ARVALIS - Institut de végétal

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1 Capteur/drone, un nouveau duo pour le service agronomique Frédéric BARET INRA-EMMAH-CAPTE

2 Applications pour le service agronomique Outils d aide à la décision Propriétés permanentes du sol Caractéristiques de la culture Phénotypage Caractériser le comportement des génotypes (variétés) dans différentes conditions Utile four la sélection variétale Utile pour acquérir une meilleure connaissance du fonctionnement des cultures en parcelles agricoles Evaluation des dégâts Animaux Gel

3 artographie de propriétés permanentes du sol Exemple du carbone organique Spatialisation par interpolation Mesures de carbone organique Autres caractéristiques potentiellement accessibles Texture Carbonate Réserve utile Spatialisation par imagerie drone D après Gilliot et al., 2014 Nécessité d un étalonnage local

4 Végétation: que mesurer? Etat du couvert Structure du couvert Comptage plantes/organes Taux d infestation par les adventices Taux de couverture Fraction de rayonnement intercepté Surface foliaire Hauteur / volume des plantes Propriétés des feuilles Contenu en chlorophylle Sénescence / maladies? Température de surface Fluorescence Stress subis par les plantes Fonctionnement Succession d états: importance de la dynamique

5 Quels capteurs? Longueur d onde / direction / Actif-passif / Résolution

6 Deux grandes catégories de drones Voilure tournante Aile fixe Charge utile 500 g < C < 2500 g C < 250 g (2 kg) Autonomie A < 15 min 30 min < A < 4 heures Vitesse 0 km/h < V <40 km/h 40 km/h < V < 60 km/h Stabilité Altitude mini 2 m 40 m Surface couverte / vol 5-30 ha 100 ha - 27 km² Application principale Phénotypge Expérimentation Agriculture de précision Avantages du drone / satellite Altitude -> résolution spatiale Directionnalité -> Répétitivité -> Vol tout temps. Choix de l heure de passage Instruments nouveaux -> LIDAR, hyperspectral

7 Quelques applications Comptage de plantes Enherbement Caractérisation de la macro-structure Caractéristiques biophysiques Taux de couverture Fraction de rayonnement intercepté (FIPAR) Surface foliaire verte Contenu en chlorophylle Evaluation de stress Hydrique

8 Comptage de plantes / organes Possible grâce à la haute / très haute résolution accessible La directionalité Adaptation de la technique en fonction des espèces: Grandes cultures Semoir mono-graine Maïs, tournesol, betterave Semoir à céréales Blé, orge, Viticulture / arboriculture

9 Ex: Betteraves - Acquisition des images (APN) Sony Nex 7 (24 Mpixels) Objectif 60 mm priorité à la vitesse 1600 ASA 35 m d altitude 2.5 mm de résolution au sol

10 Ex: Betteraves - Principe général Classification Extraction des rangs Position théorique des plantes Elimination des adventices Identification des plantes Comptage / caractéristiques

11 Ex: Betterave - Performances Bonnes performances mais: Quelques Confusion avec adventices: compter seulement les plantes assez développées?

12 Ex: Blé Acquisition d images Sony Nex 7 (24 Mpixels) Objectif 60 mm priorité à la vitesse ISO automatique 3 m d altitude 45 d inclinaison perpendiculaire aux rangs 0.2 mm de résolution Images de qualité équivalente à ce que l on obtient à partir du sol

13 Estimations Sowing density 150 from 30 cultivars Multivariate linear: R = 0.86 RRMSE = 13.65% Neural network: R = 0.92 RRMSE = 11.16% Visual counting from pictures Ex: Blé - Performances Grignon Bonnes performances si densité pas trop élevée Importance du stade au moment de la mesure Importance de la classification (qualité image) Estimations Estimations Multivariate linear R = 0.84 Density < 350 RRMSE = 22.74% Neural R = 0.95 Density < 350 RRMSE = 13.70% Cultivar Apache Visual couting from pictures Multivariate linear R = 0.95 Density < 350 RRMSE = 18.29% Neural R = 0.95 Density < 350 RRMSE = 15.92% Cultivar Miradoux Toulouse Visual couting from pictures

14 Deux approches Enherbement Identification individuelles des mauvaises herbes Position par rapport au rang Forme Propriétés optiques? Nécessite une haute résolution spatiale Identification de zones enherbées Variabilité tu taux de couverture du sol Résolution spatiale moins critique (quelques m) Diagnostic moins fiable (confusion avec vigueur culture)

15 Exemple de cartographie d adventices Gée et al. (2008) Crop weed discrimination in perspective agronomic images. Computers & Electronic in Agriculture (60) Peña et al.(2013) Weed Mapping in Early-Season Maize Fields Using Object-Based Analysis of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Images. PLoS ONE 8(10)

16 Caractéristiques de la macro-structure La multiplicité d images du même point acquises depuis différentes positions permet de reconstruire la macro-structure 3D par des techniques photogrammétriques (Shape from movement)

17 Vigne: caractérisation des rangs Hauteur estimée (cm) Hauteur mesurée (cm) Inter-rang estimé (cm) Inter-rang mesuré (cm) Détection des plants manquants Vigueur Volume du rangs Insensible à l enherbement (extraction du rang) 17 Largeur rang estimée (cm) Largeur rang mesurée (cm)

18 Estimation de la surface foliaire (GAI): Caméra multispectrale Distribution des variables d entrée Geometrie de l observation RT model Réflectances simulées Valeur a priori Des variables Cost function Minimum Solution: GAI estimé + 18 observations

19 Résultats sur blé et colza 01/02 23/03 GAI drone Surface foliaire verte: GAI Blé Colza GAI mesuré au sol 24/01 07/03 23/03 07/04 01/05 19

20 Améliorations potentielles: utilisation de modèles 3D de structure de la végétation Maïs Vigne Générique (Turbide) GAI estimé Estimated LAI Estimated GAI estimé LAI Spécifique (3D) GAI mesuré GAI mesuré Estimated LAI GAI mesuré GAI mesuré

21 Intérêt majeur: suivi temporel Fraction verte Différences entre cultivars Fraction verte Différences entre traitements Temps (degré.jour) Temps (degré.jour)

22 Stress hydrique Conductance stomatique Potentiel foliaire Infrarouge thermique Photochemical Reflectance Index (PRI) Fluorescence 760 nm Relations très dépendantes des conditions micro-climatiques et de la structure du couvert Zarco-Tejada et al. (2012). Fluorescence, temperature and narrow-band indices acquired from a UAV platform for water stress detection using a micro-hyperspectral imager and a thermal camera. Remote Sensing of Environment, 117

23 Conclusions Les drones permettent d accéder à des mesures spécifiques: Résolution spatiale Reconstruction 3D (multi-vues) Fréquence de revisite Capteurs particuliers Limités par: Leur capacité de couverture spatiale Charge utile (poids / énergie) Applications privilégiées: Phénotypage Cultures pérennes avec herbe entre les rangs Grandes cultures: quel modèle? Interprétation des mesures pour l aide à la décision

24 Le phénotypage pour développer des outils d aide à la décision

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