Dissertations / Theses on the topic 'Agriculture connectée'

Cette thèse a examiné des solutions innovantes pour optimiser la connectivité et les performances des objets connectés, en mettant particulièrement l'accent sur l'agriculture connectée, où garantir la connectivité est crucial. En analysant les technologies LPWAN et satellitaires, nous avons démontré que la connectivité hybride constitue une approche prometteuse pour couvrir les zones blanches, notamment dans des régions rurales isolées. Un prototype d’antenne pour la communication par satellite a été conçu pour assurer une réception efficace avec la constellation Kinéis, tandis qu'une antenne reconfigurable en fréquence a été développée pour faciliter des communications flexibles entre les réseaux terrestres et satellites. De plus, l'amélioration d'un système TPMS, spécifiquement destiné aux engins agricoles, a permis d'accroître la sensibilité et la robustesse du système, répondant ainsi aux exigences des applications dans des environnements difficiles. Malgré certains défis liés à la complexité de fabrication, cette recherche jette des bases solides pour des solutions IoT adaptées aux besoins spécifiques de l’agriculture connectée et ouvre des perspectives pour d'autres secteurs nécessitant une couverture dans des zones reculées
This thesis examined innovative solutions to optimize the connectivity and performance of connected objects, particularly focusing on connected agriculture, where ensuring connectivity is crucial. By analyzing LPWAN and satellite technologies, we demonstrated that hybrid connectivity represents a promising approach to covering white zones, especially in isolated rural areas. A satellite communication antenna prototype was designed to ensure effective reception with the Kinéis constellation, while a frequency-reconfigurable antenna was developed to facilitate flexible communications between terrestrial and satellite networks. Additionally, the enhancement of a TPMS system, specifically aimed at agricultural machinery, significantly increased the sensitivity and robustness of the system, thus meeting the requirements of applications in challenging environments. Despite certain challenges related to manufacturing complexity, this research lays a solid foundation for IoT solutions tailored to the specific needs of connected agriculture and opens perspectives for other sectors requiring coverage in remote areas

Le travail sur lequel porte cette thèse s'inscrit dans le domaine de la robotique agricole. Il s'agit de développer des stratégies de navigation permettant à un robot mobile d'évoluer et d'intervenir de manière autonome et en toute sécurité dans une exploitation. Ce type d'environnement agricole est fortement évolutif et comporte de nombreux obstacles statiques (bâtiments, zones de stockage, etc.) et dynamiques (voitures, machines agricoles, opérateurs humains, animaux, etc.). La stratégie de navigation proposée doit donc être à la fois réactive et adaptative. Par conséquent, cette thèse se concentre sur la conception de méthodes de navigation référencées capteurs (LiDAR, vision, ...) et d'évitement d'obstacles en environnements statiques mais aussi fortement dynamiques. De par la diversité des environnements et des cas possibles, nous avons souhaité développer des méthodes qui soient les plus génériques possible, pouvant gérer les cas à la fois statiques et dynamiques. Ainsi, nous introduirons d'abord les spirales, qui permettent d'obtenir des trajectoires d'évitement pertinentes et flexibles. Ensuite, nous présenterons notre méthode de navigation et d'évitement d'obstacles, basée sur une paramétrisation dynamique des spirales en fonction de l'évolution de l'environnement. Nous verrons que de par l'aspect générique des spirales, cette méthode peut être aisément adaptée pour fonctionner dans un cadre statique mais aussi dans un cadre dynamique. Pour finir, ces solutions seront validées en simulation, puis portées sur un robot mobile pour des expérimentations en conditions réelles
This thesis explores the field of agricultural robotics. It aims at developing navigation strategies allowing a mobile robot to navigate safely and autonomously inside a farm. This kind of agricultural environment is highly evolutive and includes many static obstacles (buildings, storage areas, etc.) and dynamic obstacles (cars, agricultural machines, human operators, animals, etc.). The proposed navigation strategy must therefore be both reactive and adaptive. Consequently, this thesis focuses on the design of sensor-based navigation methods (LiDAR, vision, ...) and obstacle avoidance techniques in static but also highly dynamic environments. Due to the diversity of environments and possible cases, we have developed methods that are as generic as possible, able to handle both static and dynamic cases. Thus, we will first introduce the spirals, which allow to obtain relevant and flexible avoidance trajectories. Then, we will present our method of navigation and obstacle avoidance, based on a dynamic parametrization of the spirals according to the evolution of the environment. We will show that due to the generic aspect of spirals, this method can be easily adapted to avoid both static and dynamic obstacles. Finally, these solutions will be first validated in simulation, then implemented on a mobile robot for experiments in real conditions

