Les réseaux neuronaux artificiels sont un pilier fondamental de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, avec une portée qui s’étend jusqu’à l’agriculture. De plus en plus, les agriculteurs se tournent vers les réseaux neuronaux à chaque étape de la production pour une gestion optimale de leurs exploitations. Ces outils permettent de prévoir la production agricole en se basant sur un large éventail de variables indépendantes, ils aident à détecter les maladies et les parasites, ils luttent de manière intelligente contre les mauvaises herbes et ils classifient la qualité des récoltes. Les techniques d’intelligence artificielle soutiennent les systèmes de prise de décision en agriculture, optimisent les processus de stockage et de transport, et prévoient les coûts en fonction de la stratégie de gestion choisie.
L’intégration de ces techniques d’apprentissage automatique dans « le cycle de vie d’une exploitation agricole » nécessite le traitement de grandes quantités de données recueillies tout au long de la période de végétation, ainsi que l’utilisation de logiciels appropriés. Actuellement, l’évolution notable de l’agriculture de précision et de l’agriculture numérique incite de plus en plus d’exploitations à adopter des outils basés sur l’intelligence artificielle.
Apprentissage profond avec les réseaux de neurones artificiels
L’apprentissage automatique est un domaine de la science des données qui se concentre sur le développement de systèmes qui permettent aux machines d’apprendre à partir de données et de tirer des informations sans programmation explicite. Ces algorithmes sont particulièrement efficaces pour analyser et interpréter de grands volumes de données.
L’apprentissage profond, une sous-discipline de l’apprentissage automatique, utilise des algorithmes sophistiqués basés sur des structures de réseaux neuronaux artificiels (RNA). Ces réseaux neuronaux artificiels sont extrêmement compétents pour la reconnaissance d’images (classification). Les réseaux neuronaux convolutifs, qui sont parmi les algorithmes d’apprentissage profond les plus couramment utilisés, sont intégrés dans les produits d’EOS Data Analytics.
Pour former les réseaux neuronaux à identifier des objets spécifiques, les data scientists les nourrissent avec de vastes ensembles de données d’images contenant des exemples de ces objets. Chaque image est étiquetée (annotée) avec la catégorie à laquelle elle appartient, par exemple un chat ou un chien, de l’eau ou de la végétation, etc.
Grâce à leur capacité à reconnaître des modèles, les réseaux neuronaux sont capables de résoudre divers problèmes de classification et de prédiction pour les clients d’EOSDA. Par exemple, ils peuvent classer l’utilisation des terres et le type de culture en se basant sur des informations sur la santé des cultures et l’état des sols reçus d’images satellites.
Les réseaux neuronaux artificiels sont largement employés pour relever une multitude de tâches de classification et de prédiction, tels que :
- Classification de la couverture terrestre
- Détection des formations nuageuses
- Classification des types de cultures ou des espèces d’arbres
- Détection des zones de récolte ou de déforestation
- Identification des maladies et des parasites
- Gestion intelligente des mauvaises herbes
- Assistance à la prise de décision
Ils sont également utilisés pour une variété d’autres applications stratégiques et opérationnelles. Par exemple, ils peuvent aider à prévoir et à optimiser l’expansion du marché vers de nouvelles régions, en analysant les tendances du marché, les préférences des consommateurs et d’autres facteurs clés. De plus, ils peuvent optimiser les processus de stockage et de transport en prévoyant la demande, en gérant l’inventaire et en planifiant les itinéraires de manière plus efficace. Enfin, ils peuvent aider à prévoir les coûts associés à différentes stratégies de gestion, en tenant compte des facteurs tels que les coûts de main-d’œuvre, les coûts des matériaux, les coûts d’énergie et d’autres coûts opérationnels. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et de gérer leurs ressources de manière plus efficace.
Principales étapes du processus de construction d’un réseau neuronal
Le développement d’un réseau neuronal comporte trois étapes principales :
- la construction d’une base de données d’images qui sera utilisée pour l’entraînement et l’évaluation du réseau,
- le choix d’une architecture de réseau neuronal,
- l’entraînement du réseau à l’aide de la base de données.
