Télédétection visible et infrarouge thermique du cerf de Virginie (Odocoileus virginianus) à l'aide d'un aéronef sans pilote

Télédétection visible et infrarouge thermique du cerf de Virginie (Odocoileus virginianus) à l’aide d’un aéronef sans pilote

Présentation Géomatique2013 – 4 octobre 2013

Louis-Philippe Chrétien (UdeS), Jérôme Théau (UdeS), Patrick Ménard (CGQ)

Problématique

• Perception de l’observateur • Obstruction visuelle de

l’environnement • Visibilité de l’animal • Frais des opérations

Pistes de solution

• Imagerie multispectrale • Traitements d’images • Aéronef sans pilote (ASP)

2 Géomatique2013 – 4 octobre 2013

Infrarouge thermique

Bleu

Vert

Rouge

Mise en contexte Objectifs Matériels et

méthodes Résultats Conclusion

Objectif général

Évaluer la performance d’un système aéronef-capteurs mis au point pour la détection et l’inventaire du cerf de Virginie dans un milieu contrôlé

Objectifs spécifiques

a) Comparer l’efficacité de détection du cerf de Virginie avec les approches d’analyse d’image par pixel et de l’analyse d’image par objet

b) Déterminer l’agencement des bandes du spectre électromagnétique le plus efficace pour la détection du cerf de Virginie

c) Évaluer l’influence de la résolution spatiale sur la capacité à détecter les cerfs de Virginie



méthodes Résultats Conclusion Objectifs

Site d’étude • Où: Centre d’observation de la faune et

d’interprétation de l’agriculture de Falardeau

• Description du site: Enclos de 2215 m2 avec 9 cerfs de Virginie dans une friche en régénération (milieu semi-naturel)

• Acquisition: Inventaire effectué le 6 novembre 2012

• Altitude de vol: 60 mètres • Nombre de vols effectués: 4 vols (au

total 20 virées) • Vols analysés: 2 vols (A et B)


Figure 1. Site d'étude : Enclos de cerfs de Virginie du Centre d'observation de la faune et d'interprétation de l'agriculture de Falardeau à Saint-David-de-Falardeau, Québec, Canada. Chaque vol est constitué d’une série de virées pour couvrir le territoire. Les virées ( ), les cibles au sol ( ) et les observateurs ( ) sont représentés par leur symboles respectifs


méthodes Résultats Conclusion Matériels et méthodes

Système d’acquisition

• Responder (ASP d’ING Robotic Aviation)

• D7000 (Nikon) • Tau640 (FLIR)

Données acquises

• Images visibles (0.8 cm/pixel) • Vidéo infrarouges thermique

(5.4 cm/pixel) • Données d’observations (pour

validation)


Source: CGQ



Visible Infrarouge thermique

Source: Nikon

Source: FLIR Systems

6

Approche par pixel

Méthode utilisée • Classification dirigée • Classification non-dirigée

Agencements testés • Visible seulement • Infrarouge thermique

seulement • Visible et infrarouge thermique • 3 premières composantes

principales

Résolution spatiale testés • 0.8, 2.5, 5, 10, 15 cm/pixel

Géomatique2013 – 4 octobre 2013

Masque des points chauds

Classification dirigée/non-dirigée

Mosaïques

Composantes principales Visible Infrarouge

thermique



7

Approche par objet

Méthode utilisée • Classification multicritères

spectraux et contextuels

Agencements testés • Visible seulement • Infrarouge thermique seulement • Visible et infrarouge thermique

Résolution spatiale testées • 0.8, 2.5, 5, 10, 15 cm/pixel

Géomatique2013 – 4 octobre 2013

Segmentation

Classification multicritères

Mosaïques

Visible Infrarouge thermique




NA

Classification (RVB) Classification (IRT) Classification (RVB + IRT) Classification (CP) Imagette infrarouge thermique (IRT)

Imagette visible (RVB)

Approche par

pixel (dirigée) A

pproche par pixel (non-dirigée)

Approche par

objet (multicritères)


méthodes Résultats Conclusion Résultats

Approche par pixel (dirigée)

Performance de classification • Visible (RVB): La méthode ne distingue

pas les cerfs de Virginie


Virée

Visible (RVB)

Infrarouge thermique (IRT)

Composantes principales (CP)

Combinaison RVB + IRT Nb de cerf

détectable3 Nb total de

cerf présent4 Nb de cerf détecté1

Nb de cerf réel détecté2

Nb de cerf détecté

Nb de cerf réel détecté





A1 312 1 40 1 21 1 45 1 1 6

A2 630 1 42 1 49 1 46 1 1 6

A3 1207 0 27 1 19 1 20 1 1 4

A4 1534 2 71 2 22 1 23 1 2 3

B1 105 1 8 1 1 1 1 1 1 3

B2 115 3 45 2 9 2 7 2 5 5

B3 112 2 14 2 41 2 38 2 4 4

Tableau 1. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification dirigée)