La prochaine évolution de l’agriculture est l’Agriculture 4.0. Dans ce domaine, les nouvelles technologies de l’Internet des Objets (IdO) et les systèmes contextuels sont utilisés pour améliorer les performances des activités agricoles. Un système contextuel est un système capable de réagir automatiquement et adéquatement en fonction du contexte. Le fait d’utiliser un tel système permet non seulement de réduire la charge de travail des agriculteurs, mais aussi d’améliorer la précision des activités agricoles. Cependant, leur emploi dans le monde rencontre deux obstacles spécifiques. Le premier obstacle est le besoin de mettre régulièrement à jour le système contextuel sans changer sa fonctionnalité. Ce besoin s’appuie sur le fait que l’agriculture est une activité saisonnière, avec un lieu de travail externe, ce qui implique plusieurs facteurs imprévisibles qui influent sur les aspects logiciels et matériels du système. Le deuxième obstacle est l’hétérogénéité de données générées à partir du système contextuel. Dans le domaine agricole, on trouve des capteurs variés observant des phénomènes variés et produisant des données également variées. Représenter ces données est un fait nécessaire pour l’interopérabilité des dispositifs à l’intérieur un système contextuel, ou pour l’interopérabilité de plusieurs systèmes contextuels différents à l’intérieur l’écosystème de l’IdO. Cette thèse propose trois contributions. La première est une architecture s’appuyant sur le principe de microservice. Cette architecture est une pile de services pour les systèmes contextuels, qui permet aux développeurs d’un système de se focaliser sur les objectifs des services plutôt que leurs aspects logiciels et matériels. La deuxième contribution est une ontologie, intitulé CASO, dédiée aux systèmes contextuels. Cette ontologie fournit un vocabulaire pour modéliser les données générées par le système contextuel. De plus, elle inclut un mécanisme pour créer des règles de raisonnement. La troisième contribution est un système d’aide à la décision (SAD) pour l’irrigation automatique, développé à partir d’IRRINOV® , une méthode d’irrigation manuelle. Il fait partie d’un système contextuel dédié à l’irrigation de l’équipe TSCF d’INRAE. Ce SAD est basé sur la pile de services pour les systèmes contextuels,et utilise l’ontologie IRRIG, une spécialisation de CASO dédiée à l’irrigation. Les trois contributions vont être appliquées dans un système contextuel d’irrigation déployé dans l’AgroTechnoPôle, situé à Montoldre, en France
The next evolution of agriculture is Agriculture 4.0. Agriculture 4.0 is about using technologies ofthe Internet of Things (IoT) and Context-Aware Systems (CASs) to increase the performance offarming activities. A CAS can react automatically and adequately to the environment based onits context. Applying CASs in agriculture can reduce farm labor and increase the precision offarming activities. However, it encounters two challenges specific to agriculture. The firstchallenge relies on the need to upgrade a CAS regularly with new computing devices orsoftware programs without changing its functionality. Indeed, natural factors, such as violentweather and wild animals, can damage the computing devices located on farmland. Moreover,after each farming season, farmers may need to upgrade their system with new computingdevices and software programs. The second challenge is the data heterogeneity generated froma CAS. In agriculture, various phenomena involve the need to have different sensor devices thatmake numerous types of measurements and produce heterogeneous data. Representing all ofthese heterogeneous data is necessary for the interoperability of different computing devices ina CAS or the interoperability between different CASs in the IoT ecosystem. This thesis proposesthree contributions. The first contribution addresses the first challenge. It is a new architecturebased on the microservice mindset that allows system developers to focus on the services’goals rather than the computing devices and software programs of a CAS. This newarchitecture is called the stack of services for CASs. The second contribution addresses thesecond challenge. It is a new ontology for CASs named CASO. The ontology provides avocabulary to model heterogeneous data generated from CASs and embodies a mechanism tomake rules for reasoning. The third contribution is to build a decision support system (DSS) forthe irrigation CAS in the research unit TSCF, INRAE. The design of the DSS relies on the stackof services for CASs. Moreover, the DSS uses a new ontology called IRRIG, a specialization ofCASO for irrigation. The DSS is an automation version of the manual irrigation methodIRRINOV®. All the guidelines for farmers in IRRINOV® are transformed into rules for reasoning.The contributions of this thesis are going to be applied to build a smart irrigation CAS deployedin AgroTechnoPôle, located in Montoldre, France

