Des plateformes pour surveiller la d\u00e9forestation aujourd'hui<\/h2>\n\n\n\n Lorsqu'il s'agit de v\u00e9rifier un approvisionnement sans d\u00e9forestation ou de cr\u00e9er une piste de conformit\u00e9 v\u00e9rifiable, les outils que vous utilisez sont importants. Voici quelques-unes des plateformes qui jouent actuellement un r\u00f4le dans la mani\u00e8re dont les organisations d\u00e9tectent la perte de for\u00eats, retracent les changements d'utilisation des terres et soutiennent la diligence raisonnable align\u00e9e sur l'EUDR. Chacune apporte quelque chose de diff\u00e9rent - des mises \u00e0 jour quotidiennes par satellite \u00e0 la classification des terres assist\u00e9e par l'IA.<\/p>\n\n\n\n
1. Planet Labs<\/h3>\n\n\n\n Planet exploite l'une des plus grandes constellations de satellites commerciaux, capturant quotidiennement des images \u00e0 des r\u00e9solutions qui permettent de surveiller la couverture foresti\u00e8re presque en temps r\u00e9el. Sa solution de surveillance du carbone forestier ajoute des couches telles que la hauteur de la canop\u00e9e et le carbone a\u00e9rien, qui peuvent \u00eatre utiles pour valider les revendications dans les projets de cr\u00e9dit carbone. Pour les entreprises qui ont besoin de mises \u00e0 jour r\u00e9currentes sur des zones d'approvisionnement sp\u00e9cifiques, les outils de Planet sont tout \u00e0 fait adapt\u00e9s - mais ils fonctionnent g\u00e9n\u00e9ralement mieux lorsqu'ils sont associ\u00e9s \u00e0 des flux de travail SIG internes ou \u00e0 un support analytique externe.<\/p>\n\n\n\n
2. Digital Sense (ML personnalis\u00e9 pour la surveillance des for\u00eats)<\/h3>\n\n\n\n Digital Sense propose une approche l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rente en d\u00e9veloppant des classificateurs personnalis\u00e9s form\u00e9s \u00e0 partir de donn\u00e9es satellitaires ouvertes. En utilisant des plateformes telles que les mosa\u00efques NICFI de Planet, ils ont construit des pipelines d'apprentissage automatique qui \u00e9tiquettent l'occupation des sols (for\u00eat, agriculture, habitation, etc.) et d\u00e9tectent les changements dans le temps. Leur processus met en \u00e9vidence les points forts et les limites de l'utilisation de l'IA, notamment la mani\u00e8re de rep\u00e9rer les faux positifs et d'affiner les mod\u00e8les pour r\u00e9duire les erreurs. Il s'agit d'un processus plus technique, mais id\u00e9al pour les \u00e9quipes qui travaillent sur le contr\u00f4le de la conformit\u00e9 avec une grande pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n
3. Swift Geospatial<\/h3>\n\n\n\n Swift Geospatial offre un service plus personnalis\u00e9 aux clients qui ont besoin d'une surveillance des for\u00eats int\u00e9gr\u00e9e au SIG. Ils combinent l'imagerie satellitaire et l'analyse environnementale pour d\u00e9tecter l'abattage ill\u00e9gal, suivre la perte de v\u00e9g\u00e9tation et \u00e9valuer les projets de restauration. Ses outils sont souvent utilis\u00e9s par les agences gouvernementales et les groupes de protection de la nature, mais ils sont de plus en plus utilis\u00e9s dans le cadre des travaux de mise en conformit\u00e9 de la cha\u00eene d'approvisionnement. Swift est une bonne option si vous avez besoin de rapports personnalis\u00e9s et que vous ne disposez pas des ressources internes n\u00e9cessaires pour g\u00e9rer vous-m\u00eame le pipeline de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
