Alors que les températures mondiales atteignent des niveaux records, la pression pour réduire les émissions de gaz à effet de serre s’est intensifiée. Le méthane est particulièrement ciblé car son potentiel de réchauffement climatique à court terme est 80 fois supérieur à celui du dioxyde de carbone.
Cependant, la surveillance des émissions de méthane et la compilation de leurs quantités ont été difficiles en raison des compromis limités avec les méthodes de détection existantes.
Aujourd’hui, une équipe de recherche comprenant l’Université de Kyoto et Geolabe, aux États-Unis, a développé une méthode permettant de détecter automatiquement les émissions de méthane à l’échelle mondiale. Le travail est publié dans la revue Communications naturelles.
« Notre approche peut potentiellement fournir une détection de méthane à haute fréquence et haute résolution à partir de sources ponctuelles, ouvrant la voie à une méthode de quantification systématique », déclare l’auteur principal Bertrand Rouet-Leduc de l’Institut de recherche sur la prévention des catastrophes de KyotoU et de Geolabe.
Rouet-Leduc suggère en outre que leur méthode pourrait aider à prioriser et à valider automatiquement l’atténuation atmosphérique du méthane, qui représente actuellement environ un tiers du réchauffement climatique.
Les données satellitaires multispectrales sont devenues un outil viable de détection du méthane ces dernières années, permettant des mesures de routine des panaches de méthane à l’échelle mondiale tous les quelques jours. Cependant, un bruit important perturbe ces données sur le méthane et, jusqu’à présent, les détections se sont limitées à de très grandes émissions et ont nécessité une vérification humaine.
En revanche, l’équipe a formé une IA pour détecter automatiquement les fuites de méthane supérieures à 200 kg/h, représentant plus de 85 % des émissions de méthane dans les grands bassins pétroliers et gaziers bien étudiés.
« Avec les mesures par satellite, des compromis doivent être faits entre la couverture spatiale, la résolution spatiale et temporelle, ainsi que la résolution spectrale et la précision de détection associée. L’IA compense en partie ces compromis », explique la co-auteure Claudia Hulbert, également de Geolabe.
Les panaches de méthane sont invisibles et inodores, ils sont donc généralement détectés à l’aide d’équipements spécialisés tels que des caméras infrarouges. La difficulté de trouver ces fuites depuis l’espace va sans dire, un peu comme trouver une aiguille dans une botte de foin. Les fuites sont réparties dans le monde entier et la plupart des panaches de méthane sont relativement petits, ce qui les rend faciles à manquer dans les données satellite.
Le travail collaboratif du groupe représente une étape clé vers la surveillance précise et systématique des émissions de méthane, partout sur Terre, tous les quelques jours.
« L’automatisation est primordiale lors de l’analyse de vastes zones. Nous avons été surpris de constater que l’IA puisse automatiser le processus et surpasser considérablement l’œil humain dans la détection de petits panaches de méthane », explique Rouet-Leduc.
« Dans notre prochaine phase, nous prévoyons d’intégrer des satellites supplémentaires dans une étude mondiale des émissions de méthane. »
Plus d’information:
Bertrand Rouet-Leduc et al, Détection automatique des émissions de méthane en imagerie satellitaire multispectrale à l’aide d’un transformateur de vision, Communications naturelles (2024). DOI : 10.1038/s41467-024-47754-y