Des crues soudaines se produisent fréquemment à Karonga, un district du nord du Malawi, et ont un impact considérable sur les ménages.. Cette recherche visait à combiner différents types de données (drone, images de la rue et données d'enquête) pour cartographier la vulnérabilité aux inondations de ces ménages. Afin d'obtenir un aperçu complet de la situation en matière de vulnérabilité, ma/notre recherche a inclus des données sur la vulnérabilité sociale (par exemple, la pauvreté) et physique (par exemple, la qualité du logement).
Parties concernées
J'ai réalisé cette thèse dans le cadre de mon MSc en Gestion et application de l'information géographique. Marc van den Homberg, scientific lead at 510, and Maarten van Aalst, director at Red Cross Red Crescent Climate Center and professor at Twente University, supervised the research. The Malawi Red Cross Society (MRCS) acquired the drone and survey data. Moreover, Jacopo Margutti, data scientist at 510, and Christopher Beddow, Solutions Engineer at Mapillaireont participé au développement d'un modèle qui détecte et localise automatiquement les matériaux muraux à partir d'images de rues.
Importance de cette recherche
Le district de Karonga, au Malawi, est sujet à des inondations soudaines et fluviales qui touchent des milliers de personnes chaque année. Une grande partie des Malawiens vit dans des maisons susceptibles d'être inondées. Cela rend la population de plus en plus vulnérable, car leurs maisons ne répondent pas aux normes de sécurité requises. En outre, le statut social des ménages détermine en grande partie leur vulnérabilité et leur résistance aux inondations.
The risk and impact of natural disasters are constantly increasing due to climate change. Humanitarian actors are anticipating by implementing data-driven tools (FbF & early warning systems) to initiate early action (and hence to shift humanitarian aid after the disaster to early action before). This research builds upon these developments by aiming to improve data on household vulnerability.
Des volontaires de la Croix-Rouge du Malawi visitent les communautés touchées par les inondations afin d'évaluer les dégâts causés par les fortes pluies.
Principales conclusions
Pour identifier les zones les plus vulnérables aux inondations, il est nécessaire de disposer d'informations très détaillées au niveau des ménages. Cependant, ces informations sont souvent indisponibles ou inaccessibles au Malawi. Pour surmonter ce problème, cette recherche utilise une approche alternative de la collecte de données. Des images de drones ont été utilisées pour identifier les caractéristiques des bâtiments vues d'en haut, telles que le matériau du toit et la taille du bâtiment. Les images de Mapillary, une alternative open-source à Google Streetview, ont été utilisées pour reconnaître le matériau des murs des bâtiments. En combinant ces ensembles de données pour les mêmes bâtiments, il est possible d'identifier les caractéristiques de plusieurs points de vue. Les données d'enquête sur les ménages ont été utilisées pour enrichir les données sur la vulnérabilité physique avec des attributs sociaux tels que l'éducation, la santé et le revenu. Ainsi, les ménages les plus vulnérables ont pu être ciblés sur la base de critères physiques et sociaux, ou les deux. Ces informations sont cruciales pour les humanitaires, car elles leur permettent de donner la priorité aux zones les plus critiques pour la distribution de l'aide. En outre, elles peuvent aider les décideurs politiques à définir les zones prioritaires pour les mesures de réduction des risques structurels, telles que le renforcement des bâtiments et les programmes d'éducation. En conclusion, cette recherche montre qu'en combinant des ensembles de données, il est possible d'obtenir des résultats bien plus intéressants qu'en utilisant les ensembles de données séparément.
Les ménages du nord du Malawi ont été identifiés comme traditionnels, semi-permanents et permanents.
Prochaines étapes
Je présenterai mon travail lors de la Assemblée générale de l'EGU 2021. The work at 510 really inspired me to continue my career in the humanitarian sector. Recently, I started as a GIS and remote sensing intern at IMPACT initiatives et REACH. Au cours de ce stage, je me concentrerai sur l'application de l'évaluation automatisée des dommages dans le secteur humanitaire et j'établirai également un lien avec le travail de 510 on ADA.
Carte montrant la vulnérabilité physique des ménages à Karonga, Malawi
Sources des images :
IFRC ShaRED Web Platform
Croix-Rouge du Malawi