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Dépistage automatique des doryphores dans la culture de pomme de terre à l’aide de l'imagerie par drone et de la vision artificielle : Étude de faisabilité.

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Lhissou, Rachid; Chokmani, Karem; Gill-Fortin, Jasmin; Agili, Hachem; Poulin, Jimmy; Bergeron, Daniel (2018). Dépistage automatique des doryphores dans la culture de pomme de terre à l’aide de l'imagerie par drone et de la vision artificielle : Étude de faisabilité. Rapport de recherche (R1794). INRS, Centre Eau Terre Environnement, Québec.

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Résumé

Les drones figurent parmi les technologies en émergence dans l’agriculture de précision. Le choix de cette technologie se justifie notamment par les avantages qu’elle offre par rapport aux autres plateformes de télédétection comme la flexibilité d’utilisation et l’ultra-haute résolution spatiale qu’elle peut offrir. Dans cette optique s'inscrit le présent travail qui vise à étudier le potentiel de l’utilisation des données acquises par un appareil photo numérique embarqué sur drone pour la détection automatique des doryphores dans la culture de pomme de terre. Un tel outil permettra aux agriculteurs d’optimiser l’utilisation des insecticides en les appliquant en quantités adéquates, aux bons moments et aux bons endroits. Cette gestion optimale permettra la réduction des coûts de la lutte antiparasitaire, la réduction des pertes de production et la réduction des impacts environnementaux liés aux activités phytosanitaires. La méthodologie proposée consiste à évaluer les impacts des paramètres de vol du drone et de la caméra sur l’efficacité de la détection des doryphores. En outre, des techniques de traitement d’images ont été évaluées afin de quantifier la présence des doryphores. La validation visuelle de l’algorithme développé sur plusieurs images a montré une précision globale satisfaisante. En conclusion, les résultats de cette étude ont démontré un grand potentiel de détection des doryphores à partir d’imagerie ultra-haute résolution acquise par drone.

Type de document: Rapport
Mots-clés libres: télédétection; drone; traitement d’images; vision par ordinateur; pommes de terre; doryphores; lutte phytosanitaire; agriculture de précision
Centre: Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt: 27 août 2018 20:34
Dernière modification: 27 août 2018 20:34
URI: http://espace.inrs.ca/id/eprint/7330

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