Les réseaux de capteurs sans fil sont maintenant un moyen crédible de collecte de données sur les cultures. L'installation d'une structure de communication fixe pour relayer les données surveillées depuis la tête de grappe jusqu'à sa destination finale peut être soit impraticable en raison de la topologie du terrain, soit prohibitive en raison du coût initial élevé. Une solution plausible consiste à utiliser des véhicules aériens sans pilote (UAV) comme moyen alternatif de collecte de données et de contrôle de supervision limité de l'état des détecteurs. Dans cet article, nous considérons le cas des parcelles agricoles disjointes comprenant chacune des grappes de capteurs, organisées de manière prédéterminée en fonction des objectifs d'élevage. Cette recherche vise à trouver une solution optimale pour la recherche de UAV et la collecte de données à partir de tous les capteurs installés dans un champ de culture. En outre, le protocole de routage des capteurs tiendra compte d'un compromis entre la gestion de l'énergie et les frais généraux de diffusion des données. Le système proposé est évalué en utilisant un modèle simulé et il devrait trouver une classe parmi toutes les sous-considérations
Wireless sensor networks are now a credible means for crop data collection. The installation of a fixed communication structure to relay the monitored data from the cluster head to its final destination can either be impractical because of land topology or prohibitive due to high initial cost. A plausible solution is to use Unmanned Aerial Vehicles (UAV) as an alternative means for both data collection and limited supervisory control of sensors status. In this paper, we consider the case of disjoint farming parcels each including clusters of sensors, organized in a predetermined way according to farming objectives. This research focuses to drive an optimal solution for UAV search and data gathering from all sensors installed in a crop field. Furthermore, the sensor routing protocol will take into account a tradeoff between energy management and data dissemination overhead.The proposed system is evaluated by using a simulated model and it should find out a class among all under consideration

L'essor de l'agriculture numérique permet de plus en plus d'observer de manière automatisée et parfois à haute fréquence des dynamiques d'élaboration de la production et de sa qualité en fonction du climat. Les données issues de ces observations dynamiques peuvent être considérées comme des données fonctionnelles. Analyser ce nouveau type de données nécessite d'étendre les outils statistiques usuels au cas fonctionnel ou d'en proposer de nouveaux.Nous avons proposé dans cette thèse une nouvelle approche (SpiceFP: Sparse and Structured Procedure to Identify Combined Effects of Functional Predictors) permettant d'expliquer les variations d'une variable réponse scalaire par deux ou trois prédicteurs fonctionnels dans un contexte d'influence conjointe de ces derniers. Une attention particulière a été apportée à l'interprétabilité des résultats via l'utilisation de classes d'intervalles combinées définissant une partition du domaine d'observation des facteurs explicatifs. Les développements récents autour des modèles LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) ont été adaptés pour estimer les régions d'influence dans la partition via une régression pénalisée généralisée. L'approche intègre aussi une double sélection, de modèles (parmi les partitions possibles) et de variables (pour une partition donnée) à partir des critères d'information AIC et BIC. La présentation méthodologique de l'approche, son étude grâce à des simulations ainsi qu'une étude de cas basée sur des données réelles ont été présentés dans le chapitre 2.Les données réelles utilisées au cours de cette thèse proviennent d'une expérimentation viticole visant à mieux comprendre l'impact du changement climatique sur l'accumulation d'anthocyanes dans les baies. L'analyse de ces données dans le chapitre 3 à l'aide de l'approche SpiceFP que nous avons étendue a permis d'identifier un impact négatif des combinaisons matinales de faible irradiance (inférieure à environ 100 µmol/s/m2 ou 45 µmol/s/m2 selon l'état avancé-retardé des baies) et température élevée (supérieure à environ 25°C). Une légère différence induite par la température de la nuit a été observée entre ces effets identifiés en matinée.Dans le chapitre 4 de cette thèse, nous proposons une implémentation de l'approche proposée sous la forme d'un package R. Cette implémentation fournit un ensemble de fonctions permettant de construire les intervalles de classes suivant des échelles linéaire ou logarithmique, de transformer les prédicteurs fonctionnels grâces aux classes d'intervalles combinées puis de mettre en oeuvre l'approche en deux ou trois dimensions. D'autres fonctions facilitent la réalisation de post-traitements ou permettent à l'utilisateur de s'intéresser à d'autres modèles que ceux retenus par l'approche comme par exemple une moyenne de différents modèles.Mots clés: Régressions pénalisées, Interaction, critères d'information, scalar-on-function, coefficients interprétables, microclimat de la vigne
