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Mediterranean countries are undergoing dietary and nutritional changes that affect their inhabitants' health, while facing massive environmental challenges. The increasing demand of water in agriculture, the capacity to maintain local food production, and the growing dependence on food imports are interconnected issues that must be addressed to ensure food security and nutrition in the Mediterranean region. Here, we present the conceptual framework and methodologies developed by the MEDINA-Study Group for rethinking food systems toward sustainable consumption and production modes. Based on its multidisciplinary expertise, the MEDINA-Study Group designed a "fork-to-farm" multi-scale approach, stemming from current dietary habits and examining how some options to nutritionally improve these habitsmight affect the food systems. This approach was developed for research activities in the South of France and Tunisia, two areas with very different diet-agriculture-environment nexus. The conceptual framework is based on the analysis of elements of the food systems (from consumption to production) at different levels (individual, household, regional and national levels). The methods include: (i) modeling options of dietary changes at different scales, in order to nutritionally optimize food consumption-production without increasing the environmental impact, (ii) translating the best-choice changes into possible policy actions, (iii) testing the acceptability and feasibility of these actions with several stakeholders, and (iv) producing guidelines for sustainable food choices and production. The MEDINA-Study Group identified additional issues that could be included in a future framework to help designing ambitious agricultural, food and health policies in the Mediterranean region.

The wireless sensor network (WSN) is one of the most important technologies of the 21st century. Most researchers and technical analysts believe that in the near future, these micro-sensors will be integrated into the environment of our daily lives. In recent years, the IoT (Internet of Things) and WoT (Web of Things) technologies also have great forwarding. Especially, the IPv6 over Low power Wireless Personal Area Networks (6LoWPAN) protocol has allowed the use of IPv6 protocol stack in the field of WSN, thanks to its encapsulation and compression mechanisms in IPv6 packet header. Moreover, the RPL (IPv6 Routing Protocol for Low-power and Lossy Network) provides such a powerful routing function that can be applied for a variety of application scenarios. These two key standards of IoT and WoT technologies for WSN can be used in an IPv6 stack, and they will successfully achieve the connection between Internet and micro-sensors. Thus, due to the availability of IPv6 address (128-bit), all the communicating objects, such as smart device, sensor, and actuator, can be connected to the Internet. That is the greatest advantage brought by the IoT. Although the progress of these techniques is extremely fast, several issues caused by resource constraints of micro-sensor (limited processing power, bandwidth and lossy connection link, and energy), such as QoS, energy efficient, robustness and lifetime of WSN, and the most important, the special requirement of agricultural applications. Notice that Precision Agriculture is are still very challenging and waiting to be solved. Essentially, these open questions would dabble in the aspects like telemedicine, remote home automation, industrial control etc. Thus, the results obtained in this work will have a significant impact on both economic and scientific. Economically, it can offer a solution for WSN to support sustainable development in the field of agriculture automation. While scientifically, we will contribute to the routing protocol standardization of wireless micro-sensors in the domain of environmental monitoring. / (trad auto)Le réseau de capteurs sans fil (WSN) est l'une des technologies les plus importantes du 21e siècle. La plupart des chercheurs et des analystes techniques croient que dans un proche avenir, ces microcapteurs seront intégrés dans l'environnement de notre vie quotidienne. Ces dernières années, les technologies IoT (Internet des objets) et WoT (Web of Things) ont également connu une grande diffusion. En particulier, le protocole IPv6 sur les réseaux personnels sans fil de faible puissance (6LoWPAN) a permis l'utilisation de la pile de protocoles IPv6 dans le domaine du WSN, grâce à ses mécanismes d'encapsulation et de compression en en-tête de paquet IPv6. De plus, le RPL (IPv6 Routing Protocol for Low-power and Lossy Network) offre une fonction de routage si puissante qu'elle peut être appliquée à divers scénarios d'application. Ces deux normes clés des technologies IoT et WoT pour WSN peuvent être utilisées dans une pile IPv6, et elles permettront de réaliser avec succès la connexion entre Internet et les microcapteurs. Ainsi, grâce à la disponibilité de l'adresse IPv6 (128 bits), tous les objets communicants, tels que l'appareil intelligent, le capteur et l'actionneur, peuvent être connectés à Internet. C'est le plus grand avantage apporté par l'IdO. Bien que les progrès de ces techniques soient extrêmement rapides, plusieurs problèmes sont causés par les contraintes de ressources du micro-capteur (puissance de traitement limitée, bande passante et perte de liaison de connexion, et énergie), comme la QoS, l'efficacité énergétique, la robustesse et la durée de vie du WSN, et le plus important, l'exigence particulière des applications agricoles. Notez que l'agriculture de précision est encore très difficile et attend d'être résolue. Essentiellement, ces questions ouvertes s'appliqueraient à des aspects tels que la télémédecine, la domotique à distance, le contrôle industriel, etc. Ainsi, les résultats obtenus dans ce travail auront un impact significatif tant sur le plan économique que scientifique. D'un point de vue économique, il peut offrir une solution au WSN pour soutenir le développement durable dans le domaine de l'automatisation de l'agriculture. Sur le plan scientifique, nous contribuerons à la normalisation des protocoles de routage des microcapteurs sans fil dans le domaine de la surveillance environnementale.

