Késhav D. Singh, Ph. D.

Image Keshav Singh
Chercheur scientifique (L'agriculture numérique)

Télédétection, numérique phénomique et agriculture intelligente. Travaux portant surtout sur les applications d’imagerie rouge, vert, bleu (RVB), thermique, LiDAR, multispectrale et hyperspectrale prise de près et au moyen de drones dans le cadre de l’agriculture de précision et du phénotypage des végétaux.

Recherche et / ou projets en cours

  • Développement d’un système d’imagerie numérique robuste destiné au phénotypage d'environnements contrôlés et basés sur le terrain pour les programme d’amélioration génétique des cultures
  • Engagé dans les technologies de capteurs avancés, l'intelligence artificielle (IA) et la prise de décision fondée sur les données pour identifier les traits physiologiques complexes.
  • Technologie de détection intelligente pour sélectionner des cultivars résistants au stress et à rendement stable dans un climat changeant (végétale phénomique)
  • Capacités d’imagerie à haut débit pour l’utilisation sécuritaire et efficace des herbicides et des fertilisants dans les grandes cultures (agriculture de précision)
  • Extraction des paramètres biochimiques et biophysiques des spectres des feuilles et du couvert forestier pour estimer la capacité de photosynthèse des plantes (radiométrie spectrale imageante)
  • RADARSAT et les satellites multispectraux pour caractériser la dynamique de croissance de la végétation et l'humidité du sol dans les prairies canadiennes 
  • Mes recherches principalement intègrent des systèmes autonomes, des modèles d'IA (apprentissage automatique/profond) et des analyses de données massives dans l'agriculture numérique afin de mettre au point des outils permettant de promouvoir des cultures plus intelligentes et plus durables

Énoncés de recherches/projets

Au cours des dix dernières années, j’ai acquis de l’expérience en imagerie aérienne à haut débit et en agriculture numérique pour étudier la phénomique des cultures horticoles, du colza, des legumes et des céréales. Nous développé une méthodologie avancée d'étalonnage et d'imagerie pour améliorer la robustesse des données de télédétection acquises par des drones afin d'identifier la réponse au stress des cultures. En tant qu'agrophysicien et pilote de drone, mon travail se concentre sur l'étalonnage des images, la conception de systèmes de détection automatisés (IoT) et le développement de robots agricoles mobiles (phenocart). Mon domaines de recherche comprennent une technologie d’imagerie hyperspectrale (HSI) permettant de détecter la santé des plantes, résistance aux stress biotiques (ravageurs, maladies, adventices) et abiotiques (sécheresse, chaleur, froid), et le statut des nutriments. Cela implique le traitement de données agronomiques, l'analyse de cubes d'images, le développement d'algorithmes d'IA, la cartographie des cultures, les big data et l'analyse prédictive. Ces approches de détection innovantes feront progresser la science des données par rapport à l'industrie traditionnelle afin d'orienter les pratiques agricoles et de gestion durables pour former un système agricole intelligent sur le plan climatique dans le cadre de la production agroalimentaire canadienne. J'ai été le principal soutien à l'élaboration de la priorité de la mission de transformation numérique dans le cadre du plan stratégique d'AAC pour la science. En outre, je fournis des conseils scientifiques et techniques pour le développement de nouveaux capteurs et d'infrastructures agricoles intelligentes.

Projets de recherche:

J-002858: Technologie d'imagerie numérique pour caractériser la symptomatologie des herbicides et discriminer les biotypes d'adventices résistants aux herbicides (2022-25)

J-003137: Gestion des données de Phenocart et développement d'un pipeline d'analyse d'images pour améliorer les caractéristiques des cultures céréalières (2023-26)

J-003256: Technologie d'imagerie spectrale pour estimer l'efficacité de l'utilisation de l'engrais azoté (N) afin d'optimiser le rendement et la qualité du grain dans les cultures de blé et de canola (2023-27)

J-003287: Efficacité de la sélection dans le programme de sélection des haricots secs grâce au phénotypage à haut débit (S-CAP 2023-28)

