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Modélisation des cultures en horticulture

Modélisation des cultures en horticulture



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J'applique l'analyse de données, les statistiques et la programmation pour comprendre l'écophysiologie des cultures derrière les modèles de cultures et les algorithmes de télédétection pour améliorer la production agricole et réduire les impacts environnementaux. Mes intérêts portent sur la quantification des effets de la gestion des cultures, de la génétique et de la variabilité climatique sur les processus sol-culture et l'intégration de données dans des modèles mécanistes à différentes échelles spatio-temporelles. J'ai plus de 40 articles publiés [ 15 dans des revues à fort impact 12 en tant que premier auteur ]. Je parraine actuellement 5 doctorants en collaboration avec des chercheurs internationaux et j'ai déjà supervisé 5 étudiants avec mention jusqu'à leur achèvement.

Contenu:
  • Climat et croissance des cultures
  • Modélisation des systèmes agricoles
  • Estimations basées sur un modèle des principales grandes cultures
  • MODÈLES DE CROISSANCE DES CULTURES : UTILITÉ ET LIMITES
  • Gestion des vergers
  • Horticulture
  • Vision artificielle pour la surveillance de la croissance des cultures horticoles par caméra
  • Recherche et développement horticoles
REGARDER LA VIDÉO CONNEXE : Webinaire - Exigences minimales en matière de données pour la modélisation des cultures (18 juin 2019)

Climat et croissance des cultures

J'applique l'analyse de données, les statistiques et la programmation pour comprendre l'écophysiologie des cultures derrière les modèles de cultures et les algorithmes de télédétection pour améliorer la production agricole et réduire les impacts environnementaux. Mes intérêts portent sur la quantification des effets de la gestion des cultures, de la génétique et de la variabilité climatique sur les processus sol-culture et l'intégration de données dans des modèles mécanistes à différentes échelles spatio-temporelles.

J'ai plus de 40 articles publiés [ 15 dans des revues à fort impact 12 en tant que premier auteur ]. Je parraine actuellement 5 doctorants en collaboration avec des chercheurs internationaux et j'ai déjà supervisé 5 étudiants avec mention jusqu'à leur achèvement.

Mon rôle actuel chez Regrow Ag se concentre sur le développement de solutions numériques en reliant les données géospatiales sur les cultures, la gestion, l'environnement et la génétique, les modèles, les capteurs et les connaissances scientifiques pour rendre les outils d'aide à la décision plus efficaces et applicables dans le monde entier. Mon expérience en Australie et à l'étranger dans les secteurs public et privé témoigne de ma volonté et de ma capacité à travailler avec des équipes sur différents sites tout en créant des relations durables et productives. Regardez la vidéo d'échantillonnage de pommes de terre.

Dissertation: Efficacité d'utilisation des précipitations dans les séquences de cultures fourragères annuelles et les pâturages pérennes en espagnol. La demande croissante de viande bovine et de produits laitiers nécessite des options technologiques pour améliorer la productivité et l'efficacité d'utilisation des ressources des cultures fourragères avec un impact environnemental moindre.

Les systèmes de production animale basés sur des séquences de cultures fourragères FCS pourraient être plus productifs et efficaces que ceux basés sur des pâturages pérennes PP. Cependant, il existe de nombreuses questions sur la mise en œuvre du FCS liées à la stabilité du système à long terme et sur le carbone organique du sol dérivé des racines dans ces systèmes.

L'objectif principal de cette thèse était d'apporter des connaissances originales sur les principaux aspects écophysiologiques déterminant l'approvisionnement en fourrage dans les systèmes d'élevage basés sur l'utilisation de FCS et de PP. Le rendement en matière sèche souterraine était similaire pour les deux traitements. De même, il y avait une plus grande association entre la contribution du C et du BGDM dans les horizons subsuperficiels en dessous de 0,15 m de profondeur du sol. L'analyse multi-environnementale sur les impacts des différents systèmes de culture fourragère sur le PUE, ainsi que sur les variations de C du sol, fournit des connaissances et des informations clés pour développer des stratégies de gestion pour augmenter la productivité durable des systèmes d'élevage dans la pampa argentine.

