de terrain ?

Image 1 : Vue aérienne des glissements de terrain dans la région d’Atsuma Hokkaido 2018

Le tremblement de terre du jeudi 6 septembre 2018 survenue sur l’ile d’Hokkaido provoquant d’importants glissements de terrain et causant la mort de 44 personnes et de 650 blessés nous pose évidemment ces questions. « Serait-il possible de réduire ce bilan ? » « Aurait-on pu mieux prévenir ces risques et protéger ces endroits sensibles ? » (2)

Prévoir exactement ces zones de glissement de terrain issu de séismes est chose impossible, en effet les acteurs et les facteurs à prendre en compte sont très nombreux et très aléatoires. Ces aléas ont pour origine la géologie du terrain, ses faiblesses (failles) et sa morphologie, mais encore l’emplacement de l’épicentre du tremblement de terre, l’amplitude… On peut également rajouter les facteurs temporels comme la végétation sur le sol, l’érosion… (cartographie dynamique ? ) (1)

Le Japon possède pourtant une réelle ambition de prévention des risques dans cette région du monde très fréquemment touché par de forts tremblements de terre. Le Japon investit beaucoup dans la recherche. (3) Cette volonté n’est malheureusement pas forcément à l’ordre du jour dans des pays moins développés économiquement. Pour des amplitudes de séismes de mêmes ordres de grandeur, les dégâts ont été bien plus importants. Avec une magnitude de 7, le bilan du séisme enregistré à Haïti en 2010 a tué plus de 230 000 morts.(5)

GlobalMapper et la bibliothèque libre GDAL ne pourraient-ils pas, à moindre coût et en se concentrant principalement sur le facteur le plus important qui est la morphologie du terrain ou la pente, avoir une première localisation de zones potentiellement dangereuse ?

Image 2 : Interface GlobalMapper

GlobalMapper a accès entre autres aux données SRTM de résolution 1 seconde d’arc sur le monde entier c.-à-d. un modèle numérique de terrain (MNT) ou chaque pixel de la photographie intègre également la composante Z de l’élévation. Ces informations par pixels permettent aussi la vue en 3D (voir image 3).(4)

Image 3 : Vue 3D de la zone sinistrée Extension QGIS2treejs Crédit : GRUGET Maïeul

Ce qui nous intéresse réellement, ce n’est pas l’élévation, mais la pente. L’outil GDAL « Pente » permet la transformation de l’information de l’altitude (mètre) en pente (degré). En choisissant la bonne symbologie, on peut donc identifier les zones à risques dans une région (Image 4).

Image 4 : Carte des pentes de la région d’Atsuma au Japon

L’outil « Contour » de GDAL permet de vectoriser les courbes de niveau sur un modèle numérique d’élévation, si l’on applique cet outil à une carte des pentes on obtient des courbes ou chaque ligne correspond à une valeur de pente en degrés. En s’intéressant à l’aire proche de la ville d’Atsuma où les glissements de terrain ont été les plus impressionnants et meurtriés de ce tremblement de terre, on peut voir que l’on a bien pu identifier grâce à ces outils la zone la plus dangereuse (En rouge donc les pentes les plus aigus). (image 1,5 et 6)

Image 5 : Orthoimage de la zone avant le sinistre

 

Image 6 : Orthoimage et courbes de pente avant le sinistre

(1) Ben Wisner, Piers Blaikie , Terry Cannon, Ian Devi, 2003, At Risk, Natural Hazards, 134 pages
(2) LE MONDE, 10.09.2018, Asie-Pacifique
(3) Takanori ISOGAI, 16 juin 2010, Le système de gestion des risques naturels au Japon, Ambassade du Japon , 38 pages
(4) GlobalMapper, GlobalMapper User manual, 364 pages
(5) Radio-Canada, 10 février 2010, Le bilan grimpe à 230 000 morts

GRUGET Maïeul 18 septembre 2018 à 17h55

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