Vers la vérification des engagements “zéro déforestation” au Vietnam à partir d’images satellites
Par Andres Perez-Uribe (1) et Louis Reymondin (2)
(1) Haute Ecole d’Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud (HEIG-VD)
(2) Alliance of Bioversity International and CIAT, Asia, Hanoi hub
Le changement climatique n'est pas seulement un problème environnemental. Aujourd’hui, on peut le considérer comme la menace numéro un pour l'humanité. Les émissions de CO2 sont la principale cause de l'effet de serre, lui-même responsable du réchauffement de la planète. Heureusement, les forêts sont des puits importants de CO2. Or le taux global de déforestation augmente d'année en année, en raison de la demande de produits tels que le bois, le caoutchouc, l'huile de palme, la viande et le café.
Lors de la 9e Conférence des parties de la Convention sur la diversité biologique (CDB COP9), qui s'est tenue en mai 2008 à Bonn, les délégué·e·s de 67 pays se sont engag·é·s à soutenir l'appel du WWF en faveur d’une déforestation zéro à l’horizon 2020 [1]. Depuis lors, de nombreuses entreprises ont pris des engagements ambitieux en matière de conservation des forêts. Par exemple, en 2010, Nestlé s'est engagée à mettre fin à la déforestation dans sa chaîne d'approvisionnement avant 2020 [2]. De même, d'autres grands groupes comme Walmart, Unilever, L'Oréal, Danone, etc. ont annoncé des engagements de zéro déforestation. Cependant, il n'est pas facile de vérifier leur réalisation et les solutions actuelles pour vérifier la conservation des forêts ne répondent pas entièrement aux attentes du marché.
Credit: © 2020 Alliance of Bioversity International and CIAT/Trong Chinh
Comment vérifier ces engagements ?
Il existe un besoin évident de solutions pour aider les entreprises à respecter leurs engagements "zéro déforestation". Il existe déjà des cartes montrant l’utilisation du sol. On y voit les zones destinées à la culture du palmier à huile, du soja, du cacao, du riz et du maïs. Cependant, il n'existe pas de systèmes équivalents permettant la détection des petits systèmes agroforestiers comme ceux des cultivateurs du café au Vietnam. Le café est particulièrement difficile à détecter en raison de l'hétérogénéité des modes de culture et de la présence d'une canopée d'arbres d'ombrage qui obstrue les données satellitaires. En effet, vu de l’espace, il est très facile de confondre les systèmes d'arbres pérennes avec les forêts, vues de l’espace.
Grâce au projet Coffee Vision, mené dans le cadre d'un partenariat entre l'Université de Copenhague et l'Alliance de Bioversity International et du Centre International d'Agriculture Tropicale (CIAT) [3], nous développons un outil de suivi intelligent pour soutenir la certification de parcelles de café durables au Vietnam. Pour la première fois, l'emplacement précis des parcelles de café sera identifié à distance, la déforestation passée et présente liée au café deviendra plus visible et les zones de risque de déforestation futur seront identifiées. Coffee Vision est un projet qui contribue à la réalisation du 15e objectif de développement durable adopté par l'ensemble des États membres des Nations Unies en 2015, à savoir "gérer durablement les forêts, lutter contre la désertification, stopper et inverser la dégradation des sols et enrayer la perte de biodiversité".
Figure 1. Différentes utilisations des sols vues de l'espace (images du satellite Sentinel-2 à une résolution de 10m). De gauche à droite : des parcelles de café, un lac, une forêt, des cultures urbaines et autres. La première ligne montre des images RGB et la deuxième ligne, montre une combinaison de bandes rouge, verte et infrarouge. Cette image provient du travail de Bachelor de Julien Rod (2020), diplômé de la HEIG-VD.
Coffee Vision : exploiter les images satellites avec l'apprentissage automatique
Le projet s'appuie sur des images satellites (comme celles présentées dans la figure 1) et sur les dernières recherches en matière d'apprentissage automatique (on utilise notamment des réseaux neuronaux convolutifs) pour identifier les parcelles de café jusqu'au niveau des petits exploitants. Ces données sont superposées à un historique détaillé de la déforestation afin d'identifier la déforestation liée au café. Les projections climatiques seront utilisées pour mettre en évidence les forêts qui risquent d'être converties en café à l'avenir.
