Soutenance de thèse de Baptiste Oger, vendredi 27 novembre 2020 à 9h00 – Montpellier SupAgro, Salle du Génie rural

Optimisation du parcours intra-parcellaire pour l’échantillonnage en production végétale

Thèse cofinancée par SupAgro et #DigitAg

Jury :

Monsieur Bruno TISSEYRE – directeur de thèse – professeur – Montpellier SupAgro

Monsieur Gonzaga SANTESTEBAN – rapporteur – associate professor – Universidad Pública de Navarra

Monsieur Jean-Pierre DA COSTA – rapporteur – professeur – Bordeaux Sciences Agro

Madame Aurélie METAY – examinateur – maître de conférences – Montpellier SupAgro

Monsieur Harold CLENET – examinateur – associate professor – École d’ingénieurs de Purpan

Monsieur Gilles TROMBETTONI – examinateur – professeur – Université de Montpellier

Résumé :

En production végétale, les pratiques culturales (gestion du semis, des intrants, de la récolte etc.) sont raisonnées à partir de l’information dont disposent les agriculteurs. En ce sens, les méthodes d’estimation par échantillonnage constituent un ensemble d’outils essentiels dans l’acquisition d’informations à l’échelle de la parcelle, unité de gestion des cultures, afin de mieux raisonner les intrants. En se basant sur un échantillon d’observations réalisées sur quelques sites de mesures, ces méthodes permettent d’estimer par inférence les propriétés de la distribution des valeurs pour l’ensemble de la parcelle. Des travaux récents proposent de nouvelles méthodes d’échantillonnage, intégrant des données auxiliaires à haute résolution spatiales telles que les images de télédétection obtenues par drone, par avion ou par satellite. Ces données sont accessibles à moindre coût et fournissent une information exhaustive de la variabilité spatiale des parcelles susceptible de permettre d’améliorer la précision de l’estimation en améliorant le choix et le positionnement des sites d’observation. Différents travaux scientifiques ont proposé des approches d’échantillonnage orientées sur la base de données auxiliaires en agriculture. Bien que proposant des résultats intéressants, ces méthodes ne prennent cependant pas en compte l’effort d’échantillonnage (temps, distance) qu’il est nécessaire de fournir pour accéder aux sites de mesure et sont donc difficilement applicables dans un contexte de production. L’objectif de cette thèse est de proposer de nouveaux outils pour l’échantillonnage en production végétale basés sur l’utilisation de données auxiliaires, afin de répondre au double enjeu de la précision de l’estimation et de l’effort d’échantillonnage. Pour répondre à ces enjeux, plusieurs contraintes et critères, statistiques et agronomiques, sont identifiés. Les parcours d’échantillonnage sont ensuite optimisés et sélectionnés au regard des critères retenus. L’originalité de ces travaux se trouve dans la résolution d’un problème agronomique d’échantillonnage en combinant les méthodologies issues de deux domaines scientifiques très différents : des approches stochastiques visant à caractériser un grand nombre de candidats (les sites potentiels d’échantillonnage) ainsi que des approches d’optimisation informatique comme la programmation par contraintes ou les algorithmes de recherche opérationnelle pour identifier un échantillon solution parmi un grand nombre de possibilités. Afin de mieux comprendre et caractériser l’apport des approches stochastiques au regard de l’optimisation dans l’approche hybride proposée, la thèse a également étudié l’apport des données auxiliaires pour l’inférence de l’estimation. L’inférence basée sur l’étalonnage d’un modèle apparaît comme un des leviers important pour réduire la variabilité de l’estimation et l’imprécision qui en résulte. Les propriétés statistiques des estimateurs utilisés pour l’inférence peuvent alors être utilisées pour guider le choix des sites de mesure afin de proposer une approche cohérente. La validation des outils proposés est basée sur le cas d’étude de l’estimation du rendement en viticulture où la structure palissée (structurée en rangs infranchissables) contraint fortement les parcours d’échantillonnage. Les types de parcours obtenus via ces approches sont décrits et comparés aux pratiques de la profession viticole pour ouvrir sur quelques considérations faisant le lien entre stratégies d’échantillonnage et caractéristiques de parcelles (organisation spatiale de la variabilité, forme de la parcelle, orientation des rangs, etc.). A terme, l’approche proposée pourrait constituer un outil d’aide à la décision permettant d’adapter l’échantillonnage à chaque parcelle dans l’objectif d’améliorer simultanément la qualité de la prédiction avec le minimum d’effort d’échantillonnage.