4. Maxar Technologies<\/h3>\n\n\n\n Maxar se concentre sur l'imagerie satellitaire \u00e0 tr\u00e8s haute r\u00e9solution et propose une offre sp\u00e9cifique appel\u00e9e Persistent Change Monitoring (PCM), qui permet de suivre les changements progressifs ou permanents de l'utilisation des sols. Le PCM permet d'isoler les activit\u00e9s de d\u00e9forestation en \u00e9liminant les bruits saisonniers ou m\u00e9t\u00e9orologiques. Il s'agit d'un outil pr\u00e9cieux pour les \u00e9valuations d'approvisionnement \u00e0 long terme, en particulier lorsqu'il s'agit d'\u00e9tablir une r\u00e9f\u00e9rence visuelle ou de d\u00e9montrer que la couverture foresti\u00e8re n'a pas chang\u00e9 au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n
5. Observatoire mondial des for\u00eats (GFW)<\/h3>\n\n\n\n GFW est l'une des plateformes ouvertes les plus utilis\u00e9es pour la surveillance des for\u00eats. Elle regroupe plusieurs ensembles de donn\u00e9es - notamment les alertes GLAD, les mises \u00e0 jour radar RADD et les donn\u00e9es sur la perte de couvert v\u00e9g\u00e9tal - et les pr\u00e9sente sous la forme de cartes et de tableaux de bord intuitifs. Le GFW n'a pas \u00e9t\u00e9 con\u00e7u sp\u00e9cifiquement pour l'EUDR, mais de nombreuses \u00e9quipes l'utilisent comme outil de s\u00e9lection des risques ou pour examiner l'\u00e9volution historique des for\u00eats dans des r\u00e9gions sp\u00e9cifiques. C'est \u00e9galement un outil utile pour rep\u00e9rer les premiers signes d'exploitation foresti\u00e8re ill\u00e9gale ou de conversion des terres.<\/p>\n\n\n\n
Pourquoi les donn\u00e9es ouvertes et la collaboration sont essentielles<\/h2>\n\n\n\n Aucune entreprise, plateforme ou gouvernement ne peut surveiller seul la d\u00e9forestation mondiale - l'\u00e9chelle est tout simplement trop grande. Ce qui permet de r\u00e9aliser de r\u00e9els progr\u00e8s, c'est le libre acc\u00e8s aux donn\u00e9es satellitaires et l'infrastructure partag\u00e9e qui permet \u00e0 tous, des \u00e9quipes de conformit\u00e9 aux ONG, de travailler \u00e0 partir de la m\u00eame source de v\u00e9rit\u00e9. Des programmes comme le NICFI, qui fournit gratuitement des images pour les r\u00e9gions foresti\u00e8res tropicales, jouent un r\u00f4le essentiel \u00e0 cet \u00e9gard. Il en va de m\u00eame pour des plateformes telles que Global Forest Watch, qui transforment des donn\u00e9es brutes en informations exploitables sans murs payants ni \u00e9cosyst\u00e8mes verrouill\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
Cependant, les donn\u00e9es ouvertes ne fonctionnent que lorsqu'elles sont associ\u00e9es \u00e0 la collaboration - entre les fournisseurs, les acheteurs, les r\u00e9gulateurs et les prestataires de services. Que vous construisiez un syst\u00e8me de surveillance \u00e0 partir de z\u00e9ro ou que vous essayiez d'int\u00e9grer de nouvelles exigences de conformit\u00e9 dans votre configuration existante, la capacit\u00e9 d'aligner les outils, de partager les formats et de s'appuyer sur des normes communes est ce qui rend la surveillance de la d\u00e9forestation \u00e9volutive, et pas seulement possible.<\/p>\n\n\n\nLes lacunes de la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection<\/h2>\n\n\n\n La t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection a transform\u00e9 la fa\u00e7on dont nous surveillons l'\u00e9volution des for\u00eats, mais elle n'est pas sans faille. Si vous l'utilisez pour soutenir la conformit\u00e9, en particulier dans le cadre de l'EUDR, vous devez comprendre o\u00f9 sont les lacunes et comment les contourner. Voici quelques-unes des principales limites auxquelles se heurtent les \u00e9quipes :<\/p>\n\n\n\n
