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18 Juin - IGEC Mathias Chouet (INRA Montpellier) - Garicc 1
GariccSystème d’Information Géographique et Expérimentation
plein champ
Mathias Chouet
INRA Montpellier - Cemagref Montpellier
Coordination INRA : Pierre ROUMET
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Garicc : Origines du projet
• Qu@limed 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
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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
‘Tromblon’Asd Labspec
‘Drone+ multispec
portique + Hyspec
Organe/plante
microparcelle
plateforme
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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
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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
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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)
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Comparaison de modèles (1)Diagrammes de classes simplifiés
• Modèle habituel :
• Modèle proposé :
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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
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Le plan intra-parcellaire (1)
Problème pas de référence en coordonnées lors des notations manuelles
Solution le plan intra-parcellaire
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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
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Diagramme de classes
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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
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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
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Exemples de requêtes géographiques
• Insertion par coordonnées :– INSERT INTO donnees (nom,position,date,valeur) VALUES
(’maDonnee’,{3.98552; 43.62107},’20090319 :155852’,’valeurXML’) ;
• Consultation avec l’interface cartographique :– $coords[4] <- rectangle de sélection fourni par l’interface– $coords[4] = {3.98269; 43.62284; 3.98552; 43.62107}– SELECT valeur FROM donnees WHERE
intersects(donnees.position,$coords[4]) ;
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Démonstration de l’application
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