Brevet FR3003380A1 — publié le 20140919

PROCÉDÉ DE SURVEILLANCE DE L'ÉTAT DE VÉGÉTATION AUX ABORDS D'UNE INFRASTRUCTURE poll L'invention concerne un procédé de surveillance de l'état de végétation aux abords d'une infrastructure. [2] La présence de végétation aux abords d'infrastructures de transport est un problème connu. Une croissance non régulée de cette végétation peut perturber l'exploitation de l'infrastructure et, dans certains cas, causer des dégâts matériels importants à cette infrastructure. Par exemple, un arbre situé aux abords immédiats d'une ligne aérienne de transport d'électricité peut, en cas de chute, gravement endommager la ligne aérienne. Dans un autre exemple, des broussailles situées le long d'une voie de chemin de fer peuvent favoriser le déclenchement d'incendies, ce qui perturbe l'exploitation commerciale de la voie. Il en résulte dans tous ces cas un coût financier important. Il est donc nécessaire de limiter la présence de cette végétation. [3] II est connu d'organiser des visites périodiques de surveillance sur ces infrastructures pour y contrôler l'état de croissance de la végétation environnante. Cette solution présente cependant des inconvénients notables. Ces infrastructures s'étendent souvent sur une longueur importante ; il faut alors consacrer un temps significatif pour contrôler, sur place et de façon exhaustive, le niveau de croissance de la végétation. En outre, ces infrastructures présentent parfois de difficultés d'accès. Par exemple, certaines infrastructures ne peuvent pas facilement être inspectées depuis un véhicule routier. Ces visites doivent alors être faites au moyen d'opérateurs circulant à pied, ce qui présente un coût important. [004] II existe donc un besoin pour un procédé de surveillance d'infrastructures pour détecter de la végétation aux abords de ces infrastructures, qui présente un coût réduit et une mise en oeuvre simplifiée. [5] L'invention concerne donc un procédé de surveillance de l'état de végétation aux abords d'une infrastructure, comportant : -l'acquisition d'au moins une image d'une infrastructure au moyen d'un drone muni d'un dispositif d'imagerie hyperspectrale et d'un dispositif de géolocalisation, cette acquisition comportant en outre l'enregistrement de coordonnées géographiques de la position du drone au moment de l'acquisition de l'image ; -l'identification, sur ladite au moins une image acquise, d'une première zone de 35 végétation située à l'intérieur d'un périmètre à risque, ce périmètre à risque étant défini comme étant une portion de l'espace située à une distance de l'infrastructure inférieure à une première valeur de consigne. [6] Ainsi, l'utilisation d'un drone équipé d'un dispositif d'imagerie hyperspectrale permet de surveiller l'infrastructure en un temps réduit, y compris dans des zones 40 difficilement accessibles avec un véhicule routier. En outre, le drone présente une facilité et un coût d'utilisation plus réduit que celui d'autres véhicules aériens, tels que des hélicoptères avec pilote ou des satellites. La détermination automatique des coordonnées des zones de végétation à risque permet d'orienter un opérateur de coupe et/ou de débroussaillage uniquement sur ces zones, ce qui procure un gain de temps et un coût réduit. [007] Les modes de réalisation de l'invention peuvent présenter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : -le procédé comporte en outre : - l'identification, sur ladite au moins une image acquise, d'une seconde zone de végétation située à l'intérieur d'un périmètre de prévention, ce périmètre de prévention étant défini comme étant la portion de l'espace située à une distance de l'infrastructure supérieure à la première valeur de consigne et inférieure à une seconde valeur de consigne, cette seconde valeur de consigne étant strictement supérieure à la première valeur de consigne ; - l'estimation du temps de croissance nécessaire pour que la seconde zone de végétation s'étende, du fait de la croissance des végétaux formant cette seconde zone de végétation, jusqu'au périmètre à risque ; -l'estimation du temps de croissance comporte : - la détermination automatique de l'espèce biologique à laquelle appartiennent les végétaux formant la seconde zone de végétation ; - le calcul du temps de croissance, à partir d'un taux de croissance prédéfini associé à cette espèce biologique déterminée et de la distance entre la seconde zone de végétation et le périmètre à risque ; -le procédé comporte en outre la transmission des coordonnées déterminées de la 25 zone de végétation à risque à un opérateur ; -le drone est un drone à voilure fixe ; -l'image acquise est une image hyperspectrale enregistrée à partir de rayonnements électromagnétiques de longueur d'onde comprise à l'intérieur des domaines du visible et du proche infrarouge ; 30 -la zone de