1- Introduction

Durant la période de 1960 à 1970 les ingénieurs, les médecins, les agriculteur refusent l’intensification et le recours aux intrant

chimique, ils vont regrouper dans le courant LEMAIRE BOUCHER et plus marginale dans le courant Nature et progrès

Au début des années 1990, a débuté la commercialisation des capteurs de rendement qui se seraient aujourd’hui au nombre de 9000

//hal.archives-ouvertes.fr/hal-00461080/document

L’agriculture a depuis toujours assimilée la nouvelle technologie pour réaliser des taches ou en permettre de nouvelles. Pour preuve

l’évolution qu’a subi le machinisme agricole durant cette dernière décennie, créant des tracteurs et des engins toujours plus imposants

et plus performantes. La robotisation a fait également sont apparition avec l’émergence de robots autonomes ou semi-autonome dans le

domaine de l’élevage et l’intégration de système de GPS et GNSS en premier lieu pour guider les engins agricole et aussi pour avoir

une vision différente et plus globale de leurs parcelle rendant moins pénible et plus efficace les taches répétitives.

Dans le même cadre d’avoir une image globale et çà la fois précise de la parcelle agricole, des services s’appuyant sur l’imagerie

satellite sont apparus depuis le début des années 2000. Ces services proposent aux agriculteurs de détecter les hétérogénéités intra

parcellaire afin que ces dernières soient prises en compte. L’analyse des carte sont plus utilisé pour proposé une carte de préconisation

de l’azote pour le blé. L’agriculteur gagne ainsi en rendement mais réalise et d’intrant en appliquant ce dernier de façon modéré et

ciblé

C’est tout naturel que l’utilisation des drones et des images satellitaire est propagé d’une manière spectaculaire

A cause de progrès des technologiques la superficie le rendement agricole dans l’inde a augmenté rapidement dans l’année récent

2- Définition de l’analyse des images

L’analyse des images est une jeune discipline sont origine débute en 1960. En 1970 elle a expérimenté une croissance continue. Le

but de l’analyse d’images est d'extraire et de mesurer certaines caractéristiques de l'image traitée en vue de son interprétation. Ces

caractéristiques peuvent être des données statistiques sur des comptes numériques (moyenne, histogramme, etc.), ou sur des données

dérivées (dimensions, ou orientation d’objets présents dans l’image. En général, le type d'information recherché dépend du niveau de

connaissance requis pour interpréter l'image. Les applications dans le domaine du guidage et de la télédétection nécessitent souvent des

connaissances différentes et de plus haut niveau que dans les domaines du médical, de la géologie, du contrôle de qualité, etc. Ainsi, un

robot en déplacement ne nécessite pas le même type d'information qu'un système utilisé pour détecter la présence de matériaux

défectueux. Pour ce dernier, il faut prendre uniquement la décision "non défectueux ou défectueux". Cette décision peut être prise à

partir d'un "raisonnement" plus ou moins complexe. Pour le robot, il faut simuler le processus décisionnel d’un individu en

déplacement, ce qui nécessite au préalable de reconstituer une carte du lieu de déplacement en temps réel, avec les obstacles à éviter.

1-1 La composition de système d’analyse d’image

Le système d’analyse de l’image est constitué de composantes qui peuvent être regroupé en cinq catégories :

-dispositifs d’illumination : le système d’éclairage est conçu soigneusement pour capturer des images cohérente et éliminé l’apparence

de variation. La source de la lumière représente le facteur primordiale sources lumineuses utilisées comprennent les lampes, les lampes

fluorescentes incandescent, laser, tubes ray-X et des lampes à infrarouge

-caméras : soit on utilisé des images produit par une caméra, satellite scanners qu’ils sont connecté directement soit à un ordinateur ou

-Matériel spécialisé de traitement d’image : ils vont transformais l’image pectorale à une autre numérique puis à une nouvelle binaire

-ordinateur : dans le quel Ilya le stockage des images

-logiciel : utilisé pour analysé l’image est extraire les informations disponibles

Figure 1 : la composition de système d’analyse des images

1-2 Les étapes de l’analyse d’image :

L’analyse de l’image est formé par trois étape fondamentale :

-Acquisition d’image : une image réelle va être transforme en une image numérique par des différents outils de transformation

(caméra, scanner, satellite …) http://spin.mines-stetienne.fr/sites/default/files/animage.pdf. En fonction des caractéristiques de l’image

que nous voudrons conserver (luminosité ou couleur) nous devrons utiliser des caméras qui sépareront les couleurs et la luminosité de

l’image en nuance de rouge, vert et bleue pour les passer dans l’ordinateur

-Traitement des images : c’est la transformation d’image numérique en une autre binaire et une amélioration de la qualité pour la

traiter et y définir des grandeurs mesurables, c’est une étape clé http://www.jmicrovision.com/examples/these.pdf

-traitement des images à haut niveau : une fois l’image segmentée en région la caractérisation des objets d’intérêt un moyen de

descripteurs permet de comparer ou de classer ces objets

Figure 2 : Déroulement d’analyse des images

1-3 Les contraintes de l’analyse des images :

- l'éclairage : influence la qualité des images selon :

sa stabilité : variation temporelle des images alors que l'objet observé ne varie pas

sa disposition : plus ou moins d'ombres

- les conditions environnementales (température, poussière, humidité, vapeurs corrosives, etc.). Elles influencent le bon

fonctionnement du système d'acquisition et de traitement.

- la variabilité des objets observés : couleur, contraste, position, orientation.

- la rapidité du traitement d'image : Le temps de traitement tend à croître avec le volume des données à traiter et la complexité de la

procédure mise en place pour obtenir l'information recherchée. Ainsi, les objets observés peuvent se déplacer à une vitesse de

plusieurs m/s ou survenir avec une cadence très rapide http://www.cesbio.ups-tlse.fr/data_all/pdf/TI08.pdf

1-4 Avantage 

Maintenant l’utilisation des analyses d’image est répondue dans des domaines divers puis qu’elle est :

- Elle nous apporte des informations capitales pour trouver le bon « timing »

- L’anticipation de l’information

- L’analyse de l’image nous fournit une perspective claire et objectif

- Cette association permet ainsi d’assister avec efficacité les opérateurs pour prendre des décisions rapides, pour réaliser des

investigations performantes afin d’enclencher des interventions ciblées et de qualité.

