Objectifs
L’imagerie est de plus en plus utilisée comme outil d’aide à la décision dans les secteurs agricole et agro-alimentaire. Elle permet une meilleure gestion des ressources dans le domaine de l’agriculture de précision et un contrôle qualité des produits aussi bien en laboratoire qu’au champ ou en ligne dans les usines de transformation. L'analyse d'images peut être définie comme l'extraction des informations significatives à partir d'images. Ces images peuvent être obtenues dans le domaine du visible mais aussi en utilisant des techniques plus sophistiquées basées sur des capteurs proche infrarouge. L’imagerie hyperspectrale proche infrarouge permet d'acqérir simultanément des informations spatiales (distribution) et spectrales (composition) d'un échantillon. Les techniques d'imagerie hyperspectrale offrent la possibilité de recueillir des milliers de spectres d'un échantillon ou d'un procédé d'une manière non destructive et sans interférer avec la composition de l'échantillon ou avec le processus. Des ordinateurs et techniques puissantes de traitement d'images, y compris des outils statistiques et chimiométriques sont indispensables pour l'analyse de ce type de données. Au cours des dernières années, le CRA-W a acquis une grande expertise dans ce domaine au travers de différentes collaborations avec des instituts publiques ou des compagnies privées, au niveau régional, national ou international. Il maintient cette compétence en (i) en réalisant des études de faisabilité sur diverses applications, (ii) en développant des méthodes et des algorithmes normalisés pour l'acquisition, le traitement et l'interprétation des images et des spectres ainsi que pour la production de réponses appropriées et optimisées pour un problème agronomique donné.
