Développement d'outils dynamiques de détection automatique des essences forestières à partir de mesures aéroportées par ballons stratosphériques

林业本质自动检测动态开发和平流层气球运输测量部分

• 批准号: CCARD-2022-00472
• 负责人: Landry, MarieClaire
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Cégep de Sainte-Foy
• 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
• 起止时间: 2022-01-01 至 2023-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=756491
• 关键词: veloppement; outils; dynamiques; de; tection

Le suivi des peuplements forestiers est d'importance considérant l'état précaire des écosystèmes à l'échelle mondiale. Couvrant plus du tiers de la surface terrestre, les forêts sont les principales responsables de la qualité de l'environnement, notamment parce qu'elles assurent la qualité de l'air et le filtrage de l'eau, qu'elles abritent la moitié des espèces animales et qu'elles sont une ressource massive de matières premières. Diverses méthodes de télédétection permettent la caractérisation de son état, de son évolution temporelle et spatiale. Parmi les solutions d'acquisitions, l'imagerie satellitaire est la plus populaire mais elle présente des limites de moments de survol, des choix d'instruments de mesure et des résolutions souhaitées. Les drones, eux, ne peuvent survoler que de petites zones à faible altitude, ce qui rend ardue l'évaluation de grandes superficies. L'utilisation de stations de mesures portées par ballons stratosphériques flottant entre 10 et 35 km d'altitude s'avère une solution clef pour la prise de mesure à l'échelle nationale. Le but de ce projet est de concevoir une méthode de détection automatique d'espèces forestières par apprentissage profond à partir d'imagerie multispectrale acquise à bord d'une station de mesure en haute atmosphère. Cette méthode permettra l'identification des espèces et l'évolution spatiotemporelle de certaines de leurs caractéristiques. De plus, l'outil développé pourrait aider à détecter la présence de feux de forêts et leur évolution à court terme. Afin d'y arriver, le CERFO procédera au traitement d'images satellitaires gratuites ainsi que d'images et données fournies par LUX Aerobot. Ensuite, leur prétraitement permettra d'optimiser les étapes d'apprentissage profond. S'en suivra une évaluation et une sélection des algorithmes adaptés à la classification des espèces forestières. Leurs performances seront alors optimisées par l'ajustement de leurs paramètres d'entraînement. Une méthode de détection nommée multi-couches sera testée afin de classifier les images par ensembles d'espèces à diverses échelles spatiales, soit de grossière (feuillus/conifères) à fine (essence individuelle). Finalement, l'amélioration continue des performances de détection sera effectuée à partir des nouvelles données qui seront acquises au long du projet. Il en résultera une méthode complète d'analyse automatique d'images pour le suivi des peuplements forestiers par ballons stratosphériques de LUX Aerobot.

林业人口的特别重要是确保世界生态系统安全的重要因素。空气质量和水过滤，是动物和空间资源的重要组成部分。无人机，eux，ne peuvent survoler que de petites zone à afable height, ce qui rend ardue l'évaluation de grandes superficies。但该项目旨在解决学徒林业自动检测方法在高级大气层测量站附近进行多光谱图像采集。当您到达时，CERFO 程序将免费为您提供 LUX Aerobot 学徒的图像和图像。我们可以根据训练参数进行优化。 ensembles d'espèces à多样化的空间，soit degrossière（feuillus/conifères）àfine（essence individuelle）。 LUX 飞行机器人。