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Développement d'une méthode d'inventaire automatisée des héronnières par télédétection

Développement d'une méthode d'inventaire automatisée des héronnières par télédétection
自动化发明方法的开发
批准号:
CCARD-2022-00270
负责人:
Landry, MarieClaire
金额:
$2.91万
依托单位:
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
CCI Applied Research and Development Grants
财政年份:
2022
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2022-01-01 至 2023-12-31

项目摘要

项目成果

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Le grand héron (Ardea herodias) est une espèce considérée comme indicatrice de la qualité des milieux aquatiques et humides. Son suivi permet indirectement d'évaluer l'impact de différentes pressions anthropiques sur les écosystèmes fréquentés par cette espèce. Au Québec, un inventaire quinquennal est effectué par le ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs dans 14 régions administratives. Cet inventaire est réalisé par voie aérienne qui requiert un effort d'échantillonnage important et coûteux et priorise les héronnières sur la base de critères relativement subjectifs. Parallèlement à cela, la multiplication des plateformes d'acquisition d'imagerie terrestre, aérienne et satellitaire combinée à l'essor d'approches de traitement basées sur l'intelligence artificielle, ouvre notamment la porte à l'exploitation de données variées et massives, multi-résolutions et multi-configurations à très haut potentiel pour l'inventaire faunique. L'objectif général du projet est donc de réviser l'approche d'inventaire classique des héronnières du Québec en exploitant le potentiel de l'imagerie aérienne et satellitaire combinée à l'apprentissage profond. La méthodologie prévoit tester une approche à deux échelles en développant tout d'abord un indice de qualité d'habitat du grand héron, afin de prioriser les secteurs à inventorier en procurant une cartographie à large échelle exhaustive et objective du territoire. L'approche d'inventaire à fine échelle sera par la suite développée en testant plusieurs approches d'acquisition d'imagerie aérienne par drone et hélicoptère en déterminant dans un premier temps les paramètres optimaux de vols assurant la qualité des images à analyser tout en minimisant le dérangement des animaux. Ces images à très haute résolution acquises au-dessus de plusieurs héronnières seront traitées en testant des approches novatrices basées sur l'apprentissage profond. La généralisation de ce type d'approche à plus faible résolution sera également testée afin d'évaluer le potentiel de l'imagerie satellitaire pour ce type d'application, ce qui permettrait d'inventorier un territoire plus grand et plus fréquemment tout en réduisant l'effort terrain et les coûts requis. Finalement, ces résultats permettront de produire des recommandations pour une mise à jour de l'approche classique d'inventaire des héronnières permettant de mieux protéger cette espèce.
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会议论文
Modélisation des données de matière ligneuse non utilisée (MLNU) des opérations forestières de la Gaspésie
  • 批准号:
    CCARD-2022-00212
  • 项目类别:
    CCI Applied Research and Development Grants
  • 资助金额:
    $2.91万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Landry, MarieClaire
  • 依托单位:
Développement d'outils dynamiques de détection automatique des essences forestières à partir de mesures aéroportées par ballons stratosphériques
  • 批准号:
    CCARD-2022-00472
  • 项目类别:
    CCI Applied Research and Development Grants
  • 资助金额:
    $2.91万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Landry, MarieClaire
  • 依托单位:
Développement de méthodes de super-résolution d'images
  • 批准号:
    CCARD-2022-00545
  • 项目类别:
    CCI Applied Research and Development Grants
  • 资助金额:
    $2.91万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Landry, MarieClaire
  • 依托单位:
Développement d'un système d'optimisation de la coupe de bois pour les petites scieries
  • 批准号:
    CCARD-2022-00180
  • 项目类别:
    CCI Applied Research and Development Grants
  • 资助金额:
    $2.91万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Landry, MarieClaire
  • 依托单位:
海外基金