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)
Drone : une technologie de pointe au service des
scientifiques
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
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.
Introduction
Le vecteur, les capteurs
Mod´elisation du relief de la canop´ee foresti`ere
Discrimination des essences foresti`eres
The mini-UAS
1Gatewing X100
1
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.
Les capteurs
Ricoh GR3 proche infra-rouge
Introduction
Le vecteur, les capteurs
Mod´elisation du relief de la canop´ee foresti`ere
Discrimination des essences foresti`eres
Chaine de traitement
2photogramm´
etrique
Tie points generation
Aerotriangulation Dense matching Orthorectification
2
La suite photogramm´
etrique
MICMAC
, diff´
erents niveaux de
complexit´
e
MNC photo-lidar MNC lidar
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.
Introduction
Le vecteur, les capteurs
Mod´elisation du relief de la canop´ee foresti`ere
Discrimination des essences foresti`eres
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
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 : →
Les essences foresti`
eres ´
etudi´
ees
Chˆene p´edoncul´e Bouleaux Erable sycomore
Survey 1 Survey 2
Survey 5 Survey 6
R´
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
Comment voler - Points homologues
Importance de la synchronisation de la ph´
enologie au sein
d’une mˆ
eme essence
Introduction
Le vecteur, les capteurs
Mod´elisation du relief de la canop´ee foresti`ere
Discrimination des essences foresti`eres
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