Détection d'anomalies de culture en champs/Field Crop Anomaly Detection
Original Biomasse/Biomass Humidité/Moisture
À chaque capture de données satellitaires, tous les indices de végétation sont calculés. L'image capturée ainsi que la biomasse et l'humidité sont automatiquement chargés dans le projet du client.
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At each satellite data capture, all vegetation indexes are computed. The captured image, along with biomass and moisture, are automatically loaded into the client's project.
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Anomalies Profil de champ /Field profile Statistiques/Statistics
Les anomalies sont détectées en comparant les indices de végétation d'un champ donné à ceux des champs de même culture dans la même région. Le réseau neuronal détecte automatiquement la culture des champs qui ne sont pas parti de la base de données du client.
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The anomalies are detected by comparing the vegetation indexes of a specific field to those with the same crop in the region. The neural network automatically detects the crops of fields that are not part of the client's database.
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Les données de culture de chacun de ses champs sont enregistrées dans la base de données de chaque client. Il est possible pour le client de modifier ou de mettre à niveau ces données directement à partir de l'application.
Les statistiques d'anomalies sont disponibles pour chacune des dates de capture. Ceci permet un suivi rapide sur l'évolution d'enjeux de culture. Il est également possible d'ajouter annotations, documents et images à partager directement à partir de l'application. |
The cultural data of all of the client's crop fields is recorded in their database. This data can be augmented, edited or updated directly from the application.
All anomaly statistics are available for each capture date, thereby enabling a highly efficient follow-up ability on any cultural issue. The application also supports adding images, annotations and documents that can be shared with other users. |
Détection et anomalies
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Detection and anomalies
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La détection d'anomalies utilise l'apprentissage machine pour comparer l'état de la culture dans un champ donné aux autres champs de même culture dans la même région. Une zone où une combinaison de différents indices de végétation montrent une différence marquée avec cette culture ailleurs dans la région est identifiée comme une anomalie. Bien que le type d'anomalie ne soit pas détecté par le modèle, sa localisation et son ampleur le sont.
Ce mécanisme de détection précoce représente un outil stratégique clé pour les agronomes et pour les propriétaires afin de maximiser leur productivité et de préserver leurs cultures en répondant rapidement et efficacement aux conditions de terrain imprévues. |
Anomaly detection uses machine learning to compare the crop condition in a given field to other fields of the same crop in the same region. An area where a combination of different vegetation indices show a marked difference with that crop elsewhere in the region is identified as an anomaly. Although the specific type of anomaly is not identified by the model, its location and magnitude are.
This early detection mechanism represents a key strategic tool for agronomists and owners to maximize their productivity and preserve their crops by responding to unforeseen field conditions quickly and effectively. |
Exemples: |
Examples: |
Voici quelques exemples d'anomalies qui ont été confirmées et dont le type a été identifié par les partenaires du programme beta du produit SaaS.
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Here are some examples of anomalies that have been confirmed and type identified by the SaaS product beta programme partners.
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Progression d'une infestation de pucerons dans un champ de soja.
Evolution of an aphid infestation in a soya field. |
Effet de l'application de pesticides dans un champ de soja.
Effect of pesticide application in a soya field. |
Propagation de mauvaises herbes dans un champ de soja.
Infiltration of weeds in a soya field. |
Enjeu de drainage avant et après la récolte.
Drainage issue before and after harvest. |
Anomalies liées à la compaction du sol.
Soil compaction related anomalies. |
Détection de travaux du sol.
Soil work detection. |
Réduction de rendement liée à l'érosion.
Yield reduction from soil erosion. |
Effet de la récolte dans les champs au haut et au bas de l'image.
Effect of harvest in fields at top and bottom of image. |
Le produit SaaS détecte automatiquement les cultures de céréales les plus courantes dans le nord-est de l'Amérique du Nord de même que la présence de biomasse. Les résultats du programme beta ont démontré la capacité de suivi des enjeux suivants:
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The SaaS product automatically detects the most common grain crops in northeastern North America as well as the presence of biomass. The results of the beta program have demonstrated the product's ability to track the following:
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