La Vrije Universiteit Brussel (VUB) innove dans la gestion des espaces verts urbains grâce à une nouvelle technologie d'intelligence artificielle. Le chercheur Robbe Neyns a mis au point un système capable d'identifier les arbres jusqu'au niveau de l'espèce en utilisant des images satellites et aériennes. Cette avancée vise à aider les villes à mieux cartographier leur patrimoine arboré et leur biodiversité, contribuant ainsi à rendre l'environnement urbain plus vivable, notamment face au réchauffement climatique.
Les arbres jouent un rôle crucial dans nos villes : ils fournissent de l'ombre et du refroidissement, filtrent l'air et servent d'habitat et de source de nourriture pour la faune. Cependant, l'inventaire précis des arbres est souvent incomplet ou obsolète, et leur identification sur le terrain est une tâche longue et coûteuse.
Pour pallier ces difficultés, Robbe Neyns a exploré l'utilisation de l'IA pour analyser des images aériennes. Pour la Région de Bruxelles-Capitale, il a combiné des images satellites prises à différentes périodes de l'année avec des photographies aériennes très détaillées. Le système, entraîné par deep learning, apprend à reconnaître les différentes espèces d'arbres à partir de ces données visuelles.
« Reconnaître une couronne d'arbre est une chose, mais dans une ville densément bâtie, les couronnes se chevauchent, les bâtiments projettent des ombres et il faut composer avec différents matériaux en arrière-plan », explique Neyns. « En combinant différents types d'images, nous fournissons au modèle suffisamment d'informations pour distinguer les espèces, car chaque espèce a ses propres caractéristiques et suit un cycle différent au fil de l'année. » Cela permet de créer une sorte d'expert arboricole numérique capable d'identifier à grande échelle où se trouve chaque arbre.
La technologie a ensuite été appliquée à la recherche écologique. À Braunschweig, en Allemagne, Neyns a cartographié des saules pour étudier l'Andrena vaga, une abeille sauvage fortement dépendante de ces arbres pour son pollen. En croisant la carte des arbres avec d'autres facteurs environnementaux et des observations de nids d'abeilles, il a été possible de prédire les zones de la ville offrant un habitat adéquat.
Dans une seconde application, le chercheur a étudié la santé des arbres urbains eux-mêmes. Il a lié les informations sur les espèces d'arbres à la chaleur urbaine, à la pollution de l'air et au pavage. Cela a permis d'analyser l'impact de ces divers facteurs de stress urbain sur le cycle de croissance annuel des différentes espèces.
Cette recherche démontre que les satellites, les photographies aériennes et l'IA peuvent faire bien plus que simplement compter la verdure d'une ville. En connaissant les espèces, les chercheurs peuvent mieux comprendre lesquelles prospèrent où, comment elles réagissent au changement climatique et quel rôle elles jouent pour d'autres espèces.
Ces informations sont essentielles pour les villes qui souhaitent planter davantage d'arbres pour se prémunir contre les étés de plus en plus chauds. « Les villes qui entreprennent actuellement un reboisement à grande échelle en réponse au changement climatique sont confrontées à un choix : pas seulement combien d'arbres, mais quelles espèces planter et où », conclut Neyns. « Nous espérons rendre ces informations plus accessibles grâce à cette technologie. »
Le titre de la thèse de doctorat est : « Beyond the Canopy: Deep Learning for Urban Tree Species Classification Applications in Pollinator Ecology and Tree Phenological Responses to Urban Stressors ». Robbe Neyns a étudié la géographie à la VUB et l'intelligence artificielle à la KU Leuven, débutant son doctorat à la VUB en 2020. Il a reçu le Young Scientist Award pour ses recherches à la conférence internationale EARSeL en 2024.
