INDICES DE VÉGÉTATION DANS L’AGRICULTURE DE PRÉCISION
Introduction
Comme indiqué dans les publications précédentes, l’agriculture de précision est actuellement très en vogue. Cette méthodologie permet de mesurer et de gérer la variabilité des propriétés du sol, c’est-à-dire la variabilité spatiale, afin d’accroître l’efficacité de la production et de réduire l’impact environnemental. Pour cette raison, il est nécessaire de définir deux concepts de grande importance, qui sont la variabilité spatiale, qui exprime les différences de production dans un même champ, à la même saison et à la même récolte ; et la variabilité temporelle, qui se réfère aux changements de production dans un même champ, mais à des saisons de récolte différentes. Il est donc établi qu’elle correspond à un ensemble de technologies qui permettent l’application variable d’intrants agricoles tels que les engrais ou les pesticides, en fonction des besoins et/ou du potentiel productif des différents secteurs de la parcelle, préalablement définis. Il ne s’agit pas seulement de mesurer cette variabilité, mais aussi de mettre en œuvre une série de pratiques qui s’effectuent en fonction de cette variabilité. L’observation de l’existence de la variabilité en ce qui concerne les propriétés ou les déterminants de la production n’est pas nouvelle, mais la différence réside dans la capacité à l’identifier, la quantifier et la cartographier.
Cette méthodologie peut être divisée en quatre phases : collecte des données, traitement et interprétation des informations, prise de décision et action sur le terrain. Sur cette base, une série de pratiques sont définies dans un cycle visant à remplacer la recommandation habituelle, utilisée dans l’agriculture traditionnelle, d’intrants basés sur des valeurs moyennes par une recommandation beaucoup plus précise de gestion localisée, qui tient compte des variations de rendement de toute la surface de l’exploitation. Cette combinaison optimise l’utilisation des intrants en déposant dans le sol la quantité de semences que chaque point supporte, la quantité de nutriments nécessaires et, en outre, la lutte contre les mauvaises herbes, les parasites et les maladies n’est effectuée que là où il y a une réelle demande de contrôle. Les pratiques de gestion localisées ne sont pas seulement basées sur des cartes de productivité ou de fertilité des sols. Les décisions peuvent être prises à partir d’une base de données ou d’informations obtenues au moment même où les actions doivent être menées, grâce à des capteurs en temps réel.
En résumé, l’adoption de l’agriculture de précision, comprise comme un concept, est un outil à fort potentiel pour rationaliser le système de production agricole moderne, car elle optimise la quantité de produits agrochimiques appliqués aux sols et aux cultures, parmi de nombreux autres éléments, réduisant les coûts de production, ainsi que les niveaux de pollution environnementale et améliorant la qualité des récoltes.
Indices de végétation
Comme leur nom l’indique, les indices de végétation sont liés à l’étude du couvert végétal, qui constitue l’un des premiers axes de recherche dans le cadre de l’évaluation et de la gestion des ressources naturelles par l’application des techniques de télédétection, qui étaient à l’époque des images satellites obtenues à partir du lancement de la série LANDSAT. Ils sont liés à un ensemble d’opérations algébriques, qui sont effectuées sur les valeurs numériques des différents pixels, en utilisant deux ou plusieurs bandes appartenant au même point. Ils peuvent être définis comme le paramètre obtenu à la suite de la combinaison de deux ou plusieurs valeurs de réflectance à différentes longueurs d’onde, avec lequel une caractéristique spécifique de la culture peut être mise en évidence, comme l’estimation de la perte de constituants biochimiques de la chlorophylle ou de l’eau ou la détection de changements dans les pigments foliaires ou dans la fluorescence de la chlorophylle. Il est établi que l’indice idéal est sensible au couvert végétal, insensible à la luminosité et à la couleur du sol et peu affecté par les perturbations atmosphériques, les facteurs environnementaux et les géométries d’éclairement et d’observation.
En règle générale, des valeurs d’indice faibles indiquent que la végétation de la zone d’étude n’est pas très vigoureuse, tandis que des valeurs plus élevées indiquent une vigueur élevée. Ce n’est pas vrai pour tous les indices, puisque dans certains cas, comme les indices RVI et NRVI, qui seront discutés plus loin, la valeur de l’indice est inversement proportionnelle à la quantité de végétation présente.
