Retours d'expériences sur l'utilisation du drone et de l'appareil photographique, combinée avec la photogrammétrie en écologie végétale: exemple ...
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Retours d’expériences sur l’utilisation du drone et de
l’appareil photographique, combinée avec la
photogrammétrie en écologie végétale: exemple sur la steppe
et les savanes au Sahel
Simon Taugourdeau (CIRAD-UMR SELMET/ISRA LNERV PPZS)
Marina Bossoukpe, Antoine Diedhiou, Cofélas Fassinou, Ange N’Goran, Ousmane
Diatta , Emile Faye et al.,
1
Plan
• Quelques concepts.
• Résultats sur la végétation au Sahel.
• Vol de drone et analyse d’images.
2
Partie I: Concepts et définitions 3
Drone
• Aéronef sans passager ni pilote pouvant voler de façon autonome
ou être contrôlé à distance depuis le sol.
• Trois parties
• Station de contrôle au sol
• Vecteur
• Capteur
Drone avec vecteur et capteur séparé Drone intégré
4
Capteur
• Rouge vert bleu
• Infra rouge
• Thermique
• ….
5
Une seule image?
Plusieurs images-> cartographie via la photogrammétrie
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Ortho mosaïque (3.21 cm 8.7 ha)
Acronyme Formule
Normalized Difference
NDVI (NIR-R)/(NIR+R)
Vegetation Index
Normalized Difference Green
NDGRI (G-R)/(G+R)
Red Index
GLI Green Leaf Index (2*G-R-B)/(2*G+R+B)
13Modèle de surface Modèle de terrain 14
Modèle de couronne
MHC
15SfM appareil photo
Miller, J.M., 2015. Estimation of individual tree
metrics using structure-from-motion
photogrammetry.
16Partie II: Résultats sur les écosystèmes
au Sénégal
17Sénégal
Saison des pluies courte
18Steppe et Savane
• Tapis d’herbacées avec communauté arborée
plus ou moins éparse.
• Très forte hétérogénéité spatiale et temporelle
Peut-on utiliser la photogrammétrie
pour suivre la végétation du Sahel?
19Objectifs spécifiques
• Temporel (pendant la saison des pluies)
• Spatial
• Echelle Paysage (végétation proche)
• Echelle Nationale (végétation diversifiée)
20Temporel et Paysage CRZ Dahra
Mesure temporelle (tous
les 2 ou 10 jours)
Site d’échantillonnage paysage
21Nationale 22
2 outils
Low cost RGB Drone Camera
23Dataset
Equipement Herbe Arbre
Drone anafi parrot 60 m 2020 62 X
Temporel
Camera Camp park 1 m perche 2019-2020 29 X
Drone Diji Spark 80 m 2018 380 249
Paysage
Canon SX 730 1 m 2018 35 X
Drone anafi parrot 80 m 2020 86 138
National
Camera Camp park 1 m perche 2020 99 X
24Arbres
Equipement Herbe Arbre
Drone anafi parrot 60 m 2020 62 X
Temporel
Camera Camp park 1 m perche 2019-2020 29 X
Drone Diji Spark 80 m 2018 380 249
Paysage
Canon SX 730 1 m 2018 35 X
Drone anafi parrot 80 m 2020 86 138
National
Camera Camp park 1 m perche 2020 99 X
Hauteur maximale de l’arbre, surface de la couronne et identification des espèces
25Arbres: hauteur
paysage Nationale
(Bossoukpe et al., 2021 JAE)
26Arbres: surface
(Bossoukpe et al., 2021 JAE)
27Arbres: espèces
Vachellia Senegalia Vachellia Vachellia Balanites Boscia
Erreur en%
nilotica senegal seyal tortilis aegyptiaca senegalensis
Vachellia nilotica (9) 2 2 0 2 1 2 78
Senegalia senegal (29) 0 13 0 7 8 1 55
Vachellia seyal (5) 0 0 0 0 5 0 100
Vachellia tortilis (54) 0 0 0 43 11 0 20
Balanites aegyptiaca (132) 1 4 0 2 124 1 6
Boscia senegalensis (10) 0 1 0 0 0 9 10
28« Acacia » Balanites Boscia Erreur en%
« Acacia »(97)
75 20 2 23
Balanites(132)
8 124 0 6
Boscia(10)
2 1 7 30
29Arbres: amélioration • Très bonne prédiction Hauteur-Surface (pas besoin de calibration) et Densité/taux de recouvrement. • Possibilité d’identification des espèces (besoin de jeux d’apprentissage larges, 100-150 arbres par espèce). • Possibilité biomasse foliaire-biomasse tronc (besoin d’équations allométriques sur hauteur et surface de couronne). • Suivi des régénérations??? • Forêt fermée?? 30
Arbres: utilisation
• Inventaires et monitoring de la communauté ligneuse.
