Brevet FR3071644A1 — publié le 20190329

Domaine de l'invention La présente invention se rapporte à un procédé de classification de plantes poussant sur un champ ainsi qu'un dispositif ou d'une unité de classification appliquant ce procédé. Enfin, l'invention a pour objet un appareil de commande et un programme d'ordinateur pour la mise en oeuvre du procédé. Etat de la technique Pour automatiser les différents travaux agricoles et de production de semences comme par exemple la régulation de certaines herbes ou herbes sauvages, le comptage et la mesure des plantes pour caractériser des phénomènes, la récolte sélective, l'application sélective d'herbicides, de fongicides, de pesticides et d'insecticides et autres, il est indispensable de classifier les plantes, c'est-à-dire de déterminer le type de plante. Une mauvaise identification du type de plante pourrait faire biner les plantes utiles et compter, mesurer et/ou traiter les herbes sauvages. Pour la classification des plantes, on utilise aujourd'hui principalement des procédés d'apprentissage comme ceux décrits dans les documents suivants « Plant classification system for crop/weed dis- crimination without segmentation Applications of Computer Vision (WACV) », 2014 IEEE Winter Conference 2014, 1142-1149 ; « Support Vector Machines for crop/weeds identification in maize fields Expert Systems with Applications », 2012, 39, 11149-11155 et « Evaluation of Features for Leaf Classification in Challenging Conditions Applications of Computer Vision (WACV) », 2015 IEEE Winter Conference 2015, 797-804 ». Pour l'apprentissage de ces unités de classification, il faut un volume important de données d'entrainement et de validation qui doivent être fournies avec des annotations. Les annotations donnent ainsi la bonne classe des plantes à classifier. Pour cette raison, ces annotations sont appelées « vérité de base ou vérité de terrain ». Tous les procédés actuels pour obtenir la vérité de terrain sont très longs et ils sont pratiquement tous exécutés seulement de fa- çon manuelle. Malgré l'assistance semi-automatique par les annotations 2 comme par exemple le suivi des annotations dans plusieurs trames de l'image vidéo annotée, la segmentation semi-automatique des plantes etc., les moyens à mettre en oeuvre du fait de la quantité d'annotations est très élevée car les moyens à mettre en oeuvre pour l'ensemble à an- 5 noter sont très élevés puisque la quantité de phases de croissance des plantes utiles et si possible de toutes les mauvaises herbes possibles, doivent être conservées avec les morphologies de croissance biologique. Des paramètres différents tels que l'eau, la chaleur, le sol, les gouttes de nourriture, le vent etc. interviennent dans la croissance et/ou la condi- 10 tion de développement de la plante. Les moyens à mettre en oeuvre pour chaque image à annoter augmentent de plus dans les cultures que de petits intervalles entre les plantes, à cause de leur chevauchement. Bien que la saisie supplémentaire des plantes dans le domaine du proche infrarouge et 15 par l'application de l'indice NDVI (Indice Normalisé Différencié de Végé- tation) permet de segmenter très efficacement la plante par rapport au fond, il est compliqué d'arriver manuellement aux lignes de séparation entre les plantations et les mauvaise herbes. But de l'invention 20 Partant de cet état de la technique, la présente invention a pour but de développer un procédé de classification de plantes poussant dans un champ ainsi qu'une unité de classification appliquant le procédé, un appareil de commande ainsi qu'un programme d'ordinateur pour la mise en oeuvre du procédé. 