Estimation des paramètres variétaux de variétés commerciales de blé à partir de l’assimilation des données satellitaires à haute résolution spatiale dans le modèle de culture SiriusQuality

Contexte et enjeux

Ce stage propose une approche innovante pour caractériser les variétés de blé en utilisant un modèle de culture, SiriusQuality (SQ), afin d'identifier des paramètres variétaux à partir de données satellitaires. L’objectif est de relier le phénotype observé par satellite avec le génotype des variétés en utilisant des séries temporelles de données de télédétection (GAI, fIPAR). Ce projet est directement lié à l'agriculture de précision et pourrait ouvrir la voie au développement de jumeaux numériques pour la gestion des cultures.

Objectifs du stage

• Utiliser des séries temporelles de données satellitaires pour estimer des paramètres fonctionnels des variétés de blé.
• Intégrer ces données dans le modèle de culture SiriusQuality pour prédire le comportement des variétés dans différents environnements.
• Comparer les estimations obtenues par télédétection à celles réalisées avec des méthodes de phénotypage haut débit.

Méthodologie

Le stage se déroulera en trois tâches principales :

1. T1 (1,5 mois) : Construction d'un jeu de données d’assimilation pour chaque génotype, avec des séries temporelles de GAI et fIPAR, données météo, phénologiques, et caractéristiques des sols.
2. T2 (2,5 mois) : Application de la méthode Bayésienne DREAM(zs) pour l’optimisation des paramètres du modèle de culture et analyse des incertitudes sur les données satellitaires.
3. T3 (1 mois) : Analyse des paramètres variétaux estimés et comparaison avec les données Phénomobile collectées sur des sites expérimentaux.

Profil recherché

• Une personne ayant des compétences en agronomie, biologie, et modélisation, avec une bonne maîtrise des outils numériques.
• Des connaissances en télédétection et en analyse de données, notamment avec des modèles de culture, seraient un plus.
• Un candidat envisageant une thèse pourrait tirer pleinement parti de ce stage.

Enjeux scientifiques

Les principaux enjeux scientifiques sont :

• L'utilisation de données satellitaires pour caractériser des variétés de blé dans des environnements variés, et la capacité à relier les observations de télédétection avec les traits génétiques (GxE).

L’optimisation de modèles de culture pour prédire les performances des variétés avant leur cycle complet, réduisant ainsi le temps nécessaire au phénotypage et améliorant l'efficacité de la sélection variétale.