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Société

Intelligence artificielle et satellite pour surveiller l’état de santé des cours d’eau


Si l
es herbiers aquatiques participent au bon fonctionnement des écosystèmes aquatiques, ils peuvent gêner l’activité humaine, en particulier la production d’électricité. Pouvoir prédire leur évolution est donc crucial… 

Des chercheurs français ont mis au point une technologie pour cartographier la végétation aquatique des rivières via l’utilisation combinée d’une intelligence artificielle et d’images satellites.  

Des plantes submergées essentielles, mais potentiellement néfastes 

Le développement de cette approche, menée par le CNRS (Centre national de la recherche scientifique), résulte d’un constat : les plantes submergées revêtent un rôle clé dans le fonctionnement des écosystèmes aquatiques ou hydrosystèmes.  

Également baptisées herbiers aquatiques ou macrophytes (comprenez des plantes aquatiques visibles à l’œil nu), elles ont une double fonction. D’une part, elles retiennent les sédiments et évitent la prolifération des phytoplanctons, permettant ainsi à l’eau de rester claire. D’autre part, elles constituent un lieu de reproduction pour de nombreuses espèces de poissons, d’invertébrés, etc. A contrarioleur multiplication peut s’avérer nuisible pour les activités nautiques et les ouvrages de production d’énergie hydraulique 

Le nouveau système expérimenté vise donc à améliorer la surveillance de cette végétation et de soutenir ainsi les systèmes de gestion des écosystèmes des cours d’eau. 

Entraîner les machines à prédire le recouvrement des herbiers aquatiques 

En pratique, l’équipe propose dexploiter les données transmises par Pléiadesun duo de satellites français. Les images récoltées sont ensuite analysées au moyen de deux algorithmes d’apprentissage automatique préalablement formés à interpréter ces images et à prédire le recouvrement des macrophytes. 

Lire aussi :  Surveyor : plus grand navire drone de cartographie sous-marine

La méthode, testée sur une portion de rivière d’1 km, a donné des résultats concluants : « les deux algorithmes d’apprentissage machine appliqués à une image Pléiades ont permis de prévoir raisonnablement bien la couverture en macrophytes des écosystèmes fluviaux avec des mesures de performance prometteuses », affirment les auteurs. 

Cette innovation découle d’un travail mené par le laboratoire d’Écologie Fonctionnelle et Environnement du CNRS, la société Adict Solutions, le laboratoire GET (Géosciences Environnement Toulouse) et l’Inrae (Institut national de la recherche agronomique)Elle doit maintenant faire l’objet de recherches complémentaires pour être adaptable à différents types de sites. 

© CNES ill – DUCROS David – 2018

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