# Application de l'imagerie hyperspectrale PIR et de la chimiométrie à l'étude de la dureté et de la vitrosité des grains de blé

Eloïse Ribette Lancelot, Valerie Lullien-Pellerin, Dominique Bertrand, Benoit Jaillais

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## To cite this version:

Eloïse Ribette Lancelot, Valerie Lullien-Pellerin, Dominique Bertrand, Benoit Jaillais. Application de l'imagerie hyperspectrale PIR et de la chimiométrie à l'étude de la dureté et de la vitrosité des grains de blé. 8. Rencontres du végétal, Jan 2015, Angers, France. hal-01605554

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Les Rencontres du
Végétal

8e édition

12-13 JANVIER 2015
AGROCAMPUS OUEST
ANGERS, FRANCE

RECHERCHE
EXPÉRIMENTATION
INNOVATION

Fruits

Légumes

Ornement

Plantes aromatiques
et médicinales

Semences

Cidriculture

Viticulture

Paysage

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Application de l'imagerie hyperspectrale
PIR et de la chimiométrie à l'étude de la
dureté et de la vitrosité des grains de blé

Session Sciences et technologies de l'information et
de la communication au service du végétal spécialisé

Benoît JAILLAIS

Ingénieur de Recherches INRA, Nantes

Eloïse Lancelot, Valérie Lullien-Pellerin,
Dominique Bertrand
# Qu'est-ce que le phénotypage?

* **Phénotype** : Ensemble des caractères observables (morphologiques, anatomiques et physiologiques) d'un individu résultant de l'expression de ses gènes (génotype) et de leurs éventuelles interactions avec le milieu environnant.

* L'activité du phénotypage au sein de la plateforme BIBS consiste à établir la cartographie de la structure interne des graines de grande culture (blé, pois, maïs) au moyen de signatures spectrales spécifiques des tissus. L'apport de la chimiométrie permet de traiter ces images complexes et de relier les signatures spectrales aux conditions écophysiologiques et génétiques des graines.

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BIBS

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# Projet PHENOME 2012-2019

http://www.phenome-fppn.fr/

PHENOME est une infrastructure de phénotypage haut-débit qui équipera la communauté scientifique française avec un réseau national de plateformes destinées à étudier la variabilité naturelle d'une grande collection d'espèces végétales sous divers scénarios environnementaux associés aux changements climatiques.

## Ses objectifs sont:

* Construire ou finaliser des platesformes fortement instrumentées sur sept sites en France, répondant aux besoins des principales espèces agronomiques et permettant de tester les contraintes environnementales majeures.

* Développer des applications matérielles et logicielles comportant des sauts technologiques, avec le **développement de nouveaux capteurs, méthodes d'analyse statistiques** et bases de données.

* Diffuser les techniques et méthodes vers la communauté française de phénotypage (sociétés semencières, instituts techniques, recherche publique)

* Faciliter l'émergence de PME françaises impliquées dans le développement de méthodes de phénotypage.

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# Développement de nouvelles méthodes d'analyse

## Imagerie hyperspectrale Proche Infrarouge:

* Spectroscopie Proche Infrarouge bien maîtrisée

* Méthode non-destructive

* Rapide

* Précise et reproductible

* Pas ou peu de préparation des échantillons, verre et quartz transparents

* Pas de consommable/faible coût de fonctionnement

* Analyse multiparamétrique

* Possibilité de faire de l'imagerie

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# Problématique

**Blé tendre**

* - Blé de qualité supérieure

* - Blé boulanger

* - Blé biscuitier

* - Blé pour autre usage

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**Farine**

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* Taille moyenne des particules

* Composition tissulaire

* Energie de broyage des grains

* Absorption de l'eau liée au taux d'endommagement de l'amidon

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

**Qualité**

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

**Dureté:**

* Facteur génétique

* ✓ Adhésion entre les granules d'amidon et le réseau protéique

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**Vitrosité :**

* Facteur environnemental

* ✓ Degré de porosité de l'albumen

<figure><img src="image_16.png" /></figure>
# Problématique

## Méthodes utilisées pour mesurer la dureté apparente

- AACC approved NIR method 39-70.02

- AACC approved Particle Size Index (PSI) method 55-30.01

- AACC approved Single Kernel Characterization System (SKCS) method 55-31.01

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

nécessite de broyer les grains

**Techniques destructives**

## Méthodes utilisées pour mesurer la vitrosité

- Inspection visuelle, mesure moyenne sur plusieurs grains

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

opérateur dépendant

Peu précis, fastidieux, destructif
(farinotome)

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MATÉRIELS ET MÉTHODES

<figure><img src="image_20.png" /></figure>
# Description des échantillons

4 lots de lignées de blés tendres quasi-isogéniques (97%) qui ne diffèrent que par le caractère de dureté et de lieux de culture différents qui permettent l'obtention de vitrosités contrastées.

