La disponibilité croissante d’aéronefs sans pilotes combinée à la miniaturisation des capteurs offre depuis quelques années de nouvelles opportunités d’acquisition d’information liée à l’observation de la terre. Dans ce contexte, l’Université de Sherbrooke et le Centre de géomatique du Québec ont initié plusieurs projets de recherche depuis 2009 visant à étudier le potentiel de ces équipements pour plusieurs applications environnementales. L’utilisation de l’imagerie combinée visible/proche infrarouge et infrarouge thermique a notamment été testée en agriculture pour la surveillance phytosanitaire des cultures de pommes de terre. Au niveau faunique, la détection du cerf de Virginie grâce au traitement d’imagerie visible/infrarouge thermique a été étudiée dans un contexte d’inventaire. Cette technologie a également été utilisée dans le domaine minier afin de cartographier en 3D des gravières et sablières à très haute précision dans le but d’effectuer un suivi des volumes exploités. Les résultats de ces différents projets sont présentés et discutés en lien avec les défis rencontrés au cours de ces années d’expérimentation. Les opportunités que représentent ces technologies en pleine expansion seront également abordées.

1. Les aéronefs sans pilotes pour la télédétection appliquée
aux milieux agricoles, fauniques et miniers: résultats de
recherches, défis et opportunités
Jérôme Théau, professeur
Département de géomatique appliquée et
Centre d'applications et de recherches en télédétection (CARTEL)
Université de Sherbrooke
Patrick Ménard, analyste en géomatique
Centre de géomatique du Québec

2. Les aéronefs sans pilote en télédétection
Source: inconnue

3. Des projets de recherche depuis 2007
http://vision-du-ciel.com/drone.html
MLB Company
http://www.vikingaero.com/
http://www.cropcam.com

4. Des projets de recherche depuis 2007

5. Des projets de recherche depuis 2007
Objectifs des projets de recherche:
• Intégrer et tester des systèmes ASP-capteurs pour l’acquisition
d’imagerie aérienne.
• Développer des chaînes de pré-traitement d’image pour corriger les
effets radiométriques et géométriques.
• Appliquer des procédures de traitements d’images pour mettre en
évidence des caractéristiques environnementales.
• Standardiser les approches pour développer des produits finis
transférables à l’industrie.

6. Des projets de recherche depuis 2007
Année Titre Partenaire Financement
2007 Étude de faisabilité CCEUAS CTA N/A
2007 Étude technico-économique portant sur l’utilisation des drones dans les
processus de suivi et de contrôle des activités d’aménagement forestier
MRNF,
Drone Solutions
MESRST
2008 Développement d’une application de contrôle de caméra multispectrale Agrinova N/A
2010 Développement d’un système automatisé d’acquisition et de traitement
d’images multispectrales, embarqué sur un drone, dans un contexte
d’agriculture de précision
Université de
Sherbrooke,
Optech, Agrinova
MESRST
2010 Plan d’action interne sur les drones (PAID) N/A N/A
2012-
Outil géomatique d’aide à la décision pour la surveillance phytosanitaire des
2014
cultures de pommes de terre
Université de
Sherbrooke, CQFA
Phytodata,Agrinov
a
MAPAQ,
AAC
2012 Estimation volumétrique à partir d’images aériennes acquises par aéronef
sans pilote (ASP)
ING Robotic
Aviation
CRSNG
2012-
2014
Télédétection visible et infrarouge thermique du Cerf de Virginie à l’aide d’un
aéronef sans pilote (ASP)
Université de
Sherbrooke
FQRNT,CRSNG
2012-
2015
On precise three-dimensional environment modeling via UAV-based
photogrammetric systems
Université de
Sherbrooke
FQRNT, CRSNG
2014 Étude technique de faisabilité permettant de mettre en place un cadre
d’opération d’un drone
Aviatech Services
Techniques
CRSNG
2014 Évaluation des performances d'un système drone-capteur pour la
cartographie 3D et mise en place d'une méthodologie de relevés terrains et
aériens
FlyTerra CRSNG
2014 Étude portant sur l'implantation d'un nouveau service agro-conseil utilisant les
drones
MAPÜ Solution CRSNG
2014 Évaluation des systèmes d'aéronef sans pilote pour les opérations forestières FP Innovation CRSNG
2014 Télédétection aérienne d'algues littorales Pêcherie UAPAN,
CRSNG

