Digital Earth Africa soutient les Objectifs de Développement Durable

Services et outils de Digital Earth Africa pour les objectifs de développement durable

Aperçu

Les Objectifs de Développement Durable représentent une approche du développement durable fondée sur des données et des preuves (Manuel d’observation de la Terre du CEOS, édition spéciale 2018) <http://www.eohandbook.com/sdg/files/CEOS_EOHB_2018_SDG.pdf>). Le cadre des Objectifs de Développement Durable (ODD) vise à mettre fin à la pauvreté, à améliorer la santé et l’éducation, à réduire les inégalités, à concevoir des villes durables, à soutenir la croissance économique, à lutter contre le changement climatique et à ne laisser personne de côté (Andries et al. 2022) <https://doi.org/10.3390/su14031191>. Le Cadre d’indicateurs mondiaux a pour objectif de fournir des moyens de mesurer, de surveiller et de rendre compte des progrès réalisés dans la mise en œuvre des ODD et de leurs cibles respectives, pour le suivi et l’examen de l’Agenda 2030 pour le développement durable. Le Cadre d’indicateurs mondiaux est conçu autour de 232 indicateurs ODD.

Les données d’observation de la Terre sont un outil essentiel dans le développement des informations requises par de nombreux indicateurs des ODD, compte tenu de leur rentabilité en matière d’acquisition de données à toutes les échelles et de leur richesse en informations. (Manuel d’observation de la Terre du CEOS, édition spéciale 2018), (Ferreira, B., Iten, M. & Silva, R.G. 2020).

Digital Earth Africa (DE Africa) héberge des données, des services et des Jupyter Notebooks qui peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes du monde réel et contribuer au cadre mondial des indicateurs.

Indicateurs de développement durable auxquels contribuent les carnets Digital Earth Africa

Les carnets liés ci-dessous montrent comment les données et les services de DE Africa peuvent être utilisés pour soutenir les objectifs de développement durable.

Objectif 2 :

Mettre fin à la faim, assurer la sécurité alimentaire, améliorer la nutrition et promouvoir l’agriculture durable.

Indicateur 2.4.1 Proportion de la superficie agricole consacrée à une agriculture productive et durable

• Système mondial d’analyse et de prévision de l’humidité de la zone racinaire (GRAFS)

• Climatologie NDVI

• Estimations des précipitations (CHIRPS)

• Cartes d’étendue des terres cultivées pour l’Afrique

• Ensembles de données de classification de la couverture terrestre

• Suivi des changements au fil du temps à l’aide de séquences de films d’images satellite

• Mesurer la santé des cultures

• Prévision de l’état de la végétation des terres cultivées

• Identifier les cultures irriguées actives

• Phénologie de la végétation (optique)

• Phénologie de la végétation (Radar)

• Anomalies mensuelles de l’état de la végétation

• Apprentissage automatique supervisé évolutif sur le cube de données ouvert ReadME

Indicateur 2.c.1 Indicateur d’anomalies des prix alimentaires

• Système mondial d’analyse et de prévision de l’humidité de la zone racinaire (GRAFS)

• Climatologie NDVI

• Estimations des précipitations (CHIRPS)

• Mesurer la santé des cultures

• Prévision de l’état de la végétation des terres cultivées

• Phénologie de la végétation (optique)

• Phénologie de la végétation (Radar)

• Anomalies mensuelles de l’état de la végétation

• Anomalies de précipitations provenant des données de la station de précipitations infrarouges du Climate Hazards Group (CHIRPS)

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Objectif 6 :

Assurer la disponibilité et la gestion durable de l’eau et de l’assainissement pour tous.

Indicateur 6.3.2 Proportion de plans d’eau présentant une bonne qualité de l’eau ambiante

• Surveillance de la qualité de l’eau

• Surveillance de la chlorophylle-a dans les plans d’eau africains

Indicateur 6.4.2 Niveau de stress hydrique : prélèvements d’eau douce en proportion des ressources en eau douce disponibles

• Données climatiques ERA5

• Cartes d’étendue des terres cultivées pour l’Afrique

• Identifier les cultures irriguées actives

• Anomalies de précipitations provenant des données de la station de précipitations infrarouges du Climate Hazards Group (CHIRPS)

• Déterminer l’étendue saisonnière des plans d’eau avec Sentinel-2

• Cartographie des changements à long terme dans l’étendue de l’eau avec WOfS

Indicateur 6.6.1 Évolution de l’étendue des écosystèmes liés à l’eau au fil du temps

• Ensembles de données de classification de la couverture terrestre

• Données climatiques ERA5

• Estimations des précipitations (CHIRPS)

• Observations de l’eau depuis l’espace

• Extraction des courbes de niveau

• Suivi des changements au fil du temps à l’aide de séquences de films d’images satellite

• Détection d’eau avec Sentinel-1

• Anomalies de précipitations provenant des données de la station de précipitations infrarouges du Climate Hazards Group (CHIRPS)

• Outil d’analyse des zones humides

• Déterminer l’étendue saisonnière des plans d’eau avec Sentinel-2

• Cartographie des changements à long terme dans l’étendue de l’eau avec WOfS

• Les carnets de cas d’utilisation d’Okavango :

  1. Surveillance des zones humides dans l’Okavango

  2. Cartographie des changements à long terme dans l’étendue annuelle des eaux du delta de l’Okavango

  3. Cartographie des changements saisonniers de l’étendue des eaux libres du delta de l’Okavango

  4. Extraction de données climatiques historiques (précipitations) sur des bassins sélectionnés

  5. Visualiser la corrélation entre les précipitations, l’étendue des eaux de surface et le débit

  6. Modélisation du débit à Mohembo à l’aide des précipitations du bassin supérieur

  7. Prévision de l’étendue des eaux de surface dans le delta de l’Okavango

• Carnets de cas d’utilisation de la surveillance de l’étendue de l’eau :

  1. Cartographie de l’étendue de l’eau et des précipitations à l’aide de Sentinel-1 et CHIRPS

  2. Cartographie de l’étendue de l’eau et des précipitations à l’aide de WOfS et CHIRPS

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Objectif 9 :

Construire des infrastructures résilientes, promouvoir une industrialisation inclusive et durable et favoriser l’innovation.

