Université de Liège Réseau des Bibliothèques

BICTEL/e - ULg
Serveur institutionnel des thèses de doctorat



Nouvelles thèses
dans BICTEL/e - ULg
  • Esser, Céline - Regularity of functions: Genericity and multifractal analysis
  • Dupont, Josselin - "L’émergence d’une politique foncière régionale en Bretagne : de l’identification des enjeux à la création d’un Etablissement public foncier d’Etat/The emergence of a regional land policy in Brittany: from issues identification to the creation of a State Établissement public foncier".
  • Trotta, Marie - Modelling serial offenders’ spatial behaviours: new assumptions for geographic profiling
Présentation Recherche thèse Dépôt thèse Accès
gestionnaires
 
Page de résumé pour ULgetd-04022009-121538

Auteur : Mackels, Christophe
E-mail de l'auteur : cmackels@student.ulg.ac.be
URN : ULgetd-04022009-121538
Langue : Français/French
Titre : Modélisation des pertes de rendement des cultures de blé d’hiver au Grand-Duché de Luxembourg sur base de l’étude des surfaces photosynthétiquement actives./Yield loss modélisation of wheat based on photosynthetic active area studies.
Intitulé du diplôme : Doctorat en sciences
Département : FS - Département des sciences et gestion de l'environnement
Jury :
Nom : Titre :
Bancal, M.O. Membre du jury/Committee Member
Delfosse, P. Membre du jury/Committee Member
El Jarroudi, M. Membre du jury/Committee Member
Hoffmann, L. Membre du jury/Committee Member
Périlleux, C. Président du jury/Committee Chair
Tychon, B. Promoteur/Director
Mots-clés :
  • estimating yields
  • forecast yields
  • green surfaces
  • meteorological parameters
  • LAI
  • winter wheat variety
  • Modélisation
  • estimation des rendements
  • prévision des rendements
  • previous treatment plant
  • validation.
  • linear regression
  • validation./Modeling
  • régression linéaire
  • traitements phytosanitaires
  • précédent
  • blé d’hiver
  • variété
  • paramètres météorologiques
  • surfaces vertes
  • LAI
Date de soutenance : 2009-04-06
Type d'accès : Public/Internet
Résumé :

Au Grand-Duché de Luxembourg, le développement de modèles opérationnels pour la prévision

des rendements se heurte actuellement au problème de la non prise en compte de la diminution de la

surface verte utile et de sa relation avec des processus biotiques et abiotiques incriminés en situation

de production. Pourtant, il apparaît que l’élaboration d’un modèle reliant la perte de surface verte à la

baisse de rayonnement absorbé est la façon la plus adéquate d’améliorer les prévisions de perte de

rendement aux champs. De nombreuses manières d’estimer les rendements existent et se basent sur

différentes approches et méthodes. L’objectif de ce travail est de proposer un modèle d’estimation des

rendements basé sur l’étude de la dégradation de la surface verte foliaire du blé et du rayonnement

intercepté par cette surface tout au long de sa dégradation.

L’approche envisagée consiste, dans un premier temps, à utiliser les deux principaux modèles

existants qui décrivent l’interception du rayonnement par les surfaces foliaires vertes avec des

données issues d’expérimentations aux champs, au Grand-Duché de Luxembourg en 2006 et 2007.

Différentes méthodes d’obtention des principales données d’entrée de ces modèles ont été comparées

et leurs avantages ont été mis en évidence. Ces données sont le LAI (Leaf Area Index) et le

pourcentage de surface foliaire verte. Un LAI de référence, obtenu à l’aide d’une méthode d’analyse

d’images de feuilles a été validé et comparé à une méthode d’obtention du LAI basée sur la mesure

du rayonnement intercepté par le couvert ainsi qu’à une méthode fournissant la couverture verte du

sol à partir d’images aériennes de courte distance. Il a été montré que le LAI issu de la mesure du

rayonnement intercepté et la couverture verte du sol sont obtenus plus rapidement et pour de plus

grandes surfaces, mais qu’ils ne sont pas suffisamment corrélés au LAI de référence pour être utilisés

afin d’obtenir le LAI réel. Le pourcentage de la surface foliaire verte de référence a également été

obtenu à l’aide de la méthode d’analyse d’images de feuilles. La comparaison de celui-ci aux

estimations visuelles du pourcentage de surface verte foliaire a montré que cette méthode est plus

rapide, mais engendre une surestimation du pourcentage de surface foliaire verte. Une relation

linéaire significative entre la couverture verte du sol par prise d’images aériennes et le pourcentage de

surface foliaire verte a été obtenue. Une amélioration de la prise d’images aériennes de courte

distance pourrait mener à une substitution du pourcentage de surface foliaire verte par la couverture

verte du sol sur de grandes surfaces à l’avenir.

Les deux principaux modèles décrivant l’interception du rayonnement par les surfaces foliaires

vertes ont été utilisés avec le LAI et le pourcentage de surface foliaire verte de référence. Une

simplification de ces modèles par l’utilisation de la dernière ou des deux dernières strates foliaires à la

place des trois dernières pour le pourcentage de surface verte a montré que la simplification ne menait

pas à une amélioration des résultats dans la plupart des cas. D’autre part, une estimation des biais

introduits en utilisant les pourcentages de surface verte issus de l’estimation visuelle à la place des

estimations par l’analyse d’images montre que l’estimation visuelle introduit un biais allant jusqu’à

20%. La comparaison des deux modèles testés a mené à la sélection du modèle aux sorties fournissant

la meilleure relation avec les rendements. C’est une relation linéaire simple entre les paramètres de la

courbe décrivant l’évolution des sorties du modèle dit du « calcul de la matière sèche » au cours de la

saison de culture et le rendement qui a été retenue.

