Département Génie Rural
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Item Intégration de Drones et d’Algorithmes d’Intelligence Artificielle pour la Détection Précoce des Stress Biotiques et Abiotiques des Végétaux(2025-07-07) ZEMMAMOUCHE, WalaeddineL’augmentation des maladies affectant les cultures, d’origine biotique ou abiotique, représente une contrainte majeure pour la sécurité alimentaire et la productivité agricole à l’échelle mondiale. Les méthodes conventionnelles de détection et de gestion des maladies se révèlent souvent coûteuses, lentes et potentiellement nuisibles à l’environnement. Dans ce contexte, ce mémoire propose un système intégré combinant des drones (UAV), l’intelligence artificielle (IA) et une plateforme de recommandation en temps réel pour la détection précoce et la gestion des maladies des cultures. La méthodologie repose sur un pipeline hybride exploitant des modèles avancés de deep learning tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les Vision Transformers (ViT) et YOLOv12, atteignant une précision de classification supérieure à 96 %. Le système comprend la conception d’un drone personnalisé équipé d’une caméra RGB, ainsi que le déploiement des modèles IA sur une plateforme embarquée Raspberry Pi. Afin d’accompagner la prise de décision agronomique, une interface web dédiée a été développée, fournissant des visualisations en temps réel, des analyses interprétables et un accès aux résultats du système. Un chatbot intégré, basé sur le traitement du langage naturel (NLP), permet aux utilisateurs d’obtenir des recommandations ciblées selon les maladies détectées. Les résultats expérimentaux montrent que le système proposé surpasse les approches traditionnelles en termes de rapidité, de précision et de coût. Il favorise également une agriculture durable en réduisant l’usage excessif de produits chimiques et en limitant l’impact environnemental. Les perspectives futures incluent l’élargissement à d’autres cultures et l’amélioration de la robustesse et de l’évolutivité du système.Item Optimisation de la qualité de pulvérisation en vue de limiter les dérives en agrumiculture dans la zone de Mitidja(2024-12-12) ABDELLAOUI, KhawlaL'optimisation de la qualité de pulvérisation en agrumiculture dans la région de Mitidja, en Algérie, représente un enjeu crucial pour garantir l'efficacité des traitements phytosanitaires tout en minimisant les impacts environnementaux. La méthodologie adoptée comprend une analyse des défis liés à la pulvérisation, tels que la dérive des produits chimiques, ainsi qu'une évaluation du potentiel arboricole de la région et des exigences spécifiques des cultures d'agrumes. Trois essais expérimentaux ont été réalisés sur un verger de clémentiniers, testant différentes pressions de pulvérisation (10, 15 et 17 bars). Les résultats montrent qu'une pression de 10 bars favorise une distribution homogène des gouttelettes, tandis que des pressions plus élevées peuvent entraîner un ruissellement excessif. Des recommandations pratiques sont formulées pour les agriculteurs, soulignant l'importance d'un réglage précis des équipements et d'une planification adéquate des interventions. Par ailleurs, il est essentiel de poursuivre les recherches pour améliorer les techniques de pulvérisation et promouvoir une agriculture durable dans la région.Item Analyse des systèmes de pulvérisation en arboriculture dans la zone de Mitidja(2024-12-05) KARAR, FerielL'analyse des systèmes de pulvérisation met en évidence l'importance de l’optimisation des techniques de traitement phytosanitaire afin d’améliorer la productivité des vergers tout en réduisant les impacts environnementaux et économiques liés à ces pratiques. Cette étude révèle que le comportement de l’agriculteur, notamment ses choix en matière de réglages des équipements, de moment d’intervention et de respect des consignes d’utilisation, a des conséquences directes et significatives sur l’efficacité et l’uniformité des traitements. Elle souligne également la nécessité de sensibiliser et de former les agriculteurs aux bonnes pratiques de pulvérisation pour maximiser les rendements tout en préservant les écosystèmes. Les résultats obtenus ouvrent de nombreuses pistes de recherche, notamment sur l’adaptation des technologies de pulvérisation aux spécificités locales, ainsi que l’analyse des facteurs socio-économiques influençant les pratiques des producteurs. Ainsi, la compréhension approfondie des comportements des agriculteurs et des contraintes auxquelles ils font face constitue un point de départ essentiel pour