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Monday, July 11, 2016

Les systèmes d'irrigation des rizières d'Afrique vus du ciel

La technologie des drones procure aux agriculteurs un moyen économique de planifier l'infrastructure. Au Nigeria, elle a permis d'accélérer la planification, la conception et la construction des systèmes d'irrigation des rizières.  

À mesure que le drone, appelés dans le monde anglophone « véhicules aériens sans pilote (UAV) », réapparaît au loin et perd de l'altitude pour se poser, Richard, le chauffeur de l'équipe de chercheurs qui s'est porté volontaire pour apporter son soutien à la mission, court plein d'enthousiasme vers l'avion sans pilote. « Bienvenue ! » s'écrie-t-il en exultant, à la fois en anglais et en haoussa, la langue parlée dans le nord du Nigeria.

L'équipe growmoreX de la société londonienne GMX Consultancy, gestionnaire d'un service applicatif agricole fondé sur les drones, était présente au Nigeria afin de réaliser une étude préalable au développement d'une exploitation rizicole irriguée de 3 000 hectares. L'exploitation occupera un terrain acquis via un bail à long terme signé avec l'administration publique locale chargée de l'irrigation. L'objectif du projet était d'étudier et de cartographier 7 500 hectares afin de préparer la planification et la construction de l'infrastructure d'irrigation des rizières.

Un aéronef piloté aurait coûté une fortune. La technologie des drones était une alternative bien moins coûteuse. Le site étudié dans le cadre du projet était une région à faible densité de population située environ à 75 kilomètres de la ville de New Bussa. Cette région se caractérise par un accès limité aux routes, à l'électricité, à l'eau potable ainsi qu'à d'autres équipements collectifs. La population y vit principalement de petites exploitations agricoles. Les habitants cultivent tous les ans au cours de la saison des pluies du sorgho, du riz et des haricots. Les tomates poussent pendant la saison sèche, grâce à l'irrigation par pompage.

Le premier vol

Un drone à voilure fixe importé directement des États-Unis a été utilisé pour le premier vol. La journée d'assemblage a donné le temps à l'équipe de résoudre les petits problèmes techniques et de comprendre comment utiliser sa fonction de planification automatique de mission.

Une fois tous les contrôles effectués, l'équipe a réglé le système de navigation du drone sur le mode « automatique ». L'hélice du drone s'est mise à tourner et celui-ci a pris son envol, sous les yeux émerveillés d'une foule qui s'était rassemblée pour observer le premier vol. La mission démarrait.

Bien qu'il ait effectué un bon décollage, le drone commença soudain à s'éloigner au lieu de débuter sa mission préprogrammée, probablement en raison de la direction du vent. L'équipe perdit la communication de télémétrie avec le drone et pensa que le drone s'était écrasé.

Mais soudain, la connexion radio avec le drone se rétablit et il entama sa mission de cartographie automatique. Il ne lui fallut que quelques minutes pour atteindre l'altitude de 150 mètres, considérée comme optimale pour son travail d'étude. Une fois arrivé à cette altitude, il se mit à voler selon une trajectoire spécifique, prenant automatiquement des photos pendant son vol.

Une planification précoce

L'appareil photographique fut contrôlé dès l'arrivée du drone sur le sol. Les photos semblaient nettes et de bonne qualité. Il y en avait beaucoup : au cours du vol de 55 minutes, le drone avait pris des photos superposées de quelque 300 hectares.

Le drone pouvait voler environ quatre heures par jour lorsque le soleil projetait le moins d'ombre possible. Dès lors, l'équipe put cartographier environ 1 000 hectares en une seule journée. Le processus est particulièrement rapide, surtout si l'on tient compte du terrain, des conditions de travail difficiles et des températures élevées. On estime qu'il aurait fallu une vingtaine de jours à un géomètre professionnel travaillant à pied pour couvrir la même surface.

Toutefois, faire appel à un drone nécessite de s'y prendre à l'avance. Les chercheurs se sont d'abord assurés qu'aucun règlement spécifique n'empêchait l'équipe d'utiliser ce type d’appareil. L'émir local, le chef du village, ainsi que les responsables d'un aéroport militaire situé à quelque 100 kilomètres du site étudié avaient été informés du projet. Les autorités locales avaient heureusement accueilli favorablement la nouvelle technologie. Une seule condition avait été imposée : l'émir avait insisté pour que son village soit survolé afin que sa population puisse observer le drone et les photos qu'il prendrait.

