Spatial : CLS mêle satellites et IA pour une cartographie inédite des milieux naturels en Occitanie
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CLS va cartographier les habitats naturels sur les 72 000 km² de la région Occitanie.
Rémi Benoit
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CLS va cartographier les habitats naturels sur les 72 000 km² de la région Occitanie.
Rémi Benoit
Interdiction de remplir sa piscine, de laver son véhicule ou de nettoyer à grande eau sa terrasse… Depuis plus de trois ans une trentaine de communes des Pyrénées-Orientales sont placées au niveau de crise pour les restrictions d’eau. L’été dernier, ce sont plus de 16 000 hectares partis en fumée dans un impressionnant incendie ravageant l’Aude.
Sécheresses, incendies, urbanisation à grande échelle… Les milieux naturels sont sérieusement malmenés sous l’effet du changement climatique et de l’intensification des activités humaines. Les changements sont si brutaux qu’ils sont parfois difficiles à suivre pour les responsables politiques. Sans compter les nouvelles réglementations comme le ZAN (Zéro artificialisation nette) qui impose de ralentir et compenser l’artificialisation des sols en France.
« La composante environnementale est désormais une composante forte de l’action politique. La sobriété foncière demande beaucoup de vigilance et de compensation sur les aménagements urbains. Toutes ces exigences nécessitent d’avoir une vision globale des habitats naturels », met en avant Karim Mehah, responsable du pôle services de CLS.
La filiale toulousaine du Cnes, spécialiste des services satellitaires pour le suivi des bateaux de pêche et des animaux, annonce ce lundi la création d’une cartographie inédite de l’ensemble des habitats naturels (sommets pyrénéens plaines agricoles, des forêts méditerranéennes, lagunes côtières mais aussi biodiversité en zone urbaine) sur les 72 000 km² de la région Occitanie (la deuxième plus vaste de France métropolitaine).
Étalé sur trois ans, le programme va mobiliser à la fois les images satellitaires et des relevés de terrain par 30 botanistes.
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CLS compte s’appuyer sur l’intelligence artificielle pour analyser les informations recueillies depuis le sol. Les algorithmes pourront ensuite automatiquement distinguer et classer plusieurs centaines de types de milieux naturels. Le projet repose sur une approche d’intelligence artificielle frugale, qui limite la consommation d’énergie nécessaire aux calculs.
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