Au cours des dernières décennies, la hausse des températures mondiales a provoqué une augmentation de l’intensité et de la fréquence de nombreux phénomènes naturels tels que les ouragans, les tempêtes de neige, les inondations et les incendies de forêt.

Bien que les humains ne puissent pas empêcher ces catastrophes de se produire, le nombre croissant de satellites en orbite autour de la Terre depuis l’espace offre une plus grande opportunité de surveiller leur évolution, a déclaré CK Shum, co-auteur de l’étude et professeur au Byrd Polar Research. Center et en sciences de la terre à l’Ohio State University. Il a déclaré que le fait de permettre aux habitants de la région de prendre des décisions éclairées pourrait améliorer l’efficacité de la réponse et de la gestion locales des catastrophes.

« Prédire l’avenir est une tâche assez difficile, mais en utilisant la télédétection et l’apprentissage automatique, notre recherche vise à aider à créer un système qui sera capable de surveiller ces dangers induits par le climat d’une manière qui permette une réponse rapide et informée aux catastrophes,  » dit Shum.

Les recherches de Shum utilisent la géodésie – la science de la mesure de la taille, de la forme et de l’orientation de la planète dans l’espace – pour étudier les phénomènes liés au changement climatique mondial.

À l’aide de données géodésiques recueillies auprès de divers satellites d’agences spatiales, les chercheurs ont mené plusieurs études de cas pour tester si une combinaison de télédétection et d’analyse d’apprentissage automatique en profondeur pouvait surveiller avec précision les épisodes météorologiques brusques, y compris les inondations, les sécheresses et les ondes de tempête dans certaines régions du monde.

Dans une expérience, l’équipe a utilisé ces méthodes pour déterminer si les signaux radar du système mondial de navigation par satellite (GNSS) de la Terre, qui étaient réfléchis au-dessus de l’océan et reçus par des récepteurs GNSS situés dans des villes au large du golfe du Mexique, pouvaient être utilisés pour suivre l’évolution des ouragans en mesurant l’élévation du niveau de la mer après l’atterrissage. Entre 2020 et 2021, l’équipe a étudié comment sept tempêtes, telles que l’ouragan Hana et l’ouragan Delta, ont affecté le niveau de la mer côtière avant de toucher terre dans le golfe du Mexique. En surveillant ces changements complexes, ils ont trouvé une corrélation positive entre l’élévation du niveau de la mer et l’intensité des ondes de tempête.

Les données qu’ils ont utilisées ont été collectées par la NASA et la mission GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment) du Centre aérospatial allemand, et son successeur, GRACE Follow-On. Les deux satellites ont été utilisés pour surveiller les changements de masse de la Terre au cours des deux dernières décennies, mais jusqu’à présent, ils n’ont pu voir la planète qu’à un peu plus de 400 milles. Mais grâce à l’analyse approfondie de l’apprentissage automatique, l’équipe de Shum a pu réduire cette résolution à environ 15 miles, améliorant efficacement la capacité de la société à surveiller les risques naturels.

« Tirer parti de l’apprentissage automatique en profondeur signifie devoir conditionner l’algorithme pour qu’il apprenne en continu à partir de diverses entrées de données afin d’atteindre l’objectif que vous souhaitez atteindre », a déclaré Shum. Dans ce cas, les satellites ont permis aux chercheurs de quantifier la trajectoire et l’évolution de deux ondes de tempête induites par des ouragans de catégorie 4 dans l’Atlantique lors de leurs atterrissages au Texas et en Louisiane, l’ouragan Harvey en août 2017 et l’ouragan Laura en août 2020, respectivement.

Des mesures précises de ces aléas naturels pourraient un jour aider à améliorer la prévision des ouragans, a déclaré Shum. Mais à court terme, Shum aimerait voir les pays et les organisations rendre leurs données satellitaires plus facilement accessibles aux scientifiques, car les projets qui reposent sur l’apprentissage automatique en profondeur ont souvent besoin de grandes quantités de données à grande échelle pour aider à faire des prévisions précises.

« Beaucoup de ces nouvelles techniques satellitaires nécessitent du temps et des efforts pour traiter des quantités massives de données précises », a déclaré Shum. « Si les chercheurs ont accès à plus de ressources, nous pourrons potentiellement développer des technologies pour mieux préparer les gens à s’adapter, ainsi que permettre aux agences de gestion des catastrophes d’améliorer leur réponse aux aléas naturels intenses et fréquents induits par le climat. »

Les co-auteurs du projet étaient Yu Zhang, Yuanyuan Jia, Yihang Ding et Junyi Guo de l’État de l’Ohio ; Orhan Akyilmaz et Metehan Uz de l’Université technique d’Istanbul ; et Kazim Atman de l’Université Queen Mary de Londres. Ce travail a été soutenu par l’Agence des États-Unis pour le développement international (USAID), la National Science Foundation (NSF), la National Aeronautics and Space Administration et le Scientific and Technological Research Council of Türkiye (TÜB?TAK).