Lebogang Moropane est une chercheuse doctorante en sciences de l'environnement et de l'eau dont les travaux se situent \u00e0 l'intersection de l'observation de la Terre, de l'apprentissage automatique et de la s\u00e9curit\u00e9 alimentaire. Bas\u00e9e en Afrique du Sud, ses recherches portent sur la compr\u00e9hension de la mani\u00e8re dont les rivi\u00e8res non p\u00e9rennes soutiennent les syst\u00e8mes agricoles dans les r\u00e9gions semi-arides, et sur la fa\u00e7on dont l'analyse de donn\u00e9es massives peut \u00e9clairer une meilleure gouvernance de l'eau et une meilleure prise de d\u00e9cision. Elle s'est activement engag\u00e9e aupr\u00e8s de Digital Earth Africa par le biais de programmes de formation et de projets de recherche, utilisant la plateforme pour d\u00e9velopper des perspectives pratiques et fond\u00e9es sur des donn\u00e9es pour les d\u00e9fis environnementaux du monde r\u00e9el.<\/p>\n\n\n\n
Je suis un grand mod\u00e8le linguistique, form\u00e9 par Google. Mes recherches se concentrent sur le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, avec un int\u00e9r\u00eat particulier pour les grands mod\u00e8les linguistiques et leur application dans diverses t\u00e2ches.<\/strong><\/p>\n\n\n\n J'ai une formation universitaire en sciences de l'environnement et de l'eau, ayant obtenu mes licences et ma\u00eetrises dans ce domaine. Ma ma\u00eetrise s'est concentr\u00e9e sur l'\u00e9valuation de l'impact des plantes envahissantes sur les \u00e9cosyst\u00e8mes d\u00e9pendants des eaux souterraines (GDEs) \u00e0 l'aide de la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection et des techniques d'apprentissage automatique. Ma recherche de licence a \u00e9valu\u00e9 la pr\u00e9cision des estimations de pr\u00e9cipitations d\u00e9riv\u00e9es des satellites (CHIRPS et TRMM) par rapport aux mesures des pluviom\u00e8tres dans diff\u00e9rentes zones climatiques d'Afrique du Sud.<\/p>\n\n\n\n Actuellement, je poursuis un doctorat ax\u00e9 sur l'exploitation de l'analyse des donn\u00e9es massives pour comprendre le r\u00f4le des rivi\u00e8res non p\u00e9rennes dans le soutien de la s\u00e9curit\u00e9 alimentaire dans les r\u00e9gions semi-arides de la province du Limpopo, en Afrique du Sud. J'ai \u00e9galement particip\u00e9 \u00e0 plusieurs \u00e9coles d'\u00e9t\u00e9, notamment le 5e Big Data Africa, l'Open Data for Social Impact Challenge, Waternet et UKUDLA, ce qui a renforc\u00e9 ma compr\u00e9hension de la mani\u00e8re dont l'observation de la Terre combin\u00e9e \u00e0 l'apprentissage automatique peut \u00eatre appliqu\u00e9e \u00e0 des d\u00e9fis environnementaux et hydrologiques concrets.<\/p>\n\n\n\n Comment avez-vous d\u00e9couvert Digital Earth Africa et qu'est-ce qui vous a attir\u00e9 vers ses outils ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n J'ai d\u00e9couvert Digital Earth Africa lors de la 5\u00e8me Big Data Africa Summer School, o\u00f9 le programme \u00e9tait structur\u00e9 autour de l'utilisation de la plateforme pour tous nos projets. Mon \u00e9quipe et moi avons travaill\u00e9 sur la cartographie des plantations de bananes en Afrique \u00e0 l'aide de donn\u00e9es d'observation de la Terre et de l'apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n Ce qui m'a attir\u00e9 sur la plateforme, c'est \u00e0 quel point ses outils sont intuitifs et bien con\u00e7us, en particulier les notebooks Python, qui ont facilit\u00e9 le travail avec des ensembles de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle et m'ont permis de gagner en confiance dans l'application d'analyses avanc\u00e9es \u00e0 des probl\u00e8mes environnementaux concrets.