Phenotyping wheat by combining ADEL-Wheat 4D structure model with proximal remote sensing measurements along the growth cycle

Résumé : 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.
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Agricultural sciences. Université d'Avignon, 2016. English. 〈NNT : 2016AVIG0685〉
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Soumis le : mercredi 20 décembre 2017 - 10:27:09
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Liu Shouyang. Phenotyping wheat by combining ADEL-Wheat 4D structure model with proximal remote sensing measurements along the growth cycle. Agricultural sciences. Université d'Avignon, 2016. English. 〈NNT : 2016AVIG0685〉. 〈tel-01668577〉

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