Utiliser des données synthétiques pour la segmentation des forêts

Ces dernières années, l'utilisation de drones et de nouvelles technologies en foresterie a beaucoup augmenté. Les chercheurs utilisent des techniques avancées comme l'Apprentissage profond pour analyser les données collectées par ces drones. L'apprentissage profond a réussi dans plein de domaines, comme l'analyse d'images et de textes, et maintenant, il est appliqué aux données de Nuages de points, qui sont un ensemble de points représentant la forme 3D des objets. Cependant, obtenir suffisamment de données de nuages de points pour entraîner des modèles d'apprentissage profond peut être compliqué.

Collecter des données dans des zones forestières peut coûter cher, prendre du temps et parfois être dangereux. Ça, c'est parce qu'il faut des capteurs de haute qualité pour obtenir des infos précises, et parfois ces zones forestières sont difficiles d'accès. Ça soulève la question : est-ce qu'on peut utiliser des Données synthétiques – des données générées par ordinateur – pour entraîner des modèles d'apprentissage profond au lieu de se fier uniquement aux données du monde réel ?

Pour résoudre ce problème, on a créé un simulateur qui peut générer des scènes forestières réalistes. Avec ce simulateur, on a mené une étude comparant différents modèles d'apprentissage profond pour voir s'ils pouvaient utiliser efficacement les données synthétiques pour la segmentation forestière, ce qui signifie identifier les différentes parties de la forêt dans les données. Le simulateur et les ensembles de données créés sont disponibles publiquement pour que d'autres puissent les utiliser.

#Télédétection et collecte de données

L'utilisation de la télédétection dans la surveillance environnementale a augmenté de manière spectaculaire, surtout avec l'avancement de technologies comme le LiDAR et les caméras. Les capteurs LiDAR (Light Detection and Ranging) sont extrêmement précis et permettent de collecter des données 3D détaillées sur l'environnement. Ces capteurs peuvent identifier à la fois le couvert des arbres et le sol en dessous.

Cependant, même si le LiDAR est très efficace, il peut aussi être cher et nécessite une manipulation soignée. Les caméras, en revanche, sont généralement moins chères et plus légères, mais les données 3D qu'elles produisent peuvent parfois être moins précises, surtout dans des environnements encombrés où des branches d'arbres bloquent la vue du sol.

Les deux technologies jouent des rôles clés dans des applications forestières comme le suivi de la santé des arbres, l'identification des espèces, l'estimation des tailles d'arbres et la détection des activités d'exploitation illégale.

#Défis liés à la disponibilité des données

Malgré les avancées dans les outils de collecte de données, il y a toujours un défi significatif à obtenir suffisamment d'ensembles de données de nuages de points pour entraîner des modèles d'apprentissage profond. Il existe quelques ensembles de données publics pour les données de nuages de points, mais la plupart ne sont pas adaptés à des environnements spécifiques comme les forêts. Ça signifie que les chercheurs doivent souvent créer leurs propres ensembles de données pour les tâches de segmentation forestière.

Construire un ensemble de données spécifiquement pour les forêts peut coûter cher et demander beaucoup de travail. Ça nécessite du matériel de haute qualité et beaucoup de temps passé à étiqueter manuellement chaque point dans l'ensemble de données. De plus, le terrain peut être dangereux, rendant difficile la collecte de données en toute sécurité.

Étant donné ces défis, on se concentre sur la détermination de la possibilité d'utiliser des données synthétiques pour entraîner efficacement des réseaux d'apprentissage profond pour segmenter de vrais nuages de points forestiers.

#Le simulateur forestier

Pour tester la faisabilité d'utiliser des données synthétiques, on a développé un simulateur forestier avec le moteur de jeu Unity. Ce simulateur peut générer différents environnements forestiers qui imitent de près de vraies forêts. Il crée des nuages de points à partir de ces scènes simulées qu'on peut utiliser pour entraîner des modèles d'apprentissage profond.

Le simulateur inclut des fonctionnalités qui permettent aux utilisateurs de personnaliser différentes scènes forestières. Par exemple, il génère des terrains avec des niveaux de détail variés, crée des arbres, des buissons et d'autres végétations, et permet une distribution aléatoire de ces éléments pour améliorer le réalisme.

Un des grands atouts d'utiliser un simulateur, c'est que les points dans la forêt peuvent être automatiquement étiquetés selon leur catégorie, éliminant le besoin d'étiquetage manuel, qui est souvent fastidieux et long.

#Génération de forêts diverses

Le simulateur crée des forêts en générant d'abord le terrain. Il utilise une technique appelée bruit fractal pour créer des variations de hauteur et des contours dans le sol. Cette méthode produit des paysages réalistes qui ressemblent à des terrains naturels.

Pour générer des arbres, des buissons et d'autres plantes, on utilise un système de pipelines qui détermine comment et où ces éléments apparaîtront dans la forêt. Chaque pipeline peut contrôler le type et la densité de différentes végétations, permettant des scènes forestières variées et diversifiées.

En plus des arbres et des buissons, on a aussi développé une méthode efficace pour générer de l'herbe dans le simulateur. Ce processus utilise une approche d'instanciation indirecte, ce qui aide à produire un grand volume d'herbe tout en gardant des exigences computationnelles gérables.

Chaque scène générée peut être répétée en utilisant une graine spécifique, assurant que la même forêt peut être recréée quand c'est nécessaire.