J-003290: Outils et techniques pour développer un système d'imagerie à haut débit à partir d'un ensemble de données sur la maladie de la pourriture des racines aphanomyces/fusarium et de modèles d'IA (2023-28)

Activités professionnelles / intérêts

  • Pilote de drone RPAS (UAV) (opérations avancées), Transports Canada
  • Méthodes de télédétection pour la cartographie et la surveillance de la végétation et des cultures agricoles
  • Détection de l'adaptabilité des cultures à l'évolution de l'environnement (agriculture durable)
  • Révision de manuscrits pour les revues à comité de lecture (revue Remote Sensing [télédétection], Sensors [capteurs], Drones, Phénomique et Agriculture [agriculture])
  • Superviser le groupe diversifié d'étudiants et de chercheurs

Prix et études

Études :

  • Associé en recherche (AR) à l’Université de la Saskatchewan, Saskatchewan, Canada
  • Postdoctorant (postdoc) à l’Université de la Californie, Davis, Californie, É.‑U.
  • Doctorat en philosophie (Ph.D.) en télédétection hyperspectrale, IIT Bombay, Inde
  • Maîtrise en technologie (M.Tech.) en génie physique, Université GGSIP, Inde
  • Maîtrise en sciences (M.Sc.) en physique, Université de Delhi, Inde
  • Baccalauréat en sciences (B.Sc.) en physique (spécialisé), Université de Delhi, Inde

Prix et distinctions:

  • Membre du Comité de la logistique, planification de la phénomique du NAPPN, Amérique du Nord
  • Prix de la meilleure présentation par affiche, Symposium P2IRC, Global Institute for Food Security (GIFS), Saskatoon, Canada
  • Concours du meilleur article rédigé par un jeune scientifique, Agro-Geoinformatics, Fairfax, Virginie, É.‑U.
  • Sélectionné pour l’atelier sur le système mondial de navigation par satellite (GNSS) au Groenland (Greenland Geodetic Network [GNET]), Goddard Space Flight Center (GSFC), NASA, É.‑U.
  • Sélectionné pour la semaine des occasions de recherche de l’Université technique de Munich (TUM) et du German Aerospace Center (DLR), Munich, Allemagne
  • Soutien complet accordé pour les voyages internationaux, DST, gouvernement de l’Inde, Inde
  • Bourse internationale du Commonwealth (programme d’échanges d’étudiants de cycles supérieurs financé par Affaires étrangères et Commerce international Canada [PEECS-MAECI]), Canada
  • Médaille d’or universitaire en génie physique, Université GGSIP, Inde

Certificats professionnels:

  • Certificat en compréhension de la phénologie avec télédétection, NASA, É.‑U.
  • Suivi de philosophie et pratique de l’enseignement universitaire, Université de la Saskatchewan, Canada
  • Certificat en technologie des drones et système d’information géographique (SIG) pour les cultures agricoles, Université de Californie (UC) – Agriculture et Ressources naturelles (UCANR), UC Davis, Californie, É.‑U.
  • Certificat en surveillance et recherche environnementale au moyen de drones, UC Davis, Californie, É.‑U.
  • Certificat de la Food+Ag Entrepreneurship Academy (AGEA 17) [Académie de l’entrepreneuriat en alimentation et en agriculture], UC Davis, Californie, É.‑U.
  • Certificat en enseignement axé sur l’apprenant, Center for Educational Effectiveness (CEE), UC Davis, Californie, É.‑U.
  • Certificat de l’Ag Innovation Entrepreneurship Academy (AGEA 16) [Académie de l’entrepreneuriat et de l’innovation en agriculture], UC Davis, É.‑U.
  • Certificat de l’atelier HYPERSPECTRA, IIT Bombay, Mumbai, Inde

Expérience et / ou de travail international

Associé en recherche (AR) au Département des sciences végétales, Université de la Saskatchewan, Saskatchewan, Canada [2018–2020]

Travaux sur des projets multidisciplinaires utilisant des drones et portant surtout sur le phénotypage des cultures de canola, de blé et de lentilles. Mes recherches ont porté sur le problème de maturation et d’égrenage des gousses de divers génotypes de canola; l’efficacité d’utilisation de l’azote (EUN) des variétés de canola; les stratégies de phénotypage et de prévision du rendement des cultivars de blé à l’aide de l’apprentissage automatique et de modèles statistiques; l’évaluation des réponses à divers herbicides pour dessécher les lentilles.

