Le d\u00e9veloppement de l\u2019activit\u00e9 drones au cours de cette derni\u00e8re d\u00e9cennie, a constitu\u00e9 une v\u00e9ritable r\u00e9volution en mati\u00e8re d\u2019acquisition de donn\u00e9es a\u00e9roport\u00e9es. Volant \u00e0 seulement quelques dizaines de m\u00e8tres du sol, ils offrent des r\u00e9solutions spatiales, spectrales et temporelles (cf. figure 1) jusqu\u2019ici encore jamais atteintes avec des vecteurs a\u00e9riens classiques (avions, h\u00e9licopt\u00e8res, satellites, etc.). L\u2019altitude d\u2019acquisition des donn\u00e9es n\u2019est pas le seul facteur diff\u00e9renciant. En effet, s\u2019ajoute l\u2019\u00e9volution des capteurs ainsi que des plateformes qui les embarquent sur la derni\u00e8re d\u00e9cennie. Ces facteurs sont \u00e0 la source de l\u2019obtention de donn\u00e9es plus robustes et de plus grande r\u00e9solution. L\u2019accroissement de la r\u00e9solution temporelle est, elle, rendue possible par la facilit\u00e9 de d\u00e9ploiement du vecteur drone en comparaison \u00e0 ses homologues. Enfin, les hauteurs de vol des drones, souvent plac\u00e9es en dessous des nuages, est un autre facteur facilitant l\u2019acquisition de donn\u00e9es \u00e0 haute temporalit\u00e9. Aujourd\u2019hui, les drones sont utilis\u00e9s dans tous les secteurs de l\u2019\u00e9conomie, notamment en agriculture pour lequel les enjeux \u00e9conomiques et environnementaux sont grands. Le panel d\u2019applications est vaste, comme d\u00e9velopp\u00e9 dans l’\u00e9tude disponible.<\/p>\n
Aujourd\u2019hui, les capteurs embarqu\u00e9s sur drone fournissent des informations pr\u00e9cieuses sur l\u2019\u00e9tat des cultures et les propri\u00e9t\u00e9s des sols permettant la pratique de l\u2019agriculture de pr\u00e9cision. Les donn\u00e9es qu\u2019ils collectent prennent plusieurs formats en sortie : donn\u00e9es num\u00e9riques brutes, photos, orthophotographies 2D, mod\u00e8le 3D, MNS\/MNT, etc. Leur but est d\u2019aider les exploitants agricoles, techniciens et agronomes \u00e0 la prise de d\u00e9cision au champ et au choix des meilleurs itin\u00e9raires techniques. Mais leurs usages ne s\u2019arr\u00eatent pas uniquement \u00e0 la production de donn\u00e9es, les images acquises en direct servent aussi \u00e0 des applications de d\u00e9tection comme la d\u00e9couverte de gibiers, le suivi de troupeau ou la lev\u00e9e de doutes via de simples survols. \u00c0 ce jour, les recherches et services propos\u00e9s, se concentrent sur l’exploitation des donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9es dans des mod\u00e8les agronomiques ou de l\u2019analyse d\u2019image (machine learning, deep learning, etc.). La compl\u00e9mentarit\u00e9 des capteurs est sur ce quoi il faut miser pour proposer des services toujours plus adapt\u00e9s au terrain et \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9 des agriculteurs. Les technologies ne cessent d\u2019\u00e9voluer, et les performances des capteurs deviennent de plus en plus int\u00e9ressantes \u00e0 exploiter.<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Le d\u00e9veloppement de l\u2019activit\u00e9 drones au cours de cette derni\u00e8re d\u00e9cennie, a constitu\u00e9 une v\u00e9ritable r\u00e9volution en mati\u00e8re d\u2019acquisition de donn\u00e9es a\u00e9roport\u00e9es. Volant \u00e0 seulement quelques dizaines de m\u00e8tres du […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":66986,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[5,116,113,132],"tags":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.cidn.fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/66985"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.cidn.fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.cidn.fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cidn.fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cidn.fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=66985"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.cidn.fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/66985\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":66988,"href":"https:\/\/www.cidn.fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/66985\/revisions\/66988"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cidn.fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/66986"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.cidn.fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=66985"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cidn.fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=66985"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cidn.fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=66985"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}