L'InSAR en pratique : choisir les bonnes données pour votre projet

En tant que scientifique en chef de la mission de la constellation RADARSAT en 2019, j'ai dirigé les efforts visant à intégrer l'imagerie SAR à l'utilisation opérationnelle pour la surveillance des glissements de terrain et des affaissements dans les corridors de transport et d'énergie. En pratique, la condition préalable essentielle est la sélection des paramètres d'acquisition appropriés et leur adéquation avec les conditions du site. Ce guide reflète les compromis stratégiques que j'ai observés à maintes reprises.

-Prof. Dr Vern Singhroy, conseiller technique, KorrAI, scientifique en chef, mission de la constellation RADARSAT

Avant que l'InSAR satellitaire ne puisse nous dire si un pont s'affaisse, qu'une pente glisse ou qu'un barrage se déplace, il y a une étape importante : choisir la configuration InSAR adaptée à la tâche.

Si vous connaissez déjà les bases de l'InSAR, c'est-à-dire comment il suit les mouvements du sol avec une précision millimétrique depuis l'espace, vous êtes bien placé pour vous plonger dans la sélection des données et les cas idéaux. Sinon, ne vous inquiétez pas. Vous n'avez pas besoin d'être un expert en radar pour suivre. Nous allons rapidement récapituler ce qui compte, puis passer à la mise en pratique des données InSAR.

Récapitulatif des bases

Fondamentalement, l'InSAR (radar à synthèse d'ouverture interférométrique) utilise des images radar satellites répétées pour mesurer le mouvement de la surface terrestre au fil du temps. C'est une technologie très précise, indépendante des conditions météorologiques et capable de couvrir de vastes zones à distance. Mais comme tout outil, sa performance dépend du choix de la bonne combinaison entre satellite, longueur d'onde, stratégie d'imagerie et méthode d'interprétation des données.

Dans la partie 1 : Introduction à l'InSAR, nous avons exploré comment l'InSAR détecte les mouvements du sol, comment la géométrie de visée affecte ce qu'il perçoit et comment nous garantissons des mesures solides et fiables au fil du temps, même sur des terrains complexes.

Passons maintenant du « comment ça marche » au « comment l'utiliser ».

Quel type de données satellites fonctionne le mieux dans les forêts par rapport aux villes ?
À quelle fréquence l'imagerie de la zone inspectée peut-elle être capturée ?
Et surtout : comment savoir si une solution est adaptée à votre actif et à votre profil de risque ?

Examinons les décisions clés qui façonnent un projet InSAR réussi, en commençant par l'un des éléments les plus fondamentaux : le signal radar lui-même.

Choisir les bonnes données InSAR

La sélection des données satellites appropriées dépend des objectifs spécifiques du projet et des types de cibles. Certains critères incluent la fréquence (ou longueur d'onde) du signal radar, la résolution spatiale et temporelle, ainsi que la géométrie de l'image.

Longueur d'onde du signal radar

La longueur d'onde des signaux radar transmis par le satellite SAR détermine la capacité des signaux à pénétrer la couverture végétale et la sensibilité au déplacement du sol.

• Bande X (courte longueur d'onde) est idéale pour la surveillance détaillée des infrastructures, mais elle est moins efficace dans les zones végétalisées.
• Bande C (longueur d'onde moyenne) offre un équilibre entre sensibilité et couverture, ce qui convient aux études d'affaissement à grande échelle.
• Bande L (longueur d'onde plus longue) pénètre la végétation, ce qui la rend utile pour les régions éloignées et forestières.

Exemples

• Surveillance ciblée de l'affaissement dans les mines, les barrages et autres actifs critiques → Bande X (p. ex., TerraSAR-X, COSMO-SkyMed)
• Suivi des mouvements du sol dans les forêts éloignées → Bande L (p. ex., ALOS-2, NISAR)
• Évaluation des risques pour les infrastructures à grande échelle → Bande C (p. ex., Sentinel-1, RADARSAT-2)

Considérations sur la résolution temporelle et spatiale

La résolution temporelle d'un satellite InSAR désigne la fréquence à laquelle des images satellites sont capturées au-dessus d'un même emplacement. Un temps de revisite plus court améliore la surveillance des changements rapides.

Lors de l'établissement des calendriers de surveillance, il faut tenir compte des influences naturelles suivantes :

• Environnements en évolution rapide (glissements de terrain actifs, creusement de tunnels) → Fréquences de revisite plus élevées (1 à 12 jours, bande X ou Sentinel-1)
• Affaissement lent (extraction d'eau souterraine) → Fréquences de revisite plus longues (12 à 46 jours, bande C ou bande L)

De même, la résolution spatiale ou la distance d'échantillonnage au sol d'un capteur InSAR influe sur sa capacité à détecter des déplacements à l'échelle millimétrique. Voyez cela comme la taille des pixels sur une photo numérique : plus les pixels sont fins, plus l'image est nette et détaillée.