végétation à risque est identifiée au moyen d'un indice différentiel normalisé de végétation calculé à partir de composantes spectrales visible et infrarouge de l'image hyperspectrale ; -l'infrastructure est une ligne de transport d'électricité ou une ligne aérienne de télécommunications ; 35 -l'infrastructure est une voie de chemin de fer. -l'infrastructure est une infrastructure de transport suspendu par câble, tel qu'un téléphérique ou une télécabine. [008] Ces modes de réalisation présentent en outre les avantages suivants : -l'identification de zones de végétation à l'intérieur du périmètre de prévention permet de définir un plan de coupe pour planifier des opérations préventives d'élimination de la végétation, avant que cette végétation ne se propage jusqu'à l'intérieur du périmètre à risque ; -la définition d'un indice différentiel normalisé de végétation facilite l'identification de la végétation sur ladite au moins une image acquise. [009] L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple non limitatif et faite en se référant aux dessins sur lesquels : - la figure 1 illustre schématiquement, selon une vue en profil, une infrastructure aux abords de laquelle se trouve de la végétation ; - la figure 2 illustre schématiquement un drone apte à surveiller l'infrastructure de la figure 1 ; - la figure 3 est un organigramme d'un procédé de surveillance de l'infrastructure de la figure 1 à l'aide du drone de la figure 2 ; - les figures 4 et 6 sont des organigrammes d'étapes du procédé de la figure 3; - la figure 5 illustre schématiquement, selon une vue en coupe transversale, des périmètres à risque et de prévention définis autour de l'infrastructure de la figure 1 ; - la figure 7 illustre schématiquement, selon une vue de dessus, une image d'une portion de l'infrastructure de la figure 1 acquise lors de l'étape de la figure 4; - la figure 8 illustre schématiquement, selon une vue de dessus, une image numérique créée au cours de l'étape de la figure 6; - la figure 9 illustre schématiquement, selon une vue en coupe transversale, les périmètres à risque et de prévention de la figure 5 définis suivant un autre mode de réalisation. [cm cl Dans ces figures, les mêmes références sont utilisées pour désigner les mêmes éléments. [0011] Dans la suite de cette description, les caractéristiques et fonctions bien connues de l'homme du métier ne sont pas décrites en détail. [0012] La figure 1 représente schématiquement une portion d'une infrastructure 2 aux abords de laquelle est présente de la végétation. Pour simplifier, seules trois zones 4, 6 et 8 de végétation sont ici représentées. Par zone de végétation, on désigne une portion continue de l'espace formée d'au moins une espèce végétale, telle qu'une plante. Ici, les zones 4, 6 et 8 sont formées d'arbres. On considère ici que seules ces zones 4, 6 et 8 comportent de la végétation. [0013] Dans cet exemple, l'infrastructure 2 est une infrastructure de transport, située en surface d'un terrain (ou sol). Cette infrastructure 2 est ici une ligne aérienne de transport d'électricité. Cette infrastructure 2 s'étend longitudinalement en surface de ce terrain. Cette infrastructure 2 comporte ici un câble électrique 10 et une pluralité de pylônes 12, 14, 16 disposés les uns par rapport aux autres en succession essentiellement longitudinale de façon à maintenir ce câble 10 suspendu. Un drone 5 20 est apte à surveiller l'état de développement des zones 4, 6 et 8. [0014] La figure 2 représente schématiquement ce drone 20 et une unité de commande 22 de ce drone 20. Par drone (« Unmanned Aerial Vehicle » en langue anglaise), on désigne un aéronef de dimensions réduites et pouvant circuler sans pilote humain à son bord, par exemple de façon autonome à partir d'un plan de vol 10 prédéfini. [0015] Le drone 20 est un drone à voilure fixe. Ce drone 20 comporte un dispositif d'imagerie hyperspectrale 24 et un dispositif de géolocalisation 26. Le drone 20 est apte à se déplacer à une altitude supérieure ou égale à 5m ou à 10m ou à 20m. L'altitude est ici mesurée par rapport au niveau du sol. 15 [0016] Ce drone 20 présente une masse inférieure à 10kg ou à 5kg et une envergure inférieure à 3m ou à 2,5m ou à 2m. Le drone 20 est notamment apte à transmettre des données, telles que des données acquises par les dispositifs 24 et 26, vers l'unité 22. Ce drone 20 est également apte à décoller et à se déplacer de façon autonome, par exemple en suivant un plan de vol transmis par l'unité 22. 20 [0017] L'unité 22 est apte : -à transmettre des instructions, comme un plan de vol ou un ordre de décoller, au drone 20, et -à recevoir des données venant du drone 20, comme par exemple des données issues des dispositifs 24 et 26. 