Étiquette : précision

Cartographie plus précise de la banquise // More accurate mapping of the sea ice

Un nouvel outil puissant, à base d’intelligence artificielle, est capable de prévoir les changements intervenus dans la banquise arctique jusqu’à un an à l’avance. Cela permettra aux entreprises de planifier des voies de navigation plus sures tout en protégeant l’un des endroits les plus fragiles de la planète.
Une équipe scientifique de l’Institut national des sciences et technologies d’Ulsan a créé un modèle d’IA qui indique la quantité de glace qui recouvrira des zones spécifiques de l’océan Arctique avec une précision remarquable : moins de 6 % d’erreur sur une année entière. C’est deux fois mieux que les anciennes méthodes de prévision.
Le secret réside dans un système informatique intelligent baptisé UNET qui s’appuie sur les modèles de glace passés et les données météorologiques, notamment la température de l’air, la température de l’eau, la lumière du soleil et le vent. Le principe est le même que pour une prévision météorologique, mais concerne de la glace au lieu de la pluie. En étudiant ces modèles au fil du temps, l’IA est capable de repérer des tendances que les chercheurs humains ont pu négliger.
La glace arctique devient de plus en plus difficile à prévoir avec la hausse des températures. Lors des principales fontes de cette glace en 2007 et 2012, la nouvelle IA a affiché la même précision avec seulement 7 % d’erreur, alors que les outils précédents ont connu un niveau d’erreur supérieur à 17 % pendant ces périodes critiques. Cela signifie que les navires peuvent désormais naviguer avec plus de sécurité, même dans des conditions imprévisibles.
L’équipe scientifique a fait une découverte intéressante : le soleil et le vent ont des effets significatifs sur les zones de glace les plus minces. Cette étude devrait résoudre les limites des modèles traditionnels basés sur la physique en explorant l’interaction complexe de divers facteurs environnementaux qui ont un impact sur les changements de la glace de mer arctique. En conséquence, ces résultats rendront la navigation dans l’Arctique plus sûre et plus intelligente tout en fournissant aux dirigeants de meilleures données pour protéger cette région sensible. Les entreprises peuvent désormais prévoir des itinéraires sans glace des mois à l’avance, réduisant ainsi la consommation de carburant et aidant les navires à éviter les zones dangereuses. Cela signifie que moins de navires seront bloqués, moins de carburant sera brûlé et on aura une meilleure protection de la faune arctique.

Cette technologie est prête à l’emploi ; elle offre aux scientifiques et aux compagnies de transport maritime une image plus claire de ce qui se passe dans cette partie du globe. Cela signifie des voyages plus sûrs, une meilleure planification et des choix plus intelligents pour protéger l’avenir de l’Arctique.
Source : Yahoo Actualités.

Photo: C. Grandpey

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A powerful new artificial intelligence tool can predict changes in Arctic sea ice up to a year ahead of time, helping companies plan safer shipping routes while protecting one of Earth’s most fragile places.

A scientific team at the Ulsan National Institute of Science and Technology has created an AI model that tells us how much ice will cover specific areas of the Arctic Ocean with remarkable accuracy (less than 6% error across an entire year). That’s twice as precise as older prediction methods.

The secret lies with a smart computer system called UNET that learns from past ice patterns and weather data, including air temperature, water temperature, sunlight, and wind. It is like a weather forecast but for ice coverage instead of rain. By studying these patterns over time, the AI can spot trends that human researchers might miss.

Arctic ice is getting harder to predict as temperatures rise. During major ice melts in 2007 and 2012, the new AI stayed steady with just 7% error. Previous tools struggled with errors over 17% during these critical periods. This means ships can now navigate more confidently, even during unpredictable conditions.

