Un capteur frugal et open source pour mesurer la hauteur et la température des couverts végétaux

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Un article scientifique publié par deux chercheurs de l’USDA Agricultural Research Service (Crop Production Systems Research Unit, Stoneville, USA). Cet article mérite d’être souligné à plusieurs égards :
a) il montre le potentiel des projets comme arduino pour développer des systèmes de mesures sophistiqués embarqués avec un faible coût (260 €),
b) il démontre l’impact que peut avoir le monde de l’open source pour diffuser des innovations de pointe en proposant un ensemble de ressources, de liens, etc. permettant de reconstruire ce système,
c) il démontre qu’il est possible d’accéder à des informations évoluées (hauteur de la végétation, température de la végétation) et de les cartographier avec des solutions à faible coût,
d) il met en évidence la nécessité de développer de nouvelles compétences, de nouvelles organisations pour accompagner les agriculteurs dans la découverte, la fabrication et la co-conception de solutions évoluées de ce type,
e) il montre enfin que les outils d’agriculture de précision sont aussi accessibles pour des petites exploitations (à condition de mettre à disposition les compétences pour les accompagner dans la conception, la fabrication et la mise en oeuvre de cette démarche)
L’article propose une description complète des capteurs, de leur montage, des ressources utilisées, etc. pour reproduire le systéme de mesure présenté.

résumé : Many agricultural applications, including improved crop production, precision agriculture, and phenotyping, rely on detailed field and crop information to detect and react to spatial variabilities. Mobile farm vehicles, such as tractors and sprayers, have the potential to operate as mobile sensing platforms, enabling the collection of large amounts of data while working. Open-source hardware and software components were integrated to develop a mobile plant-canopy sensing and monitoring system. The microcontroller-based system, which incorporated a Bluetooth radio, GPS receiver, infrared temperature and ultrasonic distance sensors, micro SD card storage, and voltage regulation components, was developed at a cost of US$292. The system was installed on an agricultural vehicle and tested in a soybean field. The monitoring system demonstrates an application of open-source hardware to agricultural research and provides a framework for similar or additional sensing applications.

référence : Fisher, D. K., & Huang, Y. (2017). Mobile Open-Source Plant-Canopy Monitoring System. Modern Instrumentation6(01), 1.

Notiphy : un objet connecté pour les délais de ré-entrée dans les parcelles

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Sources : http://www.tracesecritesnews.fr/actualite/quatre-start-up-a-la-pointe-des-usages-numeriques-dans-les-process-et-la-consommation-alimentaire-s-exposent-a-la-food-use-tech-106727#.WfrYGO9V1uI.linkedin

« Mario Rega n’est pas informaticien mais ingénieur en biologie. La préoccupation de l’environnement et de la santé l’ont conduit à imaginer un témoin de la présence de pesticides dans le milieu agricole. L’exploitant agricole renseigne un logiciel (baptisé Notiphy) sur la nature du traitement par identification des molécules, la date de l’opération et la localisation de la parcelle. Ces informations sont communiquées par bluetooth à une boîte bourrée d’électronique, implantée au sein de la parcelle qui émet un signal lumineux tant que le traitement est actif. Pour ne pas nuire au paysage, la balise – autonome pendant au moins une saison grâce à des piles classiques rechargeables – , prend la forme d’une petite maison en bois dont le design s’identifie au lieu où elle est implantée : un toit qui imitent les tuiles vernissées par exemple dans le vignoble bourguignon. »

Un système d’abonnement par mail ou SMS avertit le voisinage des dates de pulvérisation. L’outil participe aussi à la sécurité au travail des employés agricoles. Trois témoins tests ont été installés dans des vignobles de Bourgogne, du Bordelais et de Champagne pour argumenter la commercialisation qui démarre.

Un capteur portable pour estimer la teneur en protéine du blé

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GrainSense est un capteur portable (vraisemblablement basé sur la spéctrométrie) qui permet de déterminer la teneur en protéine du blé. Destiné à des acteurs de terrain (agriculteurs, conseillers), il permet d’effectuer des mesures rapidement et de maniére non destructive. Son intérêt est de pouvoir apporter des éléments de réponse de maniére immédiate pour répondre à des questions pratiques du type :

- est-ce la meilleure date pour récolter ?

