Identifer les jeunes arbres grâce au machine learning et les données satellitaires

Publish date:

Auteur: Romain David
Pour aller plus loin Les sujets du moments rassemblés en un endroit.

Capgemini a proposé à l’agence environnementale du Royaume-Uni un système de surveillance amélioré combinant les expertises dans le traitement des données spatiales SAR (Synthetic Aperture Radar – Radar à Ouverture Synthétique) et les technologies Big Data.

Auteur : Sandrine Daniel, Scientific engineer & Engagement Manager, Scientific Office @Capgemini

La Commission des Forêts du Royaume Unis (Forestry Commission-FC) dépense 20 à 40% de son budget pour la surveillance et l’implantation des jeunes arbres.

Pour cela, la Commission utilise actuellement deux méthodes de surveillance des parcelles boisées : la photographie aérienne et les campagnes de mesure terrain. La première ne répond pas au besoin d’avoir des données précises et à jour chaque année. La seconde permet seulement de surveiller 10% des sites chaque année.

La Commission a pourtant besoin d’avoir une visibilité précise de l’ensemble de ses parcelles forestières notamment pour des raisons de subventions. En effet, les propriétaires privés peuvent demander des subventions à l’UE pour planter et cultiver de nouvelles forêts sur leurs terres. Ils peuvent également demander des subventions pour reconstituer les superficies d’arbres abattus. En contre parti, si les propriétaires ne plantent aucun arbre, ces subventions peuvent être réclamées par le gouvernement dans les dix ans qui suivent l’accord. Le registre national des forêts classe les parcelles qui ont reçu des subventions en tant que « Parcelle supposée boisée». Lorsque ces dernières pourront être reclassées « jeunes arbres », il est possible que ces arbres aient déjà plus de 7 ans. Capgemini a proposé à l’agence environnementale du Royaume-Uni un système de surveillance amélioré combinant les expertises dans le traitement des données spatiales SAR (Synthetic Aperture Radar – Radar à Ouverture Synthétique) et les technologies Big Data.

Un traitement de données multi sources pour affiner les modèles

Une méthodologie machine learning qui s’appuie sur des outils technologiques big data

Un modèle prédictif scalable

Des premiers résultats prometteurs

Meet The Authors

Cookies

En continuant à naviguer sur le site web, vous acceptez l'utilisation des cookies

Pour changer la configuration des cookies sur votre ordinateur ou obtenir davantage d’information, veuillez consulter la page Données personnelles

Fermer

Fermer les informations cookies