Google et la NASA repèrent 84 % des panaches de méthane

Google et la NASA JPL présentent MAPL-EMIT, un cadre d’apprentissage profond destiné à détecter les émissions de méthane depuis l’espace. Le modèle automatise la détection, la quantification des panaches et l’estimation de leurs sources. Les résultats sont publiés dans Proceedings of the National Academy of Sciences. MAPL-EMIT atteint un rappel de 84 % sur des panaches annotés par des experts. Il identifie aussi environ 50 % de panaches plausibles supplémentaires sur près de 1 100 acquisitions EMIT. Google accompagne cette annonce d’une base mondiale de panaches sur Earth Engine et de ressources pour reproduire les inférences.

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 d’origine humaine depuis le début de l’ère industrielle. Sa durée de vie atmosphérique relativement courte rend les réductions rapides particulièrement importantes, selon Google. Plus de 125 pays ont rejoint le Global Methane Pledge. Cet engagement vise une réduction de 30 % des émissions d’ici 2030. Les sources ponctuelles ciblées se trouvent notamment dans les infrastructures pétrolières et gazières, les installations agricoles et les décharges. Les émissions peuvent provenir d’une zone de quelques dizaines de mètres.

MAPL-EMIT exploite les données EMIT

L’instrument EMIT équipe la Station spatiale internationale et dépend de la NASA. Initialement conçu pour cartographier les minéraux des régions arides, il enregistre des centaines de bandes lumineuses par pixel. Cette résolution spectrale permet d’identifier la signature chimique du méthane. EMIT couvre une largeur de 80 kilomètres, avec une résolution spatiale de 60 mètres et un échantillonnage spectral de 7,4 nanomètres. TROPOMI couvre environ 2 600 kilomètres, mais sa résolution spatiale atteint environ 5,5 kilomètres sur 3,5 kilomètres. MAPL-EMIT vise donc une analyse à l’échelle des installations. Le modèle traite simultanément le spectre complet et le contexte spatial des scènes observées.

Le modèle Swin-S repose sur une architecture de transformateur visuel. Il distingue un panache dispersé par le vent d’une surface présentant une signature spectrale similaire. MAPL-EMIT réalise trois tâches en parallèle. Il quantifie le méthane présent dans chaque pixel, délimite la forme exacte des panaches et localise les sources d’émission. Cette approche permet aussi d’analyser plusieurs panaches qui se chevauchent dans des zones industrielles denses. Pour l’entraînement, Google et ses collaborateurs ont créé 3,6 millions de panaches synthétiques. Ces simulations physiques ont été injectées dans de véritables scènes hyperspectrales EMIT. Des modèles de bouffées lagrangiennes ont reproduit différentes dispersions atmosphériques et intensités d’émission.

Google publie les outils de détection

Les essais sur le terrain montrent que MAPL-EMIT détecte des émissions plus faibles que les méthodes actuelles fondées sur des filtres adaptés. Le modèle a cartographié des panaches dans 24 des 25 plus grandes décharges émettrices au monde. Les résultats peuvent toutefois contenir des faux positifs, notamment dans des terrains complexes. Chaque panache reçoit donc des scores de confiance fondés sur l’ajustement spectral, le nombre de détections et plusieurs autres propriétés. Les utilisateurs peuvent ainsi arbitrer entre la capture de panaches réels et le risque de faux positifs. Google attribue également à chaque panache un niveau de confiance inférieur ou supérieur pour faciliter l’exploitation des données.