The development of digital agriculture allows to observe at high frequency the dynamics of production according to the climate. Data from these dynamic observations can be considered as functional data. To analyze this new type of data, it is necessary to extend the usual statistical tools to the functional case or develop new ones.In this thesis, we have proposed a new approach (SpiceFP: Sparse and Structured Procedure to Identify Combined Effects of Functional Predictors) to explain the variations of a scalar response variable by two or three functional predictors in a context of joint influence of these predictors. Particular attention was paid to the interpretability of the results through the use of combined interval classes defining a partition of the observation domain of the explanatory factors. Recent developments around LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) models have been adapted to estimate the areas of influence in the partition via a generalized penalized regression. The approach also integrates a double selection, of models (among the possible partitions) and of variables (areas inside a given partition) based on AIC and BIC information criteria. The methodological description of the approach, its study through simulations as well as a case study based on real data have been presented in chapter 2 of this thesis.The real data used in this thesis were obtained from a vineyard experiment aimed at understanding the impact of climate change on anthcyanins accumulation in berries. Analysis of these data in chapter 3 using SpiceFP and one extension identified a negative impact of morning combinations of low irradiance (lower than about 100 µmol/s/m2 or 45 µmol/s/m2 depending on the advanced-delayed state of the berries) and high temperature (higher than about 25°C). A slight difference associated with overnight temperature occurred between these effects identified in the morning.In chapter 4 of this thesis, we propose an implementation of the proposed approach as an R package. This implementation provides a set of functions allowing to build the class intervals according to linear or logarithmic scales, to transform the functional predictors using the joint class intervals and finally to execute the approach in two or three dimensions. Other functions help to perform post-processing or allow the user to explore other models than those selected by the approach, such as an average of different models.Keywords: Penalized regressions, Interaction, information criteria, scalar-on-function, interpretable coefficients,grapevine microclimate

Current global agricultural practices are recognized as unsustainable. The increase in overall human population as well as the global trend of rural to urban migration, partially as a result of historically and continual unsustainable agricultural practices, exacerbates the vicious cycle of poverty and hunger in developing countries. Furthermore, cities and regions in developed countries practice unsustainable food production, distribution and consumption patterns, and as a result, exceed their global ecological footprint (Rees 2009). Consequently, the world is facing a global food (FAO 2009) and water crisis (UN Sick Water 2010). Cities and Regions must learn to feed themselves to address local food insecurity as well as protect from the climate effects of increased urbanization, including the Urban Heat Island effect (UHIe) by optimizing and fully integrating the local ecosystem services of food, water and forest within a tightly woven compact urban form through the implementation of strategic urban and regional food system planning. Cities can mitigate climate change and reduce the UHIe, by implementing sustainable intensive urban agriculture approaches through policy and zoning interventions that include concepts such as intensively productive urban agriculture that includes green roofs, vertical farming and greenways as continuously productive and edible urban landscapes, referred to in this paper as continuously productive urban agriculture and forestation (CPUAF) in the private and public realm. A highly participative, adaptive systems approach is explored as the key to sustainability within an economic world order that included corporate social responsibility and social enterprise as the foundation for the integration of multiple synergies. An increasing body of evidence often links urban forestation with urban greenery initiatives, as a carbon sink to reduce UHI effects, to reduce GHG emissions and as a tool for urban beautification and place making (ISDR: 2009,109). Urban agriculture, through the production of local food is increasingly recognized as a means to reduce fossil fuel emissions by reducing transportation and production outputs, to provide a secure local food source, enhance biodiversity and educate the public regarding food source while fostering a sense of community, environmental awareness and stewardship. This thesis explores the links between intensive urban agriculture and forestation, and the relationship between climate change, and the UHI’s as an adaptation and mitigation process in global cities, implemented as a interconnected, integrated, holistic urban management approach that has a further benefit of providing food security and a sustainable and local urban food source.
