Multisensor systems and flood risk management. Application to the Danube Delta using radar and hyperspectral imagery

International audienceAt the beginning of the 21st century, flood risk still represents a major world threat ( 60% of natural disasters are initiated by storms ) and the climate warming might even accentuate this phenomenon in the future. In Europe, despite all the policies in place and the measures taken during the past decades, large floods have occurred almost every year. The news regularly confirms this reality and the serious threat posed by flood risks in Europe. This paper presents an application to the Danube Delta exploiting radar imagery ENVISAT/ASAR and hyperspectral imagery CHRIS/PROBA for mapping flooded and floodable areas during the events of spring 2006. The uses of multisensor systems, such as radar and hyperspectral imagers, contribute to a better comprehension of floods in this wetland, their impacts, and risk management and sustainable development in the delta. In the section Risk management, this paper approaches the methodological aspects related to the characterization of the flood hazard whereas in the section Forecasting we will focus on the knowledge and modeling of the Land cover. The method of kernels, particularly adapted to the highlighting of the special-temporal variations - Support Vector Machine - and the methods based on the principle of the vague logic ( object-oriented classifications ) will be implemented so as to obtain the information plan of the spatial data.En ce début de 21e siècle, le risque d'inondation constitue encore le risque majeur au monde ( avec les tempêtes, les inondations représentent 60% des catastrophes naturelles ) et le réchauffement climatique pourrait encore renforcer ce phénomène à l'avenir. En Europe, malgré toutes les politiques et les mesures prises, au cours des dernières décennies, de grandes inondations ont lieu quasiment chaque année. Les actualités confirment régulièrement la réalité et la prégnance du risque d'inondation en Europe. Cet article présente une application concernant le risque d'inondation durant les événements du printemps 2006 dans le delta du Danube en exploitant des images radar ENVISAT/ASAR et l'imagerie hyperspectrale CHRIS/PROBA en matière d'analyse et de cartographie des zones inondées et de la classe de l'inondable. L'utilisation couplée des techniques spatiales ( radar et hyperspectrale ) pourrait contribuer à une meilleure compréhension des phénomènes liés aux inondations dans le Delta du Danube, ainsi qu'à la gestion de ce risque dans le delta et à son développement durable. Dans la partie Gestion du risque, ce travail aborde des aspects méthodologiques liés à la caractérisation de l'aléa de l'inondation tandis que dans la partie Prévision, la connaissance et la modélisation de l'Occupation du sol seront abordés. Des méthodes des noyaux ( kernels ), adaptées en particulier à la mise en évidence des variations spatio-temporelles - Suport Vector Machine - ainsi que des méthodes basées sur le principe de la logique floue ( classifications orientées objet ) sont mis en place afin d'obtenir le plan d'information des données spatiales

Contribution of polarimetric SAR data for land use cartography in tropical environment

Les capteurs RSO (Radar à Synthèse d'Ouverture) fournissent des observations des surfaces terrestres de manière continue depuis 1991 avec la mise en orbite du satellite ERS-1. Les données acquises jusqu'à peu, principalement basées sur l'exploitation de l'intensité du signal acquis selon une configuration de polarisation particulière, ont été l'objet de nombreuses études, notamment sur le suivi de la déforestation. Depuis 2007, de nouveaux capteurs RSO polarimétriques (PALSAR, RADARSAT-2, TerraSAR-X...) permettent la caractérisation polarimétrique des surfaces observées. Ces données nécessitent des traitements adpatés afin d'en extraire l'information la plus pertinente pour la thématique considérée. L'objet de ces travaux a été d'évaluer leur potentiel pour la cartographie de surfaces naturelles en milieu tropical. L'apport des multiples indices polarimétriques a été évalué à partir de l'algorithme de classification SVM (Machines à Vecteurs de Support). Cet algorithme est spécialement adapté pour prendre en compte un grand nombre d'indices non forcément homogènes. Les données utilisées ont été acquises par le capteur aéroporté AIRSAR sur une île en Polynésie Française. De nombreux relevés in situ ont permis la validation des résultats obtenus. Les résultats montrent que la sensibilité de ces données à la structure géométrique des surfaces observées permet une bonne discrimination entre les différents couvert végétaux étudiés, en particulier des types de forêts. De plus, la classification obtenue à partir de la méthode SVM est particulièrement plus performante que la classification usuelle basée sur la distribution de Wishart vérifiée a priori par les données radar. Ces résultats laissent présager de l'apport significatif des données radar polarimétriques futures pour le suivi des surfaces naturellesThe SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor provides land use observation over the Earth since 1991 with the launching of the satellite ERS-1. The data acquired until recently, mainly based on the uses of the intensity channel with only one configuration of polarization, have been subject to numerous studies especially for the forest monitoring. Since 2007, new polarimetric SAR sensors (PALSAR, RADARSAT-2, TerraSAR-X...) allow polarimetric characterization of the studied area. Theses data require specific processing to extract the most relevant information to the considered thematic. The purpose of this work was to assess their potential for land use mapping in tropical environment. The contribution of multiple polarimetric indices was evaluated with the SVM classification algorithm (Support Vector Machine). This algorithm is specially adapted to take into account a large number of indices nos necessarily homogeneous. The data used in this study were acquired by the airborne AIRSAR sensor on an island in French Polynesia. Many ground surveys allow the results validation. The results show that the data sensitivity to the geometric structure of the observed areas allows a good discrimination between the different vegetation, particularly forest types. In addition, the classification obtained from the SVM algorythm is particularly more efficient than the usual classification based on the distribution of a priori Wishart verified by radar data. These results suggest the significant contribution of the polarimetric radardata for future monitoring of natural surface

