Détection de dommages et évaluation des dégâts du réseau routier après un séisme, en utilisant des images QuickBird haute résolution

La découverte de routes endommagées et l’estimation du niveau des dégâts sont cruciales lorsqu’il faut trouver les meilleurs itinéraires et coordonner des missions de sauvetage. Dans cette étude, une approche nouvelle est proposée pour la découverte automatique et l’estimation de routes endommagées dans les régions urbaines, en utilisant des cartes vecteur d’avant l’événement, et des images du satellite QuickBird pré et post événement. Plusieurs caractéristiques de la texture sont considérées, et un algorithme génétique est utilisé pour trouver les caractéristiques optimales de la texture. Par la suite, un algorithme de la classification supervisée est appliqué aux éléments des images de texture optimaux pour détecter des dégâts. Finalement, un système de logique floue adaptée (FIS) est proposé pour l’estimation des dégâts aux routes. La méthode proposée a été testée sur des images “pan-sharpened” de QuickBird et les résultats indiquent que 90 % des routes ont été identifiées correctement lors de l’étape d’estimation des dégâts des routes. Les résultats obtenus montrent l’efficacité et l’exactitude de l’approche proposée.