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Prédiction fine des maladies du bananier et du caféier par Photogramétrie et Deep Learning

Titre :	Prédiction fine des maladies du bananier et du caféier par Photogramétrie et Deep Learning Ajouter au panier
Auteur(s) :	Nathan Darellis, Auteur (et co-auteur) Frédéric Portet, Tuteur Paul Tresson, Responsable de stage Natacha Motisi, Responsable de stage Simon Gibert, Responsable de stage Agroparistech (Montpellier; FRA), Etablissement de soutenance
Type de document :	Mémoire
Filière :	MS : SILAT -- Systèmes d'informations localisées pour l'aménagement des Territoires
Sujets :	Intelligence artificielle ; Photogrammétrie ; Bananiers -- Maladies -- Lutte contre ; Caféiers -- Maladies Cercosporiose
Résumé :	Ce stage a pour objectif de tester et d’affiner une méthodologie visant à apprendre à un algorithme de Deep Learning à reconnaître les caractéristiques de l'évolution de la maladie du bananier et du caféier à partir d’orthomosaïques produites à l’aide d’images drones.Cette méthode pourrait améliorer considérablement le suivi des maladies par détection et quantification précoce des symptômes permettant ainsi un recours moins systématique aux traitements chimiques et une gestion plus durable des cultures.
Date de publication :	2024
Format :	50 p.
Note(s) :	Stage de fin d'étude de la formation MS Systèmes d'informations localisées pour l'aménagement des territoires SILAT Promotion : 2023-2024
Langue(s) :	Français
Organisme d'accueil :	Cirad - UMR AMAP (Montpellier)
Lien vers la notice :	https://infodoc.agroparistech.fr/index.php?lvl=notice_display&id=225923