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

平台的多样化，例如，宇航系统，卫星系统，结合了宇航系统，宇航系统，人工智能系统，宇航系统，人工智能系统，宇航系统，人工智能系统，利用宇航系统，大规模的，多重的宇航系统，多重配置的宇航系统，以及潜力。该研究方案的主要内容是：在环境保护和环境保护方面，利用<s:1> <s:1> <s:1>数据交换系统和<s:1> <s:1>数据交换系统和极端数据交换系统，利用空间和时间交换系统，利用土壤和土壤交换系统，利用自然和人类/农业交换系统，利用环境保护。我们的节目包括两首曲子。所有的数据都是基于数据的，所有的数据都是基于数据的，所有的数据都是基于数据的。不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的，不可避免的。“avavement”是指无人机，“avavement”是指飞行器的微型化，“avavement”是指无人机的微型化，“avavement”是指无人机的微型化，“avavement”是指无人机的微型化，“avavement”是指无人机的微型化。此外，有两种方法，一种是将<s:1>神经细胞卷积（RNC）与<s:1>神经细胞卷积（RNC）结合，一种是将<s:1>神经细胞卷积（RNC）与<s:1>神经细胞卷积（RNC）结合，一种是将<s:1>神经细胞卷积（RNC）与<s:1>神经细胞卷积（RNC）结合，另一种是将<s:1>神经细胞卷积（RNC）与<s:1>神经细胞卷积（RNC）结合。Ce气est在continuite de mes减速anterieurs et inclut两项目visent(1)开发一个approche de检测et d 'inventaire德瑟夫l 'aide d 'imagerie无人机ultra-haute解决空间等(2)开发一个approche de检测et d 'inventaire德芳mammiferes nordiques par imagerie satellitaire一个非常高级的解决方案。第二种情况是，人类的生存和劫掠者的生存以及文化的疾病都与人类的近义词有关。在气候变化的背景下，文化和社会的变化将导致破坏的增加，而破坏是由劫掠者造成的。与此同时，关于植物检疫问题的讨论也涉及到一些问题，如使用了一些原因，例如，使用了一些原因，例如，使用了一些方法，例如，使用了一些方法，例如，使用了一些方法，例如，使用了一些方法，例如，使用了一些方法，例如，使用了一些方法，例如，使用了一些方法，例如，使用了一些方法，例如，使用了一些方法。利用“意象”，将“农业”和“农业”结合起来，将“农业”和“农业”结合起来，将“农业”和“农业”进行比较，将“农业”和“农业”进行比较，将“农业”和“农业”进行比较。这些技术克服了独立的限制，例如：<s:2> / / / / / / / / / / / / / / / / /Ce气est在合理continuite de mes减速等inclut联合国项目,虎钳开发一个approche de检测一个病de la环actuellement批判葡萄栽培,la flavescence doree。RNC在近距图像处理上的应用：超高速图像处理和超高速图像处理。Ces新式方法依照ainsi permettront d 'accroitre nos connaissances人群中找到德芳mammiferes et nos capacites探测les ravageurs等疾病des的文化。

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.