[Thèse soutenue] Julien Lamour : Analyse de données spatialisées issues de la production pour améliorer le diagnostic agronomique en bananeraie – Prise en compte de l’asynchronisme de la culture

Alumni :  Après sa thèse, Julien Lamour poursuit avec un post-doc au Brookhaven National Laboratory – Environmental and Climate Sciences Department (Brookhaven, NY, USA)

Thèse soutenue vendredi 12 juillet à 14h – Lieu : 2 place Pierre Viala, 34000 Montpellier – Amphi 206 (Montpellier SupAgro)

Mémoire de thèse à télécharger : Analyse de données spatialisées issues de la production pour améliorer le diagnostic agronomique en bananeraie – Prise en compte de l’asynchronisme de la culture (juillet 2019)

 

Je m’appelle Julien Lamour et je suis doctorant Cifre de la Compagnie fruitière. Je fais ma thèse à Montpellier, à Irstea dans l’UMR ITAP, et je suis aussi encadré par le Cirad (UMR QualiSud). Je suis amené à me déplacer au Cameroun et en Guadeloupe pour l’expérimentation et le recueil des données terrain dans des fermes.

 

Je suis ingénieur agronome de formation, avec, en particulier des compétences en physiologie végétale. J’ai suivi la spécialisation AgroTIC de Montpellier SupAgro. Cela m’a permis d’acquérir des méthodes, des outils de l’agriculture numérique, comme les SIG et le développement informatique par exemple.

 

Ma particularité ? Quand j’ai démarré ma thèse, j’avais déjà travaillé en entreprise à la Compagnie fruitière. où j’ai fait ma spécialisation AgroTIC en alternance. C’est ce qui m’a permis d’identifier un sujet de thèse, et de construire un projet de recherche avec mes encadrants.

 

Analyse de données spatialisées issues de la production pour améliorer le diagnostic agronomique en bananeraie – Prise en compte de l’asynchronisme de la culture

  • Date de démarrage : juin 2016
  • Thèse soutenue le 12 juillet 2019
  • Université : Université Montpellier / Montpellier SupAgro
  • Ecole doctorale :  GAIA, Filière APAB, MUSE Montpellier Université d’Excellence
  • Discipline / Spécialité : Agronomie / Physiologie végétale – Agriculture de précision / SIG – Statistiques
  • Directeur de thèse : Bruno Tisseyre (Montpellier SupAgro)
  • Encadrant(es)  :  Olivier Naud (Irstea, UMR ITAP), Mathieu Léchaudel (Cirad, UMR QualiSud), Alain Normand (Compagnie Fruitière)
  •  Financement : Cifre Compagnie Fruitière
  • #DigitAg : Thèse labellisée – Challenge 8 (Développement agricole au Sud)

Mots-clés : Agriculture de précision, Variogramme, Géostatistiques, Cosineogramme, Étude observationnelle, Banane

Résumé :

La culture bananière dédiée à l’export est industrielle et implantée sur de grandes surfaces monovariétales. Cette culture est intensive en intrants, en main d’oeuvre et est soumise à des contraintes environnementales et sociétales qui imposent une amélioration des pratiques agricoles. L’Agriculture de Précision (AP) est une approche technique qui est apparue sur les grandes cultures pour optimiser leur rendement, la qualité des récoltes et pour diminuer leur impact environnemental. Cette approche s’appuie sur les données spatialisées des exploitations pour réaliser un état des lieux de la production. Son objectif est de mettre en évidence les conditions variables de croissance et d’identifier celles qui sont contrôlables afin d’optimiser les procédés de production en fonction du potentiel local dans l’exploitation.

La culture bananière présente des particularités par rapport aux grandes cultures qui n’ont pas été étudiées et qui remettent en cause l’utilisation directe des méthodes d’analyse des données des exploitants. Notamment, les bananiers sont asynchrones, leur cycle de développement n’est pas saisonnier et n’est pas synchronisé par le mode de culture. En conséquence, les parcelles sont constituées de bananiers à différents stades phénologiques. Ainsi, contrairement aux grandes cultures qui sont, elles, synchrones, les observations que l’on peut faire sur une bananeraie à un moment donné ne dépendent pas seulement des conditions de croissance mais aussi du stade phénologique variable des plants.

