Sistemas de suporte à decisão nas fazendas inteligentes: um mapeamento sistemático.

Este trabalho apresenta um mapeamento sistemático relacionado a Sistemas de Suporte à Decisão (SSD) na agricultura e pecuária de precisão, no contexto da agricultura inteligente. Por meio desse mapeamento sistemático, buscamos investigar soluções que são usadas para dar suporte à integração de dados de sensores IoT. Os resultados apontam para a utilização de base de conhecimento e aprendizado de máquina para enriquecimento de dados para tomada de decisão. Além disso, existem poucos trabalhos que utilizam a semântica como forma de enriquecer a tomada de decisão no contexto da pecuária de precisão

Agri-Info: Cloud Based Autonomic System for Delivering Agriculture as a Service

The Internet of Things (IoT) and cloud computing paradigms offer enhanced services for agricultural applications to manage the data efficiently. To provide an effective and reliable agriculture as a service, there is a need to manage Quality of Service (QoS) parameters to efficiently monitor and measure the delivered services dynamically. This paper presents a QoS-aware cloud based autonomic information system called Agri-Info for delivering agriculture related information as a service through the use of latest Internet-based technologies such as cloud computing and IoT which manage various types of agriculture related data based on different domains of agricultural industry. Proposed system gathers information from various users through preconfigured IoT devices (mobiles, laptops or iPads). It further manages and delivers the required information to users and diagnoses the agriculture status automatically. We have developed the web and mobile-based application and evaluated the performance of the proposed system in cloud environment using CloudSim toolkit based small scale environment. Results demonstrate our system yields in a reduction on 12.46% cost, on 15.52% network bandwidth, on 10.18% execution time and 13.32% in latency. Furthermore, a case study of an Indian village is presented to identify the customer satisfaction of farmers

Identification des problèmes phytosanitaires de la vigne au sein de la parcelle : association de l’imagerie à ultra-haute résolution spatiale et de l’apprentissage profond

