Google cartographie les panaches de méthane depuis l’espace

Google présente MAPL-EMIT. Le modèle de deep learning automatise la détection, la quantification et la localisation des panaches de méthane à l’échelle mondiale. Google Research a développé cette approche avec des collaborateurs du Jet Propulsion Laboratory de la NASA. Les résultats sont décrits dans une étude publiée dans les Proceedings of the National Academy of Sciences. MAPL-EMIT analyse les données hyperspectrales de l’instrument EMIT, installé sur la Station spatiale internationale. Le modèle vise notamment les sources ponctuelles présentes dans les secteurs des déchets, de l’agriculture et de l’énergie. Ces émissions proviennent d’une empreinte spatiale de quelques dizaines de mètres.

Le méthane accélère le réchauffement. Sur cent ans, son potentiel de réchauffement est trente fois supérieur à celui du dioxyde de carbone. Il aurait contribué à environ 25 % du réchauffement provoqué par les activités humaines depuis le début de l’ère industrielle. Plus de 125 pays ont rejoint le Global Methane Pledge. Cet engagement vise une réduction de 30 % des émissions d’ici 2030. Les observations spatiales doivent donc combiner couverture, résolution spatiale et résolution spectrale. TROPOMI couvre environ 2 600 kilomètres de largeur, mais ses pixels mesurent environ 5,5 kilomètres sur 3,5 kilomètres. EMIT couvre 80 kilomètres, avec une résolution de 60 mètres.

Google automatise la détection spatiale

EMIT révèle les signatures chimiques. L’instrument enregistre des centaines de bandes lumineuses pour chaque pixel. Cette capacité permet d’identifier la signature du méthane, malgré des paysages pouvant produire des signaux similaires. MAPL-EMIT utilise une architecture de vision transformer Swin-S. Le modèle examine simultanément le spectre lumineux et le contexte spatial environnant. Il réalise trois tâches distinctes. Il quantifie le méthane présent dans chaque pixel d’un panache. Il délimite la forme exacte du panache, y compris lorsque plusieurs émissions se chevauchent. Il localise enfin la source en remontant la dispersion du gaz vers son origine.

3,6 millions de panaches simulés. Les chercheurs ne disposaient pas d’un ensemble mondial comprenant des millions d’émissions réelles annotées. Ils ont donc créé des panaches synthétiques à partir de simulations physiques. Ces panaches ont été injectés dans de véritables scènes hyperspectrales provenant d’EMIT. Des modèles de bouffées lagrangiennes ont reproduit le déplacement et la dispersion turbulente des particules. L’entraînement a intégré plusieurs taux d’émission, des terrains variés et différentes conditions atmosphériques. Cette méthode a aussi permis d’entraîner le modèle à estimer les sources et à distinguer des panaches superposés dans des régions industrielles denses.

MAPL-EMIT publie ses ressources

Le rappel atteint 84 %. Sur des données satellitaires réelles, MAPL-EMIT a capturé 84 % des panaches annotés par des experts. Le modèle a aussi identifié environ 50 % de panaches plausibles supplémentaires sur près de 1 100 scènes EMIT. Il a cartographié des panaches sur 24 des 25 décharges produisant le plus d’émissions dans le monde. Les résultats incluent toutefois des faux positifs, notamment dans les environnements complexes. Chaque panache reçoit des scores liés à l’ajustement spectral et à la répétition des détections. Les utilisateurs peuvent ainsi filtrer les résultats selon leur niveau de confiance et leur tolérance aux faux positifs.

Les données sont accessibles. Google publie une base mondiale de panaches sur Earth Engine, ainsi qu’une application de visualisation interactive. Le modèle entraîné et les panaches synthétiques sont disponibles sur Kaggle. Une bibliothèque d’inférence est également annoncée sur GitHub. L’étude complète est publiée par la PNAS. Google indique que la prochaine génération de spectromètres imageurs de la NASA doit augmenter la couverture d’un facteur compris entre 30 et 50. MAPL-EMIT fournit ainsi une base automatisée pour analyser ce volume accru de données.