Acquisition et reconstruction 3D de cultures pour l’estimation de surface de feuilles individuelles

Crops acquisition et 3D reconstruction for individual leaves surfaces area measure estimation

• Auteur / Autrice : Mélinda Boukhana
• Direction : Franck Hétroy
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 15/12/2021
• Etablissement(s) : Strasbourg
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Godin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Benoît de Solan, Frédéric Baret
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Julie Digne, Géraldine Morin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cultures

Maïs

Feuilles

Imagerie tridimensionnelle en biologie

Traitement d'images -- Techniques numériques

Mots clés libres

Numérisation

Mesure surface foliaire

Nuage de points 3D

Reconstruction de surface.

Digitization

Leaf surface measures

3D point clouds

Surface reconstruction

Résumé

En agriculture, il est important de pouvoir caractériser l’état, le fonctionnement et la santé des cultures. Le phénotypage est l’étude de ces caractéristiques et l’une des mesures les plus importantes est la surface foliaire car elle donne beaucoup d’indication sur la santé et le développement de la plante. L’utilisation de nouveaux capteurs permet d’envisager des mesures répétables et non destructrices contrairement aux méthodes actuelles. Le travail de cette thèse est dans un premier temps de générer un nuage de points acquis dans des conditions proches de celles en champs, et dans un second temps, obtenir des mesures architecturales sur les différents organes des plantes. D’abord je présente une méthode de création de données synthétique puis des acquisitions sur un champ de maïs sous serre avec des mesures de références. Ensuite la méthodologie d’étude est détaillée et les résultats de reconstruction de surface de feuille et de mesures présenté.

Information on crops health, state and development are valuable for agriculture. Phenotyping is the study of these characteristics and one of the major is leaf surface measure as it gives numerous indication on the plant health and development. Using new sensors, it is now possible to get repeatable and non-destructive measures contrary to actual methods. First in this thesis, I present our point clouds data obtained in conditions close to the open-fields. Second, architectural measures on different organs of the plants are then obtained. Then a method to create synthetic point clouds is developed and acquisition on a maize crop in a greenhouse with reference measures are produced. The study methodology is detailed and results on surface reconstruction from points clouds are explained.