7. Inventaire faunique: Télédétection visible et infrarouge
thermique du cerf de Virginie (Odocoileus virginianus)
Louis-Philippe Chrétien, Jérôme Théau, Patrick Ménard
Source: Erwan Gavelle

8. Mise en
contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Échéancier
Problème de détectabilité
• Perception de l’observateur
• Obstruction visuelle de
l’environnement
• Visibilité de l’animal
Alternatives
• Imagerie multispectrale
• Traitements d’images
• Aéronef sans pilote (ASP)
Infrarouge thermique
Bleu
Vert
Rouge

9. Mise en
contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Échéancier
Objectif général
Évaluer la performance d’un système aéronef-capteur mis au point pour la
détection et l’inventaire du cerf de Virginie dans un milieu contrôlé
Objectifs spécifiques
• 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
• Déterminer l’agencement des bandes du spectre électromagnétique le plus
efficace pour la détection du cerf de Virginie
• Déterminer les seuils minimal et maximal de résolution spatiale pertinente
requis pour effectuer la détection du cerf de Virginie

10. Mise en
contexte Objectifs Matériels et
méthodes Matériels et Résultats Échéancier
méthodes
A

11. Mise en
contexte Objectifs Matériels et
méthodes Matériels et Résultats Échéancier
méthodes
A

12. Mise en
contexte Objectifs Matériels et
méthodes RRééssuullttaattss Échéancier

13. Mise en
contexte Objectifs Matériels et
méthodes RRééssuullttaattss Échéancier
Somme des cerfs faussement détectés (faux positifs) pour l’ensemble des lignes de vol en fonction de la résolution spatiale avec
les différentes approches de classification et les différents agencements. Résolution spatiale 0.8 (blanc), 2.5 (gris pâle), 5.0 (gris
moyen), 10.0 (gris foncé) et 15.0 (noire) cm/pixel. RVB: Visible, IRT: Infrarouge thermique, CP: Composantes principales

14. Conclusions
- Ce projet démontre le potentiel de la télédétection par ASP pour la
détection du cerf de Virginie
- La performance de la classification orientée objet est similaire à celle de la
vision d’un observateur
- Les limitations liées à l’obstruction visuelle demeurent.
- Les ASP présentent un intérêt pour l’inventaire sur de petites superficies
(ex: ravages), en complément aux inventaires aériens traditionnels.

15. Agriculture de précision: surveillance phytosanitaire des
cultures de pommes de terre
Erwan Gavelle, Jérôme Théau

16. OBJECTIFS DE RECHERCHE
OBJECTIF GÉNÉRAL
Développer un outil d’aide à la surveillance de cultures de pommes de terre basé sur la
télédétection, économique et opérationnel sur le terrain, en appui aux méthodes
traditionnelles de dépistage.
OBJECTIFS SPÉCIFIQUES
1) Automatiser une chaîne de traitement d’imagerie, appliquée à l’agriculture, acquise à
partir d’un aéronef sans pilote.
2) Appliquer des indices basés sur l’imagerie visible-proche infrarouge et infrarouge
thermique pour la détection de stress dans la culture de la pomme de terre.
3) Développer un outil d’aide à la décision en appui aux méthodes de dépistage actuelles.
4) Evaluer le potentiel des ASP pour le suivi des cultures de pommes de terre.

17. MÉTHODOLOGIE
CAPTEURS
ADC Lite Tetracam
Visible proche-Infrarouge : Vert (520 à 600 nm), Rouge (630 à 690 nm) et
PIR (760 à 900 nm)
Résolution : 3,2 mégapixels
Résolution spatiale : 6 cm à 150 m d’altitude (500 pieds)
TAU 640 FLIR
Infrarouge thermique de 7,5 μm à 13,5 μm (format vidéo)
Résolution : 0,3 mégapixels
Résolution spatiale : 14 cm à 150 m d’altitude (500 pieds)

