L'agriculture en milieu contrôlé, et notamment la culture sous serre, est une des réponses possibles aux besoins alimentaires d'une population mondiale en constante croissance. Elle permet aussi d'optimiser les terres cultivables et d'éviter les pesticides néfastes à l'Homme. Afin de s'affranchir des cycles des saisons et d'avoir une production annuelle continue, l'éclairage artificiel a été introduit dans les serres. L'éclairage horticole a suivi l'évolution des technologies d'éclairage pour arriver aujourd'hui jusqu'à la LED. Cet éclairage donne certes des résultats corrects mais il peut être amélioré tant au niveau de la quantité que de la qualité spectrale de lumière. De ce point de vue, les LEDs présentent deux grands avantages : la possibilité de recomposer un spectre idéal à partir de différentes longueurs d'ondes et de moduler l'intensité de la lumière. Ainsi, elles permettent de fournir un éclairage adapté aux besoins de la plante et ce, en fonction du stade de sa croissance. L'objectif de ce travail de thèse est de proposer un système d'éclairage optimal pour la croissance des plantes en milieu contrôlé. A partir du rendement photosynthétique moyen des plantes, nous avons donc établi des modèles de systèmes d'éclairage à LEDs optimisés pour les plantes. Ces modèles sont basés sur la combinaison de plusieurs LEDs monochromes obtenues à partir de la décomposition de la courbe RQE par des fonctions de Pearson VII. Nous avons appliqué ces résultats théoriques à la culture d'une algue bleue-verte : la Spiruline Platensis. Le choix de cette plante-bactérie repose sur plusieurs critères : cycle de culture court, applications en cosmétique, en médecine et forte valeur nutritionnelle. Ainsi, nous avons pu étudier l'influence de paramètres de culture tels que l'intensité lumineuse, la photopériode, la température sur sa croissance. Par ailleurs, nous avons mis en œuvre deux méthodes basées sur la réflectance optique pour quantifier la biomasse produite par la spiruline. / Agriculture in a controlled environment, and in particular greenhouse cultivation, is one of the responses to the food needs of a growing population. It also makes it possible to optimize the surface of arable land and avoid pesticide and fertilizer releases harmful to man. In order to free of the cycles of the seasons and annual production, artificial lighting was introduced greenhouses since decades. Horticultural lighting followed the evolution of lighting technologies to arrive today up to LED. This lighting gives correct results, but it can be improved both in terms of quantity and spectral quality of light. From this point of view, LEDs have two main advantages : the possibility of recompose an ideal spectrum from different wavelengths and modulate the intensity of the light. Thus, they provide adapted lighting to the needs of the plant and this, in depending on the stage of its growth. The objective of this thesis is to propose an optimal lighting system for the growth of plants in a controlled environment. From the yield photosynthesis of plants, we established models of LED lighting systems optimized. These models are based on the combination of several monochrome LEDs obtained from the decomposition of the curve RQE by Pearson VII functions. We applied these theoretical results to the cultivation of a blue-green algae, the Spirulina Platensis. The choice of this plant-bacterium is based on several criteria : short crop cycle, applications in cosmetics, medicine and high nutritional value. Thus, we were able to study the influence of culture parameters such as light intensity, photoperiod, temperature on its growth. In addition, we have implemented two methods based on optical reflectance to quantify the biomass produced by spirulina.

Detta arbete utvärderar ett kamerasystem som kan ta bilder för analys av växters välmående. Kamerasystemet bygger på en Raspberry pi model 3 b+, en PInoIR kamera modul v2 och ett blått filter. Kameran kan övervaka växter genom att den inte har något infrarött filter. Då kan matematiska uträkningar utföras på allt kamerans sensorer kan ta in. Ett experiment har designats för att skapa mätvärden som används i utvärdering av kamerans funktionalitet. Kamerasystemet bedöms fungera enligt det förespråkade ramverket och den programstack det bygger på. Det analyserade resultatet visar att kamerasystemet kan se skillnad på hydroponiska odlingar med olika tillgång till näring. / This work evaluates a camera system that can take pictures for the analysis of plants' well-being. The camera system is based on a Raspberry pi model 3 b+, a PInoIR camera module v2 and a blue filter. The camera can monitor plants because it does not have an infrared filter. This enables mathematical calculations to be performed on light registered by the camera's sensors. An experiment has been designed to create metrics that are used in evaluating the camera's functionality. The camera system is preforming well by using the proposed framework and program stack. The analyzed results show that the camera system is able to spot the difference between hydroponic cultures with access to differents amounts of nutrition.