- est-ce que le concentré que je donne à mes animaux à la teneur en protéine requise ?

- puis-je mélanger ces deux récoltes dans le même silo de stockage ?

On pourra consulter : http://www.grainsense.com/services

Une association de capteurs pour monitorer son troupeau de vaches

Vel’Phone pour le vêlage, HeatPhone pour les chaleurs, FeedPhone pour les indicateurs d’ingestion et de rumination et enfin San’Phone pour détecter les troubles de la santé : un ensemble de capteurs pour suivre de près les vaches via un smartphone.

Regardez la vidéo pour plus de détails !

En direct d’ECPA : Comment générer des cartes de rendement fiables à grande échelle ?

image_ECPA_GalloC’est la question que s’est posée l’entreprise viti-vinicole Gallo (Californie). L’entreprise a équipé toutes les entreprises de machines à vendanger assurant la récolte sur l’aire d’approvisionnement de la winery, avec des capteurs de rendement. Plus de 50 machines ont ainsi été équipées avec le système ATV (Australie) permettant de peser la vendange qui transite par le convoyeur latéral d’évacuation de la vendange. Les machines sont également équipées de dGPS permettant de localiser toutes les données de pesées. L’ensemble du dispositif couvre une surface de vendangée d’environ 5000 hectares. Les problèmes rencontrés sont multiples (formation et sensibilisation des chauffeurs de machine, collecte des données, etc.). L’un des problèmes majeur reste que le capteur de pesée embarqué doit être étalonné par une pesée de la courroie à vide. Cette procédure contraignante ne peut être demandée aux chauffeurs de machine (en plus des opérations d’entretien et de réglage classiques). Il en résulte de grosses différences entre les données acquises par les machines. Ce problème est clairement visible (cf. figure) lorsque deux machines récoltent la même parcelle; des bandes de rendement artificiellement plus élevé ou plus faible apparaissent alors en fonction des zones récoltées par chacune des machines. Afin de pallier ce problème, l’entreprise a exploré plusieurs approches destinées à effectuer un étalonnage « en ligne » en limitant les opérations de saisie supplémentaires et en profitant de la logistique du chantier de récolte (pesée des bennes en entrée de cave). La communication présentée par un chercheur de l’entreprise Gallo vise à partager l’expérience acquise au cours des 4 années de développement de la méthode. L’enjeu est une démarche de traçabilité automatisée permettant d’associer chaque pesée de benne en cave avec les données de la machine à vendange.

A noter, que l’élaboration systématique des carte de rendement s’inscrit dans une démarche de meilleure maîtrise des volumes de raisin apportés. L’idée est de développer un véritable service de conseil intégré auprès des viticulteurs afin de les aider à mieux maîtriser leurs rendement et la variabilité des parcelles : Quoi de mieux que de visualiser le résultat en fin de cycle (carte de rendement) pour quantifier les changement de pratique et voir leurs effets de manière objective !

Référence : B. Sams, C. Litchfield, L. Sanchez and N. Dokoozlian, 2017. Two methods for processing yield maps from multiple sensors in large vineyards in California. Advances in Animal Biosciences: Precision Agriculture (ECPA) 2017, (2017), p 530–533. doi:10.1017/S2040470017000516

 

Le point sur les recherches en capteur d’invertébrés dans les cultures

Un article scientifique qui vient d’être publié dans le journal of precision agriculture par des chercheurs Australiens. Cet article fait le point sur l’état des recherches en matière de système de détection des invertébrés (Limaces, escargots, sauterelles, papillons, etc.) susceptibles de ravager les cultures. L’article est intéressant car il fait un point sur les recherches dans ce domaine en ayant une grille d’analyse « pratique » sur les possibilités d’application sur le terrain. Il considère les technologies susceptibles d’être intégrés dans des réseaux de mesure autonomes. L’article identifie deux axes de recherche prometteurs dans ce domaine :
– l’acoustique (mesure du son, des vibrations, etc.), avec des applications pour la détection des insectes dans le sol, dans les silos, dans le bois, etc.
– la vision artificielle (analyse d’images et reconnaissance de formes), selon les auteurs, la vision artificielle présente beaucoup d’avantages pour la détection des invertébrés in situ, les auteurs notent toutefois qu’il existe beaucoup de recherches menées en laboratoire sur la partie traitement et reconnaissance mais qu’il y a un problème évident de transfert de cette technologie pour des applications/validations en plein champs. Les auteurs proposent une analyse des verrous à lever pour arriver à des système de mesure opérationnels dans les cultures.

