Le boursier Patrick Droste utilise les données LiDAR pour évaluer les risques de feux de forêt
Ayant grandi en Australie, Patrick Droste imaginait le Canada comme un monde totalement différent. Après quelques années passées à voyager et à pratiquer le ski, il s’est installé en Colombie-Britannique avec sa femme et a rapidement trouvé un emploi au sein du service de lutte contre les feux de forêt de la Colombie-Britannique. Il est actuellement inscrit au programme de diplôme avancé en SIG du Selkirk College, où son modèle complexe ModelBuilder – destiné à évaluer le risque de feux de forêt pour les bâtiments – lui a permis de remporter une bourse d’études en SIG d’Esri Canada.
Chaque année, à partir du mois de février et jusqu’au mois d’avril ou mai, près de soixante institutions participantes m’envoient leurs candidatures pour les bourses d’études en SIG d’Esri Canada. La plupart ne fournissent que le nom et l’adresse courriel de l’étudiant choisi par le comité d’attribution des bourses. Toutefois, certaines personnes incluent également les raisons pour lesquelles l’étudiant est nommé. Lorsque j’ai lu la nomination faite par Ian Parfitt, coordinateur du programme en SIG du Selkirk College, j’ai tout de suite eu envie d’en savoir plus sur l’étudiant et son travail : « [Patrick Droste] a réalisé un projet extraordinaire sur les risques d’incendie des maisons rurales à l’aide de données LiDAR. Il s’est servi d’ArcGIS Pro pour extraire des bâtiments à partir des données LiDAR non classifiées, estimer quels types de combustibles se trouvaient à proximité et effectuer une évaluation des risques. Il a développé l’un des modèles ModelBuilder les plus complexes que j’aie jamais vus dans le cadre de ce processus. »
J’ai écrit un courriel à Patrick pour lui poser des questions sur son modèle, sur son projet de recherche et sur la raison pour laquelle il a choisi un programme d’études en SIG.
Le modèle que vous avez créé dans ModelBuilder pour votre projet d’évaluation des risques de feux de forêt est très complexe. Combien de temps a duré l’élaboration du modèle?
Le projet complet a été réalisé au cours d’une session et je considère le modèle comme une documentation de mon flux de travaux. À l’origine, j’ai établi un modèle des outils et des processus dont je pensais avoir besoin pour mener à bien le projet. Je voulais planifier mon flux de travaux sans remplir de paramètres. J’ai ensuite commencé à travailler sur le flux de travaux, en utilisant les outils une étape à la fois, en remplissant les paramètres requis et en ajoutant ou en remplaçant des outils au besoin.
Je pense que si un projet nécessite beaucoup de géotraitement, il est tout à fait logique de le construire progressivement dans ModelBuilder. Vous obtenez une excellente documentation de votre géotraitement, et vous pouvez répéter tout le processus en un seul clic.
Le modèle ModelBuilder créé par Patrick Droste est conçu pour calculer le pointage de risque de feux de forêt que présentent certains bâtiments. Il utilise des outils de géoinformation pour classifier les données LiDAR et pour convertir celles-ci en données matricielles.
Combien de temps faut-il pour exécuter le modèle?
Je n’ai pas encore exécuté le modèle du début à la fin. Je n’ai pas fait grand-chose pour respecter les contraintes de temps du projet, et le fait d’exécuter des sections une à la fois m’a permis de le terminer dans les temps. En fin de compte, ces derniers processus ont été réalisés manuellement, avec l’intention de revenir en arrière et de les simplifier au moyen d’un itérateur.
La plupart des processus sont assez rapides. Les deux processus les plus longs sont la classification des données LiDAR des points de bâtiments et la création d’entités points à partir des matrices de pente et d’aspect qui caractérise la zone d’étude. Les deux matrices comportent des cellules en quadrillage de 2 × 2 m. On compte environ 3,7 millions d’entités points représentant à la fois le dénivelé et l’aspect de la zone. L’exécution de chacun de ces deux processus a duré entre 5 et 8 heures. Je crois que l’outil complet pourra fonctionner en 12 heures pour une zone de la même taille que la zone d’étude. C’est beaucoup plus rapide que d’envoyer des équipes sur le terrain pour évaluer chaque propriété!
Avez-vous trouvé que ModelBuilder avait des limites lors de la réalisation de votre projet?
J’ai éprouvé quelques problèmes vers la fin du projet, lorsque je devais effectuer plusieurs jointures et calculer les statistiques de plusieurs champs joints. ModelBuilder semblait ne pas aimer utiliser le résultat d’une jointure comme entrée pour les étapes suivantes, étant donné que les jointures sont temporaires. Ce problème a été facilement résolu en ajoutant une étape d’exportation des données, mais il existe peut-être une meilleure solution. Je n’ai pas eu le temps de la trouver. Je pense également que la série de jointures et de calculs pourrait être complétée par une itération, en bouclant sur les classes de végétation. Ce sera la prochaine étape à essayer pour simplifier le modèle.
