Présentation Géomatique2013 – 4 octobre 2013

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méthodes

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Merci

Source: Erwan Gavelle

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Louis-Philippe Chrétien (louis-philippe.chretien@usherbrooke.ca)
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Télédétection visible et infrarouge thermique du cerf de Virginie (Odocoileus virginianus) à l'aide d'un aéronef sans pilote

  1. 1. Présentation Géomatique2013 – 4 octobre 2013 Télédétection visible et infrarouge thermique du cerf de Virginie (Odocoileus virginianus) à l’aide d’un aéronef sans pilote Louis-Philippe Chrétien (UdeS), Jérôme Théau (UdeS), Patrick Ménard (CGQ)
  2. 2. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Problématique • Perception de l’observateur • Obstruction visuelle de l’environnement • Visibilité de l’animal • Frais des opérations Pistes de solution Infrarouge thermique Bleu • Imagerie multispectrale • Traitements d’images • Aéronef sans pilote (ASP) Géomatique2013 – 4 octobre 2013 Vert Rouge 2
  3. 3. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Objectif général Évaluer la performance d’un système aéronef-capteurs mis au point pour la détection et l’inventaire du cerf de Virginie dans un milieu contrôlé Objectifs spécifiques a) Comparer l’efficacité de détection du cerf de Virginie avec les approches d’analyse d’image par pixel et de l’analyse d’image par objet b) Déterminer l’agencement des bandes du spectre électromagnétique le plus efficace pour la détection du cerf de Virginie c) Évaluer l’influence de la résolution spatiale sur la capacité à détecter les cerfs de Virginie Géomatique2013 – 4 octobre 2013 3
  4. 4. Mise en contexte Objectifs Matériels et Matériels et méthodes méthodes Résultats Conclusion Site d’étude • • • • • • Où: Centre d’observation de la faune et d’interprétation de l’agriculture de Falardeau Description du site: Enclos de 2215 m2 avec 9 cerfs de Virginie dans une friche en régénération (milieu semi-naturel) Acquisition: Inventaire effectué le 6 novembre 2012 Altitude de vol: 60 mètres Nombre de vols effectués: 4 vols (au total 20 virées) Vols analysés: 2 vols (A et B) Figure 1. Site d'étude : Enclos de cerfs de Virginie du Centre d'observation de la faune et d'interprétation de l'agriculture de Falardeau à Saint-David-de-Falardeau, Québec, Canada. Chaque vol est constitué d’une série de virées pour couvrir le territoire. Les virées ( ), les cibles au sol ( ) et les observateurs ( ) sont représentés par leur symboles respectifs Géomatique2013 – 4 octobre 2013 4
  5. 5. Mise en contexte Objectifs Matériels et Matériels et méthodes méthodes Résultats Conclusion Système d’acquisition • Responder (ASP d’ING Robotic Aviation) • D7000 (Nikon) • Tau640 (FLIR) Source: Nikon Données acquises Source: CGQ • Images visibles (0.8 cm/pixel) • Vidéo infrarouges thermique (5.4 cm/pixel) • Données d’observations (pour validation) Géomatique2013 – 4 octobre 2013 Visible Source: FLIR Systems Infrarouge thermique 5
  6. 6. Mise en contexte Objectifs Matériels et Matériels et méthodes méthodes Résultats Composantes principales Approche par pixel Méthode utilisée • Classification dirigée • Classification non-dirigée Agencements testés • Visible seulement • Infrarouge thermique seulement • Visible et infrarouge thermique • 3 premières composantes principales Résolution spatiale testés • 0.8, 2.5, 5, 10, 15 cm/pixel Conclusion Visible Infrarouge thermique Mosaïques Masque des points chauds Classification dirigée/non-dirigée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 6
  7. 7. Mise en contexte Objectifs Matériels et Matériels et méthodes méthodes Résultats Visible Approche par objet Méthode utilisée • Classification multicritères spectraux et contextuels Agencements testés • Visible seulement • Infrarouge thermique seulement • Visible et infrarouge thermique Conclusion Infrarouge thermique Mosaïques Segmentation Résolution spatiale testées • 0.8, 2.5, 5, 10, 15 cm/pixel Classification multicritères Géomatique2013 – 4 octobre 2013 7
  8. 8. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Approche par pixel (dirigée) Approche par pixel (non-dirigée) Imagette visible (RVB) Imagette infrarouge thermique (IRT) Classification (RVB) Classification (IRT) Approche par objet (multicritères) NA Classification (RVB + IRT) Classification (CP) Géomatique2013 – 4 octobre 2013 8