Le résultat fut inattendu. Pour la première fois, l'équipe a pu établir le nombre exact de maisons et d'habitations dans le village, permettant ainsi aux chercheurs d'effectuer une estimation bien plus précise de sa population. Cette information sera très utile, car l'équipe chargée de l'étude prévoit d'engager de la main-d'œuvre locale pour construire l'exploitation rizicole et la gérer.

Une hypothèse remise en cause

Aussi magnifique qu'ait été le survol du village, le principal objectif était la planification de l'infrastructure d'irrigation de la rizière. En se basant sur les premières études, les chercheurs devaient créer une carte à l'échelle 1:2 000 (1 centimètre de la carte représente 20 mètres). L'objectif de cette carte était que l'équipe prenne des décisions éclairées concernant la meilleure disposition des champs ainsi que des systèmes d'irrigation et de drainage.

En se fondant sur les informations limitées rassemblées à l'issue de visites précédentes du site, l'hypothèse était qu'il serait possible de disposer les rizières sous forme de vastes bassins rectangulaires. Il aurait fallu d'énormes machines de terrassement et du matériel agricole important pour construire et cultiver ces bassins. Les champs destinés à la culture du riz nécessitent une gestion prudente de l'eau car le niveau de l'eau influence la distribution des mauvaises herbes et des nutriments. Cela signifiait que tous les 100 mètres, 50 cm de terre devaient être éliminés en haut du champ afin de surélever sa partie inférieure au cours du processus de nivellement.

Toutefois, l'étude réalisée par le drone a infirmé cette hypothèse. Même s'il était vrai que certaines parties du site concerné étaient plates, la plus grande partie du terrain était vallonnée.

En raison du terrain en pente et de la finesse de la couche supérieure du sol, l'équipe de chercheurs a dû radicalement modifier son hypothèse et oublier la conception en vastes bassins rectangulaires pour opter pour de longs champs étroits qui suivraient les ondulations du terrain. Ce changement impliquait également une conception très différente du système d'irrigation.

Éviter des frais inutiles

À l'aide des données obtenues grâce à la technologie des drones, les planificateurs agricoles peuvent maintenant éviter plus facilement la mauvaise planification de l'infrastructure. Cette information facilite également l'organisation d'un approvisionnement adéquat en termes de matériel, ce qui permet d'éviter les gros investissements de départ inutiles pouvant mener un projet à l'échec.

L'eau est le facteur essentiel en matière d'autosuffisance rizicole en Afrique, où la culture du riz est principalement pluviale. Le manque d'infrastructures d'irrigation constitue un obstacle majeur à l'augmentation de la production rizicole sur le continent. La plupart des systèmes existants sont mal conçus, mal construits et mal entretenus.

Une bonne nouvelle : la technologie des drones peut accélérer la planification, la conception et la construction de l'infrastructure d'irrigation africaine. Comme ce projet l'a démontré, la technologie des drones pourrait offrir aux agriculteurs un moyen économique de planifier cette infrastructure.

Mais ce n'est pas tout. Après l'étape de planification, les drones pourraient être utiles aux exploitants en vue d'estimer avec plus de précision la quantité de fertilisants et de matériaux de plantation nécessaires pendant la période de végétation. Une fois les cultures plantées, des drones équipés de capteurs spéciaux peuvent surveiller leur croissance.

Avec l'aide des drones agricoles, l'Afrique peut se propulser directement à l'ère de l'agriculture de précision en pleine expansion, tout comme les entreprises africaines de mobilophonie ont court-circuité l'infrastructure traditionnelle des lignes fixes pour créer un système innovant de financement mobile.

À propos de l'auteur :

Quan Le (quan.le@gmx.com) est le directeur général de GMX Agri (www.gmxconsulting.co.uk), une entreprise de conseil, de développement et d'opération axée sur l'agriculture africaine.

Source:

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Sunday, June 12, 2016

Les cinq étapes de la création d’une carte au moyen de petits drones

Auparavant, on représentait tous les éléments d’une carte par des symboles dont les caractéristiques spatiales (emplacement, taille, forme) pouvaient être définies mathématiquement dans un système référentiel de coordonnées. On appelait « données vectorielles » les informations spatiales sous-jacentes aux éléments représentés de cette manière. En revanche, depuis l’apparition de la photographie aérienne, on peut désormais également produire des cartes avec des cellules de quadrillage (ou pixels) à chacune desquelles on assigne des valeurs de couleur normalisées, exactement comme pour une image numérique. On appelle « données raster » (ou matricielles) les données utilisées pour produire ce type de carte. Les cartes élaborées à partir des capteurs embarqués à bord des véhicules aériens sans pilote (VASP) ou drones sont dites « sous format matriciel ».