<table><thead><tr><td></td><td>Indice de dureté NIRS</td><td>Indice de vitrosité</td></tr></thead><tbody><tr><td>SF (Friable et farineux)</td><td>17</td><td>21</td></tr><tr><td>HF (Dur et farineux)</td><td>51</td><td>23</td></tr><tr><td>SV (Friable et vitreux)</td><td>25</td><td>48</td></tr><tr><td>HV (Dur et vitreux)</td><td>63</td><td>68</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>SF</figcaption></figure>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>SV</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>HF</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>HV</figcaption></figure>

60 images

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>SF</figcaption></figure>

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>SV</figcaption></figure>

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>HF</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>HV</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /></figure>
# Système d'imagerie hyperspectrale Proche Infrarouge

## Système HyperPro (BurgerMetrics)

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<figure><img src="image_33.png" /></figure>

Image à la longueur d'onde sélectionnée

## Système d'acquisition de type « pushbroom »:

* Acquisition d'une ligne entière (résolution spatiale 26µm) 1min20s/image

* Le tapis avance selon la direction y et une nouvelle ligne est acquise

<figure><img src="image_34.png" /></figure>
# Traitement des données

Extraction de paramètres de l'image → ACP, classification, régression

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

Traitement de l'image entière → ACP concaténée

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

Prédiction, Quantification → Classification, régression

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

<figure><img src="image_38.png" /></figure>
# Pré-tratement des données

## Sélection d'une région d'intérêt:

Création d'un masque binaire pour
c chaque grain afin de supprimer le fond.

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

Dépliement de l'hypercube:

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

<figure><img src="image_41.png" /></figure>
# Méthode ACP classique

Échantillonnage aléatoire :
1000 pixels dans ROI/image

60
cubes
dépliés

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

<figure><img src="image_43.png" /></figure>
# Méthode ACP concaténée

## Cubes images dépliés

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

nxp

...

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

nxp

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

=

Matrice de Covariance «globale»

### 1ère étape

Matrice de Covariance

Cumulation des matrices de covariance

...

### 2ème étape

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

### Scores

10

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

nxp

### 3ème étape

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

### Scores repliés

PC1

PC2

PC3

PC4

PC5

PC6

PC7

PC8

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RÉSULTATS

<figure><img src="image_51.png" /></figure>
# ACP Classique

## Sur sélection des longueurs d'onde comprises entre 1900 et 2500nm

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

Grains coupés

Code couleur :

HF : Hard Farineux

HV : Hard Vitreux

SF : Soft Farineux

SV : Soft Vitreux

Grains entiers

PC1 → Vitrosité

PC2 → Dureté

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# ACP Concaténée

<caption>Score image PC1 des grains coupés</caption>

Farineux

SF

SF01

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SF02

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SF03

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SF04

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SF05

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SF06

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SF07

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SF08

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SF09

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SF10

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SF11

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SF12

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SF13

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SF14

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SF15

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Indice mesuré 21

HF

HF01

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HF02

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HF03

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HF04

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HF05

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HF06

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HF07

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HF08

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HF09

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HF10

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HF11

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HF12

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HF13

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HF14

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HF15

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23

Vitreux

SV

SV01

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SV02

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SV03

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SV04

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SV05

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SV06

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SV07

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SV08

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SV09

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SV10

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SV11

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SV12

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SV13

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SV14

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SV15

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48

HV

HV01

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HV02

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HV03

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HV04

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HV05

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HV06

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HV07

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HV08

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HV09

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HV10

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HV11

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HV12

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HV13

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HV14

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HV15

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68

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# ACP Concaténée

<table><caption>## Score image PC2 des grains coupés</caption><thead><tr><th></th><th>SF</th><th>HF</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><th>Friable</th><td><div>SF01</div><div>SF04</div><div>SF07</div><div>SF10</div><div>SF13</div><div>Indice théorique 17</div><div>SV</div><div>SV01</div><div>SV04</div><div>SV07</div><div>SV10</div><div>SV13</div></td><td><div>HF01</div><div>HF04</div><div>HF07</div><div>HF10</div><div>HF13</div><div>Indice théorique 17</div><div>HV</div><div>HV01</div><div>HV04</div><div>HV07</div><div>HV10</div><div>HV13</div></td><td><div>HF02</div><div>HF05</div><div>HF08</div><div>HF11</div><div>HF14</div><div>Indice théorique 17</div><div>HV02</div><div>HV05</div><div>HV08</div><div>HV11</div><div>HV14</div></td><td><div>HF03</div><div>HF06</div><div>HF09</div><div>HF12</div><div>HF15</div><div>Indice théorique 17</div><div>HV03</div><div>HV06</div><div>HV09</div><div>HV12</div><div>HV15</div></td><td><div>51</div><td><div>63</div></td></tr><tr><th>Dur</th><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_115.png" /></figure>
# ACP Concaténée

<caption>Score image PC1 des grains entiers</caption>

Farineux

<figure><img src="image_116.png" /></figure>

Vitreux

<figure><img src="image_117.png" /></figure>

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# ACP Concaténée

<figure><img src="image_119.png" /><figcaption>Score image PC2 des grains entiers</figcaption></figure>

Friable

Dur

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Conclusion/Perspectives

* Utilisation de l'imagerie hyperspectrale Proche Infrarouge pour distinguer les caractéristiques de vitrosité et de dureté sur deux groupes de grains de blé : coupés à 50% et grains entiers.

* Développement de méthodes d'analyse basées sur ACP.

* Bonne discrimination des échantillons vitreux et farineux pour les deux groupes.

* Meilleure discrimination de la dureté dans le cas des grains coupés.

* Technique moins destructive que les techniques traditionnelles et plus informative (distribution interne), sans biais lié à l'opérateur.

* Validation de la méthode sur d'autres échantillons.

* Développement d'une méthode de régression entre les images et les valeurs de référence.

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MERCI POUR VOTRE ATTENTION

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