Estimation de la biomasse des plantes envahissantes par vision par ordinateur

Résumé

Nous présentons les procédures détaillées d’une méthode d’estimation de la biomasse végétale envahissante qui utilise les données obtenues par télédétection de véhicules aériens sans pilote (UAV) pour évaluer la biomasse et saisir la distribution spatiale des espèces envahissantes. Cette approche s’avère très bénéfique pour l’évaluation des risques et l’alerte précoce des plantes envahissantes.

Résumé

Nous rapportons les étapes détaillées d’une méthode d’estimation de la biomasse de plantes envahissantes basée sur la télédétection par drone et la vision par ordinateur. Pour prélever des échantillons dans la zone d’étude, nous avons préparé un assemblage de carrés d’échantillonnage afin de randomiser les points d’échantillonnage. Un système de caméra aérienne sans pilote a été construit à l’aide d’un drone et d’une caméra pour acquérir des images RVB continues de la zone d’étude grâce à la navigation automatisée. Une fois le tournage terminé, la biomasse aérienne dans le cadre de l’échantillon a été collectée, et toutes les correspondances ont été étiquetées et emballées. Les données d’échantillonnage ont été traitées et les images aériennes ont été segmentées en petites images de 280 x 280 pixels pour créer un jeu de données d’images. Un réseau de neurones convolutifs profonds a été utilisé pour cartographier la distribution de Mikania micrantha dans la zone d’étude, et son indice de végétation a été obtenu. Les organismes collectés ont été séchés et le poids sec a été enregistré comme biomasse de vérité sur le terrain. Le modèle de régression de la biomasse végétale envahissante a été construit à l’aide de la régression du voisin le plus proche (KNNR) en extrayant l’indice de végétation des images d’échantillon en tant que variable indépendante et en l’intégrant à la biomasse de vérité terrain en tant que variable dépendante. Les résultats ont montré qu’il était possible de prédire avec précision la biomasse des plantes envahissantes. Une carte précise de la distribution spatiale de la biomasse végétale envahissante a été générée par la traversée d’image, permettant une identification précise des zones à haut risque touchées par les plantes envahissantes. En résumé, cette étude démontre le potentiel de combiner la télédétection des véhicules aériens sans pilote avec des techniques d’apprentissage automatique pour estimer la biomasse végétale envahissante. Il contribue de manière significative à la recherche de nouvelles technologies et méthodes de suivi en temps réel des plantes envahissantes et fournit un appui technique pour une surveillance intelligente et une évaluation des dangers à l’échelle régionale.

Introduction

Dans ce protocole, la méthode proposée d’estimation de la biomasse invasive basée sur la télédétection par drone et la vision par ordinateur peut refléter la distribution des organismes envahissants et prédire le degré de risque biologique envahissant. Les estimations de la répartition et de la biomasse des organismes envahissants sont essentielles à la prévention et au contrôle de ces organismes. Une fois que les plantes envahissantes envahissent, elles peuvent endommager l’écosystème et causer d’énormes pertes économiques. L’identification rapide et précise des plantes envahissantes et l’estimation de la biomasse végétale envahissante sont des défis majeurs dans la surveillance et le contrôle des plantes envahissantes. Dans ce protocole, nous prenons l’exemple de Mikania micrantha pour explorer une méthode d’estimation de la biomasse végétale envahissante basée sur la télédétection aérienne sans pilote et la vision par ordinateur, qui fournit une nouvelle approche et méthode pour la recherche écologique des plantes envahissantes et promeut la recherche et la gestion écologiques des plantes envahissantes.

À l’heure actuelle, la mesure de la biomasse de Mikania micrantha se fait principalement par échantillonnage manuel¹. Les méthodes traditionnelles de mesure de la biomasse nécessitent beaucoup de main-d’œuvre et de ressources matérielles, qui sont inefficaces et limitées par le terrain. il est difficile de répondre aux besoins d’estimation régionale de la biomasse de Mikania micrantha. Le principal avantage de l’utilisation de ce protocole est qu’il fournit une méthode pour quantifier la biomasse des plantes envahissantes régionales et la distribution spatiale des plantes envahissantes d’une manière qui ne tient pas compte des limites d’échantillonnage de la zone et élimine le besoin de relevés manuels.