18. MÉTHODOLOGIE
ANNÉE 1
ANNÉE 2

19. MÉTHODOLOGIE
Date de vol
Nb de
champs
Surface
survolée Altitude
Résolutio
n ADC
Lite
Résolution
TAU 640
Nombre de
sites mesurés
Année 1 21-06-2012 1 10 ha 800 pi (250 m) 0,12 m 0,30 m 32
05-07-2012 1 10 ha 800 pi (250 m) 0,12 m 0,30 m 24
13-07-2012 1 10 ha 800 pi (250 m) 0,12 m 0,30 m 33
25-07-2012 1 10 ha 800 pi (250 m) 0,12 m 0,30 m 35
07-08-2012 1 10 ha 800 pi (250 m) 0,12 m 0,30 m 35
14-08-2012 1 10 ha 800 pi (250 m) 0,12 m 0,30 m 21
Année 2 18-07-2013 2 8 ha 400 pi (125m) 0,06 m 0,15 m 50
27-07-2013 2 7 ha 400 pi (125m) 0,06 m 0,15 m 90
01-08-2013 1 15 ha 400 pi (125m) 0,06 m 0,15 m 60

20. MÉTHODOLOGIE

21. MÉTHODOLOGIE

22. MÉTHODOLOGIE

23. ESTIMATION DES PARAMÈTRES BIOPHYSIQUES
Mesures aléatoires des caractéristiques
biophysiques
// Indice foliaire (Leaf Area Index)
// Teneur en chlorophylle
// Température
// Poids de la biomasse : humide et sèche
// Photographie du quadrat
// Point GPS
// Poids et calibre des tubercules

24. ESTIMATION DES PARAMÈTRES BIOPHYSIQUES
Indices Biomasse
humide
Coefficients de détermination
Biomasse
sèche
Températur
e Chlorophylle Luminance LAI
NDVI 0,78 0,32 0,06 0,25 0,14 0,05
MSAVI 2 0,81 0,34 0,06 0,26 0,13 0,04
GNDVI 0,53 0,64 0,12 0,05 0,12 0,00
SAVI 0,78 0,31 0,06 0,25 0,14 0,05
RVI 0,61 0,20 0,06 0,19 0,17 0,04

25. ESTIMATION DES PARAMÈTRES BIOPHYSIQUES

26. PRODUCTION DE CARTES DE DÉPISTAGE
139 sites
60 sites
Prisme Consortium
Membres du projet
Jeu de dépistage

27. PRODUCTION DE CARTES DE DÉPISTAGE
Indices de
végétation
Sites d’entrainement
+ =
Classification supervisée par
maximum de vraisemblance
Validation

28. VALIDATION DE LA CLASSIFICATION
Nombre de
sites
NDVI GNDVI MSAVI2 SAVI RVI TDVI
Maladie 20 100,00 % 100,00 % 100,00
% 100,00 % 80,00 % 95,00 %
Non-maladie 40 95,00 % 50,00 % 100,00
% 95,00 % 87,50 % 100,00 %
Ravageur 19 100,00 % 94,73 % 5,26 % 100,00 % 100,00 % 84,21 %
Non-ravageur 41 68,29 % 46,34 % 9,75 % 53,65 % 51,21 % 95,12 %
Mauvaise
51 58,82 % 90,19 % 80,39 % 74,51 % 60,78 % 72,55 %
croissance
Bonne croissance 9 88,88 % 0,00 % 77,77 % 11,11 % 77,77 % 88,88 %
Stress 20 100,00 % 100,00 % 100,00
% 100,00 % 0,00 % 90,00 %
Non-stress 40 82,50 % 50,00 % 95,00 % 70,00 % 55,00 % 97,50 %

29. VALIDATION DE LA CLASSIFICATION

30. CONCLUSION
30
- Les résultats confirment que les indices de végétation basés sur les bandes
visible/proche-infrarouge constituent de bons estimateurs de paramètres biophysiques
tels que la biomasse.
- Dans un contexte de dépistage, ces indices combinés à des indices basés sur
l’infrarouge thermique ont permis de détecter la présence ou l’absence de différents
stress (maladie, ravageur, problème de croissance) avec exactitude (entre 73 et 100%).
- Une analyse technico-économique a montré que la production de cartes de dépistage
par ASP restait la solution la plus coûteuse en comparaison avec l’imagerie aérienne et
satellitaire (environ 2,5 à 3 fois plus cher). L’utilisation de l’imagerie reste également
très coûteuse en comparaison avec le dépistage traditionnel au sol (environ 40 à 125
fois plus cher par unité de surface).
- Une réduction des coûts de production de ces cartes permettrait une application directe
par l’industrie (ex : clubs conseils en agroenvironnement, clubs d’encadrement
techniques, conseillers techniques).
- Des recherches supplémentaires permettraient de caractériser l’intensité des stress et
d’intégrer des seuils d’intervention aux cartes de dépistage des cultures de PDT. Cette
technologie pourrait également être adaptée à d’autres types de culture (ex : maraicher,
vigne).

