Les cultures à haute valeur ajoutée comme la pomme de terre (Solanum tuberosum L.), sont de bons candidats pour l'adoption de l'agriculture de précision en raison des coûts de production particulièrement élevés. Les quantités de fertilisants requises alimentent le défi permanent de la recherche de l’optimisation de fertilisation spécifique à chaque agroécosystème. La modélisation fournit une trousse d’outils pour l’aide à la décision. En ce qui concerne la fertilisation, le rendement est habituellement relié à des doses variables d’un fertilisant à l'aide de fonctions simples(quadratique, linéaire ou linéaire-quadratique,Mitscherlich ou autres). Même si ces fonctions ne devraient être utilisées que pour décrire le comportement des données expérimentales, elles ont été largement utilisées pour prédire les doses optimales de fertilisants. Ce projet de recherche a proposé un modèle de recommandation des doses optimales d’azote (N), de phosphore (P) et de potassium (K)pour la culture de pomme de terre en exploitant les techniques d’autoapprentissage. Dans une première partie, il a d’abord été question de regrouper les cultivars sur la base de la composition chimique de la feuille diagnostique en utilisant une classification non supervisée. Ce regroupement a permis de montrer que les cultivars étudiés sont associés à une composition ionomique spécifique. Ensuite, dans une perspective de prédiction de catégories de rendement en fonction de la composition foliaire, les algorithmes des k plus proches voisins (KNN), des forêts aléatoires (RF) et des machines à vecteurs de supports(SVM) ont montré un potentiel de diagnostic acceptable, avec une précision de 70 %,pour détecter un déséquilibre nutritionnel en cours de saison. Enfin, le vecteur de perturbation de l’espace de composition d’Aitchison pourrait être un bon indicateur pour détecter la présence et l’ampleur d’un déséquilibre nutritionnel en cours de saison. Dans la deuxième partie, les modèles d’autoapprentissage utilisant les algorithmes des KNN,des RF, des réseaux neuronaux (NN) et des processus gaussiens (PG), ont prédit le rendement et le poids spécifique en fonction des conditions expérimentales de façon pratiquement similaire avec des coefficients de détermination (R²) supérieurs à celui du modèle de Mitscherlich. Les R² étaient de 0,52 pour les KNN, de 0,59 pour les RF, de 0,49 pour les NN, de 0,58 pour les PG et de 0,37 pour le modèle de Mitscherlich. Les R² des modèles de prédiction de la balance des tubercules de taille moyenne (R² = 0,60 –0,69) et du poids spécifique (R² = 0,58 – 0,67) étaient plus élevés comparés aux R² de la balance des tubercules de grande taille (R² = 0,55 – 0,64) et du rendement vendable. Des dissemblances importantes sont apparues entre les modèles dans le rendu des courbes de réponse et la prédiction des doses agroéconomiques optimales de N, P et K. C'est prédictions étaient spécifiques au site. Les processus gaussiens étaient plus appropriés en raison de leur capacité d’élaborer des surfaces de réponse lisses et des recommandations probabilistes. / High-value crops, like potato (Solanum tuberosumL.), are good candidates for the adoption of Precision Agriculture because of the high cost of inputs.The large amount of potato fertilizers requirement makes it economically and environmentally important for producers to determinate site-specific fertilizers dosages. Crop performance responses to fertilizer inputs have yet been modeled using simple functions like quadratic, linear-plateau or Mitscherlich. Even though they should only be used to describe experimental data, such models are used to predict optimal fertilizer doses considering the cost of the fertilizer and crop sales. As large amounts of data are being assembled in repeated observational data sets, machine learning models can become useful to predict and detect patterns in data without hardly presuming how a response curve should behave.This project generated models recommending optimal economic doses of nitrogen (N), phosphorus (P) and potassium (K) for potato crops using machine learning techniques. We assessed the validity of cultivar grouping as new predictive feature, and predicted potato tuber yields using foliar ionomes. A density-based clustering algorithm (dbscan) failed to delineate groups of high-yield cultivars linked to specific cultivar ionomic composition. Algorithms of k-nearest neighbors (KNN), random forests (RF) and support vector machines (SVM) showed a fair diagnostic potential to detect in-season nutritional imbalance, with practically similar accuracy of 70%. The perturbation vector of Aitchison compositional space appeared a good indicator indetecting the presence and magnitude of a nutritional imbalance. Moreover, machine-learning models using KNN, RF, neural networks (NN) and Gaussian processes (GP) algorithms returned almost similar coefficients of determination (R²) superior to that of the Mitscherlich model. The R² values were 0.52, 0.59, 0.49 and 0.58 respectively for the KNN, RF, ANN,and GP, and 0.37 with the Mitscherlich model to predict marketable yield.The models were somewhat more efficient to predict medium-size tubers (R²= 0.60–0.69) and tuber specific gravity (R²= 0.58–0.67) than large-size tubers (R²= 0.55–0.64) and marketable yield. Disagreements appeared between models in site-specific response curves and optimal economic or agronomic N, P, and K doses prediction. However, GP models stood up as the most promising algorithm due to its built-in ability to develop smooth response surfaces and recommendations within a probabilistic risk-assessment framework.

