Dynamic World est capable de déterminer l'occupation des sols de manière nettement plus précise et mieux actualisée que les modèles existants.
Afin d’étudier les changements qui affectent notre planète, parfois de manière très rapide comme des feux de forêt ou des inondations, ou suivre l’évolution de la déforestation et du développement urbain, Google propose aux chercheurs un outil d’imagerie satellitaire d’une extrême précision baptisé « Dynamic World ». Conçu en partenariat avec le WRI (World Resources Institute), Dynamic World mobilise le moteur Google Earth et du machine learning. Il est capable de fournir des données mondiales sur l’occupation des sols quasiment en temps réel avec une précision de 10 mètres.
Un système très précis et réactif
Proposer des données détaillées et actualisées sur l'occupation des sols a toujours été une tâche ardue. La plupart des cartographies attribuent un seul type d'occupation du sol à une large zone terrestre (par exemple des arbres ou des constructions) en se basant sur ce qui est le plus visible sur une image satellite et/ou sur la détermination de l'occupation du sol par un expert. Le rythme de mises à jour est souvent mensuel ou annuel. Or, dans beaucoup d’endroits du globe, la réalité est à la fois plus hétérogène et plus dynamique.
Selon Google, Dynamic World garantit un niveau de détail et une réactivité sans précédent, qu'il s'agisse de forêts en Amazonie, d'agriculture en Asie, de développement urbain en Europe ou de ressources en eau saisonnières en Amérique du Nord. Ces informations doivent permettre aux scientifiques et aux décideurs « de surveiller et comprendre les écosystèmes afin d'établir des prévisions plus précises et des plans plus efficaces pour protéger notre planète ».
Plus de 5 000 images analysées chaque jour
Si la seconde assertion relève peut-être du vœu pieux, l’outil mis au point par les ingénieurs de Google et du WRI est indéniablement très performant. Les équipes ont défini neuf types d’occupation du sol : eau, végétation inondée, zones bâties, arbres, cultures, sol nu, herbe, arbustes/arbrisseaux et neige/glace.
Dynamic World utilise un modèle d'intelligence artificielle qui analyse les images fournies par le satellite Copernicus Sentinel-2 – environ 5 000 images quotidiennement – pour définir le milieu représenté par chaque pixel (chaque pixel représente une zone d’environ 1 100 pieds carrés, soit 102 m²). Le modèle est capable de définir l'occupation du sol depuis juin 2015… jusqu'à J-2.
Ce niveau de détail permet aux scientifiques et aux décideurs de détecter et de quantifier l'ampleur d'événements récents n'importe où sur le globe - tels que des tempêtes de neige, des feux de forêt ou des éruptions volcaniques - en quelques jours. Toutes les données sont proposées en accès libre.
Le premier exemple ci-dessus témoigne des changements induits par l’incendie ayant brûlé 221 775 acres de terres dans le comté d'El Dorado, en Californie, en août 2021.
Le second montre les changements saisonniers typiques du delta de l'Okavango au Botswana.
Craig Hanson, Directeur général et vice-président exécutif des programmes du World Resources Institute, déclare : « La pénurie mondiale de terres nous pousse à trouver des moyens plus intelligents, plus efficaces et plus durables d'utiliser les sols. Si le monde doit produire ce qui est nécessaire à partir des terres, protéger la nature qui reste et restaurer une partie de ce qui a été perdu, nous avons besoin d'une surveillance fiable, en temps quasi réel, de chaque hectare de la planète ».
