Usage des drones pour
les activités de recherche
Arnaud Vandecasteele | Mapali
Jean Paillat | eRcane
Jeudi 25 Juin, Journées scientifiques
Mapali | Créateur d’innovations cartographiques
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Introduction
Drones mythes et réalités
Caractéristiques du drone eBee
Drones et recherches scientifiques
Conclusion
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Arnaud Vandecasteele | Mapali
Société spécialisée dans
l'acquisition, le traitement et l'analyse de données géographiques
www.mapali.re
0693 06 25 81
mapali_gis
Introduction
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Introduction
Drones
Aériens et
sous-marins
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Partie I
Drones,
Mythes et
Réalités
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Drone, mythes et réalités Caractéristiques du drone eBee Drones et recherches scientifiques
Sérieusement ?
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Satellite haute
résolution
Aéronef avec
pilote
Drone
Délai de déploiement Quelques heures à
quelques jours
24 à 48 heures 24 heures
Capacité de
surveillance
Quelques heures <12h <1h
Couverture de la zone
d’intérêt
+1000e km² 100 à 1000km² <100e de km²
Résolution >= 50cm/px 10e de cm/px 2 à 10 cm/px
Source : Romain Pinel | Commission européenne
Avantages & limites
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Drone ou drones ?
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Réglementation Fr
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Voilure tournante Voilure fixe
Drones civils
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Agriculture
Mines
Surveillance
Humanitaire
Protection
environnementale
…
https://www.sensefly.com/applications/overview.html
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Partie II
Caractéristiques
du drone eBee
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Complétement autonome
Décollage/atterrissage
automatiques
Profil aérodynamique
Stabilité & endurance
maximales
Poids minimale
Poids < 1kg
Procédures d’urgence
Perte de GPS
vent fort, etc.
Moteur électrique
Sans nuisance sonore
Images Nadir & obliques
Plusieurs hectares
En un seul vol
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Intelligence artificielle embarquée
Décollage/atterrissage automatique
Procédures d’urgence
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Une planification intuitive
Contrôle et suivi en temps réel du vol
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Capteur RGB
Précision jusqu’à
2.5cm/pixel
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Capteur Proche
infrarouge
Analyse de l’activité
physiologique
des plantes
Capteur Red Edge
Stress hydrique
des plantes
Capteur
Multispectral
4 bandes
en même temps
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Capteur thermique
Distribution d’eau
Vérification des
systèmes d’irrigation
Fonctionnalité des
panneaux solaires
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orthophotographie
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Modèle numérique
De terrain
Modélisation
hydrologique
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Nuages de points
Calcul de
volumétries
Modélisation 3D
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eXom, le multirotor
de chez senseFly
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Partie III
Drones et
Recherches
Scientifiques
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Hybridation
Sélection
Techniques
culturales
Innovations
industrielles
Automatismes
industrielles
Crée en 1929
Anciennement
dénommé CERF
5 services
Fertilisation minérale
Gestion agro-écologique
Travail du sol
Fertilisation organique
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Acquérir de références sur l’utilisation de plusieurs Mafor sur la canne à sucre en :
• mesurant leurs efficiences en tant qu’engrais azoté pour la canne ;
• identifiant les différentes contributions à la fertilisation au cours du temps ;
• vérifiant la compatibilité d’une fertilisation organique et les besoins de la canne à
sucre.
Projet Mafor :
Matières fertilisantes d’origine résiduaire
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Projet Mafor : dispositif en place
72 micro-parcelles
pour 24 modalités
Une parcelle d’essai
d’un hectare environ
Dose variables d’azote minéral
et organique apport
Durée prévisionnelle de l’essai
14 ans
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Suivi de l’état
nutritionnel de la canne
Pendant le cycle de la canne (12 mois)
Diagnostic foliaire tous
les 2mois à partir de 6 mois :
• Coût analytique important
• Nécessitant de la main d’œuvre
• Protocole d’échantillonnage
contraignant
• Méthode destructive
• Dépendant du laboratoire
Projet Mafor : contraintes de la méthode actuelle
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Méthode utilisée :
• Opérations simultanées :
• Echantillonnage de la parcelle pour analyse chimique de référence
• Survol de la parcelle avec le drone équipé de capteurs infra-rouge et
visible
• Envoi des échantillons pour analyse de référence
• Développement d’une calibration du drone avec les valeurs laboratoires
• NDVI / valeurs de référence
• Indice rouge-bleu / valeurs de référence
• Vol de vérification
• Utilisation de la méthode en routine
Projet Mafor : potentialités des drones
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Mesure du NDVI
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Fukushima Tsunami
Evaluation des reconstructions
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Haïti séisme
Evaluation des dégats
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Outil moins intrusif
Capable d’opérer presque sans bruit
Respectueux de l’environnement
Relativement abordable
Le « client » devient propriétaire des données
De nombreuses analyses possibles
Déploiement rapide
N’est pas soumis à la nébulosité
Périodicité forte si nécessaire
Conclusion
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Questions ?

Usage des drones pour les activités de recherche