Thèse ou mémoire avec insertion d'articles. / Le compactage des sols agricoles affecte négativement les performances des cultures et devrait être évité grâce à des stratégies de gestion des sols appropriées. Les recherches antérieures montrent un manque d'études complètes sur l'impact des différents niveaux de compactage du sol sur les propriétés hydrodynamiques. Cette étude s'est concentrée sur l'effet du compactage sur les propriétés hydrodynamiques du sol dans des conditions non saturées et saturées en utilisant le système Hydraulic Property Analyzer (HYPROP). Nous avons étudié l'impact de cinq niveaux de compactage sur des échantillons de sol de sable limoneux prélevés dans un champ de pommes de terre dans les régions agricoles du nord du Québec, au Canada, en utilisant quatre répétitions par niveau. Tout d'abord, la conductivité hydraulique saturée de chaque échantillon a été mesurée en utilisant la méthode de la charge constante. Les données relatives à la courbe de rétention d'eau du sol (CRS) et à la conductivité hydraulique non saturée ont été obtenues à l'aide de l'appareil de mesure de l'évaporation HYPROP et d'un potentiomètre à point de rosée WP4C. Seize modèles hydrauliques de sol du logiciel HYPROP-Fit ont été simulés. Nos résultats soutiennent l'application de la variante Peters-Durner-Iden (PDI) du modèle bimodal sans contrainte de van Genuchten (VGm-b-PDI) pour l'estimation complète du CES sur la base de la métrique de l'erreur quadratique moyenne (EQM). Le modèle VGm-b-PDI a été implémenté dans le logiciel HYDRUS-1D pour calculer la quantité d'irrigation pour différents niveaux de compactage et fournir des estimations plus précises des propriétés hydrauliques du sol. Nous avons simulé des scénarios de compactage et d'irrigation du sol avec le modèle de double porosité et les résultats ont indiqué que le compactage du sol peut fortement influencer les propriétés hydrauliques du sol de différentes manières. La conductivité saturée et non saturée diminue avec l'augmentation du compactage du sol. À un niveau modéré de compactage, la quantité d'irrigation pour la culture de pommes de terre était optimale. Dans l'ensemble, la méthodologie combinée d'HYPROP et d'HYDRUS 1D a donné d'excellents résultats en termes de comportement hydraulique des sols compactés. / Agricultural soil compaction adversely affects crop performance and should be avoided through appropriate soil management strategies. Previous research shows a lack of comprehensive studies on the impact of different levels of soil compaction on hydrodynamic properties. This study focused on the effect of compaction on soil hydrodynamic properties under unsaturated and saturated conditions using the Hydraulic Property Analyzer (HYPROP) system. We studied the impact of five compaction levels on silty sand soil samples taken from a potato field in the northern agricultural regions of Quebec, Canada, using four replicates per level. First, the saturated hydraulic conductivity of each sample was measured using the constant-load method. Soil water retention curve (SWRC) and unsaturated hydraulic conductivity data were obtained using the HYPROP evaporation measurement device and a WP4C dew point potentiometer. Sixteen hydraulic soil models in the HYPROP-Fit software were simulated. Our results support the application of the Peters-Durner-Iden (PDI) variant of van Genuchten's bimodal unconstrained model (VGm-b-PDI) for full SWRC estimation based on the root mean square error (RMSE) metric. The VGm-b-PDI model was implemented in HYDRUS-1D software to calculate the amount of irrigation for different compaction levels and provide more accurate estimates of soil hydraulic properties. We simulated soil compaction and irrigation scenarios with the dual-porosity model and the results indicated that soil compaction can strongly influence soil hydraulic properties in different ways. Saturated and unsaturated conductivity decreases with increasing soil compaction. At a moderate level of compaction, the amount of irrigation for potato cultivation was optimal. Overall, the combined methodology of HYPROP and HYDRUS 1D gave excellent results in terms of the hydraulic behavior of compacted soils.