Une carte, au sens traditionnel du terme, doit au minimum répondre aux conditions suivantes : elle doit comporter une échelle et une flèche indiquant le nord, et elle doit offrir un grand degré de cohérence dans la précision des données. De nos jours, au lieu d’utiliser une échelle donnée pour obtenir la résolution souhaitée, les experts utilisent la résolution au sol (Ground sample distance, GSD). Cela représente la largeur et la longueur de la zone couverte au sol par un seul pixel de la mosaïque de capteurs de la caméra. La précision de la carte est donc intimement liée à la GSD. Pour une GSD fixée à 20 centimètres, il ne sera pas possible d’obtenir une mesure des distances entre des points perceptibles au sol plus précise que 20 cm.

Cinq étapes sont nécessaires pour créer une carte au moyen de drones de petite taille :

Étape 1. Conception de la carte et des plans de vol

Afin de s’assurer que la carte sera bien adaptée aux objectifs poursuivis, il importe de déterminer dès le début du processus le type de capteur(s) à utiliser (de lumière visible, de lumière infrarouge, multispectral ou hyperspectral). Une fois le type de capteur déterminé, il faut fixer la GSD adéquate. Plus la résolution au sol diminue et plus la résolution (et la précision) de la carte sera élevée.

Pour évaluer la résolution au sol souhaitée avec un appareil donné, il faut calculer l’altitude de vol correspondante, qui sera fonction de la résolution du ou des capteur(s) et de la distance focale de l’optique de la caméra. La création de cartes à partir d’images doit de plus garantir un recouvrement minimum des photos (exprimé en pourcentage). Pour satisfaire aux exigences en matière de recouvrement, il convient de calculer les intervalles auxquels l’appareil doit se déclencher, ainsi que l’espacement des bandes adjacentes au moyen des dimensions de l’empreinte au sol d’une image.

La Figure 1 illustre le rapport entre, d’une part, la taille et la résolution du capteur ainsi que la distance focale et l’altitude de vol et, d’autre part, la résolution au sol (GSD) et les espacements entre les déclenchements et entre les bandes.

Figure 1 : Paramètres du plan de vol (en mètres)

Par exemple, pour une GSD fixée à 12 millimètres, l’altitude de vol est de 50 mètres, l’appareil doit se déclencher tous les 9,8 mètres dans la bande de vol, et les bandes de vol doivent être espacées de 22 mètres.  
Une fois ces paramètres calculés, on peut mettre au point un plan de vol pour couvrir la zone d’intérêt. Il existe de nombreux outils de conception de plans de vol (gratuits ou payants) pour générer des plans de vol et des plans de tâches numériques de manière quasi automatique qui pourront ensuite être téléchargés sur le drone qui les exécutera alors automatiquement.

Étape 2. Acquisition des images

Afin de permettre l’orientation et la position absolues de la future carte, c’est-à-dire pour géo-référencer cette carte, il est nécessaire de placer sur le terrain des balises de taille et de forme adéquates : ces « Points de contrôle au sol » (PCS) doivent pouvoir être formellement identifiés sur l’imagerie aérienne, et leurs coordonnées dans le système de cartographie de référence souhaité seront mesurées par des méthodes de géomètres.

Dès que les balises PCS sont en place, le plan de vol peut être téléchargé sur le drone pour y être exécuté. Pour un fonctionnement sûr, il convient de procéder à des vérifications de vol et à l’évaluation du terrain avant le lancement du drone. À l’atterrissage, on télécharge le journal de bord et les images aériennes du drone vers un ordinateur portable ou un périphérique de stockage avant de procéder au traitement des images.

Étape 3. Traitement des images 

On associe volontiers la technologie des drones à la production de cartes en haute résolution, mais, sans la technologie de la Structure from Motion (SfM), la révolution cartographique que nous connaissons n’aurait jamais pu avoir lieu. Le degré d’automatisation extrêmement élevé qui caractérise cette technique de cartographie est essentiel pour la démocratisation de la production de cartes.