25 [0018] Cette unité 22 comporte ici un micro-ordinateur équipé d'une interface de communication et d'un logiciel de contrôle des drones 20. [0019] Le dispositif 24 est apte à acquérir une image hyperspectrale. Par image hyperspectrale, on désigne ici une image incluant des composantes spectrales dans le domaine de la lumière visible ainsi que dans le domaine du proche infrarouge. Les 30 techniques d'imagerie hyperspectrale (« hyperspectral imaging » en langue anglaise) permettent d'enregistrer des composantes spectrales du rayonnement électromagnétique qui vont au-delà de la lumière visible. Cela permet de notamment détecter et de quantifier une activité végétale, car des constituants de végétaux responsables de la photosynthèse présentent un coefficient de réflexion optique élevé 35 pour des longueurs d'onde situées dans le domaine du proche infrarouge (« near infra-red » en langue anglaise). Dans cette description, on désigne par proche infrarouge l'ensemble des rayonnements électromagnétiques dont la longueur d'onde est comprise entre 750nm et 1,5pm. [0020] Ici, le dispositif 24 comporte une caméra hyperspectrale, telle que le modèle 40 de caméra « ADC » fabriqué par la société « Tetracam, Inc. ». [0021] Le dispositif 26 est apte à fournir des coordonnées géographiques de la position occupée par le drone 20. Cette localisation géographique est ici exprimée sous la forme de coordonnées d'un système de localisation par satellite, comme par exemple des coordonnées GPS (« Global Positioning System » en langue anglaise). 5 Le dispositif 26 comporte donc ici un récepteur GPS. [0022] Un exemple d'un procédé de surveillance de l'état de végétation aux abords de l'infrastructure 2 va maintenant être décrit, en référence à l'organigramme de la figure 3 et à l'aide des figures 1, 2 et 4 à 8. [0023] Lors d'une étape 30, au moins une image de l'infrastructure 2 est acquise au 10 moyen du drone 20. Les coordonnées géographiques du drone 20 au moment de l'acquisition de cette image sont également enregistrées. [0024] La figure 4 représente plus en détail un exemple de cette étape 30. [0025] Lors d'une opération 32, un plan de vol du drone 20 est automatiquement défini, par exemple au moyen de l'unité 22. Dans cet exemple, des coordonnées 15 géographiques de la portion de l'infrastructure 2 à surveiller sont acquises par l'unité 22. Le plan de vol est défini à partir de ces coordonnées acquises. On définit ainsi une pluralité de points de passage, par lesquels le drone 20 doit passer. Chaque point de passage est identifié par ses coordonnées géographiques et par son altitude. Le plan de vol est ainsi défini pour que le drone 20 passe successivement par chacun 20 de ces points de passage, en suivant de préférence une trajectoire de longueur réduite. [0026] Puis, lors d'une opération 34, le plan de vol défini est transmis au drone 20, par exemple au moyen de l'unité 22. [0027] Ensuite, lors d'une opération 36, un ordre de décollage est transmis au drone 25 20. Puis, lors d'une opération 38, le drone 20 se déplace le long et au-dessus de l'infrastructure 2 suivant le plan de vol transmis et acquiert au moins une image de l'infrastructure 2. Plus précisément, ici, à chaque fois que le drone 20 acquiert périodiquement des images de l'infrastructure 2 et de la végétation située aux abords de cette infrastructure 2 au cours de son déplacement. Par exemple, une image est 30 acquise toutes les 0,5s ou toutes les 0,1s. Le dispositif 26 enregistre les coordonnées géographiques de la position occupée par le drone 20 lors de l'acquisition de l'image par le dispositif 24. Dans la suite de la description, on parlera de « coordonnées géographiques d'une image » pour désigner ces coordonnées respectivement pour chaque image. Avantageusement, l'altitude du drone 20 est également enregistrée 35 lors de cette acquisition. [0028] Dans cet exemple, pour simplifier la description, ces images sont acquises à la verticale du terrain sur lequel se trouve l'infrastructure 2. On considère ici qu'une image est acquise à la verticale d'un terrain lorsque le plan de l'image est perpendiculaire, à 10 ou à 2° ou à 5° près, à la direction de la pesanteur terrestre. Dans la suite de cette description, cette direction de la pesanteur terrestre sera nommée direction verticale. [0029] Ensuite, lors d'une opération 40, les images acquises lors de l'opération 38, et leurs coordonnées géographiques respectives, sont reçues par l'unité 24, chacune 5 sous la forme d'une image numérique hyperspectrale. Chacune de ces images numériques hyperspectrales comporte ici : -trois composantes chromatiques associées à la lumière visible (typiquement, correspondant aux couleurs « rouge », « bleu » et « vert » telles que définies dans un espace colorimétrique de type « RGB »), et 10 -une composante chromatique correspondant au rayonnement de proche infrarouge. [0030] Lors d'une étape 50, la présence de végétation est recherchée