La pomme de terre est la culture agricole qui est victime du plus grand nombre de maladies et de ravageurs pouvant ainsi causer des dégâts de rendements relativement importants. La télédétection en agriculture permet de spatialiser ces stress par la correspondance entre les caractéristiques biophysiques de la végétation et les propriétés optiques des images. Les aéronefs sans pilote (ASP) constituent des plateformes de plus en plus répandues permettant l’acquisition d’imagerie aérienne à très hautes résolutions spatiale et temporelle. L’objectif général du projet visait à développer un outil d’aide à la surveillance phytosanitaire de cultures de pomme de terre, économique, opérationnel sur le terrain et basé sur la télédétection, en appui aux méthodes traditionnelles de dépistage. Les objectifs spécifiques suivants étaient visés : automatiser une chaîne de traitement d’imagerie pour l’agriculture, acquise à partir d’un aéronef sans pilote ; appliquer des indices basés sur l’imagerie visible proche infrarouge et infrarouge thermique pour la détection de stress dans la culture de la pomme de terre ; développer un outil d’aide à la décision en appui aux méthodes de dépistage actuelles ; évaluer le potentiel des ASP pour le suivi des cultures de pommes de terre. Le projet s’est déroulé en deux phases et sur deux sites d’études au Québec, en Montérégie et au Saguenay-Lac-Saint-Jean. La première année, des corrélations entre les mesures des paramètres biophysiques et les valeurs spectrales de l’imagerie ont permis d’établir une estimation de la biomasse humide à partir de l’indice de végétation MSAVI 2 avec un coefficient de détermination de 0,81. Une fois la relation végétation/imagerie établie, des cartes zonales de ravageurs, maladies et problèmes de développement pour les dépistages ont pu être réalisées la seconde année. Les classifications supervisées des zones de maladies ont été validées à 100 %, celles des ravageurs à 89,5 % et celles des problèmes de développement à 81 %. Enfin, une analyse technico-économique a été effectuée pour évaluer l’utilisation des ASP dans le domaine agricole et comparer l’utilisation d’un tel outil d’aide à la décision par rapport à d’autres types d’imagerie multispectrale (satellite, aérienne). Les coûts de production de cartes de dépistage par ASP sont actuellement beaucoup plus importants que par les autres moyens d’acquisition. Cependant, la croissance du nombre d’entreprises d’opérations et de services par ASP aura vraisemblablement comme conséquence de faire diminuer les coûts de vols dans les prochaines années. De plus, la très haute résolution spatiale et la rapidité de mise en place constituent des avantages techniques qui jouent en faveur de l’emploi des ASP en agriculture. Un projet comme celui-ci illustre l’utilité des ASP en télédétection agricole mais également les nombreuses problématiques à résoudre pour obtenir un produit livrable à l’agriculteur en concordance avec ses besoins techniques et financiers dans une optique de préservation de l’environnement. Du vol de l’ASP jusqu’au traitement de l’imagerie, en passant par l’intégration des capteurs, les défis à relever sont nombreux. Cependant, la ferveur actuelle pour ces technologies est telle que les avancées technologiques dans le domaine sont très rapides. On peut imaginer qu’à l’échelle mondiale, l’utilisation des ASP en agriculture pourrait faire diminuer les quantités d’intrants agricoles tout en augmentant les rendements des cultures.

