Étude de cas / 05
Analyse géospatiale des cultures
Une plateforme d’intelligence géospatiale qui transforme des images satellitaires accessibles gratuitement en informations sur la santé et le type des cultures, ainsi qu’en données utiles à la prise de décision agricole au Québec et ailleurs.
PLATEFORME EN DIRECT / DÉPLOIEMENT AWS
ANALYTIQUE OPÉRATIONNELLE / SYSTÈME MULTI-USAGES
Étude de cas / 05
Contexte du projet
Agriculture et intelligence géospatiale
Contribution de Plumfind
Analytique géospatiale
IA et systèmes intelligents
Technologies
Sentinel-2, Landsat, Prithvi AI, traitement géospatial, AWS
Calendrier
Recherche de cas d’usage, développement du pipeline, déploiement à l’échelle régionale
DÉFI D’AFFAIRES
Vaste territoire agricole. Une visibilité en temps réel limitée.
Les agriculteurs, les assureurs, les prêteurs et les acteurs gouvernementaux disposent d’une visibilité limitée et difficile à mettre à l’échelle sur l’état des cultures en temps opportun, ce qui rend les décisions critiques tributaires des relevés sur le terrain, des données historiques et de rapports transmis avec retard.
MANQUE D’INFORMATIONS EN TEMPS OPPORTUN / ÉCART DÉCISIONNEL
DÉCOUVERTE ET RECHERCHE
01 / Contexte d’affaires
Nous avons commencé par les décisions agricoles qui nécessitent une visibilité en temps opportun sur la santé des cultures, les types de cultures et l’évolution des conditions des champs.
02 / Cas d’usage
Les agriculteurs, les assureurs, les prêteurs et les acteurs gouvernementaux ont contribué à définir les besoins en matière d’intelligence et de production de rapports.
03 / Couche décisionnelle
La solution privilégie les indicateurs liés au stress, à la santé et à la maturité des cultures, ainsi qu’à leur répartition, leur superficie et leurs tendances, plutôt que de présenter directement les images satellitaires brutes.
04 / Plan de mise en production
Le traitement par tuiles et l’exécution par lots ont été conçus pour étendre le flux de travail de parcelles individuelles à une surveillance à l’échelle du Québec.
EXIGENCES DE MISE EN PRODUCTION / INTELLIGENCE AGRICOLE
Des décisions différentes. Une même couche d’intelligence.
Nous avons cartographié les besoins en information des agriculteurs, des assureurs, des prêteurs et des décideurs publics afin de définir un cadre commun d’intelligence géospatiale capable de soutenir les décisions à l’échelle des parcelles et les analyses à l’échelle de la province.
SOLUTION
Des images satellitaires brutes à une intelligence agricole exploitable.
01
Acquisition automatisée des images satellitaires
Les images Sentinel-2 et Landsat sont automatiquement recueillies et filtrées selon la période, la couverture nuageuse, le satellite et la tuile géographique.
02
Détection des cultures par IA
Un modèle géospatial de base (Prithvi) traite les scènes satellitaires afin de générer des cartes géoréférencées de probabilité de présence et de types de cultures.
03
Traitement par tuiles
Les scènes individuelles sont alignées, reprojetées et assemblées afin de produire des cartes complètes des cultures pour chaque tuile géographique.
04
Analytique agricole personnalisée
Les superficies, les types de cultures, les tendances et les statistiques zonales sont transformés en rapports, tableaux de bord et jeux de données exportables.
Architecture / flux du système
Des informations à grande échelle grâce à l’IA et à l’infonuagique
Chaque étape transforme les données géographiques brutes en une couche plus structurée d’intelligence agricole, tout en maintenant la précision géospatiale à l’ensemble du pipeline.
Mise en œuvre
Des données satellitaires à un pipeline de production fiable.
01
Acquisition et traitement des données
Des téléchargements automatisés récupèrent les images Sentinel-2 et Landsat pertinentes en fonction de paramètres géographiques, temporels et de couverture nuageuse prédéfinis. Les images sont alignées et géoréférencées afin de produire des résultats cohérents à l’échelle de chaque tuile.
02
Analytique et production de rapports
Des analyses personnalisées transforment les cartes de cultures en calculs de superficies, répartitions des cultures, statistiques zonales, tendances, rapports et jeux de données exportables.
03
Mise à l’échelle et automatisation
Le traitement indépendant par identifiant de tuile permet une exécution reproductible sur plusieurs zones géographiques et une couverture du Québec à l’échelle de lots.
IMPACT SUR L’ENTREPRISE
Une intelligence agricole sur laquelle les équipes peuvent agir.
- Permettre une surveillance quasi en temps réel de la santé des cultures sans ajouter de nouveaux équipements sur le terrain
- Automatiser l’analyse géospatiale des types de cultures et des parcelles
- Réduire la dépendance aux relevés manuels et aux évaluations effectuées avec retard
- Permettre une détection plus précoce du stress des cultures et de l’évolution des conditions
- Aider les assureurs à évaluer plus efficacement les risques agricoles et les dommages
- Créer une base évolutive pour la surveillance régionale et à l’échelle de la province
- Transformer des données satellitaires accessibles gratuitement en intelligence agricole opérationnelle
LEÇON APPRISE
La valeur ne réside pas dans la production d’un plus grand nombre d’images ou de résultats de modèles. Elle réside dans la transformation des données géospatiales en informations pertinentes et disponibles en temps opportun, sur lesquelles les agriculteurs, les assureurs, les prêteurs et les décideurs publics peuvent agir.
TECHNOLOGIES UTILISÉES
Intelligence satellitaire et IA
IA
Images Sentinel-2 et Landsat pour une observation agricole reproductible à grande échelle. Prithvi pour la détection des cultures et l’analyse des types de cultures.
Couche opérationnelle
ANALYTIQUE
Superficies, répartition des cultures, tendances et analyses statistiques pour soutenir la prise de décision.
Déploiement infonuagique
INFONUAGIQUE
Un traitement automatisé conçu pour passer de parcelles individuelles à une couverture à l’échelle du Québec.
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