Image satellite de l'Etna en éruption prise depuis l'ISS en 2002. Crédit :NASA
Plus de la moitié des volcans actifs dans le monde ne sont pas surveillés de manière instrumentale. D'où, même des éruptions très graves se produisent sans avertissement pour les populations voisines de la catastrophe à venir. Comme première et première étape vers un système d'alerte précoce des volcans, un projet de recherche dirigé par Sébastien Valade de l'Université technique de Berlin (TU Berlin) et le Centre de recherche allemand GFZ pour les géosciences à Potsdam a conduit à une nouvelle plate-forme de surveillance des volcans qui analyse les images satellites à l'aide de l'intelligence artificielle (IA). Grâce à des tests avec des données d'événements récents, Valade et ses collègues ont démontré que leur plateforme, Monitoring Unrest from Space (MOUNTS) peut intégrer plusieurs ensembles de divers types de données pour une surveillance complète des volcans. Les résultats de l'équipe ont été publiés dans la revue Télédétection .
Sur les 1500 volcans actifs dans le monde, jusqu'à 85 éclatent chaque année. En raison du coût et de la difficulté de maintenir l'instrumentation dans les environnements volcaniques, moins de la moitié des volcans actifs sont surveillés avec des capteurs au sol, et encore moins sont considérés comme bien surveillés. Les volcans considérés comme dormants ou éteints ne sont généralement pas du tout surveillés de manière instrumentale, mais peut connaître des éruptions importantes et inattendues, comme ce fut le cas pour le volcan Chaitén au Chili en 2008, qui a éclaté après 8000 ans d'inactivité.
Éruptions souvent précédées de signaux précurseurs
Les satellites peuvent fournir des données cruciales lorsque la surveillance au sol est limitée ou totalement absente. Les observations continues à long terme depuis l'espace sont essentielles pour mieux reconnaître les signes de troubles volcaniques. Les éruptions sont souvent, mais pas toujours, précédés de signaux précurseurs qui peuvent durer de quelques heures à quelques années. Ces signaux peuvent inclure des changements de comportement sismique, déformation du sol, émissions de gaz, augmentation de la température ou plusieurs des ci-dessus.
« En dehors de la sismicité, tous ces éléments peuvent être surveillés depuis l'espace en exploitant diverses longueurs d'onde à travers le spectre électromagnétique, " dit Sébastien Valade, chef de file du projet MOUNT. Il est financé par GEO.X, un réseau de recherche pour les géosciences à Berlin et Potsdam fondé en 2010, et menée à TU Berlin et GFZ. "Avec le système de surveillance MOUNTS, nous exploitons de multiples capteurs satellitaires afin de détecter et quantifier les changements autour des volcans, " ajoute-t-il. " Et nous avons également intégré les données sismiques du réseau mondial GEOFON de GFZ et du United States Geological Survey USGS. "
Interférogramme de l'éruption de l'Etna de décembre 2018 dans le sud de l'Italie, sur la base d'images satellites Sentinel-1. Les interférogrammes cartographient spatialement les mouvements à la surface du sol. Crédit :système MOUNTS, Données :ESA Sentinelle, édité :Sébastien Valade, GFZ
Une partie du projet consistait à tester si les algorithmes d'IA pouvaient être intégrés avec succès dans la procédure d'analyse des données. Ces algorithmes ont été principalement développés par Andreas Ley de la TU Berlin. Il a appliqué des réseaux de neurones artificiels pour détecter automatiquement les grands événements de déformation. Les chercheurs les ont formés avec des images générées par ordinateur imitant de vraies images satellites. De ce grand nombre d'exemples synthétiques, le logiciel a appris à détecter d'importants événements de déformation dans des données satellitaires réelles qu'il ne connaissait pas auparavant. Ce domaine de la science des données est appelé apprentissage automatique.
"Pour nous, c'était un ballon de test important pour voir comment nous pouvons intégrer l'apprentissage automatique dans le système, " dit Andreas Ley. " En ce moment, notre détecteur de déformation ne résout qu'une seule tâche. Mais notre vision est d'intégrer plusieurs outils d'IA pour différentes tâches. Étant donné que ces outils bénéficient généralement d'une formation sur de grandes quantités de données, nous voulons qu'ils apprennent en permanence à partir de toutes les données que le système collecte à l'échelle mondiale."
MOUNTS surveille 17 volcans dans le monde
Les principaux défis auxquels lui et ses co-auteurs ont dû faire face étaient la gestion de grandes quantités de données et de problèmes d'ingénierie logicielle. "Mais ces problèmes peuvent être résolus, " déclare Sébastien Valade. " Je suis profondément convaincu que dans un avenir pas si lointain, des systèmes de surveillance automatisés utilisant l'IA et des données provenant de différentes sources telles que la télédétection par satellite et les capteurs au sol aideront à avertir les gens de manière plus rapide et plus robuste. »
Déjà, l'analyse fournie par la plate-forme de surveillance MOUNTS permet une compréhension globale des divers processus dans différents contextes climatiques et volcaniques à travers le monde, y compris la propagation du magma sous la surface, la mise en place de matériaux volcaniques lors de l'éruption, ainsi que les changements morphologiques des zones touchées, et l'émission de gaz dans l'atmosphère. Les chercheurs ont testé avec succès MOUNTS sur un certain nombre d'événements récents comme l'éruption du Krakatau en Indonésie en 2018 ou les éruptions à Hawaï et au Guatemala, pour n'en nommer que quelques-uns.
Le système surveille actuellement 17 volcans dans le monde, dont le Popocatépetl au Mexique et l'Etna en Italie. Le site internet de la plateforme est en accès libre, et, grâce à la couverture mondiale et à l'accès gratuit aux données sous-jacentes, peuvent facilement intégrer de nouvelles données.