L’agriculture de précision est un mode de culture qui consiste à prendre en compte la variabilité intra-parcellaire afin d'appliquer le bon traitement au bon endroit. Depuis les années 80, l’agriculture de précision s’est développée grâce à l’arrivée d’outils de géolocalisation (GPS), de matériels permettant une gestion modulée des cultures et surtout d'une multitude de données issues de prélèvements sur le terrain, d'images et de capteurs. Dans ce contexte, l’agriculture de précision a fait émerger de nouveaux problèmes à la fois combinatoires et complexes afin de répondre à des enjeux de performance économique, technique et environnementale.Cette thèse porte sur l'utilisation de la programmation par contraintes pour résoudre des problèmes de tournées dans le contexte de l’agriculture de précision et, plus précisément, en viticulture de précision.Un problème de tournées de véhicule consiste à déterminer une flotte de véhicules afin de visiter une liste de clients ou de réaliser des tournées d’interventions. Le but est de minimiser le coût total des tournées tout en respectant différentes contraintes. Ce problème est une extension classique du problème du voyageur de commerce et fait partie des problèmes NP-difficiles.La programmation par contraintes est un outil très puissant capable de résoudre des problèmes combinatoires comme les problèmes de tournées. Elle fournit des algorithmes de filtrage dédiés à des contraintes de circuits qui permettent de résoudre de façon efficace des problèmes associant ces contraintes de circuit à d'autres contraintes plus spécifiques.La première contribution de cette thèse est la formalisation du problème de la vendange sélective et sa modélisation sous la forme d’un problème d’optimisation sous contraintes. Le problème de la vendange sélective consiste à trouver la trajectoire optimale d’une machine à vendanger qui récolte et sépare deux qualités de raisins. En plus d’être un problème de tournées peu commun, la gestion du remplissage simultané des deux bacs augmente la combinatoire du problème. Plusieurs modèles sont présentés et testés sur des données réelles provenant de vignobles situés dans le sud de la France.La deuxième contribution est l’établissement d’une nouvelle contrainte globale de tournées nommée WeightedSubCircuits. Elle permet d'aborder le problème plus général de tournées multiples dans lequel on cherche à couvrir une partie du graphe par un ensemble de circuits disjoints de coût minimal. Un algorithme de filtrage partiel de cette contrainte est également présenté. Des expérimentations ont été réalisées, notamment sur un problème de planning de techniciens intervenant sur des vignobles en Californie qui a été modélisé dans le cadre de cette thèse. Ces résultats préliminaires ont montré l'intérêt du filtrage apporté par cette nouvelle contrainte. / L’agriculture de précision est un mode de culture qui consiste à prendre en compte la variabilité intra-parcellaire afin d'appliquer le bon traitement au bon endroit. Depuis les années 80, l’agriculture de précision s’est développée grâce à l’arrivée d’outils de géolocalisation (GPS), de matériels permettant une gestion modulée des cultures et surtout d'une multitude de données issues de prélèvements sur le terrain, d'images et de capteurs. Dans ce contexte, l’agriculture de précision a fait émerger de nouveaux problèmes à la fois combinatoires et complexes afin de répondre à des enjeux de performance économique, technique et environnementale.Cette thèse porte sur l'utilisation de la programmation par contraintes pour résoudre des problèmes de tournées dans le contexte de l’agriculture de précision et, plus précisément, en viticulture de précision.Un problème de tournées de véhicule consiste à déterminer une flotte de véhicules afin de visiter une liste de clients ou de réaliser des tournées d’interventions. Le but est de minimiser le coût total des tournées tout en respectant différentes contraintes. Ce problème est une extension classique du problème du voyageur de commerce et fait partie des problèmes NP-difficiles.La programmation par contraintes est un outil très puissant capable de résoudre des problèmes combinatoires comme les problèmes de tournées. Elle fournit