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.