Indicateur 9.1.1 Proportion de la population rurale qui vit à moins de 2 km d’une zone ouverte toutes saisons

• Ensembles de données de classification de la couverture terrestre

• Apprentissage automatique avec Open Data Cube

• Cartographie des zones urbaines à l’aide des données Sentinel 1

• Comparaison de l’indice d’urbanisation avec l’établissement humain mondial (GHS)

• Détection des changements dans l’étendue urbaine

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Objectif 11 :

Rendre les villes et les établissements humains inclusifs, sûrs, résilients et durables.

Indicateur 11.1.1 Proportion de la population urbaine vivant dans des bidonvilles, des établissements informels ou des logements inadéquats

• Ensembles de données de classification de la couverture terrestre

• Apprentissage automatique avec Open Data Cube

• Cartographie des zones urbaines à l’aide des données Sentinel 1

• Comparaison de l’indice d’urbanisation avec l’établissement humain mondial (GHS)

• Détection des changements dans l’étendue urbaine

Indicateur 11.3.1 Ratio du taux de consommation des terres au taux de croissance de la population

• Suivi des changements au fil du temps à l’aide de séquences de films d’images satellite

• Apprentissage automatique avec Open Data Cube

• Cartographie des zones urbaines à l’aide des données Sentinel 1

Indicateur 11.7.1 Part moyenne de la superficie bâtie des villes qui est un espace ouvert à l’usage public pour tous, par sexe, âge et personnes handicapées

• Suivi des changements au fil du temps à l’aide de séquences de films d’images satellite

• Apprentissage automatique avec Open Data Cube

• Comparaison de l’indice d’urbanisation avec l’établissement humain mondial (GHS)

• Détection des changements dans l’étendue urbaine

• Cartographie des zones urbaines à l’aide des données Sentinel 1

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Objectif 13 :

Prendre des mesures urgentes pour lutter contre le changement climatique et ses conséquences.

Indicateur 13.1.1 Nombre de décès, de personnes disparues et de personnes directement touchées par les catastrophes pour 100 000 habitants

• Ensembles de données de classification de la couverture terrestre

• Modèles numériques d’élévation

• Cartographie des zones brûlées <../Real_world_examples/Burnt_area_mapping.ipynb>`__

• Anomalies de précipitations provenant des données de la station de précipitations infrarouges du Climate Hazards Group (CHIRPS)

• Identifier les navires avec Sentinel-1

• Surveillance de l’érosion côtière le long du littoral africain

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Objectif 14 :

Conserver et exploiter durablement les océans, les mers et les ressources marines pour un développement durable.

Indicateur 14.1.1 (a) Indice d’eutrophisation côtière ; et (b) densité des débris plastiques

• Surveillance de la chlorophylle-a dans les plans d’eau africains

Indicateur 14.5.1 Couverture des aires protégées par rapport aux aires marines

• Ensembles de données de classification de la couverture terrestre

• Surveillance des étendues de mangroves

• Identifier les navires avec Sentinel-1

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Objectif 15 :

Protéger, restaurer et promouvoir l’utilisation durable des écosystèmes terrestres, gérer durablement les forêts, lutter contre la désertification, stopper et inverser la dégradation des terres et mettre un terme à la perte de biodiversité.

Indicateur 15.1.1 Proportion de la superficie forestière par rapport à la superficie totale du territoire

• Ensembles de données de classification de la couverture terrestre

• Observatoire mondial des mangroves

• Couverture fractionnaire

• Surveillance des étendues de mangroves

Indicateur 15.1.2 Proportion de sites importants pour la biodiversité terrestre et d’eau douce qui sont couverts par des aires protégées, par type d’écosystème

• Ensembles de données de classification de la couverture terrestre

• Observatoire mondial des mangroves

• Surveillance des étendues de mangroves

• Les carnets de cas d’utilisation du lac Baringo :

  1. Phénologie de la végétation dans la réserve de Ruko

  2. Phénologie de la végétation par pixel dans la réserve de Ruko

Indicateur 15.3.1 Proportion de terres dégradées sur la superficie totale des terres

• Ensembles de données de classification de la couverture terrestre

• Couverture fractionnaire

• Climatologie NDVI

• Suivi des changements au fil du temps à l’aide de séquences de films d’images satellite

• Surveillance de l’érosion côtière le long du littoral africain

• Détection des changements de végétation

• Anomalies mensuelles de l’état de la végétation

• Criblage minier à ciel ouvert

• Apprentissage automatique supervisé évolutif sur le cube de données ouvert ReadME

Indicateur 15.4.2 Indice de couverture végétale des montagnes

• Cahier d’index de couverture vert montagne

• Cartographie des zones brûlées <../Real_world_examples/Burnt_area_mapping.ipynb>`__

• Détection des changements de végétation

• Anomalies mensuelles de l’état de la végétation

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