Les images satellite analysées par l'IA apparaissent comme un nouvel outil pour trouver des routes non cartographiées qui entraînent la destruction de l'environnement dans les zones sauvages.
Bill Laurance, professeur émérite de l'Université James Cook, a été co-auteur d'une étude analysant la fiabilité d'une approche automatisée de cartographie routière à grande échelle, utilisant des réseaux neuronaux convolutifs formés sur des données routières, à l'aide d'images satellite.
Il a déclaré que la Terre connaît une vague de construction de routes sans précédent, avec quelque 25 millions de kilomètres de nouvelles routes pavées attendues d'ici le milieu du siècle.
"Environ 90 % de toutes les constructions routières ont lieu dans des pays en développement, notamment dans de nombreuses régions tropicales et subtropicales dotées d'une biodiversité exceptionnelle.
"En augmentant considérablement l'accès à des zones naturelles autrefois isolées, le développement routier mal réglementé déclenche une augmentation spectaculaire des perturbations environnementales dues à des activités telles que l'exploitation forestière, l'exploitation minière et le défrichement", a déclaré le professeur Laurance.
Il a déclaré que de nombreuses routes dans ces régions, tant légales qu'illégales, ne sont pas cartographiées, des études cartographiques en Amazonie brésilienne, en Asie-Pacifique et ailleurs révélant régulièrement une longueur de route jusqu'à 13 fois supérieure à celle indiquée dans les bases de données gouvernementales ou routières. P>
"Traditionnellement, la cartographie routière signifiait tracer manuellement les caractéristiques de la route, à l'aide d'images satellite. Ceci est incroyablement lent, ce qui rend presque impossible de rester au courant du tsunami routier mondial", a déclaré le professeur Laurance.
Les chercheurs ont formé trois modèles d'apprentissage automatique pour cartographier automatiquement les caractéristiques routières à partir d'images satellite haute résolution couvrant les zones rurales, généralement isolées et souvent boisées de Papouasie-Nouvelle-Guinée, d'Indonésie et de Malaisie.
"Cette étude montre le potentiel remarquable de l'IA pour des tâches à grande échelle telles que l'établissement d'une feuille de route mondiale. Nous n'en sommes pas encore là, mais nous faisons de bons progrès", a déclaré le professeur Laurance.
"La prolifération des routes est probablement la menace directe la plus importante pour les forêts tropicales à l'échelle mondiale. Dans quelques années, l'IA pourrait nous donner les moyens de cartographier et de surveiller les routes dans les zones les plus écologiquement critiques du monde."
Les travaux sont publiés dans la revue Remote Sensing .
Plus d'informations : Sean Sloan et al, Cartographie des routes éloignées à l'aide de l'intelligence artificielle et de l'imagerie satellite, Télédétection (2024). DOI :10.3390/rs16050839
Fourni par l'Université James Cook
