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12/03/2017 1 Imagerie très haute résolution en agriculture: potentialité de la technologie drone [email protected] 003281/62.22.14 1 Ir Sébastien Bauwens Département BIOSE Gembloux AgroBio Tech – Université de Liège Présentation originale réalisée dans le cadre de la journée d’étude sur l’Agriculture de Précision Organisée par la Chambre de commerce TunisoBelgoLuxembourgeoise Tunis, Tunisie, Mars 2017 Plan Introduction à l’information spectrale Capteurs « spectraux » Traitement de l’information acquise par drone Plateformes drones Etudes de cas 2 Spectre d’irradiance solaire 3 Réflectance (ρ): inc ref ф inc ф ref Spectre d’irradiance solaire 4 Réflectance (ρ): inc ref ф inc ф ref

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12/03/2017

1

Imagerie très haute résolution en agriculture:potentialité de la technologie drone

[email protected]/62.22.14

11

‐ Ir Sébastien Bauwens ‐Département BIOSE ‐ Gembloux  Agro‐Bio  Tech – Université de Liège

Présentation originale réalisée dans le cadre de la journée d’étude sur l’Agriculture de Précision

Organisée par la Chambre de commerce  Tuniso‐Belgo‐Luxembourgeoise

Tunis, Tunisie, Mars 2017

Plan

• Introduction à l’information spectrale• Capteurs « spectraux »• Traitement de l’information acquise par drone• Plateformes drones• Etudes de cas

2

Spectre d’irradiance solaire

3

Réflectance (ρ) :inc

ref

фinc фref

Spectre d’irradiance solaire

4

Réflectance (ρ) :inc

ref

фinc фref

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Signatures spectrales typiques

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Signature spectrale de stress

Stress hydrique d’oliviers en pots

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Sun & al. (2008)

Carter (1993)

Plan

• Introduction à l’information spectrale• Capteurs « spectraux »• Traitement de l’information acquise par drone• Plateformes drones• Etudes de cas

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Type de capteurs drone

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Optris PI

Sony R10C

Sony RX100

Action cam Gopro

MultiSpec4

Sequoia

Tetracam micro MCA

FLIR vue

RGB Multispectral (IR thermique)Hyperspectral

Xispec

Butterfly

SOC710

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Résolution spectraleRGB classique

• 3 bandes pour les 3 couleurs primaire:– Rouge‐Vert‐Bleu

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Résolution spectraleRGB classique

• Qualité spectrale– Bandes larges– Chevauchement des bandes– Camera suppl.

• Mesures lum. incidente

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Résolution spectraleCapteur multispectral

• Plusieurs bandes dans le visible et Infrarouge

11

Résolution spectraleCapteur multispectral

• Plusieurs bandes dans le visible et Infrarouge

12RGB :        (composition colorée fausses couleurs)

RGB :        (composition colorée couleurs vraies)

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Résolution spectraleCapteur hyperspectral

• Nombreuses bandes contigües (n > 100) et étroites (< 10nm)

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Résolution spatiale

• Images satellites:– Résolution > 10 m

• Images drones:– Résolution < 40 cm

14

Résolution spatiale

• Images satellites: – Résolution > 10 m

• Images drones:– Résolution < 40 cm

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Résolution spatiale

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Plantation d’oliviers

Pixels 1m Pixels 25 m

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Résolution spatiale

17Signature spectrale en fonction de la résolution

Plantation d’oliviers

Pixels 1m Pixels 25 m

Indices spectraux

Exemples:• NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)

• PRI (Photochemical Reflectance Index)

• WBI (Water Band Index)

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680800

680800

ReRe

dNIRdNIR

570531

570531

YellowGreenYellowGreen

GYGY

OU

Indices spectraux

Exemples:• NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)

• PRI (Photochemical Reflectance Index)

• WBI (Water Band Index)

19XXX900

XXX = 970, 1200, 1440, 1950

Sims & Gamon (2003)

680800

680800

ReRe

dNIRdNIR

570531

570531

YellowGreenYellowGreen

Plan

• Introduction à l’information spectrale• Capteurs « spectraux »• Traitement de l’information acquise par drone• Plateformes drones• Etudes de cas

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Information « brute » des capteurs

• Collection d’imagettes géoréférencéesapproximativement– Voir animation

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Traitement photogrammétrique

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Traitement photogrammétrique

• Deux produits:– Orthophotomosaïque (Information spectrale mètrée)– Modèle Numérique d’Elévation (information « 3D ») 23

Traitement photogrammétrique

• Modèle Numérique d’Elévation (MNE)= Modèle Numérique de Surface (MNS)

24

• Modèle Numérique de Hauteur (MNH)= Modèle Numérique de Canopée (MNC)

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Types de plateforme drone

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Ailes fixes

Multi‐rotor

Plan

• Introduction à l’information spectrale• Capteurs « spectraux »• Traitement de l’information acquise par drone• Plateformes drones• Etudes de cas

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Exemple 1: dégâts sur culture

• Culture: orge• Drone: à ailes fixes (ebee)• Capteur: Sequoia (multispectrale)

27

Exemple 1: dégâts sur culture

• NDVI

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8

Exemple 1: dégâts sur culture

• NDVI

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Exemple 1: dégâts sur culture

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• dégâts de gibier(sanglier)

Exemple 1: dégâts sur culture

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• dégâts de gibier (sanglier)

Exemple 1: dégâts sur culture

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Estimation des dégâts Seuillage sur NDVI5.6 % de la parcelle

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Exemple 2: Photosynthèse oiliviers

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Exemple 3: Erosion sols agricoles

• Quantification de l’érosion • Drone: aile fixe (X100)• Capteur: Ricoh GR4 (RGB)

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Exemple 3: Erosion sols agricoles

35

Exemple 3: Erosion sols agricoles

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Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

• Culture: maïs• Drone: multi‐rotor • Capteur: Sony RX100 (RGB)

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temps

Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

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m

Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

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m

Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

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m

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Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

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m

Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

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m

Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

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m

Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

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m

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Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

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Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

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Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

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Exemple 4: Hauteur & biomasse du maïs

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Merci de votre attention !

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