Cartographie spatio-temporelle du risque d’inondation au Maroc par fusion d’images satellitaires et intelligence artificielle sous scénarios climatiques
- Doctorant:
- Amal Hammouti
- Co-directeurs de thèse :
- Salem Benferhat
- Anas BAHI
- Financement : Artois, Université Mohammed V de Rabat
- Année de début de thèse :
- 2026
Cette thèse porte sur la cartographie du risque d’inondation à travers des approches avancées de fusion d’informations issues de sources hétérogènes, intégrant notamment des données satellitaires, géospatiales et environnementales. Elle s’inscrit dans le cadre des systèmes d’information géographique (SIG) et mobilise des méthodes d’intelligence artificielle, incluant l’apprentissage automatique, les approches statistiques et les modèles spatio-temporels. L’objectif principal est d’exploiter la fusion de données pour améliorer la compréhension et la représentation du risque d’inondation, en identifiant les zones exposées et en inférant les territoires potentiellement vulnérables, même en l’absence d’observations directes.
Une attention particulière est portée à la gestion de l’incertitude, inhérente à l’hétérogénéité des sources de données et à la complexité des phénomènes hydrologiques. Cette prise en compte permet de produire des cartes de risque plus robustes et fiables.
Cette approche vise ainsi à fournir un outil d’aide à la décision pour la prévention et la gestion des inondations, en améliorant la qualité et la fiabilité des analyses spatiales et temporelles.