L'imagerie aérienne couplée à l'intelligence artificielle

La détection et le comptage par drone grâce à l’IA ont un avenir très prometteur dans de nombreuses industries, notamment l’agriculture, la surveillance de l’environnement, la gestion des ressources naturelles, l’inspection des infrastructures et la sécurité.

En effet, tout élément disposant d’une signature spectrale ou géométrique distinctive peut etre isolé, qualifié et compté dans une zone définie d’exploration

Selon l’endroit ou la taille il peut s’agir d’une anomalie ou pas . L’IA permet même d’avoir une approche prédictive et proactive

Quelques exemples concrets de l’association de capteurs tres haute définition montés sur drone et de l’intelligence artificielle :

  • Agriculture : détection des cultures endommagées, des parasites, des adventices mais aussi comptage précis des plans de tous types de cultures
  • Elevage ou réserves naturelles : il devient possible de procéder a un inventaire précis, y compris dans les zones inaccessibles a pied
  • Surveillance de l’environnement : détection des polluants, des déchets ou des conséquences du changement climatique : Capter / Analyser / Décider
  • Préservation de la nature : détection de nids d’espèces particulières

Exemple de télédétection par drone d'un champs de mais inondé

Le drone est plus précis que le satellite

mais ortho dronemais satellite
ortho/sat

Ainsi le zonage est précis

mais ndvi satellitemais ortho drone
zonage

l'analyse ndvi pertinente

mais zonagemais ortho drone
NDVI

Et le compte rendu parfaitement exploitable

inondation mais detection drone
rapport pdf détaillant les zones impactées par les inondations

Le saviez- vous ?

Le Machine Learning est très utilisé dans la détection et le comptage par drones afin de s’adapter à tous types de projets, y compris totalement nouveaux

En effet le Machine Learning (ou apprentissage automatique en français) est une branche de l’intelligence artificielle qui vise à développer des algorithmes et des modèles statistiques qui permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés.

Le processus d’apprentissage se fait en entraînant le modèle sur un grand nombre de données, de manière à ce qu’il puisse détecter des schémas et des relations entre les différentes variables d’entrée. Une fois que le modèle a été entraîné, il peut être utilisé pour effectuer des prédictions ou des classifications sur de nouvelles données, en se basant sur les relations qu’il a apprises pendant l’entraînement.

Le Machine Learning est également utilisé dans de nombreuses applications, telles que la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la reconnaissance d’images, la prédiction de comportements d’utilisateurs, la détection de fraudes et bien d’autres domaines encore. Il est également utilisé dans les algorithmes de recommandation, qui suggèrent des produits, des films ou des chansons en fonction des préférences de l’utilisateur.

études de cas télédétection aérienne

Champs de fraises

Mise en place d’un détecteur de plants défectueux (notamment à cause des champignons de type “macrophomina”
Indication exacte des plants malades et calcul de la proportion

Piscines et panneaux solaires

Détection, comptage et localisations d’éléments grâce aux logiciels intégrant de l’intelligence artificielle 

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