Dissertation (MTRP)--University of Pretoria, 2012.
Town and Regional Planning
unrestricted

L'agriculture 4.0 se développe actuellement rapidement en termes de recherche, de développement et d'applications commerciales. L'objectif de l'agriculture 4.0 est d'utiliser la technologie pour améliorer tous les domaines de l'agriculture. L'agriculture 4.0 est tellement vaste que si l'on veut y contribuer, il faut choisir un domaine spécifique. Le domaine choisi pour l'étude de ce doctorat est la production de fibres de lin. Les fibres de lin sont des fibres naturellement solides qui peuvent être extraites des tiges de lin. Les tiges de lin ont évolué pour avoir des fibres robustes d'un diamètre de l'ordre du micromètre qui courent le long de l'extérieur de la tige et sont maintenues en place dans le tissu externe de la tige. Une fois extraites et isolées, les fibres de lin ont de nombreuses applications, allant des textiles aux matériaux composites. Afin de faciliter l'extraction mécanique des fibres de lin de leurs tiges mères, les tiges subissent un processus connu sous le nom de « rouissage ». Le rouissage entraîne la décomposition du tissu externe (appelé lamelle moyenne) entre les fibres. Une forme courante de rouissage est connue sous le nom de « rouissage de rosée ». Dans le rouissage de la rosée, des processus naturels tels que les bactéries et les champignons produisent des enzymes qui décomposent la lamelle centrale et séparent progressivement les grappes de fibres et les fibres des grappes. La durée du rouissage dépend fortement des conditions météorologiques. Un rouissage insuffisant entraîne une extraction difficile des fibres dans l'usine, tandis qu'un rouissage excessif peut compromettre la qualité des fibres. On sait depuis longtemps qu'il existe un point de rouissage optimal - même les anciens le savaient. Certains agriculteurs artisans qualifiés sont capables de juger ce point par une combinaison de manipulation manuelle des tiges, d'observation des dommages causés aux tissus externes par cette manœuvre, et aussi d'observation de la couleur et de l'odeur des tiges au cours de ce test très habile, mais artisanal. Il est clair que l'artisan effectue des tests de laboratoire rudimentaires littéralement « sur le terrain ». Il semblerait donc logique d'essayer de quantifier ces tests et de voir si un outil fiable peut être mis au point pour aider l'artisan. Et c'est exactement ce que d'autres ont tenté de faire. L'introduction de la thèse donne des exemples de tentatives de fabrication d'outils de rouissage optimal dans les années 1980 et suivantes. Inspirés par ces premiers travaux, les travaux de cette thèse tentent une caractérisation mécanique multi-échelle complète des tiges et des fibres de lin pendant un cycle de rouissage (été 2022) et, de manière quelque peu ambitieuse, réalisée en temps réel - à notre connaissance pour la première fois. La caractérisation mécanique comprend des essais mécaniques macroscopiques (flexion, écrasement et torsion de la tige), ainsi que des essais mécaniques microscopiques inédits sur des fibres de lin individuelles à l'aide de nouvelles méthodes inspirées des MEMS. En outre, les propriétés mécaniques nanoscopiques de la paroi cellulaire primaire des fibres de lin en cours de rouissage ont été caractérisées à l'aide de l'AFM par nanoindentation. Au fur et à mesure que le travail expérimental, l'analyse via la modélisation analytique et l'interprétation descendent en échelle, de la macro au nano en passant par le micro, nous en apprenons un peu plus sur la manière dont le rouissage affecte les tiges, leurs propriétés et leurs fibres. En plus de l'apprentissage, un résultat très positif du doctorat est que l'on est capable de suggérer un mécanisme de dommage induit mécaniquement dans les tiges, qui pourrait être la base d'un outil. On peut cependant noter que la nature multiparamétrique incontrôlable du sujet, par exemple le temps, signifie que plusieurs études seraient nécessaires pour confirmer sans aucun doute les observations d'un seul cycle de rouissage
