MultiEarth 2023 : Suivi de la forêt amazonienne
Un atelier axé sur la protection de l'Amazonie grâce à des techniques basées sur les données.
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Table des matières
MultiEarth 2023 est un atelier qui vise à rassembler des gens qui étudient la Terre et les sciences environnementales, ainsi que ceux qui bossent avec des données de différentes sources, pour améliorer la façon dont on surveille la santé de notre planète. Cette année, on se concentre sur la forêt amazonienne, une partie essentielle de notre écosystème, qui fait face à des menaces sérieuses comme la déforestation, les incendies de forêt et le changement climatique. L’atelier encourage de nouvelles idées et techniques pour mieux analyser les informations qu’on récolte sur l’environnement.
L'Importance de la Forêt Amazonienne
La forêt amazonienne est l'un des endroits les plus diversifiés sur Terre. Elle abrite d'innombrables espèces de plantes et d'animaux et s'étend sur plus de 5,5 millions de kilomètres carrés. Cette forêt joue un rôle clé dans le maintien du climat de la planète en absorbant de grandes quantités de dioxyde de carbone. Cependant, elle est sous une menace énorme. Le Fonds mondial pour la nature estime que si les taux actuels de déforestation continuent, on pourrait perdre environ 40 % de l'Amazonie d'ici 2050. Si cette tendance se poursuit, l'Amazonie pourrait ne plus exister dans quelques générations, ce qui aurait des conséquences graves pour tous les êtres vivants.
Surveiller les Changements Environnementaux
L'atelier MultiEarth se concentre sur l'utilisation des données de télédétection, c'est-à-dire des données collectées par des satellites ou des avions, pour surveiller les changements dans l'environnement. Cette collecte de données offre une perspective unique et nous permet de voir de grandes zones et de suivre les changements dans le temps, ce qui peut être difficile à faire depuis le sol. L'utilisation de différents types de capteurs, y compris des capteurs optiques et le radar à synthèse d'ouverture (SAR), nous aide à rassembler des informations importantes sur la forêt. Le SAR peut capturer des images même par mauvais temps, ce qui en fait un outil vital pour surveiller l'Amazonie.
Défis de l'Atelier
MultiEarth 2023 introduit plusieurs domaines spécifiques sur lesquels les participants peuvent se concentrer :
Défi de Détection des Incendies
Le défi de détection des incendies vise à trouver automatiquement des modèles d'activité des incendies de forêt en Amazonie. Les participants vont analyser des données de différentes sources pour suivre la fréquence et la gravité des incendies. Ces infos sont essentielles pour identifier les zones à risque d'incendie et comprendre comment les changements climatiques les affectent.
Défi d'Estimation de la Déforestation
Le but du défi d'estimation de la déforestation est d’identifier les zones où la déforestation a eu lieu. Les effets des incendies de forêt peuvent durer et impacter l'environnement longtemps après que les flammes se soient éteintes. En estimant où se produit la déforestation, les chercheurs peuvent aider à cibler les zones nécessitant une attention urgente et évaluer le succès des efforts de conservation.
Défi de Prédiction des Tendances Environnementales
Dans ce défi, les participants utilisent des images historiques pour prédire à quoi la forêt amazonienne ressemblera à l'avenir. Cela inclut les prévisions de changements basées sur des images optiques et SAR. Comprendre ces tendances peut aider les scientifiques et les décideurs à prendre de meilleures décisions concernant la conservation et la gestion de l'environnement.
Défi de Traduction d'Images SAR vers EO
Ce défi se concentre sur la conversion d'images SAR en images optiques plus faciles à interpréter. À cause de la couverture nuageuse intense en Amazonie, les capteurs optiques ont souvent du mal à capturer des images claires. Le SAR peut aider dans ces situations en fournissant des données cohérentes. Les participants travailleront à créer des méthodes pour traduire les images SAR en formats visuels qui montrent la même zone de manière plus vivante.
Jeux de Données pour les Défis
Pour soutenir ces défis, un jeu de données spécial a été créé. Ce jeu de données consiste en diverses images de télédétection provenant de différents satellites, comprenant :
- Sentinel-1 : Utilise le SAR pour capturer des données peu importe les conditions météorologiques et de lumière.
- Sentinel-2 : Capture des images optiques, idéales pour voir la couleur et la structure de la forêt.
- Landsat 5 et 8 : Des satellites plus anciens qui ont également contribué avec des données précieuses au fil des ans.
