Détection visuelle des maladies de palmiers dattiers et localisation

BEN ABDI, Sofiane (2026) Détection visuelle des maladies de palmiers dattiers et localisation. Doctoral thesis, Faculté des Sciences et de la technologie.

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Abstract

Cette thèse traite d’un problème majeur auquel sont confrontés les agriculteurs dans les régions sahariennes, à savoir la propagation rapide de l’acarien Oligonychus afrasiaticus, connu localement sous le nom de Boufaroua, qui affecte les fruits du palmier dattier et entraîne d’importantes pertes agricoles. Afin de faire face à ce défi, des techniques d’intelligence artificielle et des quadrirotors ont été utilisés. Un quadrirotor à six degrés de liberté (6-DOF) a été exploité pour effectuer des inspections aériennes des palmiers dattiers et capturer des images des fruits sous différents angles à l’aide d’une caméra embarquée. Les images acquises sont ensuite transmises et analysées afin de détecter et localiser la présence de la maladie au niveau de chaque palmier, permettant ainsi de prendre les interventions agricoles appropriées en temps opportun. Pour la détection de la maladie, des réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont été utilisés à travers le modèle DPMD-CNN (date palm mite Oligonychus afrasiaticus disease), combinant les architectures AlexNet et VGG-16. Le modèle a été entraîné sur une base de données composée de 1790 images de fruits de palmier dattier et a atteint une précision de classification de 97,49 %. Afin d’améliorer les performances du quadrirotor, un contrôleur hybride P-PID a été développé pour assurer la stabilité du vol et le suivi de trajectoire, avec un réglage des paramètres à l’aide de l’algorithme d’optimisation par colonie de fourmis (ACO). Le modèle dynamique du quadrirotor a été considéré comme un système non linéaire multi-entrées multi-sorties (MIMO), et les performances du contrôleur ont été évalués par simulation sous MATLAB/Simulink. Les résultats obtenus démontrent l’efficacité du modèle proposé en termes de précision de détection et de stabilité du contrôle, validée à travers des simulations et des essais pratiques réalisés en laboratoire LI 3CUB. Sur le plan applicatif, un système intégré combinant le quadrirotor, la caméra et le modèle DPMD-CNN a été développé, permettant d’effectuer des opérations de détection sur le terrain des fruits atteints par l’acarien Oligonychus afrasiaticus, avec la possibilité d’une utilisation future dans le domaine de l’agriculture intelligente. Cette thèse contribue à l’intégration des technologies modernes dans le secteur agricole en proposant une solution efficace pour améliorer la détection des maladies et augmenter la productivité du palmier dattier, soutenant ainsi le développement économique national.

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