Notre époque est indéniablement marquée par les changements climatiques et la baisse drastique de la biodiversité, questionnant la durabilité de l'ensemble de nos systèmes productifs. En agriculture, la remise en cause des pratiques dites conventionnelles est de plus en plus prégnante. L'usage des pesticides est l'une des pratiques les plus controversées. Bien qu'ayant contribués à l'accroissement sans précédent des rendements agricoles dans les années 1970, ces produits inquiètent désormais par leur dangerosité, autant pour la santé humaine que pour celle de l'environnement. Ils impactent notamment de façon directe la santé des populations d'insectes, dont les pollinisateurs, et du microbiote des sols. Sur le long terme, si l'usage actuel persiste, un déséquilibre des écosystèmes est à craindre. Il y a donc une urgence à sortir du système actuel de gestion de problèmes phytosanitaires. Cette évolution ne va pas être du même niveau de simplicité pour toutes les cultures. La viticulture utilise des quantités importantes de pesticides. En France, en 2006, la vigne représentait 3,3 % de la surface agricole mais 14,4 % des pesticides utilisés. Réaliser des traitements adaptés à la situation phytosanitaire réelle de la parcelle contribuerait à réduire cette consommation. Cependant, connaître l'état de santé précis d'une parcelle donnée n'est pas une information facile à obtenir. Prospecter tout un vignoble prend beaucoup de temps, ce qui rend sa réalisation régulière difficile. Dans ce projet, nous souhaitons faciliter la prospection par son automatisation. Celle-ci pourrait se matérialiser par une caméra montée sur un robot, un tracteur ou un drone, dont les images seraient ensuite analysées automatiquement, permettant à l'agriculteur d'obtenir une carte de l'état de santé de ses parcelles. Toutefois, développer un tel outil est loin d'être simple du fait de la complexité des cultures. Celui-ci doit être capable de mener une analyse malgré la diversité des variétés, des stades phénologiques mais aussi des ravageurs, des maladies et de l'ensemble de leurs symptômes. La diversité des conditions d'acquisitions possibles et la complexité du feuillage et de l'arrière-plan constituent également des défis pour l'analyse, empêchant le développement d'un outil de prospection automatique fiable. Dans ce projet de doctorat, nous avons utilisé de l'apprentissage profond, et plus particulièrement des réseaux de neurones convolutifs, comme technique d'analyse d'images pour la reconnaissance de problèmes phytosanitaires de la vigne. Nous avons plus particulièrement étudié deux maladies : le mildiou et la flavescence dorée. Deux jeux de données conséquents et reflétant la complexité des cultures ont été bâtis à partir de photos Rouge-Vert-Bleu acquises dans des vignobles. L'objectif de ce projet était d'évaluer si les réseaux de neurones convolutifs sont adaptés à l'analyse d'images pour un outil de prospection automatique. Pour cela, tout au long de nos travaux, nous avons analysé la réponse des modèles entraînés à plusieurs scénarios. Tout d'abord, nous avons confronté les modèles à des images acquises en champ, donc possédant une complexité intrinsèque. Nous avons également évalué la capacité de ces réseaux à reconnaître une maladie possédant différents symptômes présents sur plusieurs organes, le mildiou. Nous avons ensuite évalué la robustesse de l'analyse face au changement de cépages et face au changement des conditions d'acquisition des images, dont un changement de la résolution spatiale et de la plateforme d'acquisition. Nos résultats montrent que les réseaux de neurones convolutifs sont tout à fait appropriés pour la reconnaissance de problèmes phytosanitaires, fournissant des analyses à la fiabilité inédite. Pour la reconnaissance du mildiou et de six autres classes, le modèle développé a obtenu 95,48 % de bonnes prédictions. Quant à celle de la flavescence dorée, le modèle développé a atteint un taux de vrais positifs de 98,48 % sur les images issues de notre propre acquisition, et de 100 % sur un ensemble réduit d'images provenant d'une source externe. Cependant, nous avons également pu identifier plusieurs limites qui restent à surmonter. Principalement, il s'agit de l'incapacité de nos modèles à analyser des images dont le contenu, bien que thématiquement proche, voire similaire, est trop éloigné de celui des images utilisées en entraînement. Néanmoins, plusieurs techniques innovantes, telles que l'apprentissage actif (active learning) ou auto-supervisé (self-supervised learning), peuvent être adoptées pour surmonter ce problème sans forcément passer par la constitution d'un ensemble d'entraînement annoté parfaitement exhaustif. Ainsi, bien que des améliorations soient nécessaires, le contexte actuel est des plus enthousiasmants pour mener à bien le développement d'un outil de reconnaissance de problèmes phytosanitaires, et par extension, d'outils de prospection automatique pour les vignes, mais aussi pour toutes les autres cultures.Abstract : Climate change and the severe decline in biodiversity undeniably mark our era, questioning the sustainability of all our production systems. In agriculture, the reconsideration of so-called conventional practices is more and more prevalent. Use of pesticides is one of the most controversial practices. Despite their contribution to the unprecedented increase in agricultural yields in the 1970s, these products are now a matter of concern because of their danger to both human health and the environment. In particular, they directly impact the health of insect populations, including pollinators, as well as soil microbiota. In the long term, if current use persists, imbalance in the ecosystems is to be expected. Therefore, urgent action is needed to move away from the current phytosanitary management system. This change will not be as simple for all crops. Viticulture uses significant quantities of pesticides. In France, in 2006, vineyards covered 3.3 % of the agricultural surface but accounted for 14.4 % of the pesticides used. Applying treatments according to the real health conditions of the field would reduce this consumption. However, it is not simple to know the precise health status of a given plot. Scouting an entire vineyard requires a significant amount of time, which makes it difficult to do so on a regular basis. In this project, we intend to facilitate scouting by its automation. It could be achieved by a camera mounted on a robot, a tractor or a drone, whose images would then be automatically analyzed, providing the farmer with a health map of his fields. However, developing such a tool is not easy given the crops complexity. It must be able to analyze images despite the diversity of varieties, phenological stages, as well as the diversity of pests, diseases and all their symptoms. The variety of acquisition conditions and the complexity of the foliage and background also constitute challenges for the analysis, hindering the development of a reliable automatic scouting tool. In this study, we used deep learning, more specifically convolutional neural networks, as a technique to analyze images for the recognition of grapevine phytosanitary problems. In particular, we studied two diseases: downy mildew and flavescence dorée. Two large datasets reflecting the complexity of the crops were built from Red-Green-Blue photos taken in vineyards. The goal of this project was to evaluate whether convolutional neural networks are suitable for image analysis for an automatic scouting tool. Therefore, throughout our studies, we analyzed the response of the trained models to several scenarios, firstly to images captured in the field but also to diseases with many symptoms affecting several organs. We also evaluated the robustness of the analysis to changes in grape varieties and to changes in image acquisition conditions, including a change in spatial resolution and acquisition platform. Our results show that convolutional neural networks are well suited for our application, providing unprecedented reliable analyses. For the recognition of downy mildew and six other classes, the developed model achieved 95.48 % of good predictions. Regarding flavescence dorée, the model developed reached a true positive rate of 98.48 % on images from our own acquisition and 100 % on a reduced set of images from an external source. However, we were also able to identify several limitations that still need to be overcome. Mainly, the inability of our models to analyze images whose content, although thematically close or even similar, is too far away from the images used in training. Nevertheless, several innovative techniques, such as active learning or self-supervised learning, could possibly overcome this problem without the need for a perfectly comprehensive training dataset. Therefore, although improvements are necessary, the current context is most exciting to carry out the development of a phytosanitary problem recognition tool, and by extension, of automatic prospecting tools for grapevines, as well as all other crops