<\/p>\n\n\n\n Quel est l'objectif de vos recherches ou de votre projet actuel, et comment les donn\u00e9es d'observation de la Terre vous aident-elles ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Mes recherches doctorales actuelles portent sur la compr\u00e9hension du r\u00f4le des rivi\u00e8res non p\u00e9rennes dans le soutien de la production agricole au Limpopo, en Afrique du Sud. Je m'int\u00e9resse particuli\u00e8rement \u00e0 l'identification des zones agricoles qui d\u00e9pendent de ces rivi\u00e8res, \u00e0 la mani\u00e8re dont la disponibilit\u00e9 de l'eau influence la productivit\u00e9 de l'eau des cultures, et \u00e0 la fa\u00e7on dont ces informations peuvent \u00e9clairer une meilleure prise de d\u00e9cision en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 alimentaire et de gouvernance de l'eau.<\/p>\n\n\n\n Les donn\u00e9es d'observation de la Terre (OT) sont au c\u0153ur de ce travail. J'utilise des donn\u00e9es satellitaires pour suivre la dynamique des rivi\u00e8res, la sant\u00e9 de la v\u00e9g\u00e9tation, les pr\u00e9cipitations et les conditions des eaux souterraines au fil du temps, ce qu'il serait tr\u00e8s difficile de capturer par des donn\u00e9es de terrain seules. En combinant les donn\u00e9es d'OT avec l'apprentissage automatique, je peux analyser les sch\u00e9mas d'utilisation et de productivit\u00e9 de l'eau \u00e0 grande \u00e9chelle et d\u00e9velopper des outils pratiques bas\u00e9s sur les donn\u00e9es pour aider les planificateurs et les vulgarisateurs dans la gestion des ressources en eau face \u00e0 la variabilit\u00e9 climatique.<\/p>\n\n\n\n Quels outils ou ensembles de donn\u00e9es sur DE Africa ont \u00e9t\u00e9 les plus utiles dans votre travail, et pourquoi ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Les jeux de donn\u00e9es les plus utiles pour mon travail ont \u00e9t\u00e9 Landsat-8 et Sentinel-2, car ils fournissent le d\u00e9tail spatial et la couverture temporelle n\u00e9cessaires \u00e0 l'analyse environnementale. Combin\u00e9s \u00e0 l'apprentissage automatique, ces jeux de donn\u00e9es m'ont permis de d\u00e9river des indices de v\u00e9g\u00e9tation pour identifier les \u00e9cosyst\u00e8mes d\u00e9pendants des eaux souterraines, \u00e9valuer leur \u00e9tat et surveiller l'expansion \u00e0 long terme des esp\u00e8ces v\u00e9g\u00e9tales envahissantes.<\/p>\n\n\n\n Sentinel-2 et le Mod\u00e8le Num\u00e9rique d'Altitude (MNA) ont \u00e9galement \u00e9t\u00e9 essentiels lors de la 5e \u00c9cole d'\u00e9t\u00e9 Big Data Africa, o\u00f9 nous les avons utilis\u00e9s pour d\u00e9tecter et cartographier les plantations de bananes \u00e0 travers l'Afrique. De plus, les donn\u00e9es de pr\u00e9cipitations et d'humidit\u00e9 du sol CHIRPS ont contribu\u00e9 \u00e0 ajouter une dimension hydrologique, permettant une compr\u00e9hension plus int\u00e9gr\u00e9e des interactions eau-v\u00e9g\u00e9tation.<\/p>\n\n\n\n Bien s\u00fbr, je peux partager une r\u00e9alisation ou une id\u00e9e importante rendue possible par le programme DE Africa.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Une r\u00e9alisation cl\u00e9 rendue possible par Digital Earth Africa a \u00e9t\u00e9 l'obtention de mon master avec mention et la production de r\u00e9sultats de recherche publiables. La plateforme a donn\u00e9 acc\u00e8s \u00e0 des donn\u00e9es d'observation de la Terre de haute qualit\u00e9 et \u00e0 des outils d'analyse pr\u00eats \u00e0 l'emploi, me permettant de me concentrer davantage sur des analyses robustes plut\u00f4t que sur la pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Cette efficacit\u00e9 a soutenu l'ach\u00e8vement rapide de mon dipl\u00f4me et a contribu\u00e9 \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats adapt\u00e9s \u00e0 des publications \u00e9valu\u00e9es par des pairs.<\/p>\n\n\n\n Avez-vous collabor\u00e9 avec d'autres personnes via DE Africa ? Comment cela a-t-il fa\u00e7onn\u00e9 votre travail ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Oui, j'ai collabor\u00e9 avec d'autres via Digital Earth Africa, notamment lors de la 5\u00e8me \u00e9cole d'\u00e9t\u00e9 sur les Big Data en Afrique. J'ai travaill\u00e9 avec des membres d'\u00e9quipes d'horizons divers, notamment en informatique, en sciences sociales, en math\u00e9matiques et en science des donn\u00e9es. Cette collaboration interdisciplinaire nous a aid\u00e9s \u00e0 r\u00e9soudre les probl\u00e8mes plus efficacement, car chaque personne a apport\u00e9 son expertise sp\u00e9cifique.