Dans un deuxième temps, le modèle sélectionné a été utilisé avec des données issues

d’expérimentations menées de l’année 2000 à 2005, afin d’obtenir une relation linéaire plus stable

entre les rendements et les sorties de ce modèle. La relation obtenue montre des résultats significatifs

et expliquant plus de 66% des rendements si une variété au comportement atypique est exclue. Un

effet significatif de l’année, du précédent et de la variété sur cette relation a été mis en évidence.

Dans un troisième temps, l’aspect prédictif du modèle d’estimation des rendements basé sur la

relation linéaire simple retenue a été étudié sur deux années de données extérieures aux années

utilisées pour la construction de celui-ci. Les données d’entrée nécessaires au fonctionnement du

modèle ont dû être obtenues de manière prédictive, afin de réaliser des estimations du rendement à

venir à partir de la floraison. Le modèle Proculture, basé sur la simulation de l’évolution des

symptômes de la septoriose, a permis d’obtenir des estimations en prévision des pourcentages de

surface verte, et le LAI a été considéré comme constant par variété d’une année à l’autre. Le modèle

d’estimation utilisé a permis d’obtenir des prévisions de rendement ~20% supérieures aux rendements

réels./In the Grand Duchy of Luxembourg, the development of operational models for predicting

yields currently runs against the failure to take into account the green leaf area decline and its

relationship with biotic and non biotic processes involved in a situation of production. Yet it

appears that the development of a model linking the loss of green leaf area to lower radiation

absorbed is the most adequate to improve prediction of yield loss in the fields. Many ways to

estimate yields exist and are based on different approaches and methods. The objective of

this work is to propose a model for estimating yields based on the study of the green leaf area

decline of wheat and radiation intercepted by this area throughout the season.

The approach is, first, to use the two main existing models that describe the interception of

radiation by green leaf area with data from experiments in the field, in the Grand Duchy of

Luxembourg in 2006 and 2007. Different methods for obtaining key data entry of these

models were compared and their benefits have been identified. These data are LAI (Leaf

Area Index) and the percentage of green leaf area. The reference method, obtained using

image analysis of leaves has been validated and compared to a method for obtaining LAI

based on the measurement of radiation intercepted by the canopy as well as a method based

on the green cover soil obtained from short distance aerial images. It was shown that the LAI

obtained from the measurement of radiation intercepted and the green land cover obtained

from short distance aerial images are obtained faster and for larger surfaces, but they are not

sufficiently correlated with the LAI from the reference method to be used in place of

reference LAI. The percentage of green leaf area of reference has also been obtained using

the image analysis of leaves. Comparing it to visual estimates of the percentage of green leaf

area has shown that this method is faster and creates an overestimation of the percentage of

green leaf area. A significant linear relationship between green land cover from short

distance aerial images analysis and the percentage of green leaf area was obtained. An

improved short distance aerial image could lead to the substitution of the percentage of green

leaf area by the green land cover over large areas in the future. The two main models

describing the interception of radiation by green leaf area were used with the LAI and the

percentage of green leaf area of reference. A simplification of these models by using only the

upper leaf or the two last leaves to emerge in place of the last three leaves to emerge for the

percentage of green area has shown that simplification did not lead to improved results in

most cases. On the other hand, an estimate of bias using the percentage of green leaf area

from the visual estimate in place of estimates by image analysis shows that visual estimate

introduce an approximate bias of 20%. A comparison of the two models tested led to the

selection of the model outputs providing the best relationship with yields. It is a simple linear

relationship between parameters of the curve describing the evolution of model outputs socalled

“calculation of dry matter” during the growing season and yield that was chosen.

In a second time, the selected model was used with data from experiments conducted from

2000 to 2005 to obtain a more stable linear relationship between yields and output of the

model. The relationship obtained shows significant results and explains over 66% yields if

datas from an atypical variety are excluded. A significant effect of years, precedent and

variety on this relationship was highlighted.

In a third time, the predictive aspect of the model to estimate yields based on the simple

linear relationship has been studied on two years of external data used for years to build it.

The input data needed to run the model had to be obtained on a predictive way to make

estimates of future performance from flowering. The model Proculture, based on the

simulation of the progression of septoriose disease, allowed obtaining estimates in

anticipation of the percentage of green area, and LAI was considered constant variety from

one year to another. The estimation model used resulted in expected future performance ~

20% higher than actual yields.

Autre version :
Fichiers :
Nom du fichier Taille Temps de chargement évalué (HH:MI:SS)
Modem 56K ADSL
[Public/Internet] Acronymes_Abréviations.doc 97.28 Kb 00:00:13 < 00:00:01
[Public/Internet] Annexes_IV_publication.pdf 18.41 Kb 00:00:02 < 00:00:01
[Public/Internet] ANNEXES_I_II_III.pdf 1.08 Mb 00:02:34 00:00:05
[Public/Internet] FinalTHESE_CM.pdf 2.69 Mb 00:06:24 00:00:14
[Public/Internet] Remerciements.pdf 13.14 Kb 00:00:01 < 00:00:01

Bien que le maximum ait été fait pour que les droits des ayants-droits soient respectés, si un de ceux-ci constatait qu'une oeuvre sur laquelle il a des droits a été utilisée dans BICTEL/e ULg sans son autorisation explicite, il est invité à prendre contact le plus rapidement possible avec la Direction du Réseau des Bibliothèques.


Parcourir BICTEL/e par Auteur|Département | Rechercher dans BICTEL/e


© Réseau des Bibliothèques de l'ULg, Grande traverse, 12 B37 4000 LIEGE