Terres Inovia. Télédétection. De nouveaux outils au service de l agriculture. Luc Champolivier Terres Inovia (31)

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1 Télédétection De nouveaux outils au service de l agriculture Luc Champolivier (31)

2 Intérêts Mesures indirectes non destructives Economie de temps Intérêts et limites de la télédétection Répétition possible des mesures dans le temps Changement d échelle de mesure organe, micro-parcelle, parcelle agricole, territoire (selon les vecteurs) Accès à l hétérogénéité intraparcellaire Inconvénients Mesures indirectes : calage de modèles pour convertir le signal biophysique en variable agronomique imprécision (mais les mesures classiques présentent aussi une imprécision) Sensibilité aux conditions de mesure météo Satellite : difficultés méthodologiques de calibration liées aux différences d échelle de mesure par rapport aux méthodes classiques satellites : pixels de 10 x 10 m à 30 x 30 m et mesures au sol sur quelques m²) Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 2

3 Acquisition Télédétection : un usage stratégique «simple, rapide, économique, fréquentes» de données relatives à des variables d état des cultures correspondant à des variables d entrée des modèles agronomiques de prise de décision, de prévision par exemple, calcul de dose d azote prévisionnelle Utilisation ou adaptation de modèles agronomiques existants Création de nouveaux modèles Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 3

4 Variables agronomiques d intérêt accessibles par la télédétection (1) Règles de décision en parcelles agricoles Fertilisation azotée du colza : Calcul de la dose prévisionnelle : poste «quantité d azote dans la culture à l ouverture du bilan» Pilotage de la fertilisation azotée pendant la période du bilan Fertilisation azotée du tournesol (adaptation d Héliotest) Irrigation du tournesol Colza Tournesol Biomasse fraîche à l entrée et à la sortie de l hiver Quantité d azote absorbé à l entrée et à la sortie de l hiver Indice de nutrition azotée aux stades D1, D2, E Indice de nutrition azotée entre les stades 6 feuilles et 14 feuilles Indice foliaire avant et après floraison Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 4

5 Variables agronomiques d intérêt accessibles par la télédétection (2) Prévision de collecte de tournesol à l échelle de la parcelle ou d un bassin de collecte Localisation des mauvaises herbes et «biovolume» Indices foliaires au cours du cycle Localisation des zones enherbées et taux de couverture mauvaises herbes Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 5

6 Calcul de la dose d azote prévisionnelle sur colza les partenariats «opérationnels» de Approche classique : estimation de la biomasse fraîche aérienne à l entrée et à la sortie de l hiver Editeur Produit Vecteur Intégration Réglette azote colza Validation par des estimations de biomasse EH et SH AIRBUS D&S FARMSTAR Satellite et Drone oui Oui (livraisons) GEOSYS Cérélia Satellite oui Prévu en 2017 (calibration) AIRINOV AIRINOV Drone oui Oui (calibration) 2016 a posteriori 2017 en temps réel WANAKA Drone et Avion oui Prévu en 2017 (calibration) BOREALIS N-Pilot Homme oui Oui pour sortie hiver En cours pour entrée hiver YARA Image IT Homme non En cours de re-paramétrage Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 6

7 Calcul de la dose d azote prévisionnelle sur colza N-Pilot (Boréalis) Estimation de la biomasse fraiche de la culture à l entrée et à la sortie de l hiver Capteur à 2 bandes spectrales Variables entrée : IGPN sol, IGPN couvert, hauteur de végétation Validé pour la sortie hiver ; en cours de validation pour l entrée hiver Contrôle annuel de la calibration Biomasse estimée N-Pilot (kg/m²) Biomasse "pesée" (kg/m²) y=x Boréalis Illustration de la qualité du modèle pour la sortie hiver : n = 57 ; Erreur moyenne de prédiction : kg/m² Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 7

8 Les nouvelles pistes de calcul de la dose d azote prévisionnelle sur colza Estimation directe de la quantité d azote absorbé par la culture à l entrée et à la sortie de l hiver Mesure actuelle : estimation de Biomasse fraiche EH EH x 50 = N absorbé EH Biomasse Biomasse fraiche fraiche SH SH x 65 = N absorbé SH Forte incertitude sur ces coefficients Piste : estimation directe de Pente décile décile décile décile décile Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 8

9 Calcul de la dose d azote prévisionnelle sur colza : télédétection satellitaire et drone met en place chaque année un réseau de parcelles en France Dimension du réseau : plus de 200 parcelles pour les estimations satellitaires dont 40 font également l objet de vols de drones Observations : avec mesure au sol de la biomasse fraîche aérienne à l entrée et à la sortie de l hiver (4 placettes de 1 m² par parcelle dans une zone homogène) Réseau 2016 Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 9

