IA FR-DE - Type 1 CR - Appel à projets bilatéral franco-allemand en intelligence artificielle (MESRI-BMBF) - Type 1 Collaboration de Recherche

Intelligence Artificielle pour la surveillance des forêts depuis l'espace – AI4Forests

Résumé de soumission

La gestion et la conservation des écosystèmes forestiers en Europe et dans le monde constituent un élément indispensable des stratégies d'adaptation et d'atténuation du changement climatique. Des informations précises et actualisées sur la santé et le bilan carbone des forêts sont donc essentielles pour évaluer l'état actuel des forêts, déclencher des contre-mesures appropriées contre la disparition des forêts et élaborer de meilleures stratégies de gestion. Les progrès de l'Observation de la Terre et de l'intelligence artificielle ont ouvert la voie à l'automatisation de la surveillance des forêts à l'aide de séries chronologiques de données satellitaires, y compris des mesures optiques, radar et LiDAR. Cependant, les cartes forestières produites par les approches actuelles sont encore souvent limitées à des résolutions grossières et/ou à des zones spatiales relativement petites. Pour surmonter ces limites, le projet AI4Forest réunit des experts en intelligence artificielle, en mathématiques appliquées, en informatique, en télédétection spatiale et en changement climatique. AI4Forest s'efforce de mettre au point des méthodes d'IA novatrices pour la surveillance des forêts, ainsi que des méthodes d'IA évolutives permettant de traiter efficacement et à faible coût de grandes quantités de données. Les techniques qui en résulteront faciliteront la génération de cartes de variables clés des forêts mondiales détaillées à très haute résolution spatiale et temporelle pour l'ensemble du continent européen et du monde entier, y compris l'identification des espèces d'arbres, de la mortalité, et des pertes et gains de carbone jusqu'au niveau des arbres individuels.

Coordination du projet

Philippe CIAIS (Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement UMR 8212)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

DIENS Département d'Informatique de l'Ecole Normale Supérieure
LSCE Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement UMR 8212
ZIB Zuse Institute Berlin
TUM TUM School of Lile Sciences
WWU Westfälische Wilhelms-Universität Münster

Aide de l'ANR 2 197 062 euros
Début et durée du projet scientifique : mai 2023 - 48 Mois

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