La technologie de télédétection par drone a obtenu certains résultats dans l’estimation de la biomasse végétale et a été largement utilisée dans l’agriculture 2,3,4,5,6,7, la foresterie 8,9,10,11 et les prairies 12,13,14 . La technologie de télédétection par drone présente les avantages d’un faible coût, d’un rendement élevé, d’une haute précision et d’un fonctionnement flexible^15,16, qui peut obtenir efficacement des données d’image de télédétection dans la zone d’étude ; Ensuite, la caractéristique de texture et l’indice de végétation de l’image de télédétection sont extraits pour fournir des données à l’appui de l’estimation de la biomasse végétale sur une grande surface. Les méthodes actuelles d’estimation de la biomasse végétale sont principalement classées en modèles paramétriques et non paramétriques¹⁷. Avec le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique, des modèles d’apprentissage automatique non paramétriques avec une plus grande précision ont été largement utilisés dans l’estimation par télédétection de la biomasse végétale. Chen et ^al.18 ont utilisé la régression logistique mixte (MLR), la KNNR et la régression forestière aléatoire (RFR) pour estimer la biomasse aérienne des forêts de la province du Yunnan. Ils ont conclu que les modèles d’apprentissage automatique, en particulier KNNR et RFR, ont donné des résultats supérieurs à ceux de MLR. Yan et ^al.19 ont utilisé des modèles de régression RFR et XGBR (extreme gradient boosting) pour évaluer la précision de l’estimation de la biomasse forestière subtropicale à l’aide de divers ensembles de variables. Tian et ^al.20 ont utilisé onze modèles d’apprentissage automatique pour estimer la biomasse aérienne de diverses espèces de mangroves dans la baie de Beibuwan. Les chercheurs ont découvert que la méthode XGBR était plus efficace pour déterminer la biomasse aérienne des forêts de mangroves. L’estimation de la biomasse végétale à l’aide de la télédétection homme-machine est une pratique bien établie, mais l’utilisation des drones pour l’estimation de la biomasse de la plante envahissante Mikania micrantha n’a pas encore été signalée à l’échelle nationale et internationale. Cette approche est fondamentalement différente de toutes les méthodes précédentes d’estimation de la biomasse pour les plantes envahissantes, en particulier Mikania micrantha.

Pour résumer, la télédétection par drone présente les avantages d’une haute résolution, d’une efficacité élevée et d’un faible coût. Dans l’extraction de variables de caractéristiques d’images de télédétection, les caractéristiques de texture combinées aux indices de végétation peuvent obtenir de meilleures performances de prédiction de régression. Les modèles non paramétriques permettent d’obtenir des modèles de régression plus précis que les modèles paramétriques dans l’estimation de la biomasse végétale. Par conséquent, pour calculer avec précision la distribution nulle des plantes envahissantes et de leur biomasse, nous suggérons les procédures suivantes pour l’expérience sur la biomasse végétale envahissante qui repose sur la télédétection à l’aide d’UAV et de la vision par ordinateur.