Agriculture 4.0, also known under several aliases such as ‘digital agriculture', ‘smart farming', and ‘e-farming' is currently developing rapidly in terms of research, development, and commercial applications. As with Agriculture 1.0, 2.0, and 3.0, the objective of Agriculture 4.0 is the use of technology to improve all areas of agriculture. In Agriculture 4.0 it is the application of microelectronics and microtechnologies. Unlike before, these technologies bring things such as the internet-of-things, big data, telecommunications, novel sensing, rapid feedback, data analysis, connectivity, artificial intelligence etc. In principle, all these areas should result in a massive modernization of farming in terms of organisation, yield, efficiency, and quality of produce. However, Agriculture 4.0 is so vast that if one is to contribute to it, even in a minor way, one has to choose a specific area to contribute. The area chosen for the study in this PhD was flax fibre production. Flax fibres are naturally strong fibres which can be extracted from flax stems. The flax stems have evolved to have robust micrometre-diameter fibres running the length of the outside of the stem, and held in place in the external tissue of the stem. Once extracted and isolated, flax fibres have numerous applications ranging from textiles to composite materials. In order to facilitate the mechanical extraction of flax fibres from their parent stems, the stems undergo a process known as ‘retting'. Retting leads to the breakdown of the external tissue between the fibres. A common form of retting is known as ‘dew retting'. In dew retting, natural processes such as bacteria and fungi result in enzymes which break down the middle lamella and gradually separate fibre bunches and fibres from bunches. The length of dew retting depends heavily on the weather. Too little retting results in difficult fibre extraction in the factory, too much retting can result in a compromise in fibre quality. It has long been known that there is an optimum retting point-even the ancients knew this. Certain skilled artisan farmers are able to judge this point via a combination of manual manipulation of the stems, observation of damage caused to the external tissue via this manoeuvre, and also observing the colour and the smell of the stems during this very skilled, but artisanal, testing. It is clear that the artisan is performing rudimentary laboratory tests quite literally ‘in-the-field'. It would seem logical therefore to try to quantify such tests and see if a reliable tool can be made to help the artisan. And indeed, this is exactly what others have attempted. The introduction of the PhD gives examples of attempts to make optimal-retting tools in the 1980s and after. Inspired by this early work, the work of this PhD attempts a full multiscale mechanical characterization of flax stems and fibres during a retting cycle (summer 2022) and, somewhat ambitiously, performed in real time-to our knowledge for the first time. The mechanical characterization involved macroscopic mechanical tests (bending, crushing, and twisting), as well as novel microscopic mechanical testing of single flax fibres using novel methods inspired by MEMS. In addition, the nanoscopic mechanical properties of the primary cell wall of retting flax fibres was characterised using nanoindentation AFM. As the experimental work, analysis via analytical modelling, and interpretation descends in scale from macro, through micro, to nano, we learn a little more of how the retting affects the stems, their properties, and their fibres. In addition to simply learning, a very positive outcome of the PhD is that one is able to suggest a mechanically-induced damage mechanism in stems which could be the basis for a tool. One can note however, that the uncontrollable multiparameter nature of the subject, e.g. the weather, means that several studies would be needed to confirm beyond doubt observations from a single retting cycle

Dans un contexte de planification de l’utilisation des terres à l’échelle régionale, la cartographie des systèmes agricoles - espèces cultivées et pratiques culturales - permet de suivre ce qui est produit, où et comment, et constitue donc un élément essentiel d’évaluation régionale de la production et de son impact sur l’environnement. La production d’information sur les systèmes agricoles nécessite généralement beaucoup de données et d’expertise. Cette information est donc très hétérogène en quantité et en qualité dans l'espace et le temps, la disponibilité et les mises à jour étant extrêmement variables selon les pays et les régions. La télédétection, de par sa capacité à fournir une information spatiale synoptique sur l’état et la dynamique de la végétation à partir des images satellitaires, constitue un outil précieux pour le suivi de l’agriculture. Toutefois, la conversion des images en produits cartographiques à l’échelle régionale reste encore du domaine de la recherche pour de nombreuses applications. Cette thèse propose des développements méthodologiques originaux dans une approche multiscalaire semi-automatique basée sur le traitement et l’analyse d’imagerie satellitaire optique