Prédiction de la surface foliaire du tournesol au stade végétatif par analyse d'image et application pour l'estimation de paramètres de réponses au stress hydrique chez des variétés en post-inscription - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Rapport Année : 2023

Prediction of sunflower leaf area at vegetative stage by image analysis and application to the estimation of water stress response parameters in post-registration varieties.

Prédiction de la surface foliaire du tournesol au stade végétatif par analyse d'image et application pour l'estimation de paramètres de réponses au stress hydrique chez des variétés en post-inscription

Résumé

The automatic measurement of developmental and physiological responses of sunflowers to water stress represents an applied challenge for a better knowledge of the varieties available to growers, but also a fundamental one for identifying the biological, genetic and molecular bases of plant response to their environment. On INRAE Toulouse's Heliaphen high-throughput phenotyping platform, we set up two experiments, each with 8 varieties (2*96 plants), and acquired images of plants subjected or not to water stress, using a light barrier on a daily basis. At the same time, we manually measured the leaf surfaces of these plants every other day for the duration of the stress, which lasted around ten days. The images were analyzed to extract morphological characteristics of the segmented plants and different models were evaluated to estimate total plant leaf areas using these data. A linear model with a posteriori smoothing was used to estimate total leaf area with a relative squared error of 11% and an efficiency of 93%. Leaf areas estimated conventionally or with the developed model were used to calculate the leaf expansion and transpiration responses (LER and TR) used in the SUNFLO crop model for 8 sunflower varieties studied. Correlation coefficients of 0.61 and 0.81 for LER and TR respectively validate the use of image-based leaf area estimation. However, the estimated values for LER are lower than for the manual method on Heliaphen, but closer overall to the manual method on greenhouse-grown plants, potentially suggesting an overestimation of stress sensitivity. It can be concluded that the LE and TR parameter estimates can be used for simulations. The low cost of this method (compared with manual measurements), the possibility of parallelizing and repeating measurements on the Heliaphen platform, and of benefiting from the Heliaphen platform's data management, are major improvements for valorizing the SUNFLO model and characterizing the drought sensitivity of cultivated varieties.
La mesure automatique des réponses développementale et physiologique du tournesol au stress hydrique représente un enjeu appliqué pour une meilleure connaissance des variétés disponibles pour les cultivateurs mais aussi fondamentale pour identifier les bases biologiques, génétiques et moléculaires de la réponse des plantes à leur environnement. Nous avons mis en place sur la plateforme de phénotypage haut-débit Heliaphen de INRAE Toulouse deux expérimentations chacune avec 8 variétés (2*96 plantes) et acquis des images par une barrière lumineuse de façon quotidienne de plantes soumises ou non à un stress hydrique. En parallèle, nous avons mesuré les surfaces foliaires de ces plantes tous les deux jours de manière manuelle pendant la durée du stress d’environ dix jours. Les images ont été analysées pour extraire des caractéristiques morphologiques des plantes segmentées et différents modèles ont été évaluées pour estimer les surfaces foliaires totales de plantes à l’aide de ces données. Un modèle linéaire avec lissage a posteriori permet d’estimer la surface foliaire totale avec une erreur quadratique relative de 11% et une efficience de 93%. Les surfaces foliaires estimées de façon classique ou avec le modèle développé ont permis de calculer les réponses de l’expansion foliaire et de la transpiration (LER et TR) utilisés dans le modèles de culture SUNFLO pour 8 variétés de tournesol étudiées. Des coefficients de corrélation de 0.61 et 0.81 pour LER et TR respectivement valide l’usage de l’estimation des surfaces foliaires par imagerie. On note toutefois des estimations de valeurs plus faibles pour LER que par méthode manuelle sur Heliaphen mais plus proches globalement de la méthode manuelle sur des plantes élevées en serresuggérant potentiellement une surestimation de la sensibilité au stress. On peut conclure que les estimations des paramètres LE et TR peuvent être utilisées pour des simulations. Le faible coût de cette méthode (comparée aux mesures manuelles), la possibilité de paralléliser et répéter les mesures sur la plateforme Heliaphen et de bénéficier de la gestion des données de la plateforme Heliaphen, constituent des améliorations majeures pour la valorisation du modèle SUNFLO et la caractérisation de la sensibilité à la sécheresse des variétés cultivées.
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hal-04161368 , version 1 (13-07-2023)

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Citer

Pierre Casadebaig, Nicolas Blanchet, Nicolas Bernard Langlade. Prédiction de la surface foliaire du tournesol au stade végétatif par analyse d'image et application pour l'estimation de paramètres de réponses au stress hydrique chez des variétés en post-inscription. INRAE. 2023. ⟨hal-04161368⟩
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