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31326 Castanet Tolosan cedex - France

Dernière mise à jour : Mai 2018

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UMR Agroécologie

GEE Christelle

GEE Christelle
Professeur à AgroSup Dijon – Titulaire de la Chaire Tech Agro Sup
Pôle : GESTAD
Equipe/Thème : Agriculture de Précision
Courriel : christelle.gee@agrosupdijon.fr
adresse ; Agrosup Dijon, Bât. Combe Berthaux , 26 Bld Dr PEtitjean –21000 DIJON
Tel : 03.80.77.27.71
Fax : 03.80.77.28.11

Curriculum Vitae

2009 : Professeur en Agroéquipements à AgroSup Dijon
2008 : HDR de l'université de Bourgogne en Physique – UFR Sciences et techniques – ED E2S N°490
Sujet : Signatures spectrales à des fins environnementales pour l’astrophysique et l’agriculture - Soutenue le 24 octobre 2008
1994-1997 : Thèse de l'université Paris Sud (Orsay) – Spécialité : Physico-chimie moléculaire
Sujet : Réactions chimiques isolées sur agrégats de Van der Waals - Soutenue le 27 février 1997
1993-1994 : DEA de l'université Paris Sud (Orsay) – Spécialité : Physico-chimie moléculaire

 

Activités de Recherche

Mes activités de recherche au sein du pôle’gestion des adventices’ repose sur l'utilisation d'outils numériques à des fins environnementales.
Deux approches sont actuellement étudiées :
. Une approche technologique (outils et matériels) : il s’agit de mettre au point de systèmes innovants de désherbage pour améliorer leurs performances environnementales. Ils reposent sur l’utilisation de capteurs optiques comme par exemple l’imagerie où nous étudions des algorithmes d’analyse et traitement d’images. 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.

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Activités d'enseignement

Systèmes de désherbage et innovations techniques, agriculture numérique, élevage de précision, modélisation, télédétection et proxidétection (principes physiques, radiométrie).
Publics : formation Ingénieur agronome (initiale et continue), masters (GETIA, DATAE),  Postgraduate programme in agricultural engineering et licences professionnelles (ADNT, MTSP).

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Publications

Depuis 2016 :