développer des stratégies adaptées. Les pratiques adoptées par les agriculteurs jouent un rôle essentiel dans l’efficacité des techniques de pulvérisation qu’ils mettent en œuvre. Une maîtrise rigoureuse des méthodes de gestion des pulvérisateurs, associée à un entretien adéquat et à une modernisation régulière du matériel utilisé, constitue un facteur clé pour optimiser la productivité des vergers. Ces efforts contribuent non seulement à garantir une protection efficace des cultures, mais également à minimiser les impacts négatifs sur l’environnement, en réduisant la pollution des zones rurales. Une approche raisonnée de la pulvérisation favorise ainsi un équilibre durable entre rendement agricole et préservation des écosystèmes locaux.Item Impact de l'utilisation des eaux usées traitées sur les cultures et les sols (cas de la tomate industrielle), dans le cadre de projet PRIMA(2024-12-12) HAMIZI, Lyza; BORDJIBA, KhadidjaL’irrigation par les eaux usées traitées (EUT) constitue une alternative prometteuse face à la pénurie d’eau. Cette étude, menée à l’École Nationale Supérieure d’Agronomie sur la culture de la tomate industrielle (variété Ercomex), a comparé l'impact de l’irrigation par EUT et par eau de forage. Les résultats montrent que l’irrigation à l’eau de forage favorise une croissance plus importante des plants, avec des fruits plus longs et plus larges, ainsi que des rendements supérieurs, probablement en raison de la composition chimique de l’eau. En revanche, les paramètres physiologiques des plantes sont davantage influencés par la période de croissance que par le type d’eau utilisée, ce qui souligne l’importance de la photosynthèse dans le développement végétal. Concernant les sols, l’irrigation par EUT enrichit le sol en carbone et en matière organique, tandis que l’eau de forage augmente l’azote assimilable tout en réduisant l’azote total. Bien que l’utilisation des eaux usées traitées présente des avantages, elle nécessite des ajustements pour éviter d’éventuels déséquilibres chimiques. Une gestion adaptative et un suivi régulier sont donc essentiels pour optimiser les rendements tout en préservant la durabilité des sols et des ressources en eau.Item Modular robotic platform for precision agriculture(2024-12-19) REFAS, Yassine MaachouThis thesis focuses on the development of a modular robotic platform designed to enhance precision agriculture, specifically targeting crop row detection and management. The research investigates the design and implementation of an autonomous movement system that utilizes the YOLOv8 model for accurate crop row detection. The platform integrates advanced machine learning algorithms and robotics to improve operational efficiency in agricultural practices. Key performance metrics, including precision and recall, were evaluated to assess the effectiveness of the system in real-world agricultural settings. The results indicate significant improvements in crop detection capabilities, demonstrating the potential of modular robotics to address current challenges in precision agriculture.Item Estimation des couts de production de l’agrumiculture en Algérie. Etude technico-économique(2024-12-12) HASSANI, Rania DehbiaLes agrumes occupent une place économique considérable en tant que culture lucrative en Algérie, Ils jouent un rôle essentiel en termes d'emploi et d'activité économique, tant dans le secteur agricole que dans diverses branches connexes. Cette thèse étudie la structure des coûts de l’agrumiculture dans la zone de la Mitidja en Algérie, en mettant l'accent sur son importance économique, les exigences agronomiques pour une culture réussie et les défis auxquels sont confrontés les agrumiculteurs. Pour répondre à cette problématique, une enquête sur le terrain a été menée par une analyse approfondie, La recherche utilise une approche mixte, utilisant à la fois des entretiens qualitatifs et une collecte de données quantitatives via des questionnaires structurés distribués aux agrumiculteurs.Item Détection des défaillances des capteurs utilisé en smart irrigation en utilisant l’apprentissage profond (Deep Learning)(2024-12-14) HAMDADOUCHE, Ayoub; HACINI, Aymen Fekhr el islamL’utilisation de capteurs physiques basés sur l’IoT est courante, mais leur fiabilité en temps réel reste un défi majeur, notamment en cas de perturbations externes. Ce document propose une solution basée sur des réseaux neuronaux LSTM, testée dans un système d’irrigation intelligent. Un modèle prédictif remplace un capteur physique pour prédire en temps réel des valeurs de température, d’humidité