La technologie au service de la foresterie

Le CERFO a présenté trois affiches au congrès annuel de Groupements forestiers Québec le 8 septembre 2024. Elles traitent brièvement des drones, des applications en foresterie et de la démarche lors d’un projet en intelligence artificielle utilisant les drones. Vous pouvez consulter les affiches ainsi qu’une présentation explicative ici.

 

Détection de potentiels refuges thermiques pour l’omble de fontaine dans la petite rivière Eusèbe

L’omble de fontaine est un poisson emblématique des eaux douces du Québec. Il fraie généralement dans les cours d’eau graveleux et dans les lacs sur des hauts fonds ou des lits de gravier près des rives souvent escarpées, où la température est généralement plus fraîche. Or, la majorité des habitats utilisés par l’omble de fontaine, tels que les refuges thermiques, n’est pas connue ni cartographiée (Bujold & Vachon, 2016). Afin de préserver la ressource et la qualité de son habitat, la connaissance des habitats de l’omble de fontaine est importante pour assurer le maintien des populations et assurer la pérennité des activités récréotouristiques. La caractérisation des refuges thermiques permettra également de proposer des mesures d’aménagement pour améliorer et favoriser la conservation de ces habitats essentiels.

Offre de formation – Drones et applications en foresterie (25 et 26 mai 2022)

images acquises par drone

En collaboration avec l’Université de Sherbrooke, le CERFO présente la 3e édition d’une formation qui vise à fournir les bases théoriques et pratiques nécessaires pour traiter de l’imagerie acquise par drone appliquée à la foresterie. Cette formation, donnée entièrement à distance, aura lieu les 25 et 26 mai prochains. Elle s’adresse principalement aux personnes qui travaillent en foresterie ainsi qu’à celles qui enseignent ou étudient aux cycles supérieurs en sciences.

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Détection et dénombrement automatisé de monticules de plantation sur des images acquises par drone grâce à l’apprentissage profond. Rapport final. CERFO. 2021-23. 28 pages + annexes.

Ce rapport présente une nouvelle méthode de dénombrement de monticules de plantation, étape
cruciale lors de la planification du reboisement de peupliers hybrides chez Domtar. En effet,
des centaines de milliers de monticules sont faits chaque année par Domtar et un jeune arbre
est planté sur chacun d’entre eux. Puisque ces opérations impliquent le déplacement et la
plantation d’un grand volume d’arbres, un dénombrement précis et une méthode reproductible
pour y arriver sont nécessaires. La technique développée fait appel à l’apprentissage profond
afin d’atteindre ces objectifs.

Pour ce faire, des orthomosaïques générées à partir d’images acquises par drone ainsi que leur
modèle numérique de surface correspondant ont été fournis par Domtar. L’identification
manuelle des monticules sur ces images par photo-interprétation a ensuite permis de créer un
jeu de données suffisamment grand pour entraîner un algorithme d’apprentissage profond
visant à automatiser la détection des monticules de plantation. Le rôle de cet algorithme étant
uniquement la détection des monticules par segmentation d’image, un deuxième algorithme de
vision par ordinateur a été développé pour dénombrer les monticules détectés. Finalement, une
interface graphique incorporant ces outils et permettant leurs utilisations de façon intuitive a
été implémentée.

Des tests effectués sur les orthomosaïques des plantations de 2019 et 2020 ont permis de
quantifier la précision de détection globale attendue pour les années futures. En effet, une
précision globale de détection de 95,5 % a été mesurée. Les erreurs notées varient entre 10 %
pour les terrains complexes et 0,5 % pour les terrains uniformes. Cette précision est
satisfaisante pour la planification des opérations de reboisement, où une précision de 90 % est
normalement tolérée puisque l’impact sur le nombre de plants à prévoir est faible.
Le développement de cette méthode de dénombrement de monticules de plantation constitue
d’abord une preuve de concept intéressante démontrant la puissance des nouvelles avancées
technologiques multidisciplinaires, soit l’imagerie acquise par drone et l’analyse des données
grâce à l’intelligence artificielle. De plus, il s’agit d’un transfert technologique complet,
fournissant une méthode et une interface graphique réutilisable et reproductible pour les
opérations futures de Domtar.