  • J.A. Vayssade, G. Jones, J.N. Paoli  and Ch. Gée,2020. Two-step multi-spectral registration via key-point detector and gradient similarity. Application to agronomic scenes for proxy-sensing. 15th International Joint Conference on computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications  (VISIGRAPP).  2729 febuary – Valletta - Malte.
  • J. Merienne, Annabelle Larmure, Christelle Gée. Preliminary study for weed biomass prediction combining visible images with a plant-growth model. Precision Agriculture, Springer Verlag, 2019, pp.597-603. ⟨10.3920/978-90-8686-888-9_74⟩. ⟨hal-02183087⟩
  • Christelle Gée, Emmanuel Denimal, N. Boulard, Annabelle Larmure. Estimation de l’indice foliaire et de la biomasse du blé et des adventices par imagerie visible et machine learning : vers un nouvel indicateur non destructif de la compétition culture-adventices ?. 24e Conférence du COLUMA : Journées internationales sur la lutte contre les mauvaises herbes, Dec 2019, Orléans, France. ⟨hal-02430097⟩
  • Fanny Vuillemin, Jl. Lucas, M. Hawndi, Olivier Mangenot, David Colin, et al.. Développement opérationnel en grandes cultures semées en ligne d’une rampe de pulvérisation grande largeur localisée sur le rang. 24e Conférence du COLUMA : Journées internationales sur la lutte contre les mauvaises herbes, Dec 2019, Orléans, France. ⟨hal-02430336⟩
  • Fanny Vuillemin, Jl. Lucas, Olivier Mangenot, C. Chalon, F. Marechal, et al.. Spot spraying in oilseeds and protein crops. 12th European Conference on Precision Agriculture, Jul 2019, Montpellier, France. ⟨hal-02420551⟩
  • Fanny Vuillemin, Jl. Lucas, Olivier Mangenot, C. Chalon, F. Marechal, et al.. Spot spraying in oilseeds and protein crops. 11th European Conference on Precision Agriculture, 3rd AXEMA-EurAgEng Conference, Feb 2019, Villepinte, France. ⟨hal-02068579⟩
  • Jehan-Antoine Vayssade, Christelle Gée, Gawain Jones, Jean-Noël Paoli. Approche multicritère pour la caractérisation des adventices par imagerie. Journée des doctorants UMR Agroécologie, Apr 2019, Dijon, France. ⟨hal-02380208⟩
  • J. Merienne, Annabelle Larmure, Christelle Gée. Digital tools for a biomass prediction from a plant-growth model. Application to a weed control in wheat crop. 3rd AXEMA-EurAgEng Conference, Feb 2019, Villepinte, France. ⟨hal-02068549⟩
  • Christelle Gée, Gawain Jones, Thibault Maillot, Jean-Noël Paoli, Sylvain Villette. Chapitre 2.6: Le désherbage de précision. Bruno Chauvel. Gestion durable de la flore adventice des cultures, Quae, 2018, 978-2-7592-2818-8. ⟨hal-01827669⟩
  • Marine Louargant, Gawain Jones, Romain Faroux, Jean-Noël Paoli, Thibault Maillot, et al.. Unsupervised Classification Algorithm for Early Weed Detection in Row-Crops by Combining Spatial and Spectral Information. Remote Sensing, MDPI, 2018, 10 (5), ⟨10.3390/rs10050761⟩. ⟨hal-01802760⟩
  • Marine Louargant, Sylvain Villette, Gawain Jones, N. Vigneau, Jean-Noël Paoli, et al.. Weed detection by UAV: simulation of the impact of spectral mixing in multispectral images. Precision Agriculture, Springer Verlag, 2017, 18 (6), pp.932 - 951. ⟨10.1007/s11119-017-9528-3⟩. ⟨hal-01744077⟩
  • Marie-Aure Bourgeon, Jean-Noël Paoli, Christelle Gée, Christophe Monget, Sébastien Debuisson. De l’imagerie pour caractériser la vigne. Quelles perspectives pour la profession ?. Vigneron Champenois, 2017, janvier 2017, pp.21-29. ⟨hal-01605446⟩
  • Thibault Maillot, Gawain Jones, Sylvain Villette, Jean-Noël Paoli, Christelle Gée, et al.. Impact sur le long terme d'une pulvérisation localisée sur la flore adventice. Une étude de Simulation. Séminaire de Restitution à mi-parcours du Projet de Recherche ANR CoSAC, Jan 2017, Paris, France. 85 p. ⟨hal-01607952⟩
  • Sylvain Villette, Christelle Gée. Intra-row weed detection in wheat at early growing stage using imaging system. 11. European Conference on Precision Agriculture (ECPA2017), Jul 2017, Édimbourg, United Kingdom. ⟨hal-01606818⟩
  • Christelle Gée. Analyse des mécanismes impliqués dans la détection automatisée des adventices. Séminaire de Restitution à mi-parcours du Projet de Recherches ANR CoSAC, Jan 2017, Paris, France. 85 p. ⟨hal-01607055⟩
  • Marine Louargant, Corentin Chéron, Nathalie Vigneau, Gawain Jones, Sylvain Villette, et al.. Aerial multispectral imagery for site specific weed management. 1. AXEMA-EurAgEng Conference, Feb 2017, Villepinte, France. pp.30-36. ⟨hal-01606796⟩
  • Jean-Noël Paoli, Piernavieja H., Gawain Jones, Sylvain Villette, Thibault Maillot, et al.. Towards the estimation of vole damage on grassland by aerial multispectral imaging. 11. European Conference on Precision Agriculture (ECPA2017) , Jul 2017, Edimbourg, United Kingdom. 2017. ⟨hal-01744137⟩
  • Marie-Aure Bourgeon, Christelle Gée, S. Debuisson, Sylvain Villette, Gawain Jones, et al.. « On-the-go » multispectral imaging system to characterize the development of vineyard foliage with quantitative and qualitative vegetation indices. Precision Agriculture, Springer Verlag, 2016, 18 (3), pp.293 - 308. ⟨10.1007/s11119-016-9489-y⟩. ⟨hal-01735026⟩
  • Marie-Aure Bourgeon, Jean-Noël Paoli, Gawain Jones, Sylvain Villette, Christelle Gée. Field radiometric calibration of a multispectral on-the-go sensor dedicated to the characterization of vineyard foliage. Computers and Electronics in Agriculture, Elsevier, 2016, 123, pp.184 - 194. ⟨10.1016/j.compag.2016.02.019⟩. ⟨hal-01735042⟩
  • Thibault Maillot, Christelle Gée, Benoit Gobin, Sylvain Villette, Jean-Baptiste Vioix, et al.. I-Weed robot : un outil pour l'étude de population de plantes adventices. 23. Conférence du COLUMA - Journées Internationales sur la Lutte contre les Mauvaises Herbes, Dec 2016, Dijon, France. pp.191-199. ⟨hal-01607014⟩

