Africa-Press – Niger. « Il a neigé ; 30 centimètres de neige fraîche à 2000 m ! Quelle est l’épaisseur du manteau neigeux ? » La réponse à cette question d’apparence anodine, qui intéresse tout autant les spécialistes du tourisme en montagne que les compagnies d’hydroélectricité, se révèle redoutablement difficile à donner. C’est qu’elle dépend de nombreux facteurs au-delà de la quantité de précipitations : le relief, le vent, l’exposition au soleil, etc.
Les données les plus solides sont fournies par des stations météorologiques, mais il n’y en a qu’une centaine en France et environ 400 en Suisse. Ce ne sont donc que des mesures très ponctuelles. En faisant appel à de l’intelligence artificielle appliquée à des images satellitaires, des chercheurs suisses basés à Davos et à Zurich promettent de prédire presque en temps réel la hauteur de neige, même dans le plus inaccessible des massifs.
« Alors que les meilleures cartes de neige actuellement disponibles pour la Suisse ont une précision spatiale d’environ 250 par 250 mètres, les nôtres permettent de zoomer jusqu’à 10 par 10 mètres pour lire la profondeur de la neige », s’enthousiasme Konrad Schindler, professeur de photogrammétrie et de télédétection à l’École polytechnique fédérale de Zurich. Leurs travaux ont été publiés au printemps dernier dans la revue ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
Des données sur les endroits les plus inaccessibles
Le recours à des images satellite se pratique depuis quelques années. « Nous le faisons depuis 2016, raconte Simon Gascoin, chargé de recherche CNRS au Centre d’études spatiales de la biosphère (Cesbio), à Toulouse. Nous travaillons sur les images du satellite Pléiades du CNES, opéré par Airbus ». Mais comment déduire une hauteur de neige d’une image semblant uniquement montrer si un relief est enneigé ou non ? « En en prenant deux, sous des angles différents, nous arrivons à reconstituer un modèle tridimensionnel. Nous en faisons un pour l’été et un pour l’hiver, ce qui nous permet de déduire les hauteurs de neige avec une résolution de 50 cm. »
Si elle ne donne pas pour l’heure des résultats plus fins dans l’espace, l’approche des chercheurs suisses permet de travailler sur des zones bien plus grandes. « Pour cela, ils recueillent les données du satellite Sentinel-2 de l’Agence spatiale européenne (photos et images radar) qu’ils combinent avec de relevés topographiques, explique Simon Gascoin. Ils entraînent ensuite un modèle d’intelligence artificielle en le confrontant à des données de hauteur de neige, notamment des relevées par avion. » Ils obtiennent ainsi des données sur la hauteur de neige sur tout le territoire suisse avec une incertitude de 90 cm, contre 2 m avec les données du satellite Pléiades.
Un suivi hebdomadaire de l’enneigement
De plus, Sentinel-2 donne des images de n’importe quel point de la surface de la planète tous les 5 jours et les livre gratuitement, tandis qu’avec Pléiades, l’acquisition est payante et à la demande. De quoi suivre l’évolution du manteau neigeux à l’échelle de la semaine.
Après avoir entraîné leur modèle sur les données de deux hivers, les scientifiques suisses sont prêts à commercialiser leurs cartes dans toute l’Europe et sur le continent américain au travers de la start-up suisse Exolabs. « Leurs données comme les nôtres intéressent en particulier des compagnies d’hydroélectricité et de gestion de l’eau, assure Simon Gascoin. Car l’estimation du stock de neige permet de déduire la disponibilité future de la ressource en eau. »
L’IA pour suivre la diminution du manteau neigeux
De quoi aussi suivre la réduction du manteau neigeux sous l’effet du réchauffement climatique ? « C’est plus compliqué, admet Simon Gascoin. Car nous n’avons pas beaucoup de recul avec les données satellitaires. Or, pour étudier l’impact d’un changement climatique, il faut des données sur une trentaine d’année. »
Mais, là aussi, l’intelligence artificielle vient à la rescousse : elle permet de comparer l’étendue des surfaces enneigées actuelles avec celles vues sur des photos des années 1980. « Ces images sont de mauvaise qualité, et l’intelligence artificielle permet par exemple de les analyser en masse pour distinguer les surfaces recouvertes de neige des nuages. » Un travail de recherche en cours dont les résultats sont attendus dans les prochains mois.
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