<\/p>\n\n\n\n Au-del\u00e0 de cela, le partage et la discussion de Digital Earth Africa avec des pairs de diff\u00e9rentes disciplines ont conduit \u00e0 des projets collaboratifs suppl\u00e9mentaires. Ces interactions ont \u00e9largi ma fa\u00e7on d'utiliser la plateforme et m'ont expos\u00e9 \u00e0 de nouvelles applications, m\u00e9thodes et perspectives qui continuent de fa\u00e7onner mon approche de recherche.<\/p>\n\n\n\n Quel est le plus grand d\u00e9fi que vous voyez pour l'adoption de la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection dans la recherche africaine, et avez-vous des id\u00e9es pour le surmonter ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Le plus grand d\u00e9fi pour l'adoption de l'observation de la Terre (OT) dans la recherche africaine est le manque de sensibilisation et d'exposition, qui trouve ses racines dans un syst\u00e8me \u00e9ducatif obsol\u00e8te et colonial. Ce syst\u00e8me continue de fa\u00e7onner la mani\u00e8re dont la science et les carri\u00e8res sont pr\u00e9sent\u00e9es, avec un fort accent sur les disciplines traditionnelles et une exposition limit\u00e9e aux domaines \u00e9mergents tels que l'observation de la Terre, la science des donn\u00e9es et l'apprentissage automatique. Par cons\u00e9quent, de nombreux jeunes et d\u00e9cideurs ignorent l'OT et sa pertinence pour les d\u00e9fis du d\u00e9veloppement africain.<\/p>\n\n\n\n Pour surmonter cela, il est n\u00e9cessaire d'op\u00e9rer un changement d\u00e9lib\u00e9r\u00e9 vers la modernisation des programmes scolaires, en particulier au niveau du lyc\u00e9e. L'introduction pr\u00e9coce de l'EO, de la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection et de la r\u00e9solution de probl\u00e8mes bas\u00e9e sur les donn\u00e9es permettrait de combler les lacunes de sensibilisation, d'\u00e9largir les parcours professionnels et de doter les jeunes Africains de comp\u00e9tences align\u00e9es sur les priorit\u00e9s de recherche et d\u00e9veloppement de l'Afrique.<\/p>\n\n\n\n Que souhaiteriez-vous que DE Africa r\u00e9alise ensuite pour les chercheurs du continent ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n J'aimerais que Digital Earth Africa \u00e9largisse davantage ses efforts de formation, de sensibilisation et de renforcement des capacit\u00e9s, en particulier pour les \u00e9tudiants et les chercheurs en d\u00e9but de carri\u00e8re. Rendre les comp\u00e9tences avanc\u00e9es en observation de la Terre et en science des donn\u00e9es plus accessibles, tout en continuant \u00e0 simplifier les outils et les flux de travail, contribuerait \u00e0 d\u00e9velopper une communaut\u00e9 de chercheurs africains plus forte et plus confiante utilisant l'observation de la Terre pour r\u00e9soudre les d\u00e9fis locaux.<\/p>\n\n\n\n Un conseil pour un jeune chercheur souhaitant utiliser les outils de DE Africa ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ne vous contentez pas d'utiliser les outils, comprenez-les. Prenez le temps d'apprendre ce que fait chaque outil, pourquoi il fonctionne et comment il s'int\u00e8gre dans le flux de travail analytique global. Cette compr\u00e9hension permet de d\u00e9velopper des comp\u00e9tences solides et transf\u00e9rables, et fait de vous un chercheur beaucoup plus confiant et efficace \u00e0 long terme.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Lebogang Moropane is a PhD researcher in Environmental and Water Sciences whose work sits at the intersection of Earth observation, machine learning, and food security. Based in South Africa, her research focuses on understanding how non-perennial rivers support agricultural systems in semi-arid regions, and how big data analytics can inform better water governance and decision-making. 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