ACTU - 27/09/2019
Projet innovant de détection automatique des jeunes plants forestiers
Avec le concours d’une startup française, de FIBOIS et de l’établissement public régional AUVERGNE-RHONE-ALPES, CFBL vient d’initier un projet ambitieux en terme de Recherche-Innovation et Développement concernant la détection automatique de jeunes plants au sein des plantations forestières.
Nous remercions la région AUVERGNE-RHONE-ALPES qui a soutenu financièrement notre projet, lauréat en 2018 de l'appel à projet " Développement et Innovation dans la filière bois ", FIBOIS pour son appui technique, ainsi que Daniel Genthialon pour la captation sur la pépinière du Haut-Forez.
Drone, imagerie et IA pour un meilleur suivi des plantations
Face à des contraintes toujours plus importantes (changement climatique, insectes ravageurs, pression du gibier,...), l'enjeu est d'aider les sylviculteurs à assurer la croissance des plants forestiers et le devenir des nouvelles plantations. A l'image de pratiques innovantes dans le maraîchage ou la viticulture, nous nous sommes portés vers les nouvelles technologies en plein essor : imagerie - Intelligence Artificielle - drone.
Notre objectif : parvenir à réaliser des inventaires précis, fiables, exhaustifs et automatisés sur l'état des plants résineux " en pleine forêt ". La tâche étant loin d'être aisée car on est ici très éloigné de l'environnement agricole maîtrisé par l'homme. De plus, le faible indice foliaire des plants résineux complique la détection comparativement à des essences feuillus.
La détection automatique des plants, une étape décisive
Le protocole a conduit dans un premier temps à acquérir des images haute résolution de plusieurs plantations de douglas et à plusieurs hauteurs avec un capteur développé par la startup. Ces images ont ensuite alimenté un logiciel d'Intelligence Artificielle (algorithmes mis au point par la même startup) que nous avons entrainé à reconnaitre les douglas (phase d'apprentissage ou " deep learning ").
Une fois au point, les algorithmes ont été testés sur de nouveaux jeux d'images. A très basse altitude (proxy-détection) les résultats ont été probants, y compris en terme de détection de jeunes plants rougis ou morts (cf. images ci-dessous).
A plus haute altitude en revanche, avec des images obtenues à l'aide d'un drone, la détection n'a pas fonctionné. L'exploitation des informations spatiales et spectrales par l'intelligence artificielle doit être améliorée. Cela passe aussi par la mise au point de nouveaux capteurs conservant leur légèreté et leur autonomie pour pouvoir être embarqués sur des drones.
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