| Titre : | Identification automatique des végétaux par système d’acquisition hyperspectral |
| Auteurs : | A. Bessaad |
| Type de document : | Thèse, Mémoire, Master |
| Editeur : | s.l. : s.n., 2017 |
| Format : | 101 p. |
| Note générale : | Mémoire Master 2. Gestion des territoires et développement local. Parcours : Gestion Agricole et Territoires [GAT]. Co-accréditation Université Paul Valéry de Montpellier, CIHEAM-IAMM. Confidentiel |
| Langues : | Français |
| Langues du résumé : | Anglais ; Français |
| Catégories : |
Thésaurus IAMM TECHNOLOGIE DE L'INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION ; PRAIRIE PERMANENTE ; PLANTE FOURRAGERE ; QUALITE ; SPECTROMETRIE ; COMPOSITION BOTANIQUE ; TECHNIQUE D'IMAGERIE ; APPRENTISSAGE ; INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ; RESEAU DE NEURONES ; ESPECE ; FRANCECatégories principales 12 - EDUCATION. FORMATION. INFORMATION. GESTION DES SAVOIRS ; 12.1 - Information et Communication |
| Résumé : | Ce travail a pour objectif, la création d’un outil innovant basé sur les technologies de l’information et de la communication (TIC) permettant l’évaluation de la qualité fourragère des prairies permanentes. Cette étude vise à identifier l’intérêt de la composante spatiale des images hyperspectrales couplée à l’intelligence artificielle pour apporter une information précise dans le cadre de la détermination botanique des espèces végétales. Cette étude est consacrée à la mise en place d’une nouvelle technique d’imagerie hyperspectrale via le capteur AQiT sensor. Plusieurs séries d’images ont été traitées dans les gammes spectrales du visible, infrarouge notamment le proche infrarouge. Le but c’est de comprendre et de caractériser, à différentes longueurs d’onde, le comportement spectral des espèces végétales. Par la suite, une phase d’apprentissage basée sur des algorithmes de l’IA est mise en place afin d’automatiser la détermination botanique des végétaux. Les résultats obtenus ont démontré la haute performance du système d’acquisition hyperspectral ainsi que celle des réseaux neurones profonds. Nous avons pu répondre à notre question de recherche et ainsi valider l’hypothèse de faisabilité du projet. |
| Nature du diplôme : | Mémoire (Master 2 GAT) |
| Université de soutenance : | CIHEAM-IAMM |
| Ville de l'université de soutenance : | Montpellier (France) |
| Cote : | FRA-I11-BES-2017 |
| Directeur de Thèse : | Le Grusse P. |
| Membres du Jury : | Belhouchette H.; Germain G.; Ilbert H. |
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