Dans la carte récit que vous avez réalisée pour le projet, vous notez que les points renvoyés par la forêt dense provenaient principalement de la canopée (plus de 3 m au-dessus du sol), et que peu de points provenaient de la section de combustible étagé (1 à 3 m au-dessus du sol) ou de la végétation de surface. D’après ce que vous connaissez des systèmes LiDAR, croyez-vous que le balayage aérien serait capable de fournir les données nécessaires pour évaluer avec précision le risque de feux de forêt que présentent les bâtiments?
Oui. Les directives de B.C. FireSmartMC indiquent que les zones critiques pour la végétation de surface et le combustible étagé situés autour des bâtiments sont les zones 1 et 2 (1,5 à 10 m et 10 à 30 m, respectivement). Il est recommandé d’éliminer tous les arbres de la zone 1 et d’espacer les arbres d’au moins 3 m dans la zone 2. LiDAR détectera facilement la présence d’arbres dans la zone tampon de la zone 1 et pourrait être utilisé pour tester l’espacement de la canopée dans la zone 2. Si ces zones présentent une canopée épaisse, le risque d’incendie du bâtiment sera considéré comme très élevé. Même si le LiDAR peut ne pas être en mesure de détecter la végétation de surface et le combustible étagé de la zone 3 (30 à 100 m), la continuité des combustibles de la canopée est la préoccupation prédominante pour calculer le risque de feux de forêt. Heureusement, cette donnée peut être facilement captée par le LiDAR.
Mon objectif pour ce projet était de tester la viabilité de cette méthode. À cause des contraintes de temps et du manque de ressources, je savais que mon projet aurait ses limites. Par exemple, le fait d’utiliser une seule zone tampon autour des bâtiments est une façon trop générale d’évaluer les risques. Les étapes suivantes consisteraient à inclure une série de zones tampons pour chaque bâtiment, conformément aux directives FireSmart.
Il faut toutefois comprendre que cet outil ne dressera pas le portrait complet des risques pour les propriétés. Mon objectif est d’automatiser et d’accélérer les évaluations des risques sur de grandes zones. Une fois les propriétés à haut risque bien cernées, on peut les classer par ordre de priorité en vue de la création de stratégies d’atténuation ou de la réalisation d’une évaluation plus approfondie.
À partir des renseignements extraits des données LiDAR, l’outil d’évaluation des risques repère les bâtiments, puis classe ceux-ci comme exposant à un risque faible, modéré, élevé ou extrême d’incendie de forêt.
Qu’est-ce qui a suscité votre intérêt envers les feux de forêt?
Ma femme et moi avons quitté l’Australie pour nous installer au Canada en 2017. La Colombie-Britannique connaissait alors l’une des pires saisons de feux jamais vues, et plusieurs grands feux de forêt ont eu lieu très près de chez nous. Je me suis mis à lire avec obsession tous les rapports et à consulter toutes les cartes des feux, et je me demandais qui luttait contre les feux de forêt en terrain escarpé et montagneux. Avec mon expérience en alpinisme et en sports d’endurance, je me suis dit que c’était un emploi de rêve : travailler dur dans la brousse en compagnie d’amis. La saison suivante, je soumettais ma candidature au service de lutte contre les feux de forêt de la Colombie-Britannique et j’ai obtenu un poste au sein d’une équipe formidable dans ma région (Nelson, Colombie-Britannique). Et j’avais raison, cet emploi est parfait. Ce n’est pas facile, mais vos efforts sont récompensés par un environnement de travail dynamique et stimulant. Vous découvrez des régions magnifiques et isolées de la province et vous passez vos journées en forêt avec vos coéquipiers, qui deviennent une deuxième famille. Et on peut utiliser des cartes!
Pourquoi avez-vous décidé de vous installer au Canada?
J’ai grandi dans le sud-est du Queensland, en Australie, où il fait 20 °C lors de nos « froides » journées d’hiver. Le Canada m’a toujours semblé être un monde totalement différent, quelque chose qu’on ne voyait que dans les films. Une fois mon diplôme universitaire en poche, je me suis envolé immédiatement pour le Canada afin d’y passer une saison de ski. Cette saison s’est transformée en trois ans et, après de nombreuses autres années de voyage, j’avais le sentiment que je finirais par m’installer ici. J’ai rencontré ma femme, qui est canadienne, lors de mon retour en Australie, et la Colombie-Britannique semblait être le lieu parfait où nous établir. L’Australie me manque, mais les montagnes sont ma plus grande passion et elles sont juste ici, dans mon jardin!
