Ce mémoire porte sur l'étude de nouvelles méthodes de détection précoce des maladies sur les plantes du cannabis avec de l'imagerie par tests non-destructifs. Ces méthodes permettent la détection des ravageurs sur les plantes du cannabis à l'état précoce à partir d'images multispectrales et ainsi facilitent l'automatisation de l'inspection et la surveillance des cultures. Le travail se sépare en trois parties. Premièrement, les différentes techniques utilisées dans ce domaine pour la détection des plantes malades ainsi que la surveillance de celle-ci seront détaillées. Ensuite, il sera question d'un article publié dans le cadre de la conférence SPIE Defense + Commercial Sensing (Ahmed, et al., 2023). Cet article propose une nouvelle méthode pour la détection précoce des maladies sur les plants de cannabis en utilisant l'intelligence artificielle et l'imagerie multispectrale. À ce jour, il s'agit du premier article disponible avec cette méthode testée sur des plants du cannabis. Il permet d'introduire le reste de ce mémoire puisque le travail fait dans le cadre de cet article a directement contribué au reste de la recherche. Il sera ensuite question du travail effectué pour obtenir des images multispectrales avec la caméra multispectrale Micasense Red-Edge. Nous parlerons de la nouvelle méthode qui a été appliquée pour réussir la détection. Pour terminer, nous montrerons les résultats de ce projet sous la forme de graphes et de tableaux des différentes prédictions
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/143185 |
| Date | 30 April 2024 |
| Creators | Si Ahmed, Ahmed |
| Contributors | Maldague, Xavier, Fournier, Valérie |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (ix, 50 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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