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Dernière mise à jour : Mai 2018

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Phenome-french plant phenotyping network

MCP1 - Capteurs, robots, images et chaines d'analyses

Responsable: Frédéric Baret, INRA EMMAH

Il s'agit de transformer des sorties de capteurs ou des images en variables utilisables pour l'analyse génétique et la modélisation.

Caractérisation environnementale

  • Quantité de lumière en serre: celle-ci est très hétérogène, avec des différences du simple au double  sur un mètre. La mesure et la simulation du parcours des rayons du soleil à travers les structures de la serre permettent d'estimer la quantité de lumière reçue individuellement par chaque plante, chaque jour de l'année.
MCP1 light greenhouse

 Variabilité spatiale de la transmission de la lumière dans une serre, liée aux structure de la serre; mesures directes par des capteurs en six lieux de la serre. Noter les grandes variations sur de courtes distances

  • Réseaux de capteurs: Les types de capteurs sont communs à toute l'infrastructure, permettant des comparaisons simples entre lieux. Les sorties sont gérées par le système d'information. Des capteurs sans fil ont été développés pour mesurer la température et la lumière ressenties par des dizaines de plantes simultanément au champ et en serre.

Caractères fonctionnels au champ et en serre

  • Estimation de la photosynthèse et de la conductance stomatique. Les appareils à échanges gazeux (ci-contre) sont la référence mais ne sont pas utilisables pour des milliers de plante simultanément. Nous estimons ces variables sur les robots de phénotypage pour des milliers de plantes à partir de reconstructions 3D placées dans des couverts virtuels. Des équations physiques sont utilisées pour estimer la photosynthèse et la conductance stomatique de chaque plante, permettant d'analyser la variabilité génétique. La figure ci jointe montre que l'estimation des valeurs pour chaque génotype est correcte.
MCP1 conductance
  • Phénomobile.  Elle permet l'estimation de la distribution de la surface foliaire ou du nombre d'épis, et des mesures multispectrales pour l'imagerie fonctionnelle à un débit de 100-200 parcelles/heure. Elle est équipés de LiDARs, de caméras multispectrales et de caméras à haute résolution spatiale avec un éclairement actif rendant l'imagerie indépendante de l'éclairement naturel.
MCP1 lidar

A gauche, champ expérimental et vue des microparcelles. Milieu: phenomobile pour l'acquisition des données dans chaque microparcelle. Droite, image 3D d'un couvert de blé obtenue avec le LiDAR

  • Images par drones. Les plateformes au champ sont équipées de drones avec des caméras dans le visible (hauteur, nombre d'organes), en multispectral (imagerie fonctionnelle) et en infrarouge thermique (transpiration). Une chaîne de traitement a été développée pour l'extraction de la hauteur du couvert, des nombres d'organes, du rayonnement intercepté, de la teneur en chlorophylle et de la transpiration comparée. 
MCP1 drone fr

Imagerie par drone, comptage du nombre de tiges reconnues par intelligence artificielle, comparaison des mesures ainsi obtenues avec des mesures manuelles.

  • Détection automatique d'organes. Une chaîne d'analyse permet la reconnaissance d'organes par intelligence artificielle. En serre, ceci permet de piloter une caméra pour la placer proche de l'organe étudié pour des images à haute résolution. Au champ, la reconnaissance d'organes est menée sur les images de phénomobile et de drones pour compter des plantes ou des tiges (image ci dessus).

Dans les prochaines années, une priorité aux interactions biotiques

  • Quantification des symptômes et conséquences au champ et en serre. L'intelligence artificielle sera appliquée à la reconnaissance de symptômes au champ. En serre, les reconstructions 3D permettront de suivre la progression des symptômes en même temps que leurs conséquences sur la photosynthèse.
  • Développement de méthodes pour estimer et réduire l'impact des maladies. Les mélanges de variétés permettent de réduire cet impact mais sont difficiles à analyser pour un grand nombre de combinaisons de variétés sous plusieurs climats. En serre, nous caractérisons l'architecture des variétés en 3D et produisons des plantes virtuelles. On peut ensuite générer des milliers de couverts virtuels combinant des plantes 3D de variétés différentes, et calculer la diffusion des spores et la photosynthèse de chacun d'eux sous plusieurs climats. Certaines combinaisons sont testées au champ.