Landslide susceptibility in the Western Ghats controlled by terrain and tourism driven urbanisation mapped with remote sensing and machine learning
Cette étude combine la télédétection et l'apprentissage automatique pour démontrer que l'urbanisation induite par le tourisme, parallèlement aux caractéristiques du terrain, augmente considérablement la susceptibilité aux glissements de terrain dans les Ghats occidentaux, fournissant ainsi des preuves quantitatives pour soutenir des mesures réglementaires contre la construction dans les zones à haut risque.
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Les Ghats occidentaux, une chaîne de montagnes imposante qui longe la côte ouest de l'Inde, sont un lieu d'une beauté à couper le souffle et d'une instabilité terrifiante. Cette chaîne ancienne, reconnue comme site du patrimoine mondial de l'UNESCO, abrite certaines des précipitations les plus intenses de la Terre pendant la saison de la mousson. Depuis des décennies, les scientifiques ont compris que les pluies abondantes sont l'étincelle immédiate qui déclenche les glissements de terrain ici. Lorsque le sol est saturé, la gravité prend le dessus et la terre glisse le long des pentes abruptes. Cependant, un corpus croissant de preuves suggère que la pluie n'est pas le seul acteur de ce drame. La manière dont les humains modifient la terre — en abattant les forêts pour construire des routes, des maisons et des hôtels — pourrait bien être en train de charger l'arme, rendant le terrain bien plus susceptible de céder lorsque la pluie finit par tomber. Ce changement de perspective déplace la conversation d'un désastre purement naturel vers un mélange de nature et de choix humain, demandant si nous pouvons gérer nos constructions pour maintenir la sécurité des populations.
Dans une étude récente axée sur cette région critique, des chercheurs se sont donné pour mission de mesurer précisément à quel point la construction liée au tourisme contribue au risque de glissement de terrain. L'équipe, dirigée par Vinay Kellengere Shankarnarayan, a examiné quatre points chauds spécifiques connus pour leurs glissements de terrain fréquents : Wayanad dans le Kerala, ainsi que les ceintures de Kodagu, Sakleshpur et Kolhapur–Satara dans le Karnataka et le Maharashtra. Ces zones partagent une géographie commune de pentes raides et de sols épais et altérés, mais diffèrent par la rapidité de leur développement. Les chercheurs voulaient voir s'ils pouvaient utiliser des images satellites et des modèles informatiques pour séparer l'influence du paysage naturel de l'influence de l'activité humaine de construction. Ils s'intéressaient particulièrement à l'expansion rapide des complexes hôteliers et des maisons d'hôtes, qui remplacent souvent les forêts aux racines profondes par du béton et des terrains défrichés, affaiblissant potentiellement la capacité du sol à se maintenir.
Pour construire leur image du paysage, l'équipe s'est tournée vers une vaste archive d'images satellites prises sur deux décennies, de 2005 à 2026. Ils ont utilisé des images gratuites à haute résolution provenant des satellites Landsat, qui agissent comme une caméra dans le ciel, capturant la Terre sous différentes couleurs de lumière. En analysant ces images, les chercheurs ont pu observer comment la couverture terrestre a changé au fil du temps. Ils ont recherché des signes spécifiques de changement : une baisse de la verdure de la végétation, ce qui indique une perte de forêt, et une augmentation de la luminosité du sol, ce qui signale la propagation des bâtiments et des surfaces pavées. Ils ont combiné ces données visuelles avec une carte numérique détaillée de la forme du terrain, incluant sa déclivité et sa rugosité. Cela a créé un ensemble de données riche décrivant non seulement où se trouvent les montagnes, mais aussi comment les humains les ont altérées.
Les chercheurs ont ensuite injecté ces données dans de puissants programmes informatiques conçus pour apprendre des modèles, de la même manière qu'un élève apprend à reconnaître des formes en étudiant de nombreux exemples. Ils ont appris à ces programmes à reconnaître la différence entre les pentes qui ont glissé et les pentes qui sont restées stables. L'ordinateur s'est vu présenter 516 glissements de terrain documentés issus des registres officiels du gouvernement, ainsi qu'un nombre égal de zones sûres, et on lui a demandé de déterminer ce qui rendait les zones dangereuses dangereuses. L'objectif était de voir si l'ordinateur pouvait prédire où les glissements de terrain se produiraient en fonction du terrain et de l'utilisation des terres. Les résultats furent frappants. Les modèles informatiques, particulièrement un modèle appelé Random Forest (Forêt Aléatoire), sont devenus extrêmement précis pour prédire les risques, identifiant correctement l'emplacement de près de 90 % des glissements de terrain connus lors de tests sur de nouvelles données.
La partie la plus révélatrice de l'étude fut de comprendre ce que l'ordinateur avait appris. Le modèle a confirmé que la forme naturelle du terrain est le facteur le plus important ; les pentes raides et rugueuses sont intrinsèquement plus susceptibles de glisser. Cependant, l'étude a également trouvé que la construction humaine joue un rôle significatif et mesurable. La présence de bâtiments et de terrains défrichés s'est classée comme le troisième facteur le plus important dans la prédiction d'un glissement de terrain, juste derrière la pente du terrain. Cela suggère que l'acte de construire sur ces collines fragiles n'est pas seulement un détail de fond passif, mais un moteur actif du risque. Les données ont montré une tendance claire : entre 2005 et 2026, la zone de forêt dense dans la région de Wayanad est passée de 90 % à 79 %, tandis que la zone couverte par des plantations et des bâtiments a augmenté. Cette conversion de la forêt en terres bâties a créé un lien direct entre le développement touristique et l'instabilité accrue.
Les conclusions fournissent un fondement scientifique aux récentes décisions politiques dans la région. Suite à un glissement de terrain catastrophique en juillet 2024 qui a coûté la vie à plus de 300 personnes dans le corridor Mundakkai–Chooralmala, les autorités locales ont ordonné la démolition de sept complexes hôteliers situés dans une zone à haut risque. Les cartes générées par ordinateur issues de cette étude ont indépendamment confirmé que ces complexes spécifiques étaient situés dans des zones de très haute susceptibilité, validant la décision de les supprimer. La recherche indique que, si nous ne pouvons pas contrôler les pluies de la mousson, nous avons le contrôle sur l'endroit et la manière dont nous construisons. En réglementant la construction dans les zones écologiquement sensibles, particulièrement sur les pentes raides où les forêts ont été supprimées, il est possible de réduire la probabilité de catastrophes futures. L'étude conclut que la gestion de l'environnement bâti est tout aussi cruciale pour la sécurité que la prévision météorologique, offrant une voie pratique pour protéger les vies dans l'une des chaînes de montagnes les plus belles et les plus vulnérables du monde.
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