Mardis de l'AIGx Philippe LEJEUNE Les drones comme outil de suivi environnemental

1. Les drones comme outil de
suivi environnementalsuivi environnemental
Philippe Lejeune
Jonathan Lisein
Gembloux
Mardi de l’AIGx
26 novembre 201326 novembre 2013
1

2. Les drones comme outil de
suivi environnemental
1. Définition
2. Les types de plateforme
3 Les types de capteur3. Les types de capteur
4. La chaîne d’acquisition et de traitement
5. Exemples d’application
2Mardi AIGx 26/11/2013

3. 1. Définition
DRONE :
Plateforme volante sans pilote à bord dirigée àPlateforme volante sans pilote à bord, dirigée à
distance et disposant d’un certain degré d’autonomie
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4. 2. Les types de plateforme
S l l fi tiSelon la configuration
aile ou voilure fixe voilure tournante ou multirotor
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5. 2. Les types de plateforme
S l l t illSelon la taille
Micro UAV (Black Hornet)
Poids : 16g
Endurance : 25’
Heavy UAV (MQ-5B Hunter)
Poids : 800 kg
Endurance : 15h
5Mardi AIGx 26/11/2013
Endurance : 25 Endurance : 15h

6. 2. Les types de plateforme
Selon la tailleSelon la taille
Mini UAV (x100 Gatewing)
Poids : 2 kg
Endurance : 40’
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Endurance : 40

7. 2. Les types de plateforme
Selon la taille
• Caractéristiques du X100
Selon la taille
• Caractéristiques du X100
• Vols d’acquisition de photos
Visible et proche infra rouge– Visible et proche infra‐rouge
• Autonomie de vol : 40 minutes
• Poids avec charge : 2 kgPoids avec charge : 2 kg
• Envergure : 1 m
• Vitesse de croisière : 80 Km/h/
• Décollage : catapulte
• Atterrissage : sur le ventre
• Plan de vol planifié par l’opérateur et entièrement
automatisé (du décollage à l’atterrissage)
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8. 2. Les types de plateforme
Modalité de dé olla e et d’atterrissa eModalité de décollage et d’atterrissage
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9. 2. Les types de plateforme
Modalité de dé olla e et d’atterrissa eModalité de décollage et d’atterrissage
9Mardi AIGx 26/11/2013

10. 2. Les types de plateforme
Modalité de dé olla e et d’atterrissa eModalité de décollage et d’atterrissage
http://www falcon uav com/
10Mardi AIGx 26/11/2013
http://www.falcon‐uav.com/

11. 2. Les types de plateforme
l l’ dSelon l’endurance
Heavy UAV (Mercator)
Endurance : >24h
Arducopter
Endurance : 10’ à 20'
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12. 3. Les types de capteurs
C é RGBCaméra compacte « RGB »
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13. 3. Les types de capteurs
é ( l f d)Caméra compacte « CIR » (Color InfraRed)
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14. 3. Les types de capteurs
é ( l f d)Caméra compacte « CIR » (Color InfraRed)
14Mardi AIGx 26/11/2013

15. 3. Les types de capteurs
Caméra multispectrale
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16. 3. Les types de capteurs
Caméra thermique
United State Geological Survey National Unmanned Aircraft Systems Project Office
http://uas.usgs.gov/
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17. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 1 P èt d l4.1. Paramètres de vol
C t d’éCapture d’écran
D’une planification de vol
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18. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 1 P èt d l
• Relation hauteur de vol x résolution
4.1. Paramètres de vol
(ricoh GR3)
Altitude de
vol (m)
Surface couverte
(ha)
Résolution (cm) Fauchée* (m)
100 72 3 105100 72 3 105
200 181 7 243
300 265 10 365300 265 10 365
400 338 13 486
500 392 17 608500 392 17 608
600 450 20 730
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*distance couverte en largeur par une image

19. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 1 P èt d l4.1. Paramètres de vol
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Plan de vol avec variation de la hauteur de vol (http://www.mavinci.de)

20. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 1 P èt d l4.1. Paramètres de vol
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Plan de vol de type « corridor mapping » (http://www.mavinci.de)

21. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 1 P èt d l4.1. Paramètres de vol
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Enregistrés à l’aide d’un GPS et d’une station inertielle

22. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 2 T i i d’i idé t é l4.2. Transmission d’images vidéo en temps réel
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23. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 3 I + d é d é éfé t4.3. Images + données de géoréférencement
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24. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 3 I + é éfé t i4.3. Images + géoréférencement sommaire
Recouvrement
Exemple de plan de vol
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Exemple de plan de vol

25. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 3 I + é éfé t i4.3. Images + géoréférencement sommaire
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26. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 3 I + é éfé t i4.3. Images + géoréférencement sommaire
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27. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 3 I + é éfé t i4.3. Images + géoréférencement sommaire
27Mardi AIGx 26/11/2013

28. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 3 I + é éfé t i4.3. Images + géoréférencement sommaire
28Mardi AIGx 26/11/2013

29. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 3 I + é éfé t i4.3. Images + géoréférencement sommaire
29Mardi AIGx 26/11/2013

30. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 4 R t ti 3D i i4.4. Reconstruction 3D ‐ principe
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31. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 4 R t ti 3D i i4.4. Reconstruction 3D ‐ principe
31Mardi AIGx 26/11/2013
Génération d’un modèle 3D – tie points

32. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 4 R t ti 3D i i4.4. Reconstruction 3D ‐ principe
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Génération d’un modèle 3D – dense matching 1

33. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 4 R t ti 3D i i4.4. Reconstruction 3D ‐ principe
33Mardi AIGx 26/11/2013
Génération d’un modèle 3D – dense matching 1

34. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 4 M ï t d ti d’ th i4.4. Mosaïquage et production d’une ortho‐image
Génération d’une
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Génération d’une
ortho-mosaïque

35. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 4 M ï t d ti d’ dèl 3D4.4. Mosaïquage et production d’un modèle 3D
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36. 36Mardi AIGx 26/11/2013
36
Ortho-image

37. 37Mardi AIGx 26/11/2013
37
Génération d’un modèle 3D

38. 4. La chaîne d’acquisition et de traitement
4 5 Gé éfé t d l’ th i4.5. Géoréférencement de l’ortho‐image
Paramètres de vol (GPS)‐ Paramètres de vol (GPS)
‐ Calage sur une image de référence
‐ Cibles au sol + dGPS
Illustration ?
38Mardi AIGx 26/11/2013

39. 5. Exemples d’application
5 1 I t i d d f5.1. Inventaire de grande faune
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40. 5.1. Inventaire de grande faune
5. Exemples d’application
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41. Altitude 100 m résolution : 3 cm
5.1. Inventaire de grande faune
5. Exemples d’application
Altitude 100 m ‐ résolution : 3 cm
41Mardi AIGx 26/11/2013

42. 5.1. Inventaire de grande faune
5. Exemples d’application
42Mardi AIGx 26/11/2013

43. 5.1. Inventaire de grande faune
5. Exemples d’application
Reconnaissance automatique de formes
43Mardi AIGx 26/11/2013
q

44. 5. Exemples d’application
5 1 I t i d d f5.1. Inventaire de grande faune
5.2. Suivi de bandes riveraines
44Mardi AIGx 26/11/2013

45. 5.2. Suivi de bandes riveraines
5. Exemples d’application
45Mardi AIGx 26/11/2013 45
projet LIFE : suivi de travaux de restauration
avant les travaux (8/06/2012)

46. 5.2. Suivi de bandes riveraines
5. Exemples d’application
46Mardi AIGx 26/11/2013 46
projet LIFE : suivi de travaux de restauration
pendant les travaux (9/07/2012)

47. 5.2. Suivi de bandes riveraines
5. Exemples d’application
47Mardi AIGx 26/11/2013 47
projet LIFE : suivi de travaux de restauration
après les travaux (22/11/2012)

48. 5.2. Suivi de bandes riveraines
5. Exemples d’application
P3
P2
P1
48Mardi AIGx 26/11/2013

49. 5.2. Suivi de bandes riveraines
5. Exemples d’application
Détection
49Mardi AIGx 26/11/2013
Détection
des invasives

50. 5.2. Suivi de bandes riveraines
5. Exemples d’application
Détection
50Mardi AIGx 26/11/2013
Détection
des invasives

