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

平台与梯田、卫星和卫星相结合，L教授批准了L的情报人工，我们看到了L对东方体的开发，多种解决方案和多种配置的S的潜力。发展与创新教育方案批准了S高级和超高级别的空间和临时解决方案，以及自然和人类环境/农业的环境和环境保护。LE节目包括双人伏击。这是L的发明家，也是影像和卫星的发明者。作为L的发明家，L的发明家和发明家之间存在着不可忽视的关系，这是不可缺少的。L的无人机、无人机的小型化和图像卫星的小型化S拥有独一无二的新视角的解决方案。De plus，LES接近récentes basées sur les les réseaux de Neurons réseaux de神经元(RNC)on t démontréun潜在重要的检测自动化，Mais Restent cependant peu exexorées dans un Conventte d‘inventaire。空间和包括两个项目：(1)开发批准和超高级成像解决方案空间等(2)开发批准和提供卫星图像的S高级解决方案。第二卷《保护与毁灭与疾病与文化的关系》。气候变化的背景下，我们的文化不再是传统，而是扩大了我们的领地，我相信S是个破坏者。同样，植物检疫问题也不能得到充分利用，这意味着不能实现自动化。L利用L的形象和近距离的结合来研究农业和农业。S的形象比S的形象要好。CES技术重新审视了可接受的极限和能力，以及符号、多元和变量等文化。在葡萄栽培、葡萄种植和鲜活的实施中，L的应用程序对超高级解决方案和无人机的成像测试进行了应用。新的应用程序接近于对哺乳动物种群和野生动物的能力进行测试。

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.