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L’objet de ce stage qui s’est déroulé au sein de l’UMT CAPTE Capteurs et télédétection à Avignon, était d’étudier les données issues d’un réseau de capteurs sans fil déployé sur des parcelles de céréales (orge et blé) en Champagne-Ardenne dans le cadre d’un projet CASDAR impliquant les partenaires suivants : ARVALIS – Institut du végétal, l’INRA d’Avignon, l’IRSTEA, Cap 2020 et Acolyance. Ce réseau de capteurs conçu dans le but de caractériser à distance et en temps réel l’état hydrique et azoté des cultures était composé de sondes de potentiel hydrique et de température effectuant des mesures dans le sol au niveau de 3 horizons ainsi que de sondes permettant le calcul des rayonnements transmis et réfléchi par la végétation. Les valeurs mesurées transmises par signal GPRS étaient stoc[...]

L’objet de ce stage qui s’est déroulé au sein de l’UMT CAPTE Capteurs et télédétection à Avignon, était d’étudier les données issues d’un réseau de capteurs sans fil déployé sur des parcelles de céréales (orge et blé) en Champagne-Ardenne dans le cadre d’un projet CASDAR impliquant les partenaires suivants : ARVALIS – Institut du végétal, l’INRA d’Avignon, l’IRSTEA, Cap 2020 et Acolyance. Ce réseau de capteurs conçu dans le but de caractériser à distance et en temps réel l’état hydrique et azoté des cultures était composé de sondes de potentiel hydrique et de température effectuant des mesures dans le sol au niveau de 3 horizons ainsi que de sondes permettant le calcul des rayonnements transmis et réfléchi par la végétation. Les valeurs mesurées transmises par signal GPRS étaient stockées dans une base de données avec laquelle il m’était possible de communiquer sous le logiciel R via des requêtes. L’exploitation des données ainsi récupérées a permis le calcul de variables biophysiques et agronomiques, ainsi que d’indices de végétation, donnant accès via l’utilisation de modèles, à certaines caractéristiques de la culture suivie : stress hydrique, stade de végétation, surface foliaire, teneur en chlorophylle, fraction de vert, coefficient cultural. Malgré quelques problèmes liés à l’instrumentation, les dynamiques des indicateurs calculés sont globalement très cohérentes. Des mesures complémentaires sur le terrain à partir d’autres instruments de mesure auraient permis de tester la validité des prédictions. Les résultats obtenus sont donc très encourageants mais une autre campagne de mesure serait pertinente afin de tester la validité des mesures capteur et des modèles d’estimation utilisés. Enfin certains obstacles subsistent à l’issue de ce travail, tel que l’estimation du stress hydrique à partir des données de potentiel hydrique du sol, du fait des contraintes imposées par les modèles actuels.

The purpose of this internship which took place in the UMT CAPTE « Sensors and remote sensing » in Avignon, was to study the datas acquired by a wireless sensors network installed on wheat and barley plots in Champagne-Ardenne as part of a CASDAR project involving the following collaborators : ARVALIS Institut du végétal, INRA d’Avignon, IRSTEA, Cap 2020 and Acolyance. This wireless sensors network was designed for remote monitoring of crop hydric and nutrition states. He was composed of water potential sensors placed in three different soil depths, and of two types of radiation sensors allowing crop transmittance and reflectance calculation. Measured values were transmitted via GPRS and stocked in a database with which I was able to communicate from R software by queries. Thanks to datas treatment we obtained biophysical and agronomical variables and vegetation index, allowing, through their integration into models, the estimation of some crop caracteristics : hydric stress, vegetation stage, leaf area, chlorophyll content, green fraction and crop coefficient. Despite some instrumentation problems, the computed indicators dynamics were very consistent on the whole. Some additional field measurements with other instruments would have permitted to test the validity of computed values. The results of this wireless sensors network experiment are thus very promising but an other season of measures would be relevent to test the validity of sensors measures and models. Finally, some obstacles remain like the assesment of crop hydric stress from soil water potential datas, owing to the important knowledge about local soil required by the actual models.