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Title: Détection et classification automatisées de Cardiospermum grandiflorum invasif à l'aide d'orthophotos multispectrales et de modèles d'apprentissage en profondeur à Wied Babu, Malte
Other Titles: XV International seminar biodiversity management and conservation - plant ecology and conservation in the Mediterranean area
Authors: Lamoliere, Arthur
Mifsud, M.
Abela, J.
Tavilla, Gianmarco
Ghose Roy, Reeya
Lanfranco, Sandro
Mifsud, David
Keywords: Alien plants -- Malta
Invasive plants -- Malta
Wied Babu (Żurrieq, Malta)
Deep learning (Machine learning)
Multispectral imaging
Orthophotography
Issue Date: 2023
Publisher: University of Catania
Citation: Lamoliere, A., Mifsud, M., Abela, J., Tavilla, G., Ghose Roy, R., Lanfranco, S., & Mifsud, D. (2023). Détection et classification automatisées de Cardiospermum grandiflorum invasif à l'aide d'orthophotos multispectrales et de modèles d'apprentissage en profondeur à Wied Babu, Malte. In G. Giusso del Galdo, S. Sciandrello, A. Cristaudo, P. Minissale, M. Puglisi, V. Ranno, & G. Tavilla (Eds.), XV International seminar biodiversity management and conservation - Plant ecology and conservation in the Mediterranean area. Book of abstracts (p. 90). Italy: University of Catania.
Abstract: L'utilisation de drones équipés de caméras multispectrales a considérablement amélioré le domaine de la télédétection et permet actuellement le suivi écologique et la cartographie de la couverture végétale à une échelle sans précédent. Grâce aux orthophotos multispectrales obtenues par drone, il est désormais possible de classifier et d'identifier les espèces végétales en utilisant leurs signatures spectrales, en exploitant le potentiel de discrimination des caméras dans le spectre infrarouge. Cette étude explore l'utilisation de modèles de Deep Learning sur des orthophotos multispectrales pour la surveillance et la cartographie de la répartition de l'espèce végétale invasive Cardiospermum grandiflorum Sw., 1788 dans le bassin versant de Wied Babu, à Malte. [extrait]
URI: https://www.um.edu.mt/library/oar/handle/123456789/113597
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