Cartographie OSM des dommages du bâti à Mayotte après Chido – nouveaux indicateurs et premiers résultats

Renforcement de l’approche méthodologique

Dans le billet précédent consacré à la cartographie des dommages du bâti à Mayotte, j’annonçais vouloir comparer ces dommages évalués dans OSM à partir d’imageries Pléiades post-désastre avec d’autres jeux de données et de promouvoir la réplication de l’exercice cartographique, ce qui implique de présenter la démarche et ses résultats.

Dans cette double perspective, je me suis rendu compte qu’il serait utile de disposer de statistiques plus détaillées que celles montrées dans le tableau de bord produit jusqu’à présent en intégrant à la fois un nouvel indicateur, un rapprochement méthodologique et une autre échelle territoriale. Dans la base PostgreSQL de l’IFL consacrée à Mayotte, j’ai ainsi décidé de :

• calculer la fraction des bâtiments évaluables sur les imageries Pléiades post-désastre, c’est-à-dire ceux qui sont visibles sur au moins l’une d’entre elles, ce qui exclut ceux qui sont malheureusement toujours masqués par la couverture nuageuse
• considérer les bâtiments OSM sur les zones d’évaluation Copernicus qui sont sans intersection avec un point EMSR780 comme étant non endommagés, afin de pouvoir faire une comparaison directe classe à classe avec la méthodologie BAR adaptée à OpenStreetMap. Ce n’est certes pas toujours vrai, lorsque les points EMR780 sont décentrés au point de ne pas intersecter le bâtiment OSM qui leur correspond, mais ces cas sont rares.
• désagréger les indicateurs au niveau des 17 communes de Mayotte, afin de visualiser l’hétérogénéité des dommages sur le territoire

De nouveaux indicateurs

Ainsi, la couche qui effectue le croisement entre les bâtiments OSM et l’évaluation EMSR780, mise à jour chaque minute, indique désormais « NR » et non plus « NULL » pour les bâtiments sans point EMSR780 associé. Une extraction des limites des communes de Mayotte dans la base OpenStreetMap, croisée chaque heure avec les bâtiments contient des sommes par commune de tous les indicateurs d’évaluation des dommages et des types de matériaux de toiture, mais aussi de nouveaux indicateurs tels que :

• les imageries utilisées,
• le nombre total de bâtiments de la commune (total_buildings),
• le nombre de bâtiments évaluables sur imagerie post-désastre (building_imagery_operable_yes_count),
• le nombre de bâtiments évalués (damage_osm_emsr_all_count),
• le nombre de bâtiments évaluables encore à évaluer (damage_osm_emsr_not_done_count)
• le ratio de ces deux derniers indicateurs donnant le pourcentage de complétude actuel (building_damage_assessed)

Ces nouveaux indicateurs m’ont permis de modifier le tableau de bord, qui présente désormais en plus le nombre total de bâtiments évaluables avec les imageries post-désastre, alors que les deux diagrammes circulaires (ou camemberts) utilisent maintenant un calcul modifié qui tient compte des « NR » d’EMR780 et des bâtiments potentiellement évaluables, comme l’explique le carton en haut à gauche.

La couche par communes a permis la création d’une représentation multivariée sous forme de camemberts, actualisée donc chaque heure. Elle est visible sur la dernière vue cartographique du contexte MapStore de vues cartographiques sur Chido ou sur ce nouveau contexte MapStore spécifique.

Comme le montre la légende :

• la taille des camemberts est fonction du nombre total de bâtiments sur la commune, avec le nombre exact affiché en haut
• les couleurs représentent les proportions de classes de dommage concernant les bâtiments évalués
• les pourcentages au centre représentent le ratio des bâtiments évalués (par EMSR780 ou dans OSM) par rapport au total de bâtiments évaluables sur l’imagerie post-désastre Pléiades

Pour rappel, les quatre classes de dommages de la méthodologie BAR informent sur les dommages visibles, pas sur les dommages réels, à préciser sur le terrain par des spécialistes. Un bâtiment sans dommage apparent sur les imageries Pléiades post-désastre n’est pas forcément intact. Par exemple, les bâtiments avec un toit en béton (qui s’avère être en fait le sol d’un futur étage supérieur) apparaissent le plus souvent non endommagés. Mais après discussion avec des architectes vivant à Mayotte, il s’avère que ce type de construction a de fortes chances d’avoir subi des fissures pendant le cyclone, entraînant des infiltrations d’eau qui vont fragiliser l’édifice au cours du temps. Cela montre l’intérêt de cartographier le type de couverture en plus de la classe de dommages BAR.

Toutes les couches sont disponibles en téléchargement depuis cette fiche de métadonnées ou les différents contextes cartographiques MapStore.

Des résultats qui précisent l’hétérogénéité spatiale des dommages du bâti après Chido

Ces camemberts sont déjà riches d’enseignements :

• les communes couvertes par les zones EMSR780 ont été cartographiées à plus de 85 %. Dembéni dépasse même les 100 %, ce qui signifierait que EMSR780 a eu accès à une imagerie avec moins de nuages que celles fournies par CNES/Airbus.
• Des communes EMSR780 (celles recouvertes par les zones en jaune à l’est), seules les deux plus grosses présentent un profil où les bâtiments visiblement endommagés ou détruits représentent la majorité. Dans les communes EMSR780 les plus au sud, la proportion de bâtiments endommagés ou détruits n’atteint que 20 à 30 %.
• Deux communes hors EMSR780, Bandraboua et surtout Tsingoni, présentent au contraire un profil où les dommages et destructions dépassent les 50 %, voire frôlent les 75 %. Elles auraient vraisemblablement plus mérité une évaluation EMSR que les communes au sud-est.
• La partie nord de Mayotte, où les pourcentages d’évaluation sont importants, montre une hétérogénéité importante dans les dommages (de 25 % à 75 % environ). L’île de Petite Terre, ainsi que la façade nord-ouest de Grande Terre, paraissent plus épargnées.
• Les communes du sud-ouest sont encore trop peu évaluées pour parvenir à une conclusion, mais elles ne semblent pas avoir subi moins de dommages que leurs homologues du sud-est.

Ces résultats montrent l’intérêt de cette cartographie réalisée dans OSM, qui offre une vision plus complète et nuancée des données ouvertes disponibles via Copernicus EMSR. Cette représentation actualisée par camemberts va également servir de carte de suivi pour un Projet du mois à venir au sein de la communauté OSM France.