25 Exposé et avantages de l'invention A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de classification de plantes poussant sur un champ consistant à : - saisir les plantes d'un segment du champ à l'aide d'une unité de saisie optique et/ou à infrarouge pour obtenir une information 30 d'image respective de la plante, - déterminer l'analogie entre les plantes saisies dans le segment de champ, les unes par rapport aux autres et/ou par rapport aux plantes d'un autre segment de champ et/ou d'un élément de référence en utilisant les informations d'image de plante, et 3 - classifier les plantes saisies en fonction du degré d'analogie, les informations d'image de plante étant attribuées à au moins une classe. L'invention a également pour objet un appareil de commande conçu pour : 5 déterminer l'analogie entre les plantes saisies dans un segment du champ, entre elles et/ou par rapport aux plantes d'un autre segment de champ et/ou par rapport à un élément de référence en utilisant les informations d'image de plante, les plantes ayant été saisies à l'aide d'une unité de saisie optique et/ou par infrarouge pour obtenir 10 respectivement une information d'image de la plante, et attribuer aux plantes saisies au moins une classe en fonction du degré d'analogie par rapport à la classification et aux informations d'image de plante. L'invention a également pour objet un programme 15 d'ordinateur conçu pour : - déterminer l'analogie entre les plantes saisies d'un segment du champ entre elles et/ou par rapport aux plantes d'un autre segment de champ et/ou par rapport à un élément de référence en utilisant les informations d'image de plante, les plantes ayant été saisies avec 20 une unité de saisie optique et/ou par infrarouge pour obtenir respec- tivement une information d'images de la plante, et - classifier les plantes saisies en fonction d'un degré d'analogie et attribuer les informations d'image de plante à au moins une classe. Un champ selon l'invention est une surface agricole, une 25 surface de culture de plantes ou une parcelle ou un segment d'une telle surface. Le champ est un champ cultivé, une prairie ou un pâturage. Le champ peut être un champ non cultivé ou un champ ou un champ cultivé. Le champ peut également être couvert ou être une partie d'une serre. Les plantes à classifier sont par exemple des plantes utiles avec 30 des fruits à récolter, par exemples, des produits agricoles, du fourrage ou des plantes utilisées pour leur énergie. Les plantes à classifier peuvent également être des plantes décoratives. Les plantes à classifier englobent également les mauvaises herbes. Le segment de champ est un segment de saisie ou un 35 segment d'images saisies ou une image qui peut être saisie par une uni- 4 té de saisie optique et/ou par infrarouge. Le segment de champ peut englober l'ensemble de l'image saisie et/ou un segment de l'image saisie par l'unité de saisie optique et/ou par infrarouge. Ainsi, le segment de champ est une zone dans laquelle on saisit des plantes à classifier. Le 5 segment de champ présente ainsi en général de multiples plantes. L'unité de saisie est une unité de saisie optique et/ou multispectrale et/ou hyperspectrale et/ou par infrarouge. Une unité de saisie optique est par exemple une caméra ou une caméra 3D. L'unité de saisie optique et/ ou par infrarouge permet de prendre des images 10 dans le domaine NIR et/ou dans le domaine visible. L'unité de saisie optique et/ou par infrarouge peut être calibrée par exemple pour calculer la hauteur attribuée à partir des images saisies. L'unité de saisie optique et/ou par infrarouge peut être installée sur une unité mobile et cette unité mobile est notamment un 15 véhicule agricole et/ou un véhicule aérien et/ou une remorque. La saisie de plantes ou d'un ensemble de plantes consiste par exemple à déterminer la présence de plantes dans un segment de champ et/ou à déterminer la forme, les dimensions, l'espèce, le nombre de feuilles, la structure de feuilles, le nombre de bourgeons, la structure 20 des bourgeons et autres caractéristiques biologiques qui distinguent les plantes d'autres objets ou par rapport au sol. La saisie des plantes se fait notamment sans classification des plantes. Par des procédés automatiques de segmentation comme par exemples des procédés utilisant l'indice NDVI, on pourra segmenter l'avant plan par rapport au sol et 25 ainsi la plante, ce qui permet de saisir la plante. L'indice NDVI permet d'appliquer un procédé de segmentation efficace mais nécessite une information de couleur infrarouge. D'autres procédés de segmentation (par exemples des procédés reposant sur des images RGB), garantissent des indices tels que ExG (vert en excédent), ExG-ExR (vert en excédent - 30 rouge en excédent). On peut également envisager des segmentations appliquant d'autres procédés quelconques comme par exemples des couleurs dans