Thèse : Diagnostic physiologique et quantification des symptômes de maladies par couplage de technologies et de traitements innovants d’imagerie, de spectroscopie et de détection neuro-inspirée
Porteur : Université de Bourgogne
Directeur de thèse : Cointault Frédéric
Présentation
La protection des plantes contre les maladies est un enjeu majeur pour optimiser les rendements et la qualité des produits agricoles. Cependant, l’utilisation de pesticides pose des problèmes environnementaux et de santé publique. Les SDP représentent un complément aux pesticides, respectueux de l’environnement. Alors qu’ils montrent de bonnes performances en serre, leur efficacité au champ reste cependant aujourd’hui encore insuffisante. Suivre les paramètres physiologiques des plantes pour caractériser l’effet des biostimulants sur le développement de la vigne notamment devient ainsi nécessaire et doit être réalisé de manière non destructive. L’objectif scientifique du sujet de thèse est ainsi de proposer une chaine d’acquisition et de traitement complète des images, commune à différentes plantes d’étude, et couplant des données microscopique, macroscopique, spatiale et spectrale, pour une utilisation en extérieur.
Les systèmes existant qui permettent globalement un suivi des cultures par imagerie utilisent principalement des informations spectrales accessibles dans le domaine visible, et restent limitées pour établir un diagnostic. Aucune solution ne permet à ce jour de répondre à des problématiques de suivi physiologique précis des plantes dans des conditions d’exploitation. De plus, aucun des systèmes ne permet de coupler des informations provenant de plusieurs capteurs pour optimiser les mesures. De manière générale, ces différents systèmes ne permettent pas d’obtenir des informations précises, riches et exploitables facilement par les agriculteurs. Les développements du projet de thèse s’appuieront ainsi sur la mesure de la signature spectrale de la plante issue de différentes technologies (imagerie visible, infrarouge, thermique) ainsi que le traitement et la fusion de ces données issues de capteurs différents pour fournir une information riche, précise et utile aux agriculteurs.
Différents paramètres physiologiques des plantes seront étudiés grâce aux technologies d’imagerie (croissance de la plante, phénotypages aérien et racinaire, activité photosynthétique) et la détection des symptômes des maladies par imagerie sera réalisée dans un premier temps, et assez rapidement, sur feuilles, puis dans un second temps sur inflorescences, nécessitant un travail plus complexe mais représentant une véritable avancée par rapport à l’état de l’art.
Les systèmes de suivi des cultures et de détection de maladies développés établiront leurs analyses à partir de mesures de paramètres physiologiques. Les développements s’appuieront sur 2 technologies complémentaires d’analyse : l’imagerie et la spectroscopie Ces technologies vont permettre d’accéder à différents types d’informations telles que l’architecture (forme, hauteur, surface, diamètre, épaisseur d’organes de la plante), la texture, la teneur en eau des plantes, le taux de chlorophylle, le taux d’humidité, le taux de matière sèche …. Ces données permettront d’étudier la physiologie des plantes et de détecter des maladies et leurs symptômes de manière automatique.
Les premiers résultats exploratoires montrent que l’ensemble du spectre du rayonnement électromagnétique n’est pas utile pour obtenir des informations pertinentes permettant de caractériser des zones infestées de zones saines, sur des feuilles ou des baies. Le choix qui est donc privilégié consistera à développer un outil multispectral dédié aux observations à réaliser, outil qui se focaliserait sur la prise d’informations à certaines longueurs d’onde spécifiques aux applications visées, grâce à une analyse fine des meilleurs spectres, analyse réalisée en plateforme de phénotypage. Cela nécessitera d’étudier l’impact des variations de l’illumination sur les résultats pour proposer des solutions adaptées à une utilisation en extérieur.
Les pré-traitements sur les images et/ou signaux obtenus par le ou les systèmes d’acquisition utiliseront les compétences de l’UMR Agroécologie dans ce domaine, en particulier sur une analyse couplant informations spectrales, de forme et de texture. Ces pré-traitements seront réalisés en temps réel pour une souplesse d’utilisation, permettant de prendre en considération dès le début les contraintes liées à une utilisation en extérieur. Ils permettront ainsi d’extraire des paramètres caractéristiques de l’effet des biostimulants sur la croissance de la plante, sa morphométrie et son activité photosynthétique. Une classification neuronale des paramètres obtenus par pré-traitement sera ensuite mise en œuvre pour effectuer plus finement un apprentissage sur les feuilles nécrosées. L’apport des compétences de l’entreprise GST dans ce domaine sera d’une aide précieuse et permettra à la fois une analyse physiologique (action des biostimulants, réponses physiologiques aux biostimulants) et une analyse des symptômes des maladies associés aux deux plantes étudiées.
Résultats escomptés en lien avec l’axe de rattachement
Le sujet de thèse proposé s’inscrit dans le cadre du projet de R&D collaboratif IRIS, soutenu par les pôles de compétitivité Vitagora®, Mer Bretagne et IAR, portant sur le développement de solutions innovantes pour la santé de la vigne et du blé associant applications de biostimulants et SDP (Stimulateurs de Défense des Plantes) à des technologies d’imagerie et d’agroéquipements.
Les systèmes d’acquisition et d’analyses d’image développés dans ce projet sont à double finalité (physiologie et détection de de symptômes maladies) et à double échelle (serre/plateforme et champ) :
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Une finalité « physiologie » de la plante » (serre/plateforme et champ) : ils permettront d’apprécier l’état physiologique de la plante (texture, couleur, structure…), avant et après application des biostimulants. Ils seront développés à l’échelle des serres et de la plate-forme de phénotypage haut débit (PPHD) puis étendus à l’échelle de la parcelle, en plein champ.
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Une finalité « détection de symptômes de maladies » (serre/plateforme uniquement) : ils permettront de doter la PPHD d’un système innovant de lecture et quantification de symptômes de la maladie rapide, fiable et sans effet notateur (système automatisé et non manuel); y compris pour les symptômes peu marqués et donc peu visibles. Les résultats déjà obtenus par l’UMR Agroécologie, ont permis de valider la pertinence de développer cette stratégie.
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Les outils développés pourront être utilisés dans différentes circonstances :
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Préalablement à la pulvérisation des produits : détection des plantes fragilisées permettant de rationaliser l’application des produits
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Postérieurement à la pulvérisation des produits : suivi de l’efficacité des biostimulants et SDP utilisés (modification du comportement et de la croissance des plantes)
Le caractère innovant du sujet de thèse repose notamment sur le développement d’une méthode innovante d’acquisition et de traitement des données et images, et de reconnaissance de formes en temps réel à l’aide de réseaux de neurones artificiels. La ou les technologie(s) développée(s) conduira(ont) à la production d’un prototype avancé permettant une analyse in situ de la physiologie des plantes.
Ainsi, ce projet couvre une partie des actions de l’axe scientifique n°1 du projet intégré PARI II « Vigne et Vin : la construction de la qualité » visant à faire évoluer les stratégies de protection au vignoble et à caractériser l’impact potentiel des traitements phytosanitaires sur le fonctionnement de la plante.
L’innovation est ainsi pleinement présente dans ce sujet de thèse, qui est dès lors en parfaite adéquation avec les attendus d’une bourse JCE.