Search results for "agriculture de précision"

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DeepIndices : Une nouvelle approche des indices de télédétection basée sur l'optimisation et l'approximation de fonctions par DeepLearning. Applicati…

2021

National audience; L'une des avancées les plus importantes dans le domaine de l'observation de la terre est la découverte des indices spectraux, ils ont notamment prouvé leur efficacité dans la caractérisation des surfaces agricoles, mais ils sont généralement définis de manière empirique. Cette étude basée sur l'intelligence artificielle et le traitement du signal, propose une méthode pour trouver un indice optimal. Et porte sur l'analyse d'images issues d'une caméra multi-spectrale, utilisée dans un contexte agricole pour l'acquisition en champ proche de végétation. À partir de six bandes spectrales, cinq modèles ont été testés et déployés dans un framework d'apprentissage profond. Les pe…

TélédétectionAgriculture de précisionIndices spectral[SDV.SA.STA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agriculture[SDV.SA.STA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agriculture[SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology[SDV.BV] Life Sciences [q-bio]/Vegetal BiologyImages multi-spectraleProxidétectionDeep-learning
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Impact sur le long terme d'une pulvérisation localisée sur la flore adventice. Une étude de Simulation

2017

AGROSUPEAGESTADINRA; International audience; Afin d’évaluer l’intérêt sur le long terme d’une pulvérisation localisée d'herbicides, nous comparons l’évolution d’indicateurs d’impact de la flore adventice (rendement, biomasse des adventices, …) pour une pulvérisation en plein et localisée. Les simulations sont conduites à l’aide du logiciel FLORSYS pour une monoculture de maïs de 30 ans et 10 répétitions climatiques, avec des adventices réparties en agrégats ou de manière uniforme. En cas de pulvérisation localisée, le rang est intégralement traité et le traitement des adventices de l’inter-rang est réalisé en fonction de taux de détection des adventices. Ces derniers dépendent de la taille …

[SDV] Life Sciences [q-bio][ SDV ] Life Sciences [q-bio][SDV]Life Sciences [q-bio]agriculture de précisionsimulationmodèlesystème de cultureadventice
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Approche multi-critère pour la caractérisation des adventices

2022

The objective of this thesis is to develop a way to detect weeds in a field using multispectral images, in order to determine which weeds should be eliminated during the current crop cycle and more particularly at the early stages. The multi-criteria approach focuses on the spatial arrangement, the spec- tral signature, the morphology and the tex- ture of the plants located in the plots. This work proposes a method for selecting the best criteria for optimal discrimination for a given setup. Prior to the extraction of these crite- ria, a set of methods was developed in order to correct the errors of the acquisition de- vice, to precisely detect the vegetation and then to identify within the…

[SDV] Life Sciences [q-bio]precision agricultureintelligence artificiellestatistiquesimage analysisstatisticsvision par ordinateuranalyse d’imageprédictionpredictionagriculture de précisionartificial intelligencecomputer vision
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Simafield : Un logiciel de modélisation spatiale de scènes agronomiques

2013

Environmental measures lead farmers to use more and more decision support tools to reduce their chemical inputs without losing yield. Imaging system based on crop/weed discrimination algorithms have been developed to detect weeds in field and allow a site specific spraying. These algorithms needs to be thoroughly evaluated before considering a public release and current evaluation are based on real images and are very tedious. SimAField is a software that aims at modeling agronomic fields with crop and weeds and simulate the picture taking process to replace ground truth and allow an automated evaluation of crop/weed discrimination algorithms.

modèle du sténopé[SDE] Environmental Sciences[INFO.INFO-LO] Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO][SDV]Life Sciences [q-bio][ SDV.SA.STA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agriculture[INFO.INFO-LO]Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO][SDV.SA.STA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agricultureagriculture de précisionculture[SDV] Life Sciences [q-bio][SDV.SA.STA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agriculture[SDE]Environmental Sciencesmodélisation d’image[SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology[ INFO.INFO-LO ] Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO][SDV.BV] Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biologyadventices
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The potential of γ-ray spectroscopy for soil proximal survey in clayey soils Le potentiel de la spectroscopie a rayons-γ lors de l’echantillonnage pe…

2013

La spettroscopia di raggi-γ misura la distribuzione e l’intensità della radiazione gamma emessa naturalmente dai suoli o dalle rocce. I radionuclidi più importanti nel suolo come fonte di raggi gamma sono: 40K, 232Th, 238U ed 137Cs, quest’ultimo di origine artificiale, principalmente legato all’esplosione di Chernobyl o ad inquinamenti radioattivi. La distribuzione e la quantità di questi radionuclidi è strettamente dipendente dalla mineralogia del parent material e dalla capacità di scambio cationico del suolo. Scopo di questo lavoro è quello di mostrare le potenzialità di un rilevamento prossimale con spettroscopia di raggi-γ in campi sperimentali con suoli argillosi della Sicilia occiden…

rilevamento prossimale radiometria cartografia pedologica stock di carbonio agricoltura di precisioneSettore AGR/14 - Pedologiasoil proximal sensing radiometry soil mapping carbon stock precision agricultureéchantillonnage proximal radiométrie cartes des sols stock de carbone agriculture de précision
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