\nCouverture nuageuse et bruit atmosph\u00e9rique : <\/strong>L'imagerie satellitaire optique peut \u00eatre bloqu\u00e9e ou d\u00e9form\u00e9e par les nuages, la brume ou la fum\u00e9e. Il est donc difficile d'assurer une surveillance coh\u00e9rente dans les r\u00e9gions tropicales, \u00e0 moins d'utiliser des capteurs bas\u00e9s sur des radars comme le SAR.<\/li>\n\n\n\nFaux positifs dus \u00e0 des ombres ou \u00e0 des probl\u00e8mes de qualit\u00e9 d'image : <\/strong>Un mauvais \u00e9clairage, une sursaturation ou des changements dans la v\u00e9g\u00e9tation saisonni\u00e8re peuvent perturber les classificateurs. Certaines zones signal\u00e9es comme d\u00e9bois\u00e9es peuvent \u00eatre simplement ombrag\u00e9es, inond\u00e9es ou r\u00e9cemment replant\u00e9es.<\/li>\n\n\n\nAbsence de validation de la v\u00e9rit\u00e9 sur le terrain : <\/strong>La plupart des mod\u00e8les s'appuient sur des sch\u00e9mas visuels et non sur des donn\u00e9es de terrain. Sans v\u00e9rifications sur le terrain, il est difficile de confirmer ce qui se passe r\u00e9ellement dans un endroit sp\u00e9cifique.<\/li>\n\n\n\nIncoh\u00e9rence des donn\u00e9es d'une source \u00e0 l'autre : <\/strong>La r\u00e9solution, l'\u00e9quilibre des couleurs et la disponibilit\u00e9 des bandes varient d'un fournisseur \u00e0 l'autre. Il est donc plus difficile d'\u00e9tablir une chronologie claire ou de former des mod\u00e8les d'apprentissage automatique de mani\u00e8re coh\u00e9rente.<\/li>\n\n\n\nCouverture limit\u00e9e dans les zones non tropicales : <\/strong>Un grand nombre de donn\u00e9es foresti\u00e8res ouvertes se concentrent sur les r\u00e9gions tropicales. Si vos sources s'\u00e9tendent aux for\u00eats bor\u00e9ales ou temp\u00e9r\u00e9es, vos options de suivi peuvent \u00eatre plus limit\u00e9es - ou enti\u00e8rement priv\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nComprendre ces faiblesses ne rend pas la technologie moins utile, mais rend son utilisation plus r\u00e9aliste. L'essentiel est de savoir o\u00f9 vos donn\u00e9es tiennent la route et o\u00f9 vous pourriez avoir besoin de les compl\u00e9ter par d'autres outils ou m\u00e9thodes de validation.<\/p>\n\n\n\n
Conclusion<\/h2>\n\n\n\n La t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection n'est pas simplement une autre couche de donn\u00e9es - elle est devenue un outil fondamental pour surveiller les changements d'utilisation des terres en temps r\u00e9el et \u00e0 grande \u00e9chelle. Que vous r\u00e9pondiez aux exigences de l'EUDR ou que vous construisiez votre propre syst\u00e8me de tra\u00e7abilit\u00e9, le fait de disposer d'une imagerie g\u00e9or\u00e9f\u00e9renc\u00e9e en temps voulu change la donne. <\/p>\n\n\n\n
Vous n'\u00eates plus oblig\u00e9 de vous fier \u00e0 des rapports fragment\u00e9s ou \u00e0 des hypoth\u00e8ses d\u00e9pass\u00e9es. Au lieu de cela, vous pouvez voir l'impact - ou le risque - au moment o\u00f9 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 \u00e9quipes pour rendre ces donn\u00e9es utiles. C'est l\u00e0 que la conformit\u00e9 rencontre la strat\u00e9gie du monde r\u00e9el. Et si vous avez besoin d'aide pour r\u00e9unir ces \u00e9l\u00e9ments, nous sommes l\u00e0 pour vous aider.<\/p>\n\n\n\n
FAQ<\/h2>\n\n\n\n
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1. Quelle est la diff\u00e9rence entre l'imagerie optique et l'imagerie radar pour la surveillance de la d\u00e9forestation ?<\/h3>\n\n\n
Les capteurs optiques utilisent la lumi\u00e8re visible et proche de l'infrarouge. Ils sont donc parfaits pour \u00e9valuer la couverture v\u00e9g\u00e9tale, mais ils peuvent \u00eatre bloqu\u00e9s par les nuages. Le radar (comme le SAR) utilise des signaux micro-ondes qui traversent la couverture nuageuse et la v\u00e9g\u00e9tation, ce qui le rend plus fiable dans les r\u00e9gions nuageuses ou humides.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n
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2. Les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection peuvent-elles \u00eatre utilis\u00e9es directement dans une d\u00e9claration de diligence raisonnable de l'EUDR ?<\/h3>\n\n\n