- Un profit économique et une conne gestion des ressources

3- Les domaines d’utilisation de l’analyse de l’image :

La vision par ordinateur est une jeune discipline d’origine en 1960 est utilisé pour extraire les continus des images. Le but de l’analyse d’image est de fournir une description de l’image ou une reconnaissance de forme. Elle trouve des applications dans de nombreux domaines : géologie, robotique…

Domaine d’application Les buts d’utilisation

l'automatisation industrielletraitement d'image

Processus de control et les mesure de qualité code à barres et étiquette de l'emballage lecture et le tri des objets identification des Pièces sur les lignes d'assemblage inspection des cartes de circuits imprimés et de circuits

intégrés

Utiliser dans l’analyse médicale

la tomographie : détection de tumeur Mesure de taille et de forme des organes interne comptage des globules Utilisation des rayons X

Robotique

l'évitement des obstacles par la reconnaissance et l'interprétation des objets

la détermination des dangers de surveillance d'une collision de scène

L’agroalimentaire Tri du fruit et du légume Connaitre celle défectueuse Localisation des contaminations et l’attaque des insectes

pour la céréale

Analyse des documents reconnaissance de caractères manuscrits reconnaitre les dispositions reconnaitre les graphiques

le domaine agriculture et environnement

identification des couleurs et seuillage Mesures (surtout : surface, forme et répartition) Ex : Forets, zone de pollution, cartographie, ressources

terrestre, précision de récoltes, météorologique

l

4- Les types des images

4-1 Les images Microscopique

Définition

Au-delà du rapport de grandissement 10 :1, on parle des la microphotographie (ou photomicrographie), technique mise en œuvre en

médecine, en imagerie scientifique, etc. C’est pour quoi il est nécessaire d’utilisé un vrai microscope couplés à un dispositif

d’acquisition d’image. Ainsi nous utiliserons une caméra flexible connectée avec un cable USB à un ordinateur et  ; adaptable sur les

microscopies pour faire une acquisition d’image en microphotographie

(http://www.eng.utah.edu/~lzang/images/Lecture_3_conventional-Microscope.pdf)

Avantages

- Formation d'image directe sans besoin de prétraitement échantillon, le seul microscope pour l'imagerie de couleur réelle

- Rapide, et adaptable à toutes sortes de systèmes d'échantillonnage : gaz, liquide et solide et à tout forme ou géométrie de

l’échantillon

- Facile à intégrer avec système appareil photo numérique pour le stockage et l'analyse des données

Désavantages

Basse résolution, elle est généralement sous-micron ou quelques centaines de nanomètres due principalement à la limite de diffraction

de la lumière

4-2 Les images macroscopiques :

Le terme «  Macrophotographie » désigne la photographie des sujets de petite taille : insectes, composants électronique, ou encore de

petites parties d’éléments plus importants. On parle généralement de macro à partir d’un rapport de grossissement d’un moins 1 :1

5- Téchnique d’aquisition de l’image

5-1 L’acquisition de l’image de définition

Une image « réelle » va étre transformé en une image numérique par plusieurs outil de transformation (caméra, scanner,

satellite…).Certains des dispositifs ou capteurs utilisés pour générer des scanners, échographie, ray-X . Les technologies récentes ont

adopté la caméra degitale qui élimine les composantes supplémentairse necessire pour convertir des images prises par photographique

et CCD camérs ou autres capteurs à une photo numérique . l’image obtenu après acquisition contient un nombre très élevé

d’information .Ces information sont de plus imparfait car les condition d’aquisition ne sont jamais idéals de plus, la richesse des

information est néfaste car il’ya de nombreux détails de l’image concernent des objets que l’on ne veut pas prendre en

considération .Donc on doit simpifier l’image et éliminé tout les effets inutile et indésirable en utlisant des filtres

5-2 Les images à base altitude

Les images à base altitude sont prise soit par le cerf-volant  ou le drone

Le cerf-volant 

On utilise le cerf-volant  pour acquière de photo aérienne de précision jusqu'à 250 mètres d’altitude ,ils sont connu sous le nom de

Kite Aerial photographie .Il est radiocommandé depuis le sol et le photographe cadre l’images grâce à un moniteur fixé à sa

télécommande

L’avantage du cerf-volant :

- L’utilisation est simple et pratique, il suffit d’avoir un peu de vent pour

- On ‘a pas besoin de louer un hélicoptère donc c’est plus économique

- Plus écologique pas de dégagement de CO2 et pas de bruit

- les photos capturé sont plus proche de sol

L’inconvénient du cerf-volant :

L’utilisation du cerf-volant  t est totalement dépend totalement de la présence du vent

Capture de l’image par la drone

Les drones sont des aéronefs capables de voler capable de voler et d’effectuer une mission sa présence humaine à bord.L’acquisition des données est par un capteur électro-optique( caméra visible ou infrarouge) ou électromagnétique (radar) capable de reconstruire l’image, ou tout capteur plus spécifique (bio-senseurs ;)Le traitement des données par des calculateurs est effectué directement et plus rapidement exploitable, en vol mis à un format spécifique et au sol Ilya la résolution d’image pour l’interprétation par l’opérateur)

les contrainte opérationnelle d’utilisation de la drone Haut du formulaire

- Elle doit répond à des critères de navigabilité et respecte les règles du circulation aérienne pour assurer la sécurité des autre aéronefs et assurer la sécurité au niveau du sol

- La législation : on doit respecter la législation nationale et internationale dans le domaine et responsabilité juridique - L’altitude : on rupture de la technologique des moteurs au-delà 6000 ft - La sécurité : le segment aérien qui est responsable de la transmission des informations entre le sol et le drone est fragile aux

ruptures de transmission et au brouillage - La gestion des pannes en vol- L’acquisition des images par le drone est influencée par la couverture nuage - Elle ne peut pas être à une haute altitude puisqu'on a une contrainte de vent - On ne peut pas utiliser le drone dans le cas de puits puisque les quotte favorise la diffusion de la lumière et en plus on aura

une perturbation de signal enregistré - Les images nécessitent un traitement post qui - Faible surface d’acquisition et faible altitude de vol

Les avantages d’utilisation de du drone

- La mise en œuvre est rapide Acquisition des images à la date et à la fréquence qu’on veut- Les informations sont objectif et adaptées à l’échelle de la plante, répétable - Permettre d’obtenir des données de manière simultanée sur toute la parcelle - le drone la représentativité des mesures - Vole sous la couverture nuage - Forte résolution - Souplesse d’intervention - Possibilité d’embarquer plusieurs types de capteur, on peut embraquer deux types de capteurs différents selon

5-3 Capture des images à la main

Le capture de l’image

Les image capturé sont soit RGB ou hypérspéctrale ou thermales.

