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Résumé. Pour des raisons de documentation, de gestion et de certification, il existe un grand intérêt pour des inventaires efficaces des plantations de palmiers au niveau de la plante individuelle. Les développements récents dans la technologie des véhicules aériens sans pilote (UAV) facilitent l'acquisition d' données 3D haute résolution de manière spatiale et temporelle flexible. Les approches classiques de détection d'arbres isolés reposent sur des données satellites à très haute résolution (VHR) ou de numérisation laser aérienne (ALS). Cependant, les données VHR sont souvent limitées aux nuages et ne permettent généralement pas de mesurer la hauteur. Les données VHR et en particulier les données ALS sont caractérisées par des coûts d'acquisition relativement élevés. Sperlich et al. (2013) ont déjà démontré le potentiel élevé des nuages de points photogrammétriques basés sur UAV pour la détection d'arbres isolés en utilisant des algorithmes de déversement. Cette approche a été ajustée et améliorée pour une application sur les plantations de palmiers. Le site de test de 9,4 ha à Tarawa, Kiribati, comprenait des palmiers densément dispersés, ainsi qu'une abondante sous-végétation et des arbres. À l'aide d'un appareil photo grand public monté sur un octocoptère, deux campagnes de vol à 70 m et 100 m d'altitude ont été réalisées pour évaluer l'effet de la Distance d'Échantillonnage au Sol (GSD) et du recouvrement des images. Afin d'éviter les erreurs de commission et d'améliorer l'interpolation du terrain, les nuages de points ont été classés en fonction des caractéristiques géométriques des classes, c'est-à-dire (1) palmier, (2) autre végétation et (3) sol. La précision de cartographie s'élève à 86,1 % pour l'ensemble de la zone d'étude et à 98,2 % pour les peuplements de palmiers densément croissants. Nous concluons que cette approche flexible et automatique a de grandes capacités pour un usage opérationnel.
Kattenborn et al. (Mon,) ont étudié cette question.