Contexte du projet

Les catastrophes géologiques (telles que les glissements de terrain, les coulées de boue, les effondrements, les affaissements du sol, etc.) sont soudaines et destructrices, menaçant gravement la vie, les biens des populations et la sécurité des infrastructures. Pour améliorer la capacité de prévention et de contrôle des risques liés aux catastrophes géologiques, il est nécessaire de construire un réseau de surveillance intégré « air-espace-terre », fusionnant des données multi-sources et des algorithmes intelligents, afin de réaliser une alerte précoce des catastrophes, une évaluation précise, une réponse rapide et un secours scientifique.

Présentation du projet

En utilisant divers capteurs tels que des capteurs de déplacement, des pluviomètres, des équipements professionnels de vidéosurveillance, basés sur la technologie de télédétection RS, les systèmes d'information géographique GIS et les technologies de surveillance des catastrophes géologiques, on surveille les corps de catastrophe géologique tels que les glissements de terrain, les coulées de boue, les effondrements et les affaissements du sol. Par l'analyse corrélative des facteurs de déformation, des facteurs associés et des facteurs déclencheurs, on juge l'état de stabilité et la tendance d'évolution des corps de catastrophe, afin de prévenir la survenue des catastrophes géologiques et de réduire les pertes en vies humaines et en biens.

• Objectifs du système

Surveillance en temps réel : surveillance dynamique 7×24 heures des points à risque de catastrophe géologique.

Alerte intelligente : fusion de données multidimensionnelles pour réaliser la prédiction de la probabilité d'occurrence des catastrophes et l'alerte graduée.

Commandement collaboratif : intégration des ressources d'urgence, optimisation des itinéraires de secours et des plans d'évacuation des personnes.

Évaluation post-catastrophe : quantification de l'impact des catastrophes, soutien à la reconstruction post-catastrophe et à la mise à jour du zonage des risques.

• Architecture du système

Adoption d'une architecture en boucle fermée « perception-analyse-décision-action », divisée en niveaux suivants :

Modules fonctionnels clés

• Surveillance multi-sources et alerte intelligente

Surveillance dynamique des points à risque :

Surveillance de la déformation de surface : utilisation d'InSAR (radar interférométrique), GNSS pour obtenir des données de déplacement de surface au millimètre près.

Surveillance des paramètres souterrains : analyse de la stabilité des masses rocheuses et de sol via les capteurs d'humidité du sol, de pression de l'eau interstitielle, et de niveau d'eau souterraine.

Interaction météorologique et hydrologique : en combinant les données en temps réel de précipitations et de niveau des rivières, prédiction des conditions de déclenchement des coulées de boue (par exemple, alerte rouge déclenchée si précipitations horaires > 50 mm).

Modèle de prédiction des risques par IA :

Basé sur des algorithmes tels que la forêt aléatoire, LSTM, fusionnant la structure géologique, les données historiques de catastrophes et les données de surveillance en temps réel, produisant une carte thermique de probabilité de catastrophe (par exemple, alerte de niveau 1 déclenchée si probabilité de glissement de terrain > 80%).

• Commandement d'urgence et gestion des ressources

Simulation de la situation en 3D :

Basée sur DEM (modèle numérique d'élévation) et BIM (modèle d'information du bâtiment), simulation de la trajectoire de mouvement du glissement, de la zone d'impact et des dommages aux infrastructures clés (routes, zones résidentielles).

Planification intelligente des secours :

En combinant les données de trafic en temps réel et de topographie, génération des itinéraires d'évacuation optimaux et des points de distribution des matériels de secours ;

Support à la reconnaissance rapide par drone des zones sinistrées, localisation des personnes piégées via la reconnaissance d'images IA.

Collaboration interservices : coordination avec les départements météorologiques, de transport et médicaux, assurant la traçabilité des ordres et de la mobilisation des ressources via la technologie blockchain.

• Évaluation des risques et reconstruction post-catastrophe

Analyse de la chaîne de catastrophes : évaluation des risques de catastrophes secondaires (par exemple, glissement de terrain bloquant une rivière provoquant une inondation).

Évaluation rapide des pertes : utilisation de la photogrammétrie oblique par drone et des images de télédétection pour compter automatiquement les maisons effondrées et la surface des routes endommagées.

Mise à jour du zonage des risques : correction de la base de données des points à risque selon les données géologiques post-catastrophe, délimitation des zones de contrôle à haut risque.

• Services publics et formation

Diffusion d'alertes graduées : publication de guides d'évacuation au public via SMS, radio, applications, systèmes sonores et lumineux (par exemple, « Alerte rouge pour fortes pluies, évacuez vers le point de refuge A3 »).

Exercices d'urgence : simulation de scénarios d'effondrement et de coulée de boue, formation des cadres locaux et des populations aux compétences d'évacuation d'urgence.

Technologies clés

• Fusion de données multimodales :

Intégration des données InSAR, LiDAR, prises de vue par drone, construction d'un jumeau numérique de catastrophe géologique avec une précision centimétrique.

• Moteur de prédiction IA :

Utilisation de réseaux de neurones graphiques (GNN) pour analyser les interactions des masses géologiques et prédire l'évolution de la chaîne de catastrophes.

• Calcul intelligent en périphérie :

Déploiement de modèles IA légers dans les stations de surveillance pour une alerte locale en temps réel en cas de dépassement des précipitations ou de changement brusque de déplacement.

• Réseau de communication résilient :

Communication micro-ondes + réseau maillé auto-organisé, garantissant la continuité des communications en cas de conditions météorologiques extrêmes.

Cas d'application