Le choix d’une architecture peut sembler complexe aux utilisateurs débutants, mais c’est peut-être l’étape qui prend le moins de temps. Effectivement, plusieurs modèles de référence ont démontré leur efficacité et peuvent servir de base pour développer diverses applications. Par exemple, la même architecture pourrait être utilisée pour la détection des mauvaises herbes dans les cultures, pour détecter la présence d’un insecte nuisible dans un piège ou pour compter les fruits dans un arbre. La spécialisation du réseau résultera de son entraînement sur la base de données créés pour chaque projet.
Ainsi, les phases les plus longues sont la création d’une base de données d’images et la formation du réseau neuronal.
L’acquisition des données : une étape fondamentale dans la construction d’un réseau neuronal
Cette phase est souvent sous-estimée lors de la mise en place d’un projet d’apprentissage automatique. Pourtant, elle peut être la plus laborieuse si l’on n’est pas bien préparé. L’entraînement d’un réseau de neurones nécessite un grand nombre d’images, mais surtout un ensemble d’images de qualité, qui sont représentatives de ce qui sera observé lors de l’utilisation du réseau de neurones.
Images de haute qualité sous tous les angles possibles
Un réseau neuronal apprend à reproduire les résultats attendus à partir d’images et de caractéristiques sélectionnées. Il est donc crucial de lui fournir une variété d’images et de caractéristiques qui représentent toutes les situations potentiellement rencontrées en pratique.
Prenons l’exemple d’un réseau neuronal qui a été formé pour reconnaître un objet uniquement par temps clair et qui commet des erreurs dès que le ciel est couvert. Ce type de situation peut être évité en planifiant minutieusement la collecte des données d’entraînement, qui envisage toutes les situations et couvre tous les cas d’utilisation. Par exemple, pour la détection des mauvaises herbes, il est important de s’assurer qu’on obtient des images de plantes à différents stades de croissance, sous différentes conditions d’éclairage et sur différents types de sol.
Une conséquence directe de cette exigence est que la construction de la base de données d’entraînement doit être planifiée bien à l’avance pour permettre la collecte d’images dans toutes les conditions nécessaires. Le temps requis pour cette étape dépend largement de la nature spécifique du projet.
Par exemple, si l’ambition est de créer une base de données qui englobe des images d’une culture à chaque étape de sa croissance, il faudra prévoir une saison entière pour la constitution de cette base. Cependant, si le projet se focalise sur une phase spécifique du développement de la culture, la période d’acquisition peut être plus brève et plus ciblée. Dans tous les scénarios, l’anticipation est cruciale pour maximiser la diversité capturée lors de la première campagne d’acquisition et éviter la répétition de multiples cycles d’acquisition-entraînement avant d’atteindre le niveau de performance désiré.
L’indice de végétation et l’intelligence artificielle
L’indice de végétation NDVI est un indicateur couramment utilisé en télédétection pour évaluer la densité et la santé de la végétation. Il est calculé à partir des valeurs de réflectance des bandes de lumière rouge et proche infrarouge capturées par un satellite ou un drone.
L’intelligence artificielle, en particulier l’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux, peut être utilisée pour analyser les données de l’indice de végétation par différence normalisée (NDVI) à grande échelle et en temps réel. Par exemple, l’IA peut être entraînée pour reconnaître les modèles spécifiques des données NDVI qui correspondent à différents types de végétation, à des stades de croissance spécifiques, ou à des conditions de stress environnemental.
En combinant l’IA avec les données de l’indice NDVI, les agriculteurs peuvent obtenir des informations précieuses sur l’état des cultures, la productivité potentielle, et les problèmes potentiels tels que les maladies ou les ravageurs. Cela peut faciliter la prise de décisions en matière de gestion des cultures, comme le timing optimal pour l’irrigation ou la récolte, et peut jouer un rôle significatif dans l’amélioration de la productivité et la durabilité de l’agriculture.
L’application pratique de la délimitation des champs
La détection précise des limites des champs agricoles possède une multitude d’applications à la fois pratiques et stratégiques dans divers secteurs. Elle joue un rôle déterminant dans l’agriculture moderne, l’industrie agroalimentaire, la recherche environnementale, l’urbanisme et la politique agricole, entre autres.