Employé postdoctoral au Collège des sciences de l’agriculture et de l’environnement, Université de la Californie, Davis, Californie, É.‑U. [2015–2017]

Travaux sur la technologie d’imagerie hyperspectrale dans les serres et au moyen de drones pour étudier le choix d’hôtes par les insectes et les ravageurs sélectionnés et les capacités d’évaluer la santé des cultures au moyen du profilage par réflectance dans le cadre de l’agriculture de précision (détection des réponses des cultures aux facteurs de stress biotique et abiotique). À cette fin, j’ai étudié diverses cultures horticoles et d’arbres fruitiers et à noix dans la vallée centrale de la Californie, notamment des champs de fraises, de soya, de tomates, de gerberas, de riz, d’amandiers et de noyers.

Professeur adjoint au Département de physique, Université JECRC, Jaipur, Inde [févr.-juin 2015]

Enseignement en génie physique au niveau du troisième cycle et des cycles supérieurs.

Bourse d’études de doctorat à l’Indian Institute of Technology (IIT), de Mumbai offerte par le MHRD du gouvernement de l’Inde, Inde [2009–2014]

Thèse : Démixage spectral des données hyperspectrales dans le domaine réflectif et émissif : télédétection terrestre et planétaire.

Étudiant invité des cycles supérieurs (Ph.D.) Bourse octroyée par le Programme canadien des bourses du Commonwealth (PEECS-MAECI), Université Western Ontario, Ontario, Canada [mars-oct. 2011]

Projet de recherche : Radar à synthèse d’ouverture interférométrique (InSAR) pour étudier l’éruption volcanique du mont Sinabung, en Indonésie, à partir des données satellite JAXA-ALOS.

Principales publications

  1. K.D. Singh, S.D. Noble, P. Ravichandran, K. Halcro, R. Soolanayakanahally, J. Sangha, E. Brauer, K.T. Nilsen, O. Molina, H.S. Randhawa, R. Ortega Polo, C. Workman, S. Pahari, “Véhicule terrestre sans pilote pour le phénotypage à haut débit afin de quantifier les caractéristiques des cultures de plein champ”, Conférence annuelle du NAPPN, West Lafayette, Indiana, États-Unis, février 2024 (hybride); https://doi.org/10.22541/essoar.170008912.21420303/v1

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  2. K.D. Singh, P. Balasubramanian, M. Natarajan, H. Wang and P. Ravichandran, “Imagerie multispectrale par drone pour le phénotypage à haut débit d'essais de sélection de haricots secs”, Conférence annuelle du NAPPN, West Lafayette, Indiana, États-Unis, février 2024 (hybride); https://doi.org/10.22541/essoar.170110651.16979152/v1

    2024 - Consulter les détails de la publication

  3. Rajabi, R., Zehtabian, A., Singh, K.D., Tabatabaeenejad, A., Ghamisi, P. and Homayouni, S., "Éditorial : L'imagerie hyperspectrale dans la surveillance et l'analyse de l'environnement”, Front. Environ. Sci.", Vol. 11, 2023, doi: 10.3389/fenvs.2023.1353447

    2023 - Consulter les détails de la publication

  4. Wang, H., Singh, K.D., Poudel, H., Ravichandran, P., Natarajan, M., and Eisenreich, B., "Estimation de la hauteur des cultures et de la biomasse numérique à partir d'images multispectrales prises par des drones", 13e atelier sur le traitement des images hyperspectrales et des signaux : évolution de la télédétection (WHISPERS, IEEE), Athènes, Grèce, Oct.-Nov. 2023, https://doi.org/10.1109/WHISPERS61460.2023.10431021

