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Bleu 
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contexte Objectifs Matériels et 
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Mise en 
contexte Objectifs Matériels et 
méthodes Matériels et Résultats Échéancier 
méthodes 
A
Mise en 
contexte Objectifs Matériels et 
méthodes Matériels et Résultats Échéancier 
méthodes 
A
Mise en 
contexte Objectifs Matériels et 
méthodes RRééssuullttaattss Échéancier
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
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.
Agriculture de précision: surveillance phytosanitaire des 
cultures de pommes de terre 
Erwan Gavelle, Jérôme Théau
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.
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)
MÉTHODOLOGIE 
ANNÉE 1 
ANNÉE 2
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
MÉTHODOLOGIE
MÉTHODOLOGIE
MÉTHODOLOGIE
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
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
ESTIMATION DES PARAMÈTRES BIOPHYSIQUES
PRODUCTION DE CARTES DE DÉPISTAGE 
139 sites 
60 sites 
Prisme Consortium 
Membres du projet 
Jeu de dépistage
PRODUCTION DE CARTES DE DÉPISTAGE 
Indices de 
végétation 
Sites d’entrainement 
+ = 
Classification supervisée par 
maximum de vraisemblance 
Validation
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 %
VALIDATION DE LA CLASSIFICATION
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).
On precise three dimensional environment modeling 
via UAV-based Photogrammetry 
Mozhdeh Shahbazi, Jérôme Théau, Patrick Ménard, Gunho Sohn
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
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
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 
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
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
Preliminary results 
Ortho mosaic
Point cloud 
Preliminary results
Preliminary results 
Pix4D point cloud against VX scanner point cloud (distances in meter)
Preliminary results 
Shadow detection and removal samples 
Original Corrected
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
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.)
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 
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  • 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)
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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.)