L'image montre le déroulement logique de la thèse de doctorat comprenant les étapes, les chapitres, les échelles, les niveaux spatio-temporels d'analyse et les variables mesurées ou estimées. Dissertation: Réponse à la densité de population végétale dans différents hybrides de tournesol en espagnol. Industrie horticole, Biosécurité, Pommes de terre, Cultures pérennes, Analyse des systèmes. Développement de modèles de culture, Interactions génotype-environnement, Éco-physiologie des cultures, Développement de modèles, Interactions sol-plante-climat.

Développement de modèles de cultures, Phénologie des cultures, Mise à l'échelle des modèles, Changement climatique, Stress thermique, Stress hydrique. Modélisation des réponses au stress des cultures, conservation des sols et de l'eau dans les systèmes de culture, développement d'approches de modélisation, évaluation biophysique, économique et politique intégrée. Systèmes agricoles, Systèmes d'aide à la décision, Modélisation des cultures, Analyse globale de l'exploitation, Modélisation des systèmes, Systèmes laitiers. Changement climatique régional et mondial, analyse de l'incertitude des modèles, analyse spatiale à plusieurs échelles et intégration des données, modélisation des systèmes agricoles.

Un package python pour automatiser l'extraction, le traitement et la visualisation des données climatiques pour la modélisation des cultures. Le package offre la possibilité de sélectionner une gamme de grilles 0. Les utilisateurs peuvent également visualiser la moyenne des statistiques de données, l'écart type, le CV, etc. dans l'espace pour n'importe quelle région sélectionnée dans le monde.

Si vous souhaitez utiliser Bestiapop dans Jupyter Notebook, vous pouvez voir ici ! Vous pouvez également l'essayer en direct dans Binder Project sans avoir à installer de logiciel sur votre ordinateur. Oui ! Python numpy, scipy, scikit-learn [e. KMeans utilisé pour le clustering de données], pandas, matplotlib, math. Outils de visualisation pour cartographier les caractéristiques des cultures et les variables environnementales à travers les régions. Il s'agit notamment de la conservation et de l'analyse des données des produits de télédétection avant de les utiliser pour valider les modèles.

Cet outil permet de calculer la contribution à la variance de plusieurs facteurs sur différentes sorties du modèle de culture. La théorie développée par Monod a été convertie en un seul cahier Jupyter via Python. Cet outil produit une série de graphiques qui permettent à l'utilisateur de voir le poids de chaque facteur sur la variance du rendement des cultures. Pendant mon temps libre, j'aime écrire ma propre page Web, la page que vous lisez en ce moment !

Hugo est un générateur de site statique populaire écrit dans le langage de programmation Go. Hugo regorge de fonctionnalités, mais l'un de ses principaux arguments de vente est la rapidité - Hugo ne prend que quelques secondes pour générer un site avec des milliers de pages.

Didacticiel vidéo. Ce code est capable de récupérer les sorties APSIM Next Generation et d'effectuer une analyse de décomposition de la variance pour identifier les principaux contributeurs à la variance dans les sorties du modèle sélectionné e. Ce code calcule le ME principal et l'effet total TE d'une série de facteurs sur la variabilité d'une variable sélectionnée dans cet exemple de biomasse de culture.

ME explique la part des composants pour modéliser la variabilité de la production sans interactions, i. TE représente l'interaction d'un facteur donné avec d'autres facteurs, i. Les principales fonctionnalités incluent : lire. Les modèles de culture sont généralement développés à l'aide d'un ensemble de données et de simulations de test représentant une gamme de combinaisons d'environnement, de sol, de gestion et de génotype.

Des études antérieures ont démontré que les erreurs dans la configuration des simulations de test et l'agrégation des ensembles de données observées sont courantes et peuvent causer des problèmes majeurs pour le développement de modèles. Cependant, l'étendue et l'effet de ces erreurs ne sont généralement pas considérés comme une source d'incertitude du modèle.

