Stage de Master/Ingénieur 2026 - Agronomie et Numérique: suivi du contenu en chlorophylle sur blé par imagerie haute résolution

Description du stage :

Le phénotypage consiste à caractériser la structure et le fonctionnement de la végétation pour l’amélioration variétale, la modélisation des cultures ou encore le développement de nouvelles pratiques culturales. Dans ce cadre, le LPA CAPTE (CAPTeurs et TElédetection) comprenant des membres de l’UMR EMMAH (Avignon) et d’ARVALIS développe des systèmes d’observations pour le phénotypage haut-débit des cultures et des méthodes d’interprétation des données acquises par ces systèmes. Ces travaux s’appuient, entre autres, sur des images RVB (Rouge-Vert-Bleu) acquises en microparcelles de blé par des robots autonomes PHENOMOBILE (scène éclairée à l’aide de flashes) ou des perches LITERAL (éclairage naturel, sans flash). L’objectif est le développement d’algorithmes de phénotypage pour mesurer divers traits des plantes. Parmi ces traits figure le contenu en chlorophylle des feuilles de blé, qui est un proxy important du niveau de stress azoté, et  donc une variable essentielle pour développer des nouveaux systèmes de culture à bas niveaux d’intrants. Une première méthode a été développée au sein du LPA CAPTE afin d’estimer le contenu en chlorophylle moyen sur la microparcelle, à partir de l’analyse de la couleur moyenne des feuilles sur les images PHENOMOBILE acquises en éclairage contrôlé.

Votre mission consistera à étudier l’apport des images RGB pour estimer le contenu en chlorophylle des feuilles de blé à différentes échelles spatiales (microparcelle et feuille individuelle). Elle sera conduite en interaction avec les équipes INRAE et ARVALIS du LPA CAPTE. Plus particulièrement, le stage comportera les étapes suivantes

1. Recensement des données existantes collectées en 2024 et 2025, et collecte de données complémentaires sur le terrain (images PHENOMOBILE et LITERAL, mesures SPAD), en collaboration avec le personnel des unités expérimentales INRAE et des stations ARVALIS.

     2. Validation de la méthode déjà développée sur les données PHENOMOBILE 2026 collectées durant le stage. Ceci vous permettra de vous familiariser avec les méthodes de traitement d’image et du signal utilisées (apprentissage automatique ou machine learning).

     3. Adaptation de la méthode PHENOMOBILE au cas des images LITERAL acquises en éclairage naturel. L’un des challenges sera ici de pouvoir gérer les variations d’éclairement observées entre les images.

    4. Evaluation du potentiel de la méthode PHENOMOBILE, qui pourra nécessiter des adaptations pour estimer le contenu en chlorophylle à l’échelle non plus de l’ensemble des feuilles de la microparcelle, mais de chaque feuille individuelle. Ces travaux originaux s’appuieront sur les données collectées pendant le stage.

Selon leur degré de maturité, ces différentes méthodes pourront être intégrées dans les plateformes de traitement automatisé des données de phénotypage d’INRAE (4P : Phenotyping Plant Processing Platform) et d’ARVALIS.

Conditions particulières d’activité : durant le stage, des campagnes de mesures terrain seront réalisées sur l’unité expérimentale DIASCOPE / INRAE à Mauguio (34) et sur la station expérimentale ARVALIS de Gréoux-les-Bains (04).

Profil Master/Ingénieur (Bac+5)

Formations recommandées : Master/Ingénieur en traitement d’images/signal ou en agronomie.

Connaissances souhaitées : vous avez de solides connaissances en langages de programmation scientifique (Python), de bonnes bases en analyse d’images, et un goût pour l’observation des plantes et l’agriculture.

Aptitudes recherchées : vous êtes autonome, rigoureux(se) et présentez de bonnes aptitudes à travailler en équipe et à communiquer.

    Durée : 6 mois
    Début du contrat : 01/04/2026
    Rémunération : environ 650€/mois (4.35€/h sur barème 2024)
    N° de l'offre : OT-27792
    Date limite : 19/12/2025

Contacts :
JAY sylvain
sylvain.jay@inrae.fr
De Solan Benoit
b.desolan@arvalis.fr