et de température du sol avec une grande précision. les résultats mettent en évidence la possibilité d’utiliser un réseau neuronal, désigné ici comme modèle prédictif , pour compléter et surveiller le fonctionnement des capteurs physiques. Cette approche permet de détecter les défaillances des capteurs physiques, rendant ainsi les systèmes d’irrigation intelligents plus fiables et performants.Item Technological Advancements in Greenhouse Production: YOLO-Based Plant Recognition Under Greenhouse Conditions(2024-07-04) BOULARABI Houda RahilThis study explores the application of the YOLO deep learning-based object detection framework to identify three critical agricultural crops—tomatoes, peppers, and eggplants—under greenhouse conditions. The project entailed growing these crops, gathering specific data for each, building a ground truth dataset, and training a YOLO v8 model on the Kaggle platform. The model achieved a mAP50 of 0.70 and a mAP50-90 with a recall of 0.56. The research aims to automate and enhance the crop detection process in agricultural environments using YOLO v8's accurate, real-time monitoring capabilities. By incorporating deep learning techniques, this work contributes to advancing precision agriculture practices, optimizing resource management, and improving yield prediction and management for tomato, pepper, and eggplant cultivation. Additionally, this study addresses specific challenges related to plant recognition under varying conditions and proposes innovative solutions to overcome these obstacles. Ultimately, the results support the development of sustainable agricultural systems, increasing farm resilience to climate change and environmental stress.Item Devéloppement d’un systém d’aeration pour l’amélioration des serres agricoles tunnels(2024-07-04) HAMDADOU, Imad; CHEBEL, Miled Dhia El IslamCette étude met en évidence l'importance cruciale d'une gestion efficace du climat dans les serres pour améliorer la croissance et la santé des cultures. En développant et en mettant en œuvre un système d'aération adapté, nous avons démontré que la régulation précise de la température et de l'humidité est essentielle pour favoriser le développement optimal des plantes. Nos résultats indiquent que la serre équipée du nouveau système d'aération maintient des conditions climatiques plus stables et similaires à celles de l'extracteur, par rapport à la serre de contrôle. Cette stabilité réduit le stress des plantes, améliorant ainsi leur croissance et leur santé globale, tout en prévenant les maladies liées à une humidité excessive. L'étude souligne également que l'ouverture des fenêtres, combinée à l'utilisation d'un extracteur d'air, améliore significativement la ventilation, assurant un renouvellement d'air efficace et un meilleur contrôle du climat interne. Ces résultats soulignent l'importance critique d'une conception réfléchie des systèmes de ventilation pour les serres, essentielle pour répondre aux défis de durabilité de l'agriculture actuelle. Cette recherche ouvre la voie à des développements technologiques futurs et à des études approfondies sur l'utilisation de la capture IoT pour une gestion automatisée et optimisée du climat, permettant une agriculture plus intelligente, durable et résiliente face aux fluctuations climatiques.Item Analyse-diagnostic du niveau de maitrise et de raisonnement de l'irrigation des exploitations céréalières. Etude de cas(2024-09-17) BOUGUERRA, Mossaab; MEBARKIA, Salah EddineDans le cadre de l'analyse-diagnostic du niveau de maîtrise et de raisonnement de l'irrigation des exploitations céréalières, cette étude a été menée dans plusieurs wilayas, notamment Bordj Bou Arréridj, Relizane, Mila et Khenchela. Visait à caractériser et analyser les pratiques d'irrigation de complément dans ces régions. Elle s'est déroulée en deux phases. La première a consisté en la collecte de données auprès des organismes agricoles et des services concernés. Ces données ont permis de comprendre les tendances et les pratiques d'irrigation de complément au fil du temps. La deuxième phase a été une enquête sur le terrain menée dans les exploitations céréalières sélectionnées, focalisée sur les méthodes d'irrigation, les sources d'eau, les coûts, la formation et le raisonnement des agriculteurs, les obstacles et autres variables pertinentes. Les résultats de cette étude ont révélé les pratiques courantes, les besoins en formation, ainsi que les défis et opportunités pour améliorer la gestion de l'irrigation de complément dans ces contextes agricoles spécifiques.Item Contribution