Entre l’écorce et l’arbre

Des chercheurs développent un système intelligent pour identifier les espèces d'arbres à partir d'images de leur écorce
Le fil
Avril 26, 2018
Écrit par Le fil
L'automatisation d'opérations forestières comme les inventaires à l'aide de drones nécessite la capacité de reconnaître une espèce à partir d'images. Contrairement aux feuilles, aux fleurs et aux fruits, l'écorce est présente en permanence pendant toute la vie de l'arbre et même plusieurs mois après sa récolte, ce qui en fait une caractéristique diagnostique de choix.
L'automatisation d'opérations forestières comme les inventaires à l'aide de drones nécessite la capacité de reconnaître une espèce à partir d'images. Contrairement aux feuilles, aux fleurs et aux fruits, l'écorce est présente en permanence pendant toute la vie de l'arbre et même plusieurs mois après sa récolte, ce qui en fait une caractéristique diagnostique de choix. Crédit : Jason Blackeye / Le fil
Les inventaires forestiers à l’aide de drones et la robotisation des opérations en forêt ou en usine seraient grandement facilités s’il existait un système de reconnaissance automatique des espèces d’arbres à partir d’images. Une équipe du Département d’informatique et de génie logiciel vient de faire une avancée significative dans le domaine en développant un système permettant d’identifier avec une efficacité de 98% les espèces les plus courantes au Québec à partir de photos de leur écorce.

Il faut un œil humain exercé pour identifier correctement un arbre en utilisant uniquement son écorce. Même pour une espèce donnée, les caractéristiques de l’écorce changent d’un arbre à l’autre, de même qu’en fonction de l’âge d’un spécimen et des conditions locales de croissance. L’écorce offre toutefois un grand avantage par rapport aux feuilles, aux fleurs et aux fruits: elle est présente en permanence pendant toute la vie de l’arbre et même plusieurs mois après sa récolte. De plus, l’écorce est la seule partie de l’arbre facilement accessible aux robots terrestres.

Pour développer un système intelligent permettant d’identifier les arbres à l’aide de leur écorce, l’étudiant-chercheur Mathieu Carpentier et les professeurs Philippe Giguère et Jonathan Gaudreault ont fait appel à l’apprentissage profond par réseaux neuronaux. «Nous fournissons des images au système et nous lui demandons de quelle espèce il s’agit, explique Mathieu Carpentier. Son analyse, qui repose sur les pixels de l’image, conduit d’abord à des réponses erronées. Nous modifions alors les paramètres pour raffiner les analyses et le système apprend progressivement à mesure que nous lui montrons plus d’images.»

Des études réalisées par d’autres groupes de recherche ont montré que cette approche permettait de surpasser l’humain pour certaines tâches visuelles. Le problème est qu’il faut un nombre très élevé d’images pour y arriver. «La plus volumineuse banque publique de photos d’écorce à laquelle nous avions accès contenait 1 200 images de 11 espèces. Ce n’était pas suffisant, alors il a fallu créer notre propre banque», souligne l’étudiant-chercheur.

Lire la suite

Ajouter un Commentaire


Code de sécurité
Rafraîchir

Centre d'abonnement

 
Nouvel abonnement
 
Vous êtes déjà abonné?
 
Service à la clientèle
 
Voir Digital Magazine Renouvellement

Les plus populaires

Nous utilisons des cookies pour vous offrir la meilleure expérience sur notre site. En poursuivant votre navigation sur ce site, vous acceptez l'utilisation de cookies. Pour en savoir plus, lisez notre politique de confidentialité.