des algorithmes de filtrage dédiés à des contraintes de circuits qui permettent de résoudre de façon efficace des problèmes associant ces contraintes de circuit à d'autres contraintes plus spécifiques.La première contribution de cette thèse est la formalisation du problème de la vendange sélective et sa modélisation sous la forme d’un problème d’optimisation sous contraintes. Le problème de la vendange sélective consiste à trouver la trajectoire optimale d’une machine à vendanger qui récolte et sépare deux qualités de raisins. En plus d’être un problème de tournées peu commun, la gestion du remplissage simultané des deux bacs augmente la combinatoire du problème. Plusieurs modèles sont présentés et testés sur des données réelles provenant de vignobles situés dans le sud de la France.La deuxième contribution est l’établissement d’une nouvelle contrainte globale de tournées nommée WeightedSubCircuits. Elle permet d'aborder le problème plus général de tournées multiples dans lequel on cherche à couvrir une partie du graphe par un ensemble de circuits disjoints de coût minimal. Un algorithme de filtrage partiel de cette contrainte est également présenté. Des expérimentations ont été réalisées, notamment sur un problème de planning de techniciens intervenant sur des vignobles en Californie qui a été modélisé dans le cadre de cette thèse. Ces résultats préliminaires ont montré l'intérêt du filtrage apporté par cette nouvelle contrainte.

Dans le domaine agricole, l'application du principe du développement durable s'est faite en même temps que la prise de conscience des limites de l'agriculture productiviste pour donner naissance à l'agriculture durable. Cette dernière englobe toute une série d'approche de la conduite des cultures dont les plus connues sont l'agriculture biologique et l'agriculture raisonnée.<br />Une autre approche, l'agriculture de précision, s'appuie sur de l'information géographique à très grande échelle et des outils adaptés (Systèmes d'Information Géographique et analyse spatiale) pour gérer la variabilité intraparcellaire afin d'optimiser les coûts d'exploitation et de limiter les impacts environnementaux des opérations culturales. La pratique de l'agriculture de précision, en particulier la mise en oeuvre opérationnelle de la modulation des intrants, nécessite le découpage de la parcelle en quelques grandes entités homogènes.<br />Une méthode de zonage a donc été développée. Dans un premier temps, des tests ont été effectués sur la base de l'Aide MultiCritère à la Décision. Mais cette approche a été abandonnée pour des raisons d'applicabilité. La méthode développée au final s'appuie sur une classification mixte intégrant plusieurs contraintes spatiales et permettant la prise en compte du savoir de l'exploitant agricole. Elle permet d'obtenir rapidement et simplement des zonages satisfaisants tout en offrant quelques indicateurs de validité.<br />Une étude visant à modéliser la structure spatiale de données onéreuses en en utilisant d'autres l'étant nettement moins a été menée. Nous avons montré qu'avec notre méthode de zonage, il était possible d'approcher correctement la structure spatiale de plusieurs variables agronomiques pertinentes en se basant sur une combinaison de cartes de résistivité électrique, de rendement et d'images satellitaires.

Cette thèse propose de répondre, par l'analyse d'images aériennes à très haute résolution spatiale, aux besoins en information des gestionnaires de territoires viticoles. Les méthodes développées pour la détection des parcelles sont basées sur la reconnaissance de structures spatiales orientées et périodiques. Une analyse fréquentielle permet la segmentation des parcelles en polygones ainsi qu'une caractérisation précise de l'orientation des rangs et de la distance interrang. Ces caractéristiques permettent ensuite l'extraction et l'étude détaillée de chaque rang de vigne, avec pour objectifs 1) d'améliorer le contour des parcelles segmentées, 2) de détecter les pieds manquants et 3) de caractériser les interrangs. Ces travaux de thèse ont permis de répondre à l'essentiel de la demande des utilisateurs par la mise en place d'un processus automatique de détection, segmentation et caractérisation de la vigne.

