Programmation génétique appliquée à l'imagerie hyperspectrale pour l'évaluation d'une variable biophysique au sein d'une grande culture : cas de l'azote dans un champ de maïs

• Main Author: Chion, Clément
• Format: Others
• Published: École de technologie supérieure 2005
• Online Access: http://espace.etsmtl.ca/368/1/CHION_Cl%C3%A9ment.pdf

L'imagerie hyperspectrale de télédétection offre d'innombrables opportunités pour la gestion durable des ressources naturelles. L'agriculture de précision est une approche récente qui prend en considération l'hétérogénéité biophysique des cultures, lors de l'application d'intrants (engrais, herbicides...). Nous proposons une nouvelle méthode fondée sur les principes de la programmation génétique et des indices de végétation; l'objectif est d'élaborer un modèle décrivant une variable biophysique d'un champ, pour évaluer précisément sa variabilité et agir localement. La validation de notre approche est réalisée sur des mesures d'azote (variable biophysique étudiée) relevées dans un champtest de maïs de l'Université McGill (Montréal). Le meilleur modèle obtenu explique 84.83% de la variance d'un jeu de données non apprises avec une erreur de généralisation de 14.34%, améliorant ainsi les résultats de la littérature.