Apport des données radar polarimétriques pour la cartographie en milieu tropical

The SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor provides land use observation over the Earth since 1991 with the launching of the satellite ERS-1. The data acquired until recently, mainly based on the uses of the intensity channel with only one configuration of polarization, have been subject to numerous studies especially for the forest monitoring. Since 2007, new polarimetric SAR sensors (PALSAR, RADARSAT-2, TerraSAR-X...) allow polarimetric characterization of the studied area. Theses data require specific processing to extract the most relevant information to the considered thematic. The purpose of this work was to assess their potential for land use mapping in tropical environment. The contribution of multiple polarimetric indices was evaluated with the SVM classification algorithm (Support Vector Machine). This algorithm is specially adapted to take into account a large number of indices nos necessarily homogeneous. The data used in this study were acquired by the airborne AIRSAR sensor on an island in French Polynesia. Many ground surveys allow the results validation. The results show that the data sensitivity to the geometric structure of the observed areas allows a good discrimination between the different vegetation, particularly forest types. In addition, the classification obtained from the SVM algorythm is particularly more efficient than the usual classification based on the distribution of a priori Wishart verified by radar data. These results suggest the significant contribution of the polarimetric radardata for future monitoring of natural surfacesLes capteurs RSO (Radar à Synthèse d'Ouverture) fournissent des observations des surfaces terrestres de manière continue depuis 1991 avec la mise en orbite du satellite ERS-1. Les données acquises jusqu'à peu, principalement basées sur l'exploitation de l'intensité du signal acquis selon une configuration de polarisation particulière, ont été l'objet de nombreuses études, notamment sur le suivi de la déforestation. Depuis 2007, de nouveaux capteurs RSO polarimétriques (PALSAR, RADARSAT-2, TerraSAR-X...) permettent la caractérisation polarimétrique des surfaces observées. Ces données nécessitent des traitements adpatés afin d'en extraire l'information la plus pertinente pour la thématique considérée. L'objet de ces travaux a été d'évaluer leur potentiel pour la cartographie de surfaces naturelles en milieu tropical. L'apport des multiples indices polarimétriques a été évalué à partir de l'algorithme de classification SVM (Machines à Vecteurs de Support). Cet algorithme est spécialement adapté pour prendre en compte un grand nombre d'indices non forcément homogènes. Les données utilisées ont été acquises par le capteur aéroporté AIRSAR sur une île en Polynésie Française. De nombreux relevés in situ ont permis la validation des résultats obtenus. Les résultats montrent que la sensibilité de ces données à la structure géométrique des surfaces observées permet une bonne discrimination entre les différents couvert végétaux étudiés, en particulier des types de forêts. De plus, la classification obtenue à partir de la méthode SVM est particulièrement plus performante que la classification usuelle basée sur la distribution de Wishart vérifiée a priori par les données radar. Ces résultats laissent présager de l'apport significatif des données radar polarimétriques futures pour le suivi des surfaces naturelle

Multi sensor systems and flood risk management in the Danube delta.

PosterInternational audienc

Synergy between Sentinel-1 radar time series and Sentinel-2 optical for the mapping of restored areas in Danube delta

International audienc

Polarimetric SAR tomography of tropical forests at P-BAND

International audienceThis paper addresses the characterization of tropical forests by estimating their heights and the underlying ground topography. A novel hybrid spectral approach is proposed and applied to P-Band Multi-baseline PolInSAR data acquired during the TropiSAR campaign over the test site of Paracou in French Guiana. Experimental results demonstrates that tropical forest heights and the underlying ground topography can be accurately estimated by this method, compared with those derived by single-baseline PolInSAR parameter retrieval techniques. The estimated quantities are validated against LiDAR measurements during TropiSAR campaign

