Sommaire de la publication

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Mardkheh, A., M. Mostafavi, Y. BĂ©dard, Long, B., 2011, DĂ©veloppement d’un outil gĂ©o-dĂ©cisionnel pour amĂ©liorer l’Ă©valuation du risque d’Ă©rosion cĂ´tière, GĂ©omatique 2011, 12-13 octobre, MontrĂ©al, Canada

Résumé

Ce travail traite du dĂ©veloppement d’un outil d’aide Ă  la dĂ©cision dans le cadre de l’analyse de risque d’Ă©rosion cĂ´tière. L’Ă©rosion cĂ´tière est un phĂ©nomène naturel complexe qui menace le littoral du monde entier. Ces rĂ©gions sont gĂ©nĂ©ralement habitĂ©es et sous l’autoritĂ© de diffĂ©rents paliers d’organisations gouvernementales. Chaque organisation a sa propre source de donnĂ©es et ses propres critères pour Ă©valuer le risque associĂ© Ă  l’Ă©rosion. Souvent, les donnĂ©es et les critères des organisations concernĂ©es sont en situation de conflit, ce qui empĂŞche de fournir une vision cohĂ©rente des risques. Une telle situation ne permet donc pas d’avoir un processus dĂ©cisionnel efficace. Un système d’analyse de risque multi Ă©chelles et intĂ©grĂ© est ainsi nĂ©cessaire pour gĂ©rer des donnĂ©es contradictoires et des critères environnementaux, sociaux et Ă©conomiques diffĂ©rents. Les systèmes d’information gĂ©ographique (SIG) permettent l’intĂ©gration des donnĂ©es spatiales et non-spatiales pour l’aide Ă  la dĂ©cision. Par contre, la combinaison de plusieurs critères, de plusieurs Ă©poques, mais aussi d’Ă©chelles diffĂ©rentes d’information et enfin l’existence d’incertitudes Ă  diffĂ©rents niveaux posent d’importants dĂ©fis avec les outils existants. GĂ©rer une telle analyse multidimensionnelle de manière efficace, permettant une synthèse rapide, des comparaisons faciles et l’interrogation multi-niveaux est encore très difficile au sein des SIG conventionnels. Cette recherche vise le dĂ©veloppement d’un outil multidimensionnel intĂ©grĂ© pour amĂ©liorer l’Ă©valuation du risque d’Ă©rosion cĂ´tière Ă  l’aide d’une technologie Spatial On-Line Analytical Processing (SOLAP). La technologie SOLAP a Ă©tĂ© dĂ©veloppĂ©e pour de telles situations, lui permettant d’offrir de meilleures performances et des capacitĂ©s adaptĂ©es pour de telles analyses. En particulier, on y inclue plusieurs types d’objets vulnĂ©rables Ă  l’Ă©rosion en plus de leurs interactions avec les aspects environnementaux, sociaux et Ă©conomiques. Pour prendre en compte l’incertitude inhĂ©rente, la thĂ©orie de l’ensemble flou est utilisĂ©e et permet de mieux gĂ©rer les zones Ă  risques.