Analyse sur les pommiers

Prétraitement des données

Le premier objectif que l’on s’est fixé dans cette partie c’est de pouvoir créer une grande table qui contient les données de capteurs des 3 centrales d’acquisition.

Fusion de données

Pour avoir une table bien structurée, nous avons choisi de traiter les données de 2011 et 2012 séparément. Ainsi, nous avons deux tables de données pour chaque centrale CR3000. Nous avons ensuite créé une nouvelle table qui nous servira de référence (ref.txt) sur R contenant deux champs :
 une variable Pas_Temps qui calcule le nombre de minutes qui se sont écoulées depuis le 1er janvier 2011(ou 2012) jusqu’à la date enregistrée dans la centrale (ce qui correspond à la variable
TIMESTAMP)
 une variable Rg.Theo qui calcule le rayonnement théorique en fonction du jour (Pas_Temps) et de la position du soleil.
Nous avons ensuite vérifié que la différence entre deux pas de temps est égale à cinq minutes; dans le cas contraire cela voudrait dire qu’il y a des données manquantes et il faudrait que cela puisse apparaitre dans la table finale (donc remplacer par NA).
Dans chaque centrale nous avons converti la variable TIMESTAMP qui donne la date et l’heure sous le format « 13/08/2011 16:35 » en Pas_Temps.
A partir de la table ref.txt, nous avons réalisé un script sous R qui fusionne deux à deux (c’est le seul moyen qui existe sur R) les données. Le tableau ci-dessous illustre les principales étapes du script

Calcul d’indices

Dans cette étape, nous avons calculé :
 L’irradiation théorique reçue en fonction de la position du soleil et du jour,
 La différence (Ts-Ta) pour les différentes valeurs de Ts et Ta, et
 Représenter l’évolution de ces deux paramètres au cours du temps (par tranche horaire).
Les résultats de cette analyse seront présentés dans la partie 4.

Prétraitement de données de pommiers

Les données de centrales CR100_4774, CR100_4775 et météo sont stockées dans plusieurs fichiers (tous les deux ou trois mois) et présente des discontinuités de pas temps. En effet, on des pas de temps de deux minutes et ce pendant des périodes de plus de deux jours à des périodes différentes. Ces variations sont dues au fait que les centrales se déchargent souvent.
Il est donc judicieux de construire une base de donnée structure avec des pas de temps constant. La première étape a consisté à concaténer tous les fichiers en un seul fichier par centrale. Puis, nous avons procédé comme pour les palmiers, aux fusions deux par peux des fichiers concaténés. La table obtenue sera appelée data.
Contrairement aux palmiers, la table data contient toujours les pas de temps de deux. Pour avoir des données toutes les 10 minutes uniquement, sans avoir à supprimer une donnée, nous avons dû faire des interpolations de ces données.
La deuxième étape consiste donc à créer un script qui créé une nouvelle table (newdata) dans laquelle nous allons stocker tous les pas de temps à intervalle de 10 minutes de data, et que nous allons remplir au fur et à mesure. On parcourt, la table data, champ par champ et on vérifie le pas de temps courant est bien un multiple de 10, puis on teste que la différence entre deux temps consécutifs des temps qui sont dans l’intervalle [t-30, t+30] est égale à 10 dans les cas contraire on fera une interpolation spline cubique ou linéaire.

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Table des matières

Remerciements
Résumé
Abstract
I. INTRODUCTION
II. PRESENTATION DU CIRAD
1. Les missions
2. Les Axes prioritaires
III. PRESENTATION GENERALE DU SUJET
1. Les bases de la télédétection
a) Définition
b) Les sources d’énergie
c) Les interactions entre rayonnement et la cible
2. Télédétection et stress hydrique des cultures
a) Loi de Stéphan-Boltzmann
3. Présentation des sites d’étude
3.1 Site Buaya
a) Descriptif
b) Acquisition des données
3.2 Verger de pommiers
a) Descriptif
b) Dispositif expérimental et monitoring de la parcelle de pommiers
4. Problématique
IV. METHODOLOGIE
1. Analyse données de palmiers
1.1 Données brutes
a) Le Rayonnement net
b) Les variations de (Ts-Ta)
1.2. Prétraitement des données
a) Fusion de données
b) Calcul d’indices
2. Prétraitement de données de pommiers
2.1 Interpolation linéaire
2.2 Interpolation spline
V. ANALYSE DE RESULTAT ET PERSEPCTIF
1. Palmiers
a) Rayonnements
b) Etude du rayonnement lorsque alpa= 45°
c) Comportement thermique de chaque arbre (Ts- Ta) avant filtration de données
d) Résultats après filtration
2. Analyse sur les pommiers
a) calcul d’indice
b) résultats obtenus
Conclusion
Références
Liens internet et packages utilisés
ANNEXES