Figure3 :L’architecture de système utilisé

Avantage

- L’utilisation est simple et pratique

- Les estimations faites par ces photos sont plus précise par rapports à l’autre méthode

- Acquisitions des photos à la date et aux fréquences qu’on veut

- C’est une méthode écologique et économique

Inconvénient :

- dépend de condition climatique et de condition de la parcelle, dans le cas où on peut pas accéder à la parcelle la prise des

images est impossible

- La variance de la lumière naturelle nous empêche de produire une méthode efficace pour l’estimation de rendement

- Les fruits détecter peut être caché soit par les feuilles ou des autre fruit donc on aura une sous estimation de rendemen

- En utilisant une séquence des images on peut capturer la même fruit plusieurs fois

5-4 les images satellitaires

définition

L’image stellaire qualifié une image de télédétection recueillie par les satellites en orbite autour de la terre (exemple :Landsat,

spot….) .les images sont dans certaines longueur d’onde (infrarouge, visible, UV) qui peuvent être combiné en vue de différents

interprétation .Les images ressemble à des photographies mais ne sont pas obtenues par méthodes photographique. Les donné

provenant de l’imagerie satellitaire peuvent être interprétées visuellement ou analysées par des ordinateurs sous forme numérisée

et peuvent être directement intégrés dans des systèmes d’information géographique

Les images de télédétection permettent d’effectuer un suivi temporel d’un paysage donné, avec une résolution spatiale plus ou moins

fine. Ces données sont largement utilisées pour effectuer le suivi des changements d’occupation des sols dans les paysages agricoles, à

moyenne, haute ou très haute résolution spatiale

La fleurs le caméras l’odinateur l’utilisateur

Figure4 : Principalement composante de système de traitement d’image satellitaire

http://www.cesbio.ups-tlse.fr/data_all/pdf/TI08.pdf

Avantage de l’utilisation de limage satellitaire

- Forte résolution action rapide des informations

- La revisite est potentiellement élevée

- Une large couverture territoriale

- Information homogène

- Ilya une forte résilience de l’information

- Permettre d’obtenir des donné simultané sur tout une parcelle ou région

- Permettre d’identifié les spéculations végétale qui se trouve dans tout la région

- On peut embarquer plusieurs types de capteur sur la mémé satellite

- L’image satellitaire importent des informations sur la constitution chimique des apportent des informations sur la constitution

chimique des objets et permettent ainsi de distinguer des objets de même couleur apparente mais de composition chimique

différente

- La capture des photos de la parcelle est indépendante des conditions soit de terrain de climat

http://www.geomag.fr/sites/default/files/51_55.pdf

L’inconvénient de l’utilisation de l’image satellitaire

- le cout d’acquisition d’une scène avec une taille maximale est trop cher

- Le cout de traitement est très important

- L’imagerie satellitaire dans le domaine du visible et l’infrarouge utilise des longueurs d’onde qui ne traverse pas la couverture

nuageuse

- Il faut que le ciel soit suffisamment dégagé pour que l’image soit pleinement utilisable

- La fiabilité et la précision des modèles de croissance doit être améliorées

6- Le traitement des images

6-1 Définition de traitement des images

Le traitement est fait à partir des images initiales brutes capturées ou prises puis transféré dans un ordinateur et converti à des autre

numérique.ces derniers sont constitué d’un nombre fini de points appelés pixels contenant différentes information (intensité,

luminosité, couleur) qui représentent les objets réels. Le prétraitement est fait pour améliorer la qualité d'image en supprimant

l'altération peu désirée nommer "le bruit" ou par l’amélioration des caractéristiques importantes. Les images sont transformées en

format numérique lisible si l’appareil photo ne les pas pris par le convertisseur analogique-numérique. Ainsi le format numérisé est

transféré en une autre binaire c’est le processuce de seuillage est utilisé comme une donnée d’entrée par le logiciel de traitement

d'image pour effectuer les processus nécessaires. les objets sont décrit comme des 'images noires et blanches sont représenté par des

pixel s'étendant de 0 à 255 où 0 est noir et 255 est blanc. Chaque pixel dans des images colorées est représenté par 3 chiffres

représente RVB (rouge, vert, bleu) dont chaque composant est classé de 0 à255 du plus sombre à la plus léger. avec cette

arrangement l’analyse de l’image peut être fait avec un calcul matriciel ou des autre techniques mathématique

Définition de bruits :

Le bruit est la présence d’information parasite qui s’ajoute aléatoirement aux détails de la scéne photographique numérique. En effet Les source de bruit sont tres variées ainsi on peut distinguer plusieur famille des causes :

- Cause liée au contexte d’aquisition : une sur ou sous illumination réduit l’intervalle de couleurs de la scéne mais pas son nombre alors que le nombre de couleurs utilisé pour représenter cette scéne sera réduit dans le cas d’un appreil photo numérique

- La perturbation liée au contexte d’acquisition exemple : des capteur magnétique pendant l’aquisition IRM

http://spin.mines-stetienne.fr/sites/default/files/animage.pdf

6-2 Les étapes de traitement des images

Les traitements de l’image est formé par les étapes suivante :

Filtrage (passe haut ou passe-bas)