  9. 9. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par pixel (dirigée) Exemple 1 Performance de classification • Visible (RVB): La méthode ne distingue pas les cerfs de Virginie Exemple 2 Exemple 3 Tableau 1. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification dirigée) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté 312 1 40 1 21 1 45 1 1 6 A2 630 1 42 1 49 1 46 1 1 6 A3 1207 0 27 1 19 1 20 1 1 4 A4 1534 2 71 2 22 1 23 1 2 3 A1 B1 105 1 8 1 1 1 1 1 1 3 B2 115 3 45 2 9 2 7 2 5 5 B3 112 2 14 2 41 2 38 2 4 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 9
  10. 10. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par pixel (dirigée) Performance de classification • Infrarouge thermique (IRT): La méthode distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs Exemple 1 Exemple 2 Exemple 3 Tableau 1. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification dirigée) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté 312 1 40 1 21 1 45 1 1 6 A2 630 1 42 1 49 1 46 1 1 6 A3 1207 0 27 1 19 1 20 1 1 4 A4 1534 2 71 2 22 1 23 1 2 3 A1 B1 105 1 8 1 1 1 1 1 1 3 B2 115 3 45 2 9 2 7 2 5 5 B3 112 2 14 2 41 2 38 2 4 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 10
  11. 11. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par pixel (dirigée) Performance de classification • Composantes principales (CP): La méthode distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs Exemple 1 Exemple 2 Exemple 3 Tableau 1. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification dirigée) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté 312 1 40 1 21 1 45 1 1 6 A2 630 1 42 1 49 1 46 1 1 6 A3 1207 0 27 1 19 1 20 1 1 4 A4 1534 2 71 2 22 1 23 1 2 3 A1 B1 105 1 8 1 1 1 1 1 1 3 B2 115 3 45 2 9 2 7 2 5 5 B3 112 2 14 2 41 2 38 2 4 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 11
  12. 12. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par pixel (dirigée) Performance de classification • Combinaison RVB + IRT: La méthode distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs Exemple 1 Exemple 2 Exemple 3 Tableau 1. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification dirigée) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté 312 1 40 1 21 1 45 1 1 6 A2 630 1 42 1 49 1 46 1 1 6 A3 1207 0 27 1 19 1 20 1 1 4 A4 1534 2 71 2 22 1 23 1 2 3 A1 B1 105 1 8 1 1 1 1 1 1 3 B2 115 3 45 2 9 2 7 2 5 5 B3 112 2 14 2 41 2 38 2 4 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 12
  13. 13. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par pixel (non-dirigée) Exemple 1 Performance de classification • Visible (RVB): La méthode ne distingue pas les cerfs de Virginie Exemple 2 Exemple 3 Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-dirigée) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté A1 89 1 35 1 49 1 25 1 1 6 A2 636 1 13 1 47 1 40 1 1 6 A3 258 1 3 1 20 1 51 1 1 4 A4 676 2 40 2 44 2 71 2 2 3 B1 426 1 12 1 37 1 48 1 1 3 B2 215 5 52 5 47 5 55 5 5 5 B3 154 4 66 4 49 4 36 4 4 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 13
  14. 14. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par pixel (non-dirigée) Performance de classification • Infrarouge thermique (IRT): La méthode distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs Exemple 1 Exemple 2 Exemple 3 Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-dirigée) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté A1 89 1 35 1 49 1 25 1 1 6 A2 636 1 13 1 47 1 40 1 1 6 A3 258 1 3 1 20 1 51 1 1 4 A4 676 2 40 2 44 2 71 2 2 3 B1 426 1 12 1 37 1 48 1 1 3 B2 215 5 52 5 47 5 55 5 5 5 B3 154 4 66 4 49 4 36 4 4 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 14
  15. 15. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par pixel (non-dirigée) Performance de classification • Composantes principales (CP): La méthode distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs Exemple 1 Exemple 2 Exemple 3 Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-dirigée) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté A1 89 1 35 1 49 1 25 1 1 6 A2 636 1 13 1 47 1 40 1 1 6 A3 258 1 3 1 20 1 51 1 1 4 A4 676 2 40 2 44 2 71 2 2 3 B1 426 1 12 1 37 1 48 1 1 3 B2 215 5 52 5 47 5 55 5 5 5 B3 154 4 66 4 49 4 36 4 4 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 15
  16. 16. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par pixel (non-dirigée) Performance de classification • Combinaison RVB + IRT: La méthode distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs Exemple 1 Exemple 2 Exemple 3 Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-dirigée) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté A1 89 1 35 1 49 1 25 1 1 6 A2 636 1 13 1 47 1 40 1 1 6 A3 258 1 3 1 20 1 51 1 1 4 A4 676 2 40 2 44 2 71 2 2 3 B1 426 1 12 1 37 1 48 1 1 3 B2 215 5 52 5 47 5 55 5 5 5 B3 154 4 66 4 49 4 36 4 4 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 16