L’objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles méthodes pour valoriser les données produites en bananeraies afin de faciliter le diagnostic agronomique dans une démarche d’AP. Les données sur lesquelles nous avons travaillées sont issues d’observations classiquement réalisées dans les bananeraies pour gérer les récoltes. Nous nous sommes aussi intéressés à la télédétection et nous avons proposé des méthodes d’analyse qui permettent d’étudier la variabilité spatiale en diminuant le biais lié à l’asynchronisme.

Le premier travail de la thèse a été de proposer des méthodes de caractérisation de l’asynchronisme des parcelles. Pour cela nous avons définis plusieurs indicateurs : la durée du cycle de développement des bananiers ; l’hétérogénéité des conditions de croissance ; le stade phénologique moyen d’une parcelle et enfin la variabilité des stades présents dans une parcelle. Ces méthodes ont été appliquées sur les données de floraisons d’une plantation industrielle au Cameroun. Nous avons ainsi mis en évidence un effet de l’environnement et des pratiques des producteurs sur l’asynchronisme.

Un deuxième pan du travail de thèse a été de proposer un modèle qui permet d’identifier la variabilité liée à l’environnement à partir de données de production. Le but était de générer des cartes interprétables agronomiquement sans biais lié à l’asynchronisme. Le modèle que nous avons proposé a été appliqué sur un indicateur particulier : le temps entre la floraison des plants et le moment de leur maturité. On suppose que cette méthode est suffisamment générale pour être appliquée à d’autres propriétés comme le poids des régimes à la récolte.

Enfin, le dernier sujet étudié a été l’intérêt de la télédétection dans les bananeraies malgré la diversité des stades phénologiques. Nous avons quantifié l’importance de différentes sources de variabilité sur la teneur en chlorophylle des feuilles de bananier mesurée à partir d’un capteur piéton et nous avons construit un indice qui permet de prédire cette teneur par drone. Des cartes de variabilités de la chlorophylle intra-parcellaire ont été produites par ce moyen mais l’interprétation agronomique doit être faite avec précaution car les stades phénologiques ne sont pas connus et leurs effets ne peuvent être corrigés. Les conditions permettant d’interpréter ces cartes sont discutées.

Contact :  jlamour [AT] bnl.gov – Tél : (+33) 6 79 67 06 22

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Communications / Publications

Mémoire de thèse à télécharger : Analyse de données spatialisées issues de la production pour améliorer le diagnostic agronomique en bananeraie – Prise en compte de l’asynchronisme de la culture (juillet 2019)

Lamour, J., Leroux, C., Naud, O., Lechaudel, M., Le Moguédec G. and Tisseyre, B. (Accepted 2019). Disentangling the sources of chlorophyll-content variability in banana crops using an optical chlorophyll meter. 12th European  Conference  on  Precision  Agriculture  (ECPA  2019),  SupAgro, Montpellier,  France,  July  8–11  2019

Rabatel, G., Lamour, J., Moura, D. and Naud, O. (Accepted 2019). A multispectral processing chain for chlorophyll content assessment in banana fields by UAV imagery. 12th European  Conference  on  Precision  Agriculture  (ECPA  2019),  SupAgro, Montpellier,  France,  July  8–11  2019

Leroux, C., Jones, H., Pichon, L., Guillaume, S., Lamour, J., Taylor, J., … and Tisseyre, B. (2018). GeoFIS: An Open Source, Decision-Support Tool for Precision Agriculture Data. Agriculture, 8(6), 73. DOI : doi: https://doi.org/10.3390/agriculture8060073

J. Lamour, O. Naud, M. Lechaudel  & B. Tisseyre (2017), Mapping properties of an asynchronous crop: the example of time interval between flowering and maturity of banana. 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), 481-486. DOI: https://doi.org/10.1017/S2040470017000449