[Thèse soutenue] Corentin Leroux : Proposition de méthodes de zonage et de pré-traitement de données de rendements intra-parcellaires en vue d’effectuer un bilan de fumure par zone

Alumni :  Après sa thèse Corentin se lance dans l’aventure startup

Thèse soutenue mardi 27 novembre 2018 à 13h30 – Lieu : 2 place Pierre Viala, 34000 Montpellier – Amphi 208 (Montpellier SupAgro)

Mémoire de thèse à téléchargerProcessing and value-adding to spatial information in Precision Agriculture: Application to within-field yield monitor data (décembre 2018, en anglais)


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Je m’appelle Corentin Leroux et, depuis 2 ans, je fais une thèse dans le domaine de l’agriculture numérique. Je travaille pour SMAG, un leader français en logiciel de gestion parcellaire pour l’agriculture et je suis encadré par une équipe de recherche de l’UMR ITAP (Irstea-Montpellier SupAgro).

Je suis ingénieur agronome de formation à Montpellier SupAgro et j’ai choisi en dernière année une spécialisation qui s’appelle AgroTIC et qui cherche à former des ingénieurs agronomes avec une double compétence en agronomie et en informatique appliquée à l’agriculture.

Au cours de mes stages et de ma formation, j’ai commencé à être vraiment attiré par le traitement et l’analyse de la donnée agricole et je me suis tourné très rapidement vers l’agriculture de précision. Et dans la ma thèse, avec l’agriculture de précision, je travaille au cœur de cette transition numérique et écologique de l’agriculture.

 

Proposition de méthodes de zonage et de pré-traitement de données de rendements intra-parcellaires en vue d’effectuer un bilan de fumure par zone.

  • Date de démarrage : mars 2016
  • Soutenance : 27 novembre 2018
  • Université : MUSE Montpellier Université d’Excellence / Montpellier SupAgro
  • Ecole doctorale :  GAIA, Montpellier
  • Discipline / Spécialité : Agriculture de précision / Agronomie / Géomatique / Informatique
  • Directeur de thèse : Bruno Tisseyre (Montpellier SupAgro)
  • Encadrant(es)  :  Hazaël Jones (Montpellier SupAgro, ITAP), Anthony Clenet (SMAG)
  • Financement : Cifre SMAG-Montpellier SupAgro
  • #DigitAg : Thèse labellisée – Challenge 1 (Le challenge agroécologique), Challenge 5 (Les services de conseil agricole) – Axe 6 :  Modélisation et simulation (systèmes de production agricole)

Mots-clés : Agriculture de précision, Bilans de fumure, Filtrage, Zonage

Résumé :

L’agriculture de précision associe les nouvelles technologies de l’information et de la communication (TIC) pour améliorer la gestion des agrosystèmes. Les données de rendement issues de capteurs embarqués sur moissonneuses batteuses ont été les premières informations disponibles en agriculture de précision. Chaque année, les cartes de rendement intra-parcellaires à haute résolution spatiale générées grâce à ces capteurs permettent de caractériser la variabilité spatiale du résultat de l’itinéraire de production et prendre des décisions pour la conduite de la culture mise en place l’année suivante. Ces données de rendement sont toutefois sous exploitées par les professionnels de la filière car aucune application pratique n’est proposée pour valoriser ces données. Du fait des faibles attentes de la profession, la chaîne de traitement des données de rendement n’a jamais été réellement fiabilisée. De plus, les cartes de rendement sont encore trop peu présentées de manière opérationnelle aux professionnels, i.e. sous la forme de zones définies correspondant à des unités de gestion technique pertinentes, ce qui ne facilite pas la prise de décision. La thèse se concentrera sur la proposition de méthodes permettant de définir des zones de préconisations intra-parcellaires sur la base de données de rendement préalablement fiabilisées. L’originalité de la question de recherche réside dans le fait que ces méthodes doivent pouvoir intégrer l’expertise métier disponible. Cette expertise intervient à la fois sur la méthode à mettre en œuvre pour pré-traiter et fiabiliser les données de rendement, et sur les contraintes opérationnelles relatives à la mise en œuvre de la préconisation (emprise spatiale des machines, niveaux de précision souhaités, etc.) qui vont permettre de guider l’algorithme de zonage. La méthodologie générale sera ici appliquée à la réalisation d’un bilan de fumure par zones.

