SERTIT : L’espace au service de la maîtrise des risques environnementaux

Le Service Régional de Traitement d’Image et de Télédétection (SERTIT) de l’Université de Strasbourg, rattaché à Télécom Physique Strasbourg, a mis au point une plateforme de cartographie pour l’analyse de risque spécialement adapté au secteur de l’assurance, à partir des données satellites d’observation de la Terre. Cette plateforme sera présentée aux Rencontres éco-technologies organisées par l’AI Carnot le 18 juin prochain sur le thème « Eau : gestion durable de la ressource ». Elle représentera le Carnot Télécom & Société numérique (dont fait partie Télécom Physique Strasbourg).

Grâce aux images satellites, il est possible de couvrir quotidiennement le monde entier, y compris les zones les plus inaccessibles. Un service très utile en cas de catastrophe naturelle ou humanitaire, pour évaluer les dégâts et gérer au mieux la crise. Mais les données satellites peuvent aussi être valorisées en amont, grâce à des outils de modélisation destinés à mesurer l’exposition des territoires à des évènements possibles. Ce type de service intéresse de près les assureurs, leurs clients, mais aussi les organismes de gestion territoriale. Le SERTIT a donc développé une plateforme spécifique permettant d’analyser les risques et pensée comme un support d’aide à la décision pour ces acteurs.

La plateforme se présente sous la forme d’une interface dynamique de visualisation 3D, qui permet d’analyser des scénarios de crise et de voir leurs impacts sur des sites précis. Pour cela, les chercheurs ont dû aborder le traitement des données de manière à extraire tout le potentiel des images, afin de superposer les couches d’information pour fournir une cartographie la plus complète possible. Il s’agit par exemple de répondre à des enjeux d’accessibilité, en repérant les zones urbaines et les routes. Il est également possible de faire du survol 3D, pour afficher l’évolution du tissu urbain. « On peut aussi spatialiser des projets et intersecter ces informations avec différentes couches pour afficher le risque potentiel, explique Mathias Studer, l’ingénieur qui a mis au point le démonstrateur. Cela permet par exemple de visualiser si un bâtiment aura les pieds dans l’eau en cas d’inondation. »
L’enjeu aujourd’hui est de fixer les besoins des utilisateurs et de mettre en place un dimensionnement des données en fonction de ces besoins.