The team discovered something interesting: Sunshine and wind have outsize effects on thinner ice areas. This study is said to solve the limitations of traditional physics-based models by exploring the complex interplay of various environmental factors that impact changes in Arctic sea ice. As a result, these findings will make Arctic shipping safer and smarter while giving leaders better data to protect this sensitive region. Companies can now map out ice-free routes months ahead, reducing fuel waste and helping ships avoid dangerous areas. This means fewer ships getting stuck, less fuel burned, and better protection for Arctic wildlife.

This technology is ready to use, giving scientists and shipping companies a clearer picture of what’s happening at the top of our planet. This means safer travel, better planning, and more intelligent choices for protecting the Arctic’s future.

Source : Yahoo News.

Hawaï : Un LiDAR au HVO // Hawaii : A LiDAR at HVO

De nos jours, le LIDAR est un instrument précieux dans le domaine de la cartographie topographique. Acronyme de l’anglais LIght Detection And Ranging, autrement dit « détection et télémétrie par la lumière  », c’est une technologie de télédétection qui utilise des faisceaux laser pour mesurer des distances et des mouvements précis en temps réel.

Les données LiDAR permettent de générer un large éventail de supports, des cartes topographiques détaillées aux modèles 3D précis pour guider en toute sécurité un véhicule autonome dans un environnement en perpétuel mouvement. La technologie LiDAR est également utilisée pour évaluer les dangers et les catastrophes naturelles comme les coulées de lave, les glissements de terrain, les tsunamis et les inondations.

L’Observatoire des volcans d’Hawaï (HVO) dispose désormais de son propre système LiDAR, ce qui permettra aux scientifiques de disposer de données cartographiques plus fréquemment qu’auparavant.

Le LiDAR fonctionne en émettant plusieurs milliers d’impulsions laser par seconde, puis en enregistrant avec précision les temps de retour des ondes lumineuses une fois qu’elles ont été réfléchies par différentes surfaces dans l’espace tridimensionnel. Sur les volcans hawaïens,il s’agit le plus souvent de surfaces de coulées de lave. Les temps de retour permettent de calculer automatiquement les distances par rapport à ces surfaces, tout en fournissant leurs coordonnées X, Y et Z lorsque la position de l’instrument est connue avec précision. La compilation de toutes les mesures donne naissance à un « nuage de points » qui décrit la zone étudiée.
Les systèmes LiDAR sont complexes et donc coûteux. C’est la raison pour laquelle les études antérieures sur l’île d’Hawaï ne pouvaient être effectuées qu’en fonction de la disponibilité des fonds et des organismes possédant cet équipement. La situation a changé avec l’adoption de la loi de 2019 sur les crédits supplémentaires pour les secours en cas de catastrophe (Additional Supplemental Appropriations for Disaster Relief Act) par le Congrès américain, ce qui a fourni au HVO les fonds nécessaires pour acheter un système LiDAR. Le nouvel outil est un LiDAR aéroporté Riegl VUX-120 qui peut être monté sur un hélicoptère et permet de réaliser des relevés de zones plus étendues qu’un système terrestre traditionnel.
L’instrument est arrivé en pièces détachées en novembre 2022. Il a été monté et est devenu opérationnel grâce à la collaboration de l’Université d’Hawaï et de l’armée américaine. Les travaux de montage ont été achevés en août 2024.
Un technicien de l’armée américaine est venu au HVO en septembre pour montrer au personnel comment utiliser le VUX-120 et donner des conseils lors de sa première utilisation. Le LiDAR a effectué avec succès son premier vol le 5 septembre à bord d’un hélicoptère sous lequel il avait été monté. Il a été décidé de survoler la zone de l’éruption du 3 juin sur le rift sud-ouest du Kilauea. Ce premier vol a été un succès complet.
Les données ont été capturées avec une densité d’environ 60 points par mètre carré, ce qui a permis la réalisation d’un modèle topographique de haute précision de la zone de l’éruption du 3 juin. La qualité des données pourra être améliorée à l’avenir, ce qui est particulièrement important lorsqu’il s’agit d’évaluer les risques volcaniques.
Le HVO continue de s’appuyer sur des relevés photographiques pour établir une cartographie rapide de la topographie lors des éruptions, mais le VUX-120 fournira des ensembles de données plus précis lorsque le HVO disposera de suffisamment de temps pour effectuer les relevés. Cela n’a pas été possible lors de la récente et brève éruption dans la Middle East Rift Zone du Kīlauea.
Source : USGS / HVO.

