Modèles de croissance de plantes

Modèles de croissance de plantes

Modèles de développement des plantes informatiques (Growth Models)

Les arbres informatiques couplent un algorithme d’organogénèse avec des règles géométriques de mise en place d’organes pré dimensionnés dans une structure tridimensionnelle. Les organes ne jouent ici qu’un rôle figuratif et le seul fonctionnement pris en compte est celui de l’organogénèse.
Il n’est point besoin d’avoir des connaissances en botanique pour obtenir des maquettes 3D d’arbres réalistes. Il faut laisser suffisamment de points de contrôle sur les algorithmes du développement et de la géométrie du végétal à un « designer » pour qu’il puisse modeler une forme complexe avec une bonne esthétique. Des logiciels comme Onyx tree ou Xfrog en sont une belle démonstration. De toute façon, généralement la perception de l’homme ordinaire de ce qu’est un végétal est très en dessous de la réalité botanique et il est inutile de raffiner au delà … Le plus souvent c’est à la forme des feuilles ou des fleurs qu’une plante est reconnue et non pas à son architecture.
Dans le domaine de l’image de synthèse « what is good is what looks good » selon O. Deussen le développeur d’XFrog. On est loin des exigences scientifiques de la réalité botanique. Par contre sur le plan informatique on peut parler de prouesses dans les améliorations du rendu des scènes végétales : des algorithmes ingénieux pour simuler le développement végétal, (Grammaires, Automates, Fractals, lancé de particules) et de rendu (textures, radiosité, lancé de rayons) contribuent à fournir des scènes de plus en plus réalistes pour l’image de synthèse et le paysagisme. Nous aborderons cet aspect au paragraphe 1.2.2. Les plantes virtuelles sont devenues les auxiliaires indispensables des projets d’aménagements autour de la simulation du bâti.Deux exceptions notables des arbres informatiques sont le cas des L-system et le cas d’AMAP qui ont visé la qualité botanique des architectures de plantes simulées comme préalable à leur visualisation. On peut parler d’une sous classe botanique des arbres informatiques. En particulier l’organogénèse est simulée le plus exactement possible afin d’engendrer la structure topologique correspondante. Par contre l’habillage géométrique de cette structure utilise les mêmes algorithmes. Il s’agit ici de modéliser le fonctionnement des méristèmes et de simuler la production d’organes en relation par exemple avec le rendement. Les L-system se sont davantage focalisés sur la structure des inflorescences et AMAP sur la structure des arbres.
Les grammaires ou les automates stochastiques peuvent être calibrés à partir des données architecturales prélevées sur les plantes réelles, on obtient ainsi un modèle de développement entièrement dédié à la plante étudiée.

Modèles de croissance de plantes de l’agronomie.(Process Based Models)

En agronomie ce n’est pas la représentation géométrique de la plante qui compte, mais la production végétale de celle-ci au niveau du m². Le mètre carré de plante est ainsi divisé en compartiments qui regroupent les différents types d’organes (feuilles, tiges, fruits, racines) provenant du mélange de plantes considérées. On parle de source en ce qui concerne les feuilles productrices de biomasse et de puits pour les autres organes attracteurs de biomasse (y compris les feuilles). La croissance peut être abordée comme un problème de relation sourcepuits c’est-à-dire de production et d’allocation de biomasse dans les différents compartiments.Les paramètres environnementaux principaux (en supposant la plante non stressée hydriquement) sont la température et la lumière. Tant qu’elle reste dans la plage de réponse linéaire, la température agit essentiellement sur la vitesse de développement des plantes (Bonhomme, 2000).
La lumière agit de deux façons : – L’intensité utile perçue par la plante (PAR). Seule une partie de la radiation solaire est utilisée par la photosynthèse. – La quantité de lumière interceptée par m². Les feuilles sont des capteurs étalés au dessus de la surface du sol. L’indice foliaire (LAI) est la somme des surfaces de feuilles par mètre carré de sol. La production de biomasse /m² sature rapidement à partir du moment où l’interception de lumière par les feuilles atteint un maximum, ce qui arrive pratiquement à partir de LAI=4. Il ne sert plus à rien à partir de ce seuil d’augmenter la densité de plantation (Jones 1992).

Table des matières

1. Introduction
1.1 Modèles de croissance de plantes
1.1.1 Modèles de développement des plantes informatiques (Growth Models)
1.1.2 Modèles de croissance de plantes de l’agronomie.(Process Based Models)
1.1.3 Modèles structure-fonction (Functional Structural Process Models)
1.2 Simulation
1.2.1 Considérations générales
1.2.1.1Connaissances informatiques requises
1.2.1.2 Classes de simulateur
1.2.2. Simulateurs de plante
1.2.2.1 Simulateurs géométriques
1. 2.2.2 Simulateurs botaniques
1.2.2.3 Simulateurs écophysiologiques
1.2.2.4 Conclusion sur les simulateurs de plante
1.3 Problématique
2. Le Modèle AmapSim
2.1 Choix du niveau d’observation
2.2 Connaissances Biologiques requises
2.3 Connaissances mathématiques requises
2.4 Le modèle AmapSim
2.4.1 Eléments constituants de la plante
2.4.2 Axe de référence
2.4.3 Topologie
2.4.4 Simulation de l’organogenèse par un automate gauche droite
2.4.5 Géométrie de la maquette
3. La librairie Vitis
3.1 Description et gestion de la plante
3.2 Gestion du temps et des événements
3.3 Gestion des sorties de simulation
3.4 Simulation au cours du temps, persistance mémoire
3.5 Gestion de paramètres
3.6 Chargement et communication entre modules additionnels
3.7 Organisation générale
3.7.1 Synchronisation des modules
3.7.2 Echange de données entre modules
3.8 Conclusion sur la librairie Vitis
4. Le simulateur de AmapSim
4.1 Architecture logicielle
4.2 Utilisation de la simplification, performances
4.3 Simulation des modèles architecturaux de base
4.4 Utilisation des maquettes végétales
4.4.1 Utilisation en Génétique
4.4.2 Utilisation en Agronomie
4.4.3 Utilisation en écophysiologie
4.4.4 Utilisation en télédétection
4.5 Conclusion sur la méthodologie de « l’Axe de Référence »
 5. Utilisation de l’interface fonctionnelle de Vitis pour AmapSim
5.1. Effet géométrique du vent
5.2. Flexion des feuilles de céréales
5.3. Diffusion de la matière selon la loi de Shinozaki
5.4. Contrôle de la phénologie du tournesol
5.5. Gestion de la forme des palmes du palmier
5.6. Implémentation de GreenLab
5.7. Influence de la densité de plantation sur la croissance de la tomate
5.8. Conclusion sur l’utilisation de modules additionnels pour AmapSim
6. Conclusion 101 7. Bibliographie
8. Glossaire 107 9. Annexe. Format de description GTDS

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