à l'intérieur d'un périmètre dit « à risque » de l'infrastructure 2 pour chacune des images acquises. Ce périmètre à risque est défini comme étant une zone de l'espace située autour de l'infrastructure 2 et dans laquelle la présence de végétation présente un 15 risque potentiel pour l'infrastructure 2. Ce périmètre à risque s'étend jusqu'à une première distance de consigne C1 de l'infrastructure 2. [0031] Avantageusement, lors de l'étape 50, la présence de végétation est également recherchée à l'intérieur d'un périmètre dit « de prévention » de l'infrastructure 2 pour chacune des images acquises. Ce périmètre de prévention est 20 défini comme étant une zone de l'espace située autour du périmètre à risque et dans laquelle la présence de végétation est susceptible, du fait de sa croissance naturelle, d'entrer à l'intérieur du périmètre à risque au bout d'une certaine durée. Ce périmètre à risque s'étend jusqu'à une seconde distance de consigne C2 du périmètre à risque. Cette seconde distance de consigne C2 est non nulle. 25 [0032] Cette étape 50 est ici exécutée par l'unité 22. [0033] La figure 5 représente schématiquement un exemple d'un tel périmètre à risque 52 et d'un périmètre de prévention 54. Le périmètre 52 est ici délimité par deux limites extérieures 56 et 58 qui s'étendent le long de l'infrastructure 2. Ces limites 56 et 58 sont des ici plans verticaux, situés de part et d'autre d'un plan médian 60 de 30 l'infrastructure 2 et, de préférence, situés à une même distance de ce plan 60. Le plan médian 60 est ici un plan vertical partageant l'infrastructure en son milieu en tout point. La distance entre le plan 60 et chacune des limites 56 et 58 est ici égale à la distance C1. Ici, cette distance C1 est égale à 2m ou à 1m. [0034] Le périmètre 54 est défini de la même façon que le périmètre 52, sauf que : 35 -les limites 56 et 58 sont remplacées, respectivement, par des limites 62 et 64 ; -la limite 62 est située à la distance C2 de la limite 56 (et donc à une distance C1 + C2 du plan 60), et -la limite 64 est située à la distance C2 de la limite 58 (et donc à une distance C1 + C2 du plan 60). 40 [0035] Ici, la distance C2 est égale à 2m ou à 1m. [0036] La figure 6 représente plus en détail un exemple de cette étape 50. L'exécution de cette étape 50 est ici décrite en référence à une image 66, acquise lors de l'étape 30, et représentée schématiquement à la figure 7. Cette image 66 inclut une portion : -de l'infrastructure 2, ici rectiligne, et -des zones de végétation 4, 6 et 8. [0037] Lors d'une opération 70, l'infrastructure 2 est automatiquement identifiée sur l'image 66. Cette identification est par exemple réalisée au moyen d'un algorithme de reconnaissance de formes, à partir des pixels de l'image 66 correspondant au domaine du visible et en connaissant la forme générale de l'infrastructure 2. Ici, cette infrastructure 2 présente une forme essentiellement rectiligne. Les pixels de l'image 66 correspondant à la portion de l'infrastructure 2 identifiée sont alors recopiés pour former une première image numérique intermédiaire. [0038] Puis, lors d'une opération 72, les zones 4, 6 et 8 sont automatiquement identifiées sur l'image 66. Dans cet exemple, les zones de végétation sont identifiées par le biais d'un indice différentiel normalisé de végétation (« normalized difference vegetation index » en langue anglaise). Pour ce faire, une seconde image numérique intermédiaire est créée à partir de l'image 66. Chaque pixel de cette seconde image numérique intermédiaire est ici généré à partir des valeurs des composantes chromatiques du pixel correspondant de l'image 66, avec la formule suivante : NDVI = (NIR - VIS) / (NIR + VIS), où NDVI est la valeur d'intensité du pixel de la seconde image numérique intermédiaire, NIR est la valeur d'intensité de la composante de proche infrarouge du pixel de l'image 66 et VIS est la somme des valeurs d'intensité des composantes verte et rouge du pixel de l'image 66. [0039] La figure 8 représente un exemple d'une telle seconde image numérique intermédiaire 74 obtenue à l'issue de l'opération 72. Les pixels formant cette cartographie présentent chacun une valeur d'intensité comprise entre -1 et +1. Les valeurs d'intensité de ces pixels supérieures ou égales à une valeur seuil LIM d'une intensité de pixel correspondant à la valeur prédéfinie correspondent ici à une zone de végétation. Ces valeurs élevées sont ici représentées graphiquement par une couleur claire. Les valeurs d'intensité de ces pixels inférieures à la valeur LIM sont dites faibles et correspondent ici à une zone dépourvue de végétation. Ces valeurs faibles sont ici représentées graphiquement par une couleur sombre. Ici, pour un arbre, la valeur LIM est choisie égale à zéro. [0040] On distingue sur l'image 74: -des régions 76, 78 et 80, d'intensité