Structure de la plateforme numérique DREVO Plant ID

Un écosystème numérique unifié pour l'identification, le suivi et la gestion des plantes

DREVO Plant ID est une plateforme numérique de nouvelle génération qui combine intelligence artificielle, télédétection, analyse spectrale, surveillance environnementale et passeports numériques pour les plantes. Son objectif est d'accompagner les plantes tout au long de leur cycle de vie : de la graine à l'arbre adulte, et de contribuer à la formation d'un écosystème durable.

1. IA d'identification des plantes TREE

Identification intelligente des plantes.

Fonctions :

définition de l'espèce ;

définition de variété ;

définition de sous-espèce ;

définition d'écotype ;

détermination du stade de développement ;

probabilité d'exactitude de la détermination ;

espèces similaires.

2. Passeport numérique pour les plantes

Passeport numérique des plantes.

Contient:

Identifiant unique ;

Code QR ;

photographies ;

Coordonnées GPS ;

historique de croissance ;

âge;

origine;

lignée génétique ;

propriétaire;

statut.

3. Identification spectrale des plantes

Passeport spectral.

Utilisé:

RVB

Multispectral

Hyperspectral

Thermique

NIR

SWIR

Permet :

identifier le stress ;

identifier les maladies ;

analyser la teneur en eau ;

évaluer la teneur en chlorophylle ;

déterminer la maturité.

4. Moniteur de santé

Surveillance de l'état des installations.

CONTRÔLE:

maladies;

nuisibles;

dommages mécaniques ;

carence nutritionnelle;

sécheresse;

arrosage excessif ;

Dégâts causés par le gel.

5. Intelligence du sol

Passeport du sol.

Paramètres :

type de sol ;

composition granulométrique ;

pH ;

matière organique;

azote;

phosphore;

potassium;

microéléments ;

humidité;

température;

microbiologie.

6. Module Eau

Module d'eau.

Analyse :

besoin d'arrosage;

niveau de la nappe phréatique;

efficacité de l'irrigation ;

accumulation d'humidité ;

stress hydrique.

7. Module Climat

Module climatique.

Prend en compte :

température;

humidité de l'air ;

vent;

rayonnement solaire;

quantité de précipitations ;

prévisions météorologiques.

8. Analyse de la croissance

Analyse de la croissance.

Pistes :

hauteur;

diamètre du canon ;

volume de la couronne;

surface foliaire ;

taux de croissance ;

augmentation de la biomasse.

9. Floraison et fructification

Phénologie des plantes.

Correctifs :

débourrement ;

floraison;

pollinisation;

formation des fruits;

maturation;

Novembre;

période de repos.

10. Module sur la biodiversité

Liens écologiques.

Définit :

espèces voisines;

plantes compagnes;

mycorhizes ;

pollinisateurs;

oiseaux;

insectes;

communautés fongiques.

11. IA des maladies

Diagnostic des maladies par l'IA.

Utilisations :

photographies ;

données spectrales ;

caméra thermique ;

conditions météorologiques;

antécédents médicaux.

Problèmes:

diagnostic;

probabilité;

recommandations.

12. Renseignements sur les ravageurs

Module antiparasitaire.

Définit :

insectes;

tiques;

larves;

œufs;

degré d'infection.

13. Conseiller en nutriments

Recommandations nutritionnelles.

Définit :

manque d'éléments ;

excès d'éléments ;

Engrais recommandés ;

dates limites pour les contributions.

14. Planificateur de régénération

Plan de restauration du site.

Élabore des recommandations :

quelles espèces planter ;

densité de plantation ;

commande;

mesures de protection ;

prévisions de reprise.

15. Banque de semences

Banque de semences numériques.

Magasins :

origine;

germination;

conditions de stockage ;

parties;

lignées génétiques.

16. Gestion de la pépinière

Gestion de la crèche.

Prend en compte :

lots de plantes;

serres;

conteneurs;

moment de la transplantation ;

préparation à la mise en œuvre.

17. Intégration des drones

Intégration avec DREVO AeroSense.

Réception des données :

photographie aérienne ;

LiDAR ;

cartes spectrales ;

cartes thermiques ;

cartes d'humidité ;

Modèle 3D de plantes.

18. Capteurs IoT

Connexion des capteurs.

Fonctionne avec :

humidité du sol ;

température;

éclairage;

CO₂;

conductivité électrique ;

pH ;

niveau de l'eau.

19. Prévisions concernant l'IA

Prévision.

Prédit :

hauteur;

productivité;

probabilité de maladies ;

risque de décès ;

période de plantation optimale ;

efficacité de récupération.

20. Module carbone

Calcul du bilan carbone.

Définit :

accumulation de carbone ;

biomasse ;

productivité en oxygène ;

effet climatique.

21. Jumeau numérique de l'écosystème

Jumeau numérique.

Crée un modèle numérique :

plante individuelle ;

maintenant;

nursery;

forêts;

parka;

espace naturel.

22. DREVO AI Cloud

Système cloud.

Fournit :

synchronisation des données ;

travail collectif ;

analytique;

sauvegarde;

Apprentissage automatique.

23. Plateforme scientifique ouverte

Module scientifique.

Permet :

publier des recherches ;

comparer les données ;

observations d'échange ;

mener des projets internationaux.

24. Application mobile

Application mobile.

Fonctions :

Identification de la plante ;

Numérisation QR ;

GPS ;

mode hors ligne ;

enregistrement photographique ;

Recommandations de l'IA.

25. Atlas mondial des plantes TREE

Base de données mondiale sur les plantes.

Comprend :

des millions de passeports numériques ;

carte interactive ;

répartition des espèces ;

lignées génétiques ;

caractéristiques environnementales ;

historique des changements ;

Suivi de la restauration des écosystèmes.

Architecture de la plateforme

Identification de la plante WOOD

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┌──────────────────────────────────┐

│ Intelligence artificielle │

└──────────────────────────────────┘

│

┌──────────────┬────────────────┬──────────────┐

│ │ │ │

Identification des plantes par IA spectrale, IA de détection des maladies, IA de croissance

│ │ │ │

└──────────────┴───────────────┴──────────────┘

│

Passeport numérique des plantes

│

┌────────────┬────────────┬────────────┐

│ │ │ │

Sol Climat Eau Biodiversité

│ │ │ │

└───────────┴────────────┴────────────┘

│

IoT + Drones + LiDAR

│

DREVO AI Cloud

│

Jumeau numérique de l'écosystème

│

Atlas mondial des plantes de WOOD

Cette architecture transformeIdentification de la plante WOODnon seulement dans l'application d'identification des plantes, mais aussi dansun système d'exploitation numérique complet pour la gestion des plantes et des écosystèmes, qui combine intelligence artificielle, télédétection, recherche scientifique, surveillance environnementale et restauration à long terme des espaces naturels.