Après avoir achevé avec succès sa phase de mise en service de neuf mois, le satellite miniature Φsat-2 a commencé à fournir des données scientifiques, marquant ainsi le début officiel de sa mission opérationnelle. Ce joyau technologique, lancé en août 2024, représente une étape majeure dans la manière dont nous observons et analysons notre planète. Placé en orbite à une altitude de 510 kilomètres, Φsat-2 utilise des algorithmes d'intelligence artificielle avancés directement dans l'espace pour optimiser la collecte et le traitement des images de la Terre, ouvrant la voie à une nouvelle ère de surveillance satellitaire intelligente et efficace. Sa capacité à décider de manière autonome quelles données envoyer sur Terre accélère considérablement la disponibilité d'informations clés pour les scientifiques, les agences de gestion de crise et de nombreux autres utilisateurs.

La transition de la phase de test à la phase scientifique, conclue au deuxième trimestre de 2025, marque le début de l'envoi régulier de données qui ont le potentiel de transformer de nombreuses industries et disciplines scientifiques. La première image a été livrée seulement quatre jours après le lancement, ce qui témoigne de l'efficacité et de la fiabilité exceptionnelles du système. Désormais, avec des instruments entièrement calibrés, le satellite est prêt à remplir son rôle principal : fournir des informations détaillées sur l'état de l'environnement, du suivi de la fonte des glaciers à l'identification d'activités illégales en mer.

Une révolution dans l'observation de la Terre : l'IA dans l'espace

Ce qui rend Φsat-2 vraiment spécial, c'est sa capacité à traiter les données à bord même du satellite, connue sous le nom de "traitement embarqué" (on-board processing). Au cœur de cette innovation se trouve un puissant processeur d'IA, le Ubotica CogniSAT, qui exécute un ensemble d'applications spécialisées. L'une des tâches fondamentales de l'intelligence artificielle sur Φsat-2 est la détection et le rejet automatiques des images couvertes par les nuages. Étant donné que les nuages recouvrent souvent de grandes parties de la surface de la Terre, cette fonctionnalité réduit considérablement la quantité de données inutiles qui seraient autrement envoyées sur Terre. Cela permet d'économiser une précieuse bande passante de communication et les ressources des stations au sol, et de ne fournir aux utilisateurs que des images claires et exploitables.

Mais ses capacités vont bien au-delà du filtrage des nuages. Les algorithmes d'intelligence artificielle sont entraînés pour détecter et analyser les zones touchées par des catastrophes. Par exemple, l'application PhiFire AI, développée par Thales Alenia Space, peut identifier les feux de forêt en temps réel. Le système ne se contente pas de détecter le foyer, il analyse également la zone environnante et la classe en zones de sécurité, zones déjà brûlées et étendues d'eau, fournissant aux équipes d'intervention d'urgence des informations cruciales pour la planification des opérations de sauvetage et de lutte contre l'incendie. De même, le satellite peut analyser rapidement les conséquences de tremblements de terre ou d'inondations, en identifiant les voies d'accès praticables pour les équipes de secours.

La sécurité maritime est un autre domaine d'application clé. L'application de détection de navires, développée par le centre portugais CEiiA, utilise l'apprentissage automatique pour identifier et classer les navires sur des images multispectrales. Cette technologie permet de surveiller le trafic maritime, mais aussi de lutter contre les activités illégales telles que la pêche illégale ou la contrebande. Le satellite peut repérer les navires même s'ils ont éteint leurs systèmes d'identification automatique (AIS), offrant ainsi aux autorités un outil de surveillance des zones maritimes éloignées et sensibles. De plus, des algorithmes spécialisés peuvent détecter la pollution marine, comme les marées noires ou les efflorescences algales nuisibles, permettant une réaction et une remédiation rapides.

Le cœur technique de la mission Φsat-2

Le satellite Φsat-2 appartient à la classe des satellites dits "CubeSat". Il s'agit d'un format standardisé de satellites miniatures dont l'unité de base est un cube de 10x10x10 centimètres. Φsat-2 est un CubeSat "6U", ce qui signifie qu'il est composé de six de ces unités, et ses dimensions totales sont de seulement 22 x 10 x 33 cm pour une masse de 8,9 kilogrammes. Cette conception modulaire et compacte permet une réduction significative des coûts de développement et de lancement par rapport aux grands satellites traditionnels. Les CubeSats "font de l'auto-stop" dans l'espace en tant que charge utile secondaire sur des fusées transportant des satellites plus grands, ce qui rend la mission encore moins chère. Il a été lancé par une fusée Falcon 9 de la société SpaceX depuis la base de Vandenberg en Californie.

