Cette thèse constitue une nouvelle approche pour la prédiction des maladies des plantes dans une plantation par combinaison de fusion de données et modélisation spatio-temporelle. La maladie des plantes est un problème majeur dans le monde de l'agriculture. Par exemple en Malaisie, la maladie de la pourriture de basal de la tige (BSR) causée par le champignon Ganoderma Boninense est la maladie la plus grave pour les plantations de palmiers à huile. Le champignon infecte les palmiers à huile,causant des pertes de rendement et détruisant au final les arbres. Divers facteurs ont été précédemment signalés, qui influencent l'incidence de la BSR, tels que les cultures précédentes, les techniques de replantation, les types de sols et l'âge des arbres. Une gestion efficace et durable des stratégies pour contrôler le BSR se heurte principalement à un manque de compréhension des mécanismes d'établissement de la maladie, de son développement et de sa propagation. La présente recherche est une tentative d'appliquer la technique de fusion de données et la modélisation temporelle en système d'Information géographique (SIG) pour étudier le comportement des maladies des plantes dans un domaine particulier (zone artisanale). Cette recherche portera sur comment les SIG peuvent aider à évaluer la distribution des maladies des plantes dans une plantation de petite échelle. Avec les progrès simultanés dans les systèmes de positionnement global (GPS) et l'utilisation des systèmes d'Information géographique, ces techniques ont fourni de puissants outils d'analyse pour l'agriculture de précision. Les données pour l'analyse proviennent de palmiers à huile des expériences de densité de plantation aux stations de recherche MPOB à Teluk Intan, Perak, Malaisie.Dans le cas de la maladie de la BSR, les résultats de l'émission de modélisation prédictive ont observé une corrélation entre les maladies BSR prédites avec celles visuellement données par le BSR. Il a été constaté que la modélisation prédictive proposée a bien prédit la présence de la maladie de la BSR. Même si au début d'infection des maladies BSR, le modèle n'a pas fixé exactement la distribution de la maladie, la performance du modèle sera améliorée avec la sélection de la source de données. Dans l'ensemble, le modèle a bien prédit la présence de maladies avec une précision allant jusqu'à 98,9 %. / This thesis represents a new approach for predicting plant disease in a plantation through combination of data fusion and spatio-temporal modelling. Plant disease is a major problem in the world of agriculture. Example in Malaysia, basalstem rot disease (BSR) caused by Ganoderma Boinense is the most serious disease for oil palm plantation in Malaysia. The fungus infects oil palm trees, initially causing yield loss and finally killing the trees. Various factors were previously reported to influence incidence of BSR, such as previous crops, techniques for replanting, types of soils and the age of trees. At present effective and sustainable management strategies to control BSR are hampered mainly by a lack of understanding of mechanisms of disease establishment, development and spread. The present research is an attempt to apply data fusion technique and temporal modelling in Geographical Information System (GIS) to investigate the behaviour of plant disease in a specific area (small skill area). This research will focus on how GIS can help to assess the distribution plant disease in a small scale plantation. With concurrent advances in global positioning systems (GPS) and the use of geographical Information Systems(GIS) techniques have provided powerful analysis tools for precision agriculture. Data for analysis were obtained from oil palm planting density experiments at MPOB research stations at Teluk Intan, Perak, Malaysia. In the case of BSR disease, the results of the predictive modelling show a significance correlation between predicted BSR diseases with visually observed BSR data. It found that the proposed predictive modelling has well predicted the presence of BSR disease. Although at the beginning stage of BSR diseases infection, the model has not fitted exactly the distribution of the disease, we believe that with the proper selection of the source of data, the performance of the model will be improved.Overall, the model has well predicted the presence of diseases with accuracy up to 98.9%.

Sclerotinia sclerotiorum is a pathogenic fungus that infects around 400 species of host    plants. Stem rot disease caused by this fungus is economically disastrous for Brassica napus cultivators in Sweden. Due to the lack of disease resistant cultivars, disease management has been solely dependent on fungicide application. The current disease  prediction models are not scientifically accurate and take into account factors such as   weather, previous disease incidence, and conomic effects which often result in unnecessary and excessive use of fungicides by cultivators. Real-Time Polymerase Chain Reaction has proven to be the fastest, most accurate and reliable technique for detecting plant pathogens as it gives an idea about disease severity by measuring pathogen concentration in environmental samples. Reproducible and able qPCR assays have the potential of being the main principle on which more scientifically accurate plant disease prediction and management models an be developed. The aim of this study was to validate a previously established qPCR assay to detect S. sclerotiorum. An absolute quantification experiment     was performed by using plasmid DNA cloned with a target gene as template. Further,   three different qPCR machines  were compared  to make a plausible conclusion regarding    their sensitivity and efficiency in detecting minuscule amounts of DNA from the   environment. While a solid conclusion could not be reached regarding the sensitivity of    each of these machines, this study pointed out some basic trends about each machine    that may help researchers in selecting the most efficient qPCR system when working with detection of plant pathogens.