Note d’ingénierie · AI Tree Inventory · 1 min de lecture
De l’orthophoto à un registre validé par les ingénieurs
L’IA propose les arbres oubliés lors du relevé de terrain. Les ingénieurs valident, rejettent et corrigent sur une carte, et le résultat est livré sous la forme du registre Excel du client, de fichiers SIG, de CAO et d’un projet QGIS.
En entrée : une orthophoto, jusqu’à 4 cm de résolution, et le registre d’inventaire existant. Les arbres sont détectés avec PyTorch et DeepForest, puis comparés au registre pour retrouver ceux qui manquent. Un modèle de vision classe chaque candidat selon cinq niveaux de confiance. Les coûts sont plafonnés et affichés avant toute étape payante.
Les ingénieurs vérifient tout, zone par zone, dans une application de vérification cartographique. Ils valident ou rejettent chaque proposition, ajoutent les arbres que l’IA a manqués et corrigent les essences. Seules les essences de la liste du projet sont autorisées. Rien n’est jamais perdu : une proposition rejetée reste dans le dossier avec le statut rejeté.
Les mesures sont traitées avec le même soin. Les valeurs hors limites sont signalées et remplacées par des valeurs réelles issues d’arbres voisins de la même essence, jamais par un chiffre inventé. Le registre d’origine n’est jamais modifié. Chaque correction est conservée dans son propre journal, traçable jusqu’à la personne qui l’a validée, et toute modification peut être annulée.
Les résultats alimentent directement les outils des ingénieurs. Le registre Excel du client est reconstruit avec sa mise en forme d’origine, accompagné de fichiers shapefile et GeoPackage, de fichiers CAO et d’un projet QGIS, sans aucune conversion manuelle. Chaque arbre peut recevoir une étiquette QR qui ouvre une fiche mobile publique avec ses données et ses photos. Le traitement repose sur l’écosystème géospatial Python : GDAL, PDAL, rasterio et GeoPandas.