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Copernicus Sentinel-1 et Deep Learning aident à faire progresser le service d'information sur les glaces de mer

02 octobre 2019

Un projet danois de recherche et de développement développe un service automatique de produits de glace de mer, capable de répondre à la demande croissante d'informations de meilleure qualité et plus rapide, en utilisant le nombre important de données disponibles et gratuites des satellites Copernicus Sentinel, ainsi que de nouvelles techniques d'apprentissage automatique pour fusion de données par satellite et recherche d'informations sur les glaces de mer.

La cartographie manuelle des glaces à partir de données satellitaires multicapteurs est utilisée depuis des décennies, mais il s’agit d’un processus fastidieux qui retarde la transmission d’informations satellitaires aux utilisateurs finaux. Des observations automatiques des glaces à partir de données satellitaires transmises directement aux utilisateurs ou assimilées dans des modèles de prévision des glaces sont nécessaires pour répondre à la demande croissante d'informations de meilleure qualité et plus rapides sur les glaces de mer, afin d'améliorer l'efficacité et la sécurité des opérations maritimes dans les régions polaires.

L'Institut météorologique danois (DMI), l'Université technique du Danemark et Harnvig Arctic & Maritime ont lancé le projet Produits de glace de mer automatisés (ASIP) – financé par le Fonds d'innovation du Danemark. Pour concevoir un système de classification automatique et robuste des glaces de mer, ASIP envisage de fusionner les images des satellites Sentinel-1 du programme Copernicus de l’Union européenne avec d’autres données de capteurs satellitaires dotées de capacités complémentaires, telles que les données passives à hyperfréquences de AMSR2 (Advanced Microwave Scanning). Radiometer 2) et à l’avenir, le radiomètre à hyperfréquences à imagerie Copernicus (CIMR), afin de mieux résoudre les ambiguïtés pouvant survenir dans les images RSO de la banquise.

David Malmgren-Hansen, post-doctorat à l'Université technique du Danemark, déclare: "Les images SAR ne sont pas faciles à interpréter et il faut des analystes des glaces expérimentés pour produire des produits pouvant être utilisés par les navires. Nous utilisons conjointement des réseaux de neurones convolutionnels, un algorithme d'apprentissage automatique moderne. avec une archive de cartes de glace produites par les analystes, pour apprendre les schémas spatiaux décrivant la glace de mer. En automatisant la cartographie de glace, nous pouvons espérer traiter tous les enregistrements de données Copernicus Sentinel-1 et les transmettre aux navires plus rapidement que ce qui est actuellement. possible."

Lancée le 3 avril 2014 et suivie de son jumeau Copernicus Sentinel-1B le 25 avril 2016, la mission consiste en une constellation de deux satellites de radar à synthèse d'ouverture (RS) en bande C orbitant à 180 ° l'un de l'autre dans un plan orbital polaire, imaginant potentiellement la Terre entière tous les six jours à l'équateur sous la même géométrie (passes ascendantes ou descendantes).

Aux hautes latitudes, en raison du chevauchement important des observations SAR à différents moments, la constellation peut assurer une cartographie quotidienne, ce qui est une exigence du service de surveillance de l'environnement marin de Copernicus pour la surveillance opérationnelle de la glace de mer dans l'Arctique. La mise en œuvre de cette exigence conduit à la planification d'un grand nombre d'observations de Copernicus Sentinel-1 qui doivent être exploitées.

La mission Copernicus Sentinel-1 comprend une imagerie en bande C fonctionnant dans quatre modes d’imagerie exclusifs avec une résolution différente (jusqu’à 9 m en lecture multiple) et une couverture (jusqu’à 400 km). Il offre une capacité de double polarisation, des temps de visite très courts et une livraison rapide du produit. Pour chaque observation, des mesures précises de la position et de l’attitude de l’engin spatial sont disponibles.

Le radar à synthèse d'ouverture présente l'avantage de fonctionner à des longueurs d'ondes non gênées par la couverture nuageuse ou un manque d'éclairage, et permet d'acquérir des données sur un site, de jour comme de nuit, quelles que soient les conditions météorologiques.

