Mathias Chouet INRA Montpellier - Cemagref Montpellier

Name: Mathias Chouet INRA Montpellier - Cemagref Montpellier
Uploaded: 2017-12-19T06:02:28+00:00
Duration: PTM13S7
Channel: Malgier Nogues
Description: Mathias Chouet INRA Montpellier - Cemagref Montpellier

Garicc Système d’Information Géographique et Expérimentation plein champ
Mathias Chouet INRA Montpellier - Cemagref Montpellier Coordination INRA : Pierre ROUMET 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Garicc : Origines du projet
et Garicc: Amélioration production Blé dur Typologie des différents terroirs de production Recherche de génotypes adaptés aux différents terroirs Suivi de la construction de la qualité au cours de la formation du grain Contraintes Phénotypage plein champ Phénotypage haut débit  Imagerie hyperspectrale 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Phénotypage par Spectrométrie
Spectrométrie de 0.4µm à 1µm Spectrométrie portable (spectrométrie, radiométrie) Caméra Hyperspectrale embarquée (forte définition spectrale et spatiale)  portiques, rampes mobiles Caméra multipectrale (définition spectrale et spatiale + faible = mais vrai ‘haut débit’)  ULM, drone Asd Labspec Organe/ plante ‘Tromblon’ portique + Hyspec microparcelle plateforme ‘Drone+ multispec 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Imagerie hyperspectrale
Analyse réflectance du spectre : Plusieurs modèles mathématiques (chimiométrie) Phénotypes élaborés: Évolution de teneur en protéines, en carotène, etc… Une image = une parcelle agricole. Pas de référence directe au plan d’expérience ( microparcelle, bloc, plante, etc…) Système d’Information Géographique (SIG) pour passer du plan d’expérience aux données spectrales et inversement 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Garicc : caractéristiques
Objectifs de la méthode Unifier le positionnement des données (images HSpec. / prélèvements) S’adapter à la configuration des domaines d’expérimentation Proposer un système robuste, faiblement dépendant Caractéristique clef Pivot autour de la position en coordonnées 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Problématique : pourquoi ce modèle ?
Données imagerie hyperspectrale À l’échelle du champ / de la parcelle Information spectrale + métadonnées liées à l’image Données agronomiques prélevées À l’échelle de l’individu / groupe d’individus Besoin de corrélation avec les images capturées sur la zone Zones d’exploitation Configuration parcellaire changeante d’une année sur l’autre Hétérogénéité des géométries/surfaces/densités Problème  difficulté d’utiliser la microparcelle ou l’individu comme référence Solution  caractérisation par la position géographique absolue (coordonnées) 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Comparaison de modèles (1) Diagrammes de classes simplifiés
Modèle habituel : Modèle proposé : 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc
Comparaison de modèles (2) Avantages et inconvénients du modèle proposé Avantages : Indépendance entre l’entité agronomique et les données associées (spectres, environnement, etc…) Protection contre la propagation d’erreurs Confort de consultation : requêtes floues sur des zones géographiques libres Interopérabilité : système de coordonnées = standard = traitement SIG Inconvénients : Rigueur indispensable ; l’imprécision détruit la pertinence Complexité accrue du moteur de requêtage 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Le plan intra-parcellaire (1)
Problème  pas de référence en coordonnées lors des notations manuelles Solution  le plan intra-parcellaire 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Le plan intra-parcellaire (2)
Calcul des coordonnées fx; yg de la donnée : Rang 3, Parcelle 4 + décalage d C = (xR3+(3lR) sin(a)+(3lP) cos(b)+xd); (yR3+(3lR) cos(a)+(3lP) sin(b)+yd) lR = largeur Rang / lP = largeur Parcelle / a,b = angles de la zone d'exploitation / d = vecteur décalage 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Diagramme de classes 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Architecture logicielle de Garicc (1) Technologies requises pour déployer le SIG Côté serveur Stockage : un SGBD relationnel (cartouche géographique recommandé) Cartographie : un serveur de cartes raster/vecteur Imagerie : bibliothèque de traitement géoraphique recommandée Moteur : n’importe quel langage de programmation Côté client Affichage : une interface avec support de la cartographie 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Architecture logicielle de Garicc (2) Outils utilisés : open-source uniquement Base de données : PostgreSQL + PostGIS (cartouche géographique) Coeur d’application : multi-tier avec Java EE 5 Interface Web : MVC (Modèle/Vue/Contrôleur) Traitement des données géographiques : GDAL/OGR : bibliothèque de traitement de couches géographiques Mapserver : serveur de couches raster/vecteur géoréférencées OpenLayers : afficheur/éditeur Web de couches géographiques 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Exemples de requêtes géographiques
Insertion par coordonnées : INSERT INTO donnees (nom,position,date,valeur) VALUES (’maDonnee’,{ ; },’ :155852’,’valeurXML’) ; Consultation avec l’interface cartographique : $coords[4] <- rectangle de sélection fourni par l’interface $coords[4] = { ; ; ; } SELECT valeur FROM donnees WHERE intersects(donnees.position,$coords[4]) ; 18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc

Démonstration de l’application
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