Ce code présente une méthode systématique pour tester la configuration de la simulation à l'aide d'approches de visualisation étendues. Un modèle de culture - la pomme de terre Solanum tuberosum L. Des parcelles ont été réalisées pour comparer la configuration de simulation sur l'ensemble de l'ensemble de tests. Cela a identifié un nombre surprenant d'erreurs et d'hypothèses inappropriées qui avaient été faites et qui influençaient les prédictions du modèle.

L'approche présentée ici a déplacé l'essentiel de l'effort des processus d'ajustement du modèle à la mise en place de tests de configuration de simulation larges et d'interrogations détaillées pour identifier les lacunes actuelles pour le développement ultérieur du modèle.

APSIM Classic a été modifié afin qu'il puisse prédire avec précision la croissance et le rendement du panic raide et du Miscanthus ; deux espèces de plantes qui n'étaient pas représentées dans ce grand modèle multi-espèces.

Deux sous-modèles APSIM existants, la luzerne et la canne à sucre, ont été modifiés en utilisant la connaissance des différences spécifiques aux espèces en matière de croissance, de développement et de pratiques agronomiques.

De grandes bases de données pour les sols et les conditions météorologiques ont été assemblées pour être ensuite associées à des données de rendement spécifiques au site des deux espèces et réussir l'étalonnage et la validation. Soutenance orale et publique du projet de thèse de doctoratUniversité nationale de Mar del Plata, Argentine.

Conférence de recherche pour doctorants. Atelier de recherche pour doctorants. Analyse comparative de la production racinaire et de la distribution racinaire chez l'avoine Avena sativa et la fétuque élevée Festuca arundinacea Schreb. Effets de la culture précédente, des additifs et du pré-fanage sur la qualité nutritionnelle de l'ensilage d'avoine Avena sativa.

Analyse comparative de la productivité de l'eau entre l'avoine Avena sativa et la fétuque élevée Festuca arundinacea Schreb. Supervision de doctorat Supervision d'honneurs.

Bio J'applique l'analyse de données, les statistiques et la programmation pour comprendre l'écophysiologie des cultures derrière les modèles de cultures et les algorithmes de télédétection pour améliorer la production agricole et réduire les impacts environnementaux. Intérêts Quantification de l'incertitude de la modélisation des cultures Mise à l'échelle du modèle Développement d'outils d'aide à la décision Analyse des données environnementales Évaluation du changement climatique et de la durabilité Automatisation de l'analyse des données.

Flux logique de la thèse de doctorat L'image montre le flux logique de la thèse de doctorat comprenant les étapes, les chapitres, les échelles, les niveaux spatio-temporels d'analyse et les variables mesurées ou estimées. Responsabilités : Recherche appliquée Développer et déployer de nouvelles solutions pour FluroSense, une plateforme numérique de surveillance de l'agronomie et de la conservation qui intègre une analyse automatisée à grande échelle avec des systèmes de gestion agricole e.

Climat FieldView, Agrian, Proagrica. Assurer les meilleures pratiques d'ingénierie, y compris les avancées de projet par étapes, la documentation et l'examen du code et la documentation de la propriété intellectuelle. Travailler en étroite collaboration et guider l'ingénierie et le produit pour développer des approches de mise à l'échelle du modèle qui permettraient aux outils d'aide à la décision basés sur APSIM d'être utilisés sur plusieurs types de cultures et dans plusieurs zones géographiques ainsi qu'à toutes les échelles, du champ à l'échelle régionale. Développer des algorithmes pour quantifier les effets de la gestion des cultures, de la génétique et de la variabilité climatique sur les processus sol-culture.

Développer des flux de travail et des techniques automatisés pour la quantification des incertitudes des modèles de culture. Étudier les effets de l'intégration des cultures de couverture dans les systèmes agricoles sur la récupération des nutriments et le recyclage du carbone du sol, ainsi que la réduction des risques de rendement démontrant l'atténuation des impacts du changement climatique sur l'agriculture. Whish, D. Gaydon, K. Paramétrez APSIM et utilisez des ensembles de données météorologiques, pédologiques et autres pour entreprendre une analyse de scénarios d'adaptation de la biomasse de sorgho à divers environnements, principalement aux États-Unis.

