SCUB
Amphi 1 - SESSION 3.1 - 07/02/2018 17h00 > 17h30


Estimation de la diversité des plantes adventices à l'échelle d'un paysage agricole



Introduction

Le sujet de la biodiversité revêt une importance prégnante actuelle au vu des bouleversements environnementaux. En Nouvelle Aquitaine le laboratoire de Chizé (CNRS/Univ La Rochelle/INRAE) mène depuis 30 ans des mesures de terrain sur la diversité de la flore spontanée dans les aprcelles agricoles. Les relevés, au nombre de 100 par parcelle, sont réalisés sur des zones de 25*25cm (plus de 146000 quadrats regroupés en 341 parcelles) et ont dénombré plus de 400 plantes dites Adventices, avec leur état végétatif, floraison, ou au stade de fruit. L'objectif est d'estimer et prédire la diversité (et l'abondance) de cette flore selon de multiples paramètres. En particulier, l'assolement, dans le temps et dans l'espace, est-il un déterminant important, au même titre que la flore des parcelles voisines ? Nous y répondrons et présenterons les résultats lors de l'évènement DATAAQUITAINE 2024.
Méthodologie

Par modélisation successive et sélection de paramètres, nous avons testé 4 approches statistiques sur des différentes modélisations : à l'instant T, un modèle avec composante spatiale (distance des parcelles dans un rayon estimé), un modèle temporel (à un horizon optimisé), et enfin un modèle spatio-temporel. Nous présenterons les résultats d'une approche Logit, Regression Multiple, Rules Based. Ces solutions conduisent à détecter les modélisations réalistes de mesures terrain nécessaires et suffisantes pour ensuite générer des modèles par perceptrons multicouche de prédiction des abondances.

Originalité / perspective

Le schéma de datamining industriel de détection des variables pertinentes nous permet d'avancer dans l'ajout d'information pour compléter un modèle qui pourra s'exporter dans d'autres zones afin d'en estimer la biodiversité.
Références

https://www.cebc.cnrs.fr


Revoir le live :



Vincent BRETAGNOLLE
Directeur de Recherche CNRS


Stéphane CHAUVIN
Directeur IA Data
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