Principaux contrats :

ANR CHALLENGE ROSE / H2020 IWMPRAISE / ANR COSAC / ECOPHYTO II 

 Entre 2007-2012 :

  • Villette S.,  Piron E., Miclet D., Martin R.,  Jones G., Paoli J.N.,  Gée C., 2012 How mass flow and rotational speed affect fertiliser centrifugal spreading: Potential interpretation in terms of the amount of fertiliser per vane, Biosystem Engineering Journal, Vol. 111(1), January 2012, Pages 133–138
  • Villette S., E. Piron, R. Martin, D. Miclet, M. Boilletot, Ch. Gée, 2010-Measurement of an equivalent friction coefficient to characterise the behaviour of fertilisers in the context of centrifugal spreading. Precision Agriculture Vol. 11, N°6 p. 664-683, 2010. IF: 1,3
  • Jones G., Gée Ch.,Villette S., Truchetet F., 2010. Validation of a crop field modeling to simulate agronomic images. Optics Express, Vol 18(10), p. 10694-10703. doi:10.1364/OE.18.010694.- IMPACT FACTOR = 3.88
  • Jones G., Gée Ch., Truchetet F., 2009. Assessment of an inter-row Weed Infestation Rate on simulated agronomic images by image processing .Computers and Electronics in Agriculture , Vol 67 p.43-50
  • Bossu J., Gée Ch., Jones G., Truchetet F., 2009. Wavelet transform to discriminate between crop and weed in perspective agronomic images. Computers and Electronics in Agriculture Vol 65(1) p.133-143
  • Jones G., Gée Ch., Truchetet F., 2009. Modelling agronomic images for weed detection. Application to the comparison of crop/weed discrimination algorithm performances. Precision Agriculture Journal Vol 10 (1) p.1-15.
  • Bossu J., Gée Ch., Truchetet F., 2007. Development of a machine vision system for a real time precision sprayer. Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis Vol 7(3):54-66

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Liens

ORCID : https://orcid.org/0000-0001-9744-5433   ou https://cv.archives-ouvertes.fr/christelle-gee/                                                                                                                                                                        Visitez le lien de notre Chaire Tech Agro Sup : https://www.linkedin.com/showcase/chaire-tech-agro-sup/

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Mots clés

agroecology, precision agriculture, site-specific weed management, image processing, modeling, multispectral, weeding, gestion des adventices, matériels de désherbage, systèmes innovants, capteurs optiques, traitement du signal,  modélisation