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Cherchez-vous le signal de déforestation le plus rapide ? Passez aux alertes intégrées de GFW
Primary forest removal in Kalimantan Barat, Indonesia. Image © 2022 Planet Labs Inc. Accessed through GFW.
Global Forest Watch (GFW) fournit aux utilisateurs les données forestières les plus précises le plus rapidement possible. Dans cette optique, nous n’avons cessé de développer le nombre d’alertes de déforestation en temps quasi réel disponible sur la plateforme GFW. En 2022, nous avons présenté la couche « alertes intégrées de déforestation » qui combine la puissance des alertes de déforestation GLAD-L, GLAD-S2 et RADD pour fournir une vue plus rapide et plus sûre des perturbations forestières que tout système individuel. Suite aux commentaires des utilisateurs, cette mise à jour simplifie les flux de travail et exploite le meilleur de chaque type d’alerte pour prendre en charge une variété d’objectifs de suivi.
Quels systèmes d’alerte sont intégrés ?
GFW propose à l’heure actuelle trois systèmes spécifiques d’alerte à la déforestation. GLAD-L est le produit d’alerte le plus ancien de GFW. Il est issu du laboratoire Global Land Analysis and Discovery (GLAD) de l’Université du Maryland (UMD) et utilise des images des satellites Landsat de la NASA. L’UMD a introduit les alertes GLAD-S2 de plus haute résolution en mai 2021. Celles-ci utilisent une méthodologie similaire à celle de GLAD-L, mais proviennent des satellites Sentinel-2 de l’Agence spatiale européenne. Enfin, les alertes Radar for Detecting Deforestation (RADD), produites par l’université de Wageningen, utilisent les données radar de Sentinel-1. Ces alertes ont la capacité supplémentaire de détecter les changements forestiers à travers la couverture nuageuse qui bloque souvent la vue des autres satellites.
Qu’offre la couche d’alertes intégrées ?
Ces trois systèmes nous alertent des changements forestiers qui se produisent dans des régions distinctes du monde, utilisent des images satellites de différentes résolutions spatiales et sont mis à jour à des fréquences variables. L’option intégrée permet aux utilisateurs d’obtenir des statistiques sommaires significatives qui intègrent chacun des trois systèmes d’alerte. Pour ce faire, la couche indique où plusieurs systèmes ont signalé une alerte à un endroit donné et l’affiche selon des niveaux de confiance :
Cette nouvelle couche s’accompagne d’un changement important : nous rendons désormais compte de la zone touchée par les alertes, et non plus du nombre de pixels d’alerte. Étant donné que l’alerte intégrée combine des systèmes dont les résolutions spatiales varient, il est nécessaire de signaler les zones plutôt que le nombre de pixels d’alerte. Toutefois, il faut savoir que les alertes sont conçues pour identifier rapidement les perturbations forestières plutôt que pour délimiter précisément les disparitions de forêts. Par conséquent, les zones présentées sur GFW peuvent sous-estimer ou surestimer la superficie réelle des pertes de forêts.
Combiner les alertes présente plusieurs avantages :
1. Les utilisateurs disposeront toujours des informations les plus récentes
En combinant les trois systèmes d’alerte en une seule couche, nous exploitons les différents calendriers des satellites pour augmenter les chances d’obtenir une vue non obstruée de la forêt et de détecter les changements plus rapidement. Une étude sur les alertes a mis en évidence que l’intégration des systèmes d’alerte permet une détection plus rapide des nouvelles perturbations, parfois de plusieurs jours, voire de plusieurs mois. Par exemple, les utilisateurs qui consultent les alertes intégrées dans le bassin amazonien depuis 2021 auraient été avertis de la disparition de la forêt en moyenne neuf jours plus tôt qu’en se référant à un seul système. Cette amélioration de la rapidité varie selon les régions et les saisons, car les systèmes d’alerte se complètent en apportant leurs propres atouts. Par exemple, dans les zones constamment couvertes de nuages, le système d’alerte par radar présente un avantage en matière de détection de la perte de forêts à travers les nuages. Cependant, le temps de revisite plus élevé des systèmes d’alerte optiques permet de détecter les perturbations plus fréquemment, tous les cinq à huit jours, particulièrement dans les zones où la saison sèche est régulière, alors que le système radar peut prendre jusqu’à 12 jours pour détecter un changement.