Résumé : (Precision agriculture needs integrated pest management (IPM), for which detection and identification of target invertebrate species is a prerequisite. Researchers have been developing various technologies to detect pests more efficiently and accurately. However, these existing sensing technologies still have limitations for effective infield applications. This review paper aims to explore the relative technologies and find a sensing method that has potential to detect and identify common invertebrates on crops, such as butterflies, locusts, snails and slugs. It was found that there are two main research branches for invertebrate detection and identification: acoustic sensing and machine vision system (MVS). Acoustic sensing is suitable for detecting and identifying pests in soil, stored grains and wood, while usually acoustic sensors need to be attached to samples for inspection, which causes difficulties for efficient infield applications. MVS has the potential to provide a more effective and flexible way to detect and identify invertebrates on crops. In recent work with MVS, the technologies of invertebrate identification have been intensively studied, however, infield detection is relatively weak. This review points out the current research gaps and then discusses the potential research directions.

référence : Liu, H., Lee, S. H., & Chahl, J. S. (2016). A review of recent sensing technologies to detect invertebrates on crops. Precision Agriculture, 1-32.

La modulation du travail du sol en agriculture de précision : une option peu étudiée

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Il s’agit d’un article de synthèse rédigé par deux chercheurs (université Kemal-Turquie et université de Pensylvany-Etats Unis). L’article est issu d’une conférence, il n’est pas récent mais il vient d’être mis en ligne sur le site research gate. Son intérêt est de faire le point sur une pratique qui est peu abordée dans le domaine de l’agriculture de précision : celle de la modulation du travail du sol. A l’heure où beaucoup d’agronomes remettent en cause le travail du sol traditionnel et où les techniques sans labour sont présentées comme une alternative intéressante pour lutter contre l’érosion ou pour favoriser la vie dans les sols. La modulation du travail du sol pourrait constituer une alternative intéressante là où les techniques sans labour s’appliquent mal ou donnent de mauvais résultats (sols compacts, argileux, etc.). En effet, dans bien des situations, les techniques simplifiées ne présentent pas que des avantages, on pourra citer entre autres des problèmes sanitaires plus importants, une utilisation plus importante d’herbicides, une variabilité importante de la matiére organique dans le sol, etc. Dans ces situations, il est nécessaire d’offrir des solutions aux agriculteurs pour limiter l’impact des techniques de travail du sol classiques. Pour répondre à ce problème, la modulation du travail du sol a beaucoup été étudiée au début des années 2000. Le concept est simple, il consiste à moduler la profondeur de travail ou l’action de l’outil en fonction des propriétés du sol (compaction, force de rupture, texture, etc.). D’après les auteurs cette technique offrirait des avantages tels que : moins d’intrants énergétique fossile consommé et des perturbations du sol moins importantes qui contribueraient à limiter l’érosion, la dilution de la matière organique, etc. L’article fait le point sur les prototypes qui ont été conçus pour mettre en oeuvre cette pratique. Il fait également le point sur les systèmes de mesure qui ont été proposés pour capter en ligne (ou avant le passage de l’outil) les caractéristiques physiques du sol permettant d’adapter le travail de l’outil aux conditions particulières rencontrées. Malheureusement, l’article ne précise pas si des essais à moyen terme ont été réalisés pour effectivement valider l’intérêt de ces approches sur l’érosion des sols, les aspects sanitaires, le contrôle des adventices ou la vie dans les sols.

