WeedElec

Robot de désherbage localisé par procédé électrique haute tension combiné avec gestion prédictive et post évaluation par vision hyperspectrale sur drone

Le projet

Le projet WeedElec propose une alternative au désherbage global chimique. Il combine un moyen aérien de détection des adventices par drone couplé à un robot à bras delta ECOROBOTIX équipé d’un outil de désherbage électrique haute tension.

  • WeedElec a pour objectif de lever plus particulièrement les verrous scientifiques majeurs suivants : la détection/identification des adventices, en utilisant l’imagerie hyperspectrale et couleur, et des techniques associées de chimiométrie et d’apprentissage profond.
  • Le couplage de la détection aérienne et de la détection embarquée par le robot pour décider de l’élimination des adventices.
  • Une étude approfondie du comportement des mauvaises herbes soumises à une décharge électrique haute tension en travaillant sur le couplage décharge électrique et impédance complexe des adventices avec leur phénologie.
    Nous nous intéresserons aux effets environnementaux et de sécurité lies à l’utilisation de décharges électriques sur les adventices, afin de mettre en place une stratégie intégrée de désherbage sécurisée.

Le consortium

WeedElec est porté par un consortium de cinq partenaires, académiques et professionnels :

Irstea – UMR ITAP

Irstea, coordinateur du projet WeedElec, est l’Institut national de Recherche en Sciences et Technologies pour l’Environnement et l’Agriculture. Le Département Ecotechnologie, et l’UMR ITAP, collaborent étroitement avec le ministère de l’agriculture (Ecophyto 1 & 2, Agriculture 2025, AgGate) . Les équipes COMIC et PEPS seront impliquées.

CIRAD – Unités AMAP & AIDA

Le Cirad, qui dispose d’une expertise reconnue en malherbologie, participe depuis 2009 au développement de la plateforme de reconnaissance automatisé d’espèces végétales Pl@ntNet. Il mettra à profit son expertise, ses données et son infrastructure pour contribuer à lever le verrou d’identification d’espèces d’adventices.

INRIA - EPI ZENITH - LIRMM

L’équipe projet Zenith de l’Inria (Institut National de Recherche en informatique et automatique) investit ses recherches sur les grands défis de gestion et d’analyse de données scientifique, sur les contraintes d’échelle (grands volumes de données, grandes applications logicielles), de complexité (données incertaines et multi-échelle multi-dimensions) et d’hétérogénéité (sémantique des données). L’équipe, qui travaille en étroite collaboration avec le Cirad sur le développement de la plateforme
Pl@ntNet, investit sur le développement d’approches efficaces pour la détermination automatisées d’espèces végétales.

INRA - UMR EMMAH

L’UMR EMMAH mène des recherches pour analyser les impacts des changements globaux (climatiques & utilisation des terres) sur les ressources en eau, la production agricole et leurs interactions, de l’échelle du champ à celle du paysage. Ces recherches s’appuient sur la modélisation des milieux et processus et le développement de méthodes/mesures d’observation du sol et des plantes (télé/proxy détection, géophysique pour la détermination des propriétés du sol et des plantes).

 

AGRIAL

AGRIAL est l’un des premiers groupes coopératifs agricoles et agroalimentaires français (14 000 adhérents – grand Ouest de la France) et développe des activités de transformation agroalimentaire en Europe et à l’international, notamment les productions légumières. Agrial accompagne les adhérents dans leurs pratiques de production en leur fournissant services et expertises de façon à répondre aux enjeux économiques, sociaux et environnementaux de l’agriculture.

La solution WeedElec

Détection des adventices

La détection des adventices est un point clé de WeedElec. Les moyens à disposition peuvent être classés dans trois catégories selon le type d’information utilisée :

  • Position spatiale des plantules : il s’agit de détecter les plantules en s’aidant de la distance fixe qui les sépare lors de la plantation et d’affiner ensuite leur détection autour de leur pré-positionnement à l’aide d’algorithme discriminant le sol et la végétation. Le plus souvent on utilise des techniques de segmentation couleur ou proche-infrarouge des images.
    Une fois la plantule localisée tout ce qui sera détecté autour est alors classé comme adventice. Cette méthode est très efficace en plantation centimétrique (guidage laser) et à un stade de végétation très précoce. Toutefois, cette technique, qui ne permet pas d’individualiser les adventices sur le rang, ne sera utilisée qu’en première approche dans WeedElec.

 

  • Identification taxonomique par apprentissage profond :
    Les performances des algorithmes de reconnaissance d’image sont capables d’identifier une plante parmi des milliers d’autres avec des taux de reconnaissance élevés. Les derniers résultats dans ce domaine, montrent des taux de reconnaissances supérieurs à 85% (http://www.lifeclef.org/), et l’accès à ces techniques s’est largement popularisé ces dernières années, notamment à travers l’application mobile Pl@ntNet (www.plantnet-project.org ; Joly & al., 2016). Cette approche qui mobilise de grandes quantités de données, nécessite une puissance de calcul difficile à mobiliser sur une solution électronique embarquée. Les techniques par distillation de connaissance (Hinton & all, 2015) et de “transfer learning” (Carranza-Rojas & all, 2017) ou de “domain adaptation” (Tzeng & all, 2017) seront utilisées pour lever ce verrou.
  • Information spectrale : La technique de l’imagerie hyperspectrale (une à plusieurs centaines de bandes, associée à des traitements chimiométriques tels que la PLS-DA, a montré sa capacité à réaliser une discrimination efficace (Hadoux & all, 2014) entre mauvaises herbes et plants de culture. WeedElec se fondera principalement sur cette technique pour détecter les adventices par drone et en proxy détection.

Destruction des adventices

Le principe du désherbage électrique a été étudié par Diprose (1984). Celui-ci a mis en évidence que l’énergie nécessaire à la destruction d’une plante est proportionnelle à sa taille et plus importante pour les plantes d’extérieur que celles sous serres. Irstea lors des projets PATCHWORK et D3E (années 1995-2000) avait déjà développé une technique spécifique de destruction électrique haute tension localisée des adventices.
Cependant, les caractéristiques d’impédance complexe électrique variables suivant les espèces induisent des comportements différents lorsque celles-ci sont soumises à la haute tension. WeedElec a pour objectif d’étudier ces caractéristiques pour générer le signal haute tension optimal d’un point de vue efficacité létale et consommation énergétique de l’outil.

La finalité de WeedElec

In fine, l’objectif global de WeedElec est d’assembler l’ensemble de ces solutions sur un robot pour obtenir une solution prototype viable et valorisable en totalité ou en modules indépendants auprès de l’industrie.

 

WeedElec est géo-positionné avec le réseau TERIA.

Les projets de recherche financés

BIPBIP

Bloc-outil de binage intra-rang assisté par imagerie de précision

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PEAD

Perception Et binage autonome des cultures en Agriculture Durable

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ROSEAU

RObotics SEnsorimotor loops to weed AUtonomously

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WeedElec

Désherbage par procédé électrique haute tension combiné avec gestion prédictive et post évaluation par vision hyperspectrale sur drone

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