différents espaces de couleurs tels que RGB, HSV, HSL, Lab, ou concernant la texture, ou fondés sur des gradients. On peut également envisager que pendant l'étape de sai- 35 sie, c'est-à-dire par exemple, au passage de l'unité mobile équipée de 5 l'unité de saisie optique et/ou par infrarouge, passant sur la zone de saisie, on saisit simultanément ou une plusieurs plantes dans un segment d'images de l'unité de saisie optique et/ou par infrarouge. On peut également faire plusieurs prises des mêmes plantes selon différentes 5 perspectives pendant le passage pour optimiser le procédé. La tech- nique de prise de vue d'image unique permet également de faire des prises de vue séquentielles de la même plante. Ce procédé permet de réduire l'influence des conditions de vent et de lumière, variable, ainsi que les chevauchements et les bruits de l'image. Les informations 10 d'images enregistrées par l'unité de saisie optique et/ou par infrarouge dans des conditions d'éclairage données comprennent par exemples des images RGB et des images en infrarouge. L'unité de saisie optique et/ou par infrarouge est calibrée pour permettre par exemple d'attribuer une hauteur en partant des images. Les images saisies par l'unité de saisie 15 optique et/ou par infrarouge sont enregistrées les unes avec les autres, pour permettre un calcul par exemple en liaison avec l'indice NDVI (Indice Normalisé Différencié de Végétation ; Cet indice est obtenu à partir des valeurs de réflexion dans le prochain infrarouge et dans les longueurs d'ondes rouges visibles du spectre). A partir de l'indice NDVI 20 prédéfini, on sépare la biomasse et le sol dans l'image, ce qui se traduit par un des masques de biomasse (données d'images réduites avec des groupages de composantes verts, qui représentent avec une grande probabilité les différentes plantes). Une information d'image de plante est un paramètre de 25 représentation ou un paramètre de plante ou une caractéristique de plante qui reproduit des caractéristiques qui peuvent être saisies de manière optique ou des caractéristiques mesurables avec le rayonnement infrarouge pour la plante. Sans sortir du cadre de l'invention, on peut utiliser en principe également d'autres longueurs d'ondes que la 30 plage des longueurs d'ondes du domaine visible et de l'infrarouge (par exemples, des longueurs d'ondes multispectrales ou hyperspectrales). L'information d'image de plante peut également contenir des informations obtenues par le traitement de l'image de la plante saisie par la caméra optique et/ou par un capteur infrarouge de l'unité de saisie in- 35 frarouge. Les informations d'images de plantes peuvent être apprises 6 par une unité de commande (par exemple par un apprentissage poussé). Les informations d'images des plantes peuvent également être pré-définies. Les informations d'images de plantes sont de préférence des caractéristiques de plantes et/ou des propriétés de plantes et/ou des 5 états de plantes. Les informations d'images des plantes sont de préfé- rence sélectionnées dans le groupe comprenant : des informations de forme notamment des caractéristiques de forme en 2D ou 3D, des gradients (par exemples, des arêtes, des coins, etc.), des textures, des couleurs (dans différentes plages de longueurs d'ondes et leurs dérivées), 10 des coefficients de réflexion (dans différentes plages de longueurs d'ondes et leurs dérivées), des statistiques de pixel, des intervalles entre les plantes, des intervalles entre les rangées de plantes, des informations de variation, des informations de position, des informations de développement, les informations de maladie. On peut utiliser ou compléter 15 un modèle de position, par exemple appris et/ou paramétré avec des informations correspondantes. L'unité de détermination est réalisée pour calculer les différentes saisies dans le segment de champ ou des surfaces partielles du segment d'image, les informations d'images de plantes, c'est-à-dire les 20 caractéristiques qui décrivent le contenu des plantes ou des surfaces partielles. L'exploitation peut se faire sur toute l'image ou seulement sur une trame, une fenêtre glissante (par exemple une trame avec des chevauchements) et/ou en se fondant sur l'objet (par exemple à partir d'une segmentation de région rattachée). 