La production agricole doit augmenter plus rapidement pour répondre à la demande alimentaire mondiale dans un avenir proche. Le phénotypage, c'est-à-dire la surveillance quantitative des variables de l'état des cultures et du fonctionnement quantitatif de la canopée, a été reconnu comme le goulot d'étranglement pour accélérer le progrès génétique et augmenter le rendement. Le phénotypage sur le terrain est obligatoire car il permet d'évaluer les génotypes dans des conditions naturelles de champ. Les progrès technologiques des capteurs, de la communication et de l'informatique favorisent le développement de systèmes de phénotypage à haut débit au cours de la dernière décennie. Toutefois, l'interprétation des mesures de phénotypage n' a fait l'objet que d'une attention limitée, ce qui a entraîné une sous-exploitation des potentiels des systèmes actuels. Cette thèse se concentre sur l'interprétation des mesures de phénotypage au champ sur les cultures de blé. Il comprend trois aspects complémentaires qui illustrent les potentiels du traitement d'image avancé, de l'inversion du modèle et de l'assimilation des données pour l'interprétation des mesures de phénotypage afin d'accéder à de nouveaux caractères ou d'améliorer la précision avec laquelle les caractères déjà accessibles ont été récupérés. Plusieurs plateformes (phénotypette, phénomobile, drones) et capteurs (caméras haute résolution RVB, LiDAR) ont été utilisés tout au long de cette étude. Les positions précises des plantes le long et à travers la rangée ont été décrites à partir d'images RVB haute résolution. Des modèles statistiques pour l'espacement des plantes le long du rang et la distance au centre du rang ont ensuite été proposés et calibrés. L'influence du profil de semis sur la fraction verte, facilement mesurable avec les techniques de phénotypage, a ensuite été évaluée. Le modèle statistique utilisé pour décrire la distribution de l'espacement des plantes le long de la rangée a été utilisé pour étudier la taille d'échantillonnage optimale et la méthode d'estimation de la densité des plantes. Enfin, une méthode a été mise au point pour estimer automatiquement la densité végétale à partir des images RVB haute résolution. Les résultats montrent une précision relativement élevée lorsque la résolution spatiale est suffisamment élevée et lorsque les observations sont effectuées avant que les plantes n'aient atteint trois stades de feuilles. Il est relativement facile d'obtenir une estimation précise du DG en utilisant des observations passives à un stade précoce. Toutefois, les performances se dégradent en cas de conditions DG élevées en raison du problème de saturation. L'utilisation du LiDAR avec sa capacité à apporter des informations sur la troisième dimension a été étudiée comme un moyen possible d'atténuer l'effet de saturation basé sur les régularités entre les couches supérieures et plus profondes de la canopée, comme décrit par le modèle ADEL_Wheat. Le LiDAR utilisé équipe la plate-forme de phénotypage phénomobile. Les résultats montrent une amélioration significative des performances lors de l'utilisation des observations LiDAR par rapport à l'estimation classique basée sur la fraction verte, assimilation de l'évolution temporelle des fractions vertes dans le modèle ADEL-Wheat. La surveillance de la dynamique de l'architecture de la canopée pour obtenir les premiers traits de vigueur de la culture est très recherchée par les sélectionneurs. Les résultats montrent que peu de paramètres du modèle ADEL-Wheat sont effectivement accessibles à partir de cette technique d'assimilation. De plus, il permet également d'estimer avec une bonne précision les propriétés émergentes de la canopée telles que le GAI et le nombre de tiges avec plus de 3 feuilles. Sur la base de ces résultats novateurs, des conclusions sont finalement tirées sur les limites de cette étude et sur les travaux futurs à entreprendre pour un phénotypage efficace sur le terrain à haut débit. / Crop production has to increase faster to meet the global food demand in the near future. Phenotyping, i.e. the monitoring crop state variables and canopy functioning quantitatively, was recognized as the bottleneck to accelerate genetic progress to increase the yield. Field phenotyping is mandatory since it allows evaluating the genotypes under natural field conditions. The technological advances of sensors, communication and computing foster the development of high-throughput phenotyping systems during the last decade. However, only limited attentions was paid in the interpretation of phenotyping measurements, leading to an under-exploitation of the potentials of current systems. This thesis focuses on advancing the interpretation of field phenotyping measurements over wheat crops. It includes three complementary aspects that illustrate the potentials of advanced image processing, model inversion and data assimilation for the interpretation of phenotyping measurements to access new traits or improve the accuracy with which already accessible traits have been retrieved. Several platforms (phenotypette, phenomobile, UAV) and sensors (RGB high resolution cameras, LiDAR) were used along this study.Characterization of the sowing pattern and density. The precise plant positions along and across the row was described from high resolution RGB images. Statistical models for the spacing of plants along the row and distance to the row center were then proposed and calibrated. The influence of the sowing pattern on the green fraction that can be easily measured with phenotyping techniques was then evaluated. The statistical model used to describe the distribution of plant spacing along the row was exploited to investigate the optimal sampling siz and method for plant density estimation. Finally, a method was developed to automatically estimate the plant density from the high resolution RGB images. Results show a relatively high accuracy when the spatial resolution is high enough and when observations are made before plants have reached 3 leaves stages.ADEL-Wheat model assisted Estimation of GAI from LiDAR measurements. It is relatively easy to achieve accurate GAI estimate using passive observations at early stages. However, the performances degrade for high GAI conditions due to the saturation problem. The use of LiDAR with its capacity to bring information on the third dimension was investigated as a possible way to alleviate the saturation effect based on the regularities between top and deeper canopy layers as described by the ADEL_Wheat model. The LiDAR used is equipping the phenomobile phenotyping platform. Focus was put on the stage of maximum GAI development when saturation effects are the largest. Results show a significant improvement of performances when using LiDAR observations as compared to classical green fraction based estimation.Assimilation of green fractions temporal evolution into ADEL-Wheat model. Monitoring the dynamics of canopy architecture to get early vigor traits of the crop is highly desired by breeders. The feasibility and interest of a phenotyping data assimilation approach was evaluated based on in silico experiments using the ADEL_Wheat model simulations. The green fraction observed from several view directions and dates is the variable that is assimilated. A sensitivity analysis was conducted to evaluate the effect of the number and spacing of the observation dates as well as the number of view directions used. Results show that few parameters of the ADEL-Wheat model are actually accessible from this assimilation technique. Further, it allows also estimating with a good accuracy emerging canopy properties such as the GAI and the number of stems with more than 3 leaves. Based on these innovative results, conclusions are finally drawn on the limits of this study and on the future work to undertake for efficient field high-throughput phenotyping
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016AVIG0685 |
| Date | 08 December 2016 |
| Creators | Shouyang, Liu |
| Contributors | Avignon, Baret, Frédéric, Andrieu, Bruno |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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