Acquisition et reconstruction 3D de cultures pour l’estimation de surface de feuilles individuelles
Langue Français
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Auteur : Boukhana, Mélinda
Date de soutenance : 15-12-2021

Directeur(s) de thèse : Hétroy, Franck

Président : Godin, Christophe
Rapporteur(s) : Digne, Julie - Morin, Géraldine
Membre(s) du jury : Solan, Benoît de - Baret, Frédéric

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique, Agronomie, agriculture et médecine vétérinaire

Mots-clés libres : Numérisation, Mesure surface foliaire, Nuage de points 3D, Reconstruction de surface.
Mots-clés :
  • Traitement d'images -- Techniques numériques
  • Imagerie tridimensionnelle en biologie
  • Feuilles
  • Maïs - Cultures
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.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2021STRAD049
Type de ressource : Thèse