FR:Building damage assessment

Contexte

Cette méthodologie a été élaborée et mise en œuvre dans le cadre de la réponse de crise suite au passage du cyclone Chido à Mayotte le 14 décembre 2024. Elle ne reprend pas la méthodologie utilisée pour le cyclone Haiyan, mais s’appuie sur la méthodologie BAR qu’elle reprend en partie, en ce qui concerne les 4 catégories de dommages causés par le vent visibles d’après imagerie. Par contre, l’évaluation des évaluations du type de structure n’a pas été reprise, car elle a semblé difficile à clairement établir à partir d’imagerie verticale, ne pouvant être déterminée le plus souvent qu’à partir du matériau de toiture. C’est cette caractéristique qui est renseignée à la place. Cette méthodologie est adaptée aux dommages causés par le vent, mais pas à ceux créés par d'autres types de catastrophe (tremblements de terre, par exemple), pour lesquels une vue verticale ne permet pas de déterminer l'ampleur des dommages sur les bâtiments. Ont été conçus et mis en ligne sur le serveur de JOSM:

• un modèle de préréglages, spécifique pour le cyclone Chido, mais qui peut être facilement repris pour un autre désastre
• un style cartographique (appelée aussi modèle de coloriage), présenté dans cette vidéo.

Un projet test a été créé sur la zone de Mamoudzou, la ville la plus peuplée de Mayotte. Il a permis de recueillir des retours de cartographes OSM et d’améliorer les modèles de préréglages, ainsi que les instructions. Ces instructions détaillées sont disponibles en anglais, français, espagnol et portugais et sont accompagnées de plusieurs vidéos explicatives, seulement en anglais ou en français (voir les liens plus bas). Ce projet test a aussi permis de comparer les évaluations faites par la communauté OSM par rapport à celles réalisées dans le cadre du projet Copernicus (voir section plus bas).

Imageries

La cartographie des dommages sur imageries ne peut s’effectuer que si des imageries post-désastres sont partagées. Dans le cas de la cartographie faite après le passage du cyclone Chido à Mayotte, les images CNES / Airbus de satellites Pléiades avaient été fournies dans le cadre du programme Copernicus et mises en lignes par l’IGN à travers ce site. L’utilisation de ces imageries a été accordée aux contributeurs et contributrices OSM.

Cartographie

Il s’agit d’appliquer des étiquettes sur les bâtiments cartographiés avec l’imagerie avant désastre. Pour chaque bâtiment, deux étiquettes sont ajoutées :

1. sur l'imagerie pré-désastre, le type de matériau du toit à l’aide de la clé roof:material=*. Le modèle de préréglages propose une liste déroulante avec les types de matériau de toiture présentés dans la page wiki de référence. Le modèle de coloriage ajoute un figuré spécifique pour le béton et un autre pour le métal (petits tiretés), les autres matériaux ont tous le même figuré (grands tiretés).
2. sur l'imagerie post-désastre, le niveau de dommage, selon 4 catégories différentes : aucun (vert), minimal (jaune), significatif (orange) et complet (rouge). Les préréglages détaillent chacune de ces catégories, qui proviennent de méthodologies existantes et déjà testées sur ce type de contexte, comme la méthodologie BAR du Harvard Institute. L'étiquette est damage:NomDuDésastre=* (damage:Chido=* dans le cas du cyclone Chido) afin de pouvoir cartographier d’autres désastres dans le futur à l'avenir sans perturber les évaluations existantes. Il est possible d’utiliser damage=*, mais il conviendra de ne pas oublier de modifier la clé à la fin de l’évaluation ou avant une nouvelle cartographie de dommages.

Ce document fournit des exemples sur Mayotte pour les types de matériau de toit et les niveaux de dommages.

Deux méthodes de cartographie pour ajouter ces étiquettes ont été testées, en fonction des habitudes de chaque cartographe OSM :

• une approche qui utilise essentiellement la souris, comme le montre cette vidéo
• une alternative qui utilise le greffon Liste des tâches et n'utilise que le clavier, comme le montre cette autre vidéo. Une fois appréhendée, elle permet normalement aller plus vite.

Des étiquettes de métadonnées supplémentaires sont aussi proposées, elles peuvent être ajoutées à chaque objet :

• damage:NomDuDésastre:event=* où la valeur est celle du numéro GLIDE du désastre, à trouver sur ce site de référence. Pour Chido par exemple, ce numéro est TC-2024-000225-COM
• damage:NomDuDésastre:assessment=* où la valeur est la date de l’imagerie utilisée, au format aaaa-mm-jj
• source:damage:NomDuDésastre=* où la valeur est celle de l’organisation qui a créé l’imagerie

Il est conseillé d’ajouter ces étiquettes de métadonnées en fin de séance d’évaluation, avant l’envoi des données, car les ajouter manuellement pour chaque bâtiment serait fastidieux. Il est facile de sélectionner tous les objets qui ne portent pas encore ces étiquettes avec une recherche de type :

"damage:NomDuDésastre" (-"source:damage:NomDuDésastre" OR -"damage:NomDuDésastre:assessment")

Une fois sélectionnés, il est possible de renseigner les étiquettes de métadonnées de ces bâtiments en une seule fois avec le modèle de préréglages.

Conseils

Éviter de créer des tâches trop grandes, 150 m de côté par exemple est une bonne option qui permet de les achever en une quinzaine de minutes.

Il est préférable que le bâti avant désastre ait été complété et corrigé (formes non rectangulaires alors qu’elles le sont manifestement, décalages hétérogènes, etc.) au préalable, afin de ne pas décourager les contributeurs et contributrices qui se consacrent à la cartographie des dommages.

La correction des bâtiments est néanmoins nécessaire lorsque ceux-ci sont obsolètes, doivent être subdivisés ou présentent une géométrie si mauvaise qu'ils doivent être améliorés pour que les informations sur les dommages soient significatives. Cette vidéo donne un exemple de correction de ce type.

Croisement avec les données Copernicus EMSR

Mayotte a fait l’objet d’une évaluation post-Chido dans le cadre du Copernicus Emergency Management Service – Rapid Mapping 780 (EMSR780), sur la partie Nord-est de Mayotte Les données résultantes, sous formes de points pour les bâtiments, sont en open data et intersectent dans leur grande majorité les bâtiments OSM. Un tel croisement a été réalisé via PostGIS et a permis de récupérer les informations Copernicus dans les bâtiments OSM. Ce contexte MapStore inclut cette couche de croisement qui peut être visualisée avec la vue cartographique « Infos ESMR dans les bâtiments OSM » et téléchargée depuis la liste des couches.