Kirti Wanjale / Krushna Kodgirwar
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Les catastrophes liées aux inondations menacent de plus en plus les communautés rurales et semi-urbaines en raison de la variabilité du climat et de l’insuffisance des systèmes d’alerte précoce. Ce livre présente une architecture cyber-physique distribuée Edge-AI et pilotée par l’IoT pour la modélisation prédictive des risques d’inondation et la gouvernance de la résilience. Le cadre intègre la détection environnementale multiparamétrique, la prévision IA hybride utilisant les modèles ARIMA et LSTM, et les réseaux de communication LoRa-GSM résilients pour permettre l’estimation de la probabilité d’inondation à court terme. Contrairement aux systèmes conventionnels basés sur des seuils, il prend en charge la classification proactive des risques, la diffusion d’alertes multicanaux, la priorisation de l’évacuation en fonction de la vulnérabilité et la communication SOS bidirectionnelle. Les nœuds de détection alimentés par l’énergie solaire garantissent l’autonomie énergétique, tandis que la redondance améliore la fiabilité dans des conditions extrêmes. En combinant l’intelligence prédictive et la coordination centrée sur la communauté, le système fait progresser la résilience climatique évolutive pour les régions aux ressources limitées.