Pour construire des modèles capables de repérer les cultures de café, nous avons commencé par utiliser les images Sentinel-2 fournies gratuitement par l'Agence spatiale européenne (ESA) à des fins de recherche. Ces images offrent une résolution de 10m, mais ne sont disponibles que depuis mi-2015, date du lancement de ce satellite. Nous avons ensuite procédé à l'utilisation des images Landsat-8 de la NASA, car même si elles ont une résolution plus faible (30m), le satellite correspondant a été lancé en 2013, ce qui nous permet d'analyser l'utilisation du sol pendant au moins 7 ans. Nous utilisons la plateforme Google Earth Engine pour recueillir et prétraiter les images avant de les télécharger sur nos serveurs de calcul.
La présence de nuages dans l'atmosphère rend impossible pour le satellite d'obtenir des images optiques de la Terre à chaque fois. Pour faire face à ce problème, nous avons créé des composites d'images de plusieurs dates pour obtenir des images à une résolution temporelle plus faible mais avec des données valides. Un problème particulier à traiter consiste en l’exploration des différents canaux (c'est-à-dire les différentes longueurs d'onde) disponibles à partir des capteurs du satellite. Nous avons la possibilité d'utiliser les longueurs d'onde visibles (R, G, B) et plusieurs canaux infrarouges.
Pour entraîner les modèles, nous utilisons des images annotées de parcelles de café et de forêts, mais aussi d'autres utilisations du sol similaires, notamment les cultures de thé, de poivre, de riz et de cacao, ainsi que d'autres utilisations du sol (urbaines, plans d'eau, etc.). CIAT a collecté plus de 40'000 observations de l'utilisation du sol dans tout le Vietnam. Nos meilleurs modèles actuels sont capables de détecter les cultures de café à l'aide d'images de 10m de résolution (Sentinel-2) et de 30m de résolution (Landsat8) avec une précision (c.a.d., le pourcentage de prédictions correctes) de 73% et les forêts avec une précision de 84%. En ce qui concerne la détection de la déforestation dans le temps, nos meilleurs modèles entraînés avec des données de 2017 peuvent détecter les parcelles de café en 2021 avec une précision de 77% et les forêts avec une précision de 76%. En outre, ils peuvent prédire les parcelles de café et les forêts en 2014 avec une précision de 66 % et 74 % respectivement.
Les fonctionnalités de Coffee Vision devraient permettre de réduire les coûts d'enregistrement des nouvelles exploitations certifiées, de la vérification de la déforestation et de la présence d'arbres d'ombrage dans les exploitations, conformément aux normes de durabilité. En outre, l'outil constituera un moyen rentable pour les acteurs opérant actuellement en dehors des normes de certification d'identifier et de traiter leurs impacts sur la déforestation. Enfin, il ouvrira la porte à de nouveaux services de conseil proposés par l'industrie de la certification, notamment l'analyse de la séquestration du carbone, les impacts climatiques, les effets sur le système hydrique et l'analyse des terres cultivées au niveau national.
Conférence sur l’intelligence artificielle au service d’une agriculture durable “AI for sustainable Agriculture” le 12 novembre 2021
|
Dans le cadre du projet Coffee Vision, financé par la Haute école spécialisée de Suisse occidentale (HES-SO) et avec le soutien du réseau de recherche CLAIRE, une conférence "AI for sustainable agriculture" sur le site de la HEIG-VD à Yverdon-les-Bains aura lieu le 12 novembre 2021, en ligne :https://ai4agri.heig-vd.ch. Cette conférence rassemblera des chercheurs et chercheuses, des membres d'organisations internationales ou d'ONG ainsi que des employé·e·s d'industries du secteur agroalimentaire intéressé·e·s par les domaines de l'IA et de l'agriculture. Les intervenant·e·s seront issu·e·s du monde académique (ETH-Zurich et HEIG-VD), de l'industrie (Picterra et ecoRobotix), et d'organisations internationales (CIAT, UN-Environment Program et CLAIRE). Rejoignez-nous pour réfléchir aux solutions pour un monde plus durable ! |
Références :
[1] https://wwf.panda.org/?181181/Zero-Net-Deforestation-for-2020
[2] https://www.nestle.com/stories/responsible-sourcing-no-deforestation
[3] Coffee Vision received funding from the HES-SO and will continue thanks to the support of the Nordic Climate Facility (NCF)
