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Phenome-french plant phenotyping network

MCP1 - Capteurs et méthodes

Responsable: Frédéric Baret, EMMAH

Contexte

Le développement de capteurs et méthodes de mesure pour le phénotypage  végétal à haut débit est apparu récemment inspiré par les avancées dans d'autres disciplines comme la médecine, la télédétection et la géophysique.

Ces nouvelles techniques doivent être adaptées et évaluées pour les besoins spécifiques du phénotypage végétal. Des groupes australiens et allemands ont développé des capteurs, actifs ou passifs, pour des spectres du domaine du visible jusqu’à celui des microondes  dans une large gamme de configurations géométriques. Cependant, en lien avec ces groupes, il sera nécessaire de consacrer  un effort important à l'automatisation de l'acquisition, le développement des techniques d'interprétation et des chaînes de traitement. Le MCP1 livrera des variables pertinentes pour caractériser les traits structurels ou fonctionnels ainsi que les conditions environnementales (pression biotique, l'humidité du sol et des données micro-météorologiques à l’échelle de la plante).

Objectifs

Nous visons à développer des capteurs et des méthodes fournissant des mesures, à haut débit non invasives, de la structure et de la fonction utilisables sur une large gamme d'espèces et de modèles biologiques. Cet objectif sera atteint à l'échelle des organes (grains et feuilles), des plantes (plates-formes de conditions contrôlées) et canopée (plates-formes au champ).

Nous visons plus particulièrement à :

  • Adapter et valider des systèmes qui ont atteint une maturité suffisante pour être transférés rapidement sur le terrain pour une application opérationnelle;
  • Développer de techniques innovantes et prometteuses qui pourraient être déployées vers les plates-formes du projet pendant la durée du projet après un processus d'évaluation approfondi.

Plusieurs de ces systèmes seront construits par des PME françaises , leur offrant ainsi des opportunités de croissance dans le marché du phénotypage végétal.

 

Plan de travail

  • Tâche 1- Imagerie 3D et LIDAR en conditions contrôlées
  • Tâche 2- Imagerie fonctionnelle, destinée à caractériser des structures /feuilles dans le champ avec accès à différents types de variables
  • Tâche 3- Techniques d’imagerie Innovantes: Il s’agit ici du développement de l’imagerie hyperspectrale, (pour avoir accès à la composition biochimique: Chl, N, SLA, LWC, autres pigments chlorophylliens)
  • Tâche 4- Caractérisation de l’environnement  

 

MCP1 fr

Imagerie Hyperspectrale:
Concentration en Azote prédite (% MS)