{"id":"0fb13344-79dc-4f31-8119-7495e560baea","title":"Rapport technique final du projet CANNOPHY : CAractérisation Numérique pour le phéNOtypage PHYsique de la vigne Projet Recherche Technologique (RT) - 2021 (21ART3971031)","year":2026,"publisher":"IFV","excerpt":"Le projet CANNOPHY, conduit entre 2022 et 2026 par l’IFV, l’INRAE-ITAP et l’INRAE-TSCF, s’inscrivait dans une problématique centrale pour la viticulture de précision : disposer d’outils fiables permettant de caractériser la structure réelle du couvert végétal afin d’améliorer le pilotage des interve…","url":"https://rd-agri.fr/detail/DOCUMENT/0fb13344-79dc-4f31-8119-7495e560baea","links":{"self":"/rd-agri/documents/0fb13344-79dc-4f31-8119-7495e560baea"},"description":"Le projet CANNOPHY, conduit entre 2022 et 2026 par l’IFV, l’INRAE-ITAP et l’INRAE-TSCF, s’inscrivait dans une problématique centrale pour la viticulture de précision : disposer d’outils fiables permettant de caractériser la structure réelle du couvert végétal afin d’améliorer le pilotage des interventions culturales et, à terme, adapter plus finement les traitements phytosanitaires aux besoins de la vigne.\n\n\n\nPour répondre à cet objectif, le projet a développé une chaîne complète d’acquisition et de traitement des données reposant sur des technologies ouvertes. Cette chaîne associe un capteur LiDAR, un système de géolocalisation RTK centimétrique, une centrale inertielle et une architecture logicielle sous ROS2 et PyLiCloud. Elle permet d’acquérir en continu des données dans les parcelles et de les transformer automatiquement en indicateurs géoréférencés décrivant la végétation, tels que la hauteur, l’épaisseur, la densité du couvert ou le Taux de Faisceaux Interceptés (TFI). \n\n\n\nUne part importante du projet a été consacrée à la compréhension des relations entre ces indicateurs LiDAR et la quantité réelle de végétation. Pour cela, les partenaires ont mis en œuvre un protocole expérimental original associant acquisitions LiDAR 2D et 3D et défoliation destructive compartimentée. Réalisé sur 30 placettes, 5 cépages et 4 stades phénologiques, ce dispositif a conduit à la constitution d’une base de données de référence comprenant près de 10 000 feuilles mesurées individuellement.\n\nLes travaux ont montré que le l’indicateur TFI (Taux de faisceaux interceptés) constitue un indicateur particulièrement pertinent pour décrire la structure et la porosité du couvert végétal. Les modèles développés ont permis d’expliquer jusqu’à 71 % de la variabilité de la surface foliaire lorsque les acquisitions étaient réalisées sur les deux faces du rang, confirmant l’intérêt des approches LiDAR pour le phénotypage physique de la vigne. \n\nLes résultats obtenus ont également mis en évidence que la seule mesure du volume ou de l’épaisseur du feuillage ne suffit pas à caractériser correctement la végétation, la densité et l’organisation interne du couvert jouant un rôle majeur. \n\n\n\nAu-delà des questions agronomiques, CANNOPHY a également exploré la convergence entre phénotypage et robotique. Les essais réalisés ont montré que les mêmes capteurs LiDAR pouvaient être utilisés à la fois pour caractériser la végétation et pour assurer le guidage autonome d’engins agricoles. Cette approche ouvre des perspectives très prmetteuses pour le développement de futurs équipements capables de mutualiser les fonctions de mesure et de navigation au sein d’un même système embarqué. \n\n\n\nLe projet a par ailleurs accordé une place importante au transfert des résultats vers la filière. Il a abouti à la création d’un démonstrateur web de consultation des cartes de végétation, à la publication de jeux de données ouverts, à plusieurs publications scientifiques et à l’animation d’une réflexion collective au sein de la CIETAP réunissant constructeurs, fournisseurs de solutions embarquées, organismes de recherche et utilisateurs. Ces échanges ont permis d'alimenter les réflexions sur les futures générations d’outils de pulvérisation de précision. \n\n\n\nCette dynamique a notamment favorisé une collaboration avec la société OPTIMA Concept autour du système AFS (Automatic Foliage Spraying). Les travaux menés ont permis d’évaluer une approche fondée sur des capteurs ultrasons et le pilotage individuel des buses de pulvérisation afin d’adapter automatiquement l’application des produits à la présence réelle de végétation. Dans certaines situations caractérisées par une forte hétérogénéité du couvert, le potentiel de réduction des intrants observé est de l’ordre de 30 %. \n\n\n\nLes travaux ont également mis en évidence plusieurs limites qui constituent désormais des pistes de recherche. Les phénomènes de masquage dans les couverts très denses, la présence d’adventices, les difficultés de segmentation des nuages de points ou encore la variabilité des architectures végétales limitent encore la précision des modèles de prédiction. Les perspectives identifiées portent ainsi sur le développement d’approches hybrides combinant LiDAR, caméras, capteurs ultrasons et méthodes d’intelligence artificielle afin d’améliorer la robustesse de la caractérisation du couvert. \n\n\n\nAu terme de quatre années de travaux, CANNOPHY a ainsi fourni une infrastructure technologique, des méthodes de traitement, des jeux de données et des références scientifiques qui contribuent à faire progresser la caractérisation numérique du vignoble. Sans avoir levé l’ensemble des verrous scientifiques et technologiques, le projet a permis de démontrer la pertinence des approches fondées sur les données LiDAR pour le phénotypage, la robotique agricole et le développement de solutions de pulvérisation de précision adaptées à la variabilité réelle des parcelles.","language":"fra","keywords":[],"project":{"code":"21ART3971031","name":"CAractérisation Numérique pour le phéNOtypage PHYsique de la vigne"},"notice-url":null,"document-url":"https://rd-agri.fr/rest/content/getFile/cc1027b4-dc1b-48bf-ac0b-333e9af7d320/2026063+rapport+technique+final+CANNOPHY.pdf","productions":["vine","vine_nursery"],"taxa":["vitis"],"production-systems":[],"areas":[],"pests":[]}