    2023 - Consulter les détails de la publication

  5. Singh, K.D., Natarajan, M., Gill, K., Ravichandran, P., Wang. H., and Geddes, C.M., "Système d'imagerie numérique pour le phénotypage des plantes à haut débit utilisant des ordinateurs Raspberry Pi ", 13e atelier sur le traitement des images hyperspectrales et des signaux : évolution de la télédétection (WHISPERS, IEEE), Athènes, Grèce, Oct.-Nov. 2023, https://doi.org/10.1109/WHISPERS61460.2023.10430815

    2023 - Consulter les détails de la publication

  6. Hongquan Wang, Keshav Singh, and Prabahar Ravichandran, "Décompositions SAR polarimétriques compactes pour l'extraction de l'humidité du sol à l'aide des données de la mission de la Constellation RADARSAT", 11e conférence internationale sur l'agro-géo-informatique, Wuhan, Chine, Juillet 2023

    2023 - Consulter les détails de la publication

  7. Prabahar Ravichandran, Keshav D. Singh, Charles M. Geddes, Breanne Tidemann, Eric Johnson, Steve Shirtliffe, Thomas K. Turkington, and Manoj Natarajan, "Utilisation de l'imagerie hyperspectrale pour caractériser la phytotoxicité des herbicides sur l'avoine et la moutarde", 11e conférence internationale sur l'agro-géo-informatique, Wuhan, Chine, Juillet 2023

    2023 - Consulter les détails de la publication

  8. Prabahar Ravichandran, Keshav D. Singh, Charles M. Geddes, Manoj Natarajan, Austin Jaster, and Hongquan Wang, "Imagerie hyperspectrale proximale pour classer les kochias (Bassia Scoparia) résistants et sensibles aux herbicides", 11e conférence internationale sur l'agro-géo-informatique, Wuhan, Chine, Juillet 2023

    2023 - Consulter les détails de la publication

  9. Yoosefzadeh-Najafabadi, M., Singh, K.D., Pourreza, A., Sandhu, K.S., Adak, A., Murray, S.C., Eskandari, M., and Rajcan, I., “Remote and Proximal Sensing: How Far Has It Come to Help Plant Breeders?”, Advances in Agronomy, V 181, 2023

    2023 - Consulter les détails de la publication

  10. Natarajan, M., Singh, K.D., George, J., and Ragupathy, R., “Developing a Low-cost Digital Imaging System for Plant Phenotyping using Raspberry Pi Computers”, ISCB-ISMB Digital Agriculture Conference, Jul. 2022, Madison, Wisconsin, USA, Abstract # 921. (Virtual Online)

    2022 - Consulter les détails de la publication

  11. Ansari, K., Bae, T.S., Singh, K.D., and Aryal J., “Analyse multivariée du spectre singulier de la sismicité dans le domaine espace-temps-profondeur-magnitude : aperçu de l'est du Népal et du sud de l'Himalaya tibétain”, Journal of Seismology 2022, 26, pp. 147–166 (https://doi.org/10.1007/s10950-021-10057-6)

    2022 - Consulter les détails de la publication

  12. Torres-Tello, J.W., Ko, S., Singh, K.D., and Shirtliffe, S.J., "Corrigendum to 'Une nouvelle approche pour identifier les bandes spectrales qui prédisent la teneur en eau dans le canola et le blé'", Biosystems Engineering, 2021, 210, pp. 91-103 (https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2021.09.009)

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Installation de recherche

5403 1st Avenue South
Lethbridge, AB T1J 4B1
Canada

Affiliations

  • Membre de Société canadienne d'agronomie (CSA)
  • Membre de la Société canadienne de télédétection (SCT)
  • Membre du Comité consultatif scientifique technique (STB)
  • Membre de l'Association des pilotes de drones du Canada (APDC)
  • Membre du North American Plant Phenotyping Network (NAPPN)
  • Membre de l’Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
  • Membre du Réseau canadien d'automatisation et d'intelligence agroalimentaire (CAAIN) 

Langue

Anglais

Autres langues

Hindi, Punjabi