Les indices peuvent être classés en deux catégories : ceux basés sur la pente et ceux basés sur la distance. Les premiers sont ceux qui utilisent le rapport de la réflectance d’une bande à l’autre, correspondant généralement au rouge et au proche infrarouge, en raison du contraste élevé de la réflectance de la chlorophylle dans ces deux bandes. Le terme “basé sur la pente” fait référence au fait que, lors de l’analyse des valeurs d’indice résultantes, les pentes des lignes passant par l’origine et les pixels tracés sur un graphique sont essentiellement comparées, la réflectance d’une bande étant située sur l’axe des X et la réflectance de l’autre sur l’axe des Y. Dans les indices basés sur la distance, les valeurs de réflectance enregistrées par les capteurs sélectionnés sont obtenues à partir d’une réflectance moyenne de toutes les couvertures situées dans le même pixel. Puisqu’ils tentent de séparer les informations entre la végétation et le sol, on peut établir qu’ils sont basés sur l’utilisation d’une ligne de base et les distances par rapport à celle-ci. Le nom de ligne de sol fait référence à une équation linéaire qui décrit la relation entre les valeurs de réflectance de la bande rouge et du proche infrarouge pour les pixels représentant le sol. Cette ligne est générée en ajustant une régression linéaire entre la bande rouge et le proche IR pour un échantillon de pixels de sol exempts de tout type de végétation. On peut également le faire en générant une carte de dispersion entre la bande IR, située sur l’axe des Y, et la bande rouge, représentée sur l’axe des X, et en traçant la ligne qui correspond le mieux à la base des points du graphique. En procédant ainsi, on peut obtenir la pente et la distance à l’origine. Une fois cette relation obtenue, tous les pixels inconnus qui présentent la même relation entre les valeurs de réflectance sont supposés être des sols nus. Au contraire, celles qui sont éloignées de la ligne de sol et qui ont une réponse de réflectance plus élevée (proche infrarouge) sont considérées comme de la végétation. Les plans d’eau sont observés comme ayant une réflectance rouge plus élevée.
Parmi ceux-ci, les plus représentatifs, c’est-à-dire les plus utilisés en agriculture de précision, sont présentés ci-dessous.
- Indices basés sur les pentes
NDVI (Normalised Difference Vegetation Index) : c’est l’un des plus courants, car il est utilisé pour toutes sortes d’applications. La principale raison pour laquelle il est si largement utilisé est sa simplicité de calcul. Il possède également une plage de variation fixe, établie entre -1 et +1, qui permet d’établir des seuils, facilitant ainsi la comparaison entre les images. Son calcul est basé sur le contraste entre la zone d’absorption maximale dans le rouge, conséquence de la présence de pigments chlorophylliens, et la réflexion maximale dans l’infrarouge, liée à la structure cellulaire de la feuille. Il existe donc une relation entre cet indice et l’activité photosynthétique, la quantité de biomasse, la surface verte et la santé de la culture. Les valeurs très faibles, de l’ordre de 0,1, représentent des zones rocheuses, sablonneuses ou neigeuses, tandis que les résultats plus élevés, entre 0,2 et 0,3, correspondent à des zones pauvres en arbustes ou en pâturages naturels. Le principal inconvénient de cet indice est qu’il est très sensible à la réflectivité du sol sur lequel se trouve la plante, ce qui limite considérablement le potentiel de discrimination. Cette situation est accentuée dans les endroits où le couvert végétal occupe moins de 50% de la surface analysée, ce qui est souvent le cas même dans les zones cultivées. Afin de résoudre ce problème et d’obtenir une étude correcte de la végétation, même dans les zones à très faible densité, les indices de végétation décrits ci-dessous ont été développés.
- Indices basés sur la distance
PVI (Indice de végétation perpendiculaire) : considéré comme l’indice principal, à partir duquel tous les autres sont dérivés. Pour calculer les valeurs, il utilise la distance perpendiculaire de chaque pixel à la ligne du sol. La distinction entre le sol et la couverture végétale, comme expliqué ci-dessus, est due à la distance de chaque pixel par rapport à la ligne du sol. Ainsi, en tenant compte de la réflectivité fournie par le sol, il est possible d’isoler l’information fournie par la végétation. Comme les résultats sont obtenus sur la base de distances perpendiculaires à la ligne du sol, exprimées en unités de réflectivité, l’échelle de mesure et la plage de variation diffèrent de celles utilisées dans les indices NDVI et SAVI.
SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) : comme il prend également en compte la réflectivité du sol, il permet d’isoler les informations relatives au couvert végétal de celles relatives au sol sous-jacent. Cependant, comme pour le NDVI, si la couverture végétale n’est pas suffisamment dense, des valeurs de réflectance erronées peuvent apparaître, dues au sol sous-jacent. Malgré ce fait, lorsqu’il est utilisé, deux couvertures végétales ayant la même activité photosynthétique, indépendamment du sol sur lequel elles sont situées, auront des valeurs identiques ou très similaires, contrairement à ce qui se passe avec le NDVI.
Il existe d’autres indices de végétation, également utilisés dans l’agriculture de précision, mais qui ne sont pas classés sur la base des critères décrits précédemment, parmi lesquels les suivants :
CWSI (Crop Water Stress Index) : met en relation la différence des températures mesurées avec le couvert végétal, entendu comme la structure complexe formée par la distribution spatiale des feuilles formant la culture et l’air, avec la différence entre ces deux valeurs lorsque l’évapotranspiration n’est pas limitée par la disponibilité en eau (limite inférieure) et la différence lorsque l’évapotranspiration est nulle, en raison du manque de disponibilité en eau (limite supérieure). Il prend donc en compte le taux de transpiration d’une culture en mesurant la température de la canopée et le déficit de pression de vapeur. Il fournit une valeur de 0 à 1 qui dépend du niveau de stress hydrique de la culture.
LAI (Leaf Area Index) : est un indicateur de la biomasse et de la résistance des plantes. C’est l’expression numérique sans dimension résultant de la division de la surface foliaire d’une culture, exprimée en mètres carrés, et de la surface du sol sur lequel la culture est implantée, exprimée dans la même unité, c’est-à-dire la surface qu’elle occupe. Elle est basée sur le fait que les cultures efficaces ont tendance à investir la majeure partie de leur croissance précoce dans l’expansion de leur surface foliaire, car cela signifie une meilleure utilisation du rayonnement solaire. Elle est liée à l’échange de carbone, d’oxygène et d’eau avec l’atmosphère.
NDRE (Normalised Difference Red Edge Index) : cet indice utilise la réflectance à 730 nm, c’est-à-dire qu’il incorpore la zone spectrale du bord rouge, remplaçant ainsi celle du rouge. Il indique les changements qui peuvent se produire dans la teneur en chlorophylle A et en azote de la plante, ainsi que le stress hydrique. Pour cette raison, il peut indiquer une variabilité par rapport aux besoins en engrais et en azote foliaire des plantes. Il est considéré comme un meilleur indicateur de la santé ou de la vigueur des cultures que le NDVI pour les cultures de mi ou de fin de saison et est plus adapté aux applications de gestion intensive, car le NDVI peut perdre sa sensibilité lorsque les plantes accumulent un niveau critique de couverture foliaire ou de teneur en chlorophylle.
PCD (Plant Cell Density) : indicateur de la variabilité de la vigueur des cultures. Comme le NDVI, il indique la biomasse photosynthétiquement active. Elle est donc corrélée à la taille, à la santé et à l’absence de stress, qui sont à leur tour associés à l’état de vigueur de la plante. Le résultat est fourni par une mesure qualitative.
TCARI/OSAVI (indice d’absorption-réflectance de la chlorophylle/indice de végétation ajusté au sol) : L’indice TCARI, qui mesure la profondeur de l’absorption de la chlorophylle dans le rouge par rapport aux pics de réflectance maximale à la limite du vert et du rouge, est très sensible à la réflectivité du sol, c’est pourquoi il est complexe à interpréter dans les cas où l’indice de surface foliaire présente de faibles valeurs. C’est pourquoi il est combiné à l’indice OSAVI, qui utilise les bandes du rouge et du proche infrarouge pour réduire cette influence, améliorant ainsi la sensibilité aux variations associées au contenu en chlorophylle. Les données obtenues par la combinaison des deux indices servent d’indicateur des situations de stress nutritionnel et de chlorose dans les plantes.