25 Les informations d'images de plantes sont de préférence enregistrées à la saisie et/ou à la classification dans une unité de mémoire. On détermine l'analogie des plantes saisies du segment de champ entre elles et/ou des plantes par rapport à celles d'un autre 30 segment de champ et/ou d'un élément de référence en utilisant des in- formations d'images de plantes par exemple avec une unité de détermination. L'unité de détermination peut faire partie d'une unité de commande et/ou d'un appareil de commande. Dans l'étape de détermination de l'analogie, on calcule les coefficients d'analogie des informa- 35 tions d'image de plante ; Les coefficients d'analogie représentent le 7 degré d'analogie entre les plantes et/ou par rapport à un élément de référence. Ces informations d'images de plantes peuvent être comparées selon des procédés connus provenant de l'apprentissage non surveillé comme par exemples les procédés de détection d'anomalies ou de re- 5 groupement entre elles avec l'élément de référence. Cela permet de constater les plantes analogues et celles qui sont distinctes. Cela permet également de développer de façon explicite plusieurs classes ou groupes (par exemple avec une proposition de groupement hiérarchisé ou moyen k). 10 La classification signifie une annotation notamment une annotation automatique. De façon avantageuse, dans l'étape de classification, on attribue aux plantes dont les informations d'images de plantes présentent des coefficients d'analogie dans une plage prédéfinie et/ou qui peut être prédéfinie à une première classe et/ou les plantes 15 dont les informations d'images de plantes présentent des coefficients d'analogie au-delà de la plage prédéfinie et/ou qui peut être prédéfinie, correspondent à une seconde classe. Ainsi, une classe comprend des plantes qui ont une propriété identique ou, du moins, analogue ou correspondent à un état 20 identique ou au moins analogue tels que par exemple la nature, le type, la sorte, l'unité de sorte, l'âge, la taille, l'état de santé, le niveau de croissance, l'état de développement. Ainsi, une classe comprend par exemple des plantes d'un certain type de plantes ou une certaine catégorie de plantes telles que par exemple des plantes utiles (betterave su- 25 crière, maïs, soja, blé etc.) ou des mauvaises herbes. La première classe comprend les plantes utiles et la seconde classe les mauvaises herbes. Une classe peut également correspondre à des plantes ayant d'autres caractéristiques analogues telles que taille, l'état de développement, l'état de santé ou autre. 30 Les étapes de saisie des plantes, la détermination de l'analogie et de classification des plantes saisies peuvent être effectuées ou commandées à l'aide d'une unité de commande. On peut notamment exécuter les étapes de détermination d'une analogie de classification des plantes saisies en utilisant un procédé d'apprentissage non surveillé. 35 L'unité de commande peut en outre être conçue pour filtrer les caracté- 8 ristiques spécifiques à partir des informations d'images de plantes attribuées ou annotées et développer à partir de là un modèle. En outre, on peut prévoir une étape de traitement des plantes classifiées en fonction de la classe. Le traitement comprend le 5 traitement avec un agent tel que par exemple un agent phytosanitaire ou un traitement mécanique ou la destruction Selon l'invention, on attribue à toutes les plantes saisies présentant un certain degré minimum d'analogie ou une analogie minimum déterminée, au moins une information d'image de plante ou une 10 caractéristique de plante, de manière « forfaitaire » d'une classe com- mune, par exemple la classe « plante » sans effectuer ainsi l'identification nécessaire des plantes et l'annotation des informations d'image de plante avec des attributions correspondantes aux différentes classes. En variante ou en plus, toutes les plantes saisies, restantes et 15 qui ne répondent pas au critère d'analogie, se verront également attri- buer de façon « globale » une autre classe, par exemple, la classe « des éléments étrangers ». Là encore, sans faire l'identification nécessaire et l'annotation des informations d'images de plantes. Ainsi, le procédé, selon l'invention permet sans « connais- 20 