Utilisation du LICOR pour mesurer la photosynthèse des feuilles à l'échelle du champ dans les essais sur le sorgho, y compris les génotypes fourragers et céréaliers. Superviser des étudiants au niveau spécialisé et post-universitaire. Financé par : U. Responsabilités : Recherche fondamentale et méthodes Analyse d'incertitude dans les études d'impact du changement climatique pour les systèmes irrigués de maïs en Espagne.

Évaluation de l'impact des performances des exploitations d'élevage au niveau régional selon différents scénarios de changement climatique en Australie, en Argentine et en Uruguay. Modèle de variation phénologique avec date de semis et cultivar pour la lentille et la féverole par rapport aux modèles climatiques de gel et de chaleur en Australie.

Couplage des techniques existantes d'échelle multiple et de télédétection avec des modèles biophysiques avancés pour évaluer les facteurs de variabilité des rendements en Australie, en Argentine et en Uruguay. Quantification des incertitudes d'entrée, de structure et de paramètre du modèle de culture à l'aide d'outils d'analyse de sensibilité tels que Sobol, Morris, ANOVA. Examiner les techniques alternatives de mise à l'échelle des modèles existantes et évaluer les facteurs de variabilité des rendements à l'échelle régionale des simulations de cultures basées sur des grilles. Recueillir et organiser plusieurs ensembles de données agricoles sur la pomme de terre, le climat, les sols et la gestion des cultures auprès de partenaires industriels de Tasmanie Simplot et McCain à des fins de modélisation et d'analyse de scénarios avec les agriculteurs.

Organiser des ateliers avec des groupes d'agriculteurs australiens dans le cadre d'un projet CRC Soil axé sur le développement de modèles pour évaluer l'effet des contraintes du sol sur la productivité des cultures et des sols. Diriger des ateliers avec des décideurs de l'industrie de l'élevage qui effectueront des exercices de prospective pour explorer des avenirs alternatifs dans le cadre de scénarios de changement climatique en Argentine, en Uruguay et en Australie.

Activités d'encadrement, de supervision et de leadership Superviser le doctorat. Diriger une discussion et une réunion pour un groupe de chercheurs intéressés par la gestion des données à l'échelle de l'Université.

Responsabilités : Recherche Participer activement à la préparation de propositions nationales et internationales et de subventions de recherche. Participer aux activités de diffusion liées à mon axe de recherche.

Recueillir, analyser et interpréter les résultats, préparer des séminaires, des présentations d'ateliers et présenter des rapports scientifiques oraux et écrits dans des revues de haute qualité. Description du mémoire de spécialisation : Impact des cultures de couverture avec différents niveaux de défoliation sur le carbone du sol. Analysez et organisez les données sur le climat, le sol, la production et la gestion des cultures à partir de cinq sites de la pampa argentine.

Concevoir et mener une expérience sur le terrain de 3 ans à Balcarce, en Argentine De mai à maiRéaliser l'étalonnage de la sonde pour le sol Argiudoll à Balcarce, en Argentine. Analyse des données et rédaction du manuscrit de mémoire. Encadrement de staff étudiants internationaux.


Modélisation des systèmes agricoles

Les estimations des cultures fondées sur un modèle fournissent des estimations provinciales et nationales du rendement et de la production des principales grandes cultures au Canada. Le modèle utilise des données d'imagerie satellitaire à faible résolution, des estimations d'enquêtes historiques sur les grandes cultures et des informations agroclimatiques. Statistique Canada a reconnu une opportunité potentielle de rendre de nouvelles estimations disponibles avec ces rendements modélisés. Ces estimations pourraient éventuellement remplacer les données recueillies et réduire le fardeau de réponse des producteurs de cultures. Les estimations modélisées du rendement des cultures sont produites aux niveaux provincial et national aux fins de diffusion.

