Estimation des paramètres d'un modèle de culture à partir de données de plein champ et de données de plateforme de phénotypage
Résumé
Crop models were developed by ecophysiologists to describe plant development. They allow in particular to report difference existing between several genotypes in several environments, due to genotype by environment interaction. It is first necessary to calibrate these models to use them for prediction purpose. We consider the crop model APSIM and present a joint bayesian model with mixed effects. We infer models parameter
values from data collected in the field and in phenotyping platform. Prior distribution are chosen in order to integrate expert knowledge. We implement an hybrid Gibbs algorithm to simulate the posterior distribution. Results obtained from simulated and real data highlight clearly the advantage of using phenotyping platform data in addition to field data.
Les modèles de culture élaborés par des écophysiologistes décrivent les processus de développement d"une plante. Ils permettent en particulier de rendre compte des différences de comportement de plusieurs variétés dans différents environnements, dues aux interactions génotype-environnement. Pour les utiliser à des fins prédictives, il est nécessaire de calibrer auparavant leurs paramètres. Nous considérons le modèle de culture APSIM et proposons un modèle joint bayésien à effets mixtes dans lequel nous inférons la valeur des paramètres inconnus à partir de données issues d'expérience de plein champ et mesurées en plateforme de phénotypage. Nous choisissons des lois a priori informatives pour intégrer les connaissances d'expert et implémentons un algorithme de type Gibbs hybride pour simuler la loi a posteriori. Les résultats obtenus sur données simulées et réelles mettent en évidence le gain obtenu sur la précision des estimations en utilisant les données issues de plateforme de phénotypage en sus des données de champ.
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