L’identification automatique des frontières des champs agricoles offre une méthode efficace et économique pour visualiser la répartition des terres cultivées à travers différentes régions et pays. Cet outil est d’une grande utilité pour les gouvernements et les organismes administratifs, car il leur permet de définir les subventions, de surveiller l’état des cultures dans les zones d’intérêt, et de contrôler l’efficacité de la production agricole, etc.
Dans la gestion d’une entreprise agricole, l’accès à des informations précises est primordial.
La cartographie détaillée des frontières des champs fournit la base pour des données complètes, couvrant divers aspects des cultures qui y sont cultivées, comme le cycle de rotation des cultures, le niveau de chlorophylle et l’indice de végétation NDVI. Des solutions telles que la classification des cultures, l’estimation des rendements, le suivi de l’évolution des récoltes, qui sont toutes basées sur une délimitation précise des champs, peuvent aider les décideurs à optimiser leurs coûts et à maximiser leurs bénéfices.
Histoires de réussite
La plateforme EOSDA Crop Monitoring utilise une approche innovante pour la délimitation des champs, en s’appuyant sur l’utilisation de réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) et de l’intelligence artificielle (IA). Cette méthode permet une détection automatique des terres cultivées, le traçage des frontières des exploitations agricoles sur une carte, et la détermination de la superficie des zones cultivées.
Voici quelques témoignages de réussite concernant l’application pratique de la délimitation des champs grâce à l’utilisation de la plateforme EOSDA Crop Monitoring.
Détection des limites des champs de canne à sucre au Brésil
L’identification des limites des champs de canne à sucre au Brésil est une tâche complexe qui implique l’utilisation de technologies avancées et de méthodes d’analyse de données. La plateforme EOSDA Crop Monitoring utilise sa propre méthode innovante de délimitation des champs, qui s’appuie sur l’utilisation de réseaux neuronaux et de l’intelligence artificielle.
Ces plantations de canne à sucre, qui sont réparties dans différentes régions du Brésil, jouent un rôle crucial dans l’économie du pays, en particulier dans la production de sucre et d’éthanol. Par conséquent, une compréhension précise de leurs limites est essentielle pour la gestion efficace des ressources et la planification de la production.
La méthode de délimitation des champs utilisée par EOSDA Crop Monitoring permet une analyse précise et détaillée des zones de culture. Elle aide à surveiller les changements dans l’utilisation des terres, à évaluer l’impact environnemental de la culture de la canne à sucre, et à planifier les futures expansions ou modifications des plantations.
Les résultats de cette détection des limites des champs de canne à sucre peuvent être utilisés par les agriculteurs, les chercheurs, les décideurs politiques et les entreprises du secteur de l’agroalimentaire pour prendre des décisions éclairées et développer des stratégies durables pour l’avenir de l’industrie de la canne à sucre au Brésil.
Délimitation des champs en Ukraine
La plateforme EOSDA Crop Monitoring, en utilisant des réseaux neuronaux et l’intelligence artificielle, a réussi à améliorer de manière significative les résultats de la délimitation des champs en Ukraine. Cela signifie que EOSDA ne se repose pas simplement sur les techniques existantes, mais innove constamment pour améliorer la précision et l’efficacité de ses outils. Cela se traduit par une meilleure détection des limites des champs, ce qui peut avoir un impact significatif sur la gestion des ressources, la planification de la production et la surveillance environnementale.
En outre, l’utilisation de l’IA et des réseaux neuronaux permet à la plateforme de traiter de grandes quantités de données de manière efficace, ce qui est essentiel pour la cartographie à grande échelle des terres cultivées. Cela rend EOSDA Crop Monitoring particulièrement utile dans des pays comme l’Ukraine, où l’agriculture joue un rôle clé dans l’économie.
Grâce à l’utilisation de technologies avancées et à l’innovation constante, EOSDA Crop Monitoring est en mesure de fournir des résultats de délimitation de champs précis et utiles pour les agriculteurs, les chercheurs et les décideurs.
