209 - Techniques, mesures et systèmes

Les isocyanates sont des composés réactifs et toxiques contenant un ou plusieurs groupes fonctionnels NCO. Appliqués par pulvérisation, ils existent sous forme de vapeur et d'aérosols difficiles à mesurer, dans un contexte d’exposition professionnelle, nonobstant l’utilisation des méthodes standardisées. Ils constituent l'une des principales causes d'asthme professionnel au Québec. Cette étude présente la validation en laboratoire d’un système de génération d’isocyanates par pulvérisation afin d’améliorer la compréhension du comportement de ces émissions semi-volatiles au sein des dispositifs d’échantillonnage d’air. Ce système comprenait une chambre de pulvérisation munie d’un pistolet générant une pulvérisation d’un vernis contenant du diisocyanate d’hexaméthylène (HDI) et ses oligomères et une chambre d’exposition à plusieurs points d’échantillonnage. Les paramètres de débit, d'hygrométrie et de température étaient contrôlés. Le HDI prélevé sur filtre imprégné était analysé par chromatographie liquide ultraviolet et/ou spectrométrique de masse. La granulométrie du HDI et de ses oligomères a été mesurée par un impacteur à cascade et d’un impacteur électrique à basse pression. Le diamètre aérodynamique massique médian était de 4 µm. Le système a été capable de générer des niveaux de concentration de HDI et d’isocyanurate allant de 0,030 à 0,057 mg/m³ et de 0,428 à 1,313 mg/m³ avec une variabilité intratest de 5,8% et de 16,5%, respectivement.

Les défis urbains et environnementaux, exacerbés par les changements climatiques, requièrent des méthodes innovantes pour la planification urbaine. La cartographie actuelle des arbres urbains reste incomplète et difficile à maintenir. Les arbres en domaine privé sont d'autant plus victimes de ce problème par leur difficulté d'accès malgré leur grande contribution à la biomasse urbaine.

Ce projet propose une solution automatisée pour la caractérisation des arbres en domaine privé par des techniques de traitement d'image utilisant les images capturées par drone. Il étend les méthodologies existantes de cartographie par LIDAR en incorporant des analyses d'images à haute résolution en comparaison à des images satellites.

Les images acquises par drone sont traitées pour obtenir un nuage de point permettant la création de cartes de hauteurs et d'orthophotos géoréférencées. Ces images sont ensuite découpées en tuiles permettant l'extraction des objets y étant contenue. Un modèle d'apprentissage machine aidé par d'autres outils ouverts permet ensuite d'identifier les arbres et de les caractériser.

Les résultats préliminaires indiquent une précision d'identification élevée permettant la caractérisation de la position, de la hauteur et de la superficie de la canopée des arbres. Les données pourront être intégrées sur la plateforme de SylvCiT offrant un accès libre aux données. Le projet offre une méthode de cartographie rapide permettant une planification plus précise et éclairée.

Plusieurs facteurs contribuent à accroître l’intérêt pour une utilisation accrue de la motricité électrique et des technologies des véhicules autonomes en agriculture : rareté croissante de la main-d’œuvre agricole qualifiée, augmentation de la production alimentaire à l’échelle mondiale, législations et réglementations visant la durabilité de la production agricole. Les technologies relatives aux piles à combustible (FC), aux véhicules électriques (EV) et aux véhicules autonomes et connectés (CAV) sont adaptées avec succès pour se conformer aux exigences liées aux déplacements routiers et aux applications hors route. Cette communication présente une analyse de faisabilité portant sur l’intégration des technologies FC, EV et CAV sur des unités motrices pour la réalisation d’opérations agricoles autonomes. De telles unités motrices agricoles autonomes de taille réduite (AAPU)  pourraient opérer des machines et équipements agricoles variés en fonction des différentes productions et  divers types de pratiques culturales.