Fronts de calving et leur localisation : un jeu de données de référence et une méthodologie pour l'extraction automatique des fronts de calving des images radar à ouverture synthétique

Les informations précises sur la position des fronts de calving des glaciers terminant dans l’océan ou les lacs constituent une variable fondamentale pour analyser les processus de changement glaciaire en cours et évaluer d’autres paramètres, tels que les taux d’ablation frontale. Ces dernières années, les chercheurs ont commencé à mettre en œuvre des algorithmes capables de détecter automatiquement les fronts de calving sur des images satellitaires. La plupart des études utilisent des images optiques, car les fronts de calving sont souvent aisément identifiables sur ces images grâce à une résolution spatiale suffisante et à la présence de plusieurs bandes spectrales, permettant ainsi de distinguer les caractéristiques du glace. Toutefois, la détection des fronts de calving sur des images à radar à ouverture synthétique (SAR) est particulièrement souhaitable, car ces images peuvent être acquises même pendant la nuit polaire et sont indépendantes des conditions météorologiques (par exemple, la couverture nuageuse), ce qui facilite un suivi annuel à l’échelle mondiale. Dans cet article, nous présentons un jeu de données de référence (Gourmelon et al., 2022b) comprenant des images SAR provenant de plusieurs régions du globe, accompagnées de labels manuellement définis indiquant la position du front de calving (https://doi.org/10.1594/PANGAEA.940950). Grâce à ce jeu de données, diverses approches de détection des fronts de calving peuvent être mises en œuvre, testées et leur performance comparées de manière équitable, afin d’identifier la méthode la plus efficace. Le jeu de données comprend 681 échantillons, suffisamment nombreux pour entraîner des modèles de segmentation par apprentissage profond. Il s’agit du premier jeu de données à fournir des informations à long terme sur les fronts de calving glaciaire à partir de données multi-missions. Comme il inclut des glaciers d’Antarctique, de Groenland et d’Alaska, l’application généralisable des modèles entraînés et testés sur ce jeu de données est assurée. L’ensemble de test est indépendant de l’ensemble d’entraînement, permettant ainsi d’évaluer les capacités de généralisation des modèles. Nous fournissons deux types de labels : un label de segmentation binaire pour distinguer le front de calving du fond, et un label de segmentation multi-classes pour les différentes classes de paysage. Contrairement aux autres jeux de données de fronts de calving, celui présenté ici contient non seulement les labels, mais aussi les images SAR prétraitées et géoréférencées, sous forme de fichiers PNG. L’accès facilité à ce jeu de données permettra aux scientifiques d’autres domaines, tels que la science des données, de contribuer leurs expertises. Grâce à ce jeu de données de référence, nous assurons la comparabilité entre différentes méthodes de détection des fronts et améliorons la reproductibilité des études sur la détection des fronts. En outre, nous proposons un modèle de référence pour chaque type de label. Les deux modèles reposent sur U-Net, l’une des architectures de segmentation par apprentissage profond les plus populaires. Deux procédures de post-traitement sont ensuite appliquées aux résultats de segmentation afin de les convertir en lignes de front d’une largeur de un pixel. En proposant les deux types de labels, les deux approches peuvent être utilisées pour aborder le problème. Pour évaluer les performances des différents modèles, nous recommandons d’abord d’examiner les résultats de segmentation à l’aide du rappel, de la précision, du score F1 et de l’indice de Jaccard. Ensuite, la délimitation du front peut être évaluée en calculant l’erreur moyenne de distance par rapport au front étiqueté. Les modèles de base présentés fournissent une erreur moyenne de 150 m ± 24 m pour le glacier Mapple en Antarctique, et de 840 m ± 84 m pour le glacier Columbia en Alaska, dont le front de calving est plus complexe, composé de plusieurs sections, comparé au front unique, bien contraint latéralement, du glacier Mapple.