Image du haut : un instantané du nuage de points du vol d’essai LiDAR du HVO du 5 septembre le long de la zone de rift sud-ouest du Kīlauea. Les points sont affichés en vraies couleurs grâce à une caméra intégrée au système LiDAR. La largeur de cette vue s’étend sur environ 440 mètres.
Image du bas : presque la même vue depuis un survol en hélicoptère du HVO le 6 février.

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Today, LIDAR is a valuable tool in the field of topographic mapping. Acronym for LIght Detection And Ranging, it is a remote sensing technology that uses laser beams to measure precise distances and movements in real time. LiDAR data can be used to generate a wide range of media, from detailed topographic maps to precise 3D models to safely guide an autonomous vehicle in a constantly moving environment. LiDAR technology is also used to assess hazards and natural disasters such as lava flows, landslides, tsunamis and floods.

The Hawaiian Volcano Observatory (HVO) now has a LiDAR system of its own to generate mapping products more frequently than ever before. The LiDAR operates by emitting many thousands of laser pulses per second, then recording the precise return times of the light waves after reflecting off different features in three-dimensional space. On Hawaiian volcanoes, these features are usually the surfaces of lava flows. The return times are used to automatically calculate distances to those features, providing their X, Y and Z coordinates when the instrument’s position is precisely known. Compiling all the individual measurements results in a “point cloud” depicting the surveyed area.

LiDAR systems are complex, and therefore expensive, so prior surveys on Hawaiʻi Island could only be conducted when permitted by the availability of funding and collaborators. That changed with passage of the Additional Supplemental Appropriations for Disaster Relief Act of 2019 by U.S. Congress, providing HVO with funds to purchase a LiDAR system. The new tool is a Riegl VUX-120 airborne LiDAR system which is mountable to a helicopter and enables surveys of more expansive areas than a terrestrial system.

The instrument arrived unoperational in November 2022. It was mounted and became operational thankds to the collaboration of the University of Hawaiʻi and the U.S. Army. The setup work was completed in August 2024.

A U.S. Army technician visited the Observatory in September to teach staff how to use the VUX-120 and assist during its first operation. The system successfully completed its first flight on September 5th aboard a helicopter to the belly os which the LiDAR had been mounted. It was decided to survey the vicinity of the June 3rd Kīlauea Southwest Rift Zone eruption. This first flight was a complete success.

Data were captured at a density of about 60 points per square meter, enabling the construction of a high-accuracy digital elevation model of the June 3rd eruption vicinity. Some lessons were learned to further improve data quality in the future, which is especially important when the resulting models might be used for assessments of volcanic hazards.

HVO continues to rely on photographic surveys for rapid-response mapping of topography during eruptions, but the VUX-120 will provide more definitive datasets when time allows for its slightly longer-duration surveys, which were not possible during the recent brief Kīlauea middle East Rift Zone eruption.

Source : USGS / HVO.

Satellites et prévision sismique // Satellites and seismic prediction

Les séismes font partie des phénomènes naturels les plus destructeurs, mais aussi des difficiles à prévoir. Il faut bien admettre que, pour le moment, nous ne sommes pas en mesure de dire quand ils se produiront. Nous connaissons les régions susceptibles d’être secouées, mais nous ne savons pas quand, ni avec quelle intensité.

Pour essayer d’améliorer cette situation, des chercheurs ont récemment mis au point un système de surveillance qui utilise le système mondial de navigation par satellite – Global Navigation Satellite System (GNSS) – pour mesurer les déformations de la croûte terrestre. Le système peut fournir des indications utiles dans la prévision des séismes et des tsunamis. Le titre de l’étude, publiée dans le bulletin de la Seismological Society of America est « Global Navigational Satellite System Seismic Monitoring, » autrement dit «Surveillance sismique par le système mondial de navigation par satellite».

