Blé d'hiver : Défis et innovations dans la recherche agricole

Le blé d'hiver est une culture super importante qui fournit pas mal de calories pour les régimes alimentaires humains à travers le monde. Avec de plus en plus de gens qui ont besoin de manger, la demande pour le blé d'hiver ne fait qu'augmenter. Mais produire suffisamment de récoltes devient de plus en plus compliqué à cause de ressources limitées comme l'eau, les produits chimiques et les terres. En plus, les changements climatiques menacent sérieusement les rendements, donc on doit utiliser nos ressources de manière plus intelligente.

#Facteurs Affectant les Rendements

La quantité de blé d'hiver produite dépend de divers facteurs complexes, surtout de l'interaction entre la génétique des plantes et l'environnement. Par exemple, certains gènes jouent un rôle clé dans la manière dont le blé se forme et pousse, et ces gènes peuvent être influencés par la température durant la floraison. Malheureusement, il n'y a pas assez de données détaillées pour vraiment comprendre comment ces facteurs génétiques et environnementaux interagissent.

#Phénotypage de Terrain à Haut Débit (PTHD)

Pour pallier le manque de données, les chercheurs ont développé une méthode appelée Phénotypage de Terrain à Haut Débit (PTHD). Cette méthode utilise la technologie d'imagerie pour suivre la croissance du blé au fil du temps, permettant de collecter une grande quantité de données sur le développement des plantes. Les chercheurs peuvent analyser ces données de différentes manières, en examinant des traits à des moments clés, en créant des modèles montrant des schémas de croissance, et en utilisant des méthodes qui analysent directement les images au fil du temps.

L'objectif de cette collecte de données est de réunir la biologie végétale, les mesures biométriques et les études de vision par ordinateur pour améliorer les prévisions sur la croissance de différents types de blé dans divers conditions climatiques.

#La Plateforme de Phénotypage de Terrain (PPT)

La Plateforme de Phénotypage de Terrain (PPT) située à l'ETH Zurich a commencé à fonctionner en 2015 pour rassembler des données sur la culture de blé dans des conditions réalistes. Elle utilise un système de câble pour soutenir une tête de capteur lourde capable de capter des images et des données sur les plantes. La première version de cette tête de capteur, connue sous le nom de PPT 1.0, comprenait des caméras pour capturer des images et un scanner laser pour mesurer les hauteurs des plantes. De 2015 à 2022, les chercheurs ont collecté des données à partir d'expériences sur le blé pendant six ans, en excluant certaines années incomplètes. Ils ont régulièrement capturé des images des parcelles de blé et mesuré les hauteurs des plantes, soit avec des scanners laser, soit avec des drones.

En 2023, la PPT 1.0 a été mise à jour pour inclure une tête de capteur plus avancée capable de capturer des images sous plusieurs angles. Cet ensemble de données inclut toutes les images et mesures de hauteur des expériences de blé menées jusqu'à l'installation de la nouvelle tête de capteur.

#Vue d'Ensemble des Données Collectées

L'ensemble de données comprend des informations de douze lots de blé sur six ans, avec plus de 350 parcelles de blé chaque année, totalisant plus de 4 000 parcelles et environ 160 000 images prises. Les images montrent des parcelles individuelles avec des détails spécifiques annotés, comme les positions des plantes. La PPT peut surveiller une zone d'environ un hectare, divisée en six parties où le blé est cultivé selon un plan de rotation des cultures.

Durant les premières années de collecte de données, un ensemble de types de blé d'hiver inscrit dans le panel GABI-WHEAT a été utilisé. Dans les années suivantes, d'autres variétés ont été cultivées, y compris de nouvelles souches développées en Suisse. Ce panel GABI-WHEAT contient différents types de blé provenant de divers climats en Europe. Des données génétiques et environnementales liées à ces types de blé sont disponibles au public.

#Changements des Génotypes Au Fil des Ans

En 2021, le panel GABI-WHEAT a été principalement remplacé par un nouvel ensemble de types de reproduction. Ces nouveaux types étaient principalement des génotypes de la huitième génération. Bien que des données génétiques pour ces types existent, elles ne sont pas accessibles au public. D'autres variétés liées à des projets spécifiques ont également été cultivées pendant des périodes plus courtes.

Au fil des années, les chercheurs ont mesuré divers traits à travers différents projets. Ceux-ci incluaient des observations sur le moment où les plantes fleurissent et commencent à mourir, ce qui aide à comprendre les relations avec les maladies. De plus, les mesures de rendement ont été combinées avec des données provenant de différents endroits pour améliorer les prévisions sur la performance des cultures.

Les images collectées au fil des ans ont également aidé à quantifier la quantité de sol couverte par les plantes. Ils ont aussi étudié les effets des événements de dommages dus au gel. Dans un sous-ensemble plus petit d'images, les épis de blé ont été marqués et inclus dans un ensemble de données public pour la détection mondiale des épis de blé.

#Accessibilité et Structure des Données

L'ensemble de données est structuré pour suivre les principes FAIR, ce qui signifie qu'il est Trouvable, Accessible, Interopérable et Réutilisable. Cela assure que les chercheurs peuvent facilement trouver et utiliser les données pour leurs propres études.

Les données sont disponibles dans un endroit de stockage fiable et peuvent être exportées dans divers formats pour différents usages. Elles sont publiées sous une licence qui permet d'autres utilisations, ce qui signifie qu'elles peuvent être réutilisées pour d'autres projets de recherche.

#Expériences de Terrain et Collecte de Données

Toutes les expériences de terrain ont eu lieu à la station de recherche ETH en Suisse. La composition du sol a été analysée, révélant qu'elle a un mélange équilibré d'argile et de limon, avec certains niveaux de matière organique. La culture comprenait une rotation des cultures comme le soja et le sarrasin avant de planter le blé d'hiver.

