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Recent Submissions
Conception d’un système sand-aquaponique
(2026-01-29) MEDJERDAOUI, Nihed
L’aquaponie s’impose aujourd’hui comme une solution agricole durable face aux contraintes environnementales, à la rareté des ressources hydriques et aux besoins croissants en sécurité alimentaire. Ce mémoire porte sur la conception, la réalisation et l’évaluation d’un système sand-aquaponique innovant, intégrant un lit de culture sur sable (IAVS), un module NFT, un bassin de lentilles d’eau et un élevage de tilapia. L’ensemble est automatisé par un système de monitoring basé sur Arduino, assurant un suivi continu des paramètres physico-chimiques et une optimisation du fonctionnement global. L’étude expérimente la viabilité technique, agronomique et biologique de ce prototype dans le contexte des régions semi-arides algériennes. Ce travail s’inscrit également dans une perspective entrepreneuriale visant le développement d’une startup spécialisée dans les systèmes aquaponiques intelligents et durables en Algérie. Les analyses technico-économiques réalisées montrent un potentiel réel de valorisation, notamment pour les régions arides, les exploitations agricoles innovantes et les applications urbaines à petite échelle.
Improving the Accuracy of Cotton Water Stress Detection on DroneCaptured Data
(2025-10-08) BOUZID, Mohamed Amir
This dissertation addresses limitations in cotton water stress detection using UAV-captured RGB imagery and advanced deep learning techniques. Building upon Niu et al. (2024), who achieved 91% accuracy in cotton irrigation classification, this study develops an enhanced framework using over 21,000 UAV images collected across four sampling dates from experimental plots in Lubbock, Texas. We implemented an InceptionV3-based CNN with transfer learning and fine-tuning methodologies to distinguish between four irrigation management strategies: rainfed, fully irrigated, percent deficit irrigation, and time delay irrigation. Our two-phase training strategy combined ImageNet pre-trained features with selective layer unfreezing for domain-specific optimization. Results demonstrate exceptional performance improvements, achieving 96% overall accuracy across all temporal datasets compared to the 91% baseline. The model maintained temporal consistency with zero performance variance across sampling dates, indicating successful capture of phenology-invariant spectral signatures. Class-specific analysis revealed superior discrimination capabilities with rainfed conditions achieving 95-99% F1-scores and fully irrigated areas reaching 97-100% precision.
Performances de traction du tracteur Cirta en travail conventionnel
(2025-10-29) AYEB, Oumaima
La performance de traction du tracteur constitue un facteur déterminant de l’efficacité énergétique et de la productivité des travaux agricoles, particulièrement dans les systèmes conventionnels où les sollicitations mécaniques exercées sur le sol sont élevées. La présente étude s’inscrit dans une démarche visant à analyser le comportement du tracteur Cirta C6006 lors du travail du sol en technique conventionnelle, en identifiant les paramètres exerçant l’influence la plus significative sur le glissement des roues. L’expérimentation a été menée le 29 Avril 2025 sur la station expérimentale de l’École Nationale Supérieure Agronomique (ENSA) d’El-Harrach. Les mesures ont porté sur cinq paramètres principaux : le poids du tracteur, le poids de l’outil, l’humidité du sol, la résistance à la pénétration et la porosité. Les résultats obtenus montrent que la résistance à la pénétration du sol et le poids de l’outil sont les deux facteurs les plus déterminants du glissement. Une augmentation de la résistance du sol s’accompagne d’un accroissement du glissement et d’une diminution de l’efficacité de traction. Ces observations confirment l’importance du contrôle de la compaction et de l’ajustement du lestage du tracteur pour optimiser la performance de traction et limiter les pertes énergétiques. En définitive, l’étude met en évidence la nécessité d’une gestion technique raisonnée du tracteur et du sol, condition essentielle pour assurer une utilisation efficiente du matériel agricole et garantir la durabilité des systèmes de production conventionnels.
Classification automatique des espèces adventices pour destruction ciblée
(2025-12-11) ARIBI, Kheira Bochra Lamia
Les mauvaises herbes dans les champs agricoles en Algérie constituent l’un des principaux facteurs réduisant la productivité des cultures et affectant leur qualité. Pour faire face à ce problème, l’agriculture moderne s’appuie sur l’agriculture de précision et les techniques d’intelligence artificielle, permettant une gestion plus efficace et précise des parcelles, que ce soit par la réduction de l’utilisation des pesticides chimiques ou par des interventions mécaniques ciblées. Cette étude vise à développer un système de classification des mauvaises herbes les plus répandues en Algérie en utilisant des techniques de vision par ordinateur et des réseaux de neurones convolutifs. Le système a été entraîné sur des images de mauvaises herbes à leurs stades de développement précoce, permettant ainsi une détection précoce et précise des adventices ciblées, améliorant l’efficacité des opérations de désherbage et réduisant les coûts agricoles. Dans ce contexte, nos recherches ont pour objectif de faciliter la classification des principales espèces de mauvaises herbes présentes dans les exploitations agricoles en Algérie. Grâce aux expériences menées, nous avons développé un modèle de classification basé sur les réseaux de neurones convolutifs, capable de déterminer avec une grande précision le type de mauvaise herbe parmi plusieurs espèces, permettant ainsi d’optimiser les stratégies de désherbage ciblées et efficaces à partir des images analysées des champs agricoles.
Évaluation des systèmes de culture pour la production de luzerne
(2025-10-29) BRAHIMI, Ahmed Chakib; KHABABA, Anes
Ce mémoire évalue la culture de la luzerne en Algérie à travers une expérimentation réalisée à l’ENSA d’El Harrach et une enquête menée auprès de producteurs dans plusieurs wilayas. Les résultats montrent que la variété « Speed » présente une bonne adaptation aux conditions méditerranéennes, mais reste fortement dépendante de l’irrigation estivale. L’enquête révèle une grande diversité de pratiques, des difficultés liées à l’eau, aux adventices et à la mécanisation. L’étude recommande l’amélioration des itinéraires techniques, une gestion optimisée de l’irrigation et un meilleur encadrement technique pour renforcer la durabilité et la productivité de la luzerne en Algérie