SOFI: A 3D simulator for the generation of underwater optical images

International audienceWe present an original simulator-called SOFI-for the synthetic generation of underwater optical images. The simulator architecture is flexible and relies on flow diagrams in order to allow the integration of various models for image generation which are based on the underwater optical phenomena. The objective is also to ensure real time or quasi real time performance so it takes advantage of the latest technologies, such as GPGPU, and relies on GPU programming under CUDA. Two kinds of models for image generation are presented and should be integrated in SOFI: (1) the OSOA model based on the radiative transfer theory and (2) global image modeling which describes globally how an image is deteriorated under the effects of sea water

Principles and Fundamentals of Optical Imaging

In this chapter I will give a brief general introduction to optical imaging and then discuss in more detail some of the methods specifically used for imaging cortical dynamics today. Absorption and fluorescence microscopy can be used to form direct, diffraction-limited images but standard methods are often only applicable to superficial layers of cortical tissue. Two-photon microscopy takes an intermediate role since the illumination pathway is diffraction-limited but the detection pathway is not. Losses in the illumination path can be compensated using higher laser power. Since the detection pathway does not require image formation, the method can substantially increase the imaging depth. Understanding the role of scattering is important in this case since non-descanned detection can substantially enhance the imaging performance. Finally, I will discuss some of the most widely used imaging methods that all rely on diffuse scattering such as diffuse optical tomography, laser speckle imaging, and intrinsic optical imaging. These purely scattering-based methods offer a much higher imaging depth, although at a substantially reduced spatial resolution

Les applications de communication sans fil dans le machinisme agricole pour l'échange des données, le pilotage de certaines machines et les fonctions de sécurité

National audienceLe développement de solutions de communication sans fil dans le machinisme agricole est directement lié à l'évolution des besoins des exploitations agricoles. Soumises à davantage de contraintes techniques, économiques et environnementales, les exploitations agricoles ont aujourd'hui obligation d'acquérir et de communiquer de plus en plus d'informations. Parallèlement, l'électronique embarquée s'impose sur les matériels agricoles pour en faciliter l'utilisation, en améliorer les performances et permet d'envisager de nouvelles fonctions. Tous les capteurs de contrôle, les systèmes de commande, l'asservissement ou d'aide à la décision sont autant de sources d'informations qui favorisent l'adoption de solutions de communications et d'acquisition de données en agriculture. Cette note fait un état de l'art des solutions existantes

ICT for traceability of sugarcane harvesting operations in small farms

International audienceThe purpose of our work is to analyze different harvesting solutions in different situations in order to provide players of the sugarcane sector viable solutions in the context of Réunion island. Two sugarcane harvesters, with different technologies have been instrumented in order to trace the various phases of work and better understand the operating conditions of machines in collective management. The embedded sensors could discriminate and localize the various stages of the harvest operations. The data collected were stored in a data logger on the machine and could be downloaded via a GPRS connection to a server. Data were daily recorded on the machine throughout the harvesting campaign (5 months). Once the data acquired, their processing with the R software and their linkage with other data (i.e. economic) collected during the harvest campaign give us different information that are integrated in a GIS. With the developed tools, we can produce references at different spatiotemporal scales: Parcels, production areas, daily, annually

Analysis of the depth resolution limit of luminescence diffuse optical imaging

International audienc

Évaluation fine des performances énergétiques des exploitations agricoles par l’utilisation des NTIC

National audienceLes données utiles au calcul d’indicateurs de performances énergétiques des exploitations agricoles à différentes échelles nécessitent une collecte plus fine et un stockage plus important d’informations auxquels seules les avancées technologiques peuvent répondre. Un travail de recensement des solutions technologiques existantes montre que de plus en plus de solutions sont aujourd’hui disponibles, notamment sur les nouveaux agroéquipements, pour fournir un grand nombre de données utiles au calcul de ces indicateurs. Un important travail reste cependant à réaliser pour proposer aux agriculteurs des solutions bas-coûts, faciles à mettre en ½uvre et totalement adaptées à leurs besoins pour faciliter la mesure, la collecte et le stockage des informations de façon automatique et raisonnée. En matière de systèmes d’informations, la technologie des entrepôts de données spatiales fait émerger de nouvelles solutions pour le recueil et l’utilisation décisionnelle des données. Ces technologies permettent d’établir, sur des données collectées et archivées, toutes sortes d’indicateurs résultant d’opérations agrégées en fonction de différents critères (périodes de temps, types de machines ou d’outils, types de travaux, etc.), ainsi que des découvertes de relations causales et de classification de données. Les récentes avancées technologiques (capteurs embarqués, localisation GPS, communication et réseaux sans fil) et le déploiement de systèmes d’acquisition et d’information dans les entreprises agricoles permettent d’envisager aujourd’hui d’accéder en continu à des données de qualité, en quantité suffisante et à une échelle plus fine de gestion. L’intégration de ces solutions technologiques dans l’exploitation agricole contribuera à améliorer les connaissances sur l’évaluation des dépenses énergétiques et le pilotage énergétique par une gestion raisonnée des informations collectées à une échelle plus fine de temps (jour, semaine, mois, année civile, année culturale, cycle de production, etc.), d’espace (parcelle/bâtiment, etc.) et de production (culture/lot d’animaux, chantier, tâche, outil, opérateur, etc.)

Analysis of the underwater image degradation using radiative transfer modeling. Application to submarine image visibility

International audienc

Quoi de neuf en R&D pour le machinisme agricole : guidage, capteurs, communication

National audienceRepondant au challenge d'informer les constructeurs de machines agricoles des avancées suceptibles de les impacter, le Cemagref a mis en évidence les progrés des technologies embarquées mécatroniques : guidage automatqiue des engins, capteurs pour caractèriser les milieux et les productions agricoles, techniques d'information et de communication

Réseaux ad hoc pour l'agriculture

Our objective is to develop an ad hoc network for an agricultural application. This network is based on standard wireless technologies and takes into account the mobility and the localization of the equipment.Information can be transmitted in real-time between the field and the farm or any authorized agents.The specifications of a Mobile Ad hoc Network (MANET) for agriculture require a new management approach. The specifications can be broken down into four sets: the network topology, the equipment, the data, and the dynamic functioning of the network.Notre objectif est de développer un réseau ad-hoc pour une application agricole. Ce réseau est basé sur des technologies sans fil standard et tient compte de la mobilité et de la localisation des équipements. L'information peut être transmise en temps réel entre le champ et la ferme ou vers tout acteur autorisé. Les spécification d'un réseau ad-hoc mobile (MANET) pour l'agriculture exige une nouvelle approche de gestion. Les spécifications peuvent être décomposées en quatre point : la topologie du réseau, les équipements, les données, et le fonctionnement dynamique du réseau