Les chercheurs expliquent que les systèmes GNSS envoient des signaux à 2000 récepteurs sur Terre. Ces signaux permettent d’identifier la position exacte des récepteurs. Les séismes déforment la croûte sous les récepteurs et modifie donc leur emplacement.

La surveillance sismique par GNSS n’est pas aussi précise que celle effectuée par les réseaux de sismomètres capables de détecter les moindres ondes sismiques. Le système GNSS  ne peut détecter que des déplacements de quelques centimètres ou plus. En revanche, il est également capable de détecter la vitesse d’ondes sismiques de seulement quelques dizaines de nanomètres par seconde.

Pour déterminer avec précision la distribution et la magnitude des mouvements de failles, les sismologues doivent généralement attendre que les données concernant les ondes sismiques atteignent des stations éloignées les unes des autres. Cela prend parfois des dizaines de minutes, le temps que les ondes se propagent sur la Terre.

Le système GNSS prend en compte les données brutes acquises par n’importe quel récepteur connecté à Internet sur la planète, positionne les données et les retransmet dans la seconde vers n’importe quel appareil connecté à Internet. En utilisant les données fournies par 1270 stations de réception à travers le monde, les chercheurs ont constaté qu’il fallait environ une demi seconde (exactement 0,52 s) pour la transmission d’un récepteur au centre de traitement de l’Université Centrale de Washington, indépendamment de la distance de la station.

Le réseau sismique conventionnel prend parfois 15 minutes ou plus pour identifier la magnitude d’un séisme qui provoque un tsunami. De plus, les marégraphes prennent parfois jusqu’à une heure pour fournir des données, en fonction de leur proximité par rapport au séisme. S’agissant des tsunamis, le système GNSS permettra de gagner du temps et offrira une plus grande précision pour alerter les populations.

Source: The Watchers.

Voici une petite vidéo (en anglais) qui explique le principe de fonctionnement du GNSS :

https://youtu.be/gffG5sTegT4

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Earthquakes are among the most destructive natural phenomena. They are the most difficult to predict and we have to admit that for the time being we are unable to predict them. We know the areas where they are likely to happen, but we don’t know when and how powerful they will be.

To try and make things better, researchers have recently developed a monitoring system that uses the Global Navigational Satellite System (GNSS) to measure crustal deformation, which can provide seismic monitoring for large earthquakes and tsunamis. The title of the study, published in the Bulletin of the Seismological Society of America is « Global Navigational Satellite System Seismic Monitoring. »

The researchers explain that GNSS systems send signals to 2,000 receivers on Earth. These signals are used to identify the receivers’ exact locations. Earthquakes deform the crust underneath the receivers, changing their locations.

The seismic monitoring by GNSS is not as accurate as seismometer-based networks capable of detecting minute seismic waves. It can only spot displacements of centimetres or larger, but it is also able to detect seismic wave velocities as small as tens of nanometers per second.

To precisely determine fault slip distribution and magnitude, seismologists usually have to wait for the seismic wave data to reach distant stations, which sees tens of minutes of delay while the waves spread across the Earth. The GNSS system takes in raw data acquired by any internet-connected receiver on the planet, positions the data, and retransmits the data back to any internet-connected device within a second. Using data from 1 270 receiver stations across the world, the researchers found that it took the data roughly half a second (0.52 s) to travel from a receiver to the processing centre at Central Washington University, independently of station distance

The conventional seismic network could take 15 minutes or more to identify the magnitude of an earthquake that causes a tsunami. The tidal gauges would take up to an hour to deliver data, depending on their proximity to the quake. The GNSS for the tsunami will be faster ; it will save time and provide greater accuracy to warn the populations.

Source : The Watchers.

Here is a short video showing how GNSS works :

https://youtu.be/gffG5sTegT4