Floodplain wetland dynamics in the Danube delta from remotely sensed imagery

International audienceHypotheses on global warming and its consequences are pessimistic in terms of the increase of intense pluviometric phenomena and numerous uncertainties affect the pluviometric response to warming. In this context, during the coming years, climatic change will increase the number and diversity of flood risk events and other phenomena related to the water cycle. Extreme meteorological phenomena such as heavy rains causing flash floods could become more frequent in all Europe. In the Danube delta, flood risk is a major natural risk. Since 2000, this coastal wetland has been seriously hit by floods in 2002, 2005, 2006, 2009 and 2010. Based on hydrological and satellite observations of the bicentennial floods of summer 2010 and the drought of summer/autumn 2011, this paper deals with the issue of forecasting by knowledge and assessment of the flood risk in Danube delta. One of the major objectives of this methodological work consists in the exploration and evaluation of several data types relevant to this type of analysis, i.e. optical and radar satellite data from the Japanese ALOS and Canadian RADARSAT-2 sensors in order to propose regional indicators that can be used for the forecasting of flood risk in the floodplain wetland of the Danube delta. This procedure will provide a framework for flood mapping, monitoring flood area potential and, the detection and characterization of the floodable. Using 20 ALOS and RADARSAT-2 radar and optical images, this paper proposes first a series of change indicators for land cover during the floods of 2010, before the floods (of 2009) and afterwards, and during the 2011 drought. Using the two polarization modes (dual and full) of the radar sensors, these change indicators are applied first to the polarimetric indicators (intensity, entropy, span, etc.) derived from the different significant data of extreme events in the delta (2010 flood and 2011 drought). By taking advantage of the complementary of the data of the two sensors and by associating the different spatial resolutions (from 10 m to 3m), we establish wavelength change comparisons depending on the correspondence between the images acquired by the two satellites. Using a multi-modality methodology based on radar image processing (dual versus full polarimetric data, multi-angular, multi-frequency and multi-resolution data) it is possible to analyze the impact of the wavelength, the incidence angle or the polarimetric mode, but also the impact of the resolution in SAR image analysis of floodable areas. The second category of indicators to be suggested for the Regional library will be composed of the spectroradiometric measurements of the primary objects characteristic of floodable areas (the main species that compose the vegetation cover, the main crops, the main construction materials in urban areas, etc.) in the delta. The portable spectroradiometer permits the measurement of in situ reflectance, significantly improving the spectral characterization of the spectral classes detected on the optical images (ALOS). The risk indicators resulting from this research will contribute to the implementation of regional models and scenarios in terms of flood risk thus providing a useful tool for decision-making

Change Detection in Floodable Areas of the Danube Delta using Radar Images

International audienceIn the wetlands of the Danube delta floodplain, flooding is a major natural risk. Since 2000, the coastal wetland has been seriously impacted by floods in 2002, 2005, 2006 and 2010. Using hydrological and satellite observations acquired in 2009 and during the summer of 2010, this paper tackles the issue of forecasting risk based on land cover information and observations. A major objective of this methodological work consists in exploring several types of data from the Japanese ALOS satellite. These data are used to illustrate a multitemporal radar data processing methodology based on temporal entropy analysis enabling change detection in the floodable areas of the Danube delta.Dans le delta du Danube, le risque d'inondation est un risque majeur. Depuis les années 2000, la zone humide côtière du delta a été frappée par des inondations en 2002, 2005, 2006 et 2010. En partant d'une série de données hydrologiques et d'observations satellite de 2009 et de l'été 2010, on utilise dans cet article l'information et les observations sur l'occupation du sol, notamment dans le domaine de l'inondable, pour étudier la problématique de la prévision du risque. L'un des objectifs principaux de la méthodologie développée consiste en la mise en oeuvre de différents types de données pertinentes pour ce type d'analyse en proposant une chaîne méthodologique spécifique pour la détection du changement en termes de risque d'inondation. Les données du satellite japonais ALOS sont utilisées pour présenter une démarche méthodologique de traitement de données radar multidates fondée sur une analyse de l'entropie temporelle permettant de détecter des changements dans les zones inondables du delta du Danube

Change Detection in Floodable Areas of the Danube Delta using Radar Images

International audienceIn the wetlands of the Danube delta floodplain, flooding is a major natural risk. Since 2000, the coastal wetland has been seriously impacted by floods in 2002, 2005, 2006 and 2010. Using hydrological and satellite observations acquired in 2009 and during the summer of 2010, this paper tackles the issue of forecasting risk based on land cover information and observations. A major objective of this methodological work consists in exploring several types of data from the Japanese ALOS satellite. These data are used to illustrate a multitemporal radar data processing methodology based on temporal entropy analysis enabling change detection in the floodable areas of the Danube delta.Dans le delta du Danube, le risque d'inondation est un risque majeur. Depuis les années 2000, la zone humide côtière du delta a été frappée par des inondations en 2002, 2005, 2006 et 2010. En partant d'une série de données hydrologiques et d'observations satellite de 2009 et de l'été 2010, on utilise dans cet article l'information et les observations sur l'occupation du sol, notamment dans le domaine de l'inondable, pour étudier la problématique de la prévision du risque. L'un des objectifs principaux de la méthodologie développée consiste en la mise en oeuvre de différents types de données pertinentes pour ce type d'analyse en proposant une chaîne méthodologique spécifique pour la détection du changement en termes de risque d'inondation. Les données du satellite japonais ALOS sont utilisées pour présenter une démarche méthodologique de traitement de données radar multidates fondée sur une analyse de l'entropie temporelle permettant de détecter des changements dans les zones inondables du delta du Danube