IA pour la détection de la berce du Caucase sur images satellites

Outil d'IA pour la détection automatisée de la berce du Caucase dans les images satellites

Des développeurs de la Yandex School of Data Analysis, du Yandex Center for Technologies for Society et du mouvement StopHogweed ont lancé un service basé sur la vision par ordinateur pour détecter les foyers de berce du Caucase. L'outil accélère l'annotation des images 50 fois par rapport aux méthodes manuelles. Il est gratuit pour les organisations environnementales, les parcs nationaux, les scientifiques et les agriculteurs. Le modèle a été entraîné dans Yandex Cloud sur un jeu de données de 10 000 images satellites montrant des foyers d'infestation. La validation a utilisé la métrique IoU pour évaluer la précision de la détection, suivie d'un examen par des experts de StopHogweed.

Base Technologique et Tests

Le service s'appuie sur des modèles propriétaires de vision par ordinateur de Yandex. L'algorithme segmente les zones de berce dans des images haute résolution. Des volontaires ont testé l'outil sur des données provenant de 17 régions de Russie européenne. Il a détecté 421 hectares d'infestation, incluant une couverture complète de Moscou et de l'oblast de Moscou. Sur la base des annotations, des efforts d'éradication sont en cours : arrachage des racines et taille des inflorescences, principalement dans les zones protégées.

Un exemple concret est la détection d'un important foyer dans le parc national du lac Pleshcheyevo (oblast de Yaroslavl), qui a été éradiqué avec succès.

Utilisation du Service en Pratique

Les utilisateurs téléchargent des images satellites au format GeoTIFF avec géoréférencement. L'algorithme renvoie des annotations pour les zones d'infestation. Les données traitées sont disponibles sur une carte interactive. Pour les zones non traitées, le service génère automatiquement la segmentation.

• Format des Données d'Entrée : GeoTIFF avec métadonnées de géoréférencement.
• Sortie : Contours vectoriels des foyers sur la carte.
• Avantages : Réduit le temps d'annotation jusqu'à 50 fois, adaptable à de grandes surfaces.
• Public Cible : Spécialistes GIS, écologues, volontaires compétents en données satellites.

Plans d'Extension

En 2026, le service étendra sa couverture à 100 000 km² dans les oblasts de Tver et de Yaroslavl. Les développeurs intégreront des données de Roszapovedtsentr pour les zones protégées d'importance fédérale. Les plans incluent l'entraînement du modèle sur d'autres espèces invasives :

• Echinocystis lobata.
• Deux espèces de solidages.

L'objectif est une carte nationale unique des foyers de berce. L'outil conserve sa précision sur des paysages complexes, ce qui est crucial pour le suivi des plantes invasives dans les systèmes GIS.

Points Clés

• Accélère l'annotation 50 fois grâce à un modèle de vision par ordinateur validé par IoU.
• Détecté 421 ha d'infestation dans 17 régions, couverture complète de Moscou et de l'oblast de Moscou.
• Extension à 100 000 km² de zones protégées d'ici l'été 2026.
• Élargissement à l'échinocystis et aux solidages pour un suivi complet.
• Accès gratuit avec support GeoTIFF pour intégration GIS.

Le service démontre la puissance du ML en écologie, en minimisant le travail manuel tout en respectant les métriques de qualité.

— Editorial Team