sance préalable » des plantes en déterminant l'analogie (par le procédé d'apprentissage non surveillé) de faire une classification des plantes dans un champ pour reconnaître par une ou plusieurs caractéristiques, les plantes analogues et/ou des plantes qui se distinguent des autres plantes (éléments étrangers) et les classifier. Cela permet d'établir une 25 classification sans nécessité les données fondamentales, c'est-à-dire, que l'on évite totalement toutes unités de classification entrainées ou apprises, ce qui réduite au minimum les moyens à mettre en oeuvre pour la classification des plantes. Cela est utilisé pour recueillir par le procédé, de façon avantageuse, des quantités de données extrêmement 30 importantes y compris des informations vraies et des données vraies et cela avec des moyens réduits. On pourra les utiliser pour établir différentes unités de classification pour caractériser les types de plantes. Grâce à la quantité importante de données de base, on pourra séparer les unités de classification spéciale pour des combinaisons quelconques 35 de plantes utiles distinctes des mauvaises herbes, des types de plantes 9 d'une certaine taille de croissance etc., en combinant les informations d'images de plantes, classifiées ou les données vraies. On a des avantages considérables pour réguler les mauvaises herbes, pour compter et mesurer les plantes pour les caractériser par phénomène, pour la ré- 5 coite sélective ainsi que pour l'application sélective d'herbicide, de fon- gicide, de pesticide et d'insecticide. Il est avantageux que selon une autre étape de saisie des plantes de l'autre segment de champ se fasse à l'aide de l'unité de saisie optique et/ou infrarouge, avant l'étape de saisie des plantes du segment 10 de champ pour obtenir respectivement une information d'image des plantes et cet autre segment de champ est un segment du même champ. Grâce à ces moyens, on obtient d'autres objets de comparaison pour la classification de nouvelles plantes. En outre, il est avantageux de prévoir une autre étape de 15 classification d'autres plantes en utilisant les informations d'images de plantes attribuées notamment par une unité de classification entrainée. L'unité de classification entrainée ou éduquée constitue ainsi une mémoire à long terme. L'unité de classification entrainée a été traitée avec des données vraies et peut distinguer la plante sélectionnée par rapport 20 à une autre plante. L'unité de classification non entrainée peut être considérée comme une mémoire à court terme qui ne contient que l'histoire d'une certaine durée/quantité d'image/plante et calcule à partir de ces informations, les analogies dans le cas d'une image actuelle. Par la combinaison des deux unités ou procédés, on pourra entrainer a 25 postériori l'unité de classification entrainée pendant le fonctionnement et l'adapter ainsi à long terme selon les exigences. En conséquence, on améliore la robustesse par exemple pour des conditions variables (nouvelle semence, autres conditions d'éclairage, autres conditions de saisie, vent, heure de la journée, humidité etc.). 30 La solution selon l'invention développe également une unité de classification pour exécuter les étapes selon une variante du procédé présenté dans des installations appropriées. Cette variation de réalisation de l'invention sous la forme d'une unité ou d'un dispositif permet de résoudre rapidement et efficacement le problème de 35 l'invention. 10 L'unité de classification comporte à cet effet au moins une unité de calcul pour traiter les signaux ou les données, au moins une unité de mémoire pour enregistrer les signaux ou les données, au moins une interface avec un capteur ou un actionneur pour enregistrer 5 les signaux de capteurs fournis par le capteur ou pour émettre des si- gnaux de données ou de commandes à destination de l'actionneur et/ou au moins une interface de communication pour recevoir ou émettre des données intégrées dans un protocole de communication. L'unité de calcul est par exemple un processeur de signal, un microcontrôleur ou un 10 moyen analogue et l'unité de mémoire est une mémoire flash, une mé- moire EPROM ou une mémoire magnétique. L'interface de communication permet d'enregistrer et de fournir des données par une