10 COLZA Les projets de recherche et développement : COLZA Fertilisation azotée Dose prévisionnelle Estimation de la biomasse fraîche à l entrée et à la sortie de l hiver Estimation directe de la quantité d azote absorbé à l entrée et à la sortie de l hiver Pilotage Estimation de l état de nutrition azotée aux stades D1 à E Repérage et «biovolume» des mauvaises herbes Projet PRECIDRONE Drone Drone Drone Drone Collaboration avec Airbus D&S Collaboration Boréalis Drone + Satellite Drone + Satellite N-Pilot Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 10

11 COLZA Projet Tournesol Les projets de recherche et développement : TOURNESOL Fertilisation azotée Estimation de l état de nutrition azotée avant le stade 14 feuilles Irrigation Estimation de l indice foliaire Prévision de collecte Estimation de l indice foliaire Satellite Repérage et «biovolume» des mauvaises herbes Projet PRECIDRONE Drone Drone Drone (?) Drone Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 11

12 Principe - Estimer la dose prévisionnelle d azote en mobilisant les méthodes précédentes et la méthode du bilan prévisionnel - Adapter cette dose en fonction de l état d alimentation azotée réel de la culture au cours du printemps Entrée hiver Les nouvelles pistes Pilotage de la fertilisation azotée du colza Sortie hiver Calcul de dose prévisionnelle 1 er apport N L indicateur agronomique candidat : indice de nutrition azotée qui mobilise la biomasse aérienne sèche des plantes & la teneur en azote des plantes Challenge : est-il possible d estimer cet indice de nutrition azotée par télédétection grâce aux capteurs multispectraux? 2 ème apport N 3 ème apport N Pilotage = ajustement doses Début floraison Partenaires : Airbus D&S (drone et satellite), PRECIDRONE, Boréalis (N-Pilot) Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 12

13 Projet PRECIDRONE Objectif : mise en place de nouveaux services aux agriculteurs en utilisant les technologies drones longue portée et d analyse de données afin de suivre et d identifier l état de nutrition des cultures, leur alimentation en eau ou encore les mauvaises herbes. Cultures concernées : blé, maïs, colza et tournesol Projet financé dans le cadre du programme FUI (AAP n 17) Porteur : Terres du Sud Partenariat 4 coopératives : Terres du Sud, Arterris, Ovalie Innovations (Maïsadour, Vivadour) Invivo : Agrosolutions et SMAG 2 Instituts techniques Agricoles : Arvalis, 1 entreprise privée : Delair Tech (vols de drone + gestion et exploitation des images) 2 laboratoires de recherche publique : INRA Avignon, LAAS Toulouse Période de travaux : (4 ans) Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 13

14 Colza Fertilisation azotée Projet PRECIDRONE thématiques oléagineuses Calcul de la dose prévisionnelle Estimation de la biomasse fraîche aérienne à l entrée et à la sortie de l hiver Estimation directe de la quantité d azote absorbé à l entrée et à la sortie de l hiver Pilotage en cours de période d ouverture du bilan Repérage et quantification («biovolume») de mauvaises herbes Tournesol Fertilisation azotée Conduite de l irrigation Prévision du rendement? Repérage et quantification de mauvaises herbes Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 14

15 Télédétection satellitaire : l arrivée de Sentinel 2 Lancé le 23 juin 2015 Orbite : polaire, héliosynchrone, inclinaison =98,5 Altitude : 786 km Fauchée = 290 km Couverture : 56 S à 84 N Heure passage équateur : 10h30 solaire Revisite : - tous les 10 jours - tous 5 jours avec S2-B Resolution spatiale : 10m/20m/60m 13 bandes spectrales : VNIR-SWIR : nm Images gratuites Traces au sol medialab Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 15

16 Résolution spatiale Bandes spectrales Télédétection satellitaire : l arrivée de Sentinel 2 Images actuellement utilisées par Farmstar Satellites DMC- 2/DEIMOS Satellites SPOT6/SPOT7 20 m 10 m 3 bandes RG+NIR 4 bandes RGB+NIR Sentinel 2A /2B 10 m, 20 m, 60 m 13 bandes Vis à SWIR Fauchée 650 km 60 km 290 km Granule Sentinel-2 Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 16

