Contexte et problématique

Les prévisions liées au changement climatique vont dans le sens d’une élévation des températures moyennes et d’un changement de la répartition de la pluviométrie (rapport GIEC 2018, www.ipcc.ch). Ce changement accroît la demande évaporative de l’atmosphère en été et accroît les risques de déficit hydrique en production végétale. Face à ces changements, et compte tenu des priorités d’usage de la ressource, la raréfaction de la ressource en eau devient une menace pour la production agricole, notamment pour la production fruitière, car les vergers sont le plus souvent irrigués.

Par soucis d’économie de la ressource en eau, de nombreux vergers sont irrigués par des systèmes localisés parcimonieux (microjets ou le goutte à goutte). Ces systèmes sont performants mais demandent une surveillance importante car ils sont soumis à des dysfonctionnements localisés, sources d’hétérogénéité spatiale dans la répartition de l’eau. L’observation de ces dysfonctionnements nécessite une surveillance régulière devant s’opérer pendant les heures d’irrigation.

L’équipe AFEF est engagée dans un projet international (financé par l’EIT-Climate-KIC), où il est proposé d’utiliser l’imagerie aéroportée par drone utilisant des caméras (multispectrale et IR thermique) pour aider à la surveillance du bon fonctionnement de l’irrigation dans les vergers : détection de fuites ou de bouchages de goutteurs/micro-asperseurs. L’imagerie permet également de visualiser à un temps t l’hétérogénéité du fonctionnement des arbres au sein de la parcelle, par le calcul d’indices de végétation qui traduisent l’état physiologique des arbres.

A l’échelle de la parcelle, le suivi de l’évapotranspiration arbres peut être réalisé par imagerie thermique (IRT) haute résolution embarquée sur un drone (Gómez-Candón et al., 2016). Par ailleurs, l’utilisation d’un capteur multispectral permet le calcul d’indices de végétation, qui permettent d’approximer des paramètres de structure et de fonctionnement du couvert (indices classique : NDVI, GNDVI et MCARI2). Ces indices, couplés aux données de température de couvert, permettent d’obtenir des informations intéressantes sur l’efficacité de l’utilisation de l’eau (Delalande et al., 2018).

Objectifs généraux du stage / Résultats attendus

Nous disposons de nombreuses données spectrales acquises à haute résolution dans le visible, le proche IR et l’IR thermique à partir de caméras embarquées dans des drones.

Un premier flowchart a été défini pour en extraire les valeurs des pixels des arbres afin de calculer des indices en végétation et la température de la canopée. Ce flowchart fait intervenir 3 logiciels : Agisoft Photoscan pour la partie ortho-rectification, géolocalisation, mosaïquage ; le logiciel ERDAS Imagine pour la calibration des images puis pour l’extraction des pixels à partir des zones d’intérêt ; et enfin un logiciel de SIG (QGIS ou ArcGIS) pour l’identification individuelle des arbres. Il permet une analyse fine des variations intra et inter arbre de la température de canopée et le calcul d’indices de structure (NDVI, GNDVI, MCARI2, …) et de fonctionnement (PRI) des pommiers.

L’objectif du stage est de proposer une chaine alternative de traitement automatisé des images et de remplacer les briques logicielles payantes par une suite de logiciels et de librairies Open Source (OpenDroneMap, OpenCV et QGIS) afin d’en faciliter l’utilisation par des utilisateurs non équipés de logiciels performants mais couteux. Les premières briques de cette chaine ont été développées (obtention d’une mosaïque ortho-rectifiée) dans l'équipe PAM. Il est à présent nécessaire d’ajouter la procédure d’analyse des hétérogénéités spatiales observables et la procédure de cartographie de ces « hot spots ».

L’étudiant.e aura à sa disposition des jeux de données spécifiques acquis dans le courant de l’été 2019 sur un verger sur lequel seront simulées des pannes d’irrigation. Les jeux de données acquis précédemment sur d’autres vergers, en situation de colmatage progressif de l’irrigation pourront également être utilisés.

Travaux confiés au (à la) stagiaire

• Analyse et codage de la chaine de traitement avec OpenDroneMap, OpenCV et QGis (géo-référencement, identification de points de repère dans le verger, extractions des valeurs, calcul des indices / températures / identification des zones de rupture, spatialisation des résultats).
• Test de la chaine avec des données issues des campagnes aéroportées 2019
• Participation possible aux collectes de données 2019 (selon période de stage)
• Validation de la chaine de traitement avec des jeux de données indépendants

Profil requis

Selon les programmes de formation et l’autonomie de l’étudiant(e) ce stage peut convenir à des étudiant(e)s d’école d’ingénieur en césure, ou à des étudiants en informatique (L3, M1) pourvu qu’il/elle ait une forte affinité pour le développement :

• Goût prononcé pour le codage et/ou traitement d’image et/ou télédétection
• Aptitude à la programmation informatique (Python, C++)
• Bonne pratique de l’anglais (lecture/compréhension)
• Des connaissances en openDroneMap, OPenCV, Qgis seraient un plus
• Bonne capacité rédactionnelle et goût pour le travail multi-disciplinaire
• Capable d’une grande autonomie dans son domaine (codage) et si possible en SIG.

Durée et lieu du stage 

Durée d’environ 4/6 mois, la période de stage est complètement adaptable

Le/la stagiaire sera accueilli.e dans les locaux du Cirad, avenue Agropolis, au sein de l’UMR Agap. Il sera en contact avec spécialistes en informatique et télédétection.

• Magalie Delalande (magalie.delalande@inra.fr), équipe Architecture et Fonctionnement des Espèces Fruitières (AFEF) ; Ingénieur INRA, phénotypage haut débit par imagerie aéroportée ; télépilote drone.
• Grégory Beurier (gregory.beurier@cirad.fr) équipe PAM (Plasticité phénotypique et Adaptation des Monocotylédones) Chercheur en Sciences informatique-modélisation-IA.
• Jean-Luc Regnard (Jean-luc.regnard@supagro.fr), équipe Architecture et Fonctionnement des Espèces Fruitières (AFEF) ; Professeur à SupAgro Montpellier.

Les candidatures sont à adresser aux 3 contacts, ci-dessus.

Références

Delalande M, Gómez-Candón D, Coupel-Ledru A, Labbé  S, Costes E and Regnard J.L. (submitted). Do multispectral and thermal IR high-resolution UAS-borne imagery help in phenotyping the tree response to water stress at field? Case studies in apple diversity population and varietal assays. Mechanization, Precision Horticulture, and Robotics, 2nd Int. Symp, XXX^th Int. Hort. Congress ISHS, Istanbul (Turquie).

Gómez-Candón D,  Virlet N, Labbé S, Jolivot A, Regnard JL. 2016. Field phenotyping of water stress at tree scale by UAV-sensed imagery: new insights for thermal acquisition and calibration. Precision Agriculture 17(6): 786-800.