Veille technologique octobre – décembre 2020

Un secteur peu actif pour le grand public

Lors de cette période de 3 mois, il semble que peu d’informations marquantes et grand public soient apparues sur la thématique du crowdsourcing pour l’agriculture et l’environnement. Toutefois, ce n’est rien de très étonnant dans cette période particulière pour une thématique qui repose en grande partie sur la production participative de données sur le terrain par de nombreuses personnes.

En effet, le crowdsourcing ou production participative,  est l’utilisation du travail, de la créativité, de l’intelligence et du savoir-faire d’un grand nombre de personnes, de manière bénévole ou non, pour effectuer certaines tâches plus efficacement, et/ou à une fréquence élevée. Pour le cas de l’agriculture et de l’environnement, une solution comme Pl@ntNet repose sur les photographies et classification des utilisateurs afin d’améliorer graduellement les modèles de reconnaissance d’images  de plantes.

La recherche toujours productive

Durant ces 3 mois, on peut tout de même remarquer que la recherche sur le sujet reste toujours active et montre que cette thématique peut générer de belle plus-values.On peut entre autre citer la publication d’un article démontrant l’efficacité de l’utilisation d’images de google Street view (qu’on peut qualifier d’outil reposant sur le crowdsourcing) pour la cartographie des types de cultures à grande échelle aux Etats-Unis. En Nouvelle-Zélande, relevés terrain de botanistes professionnels ou amateur, le site Web iNaturalist.nz a permis d’augmenter sensiblement le volume de  données sur la prolifération de certaines adventices, représentant ainsi un véritable appui pour les naturalistes.

Le 15 novembre dernier un article qu’il ma paru particulièrement intéressant de citer dans cette veille a été publié.

Résumé d’un article

En Europe les données de couverture du sol sont un enjeu majeur pour l’agriculture et l’environnement. Ces données sont alimentées grâce à différentes campagnes d’inventaire. La plus connue est Corine Land Cover, effectuée tous les 6 ans grâce à des images satellites.  Il en existe également une autre menée tous les 3 ans, nommée Land Use Cover Area frame Sample (LUCAS). Celle-ci repose sur l’observation in-situ de la couverture et des usages des territoires par de nombreux opérateurs formés. Ces données sont les seules à faire autorité au niveau de l’Europe et servent notamment à attester de l’efficacité des modèles utilisés pour Corine Land Cover.

Cependant, ces campagnes terrain ne sont pas assez exhaustives pour permettre aux modèles de détecter avec précision tous les types de couverture et leur évolution dans le temps.En collaboration avec la Commission Européenne, des chercheurs autrichiens ont eu l’idée d’utiliser une application mobile basée sur le crowdsourcing, FotoQuest afin de remédier à ce manque de données in situ.Cette application repose sur la prise de photographies par des utilisateurs grand public.

Afin de déterminer l’efficacité d’une telle démarche les chercheurs ont comparé les données issues de FotoQuest à celles issues de LUCAS.Le premier essai en 2015 se révèle peu fructueux avec des pourcentages de similarité variant entre 23% et 69% selon le type de couverture.Pour la campagne de 2018, l’application est  alors modifiée, offrant un meilleur accompagnement et plus d’ergonomie pour l’utilisateur. Les résultats sont alors beaucoup plus probants, avec des pourcentages de similarité avec LUCAS de 74 à 90% ! Pour les chercheurs, cela semble être une belle piste à explorer pour enrichir les données de couverture du sol avec efficacité, mais aussi un moyen de sensibiliser le grand public sur ses notions.

Grâce à  la démocratisation d’outils simples à prendre en main et bardés de nombreux capteurs comme les téléphones portables, les sciences participatives semble avoir de beaux jours devant elles.

Sources :

• Yulin Yan, Youngryel Ryu,
  Exploring Google Street View with deep learning for crop type mapping,
  ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,
  Volume 171,
  2021,
• Sullivan, Jon & Meurk, Colin & Dawson, Murray & Hutchison, Melissa. (2019). Crowdsourcing the discovery of new plant naturalisations in Canterbury using iNaturalist NZ. 50. 54-66.
• Laso Bayas, J.C.; See, L.; Bartl, H.; Sturn, T.; Karner, M.; Fraisl, D.; Moorthy, I.; Busch, M.; van der Velde, M.; Fritz, S. Crowdsourcing LUCAS: Citizens Generating Reference Land Cover and Land Use Data with a Mobile App. Land2020, 9, 446.