17 Comparaison résultats Sentinel 2 et DMC-2 Images du 25 janvier 2016 Relation entre la biomasse pesée au sol et l estimation satellitaire du GAI Sentinel 2 y = x r² = 0.63 RMSE : 0.36 DMC-2 y = 1.14 x r² = 0.56 RMSE : 0.50 Meilleure estimation avec Sentinel 2, en particulier pour les biomasses supérieures à 1.5 kg/m² * : GAI : green area index : indice de surfaces vertes : surface verte déployée par les plantes (feuilles, tiges, siliques, capitules ) Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 17

18 Projet Tournesol Objectif : Construction d'un simulateur pour la prévision du rendement et de la qualité du tournesol à l'échelle territoriale mobilisant la télédétection satellitaire Projet soutenu financièrement par le CasDAR Porteur : Partenariat CESBIO, INRA Toulouse (UMR AGIR), Agrosolutions 2 coopératives : Arterris et Val de Gascogne Période de travaux : (4 ans) Technologies mobilisées : Télédétection satellitaire Modèles plus ou moins complexes Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 18

19 Prévision de la collecte de tournesol à l échelle d un bassin (CasDAR) Proposer des méthodes permettant à terme de construire un outil de prévision de collecte du tournesol (quantité et qualité). quelques semaines avant sa récolte, à l échelle d un bassin de collecte, à l aide de modèles plus ou moins complexes associés à des observations d états de culture (indice foliaire) acquises par voie satellitaire et supposées améliorer la qualité de prédiction des modèles. Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 19

20 Prévision de la collecte de tournesol à l échelle d un bassin (CasDAR) ETAPE 1 : Choix du modèle parmi un éventail possible Modèles statistiques (corrélatifs) ne mobilisant que des données directement issues de la télédétection (exemple : relation entre un indice de végétation à un stade et le rendement) Modèles statistiques mobilisant des données agronomiques (GAI) issues de la transformation de données directement issues de la télédétection Modèle de culture moyennement complexe, non spécifique du tournesol et construit pour utiliser les données de télédétection (SAFYE : modèle du CESBIO) Modèle de culture spécifique du tournesol (SUNFLO : modèle INRA ), plus complexe, avec ou sans «assimilation» de données de GAI issues de la télédétection Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 20

21 Prévision de la collecte de tournesol à l échelle d un bassin (CasDAR) Le travail à réaliser pour atteindre l objectif ETAPE 2 : méthodologie de mesure de l état de la végétation Mise au point d une méthode indirecte et rapide de mesure de l indice foliaire au sol («vérité terrain») Mise au point d un modèle d estimation de l indice foliaire à partir des images satellitaires (inversion de modèle de transfert radiatif) ETAPE 3 : Disposer d un bassin de collecte d étude Paramétrage et validation des modèles d estimation de la collecte Dispositif «parcelles agricoles» sur 10 à 20 exploitations (2014 à 2016) Recueil des itinéraires techniques, notations sur les parcelles, collecte du rendement (par parcelle ou exploitation), teneurs en huile et en acide oléique Mise au point d une méthode d identification et géolocalisation des parcelles de tournesol à partir de séries temporelles d images et de relevés de terrain (apprentissage) Mise au point d une méthode d estimation des dates de levée par voie satellitaire (à faire) Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 21

22 Dispositif de terrain Création d un réseau d exploitations agricoles en 2014, 2015 et 2016, en Haute-Garonne et Gers. Objectif : Reconstituer un bassin de collecte d étude. Nombre de parcelles Surfaces (ha) Rendements moyens (q/ha) Total Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 22

23 Prévision de la collecte de tournesol à l échelle d un bassin (CasDAR) Test de quelques modèles Relations simples à une ou deux variables explicatives du rendement : Rendement = f(gai max) Green Area Index (m² végétal vert / m² sol) Rendement =f(gad) Green Area Duration (m² végétal vert / m² sol. jours) Rendement = f (GAI max; GAD) Complémentarité entre les variables explicatives. Données nécessaires à SUNFLO : Date de semis; Variété; Climat; GAI. GAI (m² végétal vert / m² sol) Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 23

24 Base de test Parcelles 2014 Parcelles 2015 Prévision de la collecte de tournesol à l échelle d un bassin (CasDAR) / Nouvelles pistes : résultats provisoires Rendement moyen observé (q/ha) Rendement moyen prédit (q/ha) Rdt=f(GAD) Modèle quadratique Rdnt=f(GAI max ; GAD) Modèle quadratique Sunflo Ecart moyen (q/ha) Rendement moyen observé (q/ha) Rendement moyen prédit (q/ha) Ecart moyen (q/ha) Télédétection : de nouveaux outils au service des cultures oléoprotéagineuses 24