liaison sans fil et/ou une liaison par câble et l'interface de communication permet de recevoir ou d'émettre des données par une ligne, ces données étant re- 15 çues par exemple par un moyen électrique ou optique à partir d'une ligne de transmission de données correspondante ou être fournie par une ligne de transmission de données correspondante. Une unité de classification selon l'invention est un appareil électrique qui traite les signaux de capteurs et fournit à partir de 20 ceux-ci, des signaux de commande et/ou des signaux de données. Le dispositif peut comporter une interface sous la forme d'une réalisation câblée et/ou d'un programme. Dans le cas d'une réalisation câblée, c'est-à-dire sous la forme d'un circuit, les interfaces sont par exemple une partie d'un système ASIC qui contient les fonctionnements les plus 25 divers du dispositif. Il est également possible que l'interface comporte son propre circuit intégré ou du moins que l'interface soit réalisée sous la forme de composants discrets. Dans le cas d'une réalisation sous la forme d'un programme, les interfaces sont des modules de programme qui sont par exemple logées dans le microcontrôleur à côté d'autres 30 modules de programme. Il est également avantageux de réaliser l'invention sous la forme d'un produit programme d'ordinateur ou plus simplement d'un programme d'ordinateur avec un code programme enregistré sur un support lisible par une machine ou un support de mémoire tels qu'une mémoire semi-conductrice, d'un disque dur ou d'une 35 mémoire optique pour l'exécution, l'application et la commande des 11 étapes du procédé, selon l'une quelconque des formes de réalisation décrites ci-dessus, notamment lorsque le produit programme ou plus simplement le programme est exécuté par un ordinateur ou un dispositif. Le procédé selon l'invention peut être par exemple implémenté sous 5 la forme d'un programme ou d'un circuit ou d'une forme mixte entre programme et circuit par un appareil de commande. Dessins La présente sera décrite ci-après, de manière plus détaillé à l'aide d'un exemple de procédé et d'une unité de classification, repré- 10 sentés dans les dessins annexés dans lesquels : - la figure 1 est le schéma d'une unité de classification selon l'invention, - la figure 2 montre un ordinogramme simplifié d'un procédé d'un exemple de réalisation du procédé de classification selon l'invention. 15 Description de modes de réalisation La figure 1 montre une unité de classification selon l'invention, portant globalement la référence 10. L'unité de classification 10 est installée sur un chariot 12. L'unité de classification 10 est une unité de classification 10 non 20 entraînée, c'est-à-dire, non enseignée. L'unité de classification 10 a une unité de saisie 14 et une unité de commande 16. L'unité de saisie 14 est réalisée sous la forme d'une unité de saisie optique 14 ou d'une caméra optique 14. La caméra optique 14 comporte une unité de filtre 18 pour extraire une composante de cou- 25 leur telle que par exemple la composante verte et/ou la composante rouge d'une image d'un segment de champ 20 saisie par la caméra optique 14 et correspondant à un champ 22 pour saisir des plantes 24 à classifier. L'unité de commande 16 comporte en outre une unité de 30 calcul 26 et une unité de mémoire 28. L'unité de commande 16 filtre l'information de l'image de plante de la plante 24 saisie par la caméra 14 et l'enregistre dans l'unité de mémoire 28. L'unité de commande 16 est en outre conçue pour déterminer ou calculer l'analogie ou un coefficient d'analogie des plantes saisies 24 dans le segment de champ 20 35 entre elles en utilisant les informations d'images de plantes. L'unité de 12 commande 16 est en outre conçue pour classifier les plantes saisies 24 en fonction du degré d'analogie et d'attribuer les informations d'images de plantes à au moins une classe. Le chariot 12 comporte également un dispositif 30 pour 5 lutter contre les mauvaises herbes. Ce dispositif 30 de lutte contre les mauvaises herbes comporte une unité de classification 32, entrainée et une unité de pulvérisation 34. Le dispositif de lutte contre les mauvaises herbes 30 coopère avec l'unité de commande 16. Ainsi, l'unité de classification 32, entrainée, qui rensei- 10 gnée