EPIC simule environ quatre-vingts cultures avec un modèle de croissance des cultures en utilisant des valeurs de paramètres uniques pour chaque culture. Il prédit les effets des décisions de gestion sur.

Estimations basées sur un modèle des principales grandes cultures

Pour analyser le travail de l'état de l'art, ici discuté des travaux pertinents réalisés jusqu'à présent dans l'amélioration du système d'irrigation pour les cultures horticoles sélectionnées en utilisant des technologies de pointe. Balakrishna K a travaillé sur l'optimisation de l'irrigation pour les cultures horticoles comme le gombo, la tomate, le poivron, le concombre et le chou. L'auteur a programmé un appareil WSN pour recueillir la température et l'humidité relative du champ de l'éleveur pendant un intervalle déterminé de 6 heures pendant près de 50 jours à partir de 50 appareils, qui sont déployés à une distance de mètres. Logiciel basé sur des statistiques comme le modèle APSim conçu pour optimiser l'irrigation pour les cultures sélectionnées en tenant compte de la variabilité inter et intra du sol des champs agricoles. L'offre ne s'applique pas aux collections électroniques et des exclusions de certains titres peuvent s'appliquer. L'offre expire le 31 décembre, Parcourir les titres. Ajouter au chariot. Accès instantané à la fin de la commande. Contenu gratuit.

MODÈLES DE CROISSANCE DES CULTURES : UTILITÉ ET LIMITES

La charge de récolte d'agrumes est largement déterminée par l'intensité de la floraison et le type de fleur, ainsi que par les facteurs environnementaux affectant la nouaison. Chez les agrumes, la charge de récolte et le nombre de fruits sont inversement liés à la taille des fruits. Cela signifie que plus le nombre de fruits est élevé, plus la taille des fruits est petite. La charge de récolte est en grande partie responsable de la variation d'une année à l'autre de la taille des fruits. L'évaluation de la charge de récolte est essentielle lors de la prise de décisions de gestion appropriées pour obtenir la meilleure taille de fruit.

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Gestion des vergers

Des températures estivales plus élevées et une plus grande fréquence d'événements de températures extrêmes sont les principales menaces liées au changement climatique dans la Mallee. Un projet, financé par DELWP, Agriculture Victoria et la Mallee CMA, a été développé pour modéliser les impacts sur le rendement des cultures horticoles irriguées d'agrumes, de raisins et d'amandes dans les scénarios actuels et futurs et climatiques et examiner les informations sur les types de cultures existants, les stratégies d'adaptation potentielles et les alternatives. . La modélisation a été réalisée en partenariat avec Agriculture Victoria et les industries locales. Une approche participative a été utilisée pour estimer les seuils climatiques critiques de chaleur, de gel et de pollinisation à différents stades de croissance des cultures. Le modèle développé supposait que le développement phénologique des plantes était basé sur les unités de chaleur accumulées quotidiennement.

Horticulture

La recherche sur la modélisation des systèmes agricoles de TIA vise à améliorer la rentabilité et la durabilité des systèmes d'élevage et de culture, avec des avantages pour l'industrie aux niveaux local, national et mondial. Notre recherche sur la modélisation des systèmes agricoles vise à fournir des solutions pratiques aux défis complexes auxquels sont confrontés les systèmes d'élevage et de culture en Tasmanie et dans le monde. Nous avons de vastes réseaux avec des agriculteurs et des conseillers de l'industrie dans les secteurs agricoles, notamment les produits laitiers, les bovins, les moutons, les cultures horticoles et les céréales. Nous nous efforçons d'impliquer les parties prenantes dans nos recherches pour nous assurer que les projets sont informés par les priorités de l'industrie, sont adoptés par les utilisateurs finaux et ont un impact démontrable. L'un des principaux objectifs est de modéliser les impacts du changement climatique et d'aider les agriculteurs à prendre des décisions éclairées en matière de gestion à la ferme pour s'adapter aux conditions climatiques futures et à la variabilité croissante du climat. L'équipe de modélisation des systèmes agricoles de TIA travaille dans ce domaine depuis environ 15 ans et nous avons une expérience, une expertise et des réseaux importants pour aider à générer des résultats pour l'industrie. Nous dirigeons actuellement un projet financé par Meat and Livestock Australia MLA pour étudier les futures conceptions de systèmes de pâturage intégrés afin d'aider à atteindre l'objectif de MLA pour que le secteur australien de la viande rouge soit neutre en carbone par Le projet se concentre spécifiquement sur le changement climatique en mettant l'accent sur l'augmentation fréquence des événements climatiques extrêmes.