Les réseaux de capteurs sans fil sont maintenant un moyen crédible de collecte de données sur les cultures. L'installation d'une structure de communication fixe pour relayer les données surveillées depuis la tête de grappe jusqu'à sa destination finale peut être soit impraticable en raison de la topologie du terrain, soit prohibitive en raison du coût initial élevé. Une solution plausible consiste à utiliser des véhicules aériens sans pilote (UAV) comme moyen alternatif de collecte de données et de contrôle de supervision limité de l'état des détecteurs. Dans cet article, nous considérons le cas des parcelles agricoles disjointes comprenant chacune des grappes de capteurs, organisées de manière prédéterminée en fonction des objectifs d'élevage. Cette recherche vise à trouver une solution optimale pour la recherche de UAV et la collecte de données à partir de tous les capteurs installés dans un champ de culture. En outre, le protocole de routage des capteurs tiendra compte d'un compromis entre la gestion de l'énergie et les frais généraux de diffusion des données. Le système proposé est évalué en utilisant un modèle simulé et il devrait trouver une classe parmi toutes les sous-considérations. / Wireless sensor networks are now a credible means for crop data collection. The installation of a fixed communication structure to relay the monitored data from the cluster head to its final destination can either be impractical because of land topology or prohibitive due to high initial cost. A plausible solution is to use Unmanned Aerial Vehicles (UAV) as an alternative means for both data collection and limited supervisory control of sensors status. In this paper, we consider the case of disjoint farming parcels each including clusters of sensors, organized in a predetermined way according to farming objectives. This research focuses to drive an optimal solution for UAV search and data gathering from all sensors installed in a crop field. Furthermore, the sensor routing protocol will take into account a tradeoff between energy management and data dissemination overhead.The proposed system is evaluated by using a simulated model and it should find out a class among all under consideration.

Grâce aux technologies de l’information et aux systèmes de positionnement par satellites (GNSS), l’agriculture de précision raffine l’échelle d’observation et d’intervention, du champ à la plante individuelle. La télédétection, notamment à travers les images satellitaires, a également permis de surveiller l’évolution de la culture, avec une fréquence temporelle et une résolution spatiale accrues. La vigueur de la culture est un paramètre crucial de la fertilisation, permettant d’optimiser l’apport en intrants et de générer des retombées économiques et environnementales. Plusieurs manières d’estimer la vigueur sont possibles. Pour une culture en rangs comme le maïs (Zea Mays L.), nous avons privilégié la biomasse qui servira de proxy à la vigueur. Notre étude s’appuie sur l’hypothèse que l’avènement des drones agricoles ouvrira la voie à une meilleure estimation de la vigueur. Nous supposons que la flexibilité de la plateforme combinée avec la très haute résolution spatiale (THRS) des images droniques permettra un suivi plus précis de l’évolution de la vigueur, tant dans l’espace que dans le temps – conditions critiques pour le déploiement de l’agriculture de précision. Les recherches des 15 dernières années s’appuient sur le drone pour collecter des images THRS, dont le traitement fait appel principalement à la méthode des indices de végétation, tel le NDVI. Plusieurs questions se posent : – Le recours au NDVI est-il la manière la plus efficiente d’exploiter la THRS des images droniques ? Si non, comment exploiter autrement et mieux cette imagerie ? – Attendu les contraintes de temps, la quantité de données et les impératifs logistiques, la méthode de traitement adoptée sera-t-elle suffisamment robuste ? Les concepts utilisés seront-ils simples et compréhensibles pour obtenir l’adhésion des utilisateurs finaux, c’est-à-dire les agriculteurs ? – Les capteurs à bord des drones pouvant être orientés assez librement, quels sont les effets des angles de visée sur les résultats ? D’abord, nous avons évalué la pertinence de l’approche classique, consistant à utiliser l’indice NDVI pour déterminer les paramètres de la culture. Pour cela, la plateforme dronique est comparée avec le capteur de proximité GreenSeeker. Il en découle que le drone se montre moins performant que le GreenSeeker pour l’estimation de la biomasse du maïs. Nous avons ainsi délaissé l’approche classique et opté pour un indicateur de surface apparente, extrait à l’aide des techniques de vision par ordinateur appliquées à des images RGB. Cette méthode tire profit de la THRS offerte par l’imagerie dronique et produit un proxy robuste de la biomasse, au niveau surfacique (par mètre carré) et linéaire (par rang). Nous