Ce que nous avons livré

  • Cartographie de la ville de New York à l'aide de données issues de capteurs et traitées par des techniques d'IA et d'apprentissage automatique.

  • Un ensemble de données actualisées pour le CNJ et le public afin de fournir une référence précise pour les années à venir.

Services utilisés
Risque, résilience et adaptation au changement climatique / Géospatial et observation de la terre

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Pour gérer efficacement l'eau dans une ville entière, il est nécessaire de bien comprendre l'environnement dans lequel elle se trouve et, surtout, de savoir où l'eau ira en cas d'excès. C'est dans cette optique que le Bureau de planification et d'analyse environnementale (BEPA) du Département de la protection de l'environnement (DEP) de la ville de New York a fait appel à notre expertise pour développer une couche de système d'information géographique (SIG) sur les zones imperméables à l'échelle de la ville.

En termes simples, il s'agissait d'une étude visant à mieux comprendre la composition du sol de la ville afin d'identifier les zones qui absorbent et retiennent l'excès d'eau, et les zones imperméables où l'eau ne fait que s'écouler et peut causer des problèmes.

La ville de New York est communément appelée "jungle de béton" en raison des milliers de kilomètres carrés de surfaces imperméables (toits, chaussées, trottoirs, etc.). Toutefois, la ville a accompli un travail considérable pour réduire ces surfaces qui sont à l'origine d'importantes inondations. L'un de ces programmes est le plan d'infrastructure verte de la ville de New York (NYC Green Infrastructure Plan) de 2010, qui vise à gérer les eaux pluviales de manière beaucoup plus efficace et durable.

Utiliser les données pour piloter la gestion des eaux pluviales

Bien qu'une carte d'imperméabilité ait été préparée il y a plus de dix ans, les données, la résolution des cartes et les techniques de télédétection ont considérablement évolué. Notre travail a consisté à leur fournir ces informations de manière détaillée afin que le DEP puisse continuellement mettre à jour ces données cruciales pour la gestion de l'eau à l'avenir. Cela permettrait au DEP de valider son programme et de fournir une source de données que le DEP peut utiliser pour diriger la politique des eaux pluviales afin d'améliorer la qualité des cours d'eau de la ville tout en réduisant les impacts des inondations dans ses quartiers.

NYC Citywide Impervious area study map
Notre travail permet à l'agence environnementale locale de comprendre les types d'occupation des sols de la ville afin d'informer et de soutenir les efforts de planification, les projets, les politiques et les programmes à l'échelle de la ville.

Automatisation et apprentissage automatique grâce à la planification numérique

La tâche comportait quatre étapes : la recherche, la cartographie, l'examen des informations recueillies et, enfin, la garantie que le DEP pourrait mettre à jour et maintenir le processus à l'avenir. La recherche et la collecte d'informations sur la perméabilité des sols étaient loin d'être simples, mais en utilisant l'automatisation et les approches numériques tout au long du projet, nous avons pu réduire le temps de production pour réaliser la plus grande étude SIG et de télédétection qu'Arup ait jamais réalisée.

Réaliser un tel exploit physiquement aurait pris de nombreuses années, c'est pourquoi une approche numérique utilisant l'apprentissage automatique était nécessaire. Même avec l'approche numérique la plus récente, le développement du processus d'automatisation a nécessité une quantité massive de collecte de données et d'heures de travail manuel.

Une utilisation stratégique des techniques de collecte de données

Nous avons utilisé des images aériennes, des données LiDAR, des données planimétriques et cadastrales pour créer une seule carte d'occupation des sols. Nous avons pu identifier 17 éléments différents de l'espace terrestre, depuis les routes et les empreintes de bâtiments jusqu'aux rivières, aux lacs et aux zones agricoles et vertes. La technologie a également dû être programmée pour reconnaître les véhicules vus d'en haut et quantifier la terre ferme en dessous, ainsi que pour prendre en compte d'autres éléments tels que les canopées des arbres et les ombres qui tombent à certains moments de la journée.

L'équipe du projet a classifié 1 % de la couverture terrestre de la ville, ce qui a ensuite été utilisé pour entraîner l'algorithme d'apprentissage automatique à produire automatiquement une carte complète de classification de la couverture terrestre de New York. Pour garantir la précision, les résultats de notre technologie ont été comparés à la délimitation par un hydrologue indépendant de 25 parcelles sélectionnées au hasard, et nous avons pu démontrer que la technologie était précise à plus de 90 % dans toutes les zones, et même à 99 % dans beaucoup d'entre elles.

Cela nous a permis d'utiliser cette méthode dans toute la ville, en rassemblant plus de 3 To d'images multispectrales, de détection et de télémétrie par la lumière (LiDAR) et d'autres données SIG pour fournir une analyse de 345 miles carrés et 857 589 parcelles de terrain.

Partage des données avec le DEP

Nous avons été en mesure de fournir au DEP des ensembles de données SIG précises à haute résolution ainsi qu'un rapport d'analyse comparative des tendances sur la position des dix dernières années.

Ces informations ont depuis été publiées sur un portail de données ouvertes à New York et sont accessibles au public, apportant une transparence totale à la compréhension des terres dans toute la ville. L'impact des programmes environnementaux entrepris au cours de la dernière décennie a également été mis en évidence, validant ainsi le travail déjà accompli. Plus important encore, l'agence environnementale locale dispose ainsi d'une vision claire des types de couverture terrestre de la ville afin d'informer et de soutenir les efforts de planification, les projets, les politiques et les programmes à l'échelle de la ville.