Résumé:
This thesis investigates drone-based remote sensing in vegetation monitoring and the potential of artificial intelligence in plant disease detection. The study encompasses the assembly of a quadcopter unmanned aerial vehicle, the selection of suitable sensors for precise vegetation monitoring, and the development of a platform that integrates satellite imagery for vegetation analysis. The results highlight the effectiveness of drones in vegetation monitoring and the significance of AI-supported disease detection that could be integrated to the developed aerial surveying system. The research provides valuable insights for enhancing agricultural practices and disease management strategies, underscoring the importance of advancing sensor technologies and data analysis techniques in this domain.
Résumé
Cette thèse examine la télédétection par drones dans le suivi de la végétation et le potentiel de l'intelligence artificielle dans la détection des maladies des plantes. L'étude englobe l'assemblage d'un véhicule aérien sans pilote de type quadricoptère, la sélection de capteurs adaptés pour un suivi précis de la végétation, et le développement d'une plateforme intégrant des images satellite pour une analyse de la végétation. Les résultats mettent en évidence l'efficacité des drones dans le suivi de la végétation et l'importance de la détection des maladies soutenue par l'intelligence artificielle, qui pourrait être intégrée au système de relevé aérien développé. Cette recherche offre des perspectives précieuses pour améliorer les pratiques agricoles et les stratégies de gestion des maladies, soulignant l'importance de l'avancement des technologies de capteurs et des techniques d'analyse des données dans ce domaine.