élevée, correspondant respectivement aux zones 4, 6 et 8, et -une région 81 d'intensité faible, correspondant à une zone dépourvue de végétation, incluant notamment la portion d'infrastructure 2. [0041] Plus précisément, dans cet exemple, les zones 4, 6 et 8 étant formées d'arbres, les régions 76, 78 et 80 correspondent au feuillage des cimes des arbres respectifs des zones 4, 6 et 8. [0042] Ensuite, les régions 76, 78 et 80 sont automatiquement identifiées sur l'image 74. Par exemple, ces régions 76, 78 et 80 sont identifiées au moyen d'un algorithme de reconnaissance de contours. Les pixels de l'image 74 correspondant aux portions des zones 4, 6 et 8 identifiées sont alors recopiés pour former une troisième image numérique intermédiaire. [0043] Si aucune zone de végétation n'est identifiée sur l'image 74 au cours de cette opération 72, alors l'opération 72 est arrêtée. L'opération 70 est alors appliquée sur une nouvelle image choisie parmi les autres images acquises lors de l'étape 30. [0044] Ensuite, lors d'une opération 82 (figure 6), les première et troisième images numériques intermédiaires sont combinées en une nouvelle image numérique, dite image composite. Par exemple, les pixels des première et troisième images, représentant respectivement les portions d'infrastructure et des zones de végétation, sont recopiés sur cette image résultat avec, respectivement, des valeurs d'intensité de pixel distinctes. [0045] Puis, lors d'une opération 84, la position sur l'image composite des périmètres 52 et 54 est délimitée automatiquement. Par exemple, ces périmètres sont déterminés par une opération de dilatation morphologique à partir de la position des pixels, de cette image, qui correspondent à la portion de l'infrastructure 2. Chacun de ces périmètres 52 et 54 est ici représenté sous la forme d'un ensemble de pixel sur l'image composite. [0046] Ensuite, lors d'une opération 86, l'appartenance au périmètre 52 des zones de végétation de l'image est testée automatiquement. Par exemple, pour chacune des zones 4, 6 et 8 identifiées sur l'image 66 lors de l'opération 74, on vérifie si des pixels formant cette zone sur l'image composite appartiennent au périmètre 52 délimité lors de l'opération 84. Si au moins un nombre N de pixels de la zone de végétation appartiennent à ce périmètre 52 délimité, alors cette zone de végétation est dite appartenir au périmètre 52. Dans le cas contraire, cette zone de végétation est dite ne pas appartenir au périmètre 52. Le nombre N est par exemple choisi en fonction de la résolution graphique de l'image composite. Ici, N est supérieur ou égal à 2 ou à 5 ou à 10. [0047] À l'issue de l'opération 86, si au moins une zone de végétation de l'image est détectée comme appartenant au périmètre 52, alors les coordonnées géographiques de l'image 66 sont enregistrées, lors d'une opération 88 postérieure, dans une première liste de résultats. [0048] Dans le cas où aucune telle zone de végétation n'a été détectée lors de l'opération 86, alors, lors d'une opération 90 postérieure, l'appartenance d'une zone 40 de végétation au périmètre 54 est avantageusement automatiquement testée. Cette opération 90 est ici identique à l'opération 86, sauf que l'on vérifie si des pixels formant chacune des zones de végétation sur l'image composite appartiennent au périmètre 54 délimité lors de l'opération 84. Si au moins un nombre M de pixels de la zone de végétation appartiennent à ce périmètre 54 délimité, alors cette zone de végétation est dite appartenir au périmètre 54. Dans le cas contraire, cette zone de végétation est dite ne pas appartenir au périmètre 54. Le nombre M est par exemple choisi en fonction de la résolution graphique de l'image composite. Ici, M est égal à N. [0049] Pour chacune des zones de végétations appartenant au périmètre 54, on calcule un délai de prévention. Ce délai de prévention est défini comme étant la durée de croissance nécessaire pour que cette zone de végétation s'étende, du fait de la croissance des végétaux formant cette zone de végétation, jusqu'à atteindre le périmètre 52. Pour ce faire, on mesure d'abord la plus petite distance séparant cette zone du point le plus proche du périmètre 52. Puis, on détermine l'espèce biologique à laquelle appartiennent les végétaux formant la zone de végétation. Pour simplifier la description, ici, chacune de ces zones de végétation ne comporte qu'une espèce biologique. Cette détermination de l'espèce biologique est ici réalisée à partir des valeurs de l'indice différentiel normalisé de végétation obtenues lors de l'opération 72 et à l'aide de bases de données d'imagerie hyperspectrale connues, comme par exemple celles décrites dans l'ouvrage « Hyperspectral Remote Sensing of Vegetation » édité par P.S. Thenkabail et al., éditions « CRC Press », 2011. Ensuite, une loi de croissance