Oui, \u00e0 condition que les donn\u00e9es soient g\u00e9or\u00e9f\u00e9renc\u00e9es et clairement li\u00e9es aux zones d'origine. L'imagerie satellitaire, les rapports de d\u00e9tection des changements et les cartes horodat\u00e9es peuvent tous servir de preuves de l'historique de l'utilisation des terres.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n
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3. Dois-je surveiller la d\u00e9forestation en temps r\u00e9el ?<\/h3>\n\n\n
Pas n\u00e9cessairement, mais une fr\u00e9quence r\u00e9guli\u00e8re - mensuelle ou trimestrielle, en fonction du niveau de risque - peut permettre de d\u00e9tecter rapidement les probl\u00e8mes. Certaines plateformes proposent des alertes en temps quasi r\u00e9el, ce qui est particuli\u00e8rement utile pour les zones de sourcing \u00e0 haut risque.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n
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4. Quelle est la pr\u00e9cision des classificateurs de d\u00e9forestation bas\u00e9s sur l'IA ?<\/h3>\n\n\n
Cela d\u00e9pend de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es d'apprentissage et de l'adaptation du mod\u00e8le aux conditions locales. Des faux positifs et des erreurs de classification peuvent se produire, en particulier lorsque la qualit\u00e9 de l'image est faible ou que les changements saisonniers imitent le d\u00e9frichement.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n
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5. Que se passe-t-il si les donn\u00e9es satellitaires indiquent une d\u00e9forestation possible, mais que nous avons confirm\u00e9 que ce n'\u00e9tait pas le cas ?<\/h3>\n\n\n
C'est l\u00e0 que la documentation et le contexte sont importants. Si vous pouvez fournir une validation de terrain ou expliquer les changements naturels (comme les inondations saisonni\u00e8res), vous pouvez traiter les alertes sans d\u00e9clencher de probl\u00e8mes de conformit\u00e9.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Forest loss rarely happens in plain sight. It unfolds across distant regions, in fragmented patches, often too fast for traditional oversight to keep up. That\u2019s where remote sensing steps in. With satellites, drones, and AI-driven analysis, organizations can detect land-use change at scale, flag high-risk zones, and trace sourcing regions – even in areas that […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":9683,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-9725","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/eudr.co\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9725","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/eudr.co\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/eudr.co\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/eudr.co\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/eudr.co\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9725"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/eudr.co\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9725\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9726,"href":"https:\/\/eudr.co\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9725\/revisions\/9726"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/eudr.co\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9683"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/eudr.co\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9725"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/eudr.co\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9725"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/eudr.co\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9725"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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