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Mathieu Varin : Cégep de Sainte-Foy
Le dénombrement de monticules de plantation est un processus crucial lors de la planification du reboisement de peupliers hybrides chez Domtar. En effet, des centaines de milliers de monticules sont créés chaque année et un jeune arbre est planté sur chacun d’entre eux. Puisque ces opérations impliquent le déplacement et la plantation d’un grand volume d’arbres, un dénombrement précis et une méthode reproductible pour y arriver sont nécessaires. La méthode traditionnellement utilisée consistait à une photo-interprétation et une extrapolation. La technique développée dans ce projet fait appel à l’apprentissage profond afin d’atteindre ces objectifs.
Pour ce faire, des orthomosaïques générées à partir d’images acquises par drone ainsi que leur modèle numérique de surface correspondant ont été utilisés. Le rôle de l’algorithme développé étant uniquement la détection des monticules par segmentation d’image, un deuxième algorithme de vision par ordinateur a été développé pour dénombrer les monticules détectés. Cette méthode a permis d’atteindre une précision globale de détection de 95,5 %. Finalement, une interface graphique incorporant ces outils et permettant leurs utilisations de façon intuitive a été implémentée.
L’observation de la Terre (OT) a depuis longtemps fait ses preuves en appui à la prise de décisions éclairées dans de multiples champs, dont l’agriculture, l’hydrologie, la foresterie et la sécurité civile. Par ailleurs, au cours de la dernière décennie, un essor technologique et conceptuel intense a amené une multiplication des capteurs, un raffinement majeur des résolutions autant spatiales que temporelles, certes signes précurseurs de développement, mais aussi d’enjeux sociétaux.
S’inscrivant dans la foulée du colloque Acfas 2021, L’observation de la Terre à l’ère de la 4e révolution industrielle, cette édition se concentre sur quatre tendances clés : 1) l’introduction de nouveaux capteurs et plateformes innovantes; 2) les défis posés par les données massives; 3) l’utilisation de l’intelligence artificielle; et 4) la démocratisation de l’accès et de l’analyse des données.
En premier lieu, les nouveaux capteurs (LiDAR, hyperspectral) et plateformes (drones, CubeSat) repoussent les frontières radiométriques et spatiales, permettent la concrétisation de séries temporelles fiables et encouragent l’entrée de nouveaux joueurs dans le milieu. La multiplication des données d’OT nécessite quant une gestion de mégadonnées pour lesquelles les requêtes et l’analyse exigent des compétences complexes et un savoir-faire unique. Par ailleurs, l’IA s’étant rapidement imposée comme incontournable en OT, ses capacités d’automatisation et d’analyse révolutionnent le domaine du traitement des images, mais, en contrepartie, provoquent des questionnements éthiques et sociétaux importants. Enfin, l’accès et l’analyse de données d’OT se sont démocratisés grâce à l’infonuagique : ce nouveau paradigme ouvre la porte à une nouvelle clientèle de praticiens et praticiennes multidisciplinaires.
Ces avancées scientifiques et techniques constituent des tremplins d’innovation et de collaboration d’une valeur inestimable pour notre communauté et sont, comme il est déjà possible de l’observer, une voie d’avenir prometteuse.
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