1 Nb de cerf détecté : Nombre d'objet/groupement de pixel obtenu suite à la classification 2 Nb de cerf réel détecté: Parmi les objets/groupement de pixel obtenu suite à la classification, combien sont réellement des cerfs 3 Nb de cerf détectable: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée 4 Nb total de cerf présent: Nombre total de cerf pouvant être détecté dans la virée + ceux qui ne sont pas détectable, car ils sont sous la canopée

Exemple 1 Exemple 2 Exemple 3




Performance de classification • Infrarouge thermique (IRT): La méthode

distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs


Virée

Visible (RVB)













A1 312 1 40 1 21 1 45 1 1 6

A2 630 1 42 1 49 1 46 1 1 6

A3 1207 0 27 1 19 1 20 1 1 4

A4 1534 2 71 2 22 1 23 1 2 3

B1 105 1 8 1 1 1 1 1 1 3

B2 115 3 45 2 9 2 7 2 5 5

B3 112 2 14 2 41 2 38 2 4 4







Performance de classification • Composantes principales (CP): La

méthode distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs


Virée

Visible (RVB)













A1 312 1 40 1 21 1 45 1 1 6

A2 630 1 42 1 49 1 46 1 1 6

A3 1207 0 27 1 19 1 20 1 1 4

A4 1534 2 71 2 22 1 23 1 2 3

B1 105 1 8 1 1 1 1 1 1 3

B2 115 3 45 2 9 2 7 2 5 5

B3 112 2 14 2 41 2 38 2 4 4







Performance de classification • Combinaison RVB + IRT: La méthode



Virée

Visible (RVB)













A1 312 1 40 1 21 1 45 1 1 6

A2 630 1 42 1 49 1 46 1 1 6

A3 1207 0 27 1 19 1 20 1 1 4

A4 1534 2 71 2 22 1 23 1 2 3

B1 105 1 8 1 1 1 1 1 1 3

B2 115 3 45 2 9 2 7 2 5 5

B3 112 2 14 2 41 2 38 2 4 4






Approche par pixel (non-dirigée)




Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-dirigée)



Virée

Visible (RVB) Infrarouge thermique (IRT) Composantes principales

(CP) Combinaison RVB + IRT Nb de cerf










A1 89 1 35 1 49 1 25 1 1 6

A2 636 1 13 1 47 1 40 1 1 6

A3 258 1 3 1 20 1 51 1 1 4

A4 676 2 40 2 44 2 71 2 2 3

B1 426 1 12 1 37 1 48 1 1 3

B2 215 5 52 5 47 5 55 5 5 5

B3 154 4 66 4 49 4 36 4 4 4




Performance de classification • Infrarouge thermique (IRT): La méthode






Virée












A1 89 1 35 1 49 1 25 1 1 6

A2 636 1 13 1 47 1 40 1 1 6

A3 258 1 3 1 20 1 51 1 1 4

A4 676 2 40 2 44 2 71 2 2 3

B1 426 1 12 1 37 1 48 1 1 3

B2 215 5 52 5 47 5 55 5 5 5

B3 154 4 66 4 49 4 36 4 4 4




Performance de classification • Composantes principales (CP): La

méthode distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs





Virée












A1 89 1 35 1 49 1 25 1 1 6

A2 636 1 13 1 47 1 40 1 1 6

A3 258 1 3 1 20 1 51 1 1 4

A4 676 2 40 2 44 2 71 2 2 3

B1 426 1 12 1 37 1 48 1 1 3

B2 215 5 52 5 47 5 55 5 5 5

B3 154 4 66 4 49 4 36 4 4 4




Performance de classification • Combinaison RVB + IRT: La méthode






Virée












A1 89 1 35 1 49 1 25 1 1 6

A2 636 1 13 1 47 1 40 1 1 6

A3 258 1 3 1 20 1 51 1 1 4

A4 676 2 40 2 44 2 71 2 2 3

B1 426 1 12 1 37 1 48 1 1 3

B2 215 5 52 5 47 5 55 5 5 5

B3 154 4 66 4 49 4 36 4 4 4



Approche par objet (multicritères)




Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères)