végétale associée à cette espèce biologique est acquise, décrivant notamment l'évolution moyenne des dimensions de l'espèce en fonction du temps. La croissance prévue de cette zone de végétation est alors extrapolée à partir de cette loi de croissance et de la distance mesurée, afin de déterminer le délai de prévention associé à cette zone de végétation. [0050] A l'issue de l'opération 90, si au moins une zone de végétation de l'image est détectée comme appartenant au périmètre 54, alors, lors d'une opération 92 postérieure, les coordonnées géographiques de l'image 66 sont enregistrées, ainsi que les délais de prévention respectifs de cette au moins une zone de végétation. [0051] Dans le cas où aucune telle zone de végétation n'a été détectée lors de l'opération 90, alors cette opération 90 est arrêtée. L'opération 70 est alors appliquée sur une nouvelle image, choisie parmi les autres images acquises lors de l'étape 30. [0052] Avantageusement, lors de l'étape 50, l'opération 70 et, le cas échéant, les opérations suivantes, sont ensuite répétées sur chacune des autres images acquises 35 lors de l'étape 30. [0053] A l'issue de l'étape 50, on dispose des première et seconde listes de résultats qui répertorient, respectivement : -les coordonnées géographiques des images illustrant les portions de l'infrastructure où des zones de végétation sont à l'intérieur du périmètre 52, et -les coordonnées géographiques des images illustrant les portions de l'infrastructure où des zones de végétation sont à l'intérieur du périmètre 54, ainsi que les délais de prévention respectifs de chacune de ces zones de végétation. [0054] Avantageusement, lors d'une étape 100, la première liste de résultats obtenue à l'issue de l'étape 50 est automatiquement transmise à un opérateur, pour que cet opérateur élimine la végétation à l'intérieur du périmètre à risque 52, à chacune des coordonnées indiquées sur la liste. Par exemple, cet opérateur est apte à procéder à la coupe et/ou au débroussaillage des zones de végétation et comporte un récepteur GPS. [0055] Ainsi, l'opérateur muni de cette première liste de résultats n'a besoin de se rendre qu'aux coordonnées géographiques pour lesquelles de la végétation a été détectée à l'intérieur du périmètre à risque. Il en résulte un gain de temps et un coût réduit par rapport à une situation où l'opérateur doit parcourir toute la distance de l'infrastructure pour détecter la présence de végétation dans le périmètre à risque 52. [0056] Avantageusement, lors d'une étape 102, un plan de coupe est défini à partir de la seconde liste de résultats obtenue à l'issue de l'étape 50. Ce plan de coupe permet de déterminer des dates, dites dates butoir, avant lesquelles ces zones de végétation doivent être éliminées pour qu'elles ne s'étendent pas jusqu'au périmètre 52. Ce plan de coupe est ici déterminé en classant les données identifiant les zones de végétation de la liste en fonction de leur délai de prévention. Au moins une date butoir est définie en fonction de ces délais de prévention. [0057] Ainsi, des opérations d'entretien préventif peuvent être facilement programmées sur la base de cette liste de résultat, permettant d'éliminer la végétation avant que cette végétation ne se propage jusqu'à atteindre le périmètre à risque 52. [0058] De nombreux autres modes de réalisation sont possibles. [0059] L'infrastructure 2 peut être autre chose qu'une ligne électrique. Par exemple, l'infrastructure 2 est une ligne aérienne de télécommunications téléphoniques ou télégraphiques. L'infrastructure 2 peut aussi être une voie de chemin de fer, une voie routière ou autoroutière, une canalisation ou encore un transport aérien suspendu par câble, tel qu'un téléphérique ou une télécabine. L'infrastructure 2 peut être autre chose qu'une infrastructure de transport. Par exemple, l'infrastructure 2 est une clôture. [0060] En variante, le drone 20 est un drone à voilure tournante. [0061] En variante, les images ne sont pas acquises à la verticale lors de l'étape 30. Par exemple, le drone 20 se déplace latéralement par rapport à l'infrastructure 2, à une altitude supérieure, à 30% près, à la hauteur maximale de l'infrastructure. Les images acquises représentent donc des portions de l'infrastructure 2 selon une vue de côté. Dans ce cas, l'étape 50 est modifiée, notamment pour tenir compte de l'angle, par rapport à la direction verticale, avec lesquelles les images sont acquises, lorsque l'on identifie si une zone de végétation appartient au périmètre 52. Par exemple, on peut estimer la distance entre une zone de végétation et les périmètres 52 et 54 en utilisant comme échelle de référence des caractéristiques géométriques connues de l'infrastructure, comme par exemple la hauteur d'un pylône, ou l'écartement de rails d'une voie de chemin de fer. A partir de la