This paper describes a new approach for yield sampling in viticulture. It combines approaches based on auxiliary information and path optimization to offer more consistent sampling strategies, integrating statistical approaches with computer methods. To achieve this, groups of potential sampling points, comparable according to their auxiliary data values are created. Then, an optimal path connecting several points, one from each group of potential sampling points and minimizing the route distance is created. This part is performed using constraint programming, a programming paradigm offering tools to deal efficiently with combinatorial problems. The paper presents the formalization of the problem, as well as the tests performed on real fields. Results show that combining target sampling and path optimization can reduce by 45% the average sampling circuit length compared to previous methods based on auxiliary data while being almost equivalent in yield prediction error.

/ Ce mémoire porte sur le développement d'algorithmes de perception par vision artificielle pour le guidage d'un bras robotisé évoluant en milieu agricole, et plus précisément dans des champs de betteraves sucrières. Pour un bras robotisé, la détection de son environnement et des objets qu'il doit analyser (dans ce cas, les feuilles de betterave) est importante afin de prendre de bonnes décisions au niveau de sa commande. De nombreuses contraintes sont à prendre en compte lors de la conception de ces algorithmes, parmis lesquelles la variation de luminosité en milieu extérieur, les différences de forme des feuilles et plants de betterave, ou encore la mobilité du bras robotique. Les méthodes de vision artificielle présentées dans ce mémoire tiennent compte de ces contraintes.

Beyond some scientific and technological challenges, this presentation will underline several other criteria to consider in order to give the key for a real market development of agricultural robots in close relationship with the operational needs and the constraints of farmer end-users.

Estimating exact 3D distribution of canopy components using terrestrial lidar in forest is limited by signal occlusion. We propose a method to address this limitation: it uses voxels, beam returns and beam propagation through the scene. The proposed method was validated using simulated forest scenes and a lidar simulator.

The main purpose of this study is to investigate the performance of two radar backscattering models; the calibrated integral equation model (CIEM) and the modified Dubois model (MDB) over an agricultural area in Karaj, Iran. In the first part, the performance of the models is evaluated based on the field measurement and the mentioned backscattering models, CIEM and MDB performed with root mean square error (RMSE) of 0.78 dB and 1.45 dB, respectively. In the second step, based on the neural networks (NNS), soil surface moisture is estimated using the two backscattering models, based on neural networks (NNs), from single polarization Sentinel-1 images over bare soils. The inversion results show the efficiency of the single polarized data for retrieving soil surface moisture, especially for VV polarization.

