Le chercheur de la VUB, Robbe Neyns, a mis au point une intelligence artificielle capable de reconnaître les espèces d'arbres sur des images satellites et aériennes avec une précision remarquable. Cette technologie promet d'aider les villes à mieux cartographier leurs arbres et leur biodiversité, rendant ainsi l'environnement urbain plus vivable face au réchauffement climatique.
Les arbres jouent des rôles essentiels dans nos villes : ils fournissent de l'ombre et de la fraîcheur, filtrent l'air et constituent un habitat et une source de nourriture pour de nombreux animaux. Cependant, il est souvent difficile de savoir précisément où se trouvent les différentes espèces. Les inventaires existants sont parfois incomplets ou obsolètes, et l'identification manuelle sur le terrain est une tâche laborieuse.
Pour pallier ces difficultés, Neyns a exploré la possibilité pour l'intelligence artificielle de reprendre une partie de ce travail depuis les airs. Pour la Région de Bruxelles-Capitale, il a combiné des images satellites prises à différents moments de l'année avec des photographies aériennes très détaillées. Grâce au 'deep learning', le système apprend à distinguer les différentes espèces d'arbres.
« Reconnaître la couronne d'un arbre est une chose, mais dans une ville densément bâtie, les couronnes se chevauchent, les bâtiments projettent des ombres sur les images et vous avez affaire à différents matériaux en arrière-plan », explique Neyns. En combinant différents types d'images, le modèle dispose de suffisamment d'informations pour différencier les espèces, chacune ayant ses propres caractéristiques et suivant un cycle différent au fil de l'année. Il en résulte une sorte d'expert botanique numérique capable d'aider à déterminer à grande échelle la localisation des arbres.
Neyns a ensuite utilisé cette technologie pour des recherches écologiques. À Braunschweig, en Allemagne, il a cartographié les saules pour étudier l'Andrena vaga, une abeille sauvage fortement dépendante des saules pour son pollen. En combinant la carte des arbres avec d'autres facteurs environnementaux et des observations de nids d'abeilles, il a été possible de prédire quels endroits de la ville offraient un habitat approprié.
Dans une seconde application, il a examiné la santé des arbres urbains eux-mêmes. Neyns a lié les informations sur les espèces d'arbres à la chaleur urbaine, à la pollution de l'air et à l'imperméabilisation des sols. Cela a permis d'étudier l'impact de ces différentes formes de stress urbain sur le cycle de croissance annuel de diverses espèces d'arbres.
Cette recherche démontre ainsi que les satellites, les photographies aériennes et l'IA peuvent faire bien plus que simplement compter la quantité de verdure dans une ville. En connaissant également les espèces concernées, les chercheurs peuvent mieux comprendre quelles essences prospèrent où, comment elles réagissent à un climat changeant et quel rôle elles jouent pour d'autres espèces.
Pour les villes qui souhaitent planter davantage d'arbres afin de se protéger contre des étés de plus en plus chauds, ces informations sont cruciales. « Les villes qui reboisent actuellement en vue du changement climatique sont confrontées à un choix : non seulement combien d'arbres, mais quelle espèce à quel endroit », déclare Neyns. « Nous espérons rendre cette information plus accessible grâce à cette technologie. »
Le titre de sa 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, qui a étudié la géographie à la VUB et l'intelligence artificielle à la KU Leuven, a débuté son doctorat à la VUB en 2020. Il a reçu le Young Scientist Award pour ses recherches lors de la conférence internationale EARSeL en 2024.