#Extraction de nuages de points

Une fois la scène forestière générée, on peut extraire le nuage de points directement depuis l'éditeur Unity. Ce nuage de points représentera divers éléments de la forêt, y compris le sol, les troncs d'arbres, le couvert végétal, et d'autres types de végétation. Cette étiquetage permet un classement complet de chaque point, ce qui le rend adapté à l'entraînement de modèles d'apprentissage profond.

La taille du nuage de points peut être ajustée en fonction des besoins du projet en changeant la densité du maillage du terrain, en augmentant le nombre de points d'herbe ou en incluant différents modèles de végétation.

#Création d'ensembles de données synthétiques

Pour entraîner efficacement les modèles d'apprentissage profond, on a créé deux ensembles de données différents. Un ensemble simule les nuages de points comme s'ils étaient obtenus via LiDAR, et l'autre simule des nuages de points comme s'ils étaient collectés via des caméras. L'ensemble de données ressemblant à une caméra inclut aussi une méthode pour simuler des occlusions, où certains points ne sont pas visibles car cachés par d'autres objets.

Après avoir généré ces ensembles de données, on a appliqué des techniques de clustering pour regrouper les points, facilitant leur utilisation dans l'entraînement de divers modèles d'apprentissage profond.

Les deux ensembles de données sont mis à disposition du public, permettant à d'autres chercheurs d'y accéder pour leurs études et fournissant une ressource pour élargir les ensembles de données disponibles sur les nuages de points centrés sur les forêts.

#Entraînement des modèles d'apprentissage profond

Après avoir préparé les ensembles de données, on a sélectionné plusieurs architectures d'apprentissage profond à la pointe de la technologie pour l'entraînement. L'objectif principal était de segmenter les nuages de points forestiers en catégories spécifiques, comme les troncs, les cimes, le sous-bois et le terrain.

Les modèles choisis comprennent PointNeXt, PointBERT, PointMAP et PointGPT. Alors que PointNeXt utilise des perceptrons multi-couches traditionnels, les trois autres modèles intègrent la technologie transformer – une méthode qui a gagné en popularité pour son efficacité à traiter des types de données complexes comme les nuages de points.

#Configuration expérimentale

On a utilisé une configuration informatique puissant pour entraîner les modèles, incluant deux GPU hautes performances et une grande mémoire RAM. Cette configuration nous a permis de traiter efficacement les grands ensembles de données. Chaque réseau a été entraîné pendant plusieurs époques, ce qui représente un passage complet à travers l'ensemble de données d'entraînement.

Dans nos expériences, les modèles entraînés avec l'ensemble de données ressemblant à LiDAR ont montré une bonne précision lorsqu'ils ont été testés sur des données forestières réelles. Cependant, ils ont rencontré des difficultés, notamment pour distinguer les points du sous-bois et les points du terrain, qui peuvent être assez similaires en apparence.

PointNeXt a particulièrement bien performé, fournissant des classifications précises pour les troncs d'arbres et les cimes. Ça suggère que c'est un modèle adapté aux environnements forestiers.

Lors des tests des modèles entraînés avec l'ensemble ressemblant à une caméra, la performance globale était inférieure à celle des modèles utilisant l'ensemble ressemblant à LiDAR. L'inclusion d'occlusions a rendu plus difficile pour les modèles de segmenter précisément les points. Pourtant, PointMAE a montré une légère meilleure précision par rapport aux autres modèles.

#Résultats et discussion

Les résultats de nos expériences indiquent que l'utilisation de données synthétiques pour entraîner des modèles d'apprentissage profond pour la segmentation forestière est en effet viable. Bien que les modèles aient rencontré quelques difficultés, notamment pour différencier le sous-bois du terrain, ils ont pu classifier des points avec précision dans de nombreux cas.

PointNeXt est ressorti comme le meilleur performer lorsqu'il a été entraîné avec l'ensemble de données ressemblant à LiDAR, tandis que PointMAE avait un léger avantage avec l'ensemble ressemblant à une caméra. Ces résultats sont prometteurs, car ils suggèrent que des données synthétiques peuvent efficacement compléter les données du monde réel pour entraîner des modèles d'apprentissage profond pour des applications spécifiques.

#Conclusions et travaux futurs

En résumé, on a développé un simulateur open-source qui crée des scènes forestières réalistes et génère des ensembles de données de nuages de points synthétiques correspondants. Ces ensembles de données ont été utilisés pour entraîner divers modèles d'apprentissage profond, qui ont ensuite été testés contre des données forestières réelles.

Les expériences valident le potentiel d'utilisation de données synthétiques pour entraîner des réseaux d'apprentissage profond dans le contexte de la segmentation forestière. Les résultats montrent que de tels modèles peuvent classifier différentes caractéristiques forestières, ouvrant la voie à de futures recherches dans ce domaine.

Pour l'avenir, nos travaux se concentreront sur l'utilisation de données synthétiques pour pré-entraîner des réseaux d'apprentissage profond et les affiner ensuite avec de plus petites quantités de données réelles. Cette approche pourrait améliorer la précision des modèles et rendre la collecte de données plus efficace, réduisant l'effort nécessaire pour entraîner ces réseaux.

La capacité à générer des données synthétiques a ouvert de nouvelles opportunités de recherche en foresterie et autres environnements naturels, garantissant que le domaine continue d'avancer grâce à l'aide de technologies innovantes.