pour la cartographie et la caractérisation des systèmes agricoles à l’échelle régionale. L’approche est composée de deux méthodes principales : (i) stratification régionale en unités de paysage et classification de ces unités pour produire une carte de systèmes d’utilisation agricole des terres ; (ii) segmentation à l’échelle de la parcelle et classification non supervisée des segments par une méthode de « landscape-clustering » pour produire une carte de systèmes de culture. Les méthodes ont été développées sur une région d’agriculture intensive, l’État brésilien du Tocantins, où le domaine cultivé, ainsi que les principaux systèmes d’utilisation agricole des terres et systèmes de culture ont été cartographiés avec succès à partir d’une série annuelle d’images NDVI-MODIS et d’une mosaïque d’images Landsat. La reproductibilité de l’approche a ensuite été évaluée au Burkina Faso, où les paysages sont façonnés par la petite agriculture familiale. Seul le domaine cultivé a pu être cartographié avec des résultats satisfaisants, mettant en évidence les limites de ces méthodes et de l’offre actuelle en imagerie satellitaire face aux spécificités contraignantes de ce type d’agriculture pour la télédétection. Les cartes résultantes ont été évaluées avec des données de vérité terrain et des statistiques agricoles, et comparées à d’autres produits cartographiques existants. Les résultats de cette thèse montrent le potentiel de la nouvelle méthode de stratification régionale en unités de paysage qui, à partir de séries temporelles de NDVI et combinée à la méthode de classification de « landscape-clustering », contribue à améliorer de façon significative la discrimination des espèces cultivées et des pratiques agricoles, et permet de représenter les systèmes agricoles à différents niveaux d’organisation spatiale. L’originalité des méthodes développées réside principalement dans la simplicité de leur mise en œuvre. Elles sont presque exclusivement basées sur des données satellitaires et nécessitent peu d’intervention « experte » et de données externes, ce qui leur confère un fort potentiel de reproductibilité. Cette thèse contribue ainsi, avec ces nouvelles méthodes, au développement d'outils génériques pour soutenir le suivi de l’agriculture à grande échelle et fournir des produits d’aide à la décision pour une planification raisonnée de l'utilisation des terres
: In a context of regional land-use planning, agricultural systems’ mapping - crop types and cropping practices – allows monitoring of what is being produced, where and how, and therefore represents a key element for regional assessment of the agricultural production and its environmental impact. The production of information on agricultural systems generally requires a lot of data and expertise. This information is thus very heterogeneous in quantity and quality in space and time, the availability and updates being extremely variable between countries and regions. Remote sensing, through its ability to retrieve synoptic spatial information on the state and dynamics of vegetation from satellite images, represents a valuable tool for agricultural monitoring. However, the conversion of images into regional-scale map products remains a field of research for many applications. This thesis presents original methodological developments in a semi-automatic multiscale approach based on the processing and analysis of optical satellite imagery for the mapping and characterization of agricultural systems at regional scale. The approach is composed of two main methods: (i) regional stratification into landscape units and classification of these units to produce a map of agricultural land-use systems; (ii) field-level segmentation and unsupervised classification of the segments by a “landscape-clustering” method to produce a cropping systems’ map. The methods were developed on a region of intensive agriculture, the Brazilian state of Tocantins, where the cultivated area, as well as the main agricultural land-use systems and cropping systems were successfully mapped from an annual NDVI-MODIS time series and a mosaic of Landsat images. The reproducibility of the approach was then assessed in Burkina Faso, where landscapes are shaped by the smallholder agriculture. Only the cultivated area could be mapped with satisfactory results, highlighting the limitations of these methods and the current offer in satellite imagery given the challenging specificities of this type of agriculture for remote sensing. The resulting maps were assessed with ground-truth data and agricultural statistics, and compared to other existing maps. The