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Modélisation de scènes agronomiques pour tester et comparer les performances d'algorithmes de discrimination d'adventices
2007
International audience; Dans le cadre de l’agriculture de précision, l’imagerie s’avère être de plus en plus utilisée commeoutil d’aide à la décision pour une gestion spécifique des intrants dans des parcelles cultivées.Dans ce contexte, nous présentons une modélisation de scènes agronomiques afin d’évaluer etde comparer la précision et la robustesse d’algorithmes de discrimination culture/adventices. Lamodélisation de ces images se décompose en deux parties : la première consiste en la modéli-sation d’une parcelle cultivée en simulant la distribution spatiale des plantes (culture et mauvai-ses herbes), la seconde a pour but de projeter le résultat obtenu à travers un capteur optiquepour si…
Modélisation d'images agronomiques - application a la reconnaissance d'adventices par imagerie pour une pulvérisation localisée
2009
Plant (crop and weed) identification is a very active field of research in agriculture since the reinforcement of European laws about pesticide applications for a site-specific management of spraying practices. A new crop/weed simulation model was developed to allow the evaluation of crop/weed spatial identification methods from imaging. Considering multiples agronomic parameters – crop location, weed infestation rate, weed spatial distribution – the first step of this model allows the simulation of an infested crop field. Then, in a second step, a world to camera transformation is applied to allow every kind of picture (with or without perspective effect). The validation of this model was …