à l’estimation par modélisation des besoins en eau du Sorgho Fourrager dans le périmètre irrigué de M’Lata en région Oranaise(2024-07-09) BENMOUSSA, Mostefa NizarLes Besoins en eau du sorgho simulés par le modèle biophysique BILHYNA pour la région de l’Ouest de l’Algérie (périmètre de M’lata) rendent compte de la sévérité des conditions environnementales de sa culture et de la nécessite d’apport en eau important en complément aux pluies pour une conduite potentielle de cette culture. Faute de disponibilité en eau conventionnelle, le recours aux eaux non conventuelles pourrait constituer une alternative à ce défaut des potentialités hydriques. L’approche adoptée pour l’estimation des coefficients culturaux (kc) a permis l’établissement de ces derniers pour la culture de sorgho, valeurs qui restent proches de ceux cités dans la bibliographie et demeurent valables à la région d’étude et zones proches et pour les hypothèses de départ prises dans le modèle. Il a été montré aussi dans cette étude que le recours aux kc moyen d’une région, tel qu’utilisés couramment en temps journalier, serait inappropriée pour une fenêtre de dates semis assez large et que le recours à une utilisation de ces kc moyen établies en fonction des sommes de température rend mieux compte de la réalité des besoins physiologiques des cultures.Item Creation of a vertical farming system(2024-07-02) HIRECHE, BadreddineVertical farming represents a revolutionary approach to agricultural production, addressing the challenges of food security, sustainability, and urbanization. This project focuses on the design and development of an innovative vertical farming system, which integrates advanced technologies to optimize space, resource efficiency, and crop yield. The proposed system utilizes a modular structure to maximize vertical space, coupled with hydroponic and aeroponic growing techniques to ensure efficient water and nutrient delivery. Through this project, we aim to create a scalable and sustainable vertical farming solution capable of producing high-quality crops year-round, irrespective of external weather conditions. The anticipated outcomes include increased agricultural productivity, reduced environmental impact, and enhanced food security for urban populations. This vertical farming system represents a significant step towards a more resilient and sustainable agricultural future. According to the results of vertical farming in the world like JAPAN, and the USA…, this work aims to transform this technological innovation into a viable startup venture in Algeria's agricultural landscape and was deeply examined via plenty of economic studies.Item Conception d’un dispositif autonome d’alimentation en énergie d’un système de culture verticale(2024-10-10) OUYABA, BrahimL'intégration de systèmes photovoltaïques dans les fermes verticales permet de fournir une énergie durable pour des besoins essentiels comme l’éclairage et le pompage. Les panneaux solaires alimentent les lumières artificielles (comme les LED), nécessaires pour simuler la lumière du soleil dans des environnements clos ou urbains. Grâce à des capteurs de lumière,l’intensité de l’éclairage peut être ajustée automatiquement en fonction de la lumière naturelle, ce qui optimise la consommation d’énergie. Les pompes solaires sont utilisées pour irriguer les plantes, transportant l'eau depuis des réservoirs ou des sources souterraines. L’irrigation est automatisée grâce à des capteurs d’humidité qui adaptent la quantité d'eau en fonction des besoins des cultures, minimisant ainsi le gaspillage. L'énergie solaire peut également être stockée dans des batteries pour garantir une alimentation continue, notamment la nuit ou en cas de mauvais temps. Un système de gestion automatisé peut superviser et ajuster en temps réel les processus d’éclairage et d’irrigation, en fonction des conditions climatiques et des besoins des plantes. Cette utilisation de l'énergie solaire réduit les coûts énergétiques, améliore l'efficacité des fermes verticales, tout en augmentant leur autonomie et en réduisant leur empreinte carbone.Item Application d’un traitement physico-chimique pour la dépollution des rejets des industries agro-alimentaires : cas des fromageries(2024-10-15) BOUNECHADA, Ayat-ErrahmaneNotre recherche consiste à étudier l’efficacité d’un biomatériau comme aide-coagulant dans le traitement d’une eau turbide à base d’un rejet d’une fromagerie. Pour cela, deux matériaux de différentes caractéristiques ont été utilisés. Le premier est commercial et le second a été préparé au laboratoire. En