Protocole

1. Préparation des jeux de données

1. Sélection de l’objet de recherche
   1. Sélectionnez les échantillons d’essai en fonction de l’objectif de l’étude expérimentale, en tenant compte d’options telles que Mikania micrantha ou d’autres plantes envahissantes.
2. Collecte d’images de drones
   1. Préparez des cadres carrés en plastique de taille 0,5 m * 0,5 m et de quantité 25-50, en fonction de la taille de la zone étudiée.
   2. Utiliser une approche d’échantillonnage aléatoire pour déterminer les emplacements d’échantillonnage du sol dans la zone d’étude à l’aide d’un nombre suffisant d’échantillons de biomasse. Placez le cadre d’échantillonnage horizontalement au-dessus de la végétation, en englobant entièrement les plantes avec une distance de séparation minimale de 2 m entre chaque plante.
   3. Utilisez un drone et une caméra pour former un système de prise de télédétection par drone, comme le montre la figure 1.
   4. Utilisez l’UAV pour tracer l’itinéraire dans la zone d’étude spécifiée. La configuration de la planification d’itinéraire est illustrée à la figure 2.
      1. Établissez un taux de chevauchement de cap et de latéral de 70 %, prenez des photos à des intervalles de temps uniformes de 2 s, maintenez l’angle de la caméra perpendiculaire au sol à 90° et positionnez l’altitude de la caméra à 30 m. Il en a résulté des données d’image visibles en continu de la zone d’étude avec une résolution d’image unique mesurant 8256 x 5504 pixels, comme le montre la figure 3.
   5. Stockez des images aériennes pour un traitement ultérieur avec un logiciel Python pour l’estimation de la biomasse.
3. Collecte de la biomasse aérienne
   1. Prélever manuellement la biomasse aérienne de Mikania micrantha dans chaque parcelle d’échantillonnage après avoir terminé la collecte des données par drone. Emballez-les et étiquetez chaque sac en conséquence.
      1. Lors de la récolte de Mikania micrantha, empêcher les parcelles d’échantillonnage de bouger. Tout d’abord, coupez le Mikania micrantha le long du bord intérieur de la parcelle d’échantillonnage.
      2. Ensuite, coupez le rhizome du Mikania micrantha par le bas. Enlevez la saleté, les roches ou les autres plantes qui y sont mélangées. Enfin, emballez et étiquetez les échantillons.
   2. Apportez au laboratoire les échantillons de plantes envahissantes prélevés à l’étape 1.3.1. Faites sécher à l’air libre tous les échantillons collectés pour faire évaporer la majeure partie de l’humidité.
   3. Pour éliminer davantage l’humidité des échantillons séchés à l’air, utilisez un four. Réglez la température à 55 °C. Sécher les échantillons pendant 72 h, puis peser chaque échantillon sur une balance électronique et enregistrer les données de biomasse en grammes (g).
      1. Placez la balance électronique dans un environnement non perturbé, pesez, calibrez et continuez à peser. Placez des sacs de Mikania micrantha sur la balance électronique, attendez que les lectures se stabilisent et enregistrez les lectures.
      2. Pesez le Mikania micrantha toutes les heures jusqu’à ce que la masse ne change plus et notez la lecture moins le poids du sac comme masse mesurée de cet échantillon. Calculez la biomasse aérienne de la plante envahissante à l’aide de la formule ci-dessous :
         
         où B représente la biomasse de Mikania micrantha en grammes par mètre carré (g/m²), M est le poids de Mikania micrantha mesuré, mesuré en grammes (g), S correspond à l’aire de la placette d’échantillonnage en mètres carrés (m²).
4. Création d’un jeu de données
   1. Extrayez l’image RVB correspondant à l’image d’exemple de l’image originale du drone. Divisez-le en une grille de 280 × 280 pixels à l’aide de la programmation Python (Figure 1).
   2. Segmentez les données d’image brute en images plus petites de la même taille que les images d’exemple à l’aide de la programmation Python. Utilisez la méthode de la fenêtre glissante pour la segmentation, en définissant les pas horizontaux et verticaux sur 280 pixels.
   3. À partir des petites images segmentées à l’étape 1.4.2, sélectionnez au hasard 880 images de plantes envahissantes et 1500 images d’arrière-plan pour créer un ensemble de données. Ensuite, divisez cet ensemble de données en ensembles d’entraînement, de validation et de test dans un rapport 6:2:2 (figure supplémentaire 2).