Segmentation

Simplification morphologique

Figure5 :schéma explicative des étapes l’analyse d image

Filtrage

Après le seuillage, on élimine le bruit si l’image n’a pas été filtrées avant seuillage ou supprimer les derniers artefacts qui n’ont

pu disparaitre lors du filtrage en niveau de gris .Toutes les méthodes décrites lors du traitement des images numériques peuvent

êtres utilisé, mais c’est dans ce domaine que la morphologie mathématique se révèle la plus efficace

Fugure7 : L’image RGB d’une arbre de tangerine capturé caméra à l’entré

Figure8 : L’image RGB de sortie après le filtrage

la segmentation de l’image

la segmentation d’une image binaire consiste à couper, ajouter et analyser les caractéristiques d'images visant à diviser une image en

régions qui ont une forte corrélation avec des objets ou des zones d’intérêt. Les parties non désirables sont converties en la couleur

d'arrière-plan dans l’image. La segmentation la plus simple consiste à séparer les particules convexes apparues comme connexes à la

suite de l’opération précédente. On peut utilisé la morphologie mathématique. La segmentation fait appel à la notion de connexité.

Cette notion, évidente dans le cas ensembliste ou binaire, à été envisagée dans le cas des images en niveaux de gris

Figure 8 :Image RGB figure9 : Résultats de la segmentation des pommes rouge

La segmebtation des pommes rpuge en se bassant sur la couleur, la saturation et la luminisité

- Segmentation basé sur les contours

La segmentation basée sur les bords repose sur la détection de bord à bord, qui détectent des discontinuités dans le niveau de gris des le

couleur des pixels, la texture, etc. détection des bords est utile dans le tri selon la forme et la taille. Un exemple de résultat de

détection de bord est représenté sur la Fig

Figure10 :ségmentation des image basé sur contour

- La segmentation basé sur le frontière

Ces étapes fournissent les renseignements nécessaires pour le processus ou commande de la machine pour le tri et le classement de la

qualité. Une interaction de tous ces niveaux et la base de données sont très important et essentiel pour la prise de décision plus précise.

Cette étape est considérée comme une partie intégrante du processus de traitement d'image.

- segmentations basé sur la classification ou seuillage

Pour exploité les images numérique on doit les simplifié : c’est le but du seuillage. Ce dernier consiste à transformer l’image codée sur

6,8 ou 16 bits, en une image binaire ou les pixels à 1 correspondent aux objets et les pixels à 0 au fond de l’image.

Le seuillage est un passage obligatoire pour toute analyse morphologique ultérieure. Il permet de sélectionner les parties des de

l’image qui intéressent l’opérateur. Après le seuillage, les parties de l’image sélectionnée seront traduites en noire et blanc. l’image

binaire contient des information superfétatoires, qu’il convient d’éviter ou masquées qu’il faut révéler. Les traitements suivants de

modifier l’image binaire à ces fins

L’image obtenue après seuillage est donc appelée image binaire les pixels sont tous un état 0 ou1

http://www.numerical-tours.com/matlab/introduction_6_elementary_fr/

figure 11 : Image réale figure 12 : image avec niveau de gris

- Segmentation par approche région :

L’approche région a pour objectif de décomposer l’image en un ensemble de régions connexes les plus homogènes possible; et les

plus différentes pour celles qui se côtoient. http://blogmatlab.blogspot.com/2011/04/la-segmentation-dimages.html

Figure13 : segmentation des image par approche de région

Simplification morphologique

Pour étudier la morphologie des objets à analyser, on est souvent conduit à simplifier encore plus image. Cette simplification peur être

par des ouvertures ou fermetures morphologique qui lissent le contour des objets et permettent ainsi de mette en évidence par

exemple, les protubérances ou la cavité

7- Traitement à haut niveau : extraction des caractéristiques,

C’est une étape qui consiste à reconnaitre un objet à partir de sa silhouette ou couleur. Cette étape est généralement après une étape

de segmentation d’une image. La réussite de cette étape est basé sur l’utilisation d’un on descripteur de forme.

Il existe de nombreux descripteurs de forme

- Boites englobantes : Création d’une boite qui englobe l’objet à décrire et dont ses axes sont alignés avec les axes de l’image

- représentation par les moments

- polygones de Guzman

- chaines de freeman

- descripteur de fourier : Outil permettant de décrire l’enveloppe externe d’une forme, c’est-à-dire son contour

http://www.creatis.insa-lyon.fr/~bernard/files/courses/DIP-5ImageAnalysis_part3.pdf

Les caractéristiques d’un descripteur :

Un bon descripteur de formes doit posséder les propriétés suivantes :

- Bonne fidélité à la forme initiale bonne discrimination de formes différentes

- Bonne adaptation aux opérations de reconnaissance de formes :

- invariance par translation

- invariance par rotation

- invariance par changement d’échelle

Le traitement de haute qualité des images vise la détermination :

- Présence / absence d'un objet

- % de présence d'un objet

- Dénombrement d'objets

- Mesures de la géométrie des objets

- Mesures de la photométrie des objets

- Analyse locale de la forme des objets

- Relation entre objets

- Caractériser spatialement la population d'objethttp://www.snv.jussieu.fr/~wboudier/ens/cours/cours-mec-analyse.pdf

Dans le cas où les images sont capturé à la main l’analyse des image pour l’estimation de rendement sont faite soit par un logiciel

informatisé ou on se basant l’expériences humaine

Comparaison entre l’interprétation par un logiciel et celle faite par l’homme

- Rapidité : Le traitement d'images accélère beaucoup les travaux traditionnellement réalisés par photo-interprétation, mais qui

sont automatisables et donc reproductibles.

- l'interprétation visuelle d'image peut être plus rapide et précise que l'interprétation numérique. En effet, l'opérateur humain peut

s'adapter à des conditions hors des limites de bon fonctionnement du système d'analyse numérique. Ainsi, un opérateur peut

plus ou moins faire abstraction de la présence de "bruit" dans une partie de l'image lors de l'analyse de celle-ci. De manière

intuitive, il arrive à séparer le bruit et l'information recherchée dans l'image. Un photo interprète peut immédiatement réaliser

qu'il s'agit d'un même objet alors qu'une interprétation purement numérique réalisée par un logiciel non adapté peut mener à la

conclusion qu'il s'agit de deux objets différents. L'extraction numérique d'information dans une image "bruitée" nécessite des

algorithmes complexes capables d'utiliser des informations annexes qui renseignent sur les caractéristiques du bruit présent.