Puisque les montagnes vous passionnent, il est logique que vous étudiiez au collège Selkirk de Castlegar, en Colombie-Britannique. Pourquoi avez-vous décidé de vous inscrire aux programmes de certificat avancé en SIG et d’études supérieures en SIG?
Lors d’une randonnée en ski, j’ai rencontré des personnes qui travaillaient dans le domaine des SIG, un domaine qui m’était inconnu. J’ai surtout retenu qu’elles créaient des cartes. J’aime bien les cartes, comme la plupart des spécialistes des SIG. Je me suis dit que ça semblait être un domaine intéressant. En m’informant davantage, j’ai réalisé que j’utilisais déjà beaucoup de produits SIG et que le service de lutte contre les feux de forêt s’en servait énormément pour prendre des décisions et réaliser ses activités au quotidien. J’ai compris que je pouvais prendre ma passion pour les cartes et l’information spatiale et la combiner avec mon expérience sur le terrain en gestion des incidents. Et que j’ouvrais ainsi la porte à une longue carrière dynamique, stimulante et enrichissante. En travaillant uniquement lors des saisons de feux, je peux me consacrer à mes études en SIG durant l’hiver. Avec le recul, je constate que c’est l’une des meilleures décisions que j’ai prises!
Avez-vous utilisé ou envisagez-vous d’utiliser vos compétences en SIG pour aider des organisations communautaires?
Une petite association d’alpinistes dévoués s’est formée ici, dans le West Kootenay, et elle prévoit la réalisation de plusieurs nouveaux projets. L’augmentation rapide du nombre de zones d’escalade fait en sorte que l’information est décousue et rarement à jour. À titre de membre de l’association, je souhaite mettre à profit mon expérience pour gérer les cartes et les bases de données sur les zones d’escalade. J’envisage de concevoir une carte web qu’il serait possible de mettre à jour au fur et à mesure que de nouvelles zones et voies d’escalade sont créées. Il existe également plusieurs groupes d’amateurs de plein air à Nelson, et ils se font concurrence pour obtenir du financement en vue de la construction de sentiers. Je crois que des cartes de qualité permettraient d’informer les intervenants et d’aider les plus petits groupes à obtenir du financement.
Je suis également très content de m’impliquer auprès d’une organisation à laquelle siège ma femme, Blood of Life Collective. Je pense que la meilleure façon de décrire l’organisation est d’employer ses propres mots : « Nous sommes un groupe d’activistes formés de Sinixt et de colons appuyant la résurgence des Sinixt. Notre mission est de promouvoir des relations positives entre les communautés de colons et de Sinixt en accordant l’autonomie aux Sinixt dans leur təmxʷulaʔxʷ (territoire traditionnel), de créer des projets multidisciplinaires qui facilitent la résurgence des Sinixt, d’encourager le développement d’une génération de jeunes informés ayant à cœur la diversité culturelle, de soutenir les initiatives environnementales pertinentes pour les Sinixt autonomes et d’offrir des fonds sans restriction au Smum iem des Sinixt autonomes. » [bloodoflifecollective.org]
La contre-cartographie jouera un rôle clé dans la résurgence d’une nation faussement déclarée disparue. J’espère pouvoir aider l’organisation dans ce volet, surtout maintenant que je disposerai du logiciel pour le faire grâce à la bourse d’études en SIG d’Esri Canada.
La bourse d’études comprend une licence de trois ans pour plusieurs produits ArcGIS. Avez-vous hâte d’essayer certains produits?
Je dois avouer que le programme ArcGIS Developer m’intéresse beaucoup. En tant qu’utilisateur de longue date d’applications et de produits d’analyse spatiale, j’ai très hâte de créer mes propres outils! Le programme du collège de Selkirk est une excellente introduction aux scripts, à la cartographie web et à l’environnement d’entreprise, mais ce n’est qu’une introduction. Je suis extrêmement reconnaissant de pouvoir explorer davantage les produits grâce à cet abonnement.
Et, bien sûr, le simple fait d’avoir accès à ArcGIS Pro et à ArcGIS Online me permettra de continuer à apprendre, à explorer et à trouver de nouvelles façons d’étudier les données spatiales.
En plus d’avoir gagné une bourse d’études en SIG d’Esri Canada, Patrick est l’un des candidats au prix Esri Young Scholar de 2021 au Canada. Le gagnant sera annoncé d’ici la fin du mois de mai. Visitez le portail Esri Young Scholar d’Esri Canada pour en savoir plus sur le programme de bourses d’études et le prix Esri Young Scholar, ainsi que pour parcourir les profils des lauréats passés et actuels.
Ce billet a été écrit en anglais par Krista Amolins et peut être consulté ici.