avons aussi constaté que les résultats n’étaient pas affectés par les angles d’acquisition des images (au nadir et obliques). Partant, cette recherche ouvre la perspective à des applications de la dronautique en agriculture de précision, pour l’estimation de la vigueur et d’autres paramètres fondamentaux entrant dans les algorithmes d’optimisation des intrants. Elle offre également la possibilité d’imaginer des plateformes non-droniques pour l’acquisition des images THRS dans le contexte de la fertilisation. / Thanks to information technologies and GNSS (Global Navigation Satellite System), precision agriculture is refining the scale of observation and intervention, from the field to the individual plant. Remote sensing, in particular through satellite imagery, has also made it possible to monitor the crop dynamics, with increasing time frequency and spatial resolution. Crop vigor is a crucial parameter allowing the optimization of inputs, and consequently economic and environmental benefits. Several ways to estimate crop vigor are possible. For a row crop such as corn (Zea Mays L.), aboveground biomass has been favored and will serve as a proxy for vigor. Our study is based on the hypothesis that the recent advent of agricultural UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) will pave the way for a better estimation of crop vigor. We assume that the flexibility of the UAV combined with the very high spatial resolution of their images will allow a more accurate monitoring of crop vigor, both in space and time – conditions which are critical for the deployment of precision agriculture. Research over the past 15 years has relied on the UAV to collect images of very high spatial resolution. However, the processing of those images is mainly based on vegetation indices, especially the NDVI. Several questions arise from the above observations: – Is the use of NDVI the most efficient way to exploit the spatial resolution of UAV images? If not, is there a better way to exploit this imagery? – How to respond to time and logistical constraints in the image processing so that it is ultimately adopted by farmers? – Since UAV-borne sensors can be oriented quite freely, what are the effects of the acquisition angles on the results? First, we assessed the relevance of the traditional approach which uses the NDVI index to determine crop parameters. To do that, we compared the UAV platform with the GreenSeeker proximal sensor. The results showed that the UAV is less efficient than the GreenSeeker in estimating corn biomass. We thus moved away from the traditional approach and opted for a method extracting the apparent leaf area, through computer vision techniques applied to RGB images. This method took advantage of the very high spatial resolution offered by UAV images and produced a robust proxy for corn biomass, at the surface (per square meter) and row levels. We also found that the results were not affected by the acquisition angles of the images (nadir and oblique). Therefore, this research opens the perspective to UAV applications in precision agriculture, for the estimation of vigor and other fundamental parameters used in input optimization algorithms. It also offers the possibility to imagine non-UAV based platforms for the acquisition of very high resolution images in the context of fertilization.

La problématique étudiée dans cette thèse concerne le maintien de l’intégrité de robots mobiles en milieux naturels. L’objectif est de fournir des lois de commande permettant de garantir l’intégrité d’un véhicule lors de déplacements autonomes en milieux naturels à vitesse élevée (5 à 7 m.s -1 ) et plus particulièrement dans le cadre de l’agriculture de précision. L’intégrité s’entend ici au sens large. En effet, l’asservissement des déplacements d’un robot mobile peut générer des consignes nuisant à son intégrité physique, ou à la réalisation de sa tâche (renversement, tête-à-queue, stabilité des commandes, maintien de la précision, etc.). De plus, le déplacement en milieux naturels amène des problématiques liées notamment à des conditions d’adhérence variables et relativement faibles (d’autant plus que la vitesse du véhicule est élevée), ce qui se traduit par de forts glissements des roues sur le sol, ou encore à des géométries de terrains non traversables par le robot. Aussi, cette thèse vise à déterminer en temps réel l’espace de stabilité en terme de commandes admissibles permettant de modérer les actions du robot. Après une présentation des modélisations existantes, et des observateurs permettant l’exploitation de ces modélisations pour la mise en place de loi de commande prédictive en braquage pour le suivi de trajectoire, une nouvelle méthode d’estimation des glissements basé sur une observation cinématique est proposée. Celle-ci permet de répondre aux problématiques de vitesse variable (et notamment du passage de la vitesse par des valeurs nulles) du