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Christelle GEE

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Présentation

**Activités de Recherche - UMR AGROECOLOGIE - Pôle GESTAD** Mes activités de recherche sont axées sur la gestion des adventices via l'utilisation d'outils numériques à des fins environnementales. Deux approches sont actuellement étudiées pour la réduction d’intrants chimiques: **Une approche technologique (outils et matériels)** : il s’agit de mettre au point de nouveaux systèmes de pulvérisation pour améliorer leurs performances environnementales. Ces pulvérisateurs du futur reposent sur le développement d’innovations techniques, comme par exemple l’imagerie où nous étudions des algorithmes d’analyse et traitement d’image spécialement dédiés pour le temps réel. Jusqu’à présent les plantes sont identifiées par leur information spatiale et nous abordons une identification reposant sur les propriétés intrinsèques des végétaux : leur spectre de réflectance bi-directionnelle (BRDF). Dans cette approche nous explorons également la modélisation de scènes agronomiques en vue de tester la robustesse des algorithmes crées sur des scènes parfaitement contrôlées. **Une approche agronomique** : dans un contexte de gestion des adventices, il est primordial de comprendre le fonctionnement des peuplements végétaux, leurs compétitions pour les ressources abiotiques et leur dynamique à travers le suivi spatio-temporel. Il s’agit de comparer l’approche traditionnelle, qui repose sur une expertise humaine par des mesures de terrain (comptages, relevés de flores, des mesures destructives pour mesurer la biomasse) à des approches innovantes dites « numériques » qui utilisent des outils numériques pour observer différents indicateurs (caractéristiques de peuplement, couverture végétale, surface foliaire, couleur et port des feuilles, biomasse,…).L’objectif est de déterminer les conditions pour lesquelles l’approche numérique peut remplacer une approche manuelle selon le stade de croissance de la culture mais aussi de développer un « estimateur de peuplement » d’adventices à l’échelle d’un « agrosystème » à partir d’interpolation de données images. A terme, il s’agit de développer un Outil d’Aide à la Décision pour le suivi d’un peuplement adventices. **Activités d’enseignement - AGROSUP DIJON - Département 'Agronomie Agroéquipements Elevage et Environnement' (2A2E)** Systèmes de désherbage et innovations techniques, agriculture numérique, élevage de précision, modélisation, télédétection et proxidétection (principes physiques, radiométrie). Publics : formation d'ingénieur agronome, master GETIA et licence ADNT.

Publications

"emmanuel-denimal"
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Assessment of Nitrogen Nutrition Index of Winter Wheat Canopy from Visible Images for a Dynamic Monitoring of N Requirements

Christelle Gée , Emmanuel Denimal , De Yparraguirre, , Laurence Dujourdy , Anne-Sophie Voisin
Remote Sensing, 2023, 15 (10), pp.art. 2510. ⟨10.3390/rs15102510⟩
Article dans une revue hal-04095363v1

Mesocosm evaluation of the competittive ability of common and segetal weed species against barley

Veron Zarate , Bruno Chauvel , Emmanuel Denimal , Christelle Gée
Revista de Investigaciones de Ciensias Agronomicas, 2022, 40 (Suplemento Seminario científico franco-argentino sobre agroecología 22-23 novembre, Rosario, Argentine), pp.81-82
Article dans une revue hal-04115266v1

Potential of visible (RGB) imagery for dynamic monitoring of nitrogen requirements in winter wheat using the innovative APPI-N method

Christelle Gée , M Yparraguire , Emmanuel Denimal , Anne-Sophie Voisin
Revista de Investigaciones de Ciensias Agronomicas, 2022, 40 (Suplemento Seminario científico franco-argentino sobre agroecología 22-23 novembre, Rosario, Argentine), pp.66-68
Article dans une revue hal-04107243v1

Proxi-detection to monitor the growth status of wheat in the presence of weeds using low-cost and simple digital tools to track the emergence of stress

Christelle Gée , Laurence Dujourdy , Victor Mignon , Emmanuel Denimal
Precision Agriculture, 2022, 23 (2115-2134), ⟨10.1007/s11119-022-09963-7⟩
Article dans une revue hal-03821889v1

Evaluation of weed impact on wheat biomass by combining visible imagery with a plant growth model: towards new non-destructive indicators for weed competition

Christelle Gée , Emmanuel Denimal , Josselyn Merienne , Annabelle Larmure
Precision Agriculture, 2021, 22, pp.550-568. ⟨10.1007/s11119-020-09776-6⟩
Article dans une revue hal-03103918v1

RGB Image-Derived Indicators for Spatial Assessment of the Impact of Broadleaf Weeds on Wheat Biomass

Christelle Gée , Emmanuel Denimal
Remote Sensing, 2020, 12 (18), pp.2982. ⟨10.3390/rs12182982⟩
Article dans une revue hal-02958624v1
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High throughput field phenotyping (HTFP) of wheat and weed cover in field experiments using RGB images: assessment of crop-weed competition with a simple ecophysiological model

Christelle Gée , Victor Mignon , Laurence Dujourdy , Emmanuel Denimal
Precision agriculture ’21. WeedElec: a robotic research platform for individual weed detection and selective electrical weeding, John V. Stafford, pp.225 - 232, 2021, Proceedings "13th European Conference on Precision Agriculture ECPA2021". Budapest, Hongrie, 19-22 Juillet 2021, 978-90-8686-363-1. ⟨10.3920/978-90-8686-916-9_26⟩
Chapitre d'ouvrage hal-03275337v1