connaissance de l'altitude et de la position du drone lors de l'acquisition de chaque image, on peut par exemple évaluer la distance entre un arbre d'une zone de végétation et l'infrastructure 2 en mesurant les hauteurs relatives de cet arbre et de cette infrastructure. Dans une autre variante le dispositif 24 comporte une caméra hyperspectrale et stéréoscopique. Le dispositif 24 est ainsi apte à enregistrer, lors de chaque acquisition, deux images enregistrées suivant un procédé connu de stéréoscopie. Ces images sont ensuite combinées par photogrammétrie lors de l'étape 50. L'appartenance d'une zone de végétation à un périmètre 52 ou 54 est alors déterminée en mesurant la distance, sur cette image combinée, entre les zones de végétation identifiées et les périmètres 52 et 54. De nombreux autres procédés de modélisation spatiale de surface (« digital elevation model » en langue anglaise) sont utilisables. [0062] La périodicité d'acquisition des images lors de l'opération 38 peut être différente. Cette périodicité peut par exemple être défini par rapport à la distance parcourue par le drone : une image peut ainsi être acquise tous les 2m ou tous les 20 mètres. [0063] Les périmètres 52 et 54 peuvent être définis différemment, par exemple selon la nature de l'infrastructure 2 ou bien selon la quantité de végétation qui est tolérée aux abords de l'infrastructure 2. [0064] La figure 9 illustre des exemples de périmètres à risque 120 et de prévention 25 122 aptes à remplacer, respectivement, les périmètres 52 et 54. Dans cet exemple, une zone de végétation 124 est présente en dessous du câble 10, entre deux pylônes 126, 127 de l'infrastructure 2, par exemple identiques aux pylônes 12 et 14. La présence de cette zone 124 est ici tolérée, tant que sa hauteur reste suffisamment faible pour ne pas endommager le câble 10. On définit la garde au sol du câble 10 30 comme étant la plus petite distance, mesurée verticalement, entre ce câble 10 et le terrain 128. On définit ainsi un axe 130, qui joue ici le même rôle que le plan 60. Cet axe 130 est ici une projection géométrique du câble 10 sur un plan géométrique s'étendant entre le terrain et le câble 10, parallèlement au terrain et à une distance de ce terrain en tout point égale à la garde au sol du câble 10. Les périmètres 120 et 122 35 sont ainsi définis par rapport à cet axe 130. Ici, le périmètre 120 est délimité par le plan 130 d'un côté et, de l'autre côté, par une limite 132. . Cette limite 132 est une surface cylindrique située à la distance C1 de l'axe 130 et ayant pour axe l'axe 130. Ce périmètre 120 présente donc une forme cylindrique. Le périmètre 122 est ici délimité, d'un côté par le plan 130 et, de l'autre côté, par une limite 134 de forme 40 cylindrique et ayant pour axe l'axe 130. Cette limite 134 est définie comme le la limite 132 sauf qu'elle est située à la distance C2 de l'axe 130. Dans cet exemple, les étapes 30 et 50 sont alors modifiées. En particulier, le plan de vol est défini pour que le drone 20 survole un côté latéral de l'infrastructure 2, de façon à acquérir les images selon une vue en profil de l'infrastructure 2 et de la zone 124. Puis, le test d'appartenance de la zone 124 à l'un ou à l'autre des périmètres 120 et 122 peut être réalisé en comparant la hauteur relative de la zone 124 par rapport à celle, connue, des pylônes 126 et 127. Ces hauteurs sont ici mesurées par rapport au terrain 128. [0065] En variante, le second périmètre 54 est omis. Dans ce cas, la seconde liste de résultats est omise, de même que l'étape 102. L'étape 50 est modifiée en 10 conséquence. En particulier : -les opérations 90 et 92 sont omises ; -seul le périmètre 52 est défini lors de l'opération 54 ; -l'opération 86 est modifiée pour qu'à l'issue de cette opération 86, si aucune zone de végétation n'a été détectée comme appartenant au périmètre 52, alors l'opération 86 15 est arrêtée et l'opération 70 est alors appliquée sur une nouvelle image choisie parmi les autres images acquises lors de l'étape 30. [0066] Les distances C1 et C2 peuvent être définies différemment. [0067] L'ordre des opérations 70 et 72 peut être inversé. Dans ce cas, lorsqu'aucune zone de végétation n'est identifiée lors de l'opération 72, alors cette opération 72 est 20 arrêtée et est appliquée sur une autre des images acquises lors de l'étape 30. [0068] Une même zone de végétation peut être formée de végétaux appartenant à des espèces biologiques différentes. Dans ce cas, l'opération 72 est modifiée afin d'identifier une ou plusieurs de ces espèces. Cette modification est par exemple réalisée en fonction des valeurs des indices différentiels normalisés de végétation 25 propres à chacune de ces espèces biologiques, à l'aide de bases de données d'imagerie hyperspectrale connues, comme par exemple celles décrites dans l'ouvrage « Hyperspectral