On pourra télécharger l’article ici ; 2010-Gorucu-Keskin-Advance-tillage-son

Influence du vent sur les mesures de végétation (3D) par proxi-détection

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Source : Andújar et al., 2017

Un article scientifique publié par des chercheurs de l’Institutdes sciences agronomiques de Madrid (Espagne) dans le journal Sensors. Cet article reste anecdotique dans le vaste domaine de l’agriculture de précision. Toutefois il met en évidence la maturité de ces technologies en agriculture. En effet la « premiére génération » d’articles dans ce domaine s’est focalisée (et se focalise encore) sur le lien entre les observations fournies par ce type de capteur avec des variables agronomiques d’intérêt. Cet article marque une « deuxiéme génération » d’études dans ce domaine puisqu’il s’intéresse à la robustesse de la mesure dans les conditions parfois difficiles du monde de l’agriculture. Notons que l’incidence de la lumiére fait partie des premiers travaux dans ce domaine, mais cet article adresse un nouveau type de question qui, à ma connaissance, n’avait jamais été explorée jusqu’à aujourd’hui et qui est assez pertinent : le vent et les déformations de la canopée qu’il provoque, a-t-il une incidence sur la mesure effectuée avec un capteur de végétation ?

Pour répondre à cette question, les chercheurs se sont intéressés à un capteur de proxi détection assez évolué qui permet d’estimer les caractéristiques 3D de la végétation. Ils se sont intéressés à deux types d’espèces avec des architectures différentes : les peupliers et les pruniers. l’analogie à des cultures pérennes (olive, vigne, fruitier, etc.) est donc possible.  Ils ont effectué des répétitions de mesures dans des conditions de vents différentes. Les résultats montrent des réponses différentes selon les espèces et la vitesse du vent. Les estimations de surface et de volume de canopée restent généralement plus cohérentes pour les pruniers que pour les peupliers pour des vitesses de vent élevées. Les mesures sur peupliers sont particulièrement affectées par des vitesses de vent supérieures à 5 m · s-1. Ces résultats montrent que l’utilisation de capteurs de proxi-détection (images 3D) pour la caractérisation des plantes pérennes doit considérer la vitesse du vent dans certains cas. En général, les auteurs préconisent un seuil de vitesse de vent de 5 m · s-1 (18 km · h-1) comme une limite prudente pour maximiser la qualité des estimations.

résumé : Weather conditions can affect sensors’ readings when sampling outdoors. Although sensors are usually set up covering a wide range of conditions, their operational range must be established. In recent years, depth cameras have been shown as a promising tool for plant phenotyping and other related uses. However, the use of these devices is still challenged by prevailing field conditions. Although the influence of lighting conditions on the performance of these cameras has already been established, the effect of wind is still unknown. This study establishes the associated errors when modeling some tree characteristics at different wind speeds. A system using a Kinect v2 sensor and a custom software was tested from null wind speed up to 10 m·s−1. Two tree species with contrasting architecture, poplars and plums, were used as model plants. The results showed different responses depending on tree species and wind speed. Estimations of Leaf Area (LA) and tree volume were generally more consistent at high wind speeds in plum trees. Poplars were particularly affected by wind speeds higher than 5 m·s−1. On the contrary, height measurements were more consistent for poplars than for plum trees. These results show that the use of depth cameras for tree characterization must take into consideration wind conditions in the field. In general, 5 m·s−1 (18 km·h−1) could be established as a conservative limit for good estimations.

référence : Andújar, D., Dorado, J., Bengochea-Guevara, J. M., Conesa-Muñoz, J., Fernández-Quintanilla, C., & Ribeiro, Á. (2017). Influence of Wind Speed on RGB-D Images in Tree Plantations. Sensors, 17(4), 914.

Evaluation d’un Lidar embarqué pour cartographier le poids des bois de taille en viticulture

Une recherche effectuée par des scientifiques de l’université d’Athénes qui vient d’être publiée dans le journal of precision agriculture. Cet article mérite d’être mentionné car, à part le physiocap, il existe peu de capteurs permettant d’accéder directement à la vigueur de la vigne. L’article propose d’utiliser un Lidar embarqué pour estimer le volume de bois présent sur la vigne en hiver. De maniére rigoureuse, l’approche reste un estimation de l’expression végétative mais pourrait permettre, à terme, d’accéder à une mesure de la vigueur. Sur deux années consécutives, les chercheurs ont montré qu’il existait une corrélation significative (R > 0,8) entre les mesures d’impact données par le lidar et le poids des bois de taille. Remarquons toutefois que cette corrélation est obtenue sur des surfaces élémentaires de 20*20 m, ce qui pose la question de la résolution des informations et du lissage qui en résulte.

