YIELD Test – Yield Improvement using ELectrophysiology Device

La modification des conditions environnementales induit des changements dans le processus physiologique sous-jacent d'une plante, qui se traduisent par des variations du potentiel électrique pouvant être enregistrées et monitorées. Dans le cadre du projet Innosuisse PISA (Platform applying Intelligent Signal Analysis to gain insights to plant electrophysiology), l'équipe de l'HEIG-VD a montré qu'en utilisant des techniques avancées de traitement du signal et d'analyse intelligente de données, il est possible de reconnaître des configurations dans la réponse électrique de plants de tomates et de construire des modèles permettant d'identifier, avec précision, leur état de stress causé par des facteurs externes tels que la sécheresse, le manque de nutriments ou encore l'attaque d'insectes nuisibles.

La détection précoce du stress chez les plantes permettrait une protection plus efficace des cultures et, par conséquent, une diminution significative des pertes de récoltes dues aux maladies et aux champignons ainsi qu’une augmentation de la production. En outre, elle permettrait une utilisation réduite et plus ciblées des traitements, ce qui réduirait l'impact environnemental de l'agriculture.

L'objectif principal de ce projet est de compléter les travaux antérieurs et de fournir de nouvelles connaissances sur l'électrophysiologie des plantes, qui pourraient apporter un bénéfice direct aux producteurs en termes d'optimisation des conditions de production et des rendements. Plus précisément, dans le cadre d'une collaboration multidisciplinaire, l'équipe HEIG-VD cherchera à répondre à trois questions de recherche :

  1. Le modèle construit pour le diagnostic du stress chez la tomate peut-il être appliqué à d'autres espèces ?
  2. Peut-on créer un modèle combinant la réponse électrique des cultures à différents simutli, tels que la sécheresse, les carences en nutriments et les attaques de nuisibles afin de fournir une évaluation généralisée de l’état de stress d’une plante ?
  3. Les mesures électro-physiologiques peuvent-elles être utilisées pour améliorer le dépistage et la surveillance en production dans des serres commerciales ?

Projet financé par l’Office fédéral de l’agriculture suisse - OFAG.

Publications:

  • Identifying General Stress in Commercial Tomatoes Based on Machine Learning Applied to Plant Electrophysiology Najdenovska, Elena; Dutoit, Fabien; Tran, Daniel; Rochat, Antoine; Vu Basile; Mazza Marco; Camps, Cédric; Plummer, Carole; Wallbridge, Nigel; Raileanu, Laura, Applied Sciences 2021, vol. 11, no. 12, article no. 5640 https://doi.org/10.3390/app11125640