CANNOPHY

CANNOPHY : Modélisation expérimentale des dépôts de traitements phytosanitaires en fonction de l’architecture du végétal en viticulture

Le projet CANNOPHY consiste à développer une chaine d’acquisition de donnes de phénotypage physique pour la caractérisation spatiale et temporelle de la végétation mobilisable par les viticulteurs et agro-équipementiers pour le développement des démarches de viticulture de précision dont la pulvérisation.

CASDAR Recherche Technologique CANNOPHY "Modélisation expérimentale des dépôts de traitements phytosanitaires en fonction de l’architecture du végétal en viticulture. Applications à l’expression des doses et à la viticulture de précision" (2022-2026)

Le projet CANNOPHY consiste à développer une chaine d’acquisition de donnes de phénotypage physique pour la caractérisation spatiale et temporelle de la végétation mobilisable par les viticulteurs et agro-équipementiers pour le développement des démarches de viticulture de précision dont la pulvérisation.

Le projet permettra le développement les éléments suivants :

  • Méthodes et algorithmique associée pour la modélisation multivariée de la Surface Foliaire Totale sur des parcelles permettant d’obtenir une estimation générique, c’est-à-dire ne nécessitant pas de calibrage spécifique à une parcelle ou un cépage, à partir de mesures effectuées au vignoble avec un LIDAR 2D.
  • Chaine d’acquisition et de traitement prototype permettant une acquisition continue et automatisée des données de phénotypage de la végétation avec calcul d’indicateurs morphologiques d’intérêt à la fois pour la robotique et la viticulture de précision dont la pulvérisation, le stockage des données dans le cloud et l'interface de consultation des données.
  • Démonstration d’une acquisition robotisée du phénotypage physique
  • Rédaction de cahiers des charges techniques et fonctionnels de futurs système commerciaux pour tous les éléments de la chaîne d’acquisition et de traitement depuis le matériel utilisé pour l’acquisition jusqu'à l’API qui servira à consulter les données.  

Partenaires : IFV, UMR ITAP, UR TSCF.

Contacts TSCF : Laure Moiroux, Gil De Sousa, François Pinet, Roland Lenain