L'ETH mesure la hauteur de neige depuis l'espace
L'ETH Zurich a développé une méthode qui lui permet de déterminer avec une extrême précision où, quand, combien de temps et combien de neige il y a. Cela n'est pas seulement important pour les prévisions météorologiques - la recherche sur les avalanches et les centrales hydroélectriques en profitent également.
Où va-t-il neiger ? Et en quelle quantité ? Grâce à l'intelligence artificielle (IA), les chercheurs de l'EPF peuvent prévoir la limite des chutes de neige et déterminer la hauteur de neige à partir d'images satellites. Les résultats seraient beaucoup plus récents et précis que ceux obtenus à partir d'autres mesures.
Données de la neige depuis l'espace
Actuellement, il existe en Suisse environ 400 stations qui mesurent la quantité ou la hauteur de neige à l'aide de photos aériennes. C'est un nombre relativement faible et la résolution des données est grossière : une surface de 250x250 mètres correspond à un pixel sur l'image de mesure. Selon l'EPF, il est donc difficile de donner des indications précises sur les conditions d'enneigement. Celles-ci varient souvent à quelques mètres près.
Source : ETHZ.ch
Dans la nouvelle technologie, une IA est alimentée par des images satellites de l'Agence européenne de l'aviation civile (ESA). Leurs satellites Sentinel 2 prennent des photos de n'importe quel endroit du globe tous les cinq jours. Ces images ont une résolution de 10x10 mètres par pixel et sont actuellement les plus détaillées disponibles gratuitement. Elles permettent à l'IA d'identifier les endroits où il y a de la neige.
En outre, l'algorithme reçoit des données sur le terrain concerné - situation géographique, durée et fréquence de l'ensoleillement, degré d'inclinaison, etc. En combinant les images et les données spatiales, l'IA peut prévoir les hauteurs de neige à n'importe quel endroit, même là où les mesures ne peuvent pas être effectuées. Il est également possible de prévoir les changements de la limite des chutes de neige sur une base hebdomadaire.
Les chercheurs ont testé l'IA au cours de deux saisons hivernales. Ils ont comparé les prévisions avec des mesures manuelles. Sur la base des résultats, ils ont adapté le système afin que les erreurs de prévision soient moins nombreuses et moins éloignées. "C'est ce qu'on appelle l'apprentissage supervisé.
Que faire de ces données ?
En plus d'un bulletin d'enneigement précis, le modèle permet de nouvelles possibilités pour le tourisme hivernal. Sur la base de la limite des chutes de neige, des mesures peuvent être planifiées pour les pistes. Les responsables peuvent également faire des prévisions sur l'importance du flux de visiteurs. Les données aident également à évaluer le risque d'avalanche et sont utiles aux exploitants de centrales hydroélectriques.
Le système devrait également être utilisé en dehors de la Suisse - par exemple sur le continent américain ou dans les montagnes de l'Himalaya.
Photo de couverture : Shutterstock
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