- Travaux répétés et fastidieux. Ces travaux sont souvent difficiles à réaliser, sinon impossibles, de manière non numérique. Ceci

explique pourquoi les images analogiques sont souvent numérisées pour être interprétées

- Reproductibilité de l'analyse et de l'interprétation. L'interprétation humaine est souvent fastidieuse, longue, coûteuse,

difficilement reproductible et très dépendante de l'opérateur. Ainsi, l'interprétation d'une même image par plusieurs photos

interprètes donne souvent des résultats très différents, car les êtres humains n'ont pas la même sensibilité aux couleurs, au

contexte des objets analysés, etc. Par exemple, un photo interprète peut confondre 2 niveaux de gris alors qu'un ordinateur ne

peut confondre 2 valeurs numériques.

- Quantification. Un intérêt majeur du numérique est de donner une information quantifiée des Dimensions (aire, périmètre, etc.)

de tout ou partie d'un matériau

8- L’utilisation de l’analyse de l’image dans le domaine agricole

- Cartographie de la parcelle (Moran et al)Les mesures des propriétés du sol et de la végétation sont peut-être combinées avec les images multi- spectrale pour produire des cartes illustrant les caractéristiques du sol de végétation qui définissent précisément le ménagement faisable.

- Cartographie de la variabilité du sol

La cartographie du sol est utilisée pour étudier la richesse en matières organique, en calcium, en fer, macro et micro éliment et les propriétés texturales du sol.

La carte est déterminée selon les méthodes suivantes :

Les images multi spectrales capturées quand le sol est nu peuvent-être utilisé pour faire des cartes de type du sol utilisé dans le PCM avec une approche basée sur un model et /ou une analyse d’une seule ou plusieurs images capturées.

Cartographie des variabilités spectrales, elle est faite soit avec un sol nu ou avec une couverture végétale totale.

- Détermination des changements des caractéristiques de la plantation et du sol 

L’analyse des images facilite la prise des décisions journalières, la meilleure connaissance des changements des caractéristiques de la

parcelle au côté de l’agriculteur. En effet on a recours pour faciliter les tâches et augmenter leurs efficiences et améliorer la rentabilité

de la parcelle.

La cartographie de L’humidité du sol : la détermination de l’humidité du sol est faite par une simple corrélation linéaire de

rétrodiffusion du signal du radar une longue longueur d’onde et cette relation et plus significative quand le sol et nu.

Le stade phrénologique de la plantation : connaître le stade de développement est utilisé pour TSCM (Time Specific Crop

Management) pour diminuer le stresse pendant les stades repaires.

Croissance végétale : c’est l’approche la plus commune, c’est une relation empirique de plusieurs facteurs comme LAI, le

pourcentage de couverture végétale , le phytomasse de végétation et la PAR.

Le taux d’évaporation de l’eau : le stress de la végétation provoqué par les maladies, manque d’eau, l’attaque des insectes et

des autres problèmes sont la plupart de temps manifestés par une diminution de transpiration .C’est pour quoi plusieurs études

sont mise en place pour évaluer la transpiration de la parcelle.

La déficience nutritionnelle de végétation : la richesse ou la déficience de la plante en azote est reliée aux mesures de

réflactance dans le vert (0.545µm), rouge (0.66µm) et le NIR (0,80)

Les maladies des plants : la vision par ordinateur capable de détecté et définir quelques maladies en utilisant des informations

des images hyper spectrale dans le visible et les spectres infrarouge.la détermination des maladies est possible en connaissant

ses effets sur les feuilles et les autres éléments.

L’attaque de mauvaise herbe : les herbicides sont généralement appliqués soit avant l’émergence au moment de la plantation

pour avoir une application précise avant la plantation, la requise des informations est simplement de la présence or l’absence

des plants. Ainsi le capteur est embraqué sur un tracteur guidé par un système GPS. Ainsi les herbicides sont appliqués

seulement où les mauvaises herbes sont localisés en utilisant une dose adéquate selon leur densité.

Figure 13 : le désherbage automatique

L’attaque des insectes : Il y a quelques études ont été faite pour détecter directement l’infestation des plants, en mesurant soit

les foyers des insectes ou soit le changement chimique de la plante dans le domaine du visible ou le spectre NIR.

- Détermination des causes de la variation du sol et de la végétation :

Rs peut fournir des informations rigoureuses sur l’input agricoles (de scission support système).

Les informations de Rs peuvent être combinées avec le modèle agro-météorologique pour la détermination des causes de la

variation du sol.

Les capteurs hyper spectraux peuventt-être utilisés pour déterminer les causes de variation de la végétation et du sol et

les végétions. 

- Cartographie des informations spécialement distribuées à des conditions morphologiques.

Les images multi spectrale nous produisent une résolution spéciale fine est rigoureuse qu’ils  sont utilisées pour produire des cartes

locales ou régionales des paramètres météorologiques comme l’insolation, PAR.

- La classification automatique des fruits

On utilise l’analyse des images pour faire les tris des fuit avant le vendage comme titre.

le cas d’agrume, on utilise la vision par ordinateur puisqu’elle est une classification plus objective par rapport à celle faite par

l’homme. Cette méthode n’est pas assez répandue principalement car on a besoin de l’analyse des images avancées, les prix du

périphérique (hardware) utilisé. Le tri est fait en se basant sur le facteur dimension.

L’analyse de l’image est très efficace dans la mesure des caractères externe comme l’intensité et l’homogénéité de couleur, le

brunissement et les mesures du calibre et de la forme de fruit. Ainsi l’ordinateur génère une classification artificielle qui est

destinée à imiter la discision humaine pour le classement et la qualité de fruit.