En utilisant des algorithmes d'apprentissage en profondeur, les chercheurs de l'ASIP ont découvert que la combinaison de l'imagerie Copernicus Sentinel-1 avec les données de radiomètre d'ASMR2 assure le meilleur résultat pour les deux instruments. Copernicus Sentinel-1 offre la haute résolution nécessaire pour répondre aux besoins des utilisateurs de la marine arctique, mais présente des ambiguïtés entre les eaux libres par temps venteux et les surfaces de glace homogènes.

Les radiomètres à hyperfréquences, qui mesurent les températures de brillance, distinguent par contre nettement la mer et la glace indépendamment des conditions météorologiques, mais avec une résolution plus grossière. En combinant les deux types de données, les chercheurs trouvent la meilleure solution à partir des deux instruments.

Le service des glaces du Service météorologique des instituts météorologiques danois, qui sert quotidiennement aux navires des informations sur les glaces de mer le long des côtes du Groenland, exploite de vastes archives de cartes de glaces dessinées à la main; pour la formation de l'algorithme d'apprentissage en profondeur ASIP.

Le modèle d'apprentissage en profondeur a été développé et formé à partir de rien, plutôt que d'utiliser des modèles pré-entraînés du domaine de l'image naturelle. Cela a permis de concevoir le modèle pour une fusion optimale des sources de données à des échelles de résolution très différentes, de manière informatique et efficace. Étant donné que les données étaient disponibles en grande quantité, le modèle n'avait pas besoin d'utiliser l'apprentissage par transfert et a donc été optimisé pour l'interprétation des images Copernicus Sentinel-1.

Jusqu'à présent, ASIP s'est concentré sur la résolution des besoins de la majorité des utilisateurs de la marine de l'Arctique, qui souhaitent simplement éviter la glace de mer et exigent des cartes haute résolution contenant des informations sur les glaces et l'eau. Des informations plus détaillées sur la couverture de glace intérieure, telles que les concentrations et les types de glace, qui permettent l’utilisation des produits générés automatiquement dans les modèles de glace de mer et les utilisateurs maritimes disposant de capacités de déglaçage, entreront dans le futur. Le modèle actuel a déjà montré de bons résultats dans la prévision des concentrations de glace de mer en termes de corrélation avec les estimations d'experts.

Le modèle atteint une grande précision (> 95% par pixel) lorsqu'il est mesuré par rapport à des cartes de glace dessinées de manière experte, mais ASIP ira plus loin dans la validation des capacités du modèle à produire des sorties fiables. Actuellement, ASIP est dans une phase de validation approfondie par des experts, où les analystes des glaces de DMI s'assurent que les produits sont de haute qualité dans toutes les régions géographiques et toutes les conditions météorologiques. Après cela, le produit sera envoyé aux navires et une évaluation de l'utilisateur sera lancée. (Pour en savoir plus sur le projet ASIP, rendez-vous sur www.asip.dk.)

Leif Toudal Pedersen, ancien responsable du DMI Ice Service et ancien responsable scientifique à la DTU, conclut: "La force de l'ASIP réside dans la participation d'experts en informatique, statistiques, capteurs RSO et la banquise, ainsi que produits de la banquise arctique. Cela nous permet de valider le modèle en tenant compte des besoins des utilisateurs. "

À propos des sentinelles Copernicus

Copernicus Sentinels est une flotte de satellites dédiés appartenant à l’UE, conçus pour fournir la richesse de données et d’images qui sont au cœur du programme environnemental de Copernicus de l’Union européenne.

La Commission européenne dirige et coordonne ce programme afin d’améliorer la gestion de l’environnement en préservant des vies au quotidien. L'ESA est chargée de la composante spatiale. Elle est chargée de développer la famille de satellites Copernicus Sentinel pour le compte de l'Union européenne et d'assurer la circulation des données pour les services Copernicus, tandis que les opérations de Copernicus Sentinels ont été confiées à l'ESA et à EUMETSAT.

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