L'intelligence artificielle qui améliore la surveillance à distance des masses d'eau - en mettant en évidence les changements de qualité dus au changement climatique ou à la pollution - a été développée par des chercheurs de l'Université de Stirling.

Un nouvel algorithme, connu sous le nom de méthode de méta-apprentissage, analyse les données directement à partir de capteurs satellitaires, facilitant la zone côtière, les gestionnaires de l'environnement et de l'industrie pour surveiller les problèmes tels que les efflorescences algales nocives (HAB) et la toxicité possible des mollusques et des poissons.

Les agences de protection de l'environnement et les organismes industriels surveillent actuellement « l'état trophique » de l'eau – sa productivité biologique – en tant qu'indicateur de la santé de l'écosystème. De grands amas d'algues microscopiques, ou phytoplancton, est appelée eutrophisation et peut se transformer en HAB, un indicateur de pollution et qui présentent un risque pour la santé humaine et animale.

On estime que les HAB coûtent à l'industrie écossaise des coquillages 1,4 million de livres sterling par an, et un seul événement HAB en Norvège a tué huit millions de saumons en 2019, avec une valeur directe de plus de 74 millions de livres sterling.

Auteur principal Mortimer Werther, un doctorat Chercheur en sciences biologiques et environnementales à la Faculté des sciences naturelles de Stirling, a dit :« Actuellement, capteurs montés sur satellite, tels que l'instrument Océan et Terre (OLCI), mesurer les concentrations de phytoplancton à l'aide d'un pigment optique appelé chlorophylle-a. Cependant, la récupération de la chlorophylle-a à travers la nature diversifiée des eaux mondiales est un défi méthodologique.

"Nous avons développé une méthode qui contourne la récupération de la chlorophylle-a et nous permet d'estimer l'état de santé de l'eau directement à partir du signal mesuré par le capteur à distance."

L'eutrophisation et l'eutrophisation exagérée sont souvent causées par un apport excessif de nutriments, par exemple des pratiques agricoles, déchargement des déchets, ou la production alimentaire et énergétique. Dans les eaux impactées, Les HAB sont courants, et les cyanobactéries peuvent produire des cyanotoxines qui affectent la santé humaine et animale. Dans de nombreux endroits, ces efflorescences sont préoccupantes pour les industries piscicoles et conchylicoles.

M. Werther a déclaré:"Pour comprendre l'impact du changement climatique sur les environnements aquatiques d'eau douce tels que les lacs, dont beaucoup servent de ressources en eau potable, il est essentiel que nous suivions et évaluions les indicateurs environnementaux clés, comme le statut trophique, à l'échelle mondiale avec une fréquence spatiale et temporelle élevée.

"Cette recherche, financé par le programme Horizon 2020 de l'Union européenne, est la première démonstration que l'état trophique des eaux intérieures et littorales complexes peut être appris directement par des algorithmes d'apprentissage automatique à partir des mesures de réflectance OLCI. Notre algorithme peut produire des estimations pour tous les états trophiques sur les images acquises par OLCI sur les masses d'eau mondiales.

"Notre méthode surpasse une approche de pointe comparable de 5 à 12 % en moyenne sur l'ensemble du spectre des états trophiques, car il élimine également le besoin de choisir le bon algorithme pour l'observation de l'eau. Il estime l'état trophique avec une précision de plus de 90 % pour les eaux eutrophes et hypereutrophes fortement touchées."