2. Identification de Mikania micrantha

1. Préparation du logiciel
   1. Allez sur le site officiel d’Anaconda (https://www.anaconda.com/) et téléchargez et installez Anaconda. Ensuite, rendez-vous sur le site Web de PyCharm (https://www.jetbrains.com/pycharm/) et téléchargez l’IDE PyCharm.
2. Création d’un environnement Conda.
   1. Ouvrez la ligne de commande Anaconda Prompt après avoir installé Anaconda, puis tapez conda create -n pytorch python==3.8 pour créer un nouvel environnement Conda. Une fois l’environnement créé, entrez conda info --envs pour confirmer que l’environnement pytorch existe.
   2. Ouvrez l’invite Anaconda et activez l’environnement pytorch en entrant conda activate pytorch. Vérifiez la version actuelle de CUDA (Compute Unified Device Architecture) en tapant nvidia-smi. Ensuite, installez PyTorch version 1.8.1 en exécutant la commande conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cudatoolkit=11.0 -c pytorch.
3. Exécutions pour la reconnaissance du modèle
   REMARQUE : Utilisez PyTorch pour construire le Mikania micrantha Modèle de reconnaissance utilisé dans cet article. Le modèle de réseau utilisé est ResNet101²¹, qui reste cohérent avec le papier original dans son architecture. Des modifications sont apportées à la section de sortie du réseau pour répondre aux exigences de reconnaissance de la camomille.
   1. Prétraitez les images pour les préparer à la saisie du modèle. Redimensionnez les images de 280 x 280 pixels à 224 x 224 pixels et normalisez-les pour vous assurer qu’elles répondent aux exigences de taille du modèle à l’aide du code suivant :
      transform = transforme. Compose([
      Transforme. Redimensionner((224, 224)),
      Transforme. ToTensor(),
      Transforme. Normaliser([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])
   2. Effectuez l’extraction des caractéristiques de l’image et réduisez la dimensionnalité à l’aide d’un réseau de neurones convolutifaux.
      1. Tout d’abord, initialisez la couche convolutive pour l’extraction initiale de la caractéristique via self.conv1. Avec cette couche convolutive, l’image d’origine est convolutive dans une carte de caractéristiques avec self.in_channel canaux pour extraire les caractéristiques initiales (Figure supplémentaire 3A).
         REMARQUE : Les fonctionnalités avancées sont extraites dans une opération de convolution sur les passes résiduelles. Ces couches sont produites en invoquant la fonction _make_layer , qui comprend une séquence de blocs résiduels. Chaque bloc résiduel se compose de fonctions de convolution, de normalisation de lot et d’activation permettant d’extraire progressivement des caractéristiques sophistiquées (figure supplémentaire 3B).
      2. Utilisez la fonction de la couche pour modifier le numéro de canal afin de réduire la dimensionnalité via une convolution 1x1. Cette opération diminue la charge de calcul tout en préservant les caractéristiques significatives (figure supplémentaire 3C).
         REMARQUE : Dans l’ensemble, ResNet101 effectue l’extraction de caractéristiques à l’aide de diverses couches convolutives, et la réduction de la dimensionnalité est obtenue grâce à des couches convolutives 1x1 dans le bloc résiduel. Cette approche permet au réseau d’apprendre les caractéristiques plus en profondeur et d’éviter le problème de la disparition du gradient, ce qui permet un apprentissage et une représentation plus efficaces des caractéristiques de l’image pour des tâches complexes.
      3. Après les opérations de convolution et de regroupement, entrez les caractéristiques de haute qualité dans une couche entièrement connectée.
         REMARQUE : Dans l’architecture ResNet, l’extraction des caractéristiques s’effectue dans la couche convolutive. Ces caractéristiques sont ensuite envoyées à la couche entièrement connectée (FC) pour classification (Figure supplémentaire 4). L’opération self.avgpool(x) effectue un regroupement moyen adaptatif pour remodeler le tenseur à une taille fixe. L’opération torch.flatten(x, 1) répartit le tenseur en un vecteur unidimensionnel, et self.fc(x) applique la couche entièrement connectée au vecteur aplati, servant finalement d’étape finale pour la classification. Ce processus fait passer efficacement les caractéristiques extraites à travers la couche convolutive, les transformant en un format adapté à la classification via la couche entièrement connectée.
      4. Utilisez la fonction Softmax pour obtenir le résultat final en fonction des trois exigences de classification.
   3. Entraînez un modèle de reconnaissance multiclasse avec le jeu de données de l’étape 1.4. Définissez le nombre d’itérations sur 200 et un taux d’apprentissage initial de 0,0001. Réduisez le taux d’apprentissage d’un tiers toutes les 10 itérations avec une taille de lot de 64. Enregistrez automatiquement les paramètres optimaux du modèle après chaque itération (Figure supplémentaire 5).
   4. Utilisez un modèle de reconnaissance méticuleusement formé et parcourez systématiquement l’image originale à partir de l’étape 1.2.2 à des fins d’identification.
      1. Configurez des étapes horizontales et verticales avec une précision de 280 pixels, ce qui permet de générer une carte de distribution complète mettant en évidence la présence d’une flore envahissante dans les limites de la zone d’étude. Présentez visuellement les résultats sélectionnés comme illustré à la figure 4.
         REMARQUE : L’image initiale est prétraitée en la segmentant en blocs plus petits, en classant chaque bloc à l’aide d’un modèle de Deep Learning entraîné et en combinant les résultats dans une image de sortie. Si un morceau est classé comme plante envahissante, l’emplacement correspondant sur l’image de sortie est défini sur 255. L’image de sortie résultante est enregistrée sous forme de fichier image en niveaux de gris. Le code d’application spécifique est illustré à la figure supplémentaire 6.