Les étudiants en sciences horticoles étudient la génétique, la nutrition des cultures, la physiologie des plantes, la chimie, la physique, l'entomologie et la nématologie, ainsi que les sciences du sol et de l'eau.

Vision artificielle pour la surveillance de la croissance des cultures horticoles par caméra

Sitta, A. De nombreuses ressources en eau ont été exploitées à des fins d'irrigation. Par conséquent, l'objectif de cet article de synthèse était de collecter des informations sur les besoins en eau du chou, la programmation de l'irrigation et l'efficacité de l'utilisation de l'eau en triangulant différentes littératures sur le sujet. De nos jours, dans le monde entier, il y a une pénurie d'eau, il est donc nécessaire d'adopter une agriculture économe en eau comme contre-mesure et l'utilisation efficace de l'eau d'irrigation devient de plus en plus importante.

Recherche et développement horticoles

VIDÉO CONNEXE : Séance de modélisation des cultures, Modèles de simulation de cultures [Pour les débutants]

Nous avons une vaste expérience dans la recherche axée sur l'industrie dans le secteur horticole britannique. Nos clients comprennent des groupes de prélèvements, des entreprises agrochimiques et d'autres groupes agricoles. En tant qu'experts indépendants et de confiance, toutes les preuves que nous produirons auront un haut niveau de résonance et d'adoption dans le secteur. Nous avons mené plusieurs projets pour intégrer la recherche de pointe dans la pratique commerciale, notamment par le biais d'InnovateUK. Nos installations à notre station de recherche à Boxworth, Cambridge, nous permettent d'effectuer les essais suivants sur de nombreux types de cultures :. Grâce à notre installation hydroponique dédiée, nous pouvons tester simultanément plusieurs régimes de gestion de la nutrition ou d'eau.

L'horticulture est l'art de cultiver des plantes dans les jardins pour produire des aliments et des ingrédients médicinaux, ou à des fins de confort et d'ornement.

Les diplômés en sciences horticoles ont une base de connaissances dans la science derrière la production de fruits et légumes, y compris la production de produits de base, les systèmes de culture, la science végétale de base et la biologie moléculaire. Les étudiants en sciences horticoles étudient la génétique, la nutrition des cultures, la physiologie des plantes, la chimie, la physique, l'entomologie et la nématologie, ainsi que les sciences du sol et de l'eau. Pour obtenir leur diplôme avec cette majeure, les étudiants doivent remplir toutes les exigences universitaires, collégiales et majeures. Le Département des sciences horticoles est une équipe de professeurs, de personnel et d'étudiants dédiés à l'amélioration de la production de fruits et légumes au profit des agriculteurs et des consommateurs. Le département propose trois spécialisations : science et technologie des cultures horticoles, systèmes horticoles biologiques, et biotechnologie et amélioration des plantes. Ces options offrent une solide formation scientifique et une flexibilité lors du choix de cours au choix.

L'agriculture ne représente qu'une petite partie du PIB de la production intérieure brute en Europe, et on considère que la vulnérabilité globale de l'économie européenne aux changements qui affectent l'agriculture est faible 4. La superficie terrestre de l'Irlande est de 6. La taille moyenne des exploitations est désormais environ


Voir la vidéo: Tutoriel de modélisation de Keqing du Genshin Impact