Phénotypage par analyse d’images RGB du taux de couverture du blé et des adventices durant la phase préfloraison : prédiction de la nuisibilité des adventices sur la biomasse du blé grâce à un modèle écophysiologique simplifié - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Access content directly
Master Thesis Year : 2020

Phenotyping of wheat and weed cover during the pre flowering stage based on RGB picture : predicting harm of weed plants on wheat biomass using simplified ecophysiological models

Phénotypage par analyse d’images RGB du taux de couverture du blé et des adventices durant la phase préfloraison : prédiction de la nuisibilité des adventices sur la biomasse du blé grâce à un modèle écophysiologique simplifié

Victor Mignon
  • Function : Author

Abstract

As of today, professional remote sensing has successfully been used to locate weeds in cereal crops. The goal of our study was to test if an RGB captor from a regular camera would enable to follow the growth and evolution in space and time of wheat and weed plants in two micro-plots. Pictures were taken at four separate dates during the tillering. Using a classification algorithm, wheat and weed cover were calculated for each picture. We analysed this cover data using comparison of variance, to check for any heterogeneity in the populations and to assess the harm of weed plants. An Eco physiological model was used to quantify the impact of weed on wheat biomass predictions. Finally, maps of risk areas were plotted with an algorithm based on the various cover data. The cover data showed high spatial and temporal heterogeneity for both populations on both plots, but no single trend linking weed abundance to a reduction of wheat development could be drawn. The model we chose did not show any evidence of harm caused by weed plants to the wheat populations, probably because it did not fit close enough to the observations. Areas with more weed or showing slower wheat growth were flagged on maps of the plots to orient further agricultural interventions. The next step could be using drones to photograph the plots.
Des capteurs de télédétection professionnels ont déjà été utilisés avec succès pour localiser les adventices dans des cultures céréalières. Il s’agit ici de vérifier si un capteur RGB d’un appareil photo grand public permet de suivre l’évolution spatio-temporelle des peuplements de blé et d’adventices de deux micro-parcelles mises en place à Dijon. Elles ont été photographiées à quatre dates lors du tallage du blé. Grâce à un algorithme de classification, le taux de couverture du blé et des adventices a pu être calculé pour chaque image. Ces taux de couverture ont été analysés par comparaison de variance afin d’étudier l’hétérogénéité des peuplements et la nuisibilité des adventices. Un modèle écophysiologique a été utilisé pour quantifier l’impact des adventices sur les prédictions de biomasse de blé. Enfin des cartes de zones à risques ont été élaborées par un algorithme à partir des différents taux de couverture. L’utilisation du taux de couverture a montré une forte hétérogénéité spatio-temporelle pour les deux peuplements sur les deux parcelles, sans qu’une relation liant la présence d’adventices à une réduction du développement du blé ne puisse être établie. Le modèle choisi n’a pas permis de mettre en évidence la nuisibilité des adventices à cause de son éloignement à la réalité. Enfin, des zones fortement peuplées en adventices ou à faible croissance de blé ont été mises en évidence sur des cartes des parcelles dans le but futur de concentrer les interventions agricoles. Ces recherches sont à poursuivre en utilisant le vecteur drone pour la prise d’images.
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dumas-03120020 , version 1 (25-01-2021)

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  • HAL Id : dumas-03120020 , version 1

Cite

Victor Mignon. Phénotypage par analyse d’images RGB du taux de couverture du blé et des adventices durant la phase préfloraison : prédiction de la nuisibilité des adventices sur la biomasse du blé grâce à un modèle écophysiologique simplifié. Sciences du Vivant [q-bio]. 2020. ⟨dumas-03120020⟩
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