3. Estimation de la biomasse végétale envahissante

1. Effectuez une augmentation simple des données à l’aide des fonctions RandomResizedCrop et RandomHorizontalFlip (figure supplémentaire 7) pour étendre le jeu d’images créé à l’étape 1.2 et extraire les six indices de végétation couramment utilisés pour estimer la biomasse, à savoir RBRI, GBRI, GRRI, RGRI, NGBDI et NGRDI. Voir le tableau 1 pour les formules de calcul de ces indices.
2. Créez un modèle de régression K-plus proche voisin (KNNR)²² à l’aide des résultats du modèle pour garantir une estimation précise de la biomasse des plantes envahissantes. Utilisez les indices de végétation extraits comme données d’entrée pour le modèle d’estimation.
3. Utilisez le coefficient de détermination R² et l’erreur quadratique moyenne (EQM)²³ pour évaluer la précision du modèle, qui est calculée comme suit :
   
   
   REMARQUE : L’algorithme KNNR (K-Nearest Neighbor Regression) est une technique d’apprentissage automatique non paramétrique utilisée pour résoudre des problèmes de régression. Son concept fondamental est de prédire les résultats en déterminant les K voisins les plus proches dans l’espace des caractéristiques en fonction des distances d’échantillonnage d’entrée. Les principaux avantages de l’utilisation de KNNR incluent sa simplicité et sa facilité de compréhension, et il ne nécessite aucune phase de formation. De plus, KNNR ne fait pas d’hypothèses excessives sur la distribution des données. KNNR peut être appliqué dans des problématiques de régression pour anticiper des variables objectives continues et évaluer précisément la biomasse des plantes envahissantes.
4. Utiliser le modèle d’estimation de la biomasse aérienne choisi à l’étape 3.2 et parcourir la carte de répartition des plantes envahissantes à l’étape 2.3.4 à l’aide de foulées horizontales et verticales de 280 pixels.

Résultats

Nous montrons les résultats représentatifs d’une méthode basée sur la vision par ordinateur pour l’estimation des plantes envahissantes, qui est mise en œuvre de manière programmatique sur un ordinateur. Dans cette expérience, nous avons évalué la distribution spatiale et estimé la biomasse des plantes envahissantes dans leur habitat naturel, en utilisant Mikania micrantha comme sujet de recherche. Nous avons utilisé un système de caméra de drone pour acquérir des images du site de recherche, d...

Discussion

Nous présentons les étapes détaillées d’une expérience d’estimation de la biomasse de plantes envahissantes à l’aide de la télédétection par drone et de la vision par ordinateur. Les principaux processus et étapes de cet accord sont illustrés à la figure 7. La bonne qualité des échantillons est l’un des aspects les plus cruciaux et les plus difficiles du programme. Cette importance est vraie pour toutes les plantes envahissantes ainsi que pour toutes les autres expérie...

matériels

Name	Company	Catalog Number	Comments
DSLR camera	Nikon	D850	Sensor type: CMOS; Maximum number of pixels: 46.89 million; Effective number of pixels: 45.75 million; Maximum resolution 8256 x 5504.
GPU - Graphics Processing Unit	NVIDIA	RTX3090
Hexacopter	DJI	M600PRO	Horizontal flight: 65 km/h (no wind environment); Maximum flight load: 6000 g
PyCharm	Python IDE	2023.1
Python	Python	3.8.0
Pytorch	Pytorch	1.8.1