Surveillance de la déforestation à l'aide de la télédétection et des technologies de données géospatiales

La disparition des forêts se produit rarement à la vue de tous. Elle se produit dans des régions éloignées, par parcelles fragmentées, souvent trop rapidement pour que la surveillance traditionnelle puisse suivre. C'est là que la télédétection intervient. Grâce aux satellites, aux drones et aux analyses basées sur l'IA, les organisations peuvent détecter les changements d'utilisation des terres à grande échelle, signaler les zones à haut risque et retracer les régions d'approvisionnement, même dans des zones autrement inaccessibles. Alors que la pression augmente pour respecter les nouvelles réglementations sur l'interdiction de la déforestation, des données géospatiales fiables ne sont pas seulement utiles, elles sont nécessaires.

La télédétection au service de la surveillance des forêts

La télédétection nous permet de suivre ce qui se passe dans les forêts sans nous y rendre physiquement - ce qui, pour les régions étendues ou difficiles d'accès, est la seule option réaliste. Les satellites, les drones et les capteurs aériens capturent des images actualisées, parfois quotidiennement, et ces données sont traitées pour révéler ce qui a changé : la perte d'arbres, la conversion des terres, l'expansion des routes, voire les signes d'exploitation forestière illégale. Selon la technologie utilisée, la lumière visible, le radar ou l'infrarouge sont utilisés pour traverser la couverture nuageuse et le couvert végétal dense. Des outils tels que le radar à synthèse d'ouverture (SAR) peuvent détecter des changements subtils dans le terrain et la biomasse, tandis que le lidar établit des profils 3D de la hauteur et de la structure des arbres. Combinées à l'IA, ces informations deviennent encore plus utiles et permettent de signaler les zones à risque ou de confirmer qu'une région d'approvisionnement est toujours exempte de déforestation.

Ce qui rend cette approche pratique, c'est son échelle et sa reproductibilité. Il n'est pas possible de surveiller l'ensemble d'une chaîne d'approvisionnement en se contentant de visites sur le terrain. Mais grâce à des images cohérentes et géoréférencées et à des données structurées, les entreprises peuvent créer des pistes d'audit, étayer leurs déclarations de diligence raisonnable et réagir rapidement en cas de changements dans l'utilisation des terres. Dans le cadre de réglementations telles que le règlement de l'UE sur la déforestation (EUDR), cela n'est plus seulement utile, cela fait partie de ce qui est attendu.

Le rôle du règlement de l'UE sur la déforestation (EUDR)

Notre équipe aide les entreprises à passer de la prise de conscience à la mise en conformité avec le règlement de l'UE sur la déforestation. Il ne s'agit pas d'un simple coup de pouce politique, mais d'un changement fondamental dans la manière dont les entreprises s'approvisionnent, tracent et vérifient les produits liés aux matières premières à risque pour les forêts. Dans le cadre de EUDRLes entreprises doivent être en mesure de prouver que leurs chaînes d'approvisionnement sont exemptes de déforestation, avec des preuves pouvant résister à une inspection. Cela signifie qu'il n'y a pas de suppositions, pas d'engagements vagues, mais des données claires et une traçabilité de l'utilisation des terres.

Si votre entreprise travaille avec du soja, de l'huile de palme, du bétail, du cacao, du café, du caoutchouc ou du bois (ou des produits fabriqués à partir de ces matières), vous devez respecter une nouvelle norme de diligence raisonnable. Et ce n'est pas facultatif. Voici à quoi cela ressemble dans la pratique :

• Vous avez besoin de données géolocalisées pour chaque parcelle de votre chaîne d'approvisionnement
• Vous devez présenter des déclarations de diligence raisonnable avant de mettre des produits sur le marché de l'UE
• Vous devez évaluer les risques et chaque région d'approvisionnement.
• Vous devez également conserver les preuves - images satellites, rapports et autres documents - pendant cinq ans.