Compromis entre la résolution des données et la zone de couverture

En termes simples, plus la résolution de l’« image » InSAR est élevée, plus la zone de couverture est restreinte. Par exemple, la fréquence en bande X à haute résolution permet un suivi structurel détaillé, mais dans un champ de vision limité. La bande C, à résolution modérée, offre un équilibre entre le niveau de détail et la couverture géographique, proposant des capacités moyennes pour les deux paramètres. Bien que la bande L soit idéale pour les vastes régions ou les zones végétalisées, elle peut perdre en sensibilité pour les déplacements à l’échelle millimétrique.

D’un point de vue technique, cela relève de la conception des capteurs et de la physique. Mais en pratique, les limites de couverture sont souvent davantage dictées par les coûts que par les capacités techniques. Les données à haute résolution, comme celles des satellites en bande X, sont disponibles, mais sous licence commerciale. Les utilisateurs doivent donc souvent mettre en balance le niveau de détail requis et le prix pour l’obtenir.

Les satellites en bande C, comme Sentinel-1 de l’ESA, offrent une approche plus équilibrée : ils assurent une bonne résolution, de larges bandes de fauchage et un accès libre aux données. Cela les rend particulièrement attrayants pour la surveillance régionale et les évaluations d’infrastructures à grande échelle.

En fin de compte, bien que la résolution et la couverture soient physiquement liées, la plupart des utilisateurs finaux vivent ce compromis à travers le prisme des coûts. Plus la résolution est élevée, plus les équipes doivent être sélectives quant aux structures nécessitant une attention particulière, en fonction de leur budget.

Applications et cas d’utilisation de l’InSAR

L’InSAR est la réponse de l’ingénieur en géotechnique aux adages « Mieux vaut prévenir que guérir » et « Un point à temps en sauve cent ».

Il aide à atténuer les risques en permettant une approche proactive plutôt que réactive. Voici quelques secteurs qui pourraient tirer profit de l’InSAR :

• Exploitation minière: Suit la stabilité des pentes, l’intégrité des parcs à résidus et l’épuisement des eaux souterraines pour prévenir les dangers et les dommages environnementaux.
• Infrastructures urbaines: Suit les déplacements des ponts, autoroutes, voies ferrées, tunnels, pipelines et l’impact sur les bâtiments résidentiels avoisinants afin de prévenir les dommages structurels.‍
• Centres de données: Aide à réaliser des études de profil de risque pour les sites potentiels et assure une surveillance continue des affaissements.‍
• Assurance de biens: Aide les assureurs à évaluer les risques liés aux propriétés, à améliorer la souscription, à vérifier les réclamations et à évaluer les dommages après une catastrophe.

Types d'analyses InSAR

L'InSAR est souvent un terme générique regroupant plusieurs approches d'analyse de données. Bien que cela dépasse le cadre de cet article, nous prévoyons d'aborder le sujet dans une publication ultérieure. Pour l'instant, voici les trois méthodes les plus populaires :

1. D-InSAR (InSAR différentiel)

Il s'agit de la forme la plus élémentaire d'InSAR. Elle utilise deux images radar pour mesurer le déplacement entre les dates d'acquisition.

• Efficace dans les zones stables à haute cohérence

Voyez cela comme une « photo avant-après ». Utile pour les changements soudains (comme le déplacement après un séisme), mais peu adaptée au suivi à long terme.

2. PS-InSAR (InSAR à diffuseurs persistants)

Cette technique identifie des cibles stables et durables, souvent des bâtiments, des rochers ou des infrastructures, qui réfléchissent les signaux radar de manière constante au fil de nombreuses acquisitions.

• Haute précision et bruit minimal
• Idéal pour la surveillance urbaine et les infrastructures

Chez KorrAI, nous utilisons une variante exclusive dotée de techniques de traitement de données avancées, appelée UrbanSAR, spécifiquement optimisée pour les environnements urbains denses où les cibles radar stables sont abondantes. UrbanSAR est utilisé par d'importants clients internationaux, notamment AWS, Zurich Insurance, Stantec et bien d'autres.

3. SBAS (Small Baseline Subset)

La méthode SBAS fonctionne mieux sur les terrains naturels ou les zones semi-cohérentes, comme les pentes ou les sols ruraux. Elle compare des paires d'images rapprochées dans le temps et l'espace afin de réduire le bruit.

• Plus efficace pour gérer la végétation et les effets topographiques

Couramment utilisée pour les glissements de terrain, les résidus miniers et la déformation des sols meubles.

Et bien plus encore…

Il existe également des méthodes hybrides et émergentes, notamment l'InSAR polarimétrique, l'empilement interférométrique et les approches assistées par apprentissage automatique. Celles-ci dépassent le cadre de cette introduction, mais représentent la fine pointe de la surveillance géospatiale.

L'InSAR est-il supérieur aux relevés traditionnels?

Contrairement aux techniques d'arpentage conventionnelles comme le nivellement, le GPS ou le LiDAR, l'InSAR offre plusieurs avantages :

• Couverture à grande échelle : L'InSAR permet de surveiller de vastes zones géographiques depuis l'orbite, ce qui le rend idéal pour les évaluations régionales ou multisites.
• Haute sensibilité : Il détecte des déformations à l'échelle millimétrique, souvent invisibles pour les méthodes traditionnelles.
• Rentabilité : Grâce aux données fréquemment capturées par satellite, l'InSAR réduit le besoin de relevés de terrain exhaustifs.
• Indépendance météorologique : Les signaux radar peuvent traverser les nuages et fonctionner de jour comme de nuit, fournissant des données fiables dans diverses conditions environnementales.

