Détection, transmission et stockage des sons et des images de tronçonneuses et de scies dans un système IoT pour la surveillance de la forêt de Casamance.

Abstract

La coupe illégale de bois représente une menace sérieuse pour les écosystèmes forestiers et les ressources naturelles, notamment au Sénégal, où elle entraîne une déforestation accélérée, une perte de biodiversité et une désertification croissante. En détruisant les habitats naturels, elle menace des espèces animales et végétales, tout en perturbant le cycle de l’eau et en aggravant les effets du changement climatique par la réduction des puits de carbone. Sur le plan socio- économique, cette pratique illicite prive les communautés locales de ressources essentielles comme le bois de chauffe, les matériaux de construction et alimente des conflits fonciers. Au Sénégal, des forêts classées comme le parc du Niokolo-Koba ou celles de Casamance sont particulièrement vulnérables, victimes de trafics transfrontaliers et d’une demande croissante en charbon de bois. Cette exploitation illégale continue d’appauvrir les sols, d’exacerber la pauvreté et de compromettre l’avenir environnemental du pays. Pour faire face à ce fléau, des mesures urgentes s’imposent comme le renforcement des lois forestières, l'augmentation et la modernisation des patrouilles des agents des eaux et forêts, la promotion d’énergies alternatives et des programmes de reboisement. Et ce mémoire s’inscrit dans cette logique en proposant une solution technologique innovante pour la surveillance des forêts basée sur l’Internet des objets (IoT) et l’Intelligence Artificielle (IA), focalisée sur la détection, la transmission et le stockage des sons et images associés à l’utilisation de tronçonneuses et scies. Cette solution vise à renforcer significativement l'efficacité des patrouilles en leur fournissant des alertes précises et en temps réel, permettant une intervention rapide et ciblée. Ce système innovant utilise des capteurs sonores pour détecter les bruits caractéristiques des outils d’abattage (tronçonneuses, scies). En cas de détection, une caméra s’active automatiquement pour enregistrer les images. Les données (sons et images) sont envoyées en temps réel, via des technologies sans fil (LoRa, Wi-Fi), vers une plateforme Cloud AWS et un serveur local. Après analyse, une confirmation de l’abattage illégal est établie et des alertes sont envoyées, permettant aux agents des Eaux et Forêts d’intervenir rapidement. Nous utiliserons les capteurs de son, la carte Rapberry Pi, une caméra Pi, la carte Grove Pi pour la détection, de plus python pour la capture d’images ainsi le modèle YOLO pour la reconnaissance d’image et enfin le Cloud pour le stockage et le traitement.