Après la récolte des cultures initiales, le sol a été préparé et le blé a été planté en rangées avec une distance spécifique entre chaque rang. Des herbicides ont été appliqués peu après la plantation pour garder les parcelles sans mauvaises herbes. Des engrais ont été utilisés par étapes tout au long du processus de croissance.

Chaque année, des détails spécifiques sur la plantation et la récolte ont été enregistrés, y compris les dates exactes pour chaque processus.

#Collecte et Traitement des Données d'Image

Le système PPT se compose de deux composants principaux : le système de transport qui soutient les capteurs et la tête de capteur elle-même. Le système de transport est conçu pour se déplacer avec précision afin de capturer les meilleures images sans déranger les plantes.

La tête de capteur PPT 1.0 comprenait une caméra haute résolution qui prenait des photos des parcelles de blé. Ces images étaient capturées en utilisant divers réglages automatiques pour assurer la cohérence.

Pour s'assurer que les images prises à différents moments puissent être comparées avec précision, un système d'enregistrement d'images a été utilisé. Ce système aligne les images de la même zone prises à des moments différents afin qu'elles puissent être analysées ensemble.

Le processus consiste à trouver des caractéristiques spécifiques dans les images et à les ajuster pour garantir qu'elles correspondent correctement dans le temps. C'est crucial pour analyser comment les plantes poussent et comment elles réagissent aux conditions changeantes.

#Préparation des Données pour l'Analyse

Les images collectées ont été converties en un format que les chercheurs pouvaient facilement utiliser sans perdre de qualité. De plus, les images ont été traitées pour extraire des données spécifiques sur les plantes, comme la surface couverte par les plantes et leur hauteur.

Des mesures pour évaluer des traits comme le rendement des grains ont été réalisées en récoltant des sections particulières des parcelles et en les évaluant sous des conditions contrôlées pour garantir des résultats précis.

#Compréhension des Traits et Leur Analyse

Les traits mesurés lors des expériences peuvent être classés en traits de bas niveau, qui changent avec le temps, traits intermédiaires, qui sont dérivés des traits de bas niveau, et traits cibles, qui sont vitaux pour la reproduction et l'agriculture.

Les traits de bas niveau incluaient des mesures comme la hauteur des plantes et la couverture du couvert végétal, tandis que les traits intermédiaires consistaient à évaluer quand les plantes ont commencé à fleurir et à quelle hauteur elles ont grandi à la fin de la saison.

Pour évaluer comment les traits variaient en fonction de la génétique, les chercheurs ont calculé l'Héritabilité, ce qui aide à comprendre combien de variation de trait peut être attribuée à des facteurs génétiques. Les valeurs d'héritabilité aident dans les programmes de reproduction pour sélectionner les meilleures variétés à reproduire.

#Facteurs Environnementaux

Les chercheurs ont mesuré divers facteurs environnementaux tels que la température, l'humidité et la lumière du soleil. Ces données ont été collectées à l'aide de stations météorologiques voisines et utilisées pour évaluer comment différentes conditions pourraient affecter la croissance des cultures.

Ces variables environnementales étaient essentielles pour comprendre comment différentes variétés de blé pouvaient performer sous différents scénarios climatiques.

#Collecte de Données sur les Marqueurs Génétiques

Les données sur les marqueurs génétiques sont cruciales pour étudier comment des gènes spécifiques influencent les traits chez les plantes. Ces données, obtenues à partir de tests génétiques, permettent aux chercheurs de lier des traits à des marqueurs génétiques spécifiques.

Deux ensembles de marqueurs génétiques ont été compilés, un à partir de données publiques et un autre de sources privées. Les marqueurs aident à comprendre les relations génétiques entre différentes variétés de blé et à évaluer leur potentiel pour la reproduction de nouvelles variétés améliorées.

#Structuration et Évaluation des Données

Pour assurer que l'ensemble de données soit utilisable pour la recherche future, il a été organisé dans un format accessible. Les données de chaque parcelle sont enregistrées dans un tableau qui inclut des images, des traits, des données environnementales et des informations sur les marqueurs génétiques.

Une méthode pour diviser les données en ensembles d'entraînement et de test en fonction des relations génétiques a été appliquée. Cette approche aide à améliorer les modèles qui prédisent comment différentes variétés de blé performeront dans diverses conditions.

#Réutilisation des Données pour la Recherche Future

L'ensemble de données offre d'énormes opportunités pour de futures recherches sur la génomique et la phénotypage des cultures. Diverses approches de modélisation peuvent être développées en utilisant ces données pour améliorer les prévisions de performance des cultures.

Les chercheurs peuvent explorer des prévisions génomiques qui incorporent des interactions entre génotypes et environnement. De plus, ils peuvent modéliser la croissance et le développement des plantes au fil du temps en utilisant les données de traits collectées tout au long de la saison de croissance.

L'ensemble de données permet également le développement de méthodes de prédiction basées sur des images qui utilisent des images en série temporelle pour prévoir les rendements futurs et d'autres traits importants.

#Exemples d'Accès et d'Utilisation

Les chercheurs intéressés à utiliser l'ensemble de données peuvent y accéder via divers outils disponibles pour l'analyse des données. Ces outils fournissent des exemples sur comment charger et traiter les données, permettant une intégration fluide dans différents projets de recherche.

#Conclusion

L'ensemble de données collecté via le système PPT offre une ressource complète pour étudier le blé d'hiver et sa performance sous diverses conditions. En liant les données génétiques, phénotypiques et environnementales, les chercheurs peuvent développer de meilleures stratégies de reproduction et améliorer la production agricole, abordant finalement les défis posés par les changements climatiques et l'augmentation de la demande mondiale de nourriture.