  17. 17. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par objet (multicritères) Exemple 1 Performance de classification • Visible (RVB): La méthode ne distingue pas les cerfs de Virginie Exemple 2 Exemple 3 Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée A1 Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté 1707 1 0 0 NA NA 1 1 1 6 6 4 A2 1338 1 1 1 NA NA 1 1 1 A3 1946 1 1 1 NA NA 1 1 1 A4 1653 2 4 2 NA NA 2 2 2 3 1 3 B1 1279 1 1 1 NA NA 1 1 B2 1048 5 6 5 NA NA 5 5 5 5 4 4 4 B3 941 4 4 4 NA NA 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 17
  18. 18. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par objet (multicritères) Performance de classification • Infrarouge thermique (IRT): Bonne détection des cerfs de Virginie avec peu de faux positifs Exemple 1 Exemple 2 Exemple 3 Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée A1 Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté 1707 1 0 0 NA NA 1 1 1 6 6 4 A2 1338 1 1 1 NA NA 1 1 1 A3 1946 1 1 1 NA NA 1 1 1 A4 1653 2 4 2 NA NA 2 2 2 3 1 3 B1 1279 1 1 1 NA NA 1 1 B2 1048 5 6 5 NA NA 5 5 5 5 4 4 4 B3 941 4 4 4 NA NA 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 18
  19. 19. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par objet (multicritères) Performance de classification • Composantes principales (CP): Non testé pour des raisons logistiques et temporelles importants Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée A1 Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté 1707 1 0 0 NA NA 1 1 1 6 6 4 A2 1338 1 1 1 NA NA 1 1 1 A3 1946 1 1 1 NA NA 1 1 1 A4 1653 2 4 2 NA NA 2 2 2 3 1 3 B1 1279 1 1 1 NA NA 1 1 B2 1048 5 6 5 NA NA 5 5 5 5 4 4 4 B3 941 4 4 4 NA NA 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 19
  20. 20. Mise en contexte Matériels et méthodes Objectifs Résultats Conclusion Approche par objet (multicritères) Exemple 1 Performance de classification • Combinaison RVB + IRT: Détection parfaite des cerfs de Virginie sans la présence de faux positifs Exemple 2 Exemple 3 Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères) Infrarouge thermique (IRT) Visible (RVB) Virée A1 Composantes principales (CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf Nb total de détectable3 cerf présent4 Nb de cerf détecté1 Nb de cerf réel détecté2 Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté Nb de cerf détecté Nb de cerf réel détecté 1707 1 0 0 NA NA 1 1 1 6 6 4 A2 1338 1 1 1 NA NA 1 1 1 A3 1946 1 1 1 NA NA 1 1 1 A4 1653 2 4 2 NA NA 2 2 2 3 1 3 B1 1279 1 1 1 NA NA 1 1 B2 1048 5 6 5 NA NA 5 5 5 5 4 4 4 B3 941 4 4 4 NA NA 4 1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée Géomatique2013 – 4 octobre 2013 20
  21. 21. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Synthèse des principaux résultats Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs qui ne permettent pas de faire un dénombrement fiable Source: Marc Lapointe Géomatique2013 – 4 octobre 2013 21
  22. 22. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Synthèse des principaux résultats Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs qui ne permettent pas de faire un dénombrement fiable • Analyse par objet: grande efficacité à isoler les cerfs de Virginie malgré la présence de quelques faux positifs Source: Marc Lapointe Géomatique2013 – 4 octobre 2013 22
  23. 23. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Synthèse des principaux résultats Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs qui ne permettent pas de faire un dénombrement fiable • Analyse par objet: grande efficacité à isoler les cerfs de Virginie malgré la présence de quelques faux positifs Choix de bandes • Visible: très peu ou pas efficace Source: Marc Lapointe Géomatique2013 – 4 octobre 2013 23
  24. 24. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Synthèse des principaux résultats Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs qui ne permettent pas de faire un dénombrement fiable • Analyse par objet: grande efficacité à isoler les cerfs de Virginie malgré la présence de quelques faux positifs Choix de bandes • Visible: très peu ou pas efficace • Infrarouge thermique: efficace, mais pas parfait Source: Marc Lapointe Géomatique2013 – 4 octobre 2013 24
  25. 25. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Synthèse des principaux résultats Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs qui ne permettent pas de faire un dénombrement fiable • Analyse par objet: grande efficacité à isoler les cerfs de Virginie malgré la présence de quelques faux positifs Choix de bandes • Visible: très peu ou pas efficace • Infrarouge thermique: efficace, mais pas parfait • Composantes principales: n’améliore pas les résultats en comparaison à ceux de l’infrarouge thermique Source: Marc Lapointe Géomatique2013 – 4 octobre 2013 25
