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Dernière mise à jour : Mai 2018

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UMT Innoplant

Imagerie pour l'évaluation de l'état sanitaire de la pomme de terre

Objectifs

Le phénotypage végétal est en plein essor et de nombreux travaux mettent en évidence l'intérêt de l'imagerie pour la détection précoce et la quantification de maladies de plantes. Les développements technologiques récents permettent aujourd'hui de réaliser assez facilement des acquisitions d’images :

  • avec divers types de capteurs d'imagerie (i.e. visible, hyperspectrale, fluorescence de chlorophylle, thermographique),
  • à différentes échelles (tissu, organe, plante, couvert, paysage)
  • en fixe ou via des vecteurs pour des débits plus importants.

Le phénotypage de précision à haut débit des maladies représente un potentiel important pour renforcer les recherches dans le domaine du plant de pomme de terre, appuyer les études sur la qualité sanitaire, le développement des épidémies ou la résistance variétale ainsi que la gestion des maladies dans la filière. Néanmoins, un travail important d'appropriation des outils d'imagerie, de mise au point et de validation biologiques des méthodes est nécessaire avant un déploiement de ces outils en appui aux recherches et à la production. De plus, en parallèle des problématiques d'acquisition des images, se pose la question du stockage, du traitement et de l'analyse des données générées par l'imagerie.

Travaux envisagés

Dans le cadre d’InnoPlant², il est envisagé d’étudier des méthodes de phénotypage par imagerie pour un nombre limité de pathosystèmes de la pomme de terre, via les travaux suivants :  

  • Développement de méthodes d'acquisition et de traitement des données
  • Acquisition de données d'images de référence sur quelques pathosystèmes et à différentes échelles (champ, plante, organe). Les premiers développements pourraient porter sur l'utilisation de l'imagerie hyperspectrale et visible, pour la détection et la quantification de biomasse ou de maladies (virus Y et/ou mildiou de la pomme de terre) sur feuillage ou l'identification de maladies sur tubercule
  • Constitution de bases de données de référence avec des jeux d'images annotées associés à des données de validation biologiques
  • Evaluation et validation des signatures spectrales observables pour chaque pathosystème, en conditions contrastées (niveau d'infestation, état physiologique et âge des plantes, combinaison avec d'autres stress)
  • Communication sur les résultats obtenus.
Imagerie multimodale sur foliole de pomme de terre

Imagerie multimodale sur foliole de pomme de terre, ©IGEPP

Annotation de symptômes sur tubercules

Annotation de symptômes sur tubercules © Carbon Bee / FN3PT

Partenaires

Au-delà des partenaires d’InnoPlant², ce travail est envisagé dans le cadre d’un projet collaboratif en partenariat avec des PME spécialisées en imagerie et/ou des équipes de recherche en traitement d'image.