véhicule et d’observation lors d’un déplacement sans trajectoire de référence. Ce nouvel observateur est primordial pour la suite des développements de cette thèse, puisque la suite des travaux s’intéresse à la modulation de la vitesse du véhicule. Ainsi, dans la suite des travaux, deux lois de commande prédictives agissant sur la vitesse du véhicule ont été mises en place. La première apporte une solution à la problématique de la saturation des actionneurs en braquage, lorsque la vitesse ou les glissements rendent la trajectoire à suivre inadmissible vis-à-vis des capacités physiques du véhicule. La deuxième répond à la problématique de la garantie de la précision du suivi de trajectoire (maintien du véhicule dans un couloir de déplacement). Dans les deux cas la stratégie de commande est similaire : on prédit l’état futur du véhicule en fonction de ses conditions d’évolution actuelle et de conditions d’évolutions futures simulées (obtenues grâce à la simulation de l’évolution d’un modèle dynamique du véhicule) afin de déterminer la valeur de la vitesse optimale pour que les variables cibles (dans un cas la valeur du braquage et dans l’autre l’écart à la trajectoire) respectent les conditions imposées (non-dépassement d’une valeur cible). Les résultats présentés dans ce mémoire ont été réalisés soit en simulations, soit en conditions réelles sur des plateformes robotiques. Il en découle que les algorithmes proposés permettent dans un cas de réduire la vitesse du véhicule pour éviter la saturation du braquage et donc les phénomènes de sur et sous virage qui en découlerait et donc permet de conserver la commandabilité du véhicule. Et dans l’autre cas de garantir que l’écart à la trajectoire reste sous une valeur cible. / This thesis focused on the issue of the preseving of the integrity of mobile robots in off-road conditions. The objective is to provide control laws to guarantee the integrity of a vehicle during autonomous displacements in natural environments at high speed (5 to 7 m.s -1 ) and more particularly in The framework of precision farming. Integrity is here understood in the broad sense. Indeed, control of the movements of a mobile robot can generate orders that affect its physical integrity, or restrains the achievement of its task (rollover, spin, control stability, maintaining accuracy , etc.). Moreover, displacement in natural environments leads to problems linked in particular to relatively variable and relatively low adhesion conditions (especially since the speed of the vehicle is high), which results in strong sliding of wheels on the ground, or to ground geometries that can not be crossed by the robot. This thesis aims to determine in real time the stability space in terms of permissible controls allowing to moderate the actions of the robot. After a presentation of the existing modelings and observers that allow the use of these modelizations for the implementation of predictive control law for trajectory tracking, a new method of estimation of side-slip angles based on a kinematic observation is proposed. It permit to address the problem of variable speed of the vehicle (and in particular the case of zero values) and also to allow the observation during a displacement without reference trajectory. This new observer is essential for the further development of this thesis, since the rest of the work is concerned with the modulation of the speed of the vehicle. So, in the further work, two predictive control laws acting on the speed of the vehicle have been set up. The first one provides a solution to the problem of the saturation of steering actuators, when the speed or side-slip angles make the trajectory inadmissible to follow with respect to the physical capacities of the vehicle. The second one adress the problem of guaranteeing the accuracy of trajectory tracking (keeping the vehicle in a corridor of displacement). In both cases, the control strategy is similar: the future state of the vehicle is predicted according to the current conditions of evolution and the simulated one for the future evolution (obtained by simulating the evolution of dynamics models of the vehicle) in order to determine the value of the optimum speed so that the target variables (in one case the value of the steering and in the other the lateral deviation from the trajectory) comply with the imposed conditions (not exceeding a target value). The results presented in this thesis were realized either in simulations or in real conditions on robotic platforms. It follows that the proposed algorithms make it possible : in one case to reduce the speed of the vehicle in order to avoid the saturation of the steering actuator and therefore the resulting over and under steering phenomena and thus make it possible to preserve the vehicle’s controllability. And in the other case, to ensure that the lateral deviation from the trajectory remains below a target value.