Résumé : Vine vigour assessment has been a major concern of precision viticulture studies in order to identify areas of uniform vine performance within vineyards. Moreover, the counting and weighing of winter dormant canes is considered as the most informative measurement to indicate vine balance and is commonly performed manually by grape growers for management purposes. The main concern of this measurement is that it is time consuming and laborious and it cannot accommodate detailed sampling density. In the present study, the potential of using laser scanner technology as an automated, easy and rapid way to perform mapping of the winter pruning wood across the vineyard was investigated. The study was conducted during 2010 and 2011, in a one hectare commercial vineyard in central Greece, planted with cv. Agiorgitiko, a traditional Greek variety for the production of red wine. Parameters of topography, soil depth, soil texture, canopy properties (NDVI), yield, and grape quality were mapped and analysed in conjunction to winter canes weighing at pruning time. The mapping of the dormant canes was carried out using a 2D laser scanner sensor prior to pruning and manually measuring the pruning weight on a 10 × 20 m grid. Laser scanner measurements showed significant relationship in both 2010 and 2011 with pruning weight (r = 0.809 and r = 0.829 respectively, p < 0.001), yield and early season NDVI, showing the potential of using laser scanner measurements to assess variability in vine vigour within vineyards. These results suggest that laser scanners offer great promise to characterize within field variability in vine performance.

références : Tagarakis, A. C., Koundouras, S., Fountas, S., & Gemtos, T. Evaluation of the use of LIDAR laser scanner to map pruning wood in vineyards and its potential for management zones delineation. Precision Agriculture, 1-14.

Stage – Analyse de données issues de capteurs connectés pour l’agriculture

Contexte du stage

EXOTIC SYSTEMS se prépare à entrer sur le marché très spécifique des outils numériques au service des agriculteurs. L’entreprise élabore une gamme d’objets connectés compagnons, sur lesquels l’agriculteur peut compter pour l’alerter d’évènements nécessaires à l’organisation de son travail et à sa prise de décision au quotidien dans son exploitation.

Pour accompagner la conception des produits, un réseau de capteurs tests est mis en place grâce à des exploitations agricoles partenaires.

Missions proposées

Vous serez chargé, dans le cadre du réseau test, de conduire une analyse statistique des données issues des capteurs. Vous caractériserez leur comportement au quotidien dans les exploitations agricoles.

Cette analyse vous permettra de valoriser les données récoltées en les mettant en relation avec :

  • L’évolution des conditions météorologiques sur les exploitations agricoles grâce à des capteurs de référence,
  • Les évènements ponctuels inhérents à la vie d’une exploitation agricole,
  • La prise de décision des agriculteurs.

Vous participerez ponctuellement à la mise en place des capteurs pour mieux appréhender les particularités des phénomènes et des évènements typiques aux exploitations agricoles que vous analyserez.

On compte sur vos qualités

Vous avez des compétences dans le traitement et la valorisation de données issues de capteurs.

Vous avez une bonne connaissance du milieu agricole et êtes curieux et motivé par la découverte de produits électroniques et communicants.

Vous aimez expérimenter et partager vos retours d’expériences avec une équipe pluridisciplinaire.

D’un naturel débrouillard et autonome, vous savez faire preuve d’initiative et de pragmatisme.

Vous êtes rigoureux et organisé.

Les atouts du stage

Intégrer une équipe passionnée, créative et ambitieuse.

Des missions riches et variées, en autonomie.

Participer à l’élaboration d’une gamme de produits innovants pour changer le monde et goûter à l’adrénaline du quotidien d’une start-up.

Les conditions

Stage d’une durée de 3 mois minimum, idéalement 6 mois.

Rattaché à l’équipe R&D.

Basé à Clermont-Ferrand (63).

Déplacements ponctuels sur des exploitations expérimentales ou partenaires à prévoir.

Contact

oriane.ferre@exotic-systems.com