Une nouvelle cartographie par satellite avec l'IA peut rapidement identifier les dégâts causés par les ouragans dans l'ensemble d'un État afin de repérer les endroits où les personnes pourraient être piégées.

L’ouragan Ian a provoqué des dégâts extraordinairement importants dans une grande partie du sud de la Floride.Cela était évident dans les rapports du sol, mais cela apparaît également dans les données satellite.En utilisant une nouvelle méthode, notre équipe d’analystes spatiaux et environnementaux a pu fournir rapidement une rare vue d’ensemble des dégâts dans l’ensemble de l’État.

En utilisant des images satellite d'avant la tempête et des images en temps réel de quatre capteurs satellite, ainsi que l'intelligence artificielle, nous avons créé un système de surveillance des catastrophes capable de cartographier les dégâts dans Résolution de 30 mètres et mettre à jour continuellement les données.

Il s’agit d’un aperçu de ce à quoi pourrait ressembler une surveillance des catastrophes plus rapide et plus ciblée à l’avenir – et quelque chose qui pourrait éventuellement être déployé à l’échelle nationale.

Comment l’intelligence artificielle détecte les dégâts

Les satellites sont déjà utilisés pour identifier les zones à haut risque pour les inondations, les incendies de forêt, les glissements de terrain et autres catastrophes, et pour identifier les dégâts après ces catastrophes.Mais la plupart des approches de gestion des catastrophes par satellite reposent sur l’évaluation visuelle des dernières images, un quartier à la fois.

Notre technique compare automatiquement les images pré-tempête avec les images satellite actuelles pour repérer rapidement les anomalies sur de grandes zones.Ces anomalies peuvent être du sable ou de l’eau là où ce sable ou de l’eau ne devrait pas se trouver, ou des toits fortement endommagés qui ne correspondent pas à leur aspect d’avant la tempête.Chaque zone présentant une anomalie significative est signalée en jaune.

Cinq jours après qu'Ian ait frappé la Floride, la carte montrait des polygones d'alerte jaune dans tout le sud de la Floride.Nous avons constaté qu’il pouvait détecter des zones de dégâts avec une précision d’environ 84 %.

Une catastrophe naturelle comme un ouragan ou une tornade laisse souvent derrière elle de grandes zones de changement spectral à la surface, ce qui signifie des changements dans la façon dont la lumière se reflète sur tout ce qui s'y trouve, comme les maisons, le sol ou l'eau.Notre algorithme compare la réflectance des modèles basés sur des images avant la tempête avec la réflectance après la tempête.

Le système détecte à la fois les changements dans les propriétés physiques des zones naturelles, tels que les changements d'humidité ou de luminosité, et l'intensité globale du changement.Un augmentation de la luminosité est souvent lié au sable exposé ou aux terres nues en raison des dégâts causés par les ouragans.

Grâce à un modèle d’apprentissage automatique, nous pouvons utiliser ces images pour prédire les probabilités de perturbations, ce qui mesure les influences des catastrophes naturelles sur les surfaces terrestres.Cette approche nous permet d'automatiser la cartographie des catastrophes et de fournir une couverture complète de l'ensemble d'un État dès que les données satellite sont publiées.

Le système utilise les données de quatre satellites, Landsat 8 et Landsat9, tous deux exploités par la NASA et les États-Unis.Commission géologique, et Sentinelle 2A et Sentinelle 2B, lancé dans le cadre du programme Copernicus de la Commission européenne.

Surveillance en temps réel, à l'échelle nationale

Des tempêtes extrêmes accompagnées d’inondations destructrices ont été documentées avec une fréquence croissante sur de grandes parties du globe ces dernières années.

Alors que les équipes d’intervention en cas de catastrophe peuvent s’appuyer sur la surveillance aérienne et les drones pour identifier les dégâts dans de petites zones, il est beaucoup plus difficile d’avoir une vue d’ensemble lors d’une catastrophe généralisée comme les ouragans et autres cyclones tropicaux, et le temps presse.Notre système offre une approche rapide utilisant des images gratuites produites par le gouvernement pour avoir une vue d’ensemble.Un inconvénient actuel est le timing de ces images, qui ne sont souvent rendues publiques que quelques jours après la catastrophe.

Nous travaillons actuellement au développement d'une surveillance en temps quasi réel de l'ensemble des États-Unis limitrophes afin de fournir rapidement les informations terrestres les plus récentes en cas de prochaine catastrophe naturelle.