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ARTICLE

Cartographie Automatique et Comptage des Arbres Oliviers A Partir de L’Imagerie de Drone par Un Reseau de Neurones Covolutionnel

Automatic Mapping and Counting of Olive Trees from Drone Imaging by a Convolutional Neural Network

by Oumaima Ameslek^1,*, Hafida Zahir², Soukaina Mitro², El Mostafa Bachaoui¹

1 Team of Remote Sensing and GIS Applied to Geosciences and Environment, Faculty of Sciences and Techniques, Sultan Moulay Slimane University, P.O. Box 523, Beni Mellal, 23000, Morocco
2 Laboratory of Industrial and Surface Engineering, Bioprocesses and Biointerfaces Team, Faculty of Science and Techniques, Sultan Moulay Slimane University, P.O. Box 523, Beni Mellal, 23000, Morocco

* Corresponding Author: Oumaima Ameslek. Email:

(This article belongs to the Special Issue: Applications of Artificial Intelligence in Geomatics for Environmental Monitoring)

Revue Internationale de Géomatique 2024, 33, 321-340. https://doi.org/10.32604/rig.2024.054838

Received 09 June 2024; Accepted 30 July 2024; Issue published 03 September 2024

RÉSUMÉ

L’agriculture de précision (AP) est une stratégie de gestion agricole fondée sur l’observation, la mesure et la réponse à la variabilité des cultures inter/intra-champ. Il comprend des avancées en matière de collecte, d’analyse et de gestion des données, ainsi que des développements technologiques en matière de stockage et de récupération de données, de positionnement précis, de surveillance des rendements et de télédétection. Cette dernière offre une résolution spatiale, spectrale et temporelle sans précédent, mais peut également fournir des informations détaillées sur la hauteur de la végétation et diverses observations. Aujourd’hui, le succès des nouvelles technologies agricoles signifie que de nombreuses tâches agricoles sont devenues automatisées et que les scientifiques ont mené davantage d’études et de recherches basées sur des algorithmes intelligents qui apprennent automatiquement les règles de décision à partir des données. L’utilisation de l’apprentissage profond (DL) et en particulier le développement et l’application de certains de ses algorithmes appelés réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont considérés comme un succès particulier. Dans le présent travail, nous avons appliqué et testé les performances d’un réseau de neurones convolutif pour détecter et cartographier automatiquement les oliviers à partir d’une imagerie de drone Phantom4. Le flux de travail impliquait l’acquisition d’images et la génération d’ortho-mosaïque avec le logiciel Pix4D, ainsi que l’utilisation d’un système d’information géographique. Les résultats obtenus avec une base d’apprentissage composée de 4500 images de 24 * 24 pixels sont satisfaisants à une précision de 95%, un Recall de 99% et un F-score de 97%.

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Abstract

Precision agriculture (PA) is an agricultural management strategy based on observation, measurement and response to the variability of inter/intra-champ cultures. It includes advances in terms of data collection, analysis and management, as well as technological developments in terms of data storage and recovery, precise positioning, yield monitoring and remote sensing. The latter offers an unprecedented spatial, spectral and temporal resolution, but can also provide detailed information on the height of the vegetation and various observations. Today, the success of new agricultural technologies means that many agricultural tasks have become automated and that scientists have conducted more studies and research based on smart algorithms that automatically learn the decision rules from data. The use of Deep Learning (DL) and in particular the development and application of some of its algorithms called Convolutional Neural Networks (CNNs) are considered to be a particular success. In this work, we have applied and tested the performance of a network of convolutional neural network to automatically detect and map olive trees from Phantom4 drone imagery. The workflow involved the acquisition of images and the generation of ortho-mosaic with Pix4D software, as well as the use of a geographic information system. The results obtained with a training dataset of 4500 images of 24 * 24 pixels are very satisfying: 95% Precision, a 99% Recall and an F-score of 97%.

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