Figure : Diagramme de l’analyse où les images de l’agrume sont capturées, analysé et classé

L’application des analyses d’image pour déterminer le volume des citrons, tangerines, oranges, est mesuré par la méthode IP :

On détermine le volume en utilisant des captures d'images à partir de deux vues perpendiculaires de fruits obtenus à partir des

deux caméras, l'estimation de la surface latérale, le calcul du volume de disques canoniques.

Les mesures des masses de fruit par l’application de la vision par ordinateur est une manière de gain de temps, mais la

méthode d’estimation en se basant sur la détermination de volume est la plus efficace.

La classification des pommes :

En comparant le fruit de l'image avec un modèle mondial d'un fruit sain en utilisant la distance Mahalanobis. Cet

algorithme est efficace et détecte plusieurs maladies.

L’application de FL fuzzy logis est un système pour prendre la décision en se basant sur des qualités comme la forme,

calibre, qu’ils sont mesurés avec plusieurs équipements .les même échantillons de pomme sont examinés par des

spécialistes. On a trouvé qu’Il y a les résultats du système sont en accord avec l'opinion humaine à 89% cela

veut déterminer la qualité, la couleur et laforme (kodagali).

Bonne qualité

Moyenne

Mauvaise

- la classification des dattes se fait en se basant sur un prototype qui détermine le calibre, la forme, les fruits défectueuses

en utilisant les images RGB de fruit, ainsi à partir de ces images il détermine  la qualité et il les classe en trois catégories qu’ils

sont prédéfini par des experts. 

- la classification de melon est basée sur la forme de fruit. De plus on a déterminé le volume, la masse, la densité, le diamètre.

Le coefficient de corrélation obtenue entre les caractéristique physique et la forme nous aide a déterminé le poids à partir des

images capturé avec une erreur de 2 ,42%. 

- Hahn et Sancher ont développé un algorithme pour mesurer le volume de fruit agricole avec une forme non arrondie comme le

carotte.

- Cartographie des rendements de végétation.

L’estimation du rendement est une étape importante dans le domaine d’agriculture de précision PCM.

La carte peut être utilisée pour des aménagements précis de la parcelle : il permet aux agriculteurs de mieux planifié la distribution des

fertilisant et l’irrigation à fin d'improuver les opérations culturales et augmenter l’efficience et réduire les inputs, améliorer le

rendement et le profit et diminuer les impacts négative sur l’environnement (Wang). L’estimation de rendement est faite le plus

précoce possible est de pouvoir de modifier par des interventions à la parcelle lorsque le potentiel de récolte est excessif sur une

parcelle, il est possible de supprimer une partie de la récolte, Par éclaircissage.

Il y a plusieurs méthodes utilisées pour estimer le rendement de la parcelle :

- les images multi-spectrales capturées à la fin de saison de croissance de la végétation peuvent être utilisé pour la

cartographie de rendement avec une approche simple comme la régression ou la combinaison avec des modèles agro-

météorologiques

- Les informations de télédétection peuvent être combinées avec un modèle de croissance de végétation pour estimer le

rendement final

- Localisation  des fruits sur les arbres en l’analysant les couleurs et la forme (méthodes utilisées pour : le pomme, orange,

pêche …) dont le but et d’estimé le rendement avec des images capturé par une caméra embarque sur un tracteur guidé par

un GPS (patel)

- le rendement viticole : avant la vendange est déterminée soit par la méthode de comptage de l’inflorescence de grappe par

souche ou de bais par grappe avec une erreur important. A part ces méthodes on peu estimer le rendement en se basant sur

la corrélation qui existe entre le volume de grappe durant son développement et son poids à la vendange (étude faite dans

l’institut Technique de la vigne et de vin ITV France) l’estimation est faite avec une simple vue photographique faite avec

un capteur peton REV(rendement estimation par le volume (sarro).

- L’estimation de rendement de tangerine : il est faite selon deux méthodes soit en comptant le nombre de fleur et cette

expérience est faite en Mai ou soit en déterminant le nombre de fruit dans la parcelle (Dorj).

Acquisition d’image

L’image d’entré Elimination du bruit qui se trouve dans l’arrière plan

Devisé l’image en des sous unité

Traitement de l’image

Compter les fleurs Détection des couleurs

Utilisation de filtre Gaussien

L’image résultante

Figure16 : les étapes de l’analyse des images des tangerines

- Les méthodes d’estimation de rendement de pomme :

On estime le rendement de pomme en se basant sur la détection de diamètre et nombre de fruit dans l'arbre, la

réussite est 89% et l'échec 2.2

On détermine le rendement de la parcelle de pomme en se basant sur la segmentation selon la couleur pour celle rouge

et la valeurs tient avec un rang entre 0° à 9° et pour les pommes vers la valeur se tient entre 49° et 75°(dorj).

- Les méthodes d’estimation de rendement des agrumes :

Il y a plusieurs études qui sont mise en place pour estimer le rendement d’une parcelle d’agrume. Les caractéristiques utilisées pour

déterminer la productivité se diffèrent d’une méthode à une autre :

La détermination de rendement en utilisant la fusion des couleurs et des textures c’est la méthode 1.

La segmentation de fruit en se basant sur la soudure de deux approches le pyramide de Laplacien (LPT) et le fuzzy logique , ils

sont utilisés pour improuver la segmentation de l’image par rapport à la segmentation en utilisant les image thermales

uniquement.

Estimation basé sur l’analyse de forme : l’analyse des couleurs et de forme utilisés pour la segmentation des fruits dans l’image

d’entrée. D’abord on doit convertir l’image RVB à une autre L*a*b (ces images sont conçues pour ressembler la perception

humaine). L'idée était de faire le traitement de l'image afin que les fruits soient visuellement bien distinguée puis d'utiliser

l’image L * a * b * pour segmenter les fruits avec sa propriété de perception uniforme.

Le schéma de la présentation des étapes de l’approche

L’image de l’entré image à prés l’utilisation d’un filtre Image de valeur de « a »

Image binaire élimination de bruit extraction de fruit

La résultat de la détection de détermination de nombre de fruit

contour

- les inconvénients  de l’analyse des images dans le domaine agricole :

Les fruits sont cachés par les feuilles et il ya des fruits sont surestimés. Les fruits de petite taille ne sont pas si visibles pour le calcule manuel. Plusieurs fois une grappe de fruit est calculée comme un seul fruit dans l’estimation.