Virée












A1 1707 1 0 0 NA NA 1 1 1 6

A2 1338 1 1 1 NA NA 1 1 1 6

A3 1946 1 1 1 NA NA 1 1 1 4

A4 1653 2 4 2 NA NA 2 2 2 3

B1 1279 1 1 1 NA NA 1 1 1 3

B2 1048 5 6 5 NA NA 5 5 5 5

B3 941 4 4 4 NA NA 4 4 4 4




Performance de classification • Infrarouge thermique (IRT): Bonne

détection des cerfs de Virginie avec peu de faux positifs





Virée












A1 1707 1 0 0 NA NA 1 1 1 6

A2 1338 1 1 1 NA NA 1 1 1 6

A3 1946 1 1 1 NA NA 1 1 1 4

A4 1653 2 4 2 NA NA 2 2 2 3

B1 1279 1 1 1 NA NA 1 1 1 3

B2 1048 5 6 5 NA NA 5 5 5 5

B3 941 4 4 4 NA NA 4 4 4 4




Performance de classification • Composantes principales (CP): Non testé

pour des raisons logistiques et temporelles importants




Virée












A1 1707 1 0 0 NA NA 1 1 1 6

A2 1338 1 1 1 NA NA 1 1 1 6

A3 1946 1 1 1 NA NA 1 1 1 4

A4 1653 2 4 2 NA NA 2 2 2 3

B1 1279 1 1 1 NA NA 1 1 1 3

B2 1048 5 6 5 NA NA 5 5 5 5

B3 941 4 4 4 NA NA 4 4 4 4




Performance de classification • Combinaison RVB + IRT: Détection

parfaite des cerfs de Virginie sans la présence de faux positifs





Virée












A1 1707 1 0 0 NA NA 1 1 1 6

A2 1338 1 1 1 NA NA 1 1 1 6

A3 1946 1 1 1 NA NA 1 1 1 4

A4 1653 2 4 2 NA NA 2 2 2 3

B1 1279 1 1 1 NA NA 1 1 1 3

B2 1048 5 6 5 NA NA 5 5 5 5

B3 941 4 4 4 NA NA 4 4 4 4



Synthèse des principaux résultats

Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs

qui ne permettent pas de faire un dénombrement fiable




Source: Marc Lapointe



qui ne permettent pas de faire un dénombrement fiable • Analyse par objet: grande efficacité à isoler les cerfs de

Virginie malgré la présence de quelques faux positifs









Choix de bandes • Visible: très peu ou pas efficace









Choix de bandes • Visible: très peu ou pas efficace • Infrarouge thermique: efficace, mais pas parfait









Choix de bandes • Visible: très peu ou pas efficace • Infrarouge thermique: efficace, mais pas parfait • Composantes principales: n’améliore pas les résultats en

comparaison à ceux de l’infrarouge thermique









Choix de bandes • Visible: très peu ou pas efficace • Infrarouge thermique: efficace, mais pas parfait • Composantes principales: n’améliore pas les résultats en

comparaison à ceux de l’infrarouge thermique • Visible et infrarouge thermique: le visible n’apporte pas ou

très peu d’amélioration par rapport à l’infrarouge thermique





Taux de détectabilité

Observations • 0.2 – 1.0 (pour l’analyse la

plus performante) • < 0.5 mauvaises conditions

(Potvin et al., 1992) • 0.6 – 0.7 bonnes conditions

(Potvin et al., 1992) Causes • Présence de canopée

coniférienne




Effet de la résolution spatiale

Approches • Analyse par pixel (dirigée):

légèrement meilleures aux résolutions plus grossières




Figure 2. Somme des cerfs faussement détectés (faux positifs) pour l’ensemble des virées en fonction de la résolution spatiale avec les différentes approches de classification et les différents agencements. Résolution spatiale 0.8 (bleu), 2.5 (rouge), 5.0 (vert), 10.0 (orange) et 15.0 (jaune) cm/pixel. RVB: Visible, IRT: Infrarouge thermique, CP: Composantes principales




• Analyse par pixel (non-dirigée): peu de différence









• Analyse par objet (multicritères): la dégradation a une tendance à augmenter les faux positifs









• Analyse par objet (multicritères): la dégradation a une tendance à augmenter les faux positifs

Choix de bandes • Cas du visible: Totalement

inefficace quelle que soit la résolution spatiale





Conclusion

• Potentiel de l’approche par objet RVB + IRT • Limitation des ASP: le rayon d'action et la réglementation • Problèmes non résolus:

– obstruction visuelle générée par la canopée coniférienne

– confusion spectrale avec le sol

• Solution possible: Ajouter une donnée discriminatoire additionnelle (ex.: LiDAR, autres bandes spectrales, multitemporelle, etc.)



méthodes Résultats Échéancier Conclusion

Source: CGQ

Merci


Source: Erwan Gavelle

Coordonnées

Louis-Philippe Chrétien ([email protected]) Jérôme Théau ([email protected]) Patrick Ménard ([email protected])

mailto:[email protected]





Documents

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