se basant sur la méthodologie des plans d’expériences, la performance de la coagulation-floculation a été évaluée et optimisée par la mesure de la turbidité résiduelle de surnagent du mélange pour divers paramètres, à savoir, la concentration du lait, la concentration du lactosérum, et la dose du coagulant. Les résultats obtenus de l’application des conditions optimales avec l’ajout du biomatériau comme aide-coagulant et en diminuant la concentration du coagulant, mettent en évidence l’efficacité des noyaux de dattes pour l’élimination de la turbidité et d’autres polluants présents dans l’eau. Par ailleurs, la performance des noyaux de dattes préparés a été comparée à celle utilisant un produit commercial (CAP). Les résultats sont en faveur des noyaux de dattes.Item Impact du changement climatique sur la disponibilité en eau dans un bassin versant agricole. Construction d'un modèle QSWAT(2024-11-14) MALLAOUI, ImèneLa présente étude vise à contribuer à la gestion durable des ressources en eau dans le cadre du projet PNR, en adaptant un modèle hydrologique régional aux processus hydrologiques et au transport de sédiments dans le bassin versant d’el Harrach, qui tient compte du climat, du couvert végétal, des pratiques socio-économiques et de l’état de la surface du sol. Pour ce faire,le modèle SWAT (Soil and Water Assessment Tool), un modèle hydrologique physique semi distribué à interface SIG a été calibré et validé pour le bassin versant étudié. Le bilan hydrologique a été calculé pour chaque unité homogène du point de vue des propriétés physiques des sols et d’utilisation des terres (HRU) avant d’être agrégé à l’échelle du sous bassin, puis du bassin. Ceci augmente la précision des résultats. Les résultats ont montré que le modèle SWAT a bien reproduit l’hydrologie du bassin versant. Du bilan hydrologique annuel moyen, il ressort que les apports pluviométriques sur le bassin enregistrées sont de 650,50 mm/an pour la période allant de 1968- 2022, Le ruissellement de surface moyen s’élève à 368,10 mm/an, soit un coefficient de ruissellement de 63%, et l’évapotranspiration varie entre 132 et 140 mm/an, soit 0,21% des précipitations.Item Effet de l’irrigation d’appoint et du génotype sur la production du pois chiche dans la région sub-humide (Alger). Essai de modélisation pour le développement du rendement. (PROJET PNR)(2024-11-13) TOUAHRA, HindCette étude, réalisée durant la campagne agricole 2023/2024, vise à évaluer la culture du pois chiche irrigué dans une zone subhumide à Alger, à la station expérimentale de l'ENSA. Elle s'inscrit dans le cadre du projet PNR-2021, qui a pour objectif de valider de nouvelles variétés de légumineuses résilientes et économes en eau pour des systèmes de production pluviaux durables. Cinq génotypes ont été pris en compte, incluant un génotype témoin introduit, trois variétés introduites et une variété local, soumis à différents régimes hydriques : pluvial, évapotranspiration maximale (ETc) et irrigation d'appoint. Bien que l'usage de l'irrigation d'appoint pour le pois chiche dans une région subhumide soit peu étudié, notre objectif était d'étudier les performances végétatives, fructifères, physiologiques et productives des génotypes face à ces traitements, avec une attention particulière à l'irrigation d'appoint. La consommation d'eau totale a été quantifiée et l'efficacité de son utilisation a été évaluée. Nous avons cherché à identifier les génotypes les plus performants en termes de rendement et d'efficience hydrique pour chaque traitement et modélisation du développement du rendement.Item Détection des types de cultures par des images satellitaires multispectrales en utilisant les techniques d'apprentissage profond (deep learning)(2024-12-17) Djaboub, Djamel EddineLa pression sur les ressources agricoles est de plus en plus importante en raison des changements climatiques, des pratiques agricoles diversifiées et de la croissance démographique, ce qui rend nécessaire une gestion durable des terres cultivées. Les techniques classiques de télédétection présentent des difficultés à classer précisément les différents types de cultures, en particulier en raison de la similitude des signatures spectrales de certaines cultures, des données satellitaires incomplètes ou bruitées, ainsi que des effets des conditions climatiques. Ce travail repose sur le modèle BreizhCrops, développé pour l'étude des données multispectrales et temporelles provenant des satellites Sentinel-2. De plus, il utilise divers modèles de Deep Learning avancés tels que TempCNN, OmniscaleCNN, MSResNet, LSTM