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
3 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
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)
4 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
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)
5 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Source: CGQ
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Matériels et méthodes
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Matériels et méthodes
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Matériels et méthodes
8 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
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)
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par pixel (dirigée)
Performance de classification • Visible (RVB): La méthode ne distingue
pas les cerfs de Virginie
9 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par pixel (dirigée)
Performance de classification • Infrarouge thermique (IRT): La méthode
distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs
10 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par pixel (dirigée)
Performance de classification • Composantes principales (CP): La
méthode distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs
11 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par pixel (dirigée)
Performance de classification • Combinaison RVB + IRT: La méthode
distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs
12 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par pixel (non-dirigée)
Performance de classification • Visible (RVB): La méthode ne distingue
pas les cerfs de Virginie
13 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-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
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par pixel (non-dirigée)
Performance de classification • Infrarouge thermique (IRT): La méthode
distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs
14 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-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
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par pixel (non-dirigée)
Performance de classification • Composantes principales (CP): La
méthode distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs
15 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-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
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par pixel (non-dirigée)
Performance de classification • Combinaison RVB + IRT: La méthode
distingue les cerfs de Virginie, mais avec beaucoup de faux positifs
16 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-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
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par objet (multicritères)
Performance de classification • Visible (RVB): La méthode ne distingue
pas les cerfs de Virginie
17 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères)
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
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par objet (multicritères)
Performance de classification • Infrarouge thermique (IRT): Bonne
détection des cerfs de Virginie avec peu de faux positifs
18 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères)
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
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par objet (multicritères)
Performance de classification • Composantes principales (CP): Non testé
pour des raisons logistiques et temporelles importants
19 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères)
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
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Approche par objet (multicritères)
Performance de classification • Combinaison RVB + IRT: Détection
parfaite des cerfs de Virginie sans la présence de faux positifs
20 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères)
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
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
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
Nb de cerf détecté
Nb de cerf réel détecté
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
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Synthèse des principaux résultats
Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs
qui ne permettent pas de faire un dénombrement fiable
21 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Source: Marc Lapointe
Synthèse des principaux résultats
Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs
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
22 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Source: Marc Lapointe
Synthèse des principaux résultats
Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs
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
23 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Source: Marc Lapointe
Synthèse des principaux résultats
Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs
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 • Infrarouge thermique: efficace, mais pas parfait
24 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Source: Marc Lapointe
Synthèse des principaux résultats
Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs
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 • Infrarouge thermique: efficace, mais pas parfait • Composantes principales: n’améliore pas les résultats en
comparaison à ceux de l’infrarouge thermique
25 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Source: Marc Lapointe
Synthèse des principaux résultats
Approches • Analyse par pixel: résultats avec beaucoup de faux positifs
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 • 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
26 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Source: Marc Lapointe
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
27 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
Effet de la résolution spatiale
Approches • Analyse par pixel (dirigée):
légèrement meilleures aux résolutions plus grossières
28 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
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
Effet de la résolution spatiale
Approches • Analyse par pixel (dirigée):
légèrement meilleures aux résolutions plus grossières
• Analyse par pixel (non-dirigée): peu de différence
29 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
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
Effet de la résolution spatiale
Approches • Analyse par pixel (dirigée):
légèrement meilleures aux résolutions plus grossières
• Analyse par pixel (non-dirigée): peu de différence
• Analyse par objet (multicritères): la dégradation a une tendance à augmenter les faux positifs
30 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
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
Effet de la résolution spatiale
Approches • Analyse par pixel (dirigée):
légèrement meilleures aux résolutions plus grossières
• Analyse par pixel (non-dirigée): peu de différence
• 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
31 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Conclusion Résultats
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
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.)
33 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Mise en contexte Objectifs Matériels et
méthodes Résultats Échéancier Conclusion
Source: CGQ
Merci
34 Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Source: Erwan Gavelle
Coordonnées
Louis-Philippe Chrétien ([email protected]) Jérôme Théau ([email protected]) Patrick Ménard ([email protected])