Il est clair que l'InSAR constitue un avantage considérable à bien des égards par rapport aux relevés traditionnels.

L'avenir de l'InSAR dans la surveillance des mouvements de terrain

Les avancées actuelles de la technologie satellitaire font de l'InSAR la méthode privilégiée pour la surveillance de la stabilité des sols, tout en favorisant l'imagerie à plus haute résolution, la détection d'anomalies par IA et la surveillance en temps quasi réel, ce qui améliore la précision, l'efficacité et l'accessibilité.

Satellites à plus haute résolution

Les satellites de nouvelle génération comme NISAR (dont le lancement est imminent) et le développement des constellations radar privées (d'entreprises telles qu'ICEYE et Capella Space) offrent des images à haute résolution. Les futurs satellites en bande X promettent une résolution spatiale inférieure au mètre, améliorant ainsi la surveillance des infrastructures et de la végétation. Les constellations multisatellites réduiront les temps de revisite à 1 à 3 jours, permettant une détection plus rapide des mouvements de terrain soudains. L'expansion de la bande L améliore la surveillance dans les régions végétalisées, tandis que la recherche en bande Ka vise à affiner l'analyse urbaine.

Détection d'anomalies par IA et modélisation prédictive

L'apprentissage automatique automatise la détection d'anomalies, en priorisant les zones à haut risque. Les modèles d'apprentissage profond prédisent les risques d'affaissement, tandis que les plateformes infonuagiques comme la nôtre traitent les données InSAR en quelques heures plutôt qu'en quelques jours.

Intégration avec l'IdO et les capteurs au sol

La combinaison de l'InSAR avec le GNSS, les inclinomètres et les réseaux sismiques améliore la surveillance en temps réel des infrastructures et des actifs. Ces intégrations renforcent les systèmes d'alerte précoce pour les structures critiques. Chez KorrAI, nous ouvrons la voie en exploitant les données des stations GNSS publiques ainsi que nos propres capteurs GNSS sur site et réflecteurs d'angle pour le calibrage. Nous avons rédigé un guide complet sur notre méthodologie de calibrage GNSS pour les données InSAR satellitaires.

Quand commencer à intégrer l'InSAR

Pour reprendre les mots des experts en finance : « Le meilleur moment était hier, le deuxième meilleur moment est maintenant. »

Le meilleur moment pour intégrer l'InSAR est lors des étapes de planification et de conception du projet. Plus tôt, c'est mieux. Il y a toutefois une bonne nouvelle : les données InSAR historiques demeurent précieuses pour établir des points de référence et des tendances passées. Elles peuvent s'avérer très utiles.

Par exemple, comme nous l'avons constaté ici chez KorrAI en travaillant avec un exploitant de centres de données de premier plan, cela peut accélérer le processus de sélection de sites pour la construction de centres de données en analysant des dizaines, voire des centaines de sites en parallèle.

Même si l'InSAR n'a pas été intégré lors de la planification du projet, il peut toujours être ajouté aux stratégies de gestion des risques existantes. Une analyse rétrospective utilisant des données satellites archivées permet aux professionnels de détecter des tendances, d'évaluer les risques en cours et d'améliorer la surveillance sans perturber les opérations actuelles.

Réflexions finales

L'InSAR n'est pas un outil universel. Mais avec la bonne configuration, qu'il s'agisse de la bande X à haute résolution pour la surveillance urbaine ou d'une large couverture en bande L pour les pentes végétalisées, il devient l'une des technologies les plus puissantes pour comprendre la stabilité du sol.

Nous avons examiné comment les différents types de satellites, les fréquences d'imagerie, les intervalles de revisite et les méthodes d'analyse contribuent à adapter l'InSAR à des cas d'utilisation spécifiques. De l'exploitation minière et des infrastructures à l'assurance et aux risques de catastrophe, la clé n'est pas seulement d'utiliser l'InSAR, mais d'utiliser le bon InSAR.

Chez KorrAI, nous nous spécialisons dans l'accompagnement des organisations à cet égard. Que vous évaluiez des centaines d'actifs à la fois ou que vous ayez besoin d'une surveillance de précision pour une structure critique unique, notre plateforme complète fournit des informations fiables, sans qu'il soit nécessaire d'être un expert en radar.

L'InSAR peut être technique sous le capot, mais l'objectif est simple : voir l'invisible, agir tôt et prévenir l'évitable.

« L'InSAR peut considérablement améliorer la surveillance des risques, mais seulement lorsque l'ensemble de données, la méthode de traitement et les conditions du terrain sont alignés. Cet article fournit aux professionnels le jugement nécessaire pour faire ces choix de paramètres de manière fiable. »
-Prof. Dr Vern Singhroy

Si vous êtes prêt à intégrer le satellite et l'IA à votre stratégie de risque, discutons-en.