Automating Forest Inventory and Tree Counting with Metashape and AI: A Smarter Way to Monitor Forests
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Automatisation de l’inventaire forestier et du comptage des arbres avec Metashape et l’IA : une manière plus intelligente de surveiller les forêts

Publié le par admin
Un inventaire forestier efficace et précis est essentiel pour une sylviculture durable, la surveillance de la biodiversité et la lutte contre la déforestation. Traditionnellement, les équipes de terrain devaient compter et mesurer manuellement les arbres, ce qui prenait beaucoup de temps et nécessitait une main-d’œuvre importante. Mais aujourd’hui, grâce à la photogrammétrie par drone et à l’intelligence artificielle (IA), la surveillance des forêts peut être considérablement rationalisée. Dans cet article, nous explorons comment Agisoft Metashape, combiné à l’analyse alimentée par l’IA, permet un inventaire forestier et un comptage des arbres rapides et précis à partir d’images aériennes.

Pourquoi automatiser l’inventaire forestier ?

Les forêts couvrent près d’un tiers de la surface terrestre, mais leur inventaire à grande échelle reste un défi. Les relevés manuels sont souvent peu pratiques dans les zones forestières éloignées ou denses. L’automatisation du processus présente plusieurs avantages :

  • Gain de temps: De grandes zones peuvent être étudiées en quelques heures au lieu de plusieurs semaines.
  • Rentable: Réduit le besoin d’équipes de terrain et de collecte manuelle de données.
  • Précision accrue: Les algorithmes d’IA réduisent les erreurs humaines de comptage et de classification.
  • Répétabilité: Permet un suivi régulier de la croissance, des maladies ou de la déforestation.

Flux de travail : Du drone aux données

Le processus d’automatisation commence par l’imagerie aérienne. Voici un flux de travail typique pour automatiser l’inventaire forestier à l’aide de Metashape et de l’IA :

1. Collecte de données à l’aide de drones

Utilisez un drone équipé d’une caméra RVB ou multispectrale à haute résolution pour capturer des images aériennes qui se chevauchent. Les paramètres de vol idéaux sont les suivants

  • Chevauchement de 80 % vers l’avant et de 70 % sur le côté
  • Altitude : 60-120 mètres au-dessus du sol
  • Voler en plein jour pour une imagerie sans ombre

2. Traitement photogrammétrique dans Agisoft Metashape

Importez les images de drone dans Metashape et traitez-les pour générer un nuage de points dense, un modèle numérique de surface (MNS) et une orthomosaïque. Les étapes clés sont les suivantes :

  • Aligner les photos
  • Construire un nuage dense
  • Construire un modèle numérique d’élévation (MNE)
  • Générer une orthomosaïque

Metashape permet un géoréférencement de haute précision en utilisant des points de contrôle au sol (GCP) si nécessaire.

3. Détection d’arbres avec AI et Python

Une fois l’orthomosaïque et le nuage de points exportés, des algorithmes d’intelligence artificielle peuvent détecter et classer les arbres individuels. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des bibliothèques basées sur Python telles que :

  • scikit-image ou OpenCV pour la segmentation d’images
  • TensorFlow ou PyTorch pour les modèles de détection d’objets (par exemple YOLO, R-CNN plus rapide)
  • Plugins QGIS tels que « Forestry Tools » pour l’extraction de la hauteur de la canopée

Les développeurs utilisent souvent des modèles de hauteur de la canopée (CHM) dérivés des couches DSM et DEM pour isoler les couronnes d’arbres et compter leurs occurrences.

Cas d’utilisation : Comptage des arbres dans une plantation de 100 hectares

Lors d’un test en conditions réelles, une étude par drone au-dessus d’une plantation d’eucalyptus de 100 hectares a produit plus de 3 000 images. Après traitement avec Metashape, une orthomosaïque et un MNS à haute résolution ont été exportés. Un script Python utilisant un modèle YOLOv5 a détecté et compté les couronnes d’arbres avec une précision de 95 % en moins de 30 minutes, contre plusieurs jours de travail manuel.

Avantages pour la surveillance des forêts et de l’environnement

L’automatisation du comptage des arbres et de l’inventaire forestier permet de nombreuses applications :

  • Gestion des forêts: Suivi de la croissance, de la densité et de la santé des arbres au fil du temps
  • Estimation des stocks de carbone: Calculer la biomasse et le potentiel de séquestration du carbone
  • Détection de l’exploitation forestière illégale: Identifier les arbres manquants ou abattus dans les zones protégées
  • Suivi de la biodiversité: Cartographie de la distribution des espèces à l’aide de données multispectrales

Défis et considérations

Bien que puissant, le processus d’automatisation n’est pas sans poser de problèmes :

  • Canopées complexes: Les arbres denses ou qui se chevauchent peuvent nécessiter des techniques de segmentation plus avancées.
  • Qualité des données: La résolution de l’image et l’éclairage ont un impact significatif sur la précision de l’IA.
  • Jeux de données d’entraînement: Les modèles d’IA personnalisés nécessitent des données d’entraînement de qualité, spécifiques à l’espèce d’arbre et à la région.

Tendances futures : IA + Multispectral + Cloud

Les technologies émergentes améliorent encore l’inventaire forestier automatisé. Les caméras multispectrales permettent d’analyser la santé de la végétation, tandis que les plateformes basées sur le cloud, telles que Google Earth Engine, permettent un traitement évolutif. À mesure que les modèles d’intelligence artificielle s’améliorent, les systèmes de surveillance des forêts entièrement autonomes deviennent une réalité.

Conclusion

La combinaison d’Agisoft Metashape avec les drones et l’IA permet d’atteindre un nouveau niveau d’efficacité dans l’inventaire forestier et le comptage des arbres. Elle permet aux professionnels de la sylviculture, aux agences environnementales et aux chercheurs d’obtenir des informations précises rapidement et à moindre coût. Au fur et à mesure que la technologie continue d’évoluer, attendez-vous à ce que l’automatisation joue un rôle encore plus important dans la gestion durable des forêts de notre planète.