Description du projet :
FLying for plant cover Identification, plant cover Growth and plant cover Height across Time and Space for Carbon monitoring
La télédétection de la couverture végétale fournit des indications importantes sur la variabilité de la croissance et vise à comprendre les facteurs complexes qui influencent et maximisent la biomasse des cultures. La hauteur est un bon prédicteur de la biomasse, moins spécifique que le NDVI , mais le suivi du taux de couverture du sol est une valeur clé au niveau de la protection des sols et déterminante également. Chaque estimateur a des limites et les techniques d’analyse d'images associées ne peuvent être aujourd’hui déployées par les professionnels du secteur agricole. Le projet évaluera les avantages respectifs des estimateurs et l’efficacité de leur couplage pour estimer la biomasse des cultures intermédiaires. Deux séries de parcelles expérimentales de cultures intermédiaires mélangeant diverses espèces végétales seront survolées par drone lors du printemps et de l’automne 2022 de façon concomitante aux observations réalisées au sol (à, au plus, 4 jours près). Lors des 2 campagnes, les prises de vues seront réalisées à l’aide du matériel suivant mis à disposition par l’inPACT :
-le capteur multispectral Micasense à 5 bandes (R, G, B, Near R, PIR) permettant d’obtenir, après traitement via le logiciel Pix4D, plusieurs indices de végétation tels que le NDVI avec une résolution de 7 cm,
-le capteur optique RGB embarqué SONY RX1RII 42MP avec GPS RTK (Real Time Kinematic) pour fournir la carte de l’estimation des hauteurs de la végétation qui sera générée en calculant la différence entre le modèle numérique de surface du drone et le modèle numérique de terrain LIDAR du Système d'Information du Territoire Genevois (structure from motion based software).
La mesure manuelle de la hauteur, l’estimation visuelle du taux de couverture in situ ainsi que les mesures de biomasse par récolte manuelle seront réalisées et uniquement destinées au calibrage et à la vérification des données récoltées par le drone.
Suite au traitement des images, l’analyse des corrélations (coefficient de corrélation de Pearson et p-value associée) entre les estimateurs obtenus par drone et les vérités terrain concerneront la hauteur d’une part et le taux de couverture d’autre part afin d’évaluer la précision de ces estimations. Ensuite, le meilleur estimateur de la biomasse sera choisi en analysant les corrélations entre la biomasse mesurée in situ et les estimateurs hauteur et taux de couverture pris séparément puis couplés. Le modèle de prédiction de la biomasse obtenu sera ensuite testé pour plusieurs espèces séparément (modèle spécifique) ainsi que pour plusieurs espèces ensemble (modèle global) pour évaluer sa sensibilité à la diversité des espèces végétales présentes dans les cultures intermédiaires. Une fois les limites appréciées, nous serons à même de valider et de transférer une solution facile à utiliser aux organismes de conseil agricole et aux agriculteurs par adhésion à des projets pilotes de séquestration du carbone dans les sols ou de préservation des sols (Programme de protection des ressources OFAG LAgr Art. 77a & b Terres Vivantes).
Ainsi, la méthodologie proposée, qui fait intervenir des aspects « systématiques », devrait assurer le succès du projet.
Equipe de recherche au sein de la HES-SO:
Sauzet Ophélie
, Dubois Alain
Durée du projet:
01.01.2022 - 31.12.2022
Statut: En cours
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