Détection automatique d'oliviers par drone sur un verger de 13ha

Dans le cadre d'une étude sur une parcelle de 13 hectares en Andalousie, nous avons réalisé une détection automatique d'arbres en exploitant une orthophoto d'une résolution de 5 cm.

Grâce à l'algorithme de deep learning intégré au logiciel de photogrammétrie Agisoft Metashape, nous avons pu identifier et localiser avec précision pas moins de 1948 oliviers. Ces données ont ensuite été intégrées dans un plan de synthèse au format PDF et DWG, simplifiant ainsi considérablement leur lecture.

Cette méthode de comptage automatisé, basée sur des techniques d'apprentissage profond, représente désormais une alternative aux méthodes cartographiques traditionnelles. Les avancées dans les algorithmes d'intelligence artificielle, conjuguées à la disponibilité accrue d'images satellites et aériennes, ont grandement optimisé la création de bases de données géographiques. De plus, cette approche permet aussi d'effectuer des analyses plus approfondies, telles que l'étude de la répartition spatiale des arbres, facilitant ainsi la localisation des zones où des arbres sont manquants.

Ce cas d'usage, intégré à notre programme de formation multispectrale, illustre parfaitement les possibilités offertes par les technologies modernes dans le domaine de la cartographie. Il ouvre ainsi la voie à de nouvelles méthodes d'observation et de gestion des ressources naturelles.

Détection et analyse spatiale automatiques des oliviers