Le rendement élevé d’ou le comptage soit de fruit ou fleurs est difficile à faire. La détection multiple du même fruit de la séquence d’image d’où la surestimation de rendement. Les mesures des dimensions avec les caméras sont plus subjective par rapport à l’erreur causée par l’homme mais elle n’est

pas si efficace et pratique pour estimer le volume et surtout avec des quantités important

Firure 19Exemple des pommes visible non détecté par le logiciel

Figure20 : Exemple de la fausse détection

L’éclaircissage

Pour améliorer nos informations sur l’opportunité et les intensités d'éclaircissages soit mécaniques (vibreur, outils Electro’flor appareille de darwin ) ou chimiques .On a recours à la technique d’analyse d’image capturée par un appareil photo dans le but de compter le nombre inflorescence ,estimé le nombre  de fleuret fruits manuellement sur des images acquises par caméras.

9- L’analyse des images en Tunisie :

Le secteur agricole occupe une place importante dans l’économie tunisienne, ainsi il garantit une sécurité alimentaire du pays. La superficie des terres à vocation agricole est estimée à 10 million ha.

Depuis sa création en juillet 1988, le CNT s'est vu dote des équipements nécessaires aux traitements des images satellitales et offrir des indormation indisponsable dans des différent domaine

Domaines d'application

L’application de la Télédétection en Tunisie est en plusieurs domaine touchent : l'Environnement, l'Agriculture, l'Amenagement du

territoire et la Cartographie.

- En tenant compte du rôle fondamental que peut jouer la Télédétection pour avoir un environnement durable et sain, plusieurs

études en utilisant les images satellitales comme source d'information sont mise en place, on citera:

Protection du Littoral: ce projet mène par le CNT en collaboration avec le MEAT et le SERST pennis d'etablir un

diagnostic de l'etat du littoral dans le Golfe de Hammamet (Nord-Est du pays). Les resultats obtenus jusque la seront

integres dans une Base de Donnees en vue de la mise en place d'un SIG permettant un meilleur suivi et une meilleure

gestion de ce domaine fragile et économiquement important qui est le littoral.

la Désertification :la mise en place d’un programme pour identifier les parametres responsables de la degradation du

milieu et par conséquent les mesures de protection entreprendre.

Pollution marine: Suite aux problèmes d'environnement causes par les rejets de phosphogypse dans le Golfe de

Gabes (Sud-Est du pays), une étude été menée pour la cartographie du couvert vegetal posydonie. Au cours de cette

etude, et par la combinaison de la Teledetection avec d'autres moyens d'investigation, une cartographie des zones

degradees ete etablie ce qui permis de prendre les mesures adequates pour la protection de cette zone.

MEDGEOBASE:en se basant sur l'imagerie satellitale on crié des cartes d'occupation du sol sur toute la frange littorale

de la Tunisie. Dans le but de mettre en place une Base de Donnees sur le Littoral tunisien

Erosion des sols:, la cartographie de la couverture pedologique enTunisie nous permis d'entreprendre des

aménagements de conservation des eaux et des sols dans les zones fragiles l'érosion.

Cartographie ecologique: la carte phyto-ecologique du Grand Tunis résulte de la combinaison des données fournies

par les photographies aériennes et les données de terrain. De ce fait, il été possible le traitement à temps des gites

larvaires moustiques localises grace à cette carte.

- En Tenant compte du rôle primordiale de secteur agricole dans l'economie tunisienne ainsi plusieurs projets et etudes ont ete

realises se rapportant a:

Mobilisation des eaux de surface: Dans le but d'une meilleure gestion des eaux de surfaces, un projet est mise en

place en utilisant la télédétection comme moyen efficace, rapide et reproductible pour la sélection de sites favorables

l'implantation de retenues collinaires. C’est une strategi nationale ayant pour objectif l'installation de 1000 retenues

collinaires l'horizon de Tan 2000.

Statistiques agricoles: les statistiques agricoles en tunisie est base sur les enquetes aréolaires .On utlise souvent des

cartes topographiques ou des agrandissements de photographies aeriennes qui sont anciennes et ne refletent plus la

realite du terrain. Dans le cadre de completer et d'ameliorer le systeme actuel, on recourt à la realisation d’un projet

nous permis de mettre en place un systeme valide et performant, capable de offrir aux decideurs, des previsions

precoces des productions cerealieres, qui leur permet d'arreter en bon moment les mesures necessaires pour faire

face aux demandes de la consommation nationale.

Inventaire forestier: l’inventaire national exhaustif de la patrimoine forestier est faite en se basant sur Interpretation

des images haute resolution spatiale. Les resultats obtenus sont integres dans une Base de Donnees Forestiere et

Pastorale qui est geree par la DGF (Ministere de l'Agriculture).

Inventaire des oasis: une attention particuliere ete accordee au secteur des dattiers en Tunisie .En effet le CRDA de

Kebili procede l 'inventaire exhaustif des oasis par l'utilisation des images haute resolution spatiale.

Aquacuiture: afin de preselectionner des sites aquacoles le long des 1200 Km de cotes tunisiennes, la DGPA eu recours

la teledetection pour cartographier les site les plus convenable à la pisciculture.

- Teledetection et Amenagement du territoire en Tunisie : Les plans d'amenagement doivent se bassé sur des etudes aptent

d'evaluer l’etat du milieu dans ces differents aspects. Malgrés les methodes traditionnelles de l’investigation permettent une

approche quantifié, leurs resultats restent limité et n'assimile pas toutes les composantes du milieu. Aussi, ces methode sont

très éxigent point se vue humaine, matériel, temps de réalisation. Dans ce cadre, ou a recoure à la télédétection pour réalisé

des étude nous citons :

L’étude de la pression urbaine sur les terres agricoles dans le Grand Tunis: fondé sur des images satellitales a haute

resolution spatiale permis de cartographier le développement spatiale et temporelle de l'urbanisation dans le Grand

Tunis et de caractérisé les directions majeures de cette extension. Ceci a permis les schemas directeurs d'urbanisme

de Sousse, Sfax, Gabes et Zarzis.cote de ces schemas directeurs,

Les imageries de la teledetection sont utiliser comme source d'information pour choisir un trace autoroutier et

l'implantation d'ouvrages de protection centre les inondations.

