Résumé et objectifs

Le projet PHENET vise à intégrer les infrastructures de recherche (IR) européennes sur le phénotypage des plantes, l'expérimentation dans les écosystèmes, les observations à long terme et la gestion des données, ainsi que la bio-informatique. Pour cela, le but est le développement de nouveaux outils et méthodes numériques pour caractériser la performance des combinaisons d'espèces, de génotypes et de pratiques agricoles en prévision des scénarios climatiques les plus probables dans toute l'Europe. Visant à aller au-delà des installations actuelles de RI, les services développés à partir de PHENET permettront un large accès aux données phénotypiques et environnementales acquises in situ:

• Des nouveaux dispositifs multi-capteurs à caractères multiples basés sur l'intelligence artificielle (IA)
• Un accès libre aux données satellitaires à haute résolution intégrées avec des observations terrain
• Le soutien aux principes FAIR pour la gestion de données
• Une nouvelle génération de solutions de modélisation prédictive incluant l'IA et les jumeaux numériques.

Rôle d’EMMAH dans PHENET

R. Lopez-Lozano co-coordonne avec P. Martre (UMR LEPSE) un UC (Use Case) sur l’analyse des interactions génotype x environnement (GxE) chez le blé. Pour cela le UC mets en place un réseau international d’essais de génotypes de blé dans de plateformes de phénotypage à haut débit. Les essais seront suivis via des capteurs connectés (IoT) et des satellites à très haute résolution spatiale (< 5 m). Ces observations multi-instrument et multi-échelle permettront d’identifier des traits fonctionnels sur un panel de 40 génotypes de blé.

Le work package 3 du projet, coordonnée par l'Université Catholique de Louvain (P. Defourny) est dédié au développement de méthodes de télédétection et de proxi-detection pour les infrastructures de recherche. M. Weiss est en charge de développer des algorithmes pour l’estimation de traits phénotypiques de plantes à partir de la combinaison d’observations satellitaires à très haute résolution et des observations au sol (images RGB, radiance multi-spectrale) acquises par les IoT.

F. Venault assure la mise en place et le suivi du réseau d'agriculteurs. V. Mercier  est en charge du montage, du test et de la mise en opération des capteurs connectés.

Partenaires du projet