La classification des espèces d’arbres, essentielle pour une gestion forestière efficace et la surveillance climatique, est une tâche manuelle fastidieuse même pour les experts. Ce rapport présente l’utilisation d’un drone équipé d’une intelligence artificielle pour une identification rapide, autonome et précise de 20 espèces de feuillus et de conifères au Québec. Cette approche repose sur l’analyse des images d’écorce, collectées à l’aide du drone, par des Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN) qui ont été entraînés en utilisant l’apprentissage par transfert sur la base de données BarkNet 1.0. Les meilleurs résultats jusqu’au 29 février démontrent une précision de >97% (l’entraînement se poursuit).

Infos

Participants

• Keyu Hu

Année : 2024

Région : Montréal

Type de projet : C

Classe : S1

Categorie de projet : EE

Volet : Secondaire

Niveau scolaire : Quatrième secondaire

École : Collège Saint-Louis

Prix et distinctions

Finale Québécoise

Montréal,Cégep du Vieux-Montréal

• Prix de Camille Rousseau

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