Remote Sensing of Vegetation » précédemment cité. [0069] En variante, lorsque l'infrastructure 2 est entourée de végétation appartenant à des espèces biologiques distinctes, il peut alors être souhaitable de n'identifier que 30 des zones de végétation formées de végétaux appartenant à espèce biologique végétale spécifique. C'est par exemple le cas lorsque l'on souhaite identifier des arbres sur un terrain couvert d'herbe. Dans ce cas, l'étape 50 est modifiée en conséquence. Par exemple, on sélectionne lors de l'opération 72 une valeur LIM choisie en fonction des valeurs des indices différentiels normalisés de végétation 35 propres à cette espèce biologique spécifique, à l'aide de bases de données d'imagerie hyperspectrale connues, comme par exemple celles décrites dans l'ouvrage « Hyperspectral Remote Sensing of Vegetation » précédemment cité. [0070] En variante, la présence de végétation est déterminée différemment. La présence de végétation peut notamment être déterminée au moyen d'un indice 40 différent de l'indice différentiel normalisé de végétation décrit, comme par exemple au moyen des indices connus sous les noms, en langue anglaise, de « optimized soiladjusted vegetation index », « transformed soil adjusted vegetation index » ou encore « modified soil adjusted vegetation index ». L'opération 72 est alors modifiée en conséquence. [0071] L'étape 50 peut être réalisée différemment. Par exemple, les opérations 82 et 84 sont remplacées par une opération de fusion des données (« data fusion » en langue anglaise) pour calculer automatiquement une distance séparant la zone de végétation des périmètres 52 ou 54. REVENDICATIONS1. Procédé de surveillance de l'état de végétation aux abords d'une infrastructure, caractérisé en ce que ce procédé comporte : -l'acquisition (30) d'au moins une image d'une infrastructure (2) au moyen d'un drone (20) muni d'un dispositif d'imagerie hyperspectrale (24) et d'un dispositif de géolocalisation (26), cette acquisition comportant en outre l'enregistrement de coordonnées géographiques de la position du drone au moment de l'acquisition de l'image ; -l'identification (50), sur ladite au moins une image acquise, d'une première zone de végétation située à l'intérieur d'un périmètre à risque (52), ce périmètre à risque étant défini comme étant une portion de l'espace située à une distance de l'infrastructure inférieure à une première valeur de consigne (Ci). 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le procédé comporte en outre : -l'identification, sur ladite au moins une image acquise, d'une seconde zone de végétation située à l'intérieur d'un périmètre de prévention (54), ce périmètre de prévention étant défini comme étant la portion de l'espace située à une distance de l'infrastructure supérieure à la première valeur de consigne et inférieure à une seconde valeur de consigne, cette seconde valeur de consigne étant strictement supérieure à la première valeur de consigne (C2) ; -l'estimation (90) du temps de croissance nécessaire pour que la seconde zone de végétation s'étende, du fait de la croissance des végétaux formant cette seconde zone de végétation, jusqu'au périmètre à risque. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l'estimation du temps de croissance comporte : -la détermination automatique de l'espèce biologique à laquelle appartiennent les végétaux formant la seconde zone de végétation ; -le calcul du temps de croissance, à partir d'un taux de croissance prédéfini associé à cette espèce biologique déterminée et de la distance entre la seconde zone de végétation et le périmètre à risque. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le 35 procédé comporte en outre la transmission (100) des coordonnées déterminées de la zone de végétation à risque à un opérateur. . Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le drone (20) est un drone à voilure fixe. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel 5 l'image acquise est une image hyperspectrale enregistrée à partir de rayonnements électromagnétiques de longueur d'onde comprise à l'intérieur des domaines du visible et du proche infrarouge. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la zone de végétation à risque est 10 identifiée au moyen d'un indice différentiel normalisé de végétation calculé à partir de composantes spectrales visible et infrarouge de l'image hyperspectrale. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'infrastructure (2) est une ligne de transport d'électricité ou une ligne aérienne de 15 télécommunications. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l'infrastructure (2) est une voie de chemin de fer. 20 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l'infrastructure (2) est une infrastructure de transport suspendu par câble, tel qu'un téléphérique ou une télécabine.