TECHNICIEN PHÉNOTYPAGE DES CULTURES PAR CAPTEURS ET PROXIDÉTECTION : MESURES DE TERRAIN ET VALIDATION DES MÉTHODES F/H

Descriptif du poste

CONTEXTE

Le phénotypage haut-débit vise à caractériser l’état et le fonctionnement des cultures à l’aide de capteurs (imagerie RGB, multispectrale, LiDAR, etc.) installés sur différents vecteurs (perches, drones, véhicules). Ces technologies permettent d’obtenir des mesures non destructives, répétables et rapides, couvrant de larges surfaces expérimentales, avec pour objectif de remplacer ou compléter certaines observations manuelles réalisées dans les essais agronomiques. Les progrès techniques et méthodologiques réalisés ces dernières années dans le cadre de projets nationaux (PHENOME-EMPHASIS...) et européens (EPPN...) ont permis d’atteindre un niveau de maturité élevé pour l’estimation de plusieurs de ces traits. Cependant, leur adoption à grande échelle nécessite encore une validation méthodologique à grande échelle pour éprouver la précision et la robustesse et de ces méthodes.

Le projet ValiTrait, coordonné par ARVALIS en partenariat avec INRAE, Terres Inovia et le GEVES, vise à caractériser les méthodes de phénotypage par capteurs et à en évaluer les performances par rapport à des méthodes de référence, en conditions réelles d’expérimentation. 


OBJECTIF DE LA MISSION

La mission consiste à caractériser les méthodes de phénotypage par capteurs via la collecte, la structuration et l’analyse de jeux de données obtenus dans plusieurs essais du projet ValiTrait. Ces activités seront menées en lien avec les équipes techniques concernées.

La mission comporte deux volets :

1. Acquisition de données de terrain (60%)

• Participation aux campagnes de terrain : mesures capteurs (perche LITERAL, drone, etc.) et mesures manuelles de référence (hauteur, densité d’épis, couverture, biomasse).
• Organisation et traçabilité des données collectées (sessions, métadonnées, protocoles).

2. Organisation et analyse des données acquises (40%)

• Structuration et nettoyage des jeux de données
• Analyses statistiques : répétabilité, corrélations, biais, incertitudes, pouvoir discriminant.
• Participation à la rédaction de rapports de synthèse et à la visualisation graphique des résultats (tableaux de bord, graphiques comparatifs).