avec des données vraies peut distinguer une plante sélectionnée d'une autre plante, est en permanence renseignée avec les plantes classifiées 24, c'est-à-dire avec des informations d'image de plante attribuées ; elle est ainsi adaptée à long terme en fonction des conditions/données variables. A l'aide de l'unité de classification 32 en- 15 traînée (post-entrainée), on pourra mieux classifier d'autres plantes 24" et les traiter ou lutter de manière correspondante à l'aide de l'unité de pulvérisation 34. La figure 2 montre un ordinogramme simplifié d'un exemple de réalisation de l'exemple de procédé 100 de classification de 20 plantes 24 dans un champ 22. Le procédé 100 comprend une étape 104 de saisie des plantes 24 du segment 20 du champ 22 à l'aide d'une unité de saisie 14 optique ou/à infrarouge pour obtenir respectivement une information d'image de plante 24. Le procédé 100 comporte en outre une étape 106 de détermination de l'analogie entre les plantes saisies 25 24 du segment de champ 20, les unes par rapport aux autres et/ou par rapport aux plantes d'un autre segment de champ et/ou d'un élément de référence en utilisant les informations d'image de plante. Le procédé 100 comprend également une étape 108 de classification des plantes 24 saisies en fonction d'un degré d'analogie ; les informations d'image de 30 plante sont attribuées ainsi à au moins une classe. En option, le procédé 100 peut en outre comporter une étape 102 de saisie des plantes 24' d'un autre segment de champ 20' à l'aide de l'unité de saisie optique et/ou par infrarouge 14 avant l'étape 104 de saisie des plantes 24 du segment de champ 20 pour avoir res- 13 pectivement une information d'images de plantes 24', cet autre segment 20' étant un segment du champ 22. En option, le procédé 100 comporte en outre une étape 110 de classification d'autres plantes 24" en utilisant les informations 5 d'images de plantes, attribuées notamment à l'aide de l'unité de classifi- cation 30, informées. 10 14 NOMENCLATURE DES ELEMENTS PRINCIPAUX 10 Unité de classification 12 Véhicule 5 14 Unité de saisie 16 Unité de commande 18 Unité de filtre 20, 20' Segment de champ 22 Champ 10 24, 24' Plante à classifier 26 Unité de calcul 28 Unité de mémoire 30 Dispositif de lutte contre les mauvaises herbes 32 Unité de classification 15 34 Unité de pulvérisation 100 Procédé de classification de plantes se développant dans un champ 102 Etape de saisie des plantes d'un autre segment de champ 104 Etape de saisie des plantes du segment de champ 20 106 Etape de détermination de l'analogie entre les plantes saisie du segment de champ et d'autres plantes 108 Etape de classification des plantes saisies en fonction de leur degré d'analogie REVENDICATIONS1°) Procédé (100) de classification de plantes (24) poussant sur un champ (22), procédé comprenant les étapes suivantes consistant à : - saisir (104) les plantes (24) d'un segment (20) du champ (22) à l'aide d'une unité de saisie optique et/ou à infrarouge (14) pour obtenir une information d'image respective de la plante (24), - déterminer (106) l'analogie entre les plantes saisies (24) dans le segment de champ (20), les unes par rapport aux autres et/ou par rap- port aux plantes (24') d'un autre segment de champ (20') et/ou d'un élément de référence en utilisant les informations d'image de plante, et - classifier (108) les plantes saisies (24) en fonction du degré d'analogie, les informations d'image de plante étant attribuées à au moins une classe. 2°) Procédé (100) selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans l'étape de détermination de l'analogie (106), on calcule des coeffi- cient d'analogie des informations d'image de plante (24, 24'), - les coefficients d'analogie représentant le degré d'analogie entre les plantes (24, 24') et/ou l'élément de référence. 3°) Procédé (100) selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que - dans l'étape de classification (108), on attribue a une première classe, les plantes (24) dont les informations d'image de plante ont des coefficients d'analogie dans une plage prédéfinie et/ou susceptible de l'être, - et/ou on attribue à une seconde classe, les plantes (24) dont les in- formations d'image de plante ont des coefficients d'analogie extérieurs à la plage prédéfinie et/ou prédéterminée. 