Haïti est un territoire fortement soumis aux aléas météorologiques. Le passage d'ouragans sur Haïti est fréquent (saisonnier), les conséquences sont souvent catastrophiques : Jeanne en 2004, Hanna, Ike, Gustav en 2008, Sandy en 2012.

• Méthodologie

Une base de données pour l'analyse hydro-morphologique est constituée à partir de données du satellite TRMM, d'images SPOT-5, de MNT SRTM. Ces données sont mises-en-forme puis exploitées avec le modèle 1-D HEC-RAS. Le passage du cyclone Ike sur la ville de Gonaïves en 2008 a été simulé, les résultats ont été validés grâce à des cartes réalisées en urgence par l'exploitation de données acquises et distribuées via la Charte Internationale Espace et Catastrophes Majeures.

• Plan de travail

Plusieurs étapes ont été suivies : tout d’abord la préparation des données de télédétection et de pluviométrie, la modélisation et enfin la validation de celle-ci.

• Résultats

Les résultats sont concluants d'un point de vue méthodologique. L'hypothèse d'utilisation exclusive de données de télédétection pour la modélisation hydrologique est valable pour une estimation de zones à risque, ou d'un premier impact de crise.

Figure 2 - Extension de zone d'inondation. Dans la première carte : en rouge modélisation du régime permanent, en noir zone détectée comme inondée. Les cartes suivantes affichent les hauteurs d'eau entre 0 et 3 mètres dont la troisième carte est un zoom du centre-ville de Gonaïves.

La validation a été réalisée sur la ville de Gonaïves par manque de données suffisantes sur Port-au-Prince.
Il a été retenu que la qualité de la base de données est essentielle pour une bonne modélisation : emprise des images, résolution spatiale des images et des modèles numériques de terrain, classification d’occupation du sol détaillée, données hydropluviométriques horaires, données de validation in-situ.

• Liens utiles 

Présentation à KAL-Haïti

Abstract and Presentation, EGU General Assembly 2013, "Potential of high resolution satellite imagery, remote weather data and 1D hydraulic modeling to evaluate flood areas in Gonaives, Haiti"

A. Bozza, A. Durand, G. Confortola, A. Soncini, B. Allenbach, D. Bocchiola, “Potential of remote sensing and open street data for flood mapping in poorly gauged areas: a case study in Gonaives, Haiti”, Applied Geomatics, Societa Italiana di Fotogrammetria e Topografia (SIFET), 26 February 2016