• Etape intermédiaire avec images satellites (Brandt et al, Nature 2020)
• Suivi de plantations
31Herbacées
Equipement Herbe Arbre
Drone anafi parrot 60 m 2020 62 X
Temporel
Camera Camp park 1 m perche 2019-2020 29 X
Drone Diji Spark 80 m 2018 380 249
Paysage
Canon SX 730 1 m 2018 35 X
Drone anafi parrot 80 m 2020 86 138
National
Camera Camp park 1 m perche 2020 99 X
Masse fraiche et sèche d’un carré de 1m² d’herbe
Appareil photo au sol versus drone
32Herbacées Nom
Acronyme Formule
• Indices de végétation
Normalized Difference Green
NDGRI (G-R)/(G+R)
Red Index
Normalized Difference Blue
NDBRI Red Index (B-R)/(B+R)
Normalized Difference Blue
NDBGI Green Index (B-G)/(B+G)
Visible Atmospheric Resistant
vari (G-R)/(G+R-B)
• Hauteur moyenne et maximum
Index
Exg Excess of green G-0.39*R-0.61*B
GLI Green Leaf Index (2*G-R-B)/(2*G+R+B)
Random Forest pour prédiction des biomasses des herbacées
33Herbacées: drones
N=62 N=380 N=86
PS: 70% PS: 77% PS: 55%
34Herbacées: camera
N=29 N=35 N=99
PS: 60% PS: 35% PS: 51%
35Comparaison drone /camera 36
Conclusion: drone herbacés • Biomasse par drone RGB (200-300 mesures pour calibrer) • Infrarouge et altitude de vol. • Autres variables: herbe sèche, LAI, etc. • Suivi d’expérimentation, impact pâturage, impact des arbres sur les herbacées, étape intermédiaire entre terrain et image satellite. 37
Conclusion: caméra
▪ Différences avec le drone
- Effort important pour la calibration (une mesure - plusieurs heures de calcul).
- Pas spatialisé et uniquement des surfaces de quelques m² à chaque prise.
+ Plus précis que le drone pour la biomasse et hauteur/espèces/stade phéno
+ Possibilité d’être sous serre et sous bois
+ Pas besoin de permis et tout le monde a une caméra sur son téléphone
▪ Utilisations possibles:
▪ Observatoire participatif avec observateurs à travers le pays et centralisation de
l’analyse des vidéos
38Conclusion: photogrammétrie
• Arbres: Hauteur et Surface
Biomasse : Besoin B= a*S+b*H+c ou calibration directe
Espèces: possible mais jeux d’apprentissage (100/sp)
• Herbacées: Masse (F&S) : possible si calibration
Drone et camera
39Agro-ecosystèmes
• Travaux similaires effectués sur le Manguier (Sarron et al., 2018
Remote sensing).
• Travaux avec proche infra-rouge sur cultures annuelles (Roupsard et
al., 2020 Agriculture, Ecosystems and Environment).
40Partie III: Utilisation du drone et du logiciel 41
Législation
• Loi sur le drone dans mon pays
• Zone d’étude (station de recherche ≠ zone urbaine)
• Limitation poids/hauteur
• Besoin d‘un permis ou pas
42Choix du drone
• GPS embarqué (et lien avec logiciel de plan de vol)
• Capteur
• RGB: parrot Anafi 699$, Dji mavic air(640$) pro et Phantom(1599$)
• NIR (phantom NIR 6000$ sinon achat drone et capteur séparé)
• Thermique (Anafi 2300€ sinon achat drone et capteur séparé)
• Autonomie 15-30 min
43Pilotage de drone (manuel)
Monter descendre
Avancer reculer
Translation Gauche droite
Rotation Gauche droite
44Application 45
Pilotage du drone (plan) 46
47
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49
50
51
52
Conseils pour le plan de vol
Rester autour de 50-100 m du point de départ
Ne pas descendre en dessous de 30%
Possibilité d’enchainer les vols pour un même plan de vol
Éviter les conditions de chaleur et de vent
53Conseils sur le terrain pour les
calibrations
La position des mesures au sol:
• GPS du drone précis entre 1 à 10 m (idem gps terrain).
• Vol avant et vol après fauche (pour les herbacées).
• Marquage au sol (quadrat avec 20-30 cm d’épaisseur).
Effectuer les mesures au centre du plan de vol
Attention aux ombres des arbres.
54Analyse d’image
- Coût du logiciel de traitement d’image
- Pix4D mapper (entre 1990 - 4990 $)
- PIX4D cloud (200$-350$ par mois)
- Drone deploy (996$ par an)
- Agisoft Photoscan( 59$- 3499$)
- MicMac Apero (gratuit)
- Ressources informatiques (projet de 1000 images THRS, 5 HA, 4 bandes XS)
- PC portable standard (HP i5, 8Go RAM): 15-24h
- PC portable puissant (Dell Precision M4700, i7, 32 Go RAM, 3750QM 2,7 GHz): 6-12H
- Tour de calcul (Dell Precision7910, 64Go RAM, 2,4Ghz Turbo, Nvidia M4000 8Go): 3-8h
- Serveur propriétaire (Pix4D, DroneDeploy): quelques heures, Upload/download
Possibilité de partager les outils d’analyses d’images entre équipes.
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Pour aller plus loin
• Voir les formations télépilote dans votre pays
• Aide sur les applications (simulation de pilotage tutoriel)
• Google /YouTube
67Remerciements
• Projet Cassecs www.cassecs.org Youtube: Projet CaSSECS
• Agreenium https://www.agreenium.fr/
• L’équipe du PPZS www.ppzs.org
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