results of this thesis show the potential of the new method of regional stratification into landscape units which, based on NDVI time series and combined to the unsupervised “landscape-clustering” classification method, contributes to significantly improve discrimination of crop types and agricultural practices, and allows representing the agricultural systems at different levels of spatial organization. The originality of the developed methods lies mainly in the simplicity of their implementation. They are almost exclusively based on satellite data and require little “expert” intervention and external data, which gives them a high reproducibility potential. Thereupon, this thesis contributes, with these novel methods, to the development of generic tools to support large-scale monitoring of agriculture and to provide decision-support products for reasoned land-use planning

The intention behind this work was to re-imagine the possibilities for productive landscapes within our city. The purpose of this practicum is to design opportunities for people to become more self-sufficient, self-sustaining and less-dependant on the current food system through productive urban landscapes. This practicum proposes that we design a strong network of city wide productive landscapes in order to provide people with the space to grow, trade, buy or sell good quality food at a fair and just price. Through a set of strategies derived from research, observation and experience, we can design a new way of looking at landscapes within our city in order to create a connected, resilient, fair and sustainable food system within Winnipeg.

The objective of this project was to present a business plan for the creation of an online platform that allows consumers to purchase horticultural products, produced through sustainable practices, by local small farmers. A market analysis was made with potential consumers to assess their interest in purchasing these products and, with small farmers, to assess their interest in selling their products through the platform. Finally, an analysis of the competition was also carried out in order to understand if this activity currently presents a sales volume that allows the economic and financial viability of the project. From the analysis carried out, it was possible to conclude that (1) there is a growing demand for vegetables produced through sustainable practices; (2) there is interest in purchasing products produced by small local farmers, as a way to help the local economy; (3) this growing demand is not accompanied by growing sales, since access to these products is not easy. The combination of these 3 conclusions created a business opportunity to start the project. To start this project it will be necessary an initial investment of 31.100€, mainly destined to the creation and development of the online platform. According to the financial analysis of the project, it was possible to conclude that it is economically and financially viable, with an NPV of 9,860,245€, an IRR of 417.34% and a payback period of 2 years.
O presente projeto teve como objetivo a apresentação de um plano de negócios para a criação de uma plataforma online que permita aos consumidores adquirir produtos hortícolas, produzidos através de práticas sustentáveis, por pequenos agricultores locais. Foi feita uma análise de mercado junto dos potenciais consumidores para avaliar o seu interesse em adquirir estes produtos e, junto dos pequenos agricultores, para avaliar o seu interesse em vender os seus produtos através da plataforma. Por último, foi ainda realizada uma análise à concorrência a fim de perceber se esta atividade apresenta atualmente um volume de vendas que permita a viabilidade económica e financeira do projeto. Da análise realizada, foi possível concluir que (1) há crescimento na procura por produtos hortícolas produzidos através de práticas sustentáveis; (2) que há interesse em adquirir produtos produzidos por pequenos agricultores locais, como forma de ajudar a economia local; (3) que esta crescente procura não é acompanhada por crescentes vendas, uma vez que o acesso a estes produtos não é facilitado. A conjugação destas 3 conclusões criou uma oportunidade de negócio para dar início ao projeto. Para dar início a este projeto será necessário um investimento inicial de 31.100€, destinado maioritariamente à criação e desenvolvimento da plataforma online. De acordo com a análise financeira do projeto, foi possível concluir que este é economicamente e financeiramente viável, com VAL de 9.860.245€, TIR de 417.34% e um período de recuperação de investimento de 2 anos.