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Développement d’un système autonome d’alimentation et de suivi de la consommation hydrique de rhizotrons en support au projet de recherche Hydra-Maize / Sylvain Alonso 

Public ISBD Titre : Développement d’un système autonome d’alimentation et de suivi de la consommation hydrique de rhizotrons en support au projet de recherche Hydra-Maize Type de document : Travail de fin d'études Auteurs : Sylvain Alonso, Auteur ; Mathieu Javaux, ; Francis Gueuning, Editeur : ECAM Année de publication : 2018 Note générale : UCL Langues : Français (fre) Index. décimale : TFE - Informatique (ECAM) Résumé : Le projet de recherche Hydra-Maize mené à l’Earth and Life Institute (ELI) de l’Université catholique de Louvain (UCL) vise à comprendre et caractériser la manière dont les plantes font face à l’hétérogénéité de l’eau dans le sol afin d’être capable de maximiser le rendement agricole en adaptant les cultures à leur environnement. L’axe de recherche du projet dans lequel s’inscrit ce TFE consiste à générer des nouveaux jeux de données relatifs à la consommation en eau par les plantes en fonction du développement racinaire et de l’état d’humidité du sol, à travers la conception de plateformes expérimentales de croissance végétale référées à des rhizotrons compartimentés. Ce TFE vise à développer un système autonome d’alimentation et de suivi de la consommation hydrique de chacun des neuf compartiments - aussi appelés cellules - de ces rhizotrons. Les objectifs spécifiques sont d’assurer : (i) Le remplissage autonome des différentes colonnes d’eau alimentant les cellules en réponse à l’absorption racinaire ; (ii) Le suivi précis de la consommation en eau de chacune des cellules au cours du temps; (iii) L’accès à une interface web de monitoring pour rendre compte de cette consommation d’eau et d’éventuelles erreurs. Pour répondre à ces objectifs, le dispositif mis en place consiste en la capture et le traitement d’images avec un Raspberry Rpi (Rpi) pour déterminer le volume d’eau présent dans les colonnes à intervalles de temps réguliers. Les données obtenues sont stockées dans une base de données accessible aux chercheurs et sont traitées directement sur le RPi afin de gérer le remplissage automatique des colonnes et de détecter les anomalies. Développement d’un système autonome d’alimentation et de suivi de la consommation hydrique de rhizotrons en support au projet de recherche Hydra-Maize [Travail de fin d'études] / Sylvain Alonso, Auteur ; Mathieu Javaux, ; Francis Gueuning,  . - ECAM, 2018. UCL Langues : Français (fre) Index. décimale : TFE - Informatique (ECAM) Résumé : Le projet de recherche Hydra-Maize mené à l’Earth and Life Institute (ELI) de l’Université catholique de Louvain (UCL) vise à comprendre et caractériser la manière dont les plantes font face à l’hétérogénéité de l’eau dans le sol afin d’être capable de maximiser le rendement agricole en adaptant les cultures à leur environnement. L’axe de recherche du projet dans lequel s’inscrit ce TFE consiste à générer des nouveaux jeux de données relatifs à la consommation en eau par les plantes en fonction du développement racinaire et de l’état d’humidité du sol, à travers la conception de plateformes expérimentales de croissance végétale référées à des rhizotrons compartimentés. Ce TFE vise à développer un système autonome d’alimentation et de suivi de la consommation hydrique de chacun des neuf compartiments - aussi appelés cellules - de ces rhizotrons. Les objectifs spécifiques sont d’assurer : (i) Le remplissage autonome des différentes colonnes d’eau alimentant les cellules en réponse à l’absorption racinaire ; (ii) Le suivi précis de la consommation en eau de chacune des cellules au cours du temps; (iii) L’accès à une interface web de monitoring pour rendre compte de cette consommation d’eau et d’éventuelles erreurs. Pour répondre à ces objectifs, le dispositif mis en place consiste en la capture et le traitement d’images avec un Raspberry Rpi (Rpi) pour déterminer le volume d’eau présent dans les colonnes à intervalles de temps réguliers. Les données obtenues sont stockées dans une base de données accessible aux chercheurs et sont traitées directement sur le RPi afin de gérer le remplissage automatique des colonnes et de détecter les anomalies.

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