Notre rôle est de vous aider à structurer tout cela. Nous aidons les entreprises à mettre en place des flux de travail de traçabilité, à examiner les données satellitaires et de télédétection et à préparer une documentation défendable pour les audits ou les inspections. Si vous ne savez pas par où commencer ou comment appliquer ces règles à vos opérations spécifiques, n'hésitez pas à nous contacter - nous serons ravis de discuter des prochaines étapes. Vous pouvez toujours nous contacter directement à l'adresse suivante info@eudr.com.

Technologies et outils de télédétection : Ce qui est réellement utilisé

On parle beaucoup de "télédétection", mais qu'est-ce que cela implique réellement lorsque vous essayez de surveiller la déforestation d'une manière qui soutienne la conformité réglementaire ? Il s'agit d'une bonne combinaison de sources d'imagerie, de capteurs, d'outils de traitement des données et, parfois, d'apprentissage automatique. Voici un aperçu de ce qui est utilisé dans les flux de travail de surveillance réels, et pas seulement en théorie.

Fournisseurs d'imagerie satellitaire

Ces plateformes fournissent les images brutes utilisées pour détecter les changements d'affectation des sols. Certaines offrent une couverture quotidienne, d'autres se spécialisent dans la détection des changements à long terme.

• Planet Labs : Connu pour ses images à haute fréquence, il est utile pour la surveillance des forêts en temps quasi réel et le suivi du carbone.
• Maxar : Offre des images à très haute résolution et une fonction de détection des changements appelée Persistent Change Monitoring (PCM).
• NICFI (via Planet) : Accès gratuit à des mosaïques de déforestation pour les principales régions tropicales
• Sentinel et Landsat : Des ensembles de données publiques de longue date utilisés pour les comparaisons de base et l'analyse des tendances

Types et capacités des capteurs

Chaque capteur perçoit le paysage différemment. Leur combinaison permet de créer une image plus précise.

• Capteurs optiques : Capture la lumière visible et proche de l'infrarouge ; utile pour évaluer la santé de la végétation et le couvert végétal.
• Radar à synthèse d'ouverture (SAR) : Pénètre les nuages et la végétation ; fiable dans les régions nuageuses ou pluvieuses
• Lidar : Utilisation de lasers pour créer des cartes en 3D de la hauteur et de la structure des forêts
• Capteurs thermiques : Détecter les variations de température ; moins courant mais utile dans des conditions environnementales spécifiques

Outils de traitement et d'analyse

Une fois les images reçues, elles doivent être compilées, analysées et interprétées. C'est là que le gros du travail se fait.

• Moteur Google Earth : Traitement en nuage de grands ensembles de données géospatiales
• QGIS : Plate-forme SIG à code source ouvert souvent utilisée pour examiner les résultats et exporter des visuels
• Tellurique : Un outil basé sur Python qui simplifie le pavage, la manipulation de geojson et l'intégration avec des classificateurs.
• Modèles ML personnalisés : Comme les classificateurs ResNet50 formés à l'étiquetage de l'utilisation des terres (par exemple, forêt, agriculture, routes)

Modèles d'IA et d'apprentissage automatique

Lorsque l'examen humain n'est pas extensible, des classificateurs entraînés peuvent détecter des modèles et signaler automatiquement les changements suspects. Un exemple est l'approche adoptée par Digital Sense, qui a utilisé des données ouvertes et un classificateur basé sur ResNet pour étiqueter les terres en tant que forêt, agriculture ou habitation, et suivre les changements au fil du temps - même en mettant en évidence les faux positifs causés par les ombres des nuages ou la sursaturation de l'image.

Des plateformes pour surveiller la déforestation aujourd'hui

Lorsqu'il s'agit de vérifier un approvisionnement sans déforestation ou de créer une piste de conformité vérifiable, les outils que vous utilisez sont importants. Voici quelques-unes des plateformes qui jouent actuellement un rôle dans la manière dont les organisations détectent la perte de forêts, retracent les changements d'utilisation des terres et soutiennent la diligence raisonnable alignée sur l'EUDR. Chacune apporte quelque chose de différent - des mises à jour quotidiennes par satellite à la classification des terres assistée par l'IA.