  26. 26. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Synthèse des principaux résultats Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs qui ne permettent pas de faire un dénombrement fiable • Analyse par objet: grande efficacité à isoler les cerfs de Virginie malgré la présence de quelques faux positifs Choix de bandes • Visible: très peu ou pas efficace • Infrarouge thermique: efficace, mais pas parfait • Composantes principales: n’améliore pas les résultats en comparaison à ceux de l’infrarouge thermique • Visible et infrarouge thermique: le visible n’apporte pas ou très peu d’amélioration par rapport à l’infrarouge thermique Géomatique2013 – 4 octobre 2013 Source: Marc Lapointe 26
  27. 27. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Taux de détectabilité Observations • 0.2 – 1.0 (pour l’analyse la plus performante) • < 0.5 mauvaises conditions (Potvin et al., 1992) • 0.6 – 0.7 bonnes conditions (Potvin et al., 1992) Causes • Présence de canopée coniférienne Géomatique2013 – 4 octobre 2013 27
  28. 28. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Effet de la résolution spatiale Approches • Analyse par pixel (dirigée): légèrement meilleures aux résolutions plus grossières Figure 2. Somme des cerfs faussement détectés (faux positifs) pour l’ensemble des virées en fonction de la résolution spatiale avec les différentes approches de classification et les différents agencements. Résolution spatiale 0.8 (bleu), 2.5 (rouge), 5.0 (vert), 10.0 (orange) et 15.0 (jaune) cm/pixel. RVB: Visible, IRT: Infrarouge thermique, CP: Composantes principales Géomatique2013 – 4 octobre 2013 28
  29. 29. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Effet de la résolution spatiale Approches • Analyse par pixel (dirigée): légèrement meilleures aux résolutions plus grossières • Analyse par pixel (non-dirigée): peu de différence Figure 2. Somme des cerfs faussement détectés (faux positifs) pour l’ensemble des virées en fonction de la résolution spatiale avec les différentes approches de classification et les différents agencements. Résolution spatiale 0.8 (bleu), 2.5 (rouge), 5.0 (vert), 10.0 (orange) et 15.0 (jaune) cm/pixel. RVB: Visible, IRT: Infrarouge thermique, CP: Composantes principales Géomatique2013 – 4 octobre 2013 29
  30. 30. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Effet de la résolution spatiale Approches • Analyse par pixel (dirigée): légèrement meilleures aux résolutions plus grossières • Analyse par pixel (non-dirigée): peu de différence • Analyse par objet (multicritères): la dégradation a une tendance à augmenter les faux positifs Figure 2. Somme des cerfs faussement détectés (faux positifs) pour l’ensemble des virées en fonction de la résolution spatiale avec les différentes approches de classification et les différents agencements. Résolution spatiale 0.8 (bleu), 2.5 (rouge), 5.0 (vert), 10.0 (orange) et 15.0 (jaune) cm/pixel. RVB: Visible, IRT: Infrarouge thermique, CP: Composantes principales Géomatique2013 – 4 octobre 2013 30
  31. 31. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Conclusion Effet de la résolution spatiale Approches • Analyse par pixel (dirigée): légèrement meilleures aux résolutions plus grossières • Analyse par pixel (non-dirigée): peu de différence • Analyse par objet (multicritères): la dégradation a une tendance à augmenter les faux positifs Choix de bandes • Cas du visible: Totalement inefficace quelle que soit la résolution spatiale Figure 2. Somme des cerfs faussement détectés (faux positifs) pour l’ensemble des virées en fonction de la résolution spatiale avec les différentes approches de classification et les différents agencements. Résolution spatiale 0.8 (bleu), 2.5 (rouge), 5.0 (vert), 10.0 (orange) et 15.0 (jaune) cm/pixel. RVB: Visible, IRT: Infrarouge thermique, CP: Composantes principales Géomatique2013 – 4 octobre 2013 31
  32. 32. Mise en contexte Objectifs Matériels et méthodes Résultats Échéancier Conclusion Conclusion • • • Potentiel de l’approche par objet RVB + IRT Limitation des ASP: le rayon d'action et la réglementation Problèmes non résolus: – obstruction visuelle générée par la canopée coniférienne – confusion spectrale avec le sol • Solution possible: Ajouter une donnée discriminatoire additionnelle (ex.: LiDAR, autres bandes spectrales, multitemporelle, etc.) Source: CGQ Géomatique2013 – 4 octobre 2013 33
  33. 33. Merci Source: Erwan Gavelle Coordonnées Louis-Philippe Chrétien (louis-philippe.chretien@usherbrooke.ca) Jérôme Théau (jerome.theau@usherbrooke.ca) Patrick Ménard (pmenard@cgq.qc.ca) Géomatique2013 – 4 octobre 2013 34

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