et Transformer afin de classifier avec précision les différentes cultures agricoles. Pour améliorer la précision globale des prédictions, on applique la méthode d'ensemble learning qui permet de combiner les résultats de plusieurs modèles afin d'optimiser la performance globale. Parallèlement, l'approche Random Forest est utilisée pour évaluer l'importance de chaque bande spectrale dans le processus de classification, ce qui permet d'identifier les bandes les plus pertinentes et d'affiner ainsi les analyses.Item Modification Et Essai Du Prototype De Lutte Contre Les Mauvaises Herbes(2024-09-19) AMRAN, Safaa; MERROUCHE, HalimaLa présente étude a été réalisée dans le but d'améliorer des fonctionnalités dans un dispositif de lutte contre les mauvaises herbes conçu en 2021 dans le cadre d’un PFE. Les modifications apportées concernent le design mais principalement le système de motricité, les roues ont été substituées par des chenilles afin d'améliorer l'adhérence.. Dans le but de comprendre le fonctionnement de ce robot, nous avons créé une expérimentation virtuelle en 3D. Pour la reconnaissance des mauvaises herbes on a gardé le même principe que pour le premier robot c’est à dire aveuglé le milieu de la caméra. Le robot, en acier inoxydable, a été conçu en utilisant des techniques de pliage, de soudage et de découpage. Les éléments essentiels, tels que le réservoir et les chenilles, ont été développés pour une utilisation optimale dans le domaine agricole.Item Optimizing water management using artificial intelligence(2024-12-17) Benseghir, NeilaEffective irrigation management has become increasingly vital due to limited water resources, largescale crop demands, climate change, soil salinity, and reliance on outdated agricultural practices. While widely used, traditional irrigation methods often result in inefficient water usage, exacerbating water scarcity in regions like Algeria, where center pivots consume up to 12,000 m³/hectare/year. This thesis proposes an intelligent irrigation model leveraging artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to optimize water usage in agriculture. The model integrates ensemble learning techniques, combining logistic regression and support vector machine (SVM) classifiers to determine irrigation needs, Long Short-Term Memory (LSTM), and CNN to predict precise water requirements. These AI-driven tools aim to modernize irrigation systems, particularly center pivots, to reduce water consumption and mitigate salinization risks sustainably.Item Wheat yield estimation based on remote sensing and GIS(2024-12-18) Bourada, LoubnaThis thesis investigates the application of remote sensing and Geographic Information Systems (GIS) for estimating and forecasting wheat yields in the Tipaza region of Algeria. As agriculture faces increasing challenges from climate change and resource limitations, accurate yield estimation becomes critical for enhancing productivity and ensuring food security. Utilizing high-resolution satellite imagery from Sentinel-2 and Landsat 8, this study develops a comprehensive methodology that includes land use mapping, classification, and yield forecasting. The research begins with the acquisition of satellite images and ground truth data, which are processed using Google Earth Engine and QGIS to create detailed land use maps. Classification algorithms, specifically Random Forest and XGBoost are employed to categorize agricultural practices effectively. The classification results are validated against real yield data and agricultural statistics from the Algerian Directorate of Agricultural Services, ensuring the reliability of the findings. Following validation, Random Forest regression and XGBoost regression techniques are applied to predict wheat yields based on the classified land use data. Additionally, the study compares yield dynamics across other crops, including soft wheat, soybeans, and oats, providing a broader perspective on agricultural productivity in the region. The findings demonstrate that remote sensing technologies can significantly enhance yield estimation accuracy and contribute to sustainable agricultural practices. This research not only advances our understanding of wheat production in Tipaza but also proposes a predictive framework that can be adapted for wider application throughout Algeria. By integrating advanced technologies into agricultural monitoring, this thesis aims to support informed decision-making for farmers and policymakers, ultimately contributing to improved food security and resource management in the region