Implémentation d'un système d'imagerie multispectrale adapté au phénotypage de cultures en conditions extérieures et comparaison de deux méthodes de normalisation d'images

Abstract

Dans le cadre d’une agriculture de précision et plus précisément dans le cadre de phénotypage de champ, un système d’imagerie multispectrale est mis en place sur le terrain. L’ensemble des programmes sont réalisés et coordonnés grâce au langage Python. Une nouvelle méthode de normalisation des images basée sur les mesures d’un spectromètre bon marché est testée. Afin de comparer cette nouvelle méthode, la méthode plus classique de la référence blanche est elle aussi, mise en place sur le terrain. Le but de ces deux méthodes est d’obtenir des images de réflectances comparables à la littérature. Les mesures sont réalisées en conditions réelles dans un champ mais les objets d’études sont les références blanches et pas les épis de blé. Lors des manipulations, il y a eu une erreur de programmation ainsi qu’un manque de connaissance d’une partie du matériel qui ont induit des erreurs dans les résultats. Cependant, même si les résultats ne sont pas comparables à la littérature, il est possible de mettre en évidence que la méthode classique basée sur la référence blanche est plus précise que la nouvelle méthode basé sur le spectromètre mais moins fiable car il manque des images. La nouvelle méthode semble plus intéressante dans un contexte d’agriculture de précision automatisée mais sa précision doit être améliorée. Pour cela, dans les perspectives, des nouvelles manipulations et des nouveaux tests sont proposés.