Des drones à la chasse aux scolytes

Quel est l’objectif de la BFH avec ce projet de recherche sur les images d’arbres prises par des drones et des satellites?

Depuis des décennies, les scolytes sont un fléau pour les arbres et l’économie forestière. Ils essaiment plusieurs fois par an, creusent des trous dans l’écorce des arbres, s’y nichent et s’y reproduisent. Si un arbre infesté peut paraitre sain au début, il est en fait déjà mourant, car les scolytes empêchent le transport de l’eau et des nutriments.

L’objectif du projet de recherche est de détecter à temps les arbres infestés par les scolytes et d’indiquer aux forestiers et aux forestières où ils se trouvent. Les photos prises par des drones, mais aussi par satellite, permettent une détection plus efficace qu’une inspection des forêts à pied par les spécialistes. Si l’on parvient à abattre les arbres malades avant que les scolytes ne s’envolent et n’attaquent d’autres arbres, il sera possible d’endiguer la propagation des parasites et de mieux protéger la forêt.

Comment l’équipe de recherche a-t-elle procédé?

Dans une forêt expérimentale de l’Entlebuch, l’équipe de recherche a pris des photos sur plusieurs bandes à l’aide de drones. Elle a ensuite évalué les enregistrements en fonction de ses réflexions. Pour ce faire, l’équipe a utilisé dans un premier temps un algorithme statique, puis des algorithmes qui s’améliorent eux-mêmes grâce à l’apprentissage automatique. Les scientifiques ont été forcé-e-s de constater que la différence entre les données des arbres sains et celles des arbres infectés était souvent trop faible pour pouvoir tirer une conclusion claire.

L’équipe de recherche détermine actuellement pourquoi les données sont trop similaires. S’il est possible de supprimer un maximum d’informations inutiles des données, les algorithmes entrainés fourniront des résultats nettement meilleurs.

Comment est-il possible qu’un algorithme apprenne, sur la base de prises de vue, à donner des indications précises sur les arbres infestés par les scolytes?

L’algorithme recherche des signaux spécifiques dans les bandes multispectrales des images prises par les drones et les satellites. Les signaux émis par les arbres malades sont différents de ceux émis par les arbres sains. L’équipe de recherche entraine l’algorithme à reconnaitre cette différence et à fournir ainsi une information pertinente sur le fait qu’un arbre est ou non infesté par des scolytes.

Quels sont les défis à relever dans le projet?

Pour que l’algorithme gagne en fiabilité, il a besoin de données de haute qualité en quantité suffisante. Le défi consiste à créer ces données à partir des images prises par les drones et les satellites. Pour ce faire, l’équipe de recherche utilise différents algorithmes qui reposent également sur l’apprentissage automatique. Un système apprend ainsi à reconnaitre des modèles et des relations à partir de données et à s’améliorer de façon autonome.

Quels sont les avantages du projet pour la société?

Les scolytes provoquent d’énormes dommages dans les forêts. Selon une estimation de l’Institut fédéral de recherches sur la forêt, la neige et le paysage, les parasites ont détruit plus de 700’000 mètres cubes de bois en 2023.

Si l’on parvient à réduire ces dommages, cela représente un grand soulagement pour les forêts en tant qu’écosystèmes, mais aussi pour leurs propriétaires, qui subissent parfois d’importantes pertes économiques en raison des dommages subis. Des forêts saines ne sont pas seulement essentielles pour leur fonction de protection contre les chutes de pierres et les avalanches, elles jouent également un rôle important pour le développement durable. Le bois est une matière première neutre sur le plan climatique et les arbres absorbent des quantités considérables de CO₂.

Quand la méthode sera-t-elle disponible pour une utilisation dans les forêts?

Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour affiner la méthode avec les images des drones et des satellites et pour augmenter la précision des calculs. L’équipe de recherche estime qu’elle sera en mesure de proposer une méthode avec un algorithme suffisamment robuste d’ici quelques années. «Suffisamment» signifie que le système permet de déterminer avec exactitude si des scolytes se sont installés dans un arbre dans près de 70% des cas. La méthode ne permettra pas un taux de réussite à 100%.