Évaluation des outils de télédétection pour l'évaluation des risques d'incendie de forêt ferroviaire
Évaluation des outils de télédétection pour l'évaluation des risques d'incendie de forêt ferroviaire
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- creativework.keywords - en
- Fire Susceptibility Assessment Tool FSAT
- Drone imagery
- Fire exposure assessment
- Satellite analysis
- creativework.keywords - fr
- outil d'évaluation de la susceptibilité aux feux OESF
- Opérationnel, adaptabilité
- l'évaluation de l'exposition au feu
- Imagerie par drone
- Analyse satellitaire
- Operational suitability
- dc.contributor.author
- Ebrahimi, Sasan S.
- Kuiper, Carter C.
- Krech, Matthew M.
- Beauliua, Kyle K.
- Vass, Liam L.
- Hassan, Alieldin A.
- Strantzas, Sofia S.
- dc.date.accessioned
- 2025-12-15T19:58:04Z
- dc.date.available
- 2025-12-15T19:58:04Z
- dc.date.issued
- 2025-11-25
- dc.description - fr
- Cette étude évalue les outils utilisés par des drones et des satellites pour évaluer les risques d'incendie de forêt le long du réseau ferroviaire canadien. Les essais et les analyses sur le terrain démontrent leur potentiel à améliorer la surveillance des feux de forêt, l'atténuation des risques et la planification de la sécurité tout en appuyant une infrastructure ferroviaire plus résiliente et plus sûre.
- dc.description.abstract - fr
- Cette étude évalue les capacités et les limites des nouveaux outils d'évaluation des risques de feux de forêt par drone et par satellite, appuyés par des essais sur le terrain limités menés en collaboration avec les chemins de fer de la Saskatchewan, de la Colombie-Britannique et du nord de l'Ontario. L'objectif est d'évaluer comment les technologies de télédétection peuvent améliorer la détection et la surveillance des risques d'incendies de forêt, en appuyant la prise de décisions fondées sur des données probantes pour l'atténuation des incendies de forêt et la planification de la sécurité. L'outil de drone se concentre sur l'évaluation à petite échelle de la végétation dangereuse combustible d'incendie sur des zones de moins d'un hectare. Il utilise l'analyse par intelligence artificielle du type, de l'état, de la couleur et de la densité de la végétation pour identifier les zones à risque élevé sur l'emprise ferroviaire résultant de facteurs tels que la végétation hautement inflammable, les infestations telles que le dendroctone du pin ponderosa et la végétation morte. Les essais sur le terrain ont montré un bon rendement dans la détection de la végétation stressée et morte et ont fourni des renseignements utiles sur les risques d'incendie de forêt localisée, même si des améliorations supplémentaires soient nécessaires pour améliorer la précision et distinguer plus efficacement les types et les conditions de végétation. Les commentaires des intervenants suggèrent que l'outil pourrait aider à valider les risques sur les sites à priorité élevée et à affiner les stratégies d'intervention, mais qu'il serait plus efficace s'il était intégré à un programme d'inspection plus vaste qui comprend également la surveillance de l'état des voies et des infrastructures, la détection des incidents hydrologiques, l'évaluation des risques de glissement de terrain et d'inondation, ainsi que d'autres applications de sécurité et de gestion des biens. Les évaluations par satellite ont complété les opérations de drones par une analyse à grande échelle. Des évaluations de l'exposition aux incendies ont été utilisées pour identifier les zones chaudes sur le réseau ferroviaire national en cartographiant les couches de combustible dangereux et en appuyant la planification des mesures d'atténuation et la hiérarchisation des ressources, tandis que des évaluations directionnelles de la vulnérabilité ont été effectuées sur des sites sélectionnés pour évaluer les trajectoires potentielles de propagation des incendies et identifier les infrastructures essentielles et les collectivités à risque. Parmi les exemples de travaux futurs, mentionnons l'avancement des algorithmes d'intelligence artificielle pour une plus grande précision et une détection plus robuste des caractéristiques, l'ajout de fonctionnalités supplémentaires à la plateforme de drones pour élargir ses capacités d'inspection et de surveillance, et l'intégration d'outils de drones et de satellites en tant que système complémentaire à deux niveaux pour identifier les zones chaudes à l'échelle du réseau et confirmer les risques particuliers au site. Ces progrès pourraient renforcer les travaux d'évaluation et d'atténuation des risques d'incendie de forêt, ce qui améliorerait la sécurité publique et la résilience du réseau ferroviaire du Canada.
