Une caméra révolutionnaire pour transformer l’agriculture verticale et plus encore
Des chercheurs soutenus par le projet HyperImage financé par l’UE développent une nouvelle caméra hyperspectrale qui pourrait transformer le contrôle de l’état, de la qualité et de la sécurité des produits. Le nouveau système d’imagerie spectrale a un large éventail d’applications, dont l’une est l’agriculture verticale. Il devrait permettre de réduire les coûts agricoles, de diminuer les déchets et d’augmenter les rendements. Grâce aux capacités d’imagerie améliorées de la caméra hyperspectrale, les agriculteurs qui cultivent des produits tels que les salades, les herbes aromatiques et les micropousses pourront détecter les maladies à un stade précoce et surveiller avec précision l’état de santé des cultures. Selon l’équipe d’HyperImage, la caméra permet également aux agriculteurs d’optimiser les périodes de récolte et d’augmenter les rendements jusqu’à 20 %.
Plus qu’une simple caméra
La caméra hyperspectrale ne capte pas seulement la lumière rouge, verte et bleue comme le font les caméras ordinaires, mais aussi de nombreuses longueurs d’onde différentes allant de l’infrarouge à l’ultraviolet. Grâce à l’IA, les scientifiques peuvent analyser les données de ces longueurs d’onde en temps réel pour classer instantanément différents matériaux et objets. Ainsi, des éléments tels que la peinture, les polluants et les maladies des plantes peuvent être repérés instantanément. «L’intégration de caméras hyperspectrales dans les systèmes autonomes représente une avancée significative tant au niveau de la technologie que de l’application. Cette technique d’imagerie promet d’améliorer la productivité et la durabilité dans l’industrie et l’agriculture», déclare Alexander Kabardiadi-Virkovski, gestionnaire du projet HyperImage au Fraunhofer IWS, dans un article publié sur «Optics.org». «Bien que l’imagerie hyperspectrale existe depuis les années 1980, elle n’a jamais été utilisée en temps réel avec l’intelligence artificielle pour les applications que l’équipe d’HyperImage est en train d’explorer.»
L’agriculture n’est pas la seule visée
Alexander Kabardiadi-Virkovski poursuit en expliquant le large éventail d’applications de la caméra. «Notre nouveau système est développé pour l’agriculture verticale automatisée, mais il permet aussi d’améliorer le contrôle de la qualité, de la navigation dans la conduite autonome hors route et des systèmes de vision pour les drones de géosurveillance. L’approche innovante d’HyperImage permettra aux véhicules autonomes d’effectuer une analyse détaillée du paysage et de prendre des décisions éclairées concernant la praticabilité dans les environnements extérieurs. En normalisant les données hyperspectrales entre les différents fabricants de caméras, nous souhaitons créer une solution universelle pour la reconnaissance d’objets et le contrôle de la qualité.» Selon le chercheur, le système HyperImage est susceptible d’améliorer de nombreuses tâches faisant appel aux drones, telles que la surveillance de l’environnement, l’inspection des infrastructures, la gestion des catastrophes et les enquêtes agricoles. «En utilisant l’imagerie hyperspectrale, les drones pourront capturer des données détaillées sur plusieurs longueurs d’onde différentes, ce qui leur permettra de détecter des changements subtils dans la végétation, d’identifier des matériaux ou de contrôler l’intégrité des infrastructures avec une précision bien supérieure à celle des capteurs traditionnels», observe-t-il. L’équipe d’HyperImage (A universal spectral imaging sensor platform for industry, agriculture and autonomous driving) s’efforce de réduire de 10 % le poids des drones (dans la catégorie des 25 kg de poids maximum au décollage) grâce à la caméra hyperspectrale légère qu’elle est en train de développer. Cela laissera de la place pour une batterie plus grande, ce qui augmentera le temps de vol de 50 %. Pour plus d’informations, veuillez consulter: site web du projet HyperImage
Mots‑clés
HyperImage, hyperspectrale, caméra, agriculture, drone, imagerie spectrale, caméra hyperspectrale, agriculteur