31. On precise three dimensional environment modeling
via UAV-based Photogrammetry
Mozhdeh Shahbazi, Jérôme Théau, Patrick Ménard, Gunho Sohn

32. Research Objectives
• Develop a UAV-based high resolution imaging and mapping system
• Apply photogrammetric and image processing techniques
• Generate precise topographic products
• Applications:
Volume measurement and temporal change detection in an open mine

33. Equipment
• Processor
Coremodule920 (Intel Core™ i7 series CPU, 4GB DDR3 SDRAM)
• Cameras
GE4900C (sensor : 0.0074mm, 4872x3248 – lens: Zeiss Distagon T* 2/35)
GT1920C (sensor : 0.00454mm, 1936x1456 – lens: Kowa LM16JCM and LM35JCM)
• INS
MIDG2 Microbotics
Methodology

34. System development
Camera trigger/
image capture
INS data logger
Time
synchronization
Create and join
three threads
Time stamp ……………..
Image ………………..
IMU raw data ……………
GPS raw dat ……………
INS data…………………….
Integration

35. 35
System development
Calibration
 From consumer-grade cameras to aerial photogrammetric ones!
 regular offline calibration
 stability T-student statistical test
 on-the-job adjustment with pseudo observations
 Platform calibration

36. Topographic data
• Pre-processing: shadow detection and removal
• Sequential Structure from Motion with fast sparse, feature-based
matching and pose estimation via Genetic Algorithm
• Reducing/eliminating needs for ground control points by using
dense point clouds of previous images in the sequence
• Extend the previous depth maps by a new dense matching
method applied to new frames
• Incremental bundle adjustment to refine/update the
information from key frames

37. Preliminary results
Ortho mosaic

38. Point cloud
Preliminary results

39. Preliminary results
Pix4D point cloud against VX scanner point cloud (distances in meter)

40. Preliminary results
Shadow detection and removal samples
Original Corrected

41. Défis et opportunités
Les technologies
• Évolutions très rapide (impossible en 2007 maintenant courant)
• Explosion du nombre de compagnies d’opération et de techno.
• Fausses perception de faisabilité (ex: Amazon etc.)
Les plateformes
• Choisir la plateforme en fonction de l’application (ex: VTOL vs fixed wing)
• Les systèmes intégrés sont plus coûteux, moins exigeants en termes de
pilotage mais moins flexibles concernant les modifications

42. Défis et opportunités
Les capteurs
• Évolutions très rapide (ex: lidar)
• Utilisation fréquente de caméras grand public (ex: Sony NEX7)
• De plus en plus de capteurs sont miniaturisés mais restent coûteux (et
risqués à utiliser sur un ASP)
• Importance de connaître les limitations des capteurs utilisés (ex: rolling
shutter vs global shutter, taux d’acquisition)
Les logiciels
• Offre très vaste $ (ex: PIX4D, Photoscan, C3D, Ensomosaic, MicMac).
• La portion traitement d’images est souvent négligée mais constitue une
somme de travail considérable (prétraitements géométriques,
radiométriques, traitements etc.)

43. Défis et opportunités
Les applications
• Commercialisées dans certains domaines (modélisations 3D, calculs
volumétriques)
• Demandent de la standardisations dans d’autres (ex: agriculture)
• Le format à livrer au client constitue un élément important (raw vs cartes)
La législation
• En constante évolution et souvent un frein à la R&D
• Le Canada évolue vers un « assouplissement encadré » de l’usage des ASP
Les opérations
• Une préparation minutieuse est essentielle
• Une connaissance des paramètres affectant les conditions de vol est primordiale
(météo, luminosité etc.)