fr.wedoany.com Rapport : L'application de l'IA environnementale dans le domaine de la surveillance forestière dépend de plus en plus de la construction d'ensembles de données de haute qualité, et pas seulement des progrès algorithmiques. Les images satellitaires brutes doivent être transformées en données exploitables par l'IA, ce qui implique généralement la collecte de mesures de vérité terrain, la fusion de données provenant de multiples capteurs et la correction des incohérences. À mesure que les systèmes d'IA environnementale deviennent plus complexes, l'ingénierie des données pourrait être plus cruciale que l'optimisation algorithmique pour réaliser des avancées.
Aucun ensemble de données unique ne contient toutes les informations nécessaires à l'IA environnementale. Les images satellitaires offrent une large couverture, mais de nombreuses caractéristiques environnementales doivent être déduites en intégrant plusieurs ensembles de données complémentaires, tels que le terrain, la composition du sol, les schémas météorologiques historiques et les observations sur le terrain. Cette fusion de données permet à l'IA de détecter des schémas difficiles à identifier à partir des seules images satellitaires.
Le Centre de recherche et de développement du génie de l'armée américaine (U.S. Army Engineer Research and Development Center, ERDC) et le Service des forêts des États-Unis (U.S. Forest Service) ont récemment collaboré pour tenter de combiner l'un des plus grands ensembles de données de mesures sur le terrain au monde avec des observations satellitaires. Plus de 355 000 parcelles forestières mesurées sur l'ensemble des États-Unis sont intégrées à environ 17 000 milliards de pixels satellitaires de 30 mètres, ainsi qu'à des données climatiques, topographiques, pédologiques et autres données environnementales. L'objectif est de permettre aux modèles d'IA d'estimer les caractéristiques de zones jamais directement étudiées, telles que les espèces d'arbres, le diamètre à hauteur de poitrine, la biomasse et la composition forestière.
« Imaginez cartographier chaque forêt de la Terre en 3D haute définition sans visiter chaque arbre », a déclaré Gabe Powell, scientifique principal de la recherche en sciences de la Terre. « Nous commençons par la vérité terrain de centaines de milliers de parcelles d'inventaire forestier du Service des forêts des États-Unis, puis nous collectons plusieurs téraoctets de données environnementales mondiales pour expliquer la structure et la composition de ces parcelles. Pour garantir le fonctionnement dans les zones inaccessibles, nos facteurs explicatifs mondiaux proviennent de satellites, notamment le climat, le terrain, le type de sol et l'ensoleillement disponible. »
Avec la croissance continue des constellations de satellites, la collecte d'images est devenue plus facile, mais l'intégration des images avec d'autres sources et leur validation par rapport aux données d'observation réelles restent la partie la plus difficile. Les progrès réalisés dans le domaine forestier sont appliqués à l'agriculture de précision, à la planification des infrastructures, à la prévision des inondations et des incendies de forêt, à la comptabilité carbone, à la surveillance de la biodiversité et à la réponse aux catastrophes.
