Télédétection à très hautes résolutions et réseaux de neurones convolutifs pour la caractérisation de la faune et de la végétation

保护动物和动物的高级解决方案和神经元卷积解决方案

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2020-05063
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.19万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2022-01-01 至 2023-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

La multiplication des plateformes terrestres, aériennes, satellitaires combinée à l'essor d'approches de traitement basées sur l'intelligence artificielle, ouvre la porte à l'exploitation de données massives, multi-résolutions et multi-configurations à très haut potentiel. Ce programme de recherche vise à développer des approches innovantes de traitement d'imagerie à très hautes et ultra-hautes résolutions spatiales et temporelles pour la caractérisation de la faune et de la végétation en milieu naturel et anthropisé/agricole, dans un contexte de conservation. Le programme inclut deux volets. Le premier porte sur la détection et l'inventaire de la grande faune par traitement d'imagerie aérienne et satellitaire. La disponibilité des données démographiques indispensables à la gestion de la grande faune est relativement faible dans certaines régions canadiennes à cause de problèmes d'accessibilité et de règlementation liées à l'inventaire aérien. L'avènement récent des drones, la miniaturisation des capteurs et la disponibilité croissante d'imagerie satellitaire à très hautes résolutions ouvrent de nouvelles perspectives pour la détection faunique. De plus, les approches récentes basées sur les réseaux de neurones convolutifs (RNC) ont démontré un potentiel important pour la détection automatisée d'objets mais restent cependant peu explorées dans un contexte d'inventaire. Ce volet est dans la continuité de mes travaux antérieurs et inclut deux projets qui visent à (1) développer une approche de détection et d'inventaire de cerfs à l'aide d'imagerie drone à ultra-haute résolution spatiale et (2) développer une approche de détection et d'inventaire de grands mammifères nordiques par imagerie satellitaire à très haute résolution. Le second volet porte sur la détection et le suivi de ravageurs et maladies des cultures par traitement d'imagerie proximale. Dans un contexte de changements climatiques, les cultures mondiales vont subir une augmentation des dommages liés aux ravageurs. Parallèlement, la gestion des problèmes phytosanitaires nécessite une utilisation raisonnée d'intrants impliquant notamment le développement d'approches de dépistage automatisées. L'utilisation de l'imagerie aérienne et proximale combinée aux RNC en agriculture est récente mais présente des résultats très prometteurs en comparaisons avec les approches classiques. Ces techniques restent cependant limitées dans leur capacité à détecter des symptômes multiples et variables dans les cultures. Ce volet est également dans la continuité de mes travaux et inclut un projet qui vise à développer une approche de détection d'une maladie de la vigne actuellement critique en viticulture, la flavescence dorée. L'application de RNC sur imagerie proximale à ultra-haute résolution et imagerie drone est testée. Ces nouvelles approches permettront ainsi d'accroitre nos connaissances sur les populations de grands mammifères et nos capacités à détecter les ravageurs et maladies des cultures.
La multiplication des platformes terrestres,aériennes,satellitaires combinée à l'essor d'approches de treitement basées sur l'intelligence artificielle,ouvre la porte à l'exploitation de données austives,multi-résolutions et multi-configurations à très haut potentiel.该研究方案旨在探讨在自然和人类/农业环境中保护动物和植物的特高级和超高级空间和时间解决方案的创新方法。这个节目包括两个志愿者。 Le premier porte sur la détection et l'inventaire de la faune par traitement d'imagerie aérienne et satellitaire.在加拿大的某些地区,由于航空设施的可及性和可调节性问题,对动物管理不可或缺的人口学资料的分配相对来说是不可能的。L'avènement récent des drones,la approximation des captain et la disponibilité croissante d'imagerie satellitaire à très hautes résolutions ouvrent de nouvelles perspectives pour la dectection faunique.此外,基于卷积神经元网络(RNC)的新方法对于自动检测目标具有重要的潜力,迈斯仍然有待于在本发明的背景下进行探索。这一工作是在我国航天工作的连续性中进行的,包括两个项目:(1)探测和发现用于超高级空间分辨率成像无人机的探测器;(2)探测和发现用于超高级空间分辨率成像卫星的大型北半球哺乳动物。 第二次革命是从近境意象的角度对文化的破坏和疾病进行检测和追踪。在气候变化的背景下,世界文化必须加强对破坏者的统治。此外,植物卫生问题的管理必须考虑到利用合理的内联网,这意味着要采取自动化的方法。在农业中利用航空和近距离结合的RNC方法,迈斯最近提出了与经典方法相比非常有前途的结果。这些技术在检测文化中的多重和变量症状的能力方面存在着局限性。在连续的生产过程中,我们将重点放在葡萄栽培中葡萄酒的病害检测上,即金黄色葡萄酒。L'application de RNC sur imagerie proximale à ultra-haute résolution et imagerie drone est testée. 这种新的方法是通过我们对大哺乳动物群体的了解以及我们对文化的破坏和疾病的检测能力来实现的。

项目成果

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