UrTrees est un projet de science participative visant à étudier les arbres urbains. Pendant des décennies, les forestiers ont recueilli des données sur les arbres dans leur environnement naturel et utilisé ces données pour construire des modèles de croissance et d'échange de gaz. Ces modèles sont maintenant utilisés pour prédire l'influence des zones forestières sur le changement climatique et trouver de nouvelles solutions à cette menace. En revanche, pour l'instant, nous savons peu de choses sur les arbres urbains qui poussent différemment en raison d'une composition de sol différente, d'une qualité d'air différente, de tailles régulières, etc. Rassembler une grande quantité de données sur les arbres urbains est donc une étape cruciale pour inclure ces arbres et leurs avantages écosystémiques (habitat naturel pour les espèces animales urbaines, réduction des zones de chaleur, amélioration de la qualité de vie, etc.). Cependant, le temps presse, et nous avons décidé de faire appel à la participation des citoyens pour combler le manque de données sur de tels arbres.

  Rassembler une grande quantité de mesures sur les arbres urbains dans différents endroits est un processus long et fastidieux. UrTrees a été conçu pour permettre à n'importe quel citoyen d'aider les chercheurs à recueillir ces données de manière simple et rapide. Par exemple, en une seule journée, un opérateur dédié peut recueillir des données sur 20 arbres, tandis que la même quantité de données peut être collectée en vingt minutes par un groupe de dix citoyens sans formation préalable. De plus, UrTrees permet aux citoyens du monde entier de collecter des données autour d'eux, offrant une large gamme de mesures dans divers endroits.

  En utilisant cette application, vous jouez un rôle important pour nos recherches, et nous tenons à vous remercier. Lorsque vous soumettez une vidéo d'arbre via UrTrees, nous l'analysons (ce processus automatique peut prendre une dizaine de minutes) puis vous fournissons :
   • Bien sûr, les mesures de l'arbre dont vous nous envoyez une vidéo.
   • L'espèce la plus probable (si vous avez également fourni une photo d'une feuille ou de l'écorce du tronc).
   • L'arbre reconstruit en 3D sous forme de nuage de points.
   • Un certain nombre de points vous permettant d'accomplir des quêtes et de monter dans le classement des contributeurs, que vous pouvez partager et qui vous permet de défier d'autres utilisateurs !
Sur ce site web, vous avez également accès à toutes les contributions de par le monde.

  A quelques mètres : pas trop près pour être capable de filmer jusqu'à la cime de l'arbre, pas trop loin pour éviter de manquer de détails (dépend de la résolution de votre vidéo). La distance exacte n'est pas critique et peut varier quand vous tournez autour de l'arbre.

  Non, ce n'est pas nécessaire. C'est préférable car cela permet d'avoir plus de détails et donc une estimation plus précise des trois caractéristiques calculées, mais faire un peu moins de la moitié d'un tour est généralement suffisant.

  Une à deux minutes est une durée raisonnable. Une vidéo plus courte risque de ne pas contenir suffisamment d'informations pour permettre une estimation précise des caractéristiques de l'arbre. Une vidéo plus longue mettra plus de temps à être analysée.

  Ces conditions météo sont à éviter : le vent fera bouger les branches de l'arbre, ce qui nuiera à la précision de l'estimation de ses caractéristiques. De même, la pluie peut avoir un impact négatif sur la netteté de votre vidéo et donc la précision de l'estimation.

  Le traitement automatique de chaque vidéo prend une petite dizaine de minutes. Cependant, si d'autres utilisateurs envoient leur vidéo sur le serveur en même temps que vous, ces vidéos sont traitées les unes après les autres. Il est donc possible que vous receviez les résultats de votre vidéo plusieurs dizaines de minutes après l'avoir envoyée sur notre serveur. Si n'avez pas reçu ces résultats et pensez qu'il y a eu un bug, essayez de renvoyer votre vidéo.

  Voici un aperçu de la manière dont vos données sont traitées. Tout le processus est entièrement automatique.
   • Des images sont extraites de votre vidéo.
   • Ces images sont analysées par un algorithme dit de structure à partir du mouvement (Structure-from-Motion) qui construit un nuage de points 3D à partir de celles-ci.
   • Ce nuage de points est traité par différents algorithmes de notre invention afin d'isoler les points correspondant à l'arbre cible du sol, des arbres voisins, du mobilier urbain, etc.
   • Des modèles géométriques 3D sont plaqués sur les points correspondant respectivement au tronc et à la couronne de l'arbre, afin d'en dériver les trois mesures qui nous intéressent.

  UrTrees mesure actuellement trois caractéristiques principales des arbres :
   • Le diamètre à hauteur de poitrine de l'arbre (DBH), qui est le diamètre du tronc à 1,30 mètre au-dessus du sol.
   • La hauteur de l'arbre, du sol à sa cime.
   • Le volume de la couronne de l'arbre. D'autres caractéristiques pourront être ajoutées à l'avenir. N'hésitez pas à nous faire part de vos suggestions !

  Non ! Nous ne stockons aucune de vos informations personnelles, ne les vendons pas et ne le ferons jamais !
Tout d'abord, les seules données personnelles que nous récoltons (pseudonyme, taille et emplacement au moment de la capture vidéo) sont entièrement anonymes et ne permettent normalement pas de vous identifier. Ces données sont utilisées uniquement à deux fins scientifiques :
   • Votre taille est uniquement requise pour permettre une mise à l'échelle précise des nuages de points 3D reconstruits à partir de vos vidéos. Elle est stockée de manière permanente uniquement sur votre smartphone, pas sur un serveur distant.
   • L'emplacement de l'arbre que vous scannez est uniquement requis pour l'identifier précisément et pouvoir le suivre au cours du temps.
Quant au pseudonyme, il permet juste de savoir quelles sont vos contributions et votre classement :)