Niharika Dvivedi*
La télédétection est de plus en plus utilisée par les organisations à but non lucratif et les initiatives internationales pour localiser et documenter les impacts des combats tels que les dommages causés par les conflits. La plupart des applications pratiques reposent sur une analyse d'image manuelle à forte intensité de main-d'œuvre et de longue haleine. Même en utilisant le crowdsourcing ou les réseaux de bénévoles, le travail devient rapidement difficile une fois que des zones plus vastes doivent être surveillées sur des périodes de temps plus longues. Dans cet article, nous proposons une approche qui combine des stratégies de détection automatique des modifications avec une cartographie coopérative dans une application Web pour l'évaluation des dommages causés par les conflits au Darfour, au Soudan. Les zones de peuplement sont détectées automatiquement et sondées pour les structures d'habitation détruites par une analyse d'image basée sur des objets géographiques (GEOBIA). L'application Web donne la priorité à ces zones en fonction du degré de destruction détecté pour guider les analystes humains vers les emplacements les plus importants. Dans une expérience utilisateur avec trente participants, nous avons évalué les performances des volontaires avec et sans la priorisation automatique et avons étudié leurs séquences de cartographie. Les participants qui recherchaient des cibles par la priorisation ont détecté 70,7 % d'objets cibles supplémentaires que les participants qui cartographiaient sans guidage, qui ont consacré une partie de leur temps de cartographie à l'examen des emplacements qui montrent peu ou pas de destruction.
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