Les satellites RADAR peuvent collecter des quantités massives de données de télédétection qui peuvent détecter les mouvements du sol - les déformations de surface - sur les volcans en temps quasi réel. Ces mouvements de terrain pourraient signaler une activité volcanique imminente et des troubles ; cependant, les nuages ​​et autres perturbations atmosphériques et instrumentales peuvent introduire des erreurs importantes dans ces mesures de mouvement du sol.

Maintenant, Des chercheurs de Penn State ont utilisé l'intelligence artificielle (IA) pour éliminer ce bruit, faciliter et améliorer considérablement l'observation en temps quasi réel des mouvements volcaniques et la détection de l'activité et des troubles volcaniques.

"La forme des volcans change constamment et une grande partie de ce changement est due aux mouvements souterrains du magma dans le système de plomberie du magma constitué de réservoirs et de conduits de magma, " a déclaré Christelle Wauthier, professeur agrégé de géosciences et membre du corps professoral de l'Institute for Data and Computational Sciences (ICDS). "Une grande partie de ce mouvement est subtile et ne peut pas être détectée à l'œil nu."

Les géoscientifiques ont utilisé plusieurs méthodes pour mesurer les changements du sol autour des volcans et d'autres zones d'activité sismique, mais tous ont des limites, dit Jian Sun, auteur principal de l'article et chercheur postdoctoral en géosciences, financé par le prix de l'innovation facilitée par la collaboration postdoctorale du doyen du Collège des sciences de la terre et des minéraux.

Il a ajouté que, par exemple, les scientifiques peuvent utiliser des stations au sol, tels que GPS ou inclinomètres, pour surveiller les mouvements du sol possibles dus à l'activité volcanique. Cependant, il y a quelques problèmes avec ces méthodes au sol. D'abord, les instruments peuvent être coûteux et doivent être installés et entretenus sur site.

"Donc, il est difficile de mettre beaucoup de stations au sol dans une zone spécifique en premier lieu, mais, disons qu'il y a en fait une explosion volcanique ou un tremblement de terre, cela endommagerait probablement beaucoup de ces instruments très coûteux, " dit Sun. " Deuxièmement, ces instruments ne vous donneront des mesures de mouvement du sol qu'à des endroits spécifiques où ils sont installés, par conséquent, ces mesures auront une couverture spatiale très limitée."

D'autre part, les satellites et autres formes de télédétection peuvent recueillir de nombreuses données importantes sur l'activité volcanique pour les géoscientifiques. Ces appareils sont également, pour la plupart, à l'abri d'une éruption et les images satellites offrent une couverture spatiale très étendue des mouvements du sol. Cependant, même cette méthode a ses inconvénients, selon Soleil.

« Nous pouvons surveiller le mouvement du sol causé par les tremblements de terre ou les volcans à l'aide de capteurs à distance RADAR, mais bien que nous ayons accès à de nombreuses données de télédétection, les ondes RADAR doivent traverser l'atmosphère pour être enregistrées au niveau du capteur, " dit-il. " Et le chemin de propagation sera probablement affecté par cette atmosphère, surtout si le climat est tropical avec beaucoup de vapeur d'eau et de variations de nuages ​​dans le temps et dans l'espace."

Selon les chercheurs, qui rapportent leurs conclusions dans un récent numéro de la Journal de recherche géophysique , une méthode d'apprentissage en profondeur qu'ils ont développée agit un peu comme un maître du puzzle. En prenant des données claires, le système peut commencer à combler les trous des données « bruyantes », trous créés par l'interférence du temps et d'autres bruits instrumentaux. Il peut alors construire une image raisonnablement précise de la terre et de ses mouvements.

En utilisant cette méthode d'apprentissage en profondeur, les scientifiques pourraient obtenir des informations précieuses sur le mouvement du sol, en particulier dans les zones avec des volcans actifs ou des zones et des failles sismiques, dit Soleil. Le programme peut être en mesure de détecter des signes d'avertissement potentiels, tels que des déplacements soudains des terres qui pourraient être le signe d'une éruption volcanique imminente, ou tremblement de terre.

"C'est vraiment important pour les zones proches des volcans actifs, ou près d'où il y a eu des tremblements de terre, être averti le plus tôt possible que quelque chose pourrait arriver, " dit Soleil.

L'apprentissage en profondeur, comme son nom l'indique, utilise des données d'apprentissage pour apprendre au système à reconnaître les caractéristiques que les programmeurs souhaitent étudier. Dans ce cas, les chercheurs ont entraîné le système avec des données synthétiques similaires aux données de déformation de surface des satellites. Les données comprenaient des signaux de déformation volcanique, caractéristiques atmosphériques corrélées à la fois spatialement et topographiquement et erreurs dans l'estimation des orbites des satellites.

Les recherches futures se concentreront sur le raffinement et l'expansion de notre algorithme d'apprentissage en profondeur, selon Wauthier.

« Nous souhaitons pouvoir identifier les mouvements sismiques et de failles ainsi que les sources magmatiques et inclure plusieurs sources souterraines générant des déformations de surface, ", a-t-elle déclaré. "Nous appliquerons cette nouvelle méthode révolutionnaire à d'autres volcans actifs grâce au soutien de la NASA."