Vers une modélisation des transferts radiatifs en chambres de culture M. Chelle, M. Demirel INRA C. Renaud, F. Rousselle LIL Journées « simulation et visualisation de phénomènes naturels en réalité virtuelle » Toulouse - 16 & 17 mai 2002

Plan de l’exposé Qu’est ce qu’une chambre de culture ? Objectifs du projet Transferts radiatifs dans les couverts végétaux Mesures des caractéristiques des chambres Quel modèle pour la simulation ?

Qu’est ce qu’une chambre de culture ? « pièce » hermétique aux caractéristiques climatiques contrôlables : rayonnement température humidité, [CO2] dans laquelle croissent des plantes

Intérêts Utilisées par les agronomes pour : étudier des lois de réponses de plantes aux différents facteurs climatiques travailler en variables séparées (lumière-température) effet de la qualité de la lumière (bleu, Rc/Rs) sur la croissance de la plante sensibilité à la durée du jour (photo-période) e.g. floraison des chrysanthèmes comparer l’intérêt de variétés différentes d'une même plante (sélection variétale, génomique) s'affranchir du climat extérieur (manip d'hiver)

Inconvénients Grande variété des modèles de chambre (artisanat) géométrie éclairage facteurs contrôlés Reproductibilité des résultats ? (du fait de la variété)

Plan de l ’exposé Qu ’est ce qu ’une chambre de culture ? Objectifs du projet Transferts radiatifs dans les couverts végétaux Mesures des caractéristiques des chambres Quel modèle pour la simulation ?

Objectifs du projet Définir un modèle d’illumination propre aux chambres de culture permettant : de caractériser une chambre « à vide » guider le choix d’une chambre guider la définition d’une chambre (pb inverse) de modéliser les transferts dans un couvert simulé estimation du rayonnement effectivement reçu / plante intégration dans un modèle de croissance de plante laboratoire virtuel (tests sur des plantes virtuelles)

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Rôle de l’éclairage lumière = paramètre de la croissance des plantes: quantité reçue dans le PAR <400-700nm> => détermine la production photosynthétique (biomasse) quantité reçue dans tout le spectre (UV, PAR, IR) => détermine la t° des plantes via le bilan d'énergie qualité de la lumière (bleu, Rc(660nm)/Rs(730nm)) => permet à la plante de connaître le niveau de compétition % à ses voisines éclairement incident != énergie absorbée par plante compétition pour la lumière % densité de plante

? Modèles statistiques beaucoup de plantes et de feuilles !!! Comment traiter chaque surface individuellement ? l'approche volumique traiter les surfaces par groupes en les décrivant statistiquement ?

Les modèles « milieu turbide » Les modèles « milieu turbide » consistent à - calculer les coefficients de diffusion à partir de la densité de surface foliaire (voire la LIDF) et des propriétés optiques foliaires - résoudre numériquement l'ETR, via une discrétisation spatiale (1D, 2D, 3D) et via une discrétisation angulaire On ne peut estimer que la moyenne volumique (strates, tubes, cubes) des variables radiatives Bilan de +, les hypothèses fondatrices sont sources d'erreur: - répartition aléatoire et homogène des diffuseurs - diffuseurs infiniment petit

La radiosité mixte f(1/d²) facteur de formes = occlusions très coûteux en temps calcul - peu d'objets proches (à forte contribution) - beaucoup d'objets lointains (à (très) faible contribution)

- pour chaque surface, une sphère définit les objets proches - les contributions lointaines sont estimées par un modèle TM: SAIL Bien adaptée aux couverts de grande culture

Approche hiérarchique Échanges inter cluster Cluster + brdf Bien adaptée aux couverts épars

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Objectif = photosimulation peu de données photométriques disponibles sources matériaux des chambres données nécessaires pour évaluer la qualité d’un modèle de simulation guider les choix quant à la définition du modèle généralisation du modèle à « tous » les types de chambre de culture

Chambre utilisée = chambre Strader Mesures en cours Chambre utilisée = chambre Strader (390x260x190, 2 rampes de 9 lampes de 400W)

Flux incident sur le plateau d’expérimentation

Conséquence Répartition non homogène exemple : en contradiction avec les hypothèses classiques concernant les chambres la position des plantes influence les résultats obtenus (bilans radiatifs / plante différents) longues périodes d’exposition exemple : comparaison de plants génétiquement différents

Les sources polycarbone

Directionnalité des sources mesures tous les 2° avec un capteur PAR collimaté à 8° de FOV apparition de 2 lobes dus à la géométrie du réflecteur apparition de perturbations dues au polycarbone

Remarques Grande variabilité dans les types de source Les caractéristiques spectrales et la puissance varient énormément : selon le constructeur du fait du vieillissement mélange volontaire de sources différentes lampes à décharge (spectre non continu) mélange => meilleure couverture du spectre visible

Variations de l’intensité de long de la rampe lumineuse transect avec un capteur PAR collimaté à 8° de FOV à 50 cm du plafond => hétérogénéité => espace entre lampes, différents types de lampes (qualité spectrale), vieillissement des lampes

Mesures à venir Caractérisation des matériaux de la chambre a priori principalement lambertien présence de quasi spéculaire pur : parois en inox Stimulation de la compétition inter plantes (capteurs bleu et Rc/Rs)

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Utiliser les modèles existants ? Modèles statistiques non adaptés pas de représentation au niveau de l’organe Modèle de radiosité « pure » sources et certaines parois non diffuses Modèle de radiosité mixte environnement non homogène faible taille du couvert étudié

Modèles hiérarchiques Approches de type Monte Carlo peu adaptés aux couverts utilisés en chambres Approches de type Monte Carlo a priori coût élevé

Quelques pistes ? Découpler les phases de calcul Éclairement direct approche de type Monte Carlo Éclairage propre à la chambre radiosité hiérarchique Interactions chambre - couvert clustering Interactions internes au couvert radiosité « classique » Nécessité de mesures plus précises