4°) Procédé (100) selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que 16 on effectue les étapes (106, 108) de détermination et de classification en utilisant un procédé d'apprentissage non surveillé. 5°) Procédé (100) selon l'une des revendications précédentes, 5 caractérisé en ce que on sélectionne les informations d'image de plante (24, 24') dans le groupe comprenant : des informations d'image notamment des caractéristiques de forme 2D ou 3D, des valeurs de couleurs, des coefficients de réflexion, des statistiques pixel, des écarts de plantes, des résidus de 10 traitement de plantes, des informations de position, des informations de variation, des informations de développement, des informations de maladies. 6°) Procédé (100) selon l'une des revendications précédentes, 15 caractérisé par l'étape suivante consistant à : - saisir (102) les plantes (24') de l'autre segment de champ (20') à l'aide de l'unité de saisie optique et/ou par infrarouge (14) avant l'étape (104) de saisie des plantes (24) du segment de champ (20) pour ob- 20 tenir respectivement une information d'images de la plante (24'), - cet autre segment de champ (20') étant un segment du champ (22). 7°) Procédé (100) selon l'une des revendications précédentes, caractérisé par 25 l'autre étape consistant à : - classifier (110) l'autre plante (24") en utilisant les informations attribuées d'image de plante notamment à l'aide de l'unité de classification entrainée (32). 30 8°) Procédé (100) selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que dans l'étape de saisie (104), on saisit les plantes (24) en utilisant une valeur de couleur notamment la composante de couleur verte et/ou la composante de couleur rouge et/ou la composante d'infrarouge. 35 17 9°) Procédé (100) selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de saisie (104) des plantes (24) se fait à l'aide d'une unité mobile (12) équipée de l'unité de saisie optique et/ ou par infrarouge (14) et qui 5 est réalisée sous la forme d'un véhicule et/ou d'un avion. 10°) Unité de classification (10) conçue pour appliquer le procédé (100) selon l'une des revendications précédentes avec les unités (14, 16) consistant à : 10 - saisir (104) les plantes (24) d'un segment (20) du champ (22) à l'aide d'une unité de saisie optique et/ou à infrarouge (14) pour obtenir une information d'image respective de la plante (24), - déterminer (106) l'analogie entre les plantes saisies (24) dans le segment de champ (20), les unes par rapport aux autres et/ou par rap- 15 port aux plantes (24') d'un autre segment de champ (20') et/ou d'un élément de référence en utilisant les informations d'image de plante, et - classifier (108) les plantes saisies (24) en fonction du degré d'analogie, les informations d'image de plante étant attribuées à au 20 moins une classe. 11°) Appareil de commande conçu pour : - déterminer l'analogie entre les plantes saisies (24) d'un segment (20) du champ (22) entre elles et/ou par rapport aux plantes (24') d'un 25 autre segment de champ (20') et/ou par rapport à un élément de ré- férence en utilisant les informations d'images des plantes (24), - les plantes (24) ayant été saisies à l'aide d'une unité de saisie optique et/ou par infrarouge (14) pour obtenir respectivement une information d'image de la plante (24), et 30 - attribuer aux plantes saisies (24) au moins une classe en fonction du degré d'analogie par rapport à la classification et aux informations d'images de plantes. 35 18 12°) Programme d'ordinateur conçu pour : déterminer l'analogie entre les plantes saisies (24) d'un segment (20) du champ (22) entre elles et/ou par rapport aux plantes (24') d'un autre segment de champ (20') et/ou par rapport à un élément de ré- 5 férence en utilisant les informations d'image de plante (24), les plantes (24) ayant été saisies avec une unité de saisie optique et/ou par infrarouge (14) pour obtenir respectivement une information d'image de plante (24), et classifier les plantes saisies (24) en fonction d'un degré d'analogie et 10 attribuer les informations d'images de plantes à au moins une classe. 13°) Support de mémoire lisible par une machine contenant le programme d'ordinateur selon la revendication 12. 15