1. Planet Labs

Planet exploite l'une des plus grandes constellations de satellites commerciaux, capturant quotidiennement des images à des résolutions qui permettent de surveiller la couverture forestière presque en temps réel. Sa solution de surveillance du carbone forestier ajoute des couches telles que la hauteur de la canopée et le carbone aérien, qui peuvent être utiles pour valider les revendications dans les projets de crédit carbone. Pour les entreprises qui ont besoin de mises à jour récurrentes sur des zones d'approvisionnement spécifiques, les outils de Planet sont tout à fait adaptés - mais ils fonctionnent généralement mieux lorsqu'ils sont associés à des flux de travail SIG internes ou à un support analytique externe.

2. Digital Sense (ML personnalisé pour la surveillance des forêts)

Digital Sense propose une approche légèrement différente en développant des classificateurs personnalisés formés à partir de données satellitaires ouvertes. En utilisant des plateformes telles que les mosaïques NICFI de Planet, ils ont construit des pipelines d'apprentissage automatique qui étiquettent l'occupation des sols (forêt, agriculture, habitation, etc.) et détectent les changements dans le temps. Leur processus met en évidence les points forts et les limites de l'utilisation de l'IA, notamment la manière de repérer les faux positifs et d'affiner les modèles pour réduire les erreurs. Il s'agit d'un processus plus technique, mais idéal pour les équipes qui travaillent sur le contrôle de la conformité avec une grande précision.

3. Swift Geospatial

Swift Geospatial offre un service plus personnalisé aux clients qui ont besoin d'une surveillance des forêts intégrée au SIG. Ils combinent l'imagerie satellitaire et l'analyse environnementale pour détecter l'abattage illégal, suivre la perte de végétation et évaluer les projets de restauration. Ses outils sont souvent utilisés par les agences gouvernementales et les groupes de protection de la nature, mais ils sont de plus en plus utilisés dans le cadre des travaux de mise en conformité de la chaîne d'approvisionnement. Swift est une bonne option si vous avez besoin de rapports personnalisés et que vous ne disposez pas des ressources internes nécessaires pour gérer vous-même le pipeline de données.

4. Maxar Technologies

Maxar se concentre sur l'imagerie satellitaire à très haute résolution et propose une offre spécifique appelée Persistent Change Monitoring (PCM), qui permet de suivre les changements progressifs ou permanents de l'utilisation des sols. Le PCM permet d'isoler les activités de déforestation en éliminant les bruits saisonniers ou météorologiques. Il s'agit d'un outil précieux pour les évaluations d'approvisionnement à long terme, en particulier lorsqu'il s'agit d'établir une référence visuelle ou de démontrer que la couverture forestière n'a pas changé au fil du temps.

5. Observatoire mondial des forêts (GFW)

GFW est l'une des plateformes ouvertes les plus utilisées pour la surveillance des forêts. Elle regroupe plusieurs ensembles de données - notamment les alertes GLAD, les mises à jour radar RADD et les données sur la perte de couvert végétal - et les présente sous la forme de cartes et de tableaux de bord intuitifs. Le GFW n'a pas été conçu spécifiquement pour l'EUDR, mais de nombreuses équipes l'utilisent comme outil de sélection des risques ou pour examiner l'évolution historique des forêts dans des régions spécifiques. C'est également un outil utile pour repérer les premiers signes d'exploitation forestière illégale ou de conversion des terres.