2. Le chevauchement de plusieurs systèmes augmente le niveau de confiance afin de hiérarchiser les alertes
Les niveaux de confiance aident les observateurs forestiers à hiérarchiser les alertes à suivre, car les données dérivées des satellites sont sujettes à des erreurs, y compris des fausses alertes. Si deux systèmes d’alerte ou plus détectent un changement au même endroit, nous sommes davantage convaincus (« plus grande confiance ») que ces alertes indiquent une perturbation réelle. Pour les systèmes individuels, il y a un délai avant qu’une première détection puisse être vérifiée par des passages supplémentaires de satellites et ainsi atteindre un « niveau de confiance élevé ». Par contre, la couche intégrée affiche les endroits où plusieurs systèmes se chevauchent, ce qui permet dans certains cas d’accroître le niveau de confiance plus rapidement que si l’on attendait que les systèmes individuels atteignent un niveau de confiance élevé grâce à des images satellites supplémentaires, ce qui peut prendre des semaines ou des mois. Les faux positifs sont effectivement éliminés dans la classe de confiance la plus élevée, car il est rare que deux systèmes commettent la même erreur puisqu’ils utilisent des flux de données et des algorithmes différents.
3. Les différents types de perte du couvert arboré sont capturés dans une variété de paysages
Les alertes intégrées peuvent combler les lacunes que l’utilisation d’un seul système pourrait présenter. Bien qu’il y ait de nombreux chevauchements entre les détections des différents systèmes d’alerte, il existe également des différences. L’une des plus grandes force des alertes RADD et GLAD-S2 à plus haute résolution est leur capacité à capturer les plus petits changements dans une forêt que le système GLAD-L à 30 mètres. Ces informations ont été essentielles pour la détection de petites brèches dans la canopée dues aux activités d’exploitation forestière.
Maintenant que de multiples systèmes d’alerte sont disponibles dans les tropiques, ils peuvent être utilisés de concert pour identifier rapidement les activités illégales et avec une confiance accrue. C’est donc un outil essentiel tant pour les forces de l’ordre que pour les populations autochtones et les communautés locales qui luttent contre la déforestation.
Quelle est la prochaine étape ?
Au fur et à mesure que de nouveaux systèmes d’alerte deviennent disponibles, leur intégration dans notre couche intégrée d’alertes est envisagée. Les alertes de perturbation de la surface terrestre récemment développées par l’UMD et la NASA ont peuvent fournir des alertes pour tous les types de forêts, comme les forêts claires sèches, ainsi qu’au-delà des tropiques, qui constituent tous deux des limites pour la version actuelle des alertes intégrées. Des informations sur les facteurs d’alerte sont également en cours de développement, ce qui aidera les utilisateurs à hiérarchiser les alertes. Restez à l’écoute des futures mises à jour de la couche d’alerte intégrée basées sur ces informations et des futurs progrès dans le domaine du suivi des forêts.
Adoptez les alertes intégrées
Avec trois systèmes d’alerte au choix, nous visons à simplifier le travail des utilisateurs dans l’identification des alertes prioritaires. La couche intégrée fournit plus d’informations sur les récents changements forestiers pour les utilisateurs souhaitant être avertis de la perte de forêts avec le plus haut niveau de confiance. Bien que nous considérions ces systèmes comme complémentaires, les utilisateurs peuvent néanmoins choisir de sélectionner des systèmes individuels pour les notifications d’alerte et l’analyse si ceux-ci répondent à leurs besoins.
Pour plus des détails sur la conception de la couche intégrée et sur la manière de l’utiliser, consultez le Centre d’aide.
Johannes Reiche est professeur associé à l’université de Wageningen et gère le système d’alerte RADD.
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