La première étape de la SfM consiste à aligner les caméras, processus accéléré par l’introduction des positions approximatives des caméras telles qu’enregistrées par le contrôleur de vol du drone. Ces positions approximatives sont également utilisées pour géo-référencer les positions des caméras, ainsi que tous les produits en aval générés par le processus de SfM. Lorsque des PCS (ainsi que leurs coordonnées terrestres) sont nécessaires pour un géoréférencement plus précis, leurs coordonnées-image doivent être visibles dans chaque visuel dans lequel ils apparaissent. Cette étape est généralement la seule intervention manuelle de la procédure de SfM. Dès qu’un modèle de terrain et un atlas de textures ont été produits, on peut générer différents produits géo-spatiaux. En règle générale, sur un ordinateur portable, on peut traiter quelque 500 images de 20MP (couvrant entre 5 et 10 hectares à une résolution au sol entre 10 et 20 millimètres) de grande qualité en l’espace de 24 heures environ.

Étape 4. Préparation et visualisation des produits géo-spatiaux

Une fois le processus de SfM achevé, on peut extraire différents produits géo-spatiaux. Pour une représentation en deux dimensions du terrain, on génère une orthophotographie sur le référentiel et la projection souhaités. On obtient alors une carte raster géo-référencée sans distorsion. Pour ajouter la troisième dimension, on peut générer un modèle altimétrique numérique (MAN) sous format matriciel ou vectoriel. L’association des produits susmentionnés permet des visualisations en 3D extrêmement réalistes, ainsi que des analyses plus ou moins automatiques relatives à la santé de la végétation, la détection de bâtiments, l’évaluation des sols sous l’angle du drainage et de l’irrigation, ou encore au calcul des volumes et de la hauteur des cultures.

Étape 5. L’extraction d’informations essentielles 

Des cartes matricielles véhiculent une quantité impressionnante d’informations, mais la diffusion des volumes de données très importants qu’elles contiennent occuperait une quantité considérable de bande passante. De nombreux logiciels de représentation graphique sont incapables de gérer de tels volumes. Il est donc impératif d’extraire des volumes de données les éléments essentiels pour toute analyse spécifique.

Cette opération est réalisée grâce à l’arpentage virtuel, un processus permettant à l’« arpenteur » de parcourir sans effort le terrain virtuel tout en procédant à des mesures, comme s’il se trouvait sur le terrain. Toutes les données capturées ainsi par l’« arpenteur virtuel » sont sauvegardées sous format vectoriel (format le plus efficace) puis exportées vers un logiciel DAO ou un système d’information géographique (SIG). La possibilité de se livrer à des travaux de topographie virtuels permet d’améliorer considérablement les performances et de réduire les coûts liés aux travaux de cartographie et de topographie. Le travail sur le terrain ne prend plus que quelques heures contre plusieurs semaines auparavant, voire plusieurs mois.

Autres progrès liés à la cartographie par drones

Notons que la cartographie SfM sans PCS est également possible : il suffit alors de connecter un récepteur miniaturisé de système mondial de navigation par satellite (GNSS) à double fréquence à la caméra pour enregistrer le moment précis de chaque déclenchement de l’appareil. De cette manière, les positions de déclenchement peuvent être déterminées de manière très précise, au centimètre près. Certains soutiennent que cette manière de procéder permet de faire l’impasse sur les PCS. De toute évidence, cette nouvelle approche devra faire l’objet de recherches plus approfondies avant de pouvoir convaincre les professionnels de la cartographie.

Enfin, l’émergence de scanners Lidar toujours plus légers constitue un autre progrès important. Le Lidar présente l’avantage unique de pouvoir pénétrer à travers la végétation, ce que n’arrive pas à faire la SfM.

Grâce à ces étapes et ces développements, les cartes numériques peuvent désormais être créées et analysées.

À propos de l’auteur :

Walter Volkmann (walter@unirove.com) préside Micro Aerial Projects L.L.C., une entreprise officielle de mesures géodésiques et cadastrales, spécialisée dans les solutions géo-spatiales.

Source:

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Thursday, May 26, 2016

Les drones du Sri Lanka, de véritables pionniers

L'Institut international de gestion de l'eau (IIGE) au Sri Lanka a lancé des expérimentations avec des drones dans le but de fournir des informations utiles à de nombreuses études telles que la surveillance des récoltes, la réduction des effets des catastrophes naturelles, et la prévention des maladies. 

