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Application des techniques de photogrammétrie avec un drone à la caractérisation de la ressource forestière

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Academic year: 2021

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Application des techniques de photogramm´

etrie

avec un drone `

a la caract´

erisation de la ressource

foresti`

ere

Journ´ees de la recherche de l’IGN, ´edition 2015

Lisein Jonathan, Lejeune Philippe et Pierrot Deseilligny Marc

Universit´e de Li`ege - Gembloux Agro-Bio Tech (Belgique) / Ecole Nationale des Sciences G´eographiques (France)

(2)
(3)

Drone : une technologie de pointe au service des

scientifiques

(4)
(5)
(6)

La valeur ajout´

ee des drones en comparaison avec les

avions et les satellites

I Lar´esolution spatiale : les avions sans pilote volent `a basse altitude, couvrent de petites surfaces mais les images a´eriennes permettent la disctinction de tr`es petits objets.

I Lar´esolution temporelle: Le d´eploiement des drones est rapide et les coˆuts

(7)

Application des techniques de photogramm´

etrie avec un

drone `

a la caract´

erisation de la ressource foresti`

ere

3 sous questions de recherche

I Comment appr´ehender le traitement de blocs d’images afin de mod´eliser le relief de la canop´ee foresti`ere et d’effectuer le processus d’orthorectification

I Comment discriminer les essences foresti`eres depuis des images `a tres haute r´esolution spatiale et temporelle.

I Comment identifier et d´enombrer les couronnes d’arbres individuelles.

(8)

Introduction

Le vecteur, les capteurs

Mod´elisation du relief de la canop´ee foresti`ere

Discrimination des essences foresti`eres

(9)

The mini-UAS

1

Gatewing X100

1

(10)

Sch´ema d’un bloc de 720 images acquises par drone avec le Gatewing X100. La position des prises de vues est repr´esent´ee par des points noirs et le recouvrement entre images est sch´ematis´e par la palette de couleur.

(11)

Les capteurs

Ricoh GR3 proche infra-rouge

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Introduction

Le vecteur, les capteurs

Mod´elisation du relief de la canop´ee foresti`ere

Discrimination des essences foresti`eres

(14)
(15)

Chaine de traitement

2

photogramm´

etrique

Tie points generation

Aerotriangulation Dense matching Orthorectification

2

(16)

La suite photogramm´

etrique

MICMAC

, diff´

erents niveaux de

complexit´

e

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(18)
(19)
(20)

MNC photo-lidar MNC lidar

(21)

Mod`

ele num´

erique de Canop´

ee photo/lidar

R´esultats

I Mesure de lahauteur individuelle des arbresfeuillusavec une pr´ecision de 1.5 m`etres.

I Mesure de lahauteur dominante en feuillus avec une pr´ecision similaire.

I Reconstruction photogramm´etrique 3D en milieu forestier pas exempte d’erreurs.

(22)

Introduction

Le vecteur, les capteurs

Mod´elisation du relief de la canop´ee foresti`ere

Discrimination des essences foresti`eres

(23)

Discrimination des essences foresti`

eres

Objectif: Identifier automatiquement les essences foresti`eres et d´efinirQuand et Comment op´erer avec un drone.

I 10 volseffectu´es avec succ`es, couvrant les 3 saisons de v´eg´etation (printemps, ´et´e et hiver)

I altitude de vol entre 150 et 350 m`etres.

I entre 2011 et fin 2014

(24)
(25)

Hypoth`

ese de travail

Comment voler

I Altitude de vol : →Voler bas pour obtenir une haute r´esolution spatiale

Quand voler

I Meilleures ”dates” pour la discrimination des essences : →

(26)

Les essences foresti`

eres ´

etudi´

ees

Chˆene p´edoncul´e Bouleaux Erable sycomore

(27)

Survey 1 Survey 2

(28)

Survey 5 Survey 6

(29)
(30)
(31)

esultats

Comment voler

I Altitude de vol : →Compromis entre r´esolution-emprise de l’image. Ne pas voler trop bas.

I Recouvrement : → 70%-90%

Quand voler

I Meilleure ”date” pour la discrimination (automatique) des essences : → fin du printemps, lorsque toutes les feuilles ont d´ebour´e

(32)

Comment voler - Points homologues

(33)

Importance de la synchronisation de la ph´

enologie au sein

d’une mˆ

eme essence

(34)

Introduction

Le vecteur, les capteurs

Mod´elisation du relief de la canop´ee foresti`ere

Discrimination des essences foresti`eres

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Références

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