Voies d'elaboration du rendement chez le tournesol sous differents stress hydriques.

International audienc

Outils et méthodes pour la conception et l'évaluation d'itinéraires techniques

National audienceLa mise au point d'itinéraires techniques sur la base exclusive d'expérimentations apparaît coûteuse, conservatrice et ne fournit des réponses qu'après plusieurs années. Dans un contexte où les moyens du développement agricole tendent à diminuer, et où les changements rapides des marchés et des réglementations imposent d'imaginer rapidement de nouvelles solutions, une autre voie doit être privilégiée. L'amélioration de la qualité prédictive des modèles agronomiques permet de renouveler profondément la méthodologie de conception d'itinéraires techniques. L'INRA, en collaboration avec l'ITCF, s'est engagé depuis le début de la décennie dans la construction de logiciels de conception et d'évaluation d'itinéraires techniques pour le blé d'hiver. Ces logiciels permettent l'expérimentation sur modèle d'un grand nombre d'itinéraires, sous un grand nombre d'années climatiques. Potentiellement, une telle démarche est donc moins coûteuse, plus puissante et plus inventive que celle qui était basée sur la seule expérimentation. La présentation de deux outils en cours de validation permettra de discuter les trois points suivants : 1. Les modèles de fonctionnement des cultures : il est clair que la qualité des résultats dépend de celle des modèles. Si les effets des dates et densités de semis, de la fertilisation azotée et de l'irrigation commencent à être modélisés de manière fidèle, ceux des traitements phytosanitaires et du travail du sol sont beaucoup plus difficiles à estimer, en l'état actuel des connaissances. 2. La méthodologie de recherche et de sélection des itinéraires-solutions : la simulation reste la voie privilégiée par la majorité des travaux actuels, mais les méthodes de résolution de problèmes, issues de l'intelligence artificielle, offrent des perspectives intéressantes. 3. La manière dont les itinéraires-solutions sont formulés doit être cohérente avec les modes de pensée du décideur

Formalisation des relations entre stratégie et pilotage dans les systèmes fourragers

Ce texte présente différentes recherches visant à expliciter et modéliser les relations entre pilotage et stratégie dans les systèmes fourragers. Ces recherches s'inscrivent dans des perspectives d'aide à la décision mettant l'accent sur l'amplification du raisonnement du décideur. Elles reposent sur l'analyse des pratiques des agriculteurs, auxquelles les auteurs donnent un sens au travers d'un cadre général appelé modèle d'action. Trois démarches sont présentées : formalisation du modèle d'action chez un éleveur bovin allaitant dans l'Ouest de la France au printemps ; démarche informatisée de formalisation, a posteriori, de modèles d'action à partir de calendriers de pâturage issus de suivis d'éleveurs ovins dans les Alpes du Sud ; élaboration d'un simulateur de gestion de la sole fauchée, fondé sur l'implémentation d'un modèle cadre issu de suivis dans les Pyrénées. Ces travaux reposent sur la conception d'outils d'aide à la décision utilisant les concepts et les techniques de l'intelligence artificielle. Ils modélisent conjointement les aspects cognitifs liés au modèle d'action et les éléments biotechniques

Modelling adaptive management of intercropping in vineyards to satisfy agronomic and environmental performances under Mediterranean climate

In the Mediterranean area, rainfed viticulture is exposed to irregular rainfall distribution. The impacts on production and environment can be mitigated by appropriate management practices like, for instance, the introduction of cover crop in the inter-rows in vineyards. This paper presents the VERDI simulation model created to study various adaptive intercrop management strategies at field scale. The purpose is to design management strategies that are responsive to the water status of the biophysical system (soil - grapevine - intercrop) and the past and current climatic conditions. VERDI realistically reproduces the dynamic interactions between the biophysical system and the decision system in varying Mediterranean rain regime. The decision system works as an interpreter of a management strategy, defined as a set of soil surface management activities (e.g. mechanical weeding of the intercrop) that are linked by temporal constraints (e.g. sequencing, synchronisation) and organisational or programmatic specifications (e.g. iteration). The adaptive capabilities of the strategies are distinguished according to the different sources of flexibility to be exploited at operational, tactical, and strategic levels. A simulation study is reported that involves more or less flexible strategies under different climate scenarios. The simulation results proved that, in case of severe drought, the most flexible strategy yields the best trade-off between agricultural production and environmental services over the years

Archéologie de Quimper, matériaux pour servir l'Histoire

Ouvrage de vulgarisatio

MCMC algorithms for supervised and unsupervised linear unmixing of hyperspectral images

International audienceIn this paper, we describe two fully Bayesian algorithms that have been previously proposed to unmix hyperspectral images. These algorithms relies on the widely admitted linear mixing model, i.e. each pixel of the hyperspectral image is decomposed as a linear combination of pure endmember spectra. First, the unmixing problem is addressed in a supervised framework, i.e., when the endmembers are perfectly known, or previously identified by an endmember extraction algorithm. In such scenario, the unmixing problem consists of estimating the mixing coefficients under positivity and additivity constraints. Then the previous algorithm is extended to handle the unsupervised unmixing problem, i.e., to estimate the endmembers and the mixing coefficients jointly. This blind source separation problem is solved in a lower-dimensional space, which effectively reduces the number of degrees of freedom of the unknown parameters. For both scenarios, appropriate distributions are assigned to the unknown parameters, that are estimated from their posterior distribution. Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms are then developed to approximate the Bayesian estimators