La mesure de la neige a atteint un niveau de précision et de rapidité sans précédent grâce à une intelligence artificielle développée par des chercheurs de l’ETH Zurich. Cette technologie, qui utilise des images satellites pour déterminer la profondeur de la neige à travers la Suisse, pourrait transformer la façon dont nous surveillons et prévoyons les conditions hivernales.
Une technologie qui répond à un besoin crucial
La question de la quantité de neige présente dans les montagnes et de sa localisation précise est d’un intérêt majeur pour l’industrie du tourisme hivernal, les exploitants de centrales hydroélectriques et les amateurs de sports d’hiver soucieux d’évaluer le risque d’avalanches. La mesure de la profondeur de la neige reste encore une tâche complexe pour diverses raisons : elle peut changer rapidement en fonction de la météo, varie considérablement en fonction du terrain et n’est pas immédiatement discernable sur les images aériennes.
Aujourd’hui, la surveillance de la neige en Suisse repose principalement sur les données fournies par les stations météorologiques. Mais comme il n’y en a qu’environ 400 dans tout le pays, les données sur la neige pour de nombreux endroits sont plutôt imprécises. C’est là que la technologie développée par l’ETH Zurich et la société suisse ExoLabs entre en jeu.
Une précision inégalée grâce à l’intelligence artificielle
Dirigée par Konrad Schindler, professeur de photogrammétrie et de télédétection à l’ETH Zurich, l’équipe de recherche a développé une technologie qui utilise des images satellites et l’intelligence artificielle pour déterminer la profondeur de la neige plus rapidement et plus précisément qu’auparavant.
« Alors que les meilleures cartes de neige actuellement disponibles pour la Suisse ont une résolution effective d’environ 250 par 250 mètres, nos cartes permettent à l’utilisateur de zoomer jusqu’à 10 par 10 mètres pour lire la profondeur de la neige », commente le Professeur Schindler. De plus, la mise à jour régulière de la profondeur de la neige ne dépend plus de la collecte de nouvelles données de mesure sur le terrain – par beau temps, les images satellites disponibles au public sont suffisantes.
Comment l’IA lit la profondeur de la neige sur les images satellites ?
Pour cela, elle a besoin de millions d’exemples : pour leur technologie, les chercheurs ont utilisé des images optiques et infrarouges prises par les satellites Sentinel-2 exploités par l’Agence spatiale européenne (ESA).
Ces satellites capturent chaque lieu sur Terre tous les cinq jours avec une résolution allant jusqu’à 10 par 10 mètres par pixel, ce qui en fait les images les plus détaillées actuellement disponibles gratuitement et accessibles à tous. En examinant ces images, l’IA peut déterminer quand et où la Suisse a de la neige au sol et comment la ligne de neige change d’une semaine à l’autre.
Mais cela ne suffit pas, dit Konrad Schindler : « Il ne suffit pas de regarder les parties blanches sur les images satellites pour savoir combien la neige est profonde. Pour cela, nous avons besoin de plus de données. »
Apprendre par comparaison avec la réalité
En plus des images satellites, les chercheurs ont donc également fourni à leur IA des données sur le terrain de la Suisse. En effet, plus de neige fondra sur un versant sud abrupt qu’au fond d’un creux ombragé. Des données de terrain détaillées de ce type sont facilement disponibles dans les données publiques publiées par swisstopo, l’Office fédéral de topographie suisse.
Les chercheurs ont formé leur système d’IA à déterminer la profondeur de la neige sur la base de cette combinaison de données satellites et de terrain. Cela a impliqué de demander au système d’estimer la profondeur de la neige, puis de comparer les résultats avec des mesures réelles.
« Pour chaque point de la grille, nous notons à quel point l’estimation de l’IA était erronée et nous ajustons progressivement le système pour que les erreurs deviennent plus petites », explique une nouvelle fois le chercheur. Le terme technique pour cela est l’apprentissage supervisé.
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Un nouveau standard pour la mesure de la profondeur de la neige
Les chercheurs de l’ETH ont déjà testé avec succès leur système de mesure de la profondeur de la neige assisté par IA pendant deux hivers. « Nous pensons que cela établira un nouveau standard pour la mesure de la profondeur de la neige en Suisse », ajoute le Professeur Schindler.
ExoLabs se charge de la commercialisation de la technologie. La start-up suisse propose des cartes de neige haute résolution via diverses applications, dont celles d’Outdooractive, Strava, Skitourenguru, Hüttenbuch et swisstopo. Reik Leiterer, PDG d’ExoLabs, estime qu’à l’avenir, des cartes de neige améliorées seront également disponibles pour d’autres régions que les Alpes, comme la Scandinavie, les Pyrénées et l’Amérique du Nord et du Sud.
En synthèse
La mesure de la neige a atteint un niveau de précision et de rapidité sans précédent grâce à une intelligence artificielle développée par des chercheurs de l’ETH Zurich. Cette technologie, qui utilise des images satellites pour déterminer la profondeur de la neige à travers la Suisse, pourrait transformer la façon dont nous surveillons et prévoyons les conditions hivernales. Elle offre une résolution de 10 par 10 mètres, bien supérieure à celle des cartes de neige actuellement disponibles. De plus, elle peut être mise à jour régulièrement sans avoir besoin de nouvelles données de mesure sur le terrain.
Pour une meilleure compréhension
Comment l’intelligence artificielle détermine-t-elle la profondeur de la neige ?
Elle utilise des millions d’exemples d’images satellites et de données sur le terrain pour apprendre à estimer la profondeur de la neige. Elle compare ensuite ses estimations avec des mesures réelles pour affiner ses prédictions.
Quelle est la résolution des cartes de neige produites par cette technologie ?
Elles ont une résolution de 10 par 10 mètres, ce qui est bien supérieur à celle des cartes de neige actuellement disponibles.
Quels sont les avantages de cette technologie par rapport aux méthodes traditionnelles de mesure de la neige ?
Elle est plus précise, plus rapide et ne nécessite pas de nouvelles données de mesure sur le terrain pour être mise à jour régulièrement.
Qui commercialise cette technologie ?
La start-up suisse ExoLabs se charge de la commercialisation de la technologie.
Cette technologie sera-t-elle disponible pour d’autres régions que la Suisse ?
Oui, le PDG d’ExoLabs estime qu’à l’avenir, des cartes de neige améliorées seront également disponibles pour d’autres régions que les Alpes, comme la Scandinavie, les Pyrénées et l’Amérique du Nord et du Sud.
Références
Le projet « DeepSnow » d’Innosuisse : Ce projet de recherche a été financé par Innosuisse, l’agence suisse pour l’innovation. Outre ExoLabs, les autres partenaires étaient l’Institut fédéral de recherches sur la forêt, la neige et le paysage WSL, Outdooractive et MountaiNow.
Daudt R, Wulf H, Hafner E, Bühler Y, Schindler K, Wegner J, Snow depth estimation at country-scale with high spatial and temporal resolution, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 197 (2023) 105–121: doi: 10.1016/j.isprsjprs.2023.01.017call_made