51. 5. Exemples d’application
5 1 I t i d d f5.1. Inventaire de grande faune
5.2. Suivi de bandes riveraines
5.3. Suivi de bassins versants
51Mardi AIGx 26/11/2013

52. 5.2. Suivi de bassins versants
5. Exemples d’application
52Mardi AIGx 26/11/2013

53. 5.2. Suivi de bassins versants
5. Exemples d’application
Référence terrain
-1100 points GPS-RTK
0 200 m
p
- précision :
- horizontale : 1 cm
- verticale : 2 cm
53Mardi AIGx 26/11/2013
verticale : 2 cm
Doctorat de M. Ouédraogo

54. 5.2. Suivi de bassins versants
5. Exemples d’application
Ortho-image CIR
Résolution : 3 cm
54Mardi AIGx 26/11/2013
Doctorat de M. Ouédraogo

55. 5.2. Suivi de bassins versants
5. Exemples d’application
Comparaison MNT - GPS :
RMSE 13 9
0 200 m
RMSE : 13,9 cm
Err moyenne : - 9,6 cm
55Mardi AIGx 26/11/2013
Doctorat de M. Ouédraogo

56. 5. Exemples d’application
5 1 I t i d d f5.1. Inventaire de grande faune
5.2. Suivi de bandes riveraines
5.3. Suivi de bassins versants
5 4 Inventaire forestier5.4. Inventaire forestier
56Mardi AIGx 26/11/2013

57. 5.4. Inventaire forestier
5. Exemples d’application
Bois de
57Mardi AIGx 26/11/2013
Bois de
Grand‐Leez
Image CIR

58. 5.4. Inventaire forestier
5. Exemples d’application
Modèle numérique
58Mardi AIGx 26/11/2013
de hauteur
MNH

59. 5.4. Inventaire forestier
5. Exemples d’application
MNT
MNH
59Mardi AIGx 26/11/2013

60. 5.4. Inventaire forestier
5. Exemples d’application
MNH : MNS MNT MNH MNS MNTMNHlidar : MNSLiDAR - MNTLiDAR MNHphotogr : MNSphotogr - MNTLiDAR
60Mardi AIGx 26/11/2013

61. 5.4. Inventaire forestier
5. Exemples d’application
Id tifi ti d i i l f tièIdentification des principales essences forestières
61Mardi AIGx 26/11/2013

62. 5.4. Inventaire forestier
5. Exemples d’application
Id tifi ti d i i l f tièIdentification des principales essences forestières
62Mardi AIGx 26/11/2013

63. 5.4. Inventaire forestier
5. Exemples d’application
Id tifi ti d i i l f tièIdentification des principales essences forestières
63Mardi AIGx 26/11/2013

64. 5.4. Inventaire forestier
5. Exemples d’application
Id tifi ti d i i l f tièIdentification des principales essences forestières
64Mardi AIGx 26/11/2013

65. 5.4. Inventaire forestier
5. Exemples d’application
Id tifi ti d i i l f tièIdentification des principales essences forestières
65Mardi AIGx 26/11/2013

66. 5. Exemples d’application
5 1 I t i d d f5.1. Inventaire de grande faune
5.2. Suivi de bandes riveraines
5.3. Suivi de bassins versants
5 4 Inventaire forestier5.4. Inventaire forestier
5.5. Gestion cynégétique
66Mardi AIGx 26/11/2013

67. 5.5. Gestion cynégétique
5. Exemples d’application
67Mardi AIGx 26/11/2013
Quantification des dégâts aux cultures de maïs

68. 5.5. Gestion cynégétique
5. Exemples d’application
68Mardi AIGx 26/11/2013
Quantification des dégâts aux cultures de maïs

69. 5.5. Gestion cynégétique
5. Exemples d’application
69Mardi AIGx 26/11/2013
Quantification des dégâts aux cultures de maïs

70. 5.5. Gestion cynégétique
5. Exemples d’application
70Mardi AIGx 26/11/2013

71. Merci
pour votre
attention …
71Mardi AIGx 26/11/2013

72. 72Mardi AIGx 26/11/2013

73. 73Mardi AIGx 26/11/2013

74. 74Mardi AIGx 26/11/2013