Ces derniers mois, l'Institut international de gestion de l'eau de Colombo a utilisé des drones, appelés dans le monde anglophone « véhicules aériens sans pilote (UAV) », afin de surveiller les récoltes de riz dans la région aride d'Anuradhapura et ses alentours. Des capteurs de couleur RVB (rouge, vert, bleu) et des capteurs proche infrarouge ont par exemple été utilisés pour photographier les champs de riz. Ces technologies ont le potentiel d'aider les agriculteurs à repérer les champs sous pression et à déterminer les potentielles zones à faible altitude pour le partage des ressources.

Le drone de l'institut est également régulièrement utilisé en partenariat avec les autorités locales. En décembre 2015, le département des relevés topographiques du Sri Lanka a mis en place un plan de réduction des effets des catastrophes pour Badulla, la capitale de la province d'Uva.

Si des techniques conventionnelles avaient été utilisées, le département aurait mis plus d'un an à effectuer le relevé topographique de la ville. En revanche, le drone de l'IIGE a réussi à cartographier la totalité de la zone de 10 km2 en à peine trois jours, avec quatorze vols, 4 600 images haute résolution obtenues, et une résolution spatiale moyenne de quatre centimètres.

Prévention des maladies

L'imagerie par drone peut également servir à mieux comprendre la propagation des maladies, ce qui aide les experts du domaine de la santé à créer des cartes de grande qualité. La maladie rénale chronique d'étiologie incertaine (CKDu) est l'une des maladies non contagieuses les plus graves touchant les Sri Lankais aujourd'hui, et elle reste mal comprise. Diagnostiquée pour la première fois au milieu des années 1990, cette maladie est désormais présente dans six des neuf provinces du pays. Elle est essentiellement confinée dans la région sèche et ne touche que les agriculteurs cultivant le riz. La CKDu aurait jusqu'à présent entraîné la mort d'environ 25 000 personnes, et on estime que 8 000 personnes reçoivent actuellement un traitement.

Dans la région de Mahiyangana, la CKDu se serait propagée en contaminant l'eau potable issue des puits. Le drone a été utilisé pour rassembler des données géoréférencées sur les lieux d'habitation des ménages et l'emplacement des puits. Les données collectées peuvent en outre servir à la réalisation d'un modèle numérique d'élévation afin de localiser les zones élevées et basses de deux villages.

Les données ont été utilisées dans le cadre d'un projet pilote sur la prévention de la CKDu dans la région. Selon Ranjith Mulleriyawa, le responsable du projet, ces photos et cartes aériennes ont fourni aux chercheurs une meilleure vue globale de la région, et les ont aidés à comprendre de quelle manière les puits contaminés sont liés à la propagation de la CKDu dans les zones concernées.

Haute précision

L'IIGE prévoit également d'utiliser le drone au Népal afin de répertorier les sources d'eau fraîche à l'aide d'un petit capteur thermique. Les bassins hydrographiques ciblés au Népal sont dissimulés derrière une végétation dense, ce qui rend difficile l'utilisation de capteurs optiques standards afin d'identifier et de localiser les sources. Le capteur thermique monté sur le drone peut trouver les sources à travers la végétation car leur température est inférieure à celle de la terre qui les entoure.

Si l'utilisation des drones dans la recherche ainsi que d'autres applications pratiques de cette technologie sont encore balbutiantes, les premiers essais de l'IIGE ont déjà démontré leur efficacité. En effet, les drones peuvent servir à effectuer des relevés topographiques des régions étendues et difficiles d'accès en un temps relativement limité, et avec une grande précision. Pour les experts et décideurs politiques, ces images aériennes peuvent constituer des sources d'informations plus précises et davantage actualisées que celles dont ils disposaient auparavant. Les images de grande qualité des drones peuvent aider les agriculteurs à repérer de manière précoce les mauvaises récoltes, et leur donner assez de temps pour réagir.

Selon l'IIGE, les relevés topographiques effectués par des drones seront particulièrement utiles dans les recherches qui nécessitent une surveillance très précise et répétée. Il peut s'agir par exemple de vérifier les changements dans les systèmes de culture, de modifier le statut de ressources hydriques importantes et de documenter l'étendue des catastrophes environnementales. Il ne fait aucun doute que les agriculteurs ne tarderont pas à utiliser des drones pour surveiller leurs cultures, tout comme ils utilisent aujourd'hui des machines plus traditionnelles pour semer et récolter.

À propos de l'auteur :

Salman Siddiqui (S.Siddiqui@cgiar.org) est responsable senior de la division des systèmes d’information géographique, des capteurs à distance, et de la gestion des données auprès de l'Institut international de gestion de l'eau au Sri Lanka.

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