1. Présentation Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Télédétection visible et infrarouge
thermique du cerf de Virginie (Odocoileus
virginianus) à l’aide d’un aéronef sans pilote
Louis-Philippe Chrétien (UdeS), Jérôme Théau (UdeS), Patrick Ménard (CGQ)

2. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
Problématique
• Perception de l’observateur
• Obstruction visuelle de
l’environnement
• Visibilité de l’animal
• Frais des opérations
Pistes de solution
Infrarouge thermique
Bleu
• Imagerie multispectrale
• Traitements d’images
• Aéronef sans pilote (ASP)
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Vert
Rouge
2

3. 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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
3

4. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
Matériels et
méthodes
méthodes
Résultats
Conclusion
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
4

5. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
Matériels et
méthodes
méthodes
Résultats
Conclusion
Système d’acquisition
• Responder (ASP d’ING
Robotic Aviation)
• D7000 (Nikon)
• Tau640 (FLIR)
Source: Nikon
Données acquises
Source: CGQ
• Images visibles (0.8 cm/pixel)
• Vidéo infrarouges thermique
(5.4 cm/pixel)
• Données d’observations (pour
validation)
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Visible
Source: FLIR Systems
Infrarouge thermique
5

6. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
Matériels et
méthodes
méthodes
Résultats
Composantes
principales
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
Conclusion
Visible
Infrarouge
thermique
Mosaïques
Masque des
points chauds
Classification
dirigée/non-dirigée
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
6

7. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
Matériels et
méthodes
méthodes
Résultats
Visible
Approche par objet
Méthode utilisée
• Classification multicritères
spectraux et contextuels
Agencements testés
• Visible seulement
• Infrarouge thermique seulement
• Visible et infrarouge thermique
Conclusion
Infrarouge
thermique
Mosaïques
Segmentation
Résolution spatiale testées
• 0.8, 2.5, 5, 10, 15 cm/pixel
Classification
multicritères
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
7

8. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
Approche par
pixel (dirigée)
Approche par
pixel (non-dirigée)
Imagette visible (RVB)
Imagette infrarouge thermique (IRT)
Classification (RVB)
Classification (IRT)
Approche par
objet (multicritères)
NA
Classification (RVB + IRT) Classification (CP)
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
8

9. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par pixel (dirigée)
Exemple 1
Performance de classification
• Visible (RVB): La méthode ne distingue
pas les cerfs de Virginie
Exemple 2
Exemple 3
Tableau 1. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification dirigée)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
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
A1
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
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
9

10. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par pixel (dirigée)
Performance de classification
• Infrarouge thermique (IRT): La méthode
distingue les cerfs de Virginie, mais avec
beaucoup de faux positifs
Exemple 1
Exemple 2
Exemple 3
Tableau 1. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification dirigée)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
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
A1
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
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
10

11. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par pixel (dirigée)
Performance de classification
• Composantes principales (CP): La
méthode distingue les cerfs de Virginie,
mais avec beaucoup de faux positifs
Exemple 1
Exemple 2
Exemple 3
Tableau 1. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification dirigée)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
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
A1
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
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
11

12. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par pixel (dirigée)
Performance de classification
• Combinaison RVB + IRT: La méthode
distingue les cerfs de Virginie, mais avec
beaucoup de faux positifs
Exemple 1
Exemple 2
Exemple 3
Tableau 1. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification dirigée)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
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
A1
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
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
12

13. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par pixel (non-dirigée)
Exemple 1
Performance de classification
• Visible (RVB): La méthode ne distingue
pas les cerfs de Virginie
Exemple 2
Exemple 3
Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-dirigée)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
13

14. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par pixel (non-dirigée)
Performance de classification
• Infrarouge thermique (IRT): La méthode
distingue les cerfs de Virginie, mais avec
beaucoup de faux positifs
Exemple 1
Exemple 2
Exemple 3
Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-dirigée)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
14

15. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par pixel (non-dirigée)
Performance de classification
• Composantes principales (CP): La
méthode distingue les cerfs de Virginie,
mais avec beaucoup de faux positifs
Exemple 1
Exemple 2
Exemple 3
Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-dirigée)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
15

16. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par pixel (non-dirigée)
Performance de classification
• Combinaison RVB + IRT: La méthode
distingue les cerfs de Virginie, mais avec
beaucoup de faux positifs
Exemple 1
Exemple 2
Exemple 3
Tableau 2. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par pixel (classification non-dirigée)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
16

17. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par objet (multicritères)
Exemple 1
Performance de classification
• Visible (RVB): La méthode ne distingue
pas les cerfs de Virginie
Exemple 2
Exemple 3
Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
A1
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
1707
1
0
0
NA
NA
1
1
1
6
6
4
A2
1338
1
1
1
NA
NA
1
1
1
A3
1946
1
1
1
NA
NA
1
1
1
A4
1653
2
4
2
NA
NA
2
2
2
3
1
3
B1
1279
1
1
1
NA
NA
1
1
B2
1048
5
6
5
NA
NA
5
5
5
5
4
4
4
B3
941
4
4
4
NA
NA
4
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
17

18. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par objet (multicritères)
Performance de classification
• Infrarouge thermique (IRT): Bonne
détection des cerfs de Virginie avec peu
de faux positifs
Exemple 1
Exemple 2
Exemple 3
Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
A1
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
1707
1
0
0
NA
NA
1
1
1
6
6
4
A2
1338
1
1
1
NA
NA
1
1
1
A3
1946
1
1
1
NA
NA
1
1
1
A4
1653
2
4
2
NA
NA
2
2
2
3
1
3
B1
1279
1
1
1
NA
NA
1
1
B2
1048
5
6
5
NA
NA
5
5
5
5
4
4
4
B3
941
4
4
4
NA
NA
4
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
18

19. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par objet (multicritères)
Performance de classification
• Composantes principales (CP): Non testé
pour des raisons logistiques et
temporelles importants
Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
A1
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
1707
1
0
0
NA
NA
1
1
1
6
6
4
A2
1338
1
1
1
NA
NA
1
1
1
A3
1946
1
1
1
NA
NA
1
1
1
A4
1653
2
4
2
NA
NA
2
2
2
3
1
3
B1
1279
1
1
1
NA
NA
1
1
B2
1048
5
6
5
NA
NA
5
5
5
5
4
4
4
B3
941
4
4
4
NA
NA
4
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
19

20. Mise en
contexte
Matériels et
méthodes
Objectifs
Résultats
Conclusion
Approche par objet (multicritères)
Exemple 1
Performance de classification
• Combinaison RVB + IRT: Détection
parfaite des cerfs de Virginie sans la
présence de faux positifs
Exemple 2
Exemple 3
Tableau 3. Résultats des analyses de virées à résolution spatiale original (0.8 cm/pixel) avec l’analyse par objet (multicritères)
Infrarouge thermique
(IRT)
Visible (RVB)
Virée
A1
Composantes principales
(CP)
Combinaison RVB + IRT
Nb de cerf Nb total de
détectable3 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
1707
1
0
0
NA
NA
1
1
1
6
6
4
A2
1338
1
1
1
NA
NA
1
1
1
A3
1946
1
1
1
NA
NA
1
1
1
A4
1653
2
4
2
NA
NA
2
2
2
3
1
3
B1
1279
1
1
1
NA
NA
1
1
B2
1048
5
6
5
NA
NA
5
5
5
5
4
4
4
B3
941
4
4
4
NA
NA
4
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
20

21. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
21

22. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
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
Source: Marc Lapointe
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
22

23. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
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
Source: Marc Lapointe
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
23

24. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
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
Source: Marc Lapointe
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
24

25. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
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
Source: Marc Lapointe
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
25

26. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
Source: Marc Lapointe
26

27. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
27

28. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
28

29. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
Effet de la résolution spatiale
Approches
• Analyse par pixel (dirigée):
légèrement meilleures aux
résolutions plus grossières
• Analyse par pixel (non-dirigée): peu
de différence
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
29

30. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
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
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
30

31. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Conclusion
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
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
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
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32. Mise en
contexte
Objectifs
Matériels et
méthodes
Résultats
Échéancier
Conclusion
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.)
Source: CGQ
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
33

33. Merci
Source: Erwan Gavelle
Coordonnées
Louis-Philippe Chrétien (louis-philippe.chretien@usherbrooke.ca)
Jérôme Théau (jerome.theau@usherbrooke.ca)
Patrick Ménard (pmenard@cgq.qc.ca)
Géomatique2013 – 4 octobre 2013
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