In the Provence Alpes Côte d'Azur region (France), some forest lands are converted to agricultural use, in particular in the wine-growing sector. In this region agricultural lands have to cope with urbanization and agricultural land abandonment. But this trend raises the question of natural and forest lands preservation. The issue is also to understand the conditions of these changes in land use. We carried out an exploratory study in order to quantify this evolution and provide information on the agriculture and forest stakes. This work was based on a bibliographic study and some interviews among local stakeholders. We also conducted a more precise study in the Var department using the CRIGE-PACA database to quantify the changes in land use regarding vineyards and forests (conversion of forest land to vineyards and vice-versa) between 2006 and 2014. We showed that the surfaces of forest lands to vineyards was very small. The requests for authorization to clear forest land often concerned plots which were formerly cultivated. However the context could accelerate this process, especially due to outside investors entering the wine-growing sector as well as the surface growth of som AOC/AOP, and the strong willingness of agricultural organizations to develop the wine-growing sector and more widely the agricultural sector. A more comprehensive study will be needed using spatial data to locate the impacted territories and assess the possible effects on forests. / En région Provence-Alpes-Côte d'Azur (France), des terres sont récupérées sur des espaces forestiers par des agriculteurs, particulièrement dans le secteur viticole. Dans une région où les espaces agricoles peinent à se maintenir face au développement urbain et à la déprise, cette tendance pose cependant la question de la préservation des espaces naturels et forestiers et des conditions dans lesquelles s'effectuent ces changements d'occupation du sol (lieu, superficie et types de forêts concernées, projets de valorisation de ces espaces...). Nous avons réalisé une étude exploratoire visant à quantifier cette évolution et à en préciser les enjeux pour l'agriculture et pour les espaces forestiers. Ce travail a été conduit à partir de la bibliographie existante et d'entretiens avec quelques acteurs du territoire. Un travail plus précis a été réalisé sur le département du Var, pour lequel nous avons utilisé des bases de données du CRIGE-PACA pour quantifier les transformations d'occupation du sol concernant la viticulture et la forêt (transformation de forêts en vignobles, et vice versa) entre 2006 et 2014. Les analyses montrent que les superficies de forêts converties en vignobles aux dépens d'espaces forestiers ont été très limitées au cours de la période étudiée. Les demandes de défrichement concernent souvent des parcelles anciennement cultivées. Cependant certains éléments de contexte pourraient conduire à une accélération de cette tendance, notamment l'entrée d'investisseurs extérieurs au secteur viticole apportant des capitaux importants et souhaitant les valoriser, l'extension des aires d'appellations de certaines AOC/AOP, et la volonté affirmée des organisations professionnelles agricoles de développer le secteur viticole provençal et plus largement l'agriculture. Le travail réalisé devra être poursuivi par des études spatialisées permettant de localiser les territoires impactés (ou pouvant être impactés) par cette tendance et d'évaluer les effets possibles sur les forêts concernées.

/ SKOS est un schéma RDF utilisé pour stocker et publier sur le web de données liées des thésaurus ou des taxonomies. Lors du développement d'un thésaurus, il est utile de détecter automatiquement les concepts qui violent les contraintes d'intégrité. Cet article présente le cas d'usage d'un développement manuel d'un thésaurus monolingue. Ce thésaurus porte sur l'usage des cultures en France. Dans cet article, nous avons spécifié diverses contraintes d'intégrité. Pour vérifier ces contraintes un ensemble de requêtes SPARQL a été défini. Ces requêtes permettent à la fois de vérifier des contraintes d'intégrité propres à tous les thésaurus stockés au format SKOS, mais aussi des contraintes propres à notre thésaurus.

Nowadays, remote sensing technologies produce huge amounts of satellite images that can be helpful to monitor geographical areas over time. A satellite image time series (SITS) usually contains spatio-temporal phenomena that are complex and difficult to understand. Conceiving new data mining tools for SITS analysis is challenging since we need to simultaneously manage the spatial and the temporal dimensions at the same time. In this work, we propose a new clustering framework specifically designed for SITS data. Our method firstly detects spatio-temporal entities, then it characterizes their evolutions by mean of a graph-based representation, and finally it produces clusters of spatio-temporal entities sharing similar temporal behaviors. Unlike previous approaches, which mainly work at pixel-level, our framework exploits a purely object-based representation to perform the clustering task. Object-based analysis involves a segmentation step where segments (objects) are extracted from an image and constitute the element of analysis. We experimentally validate our method on two real world SITS datasets by comparing it with standard techniques employed in remote sensing analysis. We also use a qualitative analysis to highlight the interpretability of the results obtained.