Méthodes Automatiques de Reconstruction
il y a 2 jours
**Méthodes automatiques de reconstruction spatio-temporelle de l'architecture racinaire // Automatic methods for spatio-temporal reconstruction of root architecture**:
- Réf **ABG-126170**
**ADUM-59268**
- Sujet de Thèse- 08/10/2024- Université de Montpellier- Lieu de travail- Montpellier cedex 5 - France- Intitulé du sujet- Méthodes automatiques de reconstruction spatio-temporelle de l'architecture racinaire // Automatic methods for spatio-temporal reconstruction of root architecture- Champs scientifiques- Informatique
- Mots clés- architecture racinaire, séries temporelles, apprentissage profond
root system, time series, deep learning**Description du sujet**:
- Les racines jouent un rôle crucial dans l'absorption des nutriments et de l'eau, la fixation du carbone atmosphérique, et l'interaction avec les sols, influençant l'efficacité de l'utilisation des ressources et la résilience des cultures face aux stress environnementaux. Cette thèse vise à développer une nouvelle méthode de phénotypage spatio-temporel des architectures racinaires des plantes, en capturant automatiquement leur topologie et leur géométrie au fil du temps. Notre approche consiste à combiner des algorithmes globaux sur des graphes avec des techniques de deep learning et de data mining pour analyser les trajectoires racinaires. La méthode proposée devrait contribuer à la compréhension des dynamiques de développement des racines en réponse aux stress environnementaux et aux mélanges d'espèces, et permettre la modélisation et la sélection de variétés adaptées à l'agroécologie. Elle sera implémentée et partagée avec les scientifiques du domaine.
Roots play a crucial role in nutrient and water uptake, atmospheric carbon fixation, and interaction with soils, influencing resource use efficiency and crop resilience to stress. environmental. This thesis aims to develop a new method for spatio-temporal phenotyping of plant root architectures, by automatically capturing their topology and geometry over time. Our approach consists of combining global algorithms on graphs with deep learning and data mining techniques to analyze root trajectories. The proposed method should contribute to the understanding of root development dynamics in response to environmental stresses and species mixtures, and allow the modeling and selection of varieties adapted to agroecology. It will be implemented and shared with scientists in the field.
Début de la thèse : 01/11/2024**Nature du financement**:
**Précisions sur le financement**:
- Plan Investissement d'Avenir (Idex, Labex)**Présentation établissement et labo d'accueil**:
- Université de Montpellier**Etablissement délivrant le doctorat**:
- Université de Montpellier**Ecole doctorale**:
- 166 I2S - Information, Structures, Systèmes- Connaissance en analyse des données agronomiques, surtout les architectures racinaires - Connaissance des séries temporelles - Compétences en programmation, surtout Python
- Knowledge of agronomic data analysis, especially root architectures - Knowledge of time series - Programming skills, especially Python-
- 15/10/2024
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