Contact: cleroux [AT] apsexit.com | Voir aussi : Après la thèse : Aspexit, projet de start-up en R&D sur l’agriculture de précision

Réseaux : ResearchGate –  LinkedIn

Communications /Publications

Mémoire de thèseProcessing and value-adding to spatial information in Precision Agriculture: Application to within-field yield monitor data . Processing and value-adding to spatial information in Precision Agriculture: Application to within-field yield monitor data (soutenue en décembre 2018, en anglais)

Communications /Publications

Publications dans des journaux internationaux à comités de lecture

  • Leroux, C., Jones, H., Clenet, A., & Tisseyre, B. (2017). A new approach for zoning irregularly-spaced, within-field data. Computers and Electronics in Agriculture, 141 (C), 196-206. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.07.025
  • Leroux, C., Jones, H., Clenet, A., Dreux, B., Becu, M., & Tisseyre, B. (2018). A general method to filter out defective spatial observations from yield mapping datasets. Precision Agriculture. DOI :https://doi.org/10.1007/s11119-017-9555-0
  • Leroux, C., Jones, H., Taylor, J, Clenet, A., & Tisseyre, B. (2018). A zone-based approach for processing and interpreting variability in multitemporal yield data sets. Computers and Electronics in Agriculture, 148, 299-308. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.03.029
  • Leroux, C., Jones, H., Pichon, L., Guillaume, S., Lamour, J., Taylor, J., Naud, O., Crestey, T., Lablée, J-L., & Tisseyre, B. (2018). GeoFIS: An Open Source, Decision-Support Tool for Precision Agriculture data. Agriculture, 8, 6. https://doi.org/10.3390/agriculture8060073
  • Leroux, C., & Tisseyre, B. (2018). How to measure and report within-field variability – A review of common indicators and their sensitivity. Precision Agriculture. https://doi.org/10.1007/s11119-018-9598-x
  • Leroux, C., Jones, H., Clenet, A., & Tisseyre, B. (2018). Knowledge discovery and unsupervised detection of within-field yield defective observations. Computers and Electronics in Agriculture, 156, 645-659. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.024
  • Leroux, C., Jones, H., Clenet, A., & Tisseyre, B. (2018). Evaluation and comparison of several yield filtering approaches using simulated datasets. Disponible dans le mémoire de thèse
  • Pichon, L., Leroux, C., & Tisseyre, B. (2018). A systemic approach to identify relevant information provided by UAV in precision viticulture (Accepted – Major Revisions)
  • Roudier, P, Hedley, C., Lobsey, C.R., Viscarra-Rossel, R.A., Leroux, C. (2017). Evaluation of two methods to eliminate the effect of water from soil vis–NIR spectra for predictions of organic carbon. Geoderma, 296 (15), 98-107: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.02.014 
  • Taylor, J., Tisseyre, B., & Leroux, C. (2018). A simple index to determine if within-field spatial production variation exhibits potential management effects: Application in vineyards using yield monitor data. Precision Agriculture. https://doi.org/10.1007/s11119-018-9620-3

Publications dans des conférences internationales

  • Lamour, J., Leroux, C., Naud, O., & Tisseyre, B. (2019) Disentangling the sources of chlorophyll-content variability in banana fields. Submitted to the 12th European Conference on Precision Agriculture (ECPA 2019), Montpellier SupAgro, Montpellier, France – https://dx.doi.org/10.3920/978-90-8686-888-9_37
  • Leroux, C., Jones, H., Clenet, A., Dreux, B., Becu, M., & Tisseyre, B. (2017b). Simulating yield datasets: an opportunity to improve data filtering algorithms. Paper presented at the 11th European Conference on Precision Agriculture (ECPA 2017), John McIntyre Centre, Edinburgh, UK, July 16–20 2017, Advances in Animal Biosciences, 8(2), 600-605. https://doi.org/10.1017/S2040470017000899
  • Leroux, C., & Jones, H. (2019). An iterative region growing algorithm to generate fuzzy management zones within fields. Submitted to the 12th European Conference on Precision Agriculture (ECPA 2019), Montpellier SupAgro, Montpellier, France – https://hal.inrae.fr/hal-02609780