Repérer les ponceaux autrement: l’intelligence artificielle au service du réseau hydrographique

Dans le cadre de l’amélioration continue des connaissances sur le réseau hydrographique du Québec et afin de soutenir les travaux de modélisation hydrologique à haute résolution, le ministère des Ressources naturelles et des Forêts (MRNF) développe des processus visant à automatiser la détection des ponceaux à l’aide de l’intelligence artificielle.

Les ponceaux constituent des éléments essentiels à la continuité hydrologique des réseaux de drainage. Leur identification demeure toutefois complexe, particulièrement en milieu forestier et dans les secteurs fortement anthropisés, où les données disponibles sont souvent incomplètes, imprécises, voire inexistantes.

Afin de relever ce défi, le MRNF a mandaté l’Université de Sherbrooke pour développer un outil de détection et de numérisation automatisées des ponceaux. Cette présentation permettra de découvrir la méthodologie mise en œuvre, les technologies mobilisées, notamment une architecture d’intelligence artificielle à double encodeur exploitant l’imagerie aérienne à haute résolution et les modèles numériques de terrain dérivés du LiDAR, ainsi que les résultats obtenus à ce jour.

Elle montrera comment l’intelligence artificielle, combinée aux données géospatiales, contribue à améliorer la cartographie du territoire québécois et à enrichir les connaissances sur son réseau hydrographique.

Présentateurs : Mario Mayer (Chargé de produit), Ministère des Ressources naturelles et des Forêts et Étienne Clabaut (Professeur associé), Université de Sherbrooke

Mario Mayer : Mario Mayer est chargé de produit à la Direction de la référence géographique du Québec (DRGQ) du ministère des Ressources naturelles et des Forêts (MRNF). Il œuvre en géomatique depuis près de 15 ans, dont 13 ans au MRNF. Il travaille sur la Géobase du réseau hydrographique du Québec (GRHQ) depuis 2013 et est aujourd’hui responsable de sa production ainsi que de celle de la Géobase du réseau hydrographique du Québec à haute résolution (GRHQ-HR).

Jean-François Bourdon : Travaillant à la Direction des inventaires forestiers du ministère des Ressources naturelles et des Forêts depuis 2017, Jean-François Bourdon participe principalement au développement de nouveaux produits dérivés du lidar qui permettent de répondre à des besoins d’aménagement forestier. La plupart de ces travaux étant effectués en collaboration avec des équipes de recherche externes, une part importante de ses tâches consiste à opérationnaliser les résultats de recherche à l’échelle du Québec.

Étienne Clabaut : Étienne Clabaut est responsable de recherche au Département de géomatique appliquée de l’Université de Sherbrooke. Titulaire d’un doctorat en physique de la télédétection, il travaille depuis plusieurs années au développement de méthodes d’intelligence artificielle appliquées à l’imagerie satellitaire, aérienne et aux données LiDAR, pour la segmentation sémantique, la cartographie et la super-résolution. Ses travaux récents portent sur la cartographie automatique multi-résolution du territoire québécois et sur l’utilisation de modèles génératifs et de super-résolution pour enrichir l’information issue de Sentinel-2 et de l’imagerie aérienne.