- technologie d'acquisition des images (amelioration des resolutions lafois spectrale et spatiale), la communaute africaine doit

des present se mettre au diapason de ces progres pour une exploitation efficace et a bon escient de ces donnees

II. LES SIG EN TUNISIE

depuis le debut des annees9o, le SIG est integré pour analyser les informations pour amélioré les amenagement des territoire et les rendre plus

performants ainsi on élabore de Systemes d'aide la decision.

- SIG est appliqué en tunisie dans des différents domaine :l'Environnement, l'Agriculture, l'Amenagement du territoire, la cartographic et

d'autres domaines specifiques.

Le SIG et Agriculture : Les cartes obtenues à partir de la photo-interpretation des images satellitales ont ete numérisees au CNT et

integrees dans une base de dofuines. Cette derniere, installee et geree par la DGF est utilisé pour connaitre le patrimoine forestier

et pastoral de la Tunisie, de le mettre jour et d'identifier les zones reboiser ainsi que les mesures entreprendre pour la sauvegarde

de ce patrimoine On aussi developper le SIG dans les domaines de la gestion des eaux de surface, des ressources en sols et le suivi

des perimetres irrigues.

SIG et Environnement Depuis 1994, un projet est mise en place comme un outil d'information et d'aide à la decision dans le

domaine de developpement et d'Environnement. Cet observatoire, pilote par l'ANPE,

la Base de Donnees sur le Littoral: les resultats de la teledetection et les mesures de terrain ont ete integres dans une base de

Donnees pour mettre en place un SIG veritable outil d'aide la decision.

la Base de Donnees sur la Desertification: dans le cadre d'une strategic nationale de diagnostic, d'evaluation, de prevention et de

lutte contre la desertification, on a installé plusieur stations d'observations dans la partie meridionale de la Tunisie. Les resultats

obtenus par l'etude de ces sites (IRA) ainsi que ceux obtenus sur d'autres sites (CNT) ont ete integres dans un SIG. L'elaboration

d'une telle Base de Donnees s'integre bien dans les lignes directrices du ROSELT.

- SIG et Cartographie de base en parallele la cartographie classique, on assiste en Tunisie l'elaboration des premieres Bases de Donnees

cartographiques. ce titre, on cite la base de donnees cartographique au 1/50.000 sur la region de Nabeul et celle au 1/200 000 envisagee

par la DGAT au courant de l'annee 1997. cote des activites citees ci-dessus, on assiste un developpement sans cesse croissant des SIG dans

des domaines specifiques: reseau electrique au niveau de la STEG, reseau d'assainissement au niveau de l'ONAS et reseau d'alimentation en

eau potable de la SONEDE. http://repository.uneca.org/bitstream/handle/10855/14803/Bib-56427.pdf?sequence=1

- La cartographie des impact de la secheresse sur la croissance d’olivier tunissien : durant les année 1999 et 2002 on a vécu une période de

sécheresse les olivier ont sui une péride de déficit hydrique mais dans la méme parcelle etsous les méme condition ils ont réagire

différamen.Alors ilya des étude qu’ils sont faite pour savoir l’impact de la sécheresse en utilisant le Gis pour cartpgraphié les impacts des

autre paramétre avec dificite en eau pour suivre la capacité d’olivier a supporté cette phénoméne naturél en utlisation les utiles de Gis.

On a formé une carte numérique de la tunisie dans la quel ilya des polygone qui correspond des vallage .la basse de donné formé nous importe

certaines information sur le nombre des olivier, la surface des parcelle , des information sur le climats et l’etat des olivier .

http://om.ciheam.org/om/pdf/a80/00800462.pdf

Les obstacles d’utilisation de l’analyse d’image en Tunisie

L’utilisation de l’analyse des image en Tunisie avance mais pas aussi vite, son adoption se heurte principalement à

l’absence de systèmes d’aide à la prise de décision pour sa mise en œuvre.

Ilya des problèmes de recherche essentielle telle que la méconnaissance de la variation temporelle

les méthodes d’évaluation de la qualité des récoltes, le traçage des produits et vérification des effets sur

l’environnement

le principal obstacle est l’absence des compétences en informatique pour les agriculteurs

Ilya un manque d’équipement

la majorité des terre agricole en Tunisie sont des petites exploitations ce qui limite les champs d’application de la

méthode

législation de la capture des images on doit passer par trois ministères pour pouvoir utilisé la drone

les petites exploitations n’ont souvent pas besoin d’équipement puis ce qu’ils connaissent parfaitement la variabilité de

sol et ils peuvent gérer leurs champs seul sans avoir un gros investissent

Les avantages d’utilisations de l’analyse d’image :

Dans les petites exploitations où l’on ne peut permettre d’acheter les intrants externes en grand quantité.

Evaluation le rendement de toute une région est connaitre leur variété

L’éstimation de rendement de rendement il est soit faite d’une manière traditionnel subjectif estimé par des expert

Les rendements des arbres fruitiers variant avec leur âge, les enquêteurs ont demandé aux arboriculteurs de préciser la date de plantation de leurs arbres. La précision de la date de la plantation, servira à mieux anticiper les plantations de telle ou telle espèce afin d’éviter un éventuel creux de production pour cause de verger vieillissant. Ainsi, pour un pied d’oranger valencia latte greffé sur volkameriana, on retient les rendements annuels théoriques suivants en fonction de son âge. Ainsi on peut estimer le rendement de la parcelle en se basant sur l’âge et les pratique culturale utilisé

Au bout de 25 ans, un oranger a un rendement faible et doit être remplacé, mais de nombreux arboriculteurs préfèrent ne pas les arracher. Après 35 ans, le rendement de l’arbre est considéré comme nul. On admettra qu’il convient alors de le remplacer ou de le considérer file:///C:/Users/Ameni/Downloads/22844598.PDF