Au total, le jeu de données inclut une mine d'informations qui couvre plusieurs années, permettant aux participants d'étudier les changements au fil du temps. Ces données sont accompagnées d'étiquettes indiquant les zones affectées par les incendies ou la déforestation, ce qui sera crucial pour l'analyse.
Comment Participer
Les participants aux défis MultiEarth 2023 devront suivre des directives spécifiques pour soumettre leur travail. Chaque défi a son propre ensemble de règles pour la soumission et l'évaluation des données. La performance sera mesurée selon plusieurs critères, comme l'exactitude dans l'identification des zones brûlées ou des zones de déforestation.
Les défis sont conçus pour favoriser la collaboration et l'innovation dans l'utilisation de ces jeux de données de télédétection. En travaillant ensemble, les participants peuvent générer de nouvelles perspectives sur la santé de la forêt amazonienne et contribuer à la préservation de cette ressource vitale.
Conclusion
MultiEarth 2023 met en avant l'importance d'utiliser des technologies avancées et des données pour surveiller les écosystèmes de notre planète, particulièrement dans des régions aussi cruciales que la forêt amazonienne. L'atelier invite des chercheurs, des scientifiques et des participants de divers domaines à se rassembler et partager des idées, des méthodes et des découvertes. Alors que les menaces à l'environnement continuent de croître, comprendre et protéger les écosystèmes devient de plus en plus crucial. En unissant nos forces, on peut travailler vers des solutions qui profitent non seulement à notre planète mais à tous les êtres vivants qui l'habitent.
En se concentrant sur des défis spécifiques comme la détection des incendies, l'estimation de la déforestation, la prédiction des tendances environnementales et la traduction d'images, MultiEarth 2023 vise à tirer parti de diverses données de télédétection pour faire face à des problèmes environnementaux pressants. Grâce à la collaboration et à l'innovation, les participants peuvent aider à garantir un avenir plus sain pour la forêt amazonienne et, par extension, pour notre planète.
Titre: MultiEarth 2023 -- Multimodal Learning for Earth and Environment Workshop and Challenge
Résumé: The Multimodal Learning for Earth and Environment Workshop (MultiEarth 2023) is the second annual CVPR workshop aimed at the monitoring and analysis of the health of Earth ecosystems by leveraging the vast amount of remote sensing data that is continuously being collected. The primary objective of this workshop is to bring together the Earth and environmental science communities as well as the multimodal representation learning communities to explore new ways of harnessing technological advancements in support of environmental monitoring. The MultiEarth Workshop also seeks to provide a common benchmark for processing multimodal remote sensing information by organizing public challenges focused on monitoring the Amazon rainforest. These challenges include estimating deforestation, detecting forest fires, translating synthetic aperture radar (SAR) images to the visible domain, and projecting environmental trends. This paper presents the challenge guidelines, datasets, and evaluation metrics. Our challenge website is available at https://sites.google.com/view/rainforest-challenge/multiearth-2023.
Auteurs: Miriam Cha, Gregory Angelides, Mark Hamilton, Andy Soszynski, Brandon Swenson, Nathaniel Maidel, Phillip Isola, Taylor Perron, Bill Freeman
Dernière mise à jour: 2023-06-07 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2306.04738
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.04738
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Liens de référence
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/dataset/sentinel_vv_image_alignment_train.json
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/dataset/sentinel_vh_image_alignment_train.json
- https://github.com/MCG-NKU/CVPR_Template
- https://sites.google.com/view/rainforest-challenge/multiearth-2023
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/sent1_train.nc
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/sent1_train.zip
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/sent2_b1-b4_train.nc
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/sent2_b5-b8_train.nc
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/sent2_b9-b12_train.nc
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/sent2_b1-b4_train.zip
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/sent2_b5-b8_train.zip
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/sent2_b9-b12_train.zip
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/landsat5_train.nc
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/landsat5_train.zip
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/landsat8_train.nc
- https://rainforestchallenge.blob.core.windows.net/multiearth2023-dataset-final/landsat8_train.zip
- https://github.com/MIT-AI-Accelerator/multiearth-challenge
- https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S1_GRD
- https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S2_SR
- https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/LANDSAT_LT05_C02_T1_L2
- https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/LANDSAT_LC08_C02_T1_L2
- https://earthengine.google.com/terms/
- https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/ESA_CCI_FireCCI_5_1