Services aériens pour l agriculture : Un marché d avenir 4 novembre 2014 Technopôle Pégase Aéroport d Avignon

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1 Services aériens pour l agriculture : Un marché d avenir 4 novembre 2014 Technopôle Pégase Aéroport d Avignon Les projets au service de l agriculture de précision au sein de l IRSTEA Sylvain Labbé

2 Montpellier Maison de la télédétection Ecosystèmes Risques Agronomie

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4 Plan Drones Pour l observation Quels Capteurs? Pour quoi faire? Exemples IRSTEA Les besoins/tendances Conclusion 21/01/2014 4

5 Les Drones 5

6 Evolution des drones Le Pixy

7 Quels capteurs? Capteurs embarqués «non électroniques» : biochimique, filtres particules Capteurs embarqués «électroniques»: Électrochimiques Détection des gaz : O2, CO, H2S, NH3, CO2, SO2,PH3, HCN, NO2, Cl2 Caméras (spectre électromagnétique) Visible, NIR, IR, UV, Multispectral, Hyperspectral Radar Lidar Spectroscopique (Vertical Cavity Surface Emitting Lasers) H2O CO2 et CH4 (méthane) AirRobot AR100 matthias.bartholmai@bam.de mzondlo@princeton.edu 7

8 Bandes électromagnétiques 8

9 Quelles longueurs d ondes pour quel usage Rayons X : corps étrangers, densité, discrimination de produits... UV : moisissure... Visible : Dimension, forme, couleur, texture de surface, défauts NIR : Eau, matières grasses, protéines, caféine, T c... MIR et IR : composés volatiles, sucre, T c µondes : Eau, matières grasses, sel, texture de surface 9

10 Les capteurs imageurs Camera thermique Caméra proche-infrarouge Camera UV Camera couleur (RGB) Camera hyperspectrale 10

11 QUELQUES EXEMPLES IRSTEA

12 Capteurs optiques Camera thermique

13 Les capteurs imageurs Appareil photo standard Non modifié Appareil photo Proche Infrarouge Modification Filtre IR Appareil photo «red-edge» Filtre IR démonté. Filtre red-edge Capteur Thermique

14 Exemple de montage Capteur FOVEON Capteur Foveon IMAGE RADIOMETRY Two Foveon DP1X Simultaneously triggered Visible (R, G, B) Modified camera (NIR sensitive) +740nm low pass filter 14

15 Calibration géométrique Pré-traitement des données Correction du vignetage

16 Corrections radiométriques Correction des effets atmosphériques Altitude : 900m Altitude : 600m Altitude : 400m 29/05/2007

17 Superposition des canaux Visible PIR

18 Superposition des canaux Image 4 canaux

19 Orthorectification et mosaicage DEM computation Tie points computation Overlapping assesment Georeferencing Mosaicing Individual images

20 Mesures terrain

21 Proxidetection Air Temp. measurement Infrared Camera on MET treatment Checking for image collection on Rainfed treatment

22 Evolution du couvert

23 4.E+06 3.E+06 3.E+06 2.E+06 2.E+06 1.E+06 5.E+05 0.E+00 Shad soil Sun soil Shad vgt Sun vgt Vegetation cover 4.E+06 3.E+06 3.E+06 2.E+06 2.E+06 1.E+06 5.E+05 0.E+00 Shad soil Sun soil Shad vgt Sun vgt inflo Vegetation cover

24 NDVI Mesures sur la journée Time TU - Impact de l heure de mesure sur le NDVI

25 25 Projet RHEA: détection des mauvaises herbes 2 appareils couplés : 1 RGB 1 modifié IR Obtenir une image NDVI) Cibles de géoréférencement

26 Projet RHEA: recherche de mauvaises herbes

27 Détection des mauvaises herbes 27

28 Projet RHEA : Traitement de données

29 Stress hydrique Infrarouge thermique Sans stress Stress hydrique

30 Projet AGRIDRONE: stress hydrique (3 varietés * 3 types de fertilisation N * 2 irrigation) Irrigated Rainfed Irrigated Rainfed Rainfed Irrigated Visible Rededge NIR NDVI Thermal 0N Irrigated Rainfed Irrigated Rainfed Rainfed Irrigated 130N R575-0N R575-65N R570-0N R575-0N R575-0N R N R575-65N R575-0N R N R575-65N R N R570-0N R N R N R570-65N R N R575-65N R570-65N R570-0N R579-0N R579-65N R N R N R575-0N R570-65N R579-65N R579-0N R579-65N R579-65N R575-65N R N R N R N R579-0N R579-0N R N R579-65N R570-0N R575-0N R570-65N R570-0N R579-65N R579-0N R570-65N R N R570-0N R N R N R N R N R575-65N R N R570-65N R579-0N BLOC 1 BLOC 2 BLOC 3 19/04/06 11h25

31 Apport de l infrarouge thermique

32 Projet Telerieg : stress hydrique April May WDI 1 0

33 Before After irrigation (may) (april) Parcelle de blé Castries Irrigation En cours WDI 1 Water stress 0 No vegetation

34 Stress hydrique couverts complexes - HIRIFAP Pommiers Expérimentions sur le site INRA Mauguio 21/01/

35 Site d étude Parcelle expérimentale INRA, Mauguio (prés de Montpellier) Montpellier. 520 pommiers 122 génotypes 4 répétitions : - 2 en condition normale d irrigation - 2 avec contrainte hydrique contrôlée Objectif : tester l effet de la contrainte hydrique 35

36 Acquisition des données Exemple du 01/08/ vols dans la journée : 8h, 10h20, 12h20, 14h30 et 16h30 Images acquises par drone IRT Visible Cibles homogènes et facilement identifiables -> calcul des moyennes pour chaque cible Mesures radiothermomètres -> T C des cibles bien différenciées 36

37 Corrections géométriques + mosaïquage Mires Cibles thermiques Suites : projet CASDAR ALIAGE Fruit 37

38 Les besoins/tendances Besoins : Capteurs légers, haute résolution, multispectral sur bandes spectrales étroites (grande sensibilité, temps d exposition courts) Dépasser le proche infrarouge Intelligence embarquée Capteurs multiples : plusieurs capteurs embarqués ou drones en formation Autonomie (faible poids, compacité, intégration) Positionnement centimétrique + orientation précise( 0,1 ) 38

39 Conclusion Des capteurs très dépendants des capteurs grand public (appareils photos, smartphones ) Des algorithmes de traitement d images à développer (caractérisation, modélisation ) Un gros potentiel applicatif en agriculture des verrous pour la recherche Colloque 2014 : 39

40 Merci de votre attention