Multi-criteria approach for weed characterization
Approche multi-critère pour la caractérisation des adventices
Résumé
The objective of this thesis is to develop a way to detect weeds in a field using multispectral images, in order to determine which weeds should be eliminated during the current crop cycle and more particularly at the early stages. The multi-criteria approach focuses on the spatial arrangement, the spectral signature, the morphology and the texture of the plants located in the plots. This work proposes a method for selecting the best criteria for optimal discrimination for a given setup. Prior to the extraction of these criteria, a set of methods was developed in order to correct the errors of the acquisition device, to precisely detect the vegetation and then to identify within the vegetation the individuals on which the different criteria can be computed. For the individual detection step, it appears that leaf scale is more suitable than plant scale. Vegetation detection and leaf identification are based on deep learning methods capable of processing dense foliage. The introduction of these methods in a usual processing chain constitutes the originality of this manuscript where each part was the subject of an article. Concerning the acquisition device, a method of spectral band registration was developed. Then, new vegetation indices based on artificial intelligence constitute one of the scientific advances of this thesis. As an indication, these indices offer a mIoU of 82.19% when standard indices ceil at 63.93%-73.71%. By extension, a leaf detection method was defined and is based on the detection of their contours, this method seems advantageous on our multispectral data. Finally, the best property pairs were defined for crop/weed discrimination at leaf level, whith classification performances up to 91%.
L'objectif de cette thèse est de mettre au point un moyen de détecter les adventices dans un champ à l'aide d'images multispectrales, afin de pouvoir déterminer quelles sont les adventices à éliminer pendant le cycle de culture en cours et plus particulièrement aux stades précoces. L'approche multi-critère s'intéresse à la disposition spatiale, à la signature spectrale, à la morphologie et à la texture des plantes présentes dans les parcelles. Ce manuscrit propose une méthode permettant de sélectionner les meilleurs critères pour une discrimination optimale dans un contexte donné. Préalablement à l'extraction de ces critères, un ensemble de méthodes ont été développées afin de corriger les erreurs du dispositif d'acquisition, de détecter précisément la végétation, puis d'identifier au sein de la végétation les individus sur lesquels les différents critères peuvent être extraits. Pour l'étape de détection des individus, il s'est révélé que l'échelle de la feuille était plus adaptée que celle de la plante. La détection de la végétation et l'identification des feuilles s'appuient sur des méthodes d'apprentissage profond, capables de traiter des feuillages denses. L'introduction de ces méthodes dans une chaîne de traitement usuelle constitue l'originalité de ce manuscrit où chaque partie a fait l'objet d'un article. Concernant le dispositif d'acquisition, une méthode de recalage des bandes spectrales a été développée, et les résultats montrent une précision de l'ordre du pixel. Ensuite, de nouveaux indices de végétation reposant sur de l'intelligence artificielle constituent l'une des avancées scientifiques de cette thèse. A titre indicatif, ces indices permettent d'atteindre 82.19% de mIoU contre 63.93%-73.71% pour des indices standards et fonctionnent en environnement non-contrôlé. Par extension, une méthode de détection des feuilles a été définie. Elle repose sur la détection de leurs contours, et semble avantageuse sur nos données multispectrales. Finalement, les meilleurs couples de propriétés ont été définis pour la discrimination culture/adventices à l'échelle de la feuille, dont les performances atteignent 91% de classification.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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Domaine public
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