Il orbite autour de la Terre à une altitude de 510 kilomètres sur une orbite héliosynchrone (SSO). Ce type d'orbite est quasi polaire et est soigneusement calculé pour que le satellite passe au-dessus de n'importe quel point de la Terre à la même heure solaire locale. Cela garantit des conditions d'éclairage quasi identiques à chaque survol, ce qui est crucial pour comparer des images prises à des périodes différentes et pour suivre les changements environnementaux, tels que l'étalement urbain, la déforestation ou la fonte des glaces.

L'instrument principal du satellite est l'imageur multispectral Simera Space MultiScape100, qui génère des images à l'aide de sept bandes spectrales, du visible au proche infrarouge, ainsi qu'une bande panchromatique à haute résolution. Les différentes bandes spectrales permettent d'analyser diverses propriétés de la surface imagée - par exemple, la bande du proche infrarouge est extrêmement utile pour évaluer la santé de la végétation. La bande panchromatique fournit des images en noir et blanc nettes et détaillées avec une résolution spatiale (GSD - ground sampling distance) d'environ 5 mètres par pixel. Cette combinaison rend l'instrument extrêmement polyvalent et adapté à un large éventail d'applications, notamment la surveillance de l'environnement, la gestion des terres, l'agriculture et la cartographie.

Des images qui changent tout : Cinq regards sur notre planète

Pour marquer le début de la phase scientifique de la mission, cinq images représentatives ont été sélectionnées pour démontrer le large éventail des capacités du satellite dans différentes applications et sur des terrains variés. Toutes les images sont présentées en couleurs réelles, en utilisant les bandes spectrales rouge, verte et bleue, à l'exception de l'image de l'estuaire de la Bahia Blanca, qui est présentée en fausses couleurs pour mettre en évidence des caractéristiques spécifiques.

• Glaciers de Clavering Øer, Groenland : Cette image montre les vastes masses de glace sur la côte est du Groenland. Les données collectées au-dessus des régions polaires sont essentielles pour surveiller l'impact du changement climatique, la dynamique de la fonte des glaciers et les changements de la calotte glaciaire. La surveillance continue de ces écosystèmes sensibles aide les scientifiques à mieux comprendre et prévoir l'élévation du niveau de la mer.


• Estuaire de la Bahia Blanca, Argentine : Présentée en fausses couleurs à l'aide de la bande du proche infrarouge, cette image révèle un réseau complexe de voies navigables et de zones humides. Le spectre du proche infrarouge est particulièrement sensible à la végétation et à la teneur en eau, cette technique permet donc une analyse détaillée de la santé du couvert végétal, de la distribution des sédiments et de la qualité de l'eau dans l'estuaire, qui est un habitat important pour de nombreuses espèces végétales et animales.


• Ville d'Innsbruck, Autriche : L'image de la ville alpine d'Innsbruck montre l'utilité du satellite pour la planification et la gestion urbaine. Des images détaillées à haute résolution peuvent être utilisées pour surveiller l'étalement urbain, analyser les espaces verts, identifier les "îlots de chaleur" urbains et superviser les projets d'infrastructure.


• Sédiments dans le golfe de Tunis, Tunisie : Cette image montre clairement des panaches de sédiments provenant du fleuve Medjerda se déversant dans la mer Méditerranée. Le suivi du transport des sédiments est important pour comprendre l'érosion côtière, les courants marins et l'impact des activités agricoles et des eaux usées sur l'écosystème marin.


• Navires à Port-Saïd, Égypte : Cette image de l'un des ports les plus fréquentés du monde, à l'entrée nord du canal de Suez, démontre parfaitement la capacité de l'application d'IA pour la détection des navires. Le système peut automatiquement identifier et compter les navires, suivre leurs mouvements et la densité du trafic, ce qui est crucial pour la gestion portuaire et la garantie de la sécurité maritime.
  
  Source : Agence Spatiale Européenne