Pourquoi les données ouvertes et la collaboration sont essentielles

Aucune entreprise, plateforme ou gouvernement ne peut surveiller seul la déforestation mondiale - l'échelle est tout simplement trop grande. Ce qui permet de réaliser de réels progrès, c'est le libre accès aux données satellitaires et l'infrastructure partagée qui permet à tous, des équipes de conformité aux ONG, de travailler à partir de la même source de vérité. Des programmes comme le NICFI, qui fournit gratuitement des images pour les régions forestières tropicales, jouent un rôle essentiel à cet égard. Il en va de même pour des plateformes telles que Global Forest Watch, qui transforment des données brutes en informations exploitables sans murs payants ni écosystèmes verrouillés.

Cependant, les données ouvertes ne fonctionnent que lorsqu'elles sont associées à la collaboration - entre les fournisseurs, les acheteurs, les régulateurs et les prestataires de services. Que vous construisiez un système de surveillance à partir de zéro ou que vous essayiez d'intégrer de nouvelles exigences de conformité dans votre configuration existante, la capacité d'aligner les outils, de partager les formats et de s'appuyer sur des normes communes est ce qui rend la surveillance de la déforestation évolutive, et pas seulement possible.

Les lacunes de la télédétection

La télédétection a transformé la façon dont nous surveillons l'évolution des forêts, mais elle n'est pas sans faille. Si vous l'utilisez pour soutenir la conformité, en particulier dans le cadre de l'EUDR, vous devez comprendre où sont les lacunes et comment les contourner. Voici quelques-unes des principales limites auxquelles se heurtent les équipes :

• Couverture nuageuse et bruit atmosphérique : L'imagerie satellitaire optique peut être bloquée ou déformée par les nuages, la brume ou la fumée. Il est donc difficile d'assurer une surveillance cohérente dans les régions tropicales, à moins d'utiliser des capteurs basés sur des radars comme le SAR.
• Faux positifs dus à des ombres ou à des problèmes de qualité d'image : Un mauvais éclairage, une sursaturation ou des changements dans la végétation saisonnière peuvent perturber les classificateurs. Certaines zones signalées comme déboisées peuvent être simplement ombragées, inondées ou récemment replantées.
• Absence de validation de la vérité sur le terrain : La plupart des modèles s'appuient sur des schémas visuels et non sur des données de terrain. Sans vérifications sur le terrain, il est difficile de confirmer ce qui se passe réellement dans un endroit spécifique.
• Incohérence des données d'une source à l'autre : La résolution, l'équilibre des couleurs et la disponibilité des bandes varient d'un fournisseur à l'autre. Il est donc plus difficile d'établir une chronologie claire ou de former des modèles d'apprentissage automatique de manière cohérente.
• Couverture limitée dans les zones non tropicales : Un grand nombre de données forestières ouvertes se concentrent sur les régions tropicales. Si vos sources s'étendent aux forêts boréales ou tempérées, vos options de suivi peuvent être plus limitées - ou entièrement privées.

Comprendre ces faiblesses ne rend pas la technologie moins utile, mais rend son utilisation plus réaliste. L'essentiel est de savoir où vos données tiennent la route et où vous pourriez avoir besoin de les compléter par d'autres outils ou méthodes de validation.

Conclusion

La télédétection n'est pas simplement une autre couche de données - elle est devenue un outil fondamental pour surveiller les changements d'utilisation des terres en temps réel et à grande échelle. Que vous répondiez aux exigences de l'EUDR ou que vous construisiez votre propre système de traçabilité, le fait de disposer d'une imagerie géoréférencée en temps voulu change la donne. 

Vous n'êtes plus obligé de vous fier à des rapports fragmentés ou à des hypothèses dépassées. Au lieu de cela, vous pouvez voir l'impact - ou le risque - au moment où il se produit. Mais la technologie seule n'est pas la solution. Il faut encore de la structure, du jugement et de la coordination entre les équipes pour rendre ces données utiles. C'est là que la conformité rencontre la stratégie du monde réel. Et si vous avez besoin d'aide pour réunir ces éléments, nous sommes là pour vous aider.

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