- dc.description.abstract-fosrctranslation - en
- This study evaluates the capabilities and limitations of emerging drone and satellite-based wildfire risk assessment tools, supported by limited field trials conducted in collaboration with railways in Saskatchewan, British Columbia, and Northern Ontario. The objective is to assess how remote sensing technologies can enhance wildfire risk detection and monitoring, supporting evidence-based decision making for wildfire mitigation and safety planning. The drone-based tool focuses on small scale assessments of hazardous fire fuel vegetation over areas of less than one hectare. It employs artificial intelligence driven analysis of vegetation type, condition, color, and density to identify high risk areas on the rail right of way arising from factors such as highly flammable vegetation, infestation such as Mountain Pine Beetle, and dead vegetation. Field trials showed good performance in detecting stressed and dead vegetation and provided valuable insight into localized wildfire risk, although further refinement is needed to improve accuracy and distinguish more effectively between vegetation types and conditions. Stakeholder feedback suggests the tool could help validate risk at high priority sites and refine intervention strategies but would be most effective if integrated into a broader inspection program that also includes track and infrastructure condition monitoring, hydrology incident detection, landslide and flood risk assessment, and other safety and asset management applications. The satellite-based assessments complemented drone operations through large scale analysis. Fire exposure assessments were used to identify hot zones on the national rail network by mapping hazardous fuel layers and supporting mitigation planning and resource prioritization, while directional vulnerability assessments were performed at selected sites to evaluate potential fire spread trajectories and identify critical infrastructure and communities at risk. Examples of future work include advancing artificial intelligence algorithms for greater accuracy and more robust feature detection, adding additional functionalities to the drone platform to expand its inspection and monitoring capabilities, and integrating drone and satellite tools as a complementary two-level system for identifying hot zones at the network scale and confirming site specific risks. These advancements could strengthen wildfire risk assessment and mitigation efforts, ultimately enhancing public safety and improving the resiliency of Canada’s rail network.
- dc.description.fosrctranslation - en
- This study evaluates drone and satellite-based tools for assessing wildfire risk along Canada’s rail network. Field trials and analysis demonstrate their potential to improve wildfire monitoring, risk mitigation, and safety planning while supporting a more resilient and secure rail infrastructure.
- dc.identifier.citation
- Ebrahimi,S., Kuiper,C. , Krech,M., Beauliua, K., Vass, L, Alieldin, H. , Strantzas, S., (2025), Évaluation des outils de télédétection pour l'évaluation des risques d'incendie de forêt ferroviaire , Centre d’innovation de Transports Canada
- dc.identifier.govdoc
- TP 15691F
- dc.identifier.isbn
- ISBN 978-0-660-79536-3
- dc.identifier.uri
- https://open-science.canada.ca/handle/123456789/4087
- dc.language.iso
- fr
- dc.publisher - fr
- Transports Canada
- dc.relation.istranslationof - en
- https://open-science.canada.ca/handle/123456789/4086
- dc.rights - en
- Open Government Licence - Canada
- dc.rights - fr
- Licence du gouvernement ouvert - Canada
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- Green
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- dc.rights.uri - en
- https://open.canada.ca/en/open-government-licence-canada
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- https://ouvert.canada.ca/fr/licence-du-gouvernement-ouvert-canada
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- Rail transport
- Railway safety
- Artificial intelligence
- Remote sensing
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- Transport ferroviaire
- Sécurité ferroviaire
- Intelligence artificielle
- Télédétection
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- Evaluation of Remote Sensing Tools for Railway Wildfire Risk Assessment
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- Departmental report
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- Rapport ministériel
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- Internal Review
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- Examen interne
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