Les apports de la télédétection pour quantifier la jaunisse
L’ITB s’est intéressé à des essais du Plan national de recherche et d’innovation (PNRI) comportant de nombreuses variétés inoculées avec les virus de la jaunisse. À cette occasion, de nouveaux indices de végétation ont été intégrés dans la chaîne de traitement.
Les mesures des coefficients de corrélation et de l’erreur moyenne montrent que les mesures réalisées à partir des images prises avec une caméra multispectrale sont plus précises que celles prises avec une caméra classique (RGB).
L’estimateur du taux de chlorophylle semble la variable plus pertinente pour suppléer à des notations humaines : la relation semble linéaire et l’erreur moyenne est faible. En outre, l’analyse statistique confirme un effet significatif de la variété.
Ces résultats confortent ceux des années précédentes, mais la formule doit être calibrée avec davantage d’essais avant de pouvoir être utilisée à la place des notations humaines.
Etudier la betterave grâce à la télédétection
Un des enjeux de la numérisation des essais est de pouvoir mesurer, a posteriori et de manière fine, différents traits d’intérêt tels que le développement foliaire, la susceptibilité au stress hydrique, la teneur en chlorophylle, … Ces mesures sont indirectes et s’appuient sur des images, d’où le terme de télédétection.
L’utilisation de caméras multispectrales permet ainsi de combiner différentes longueurs d’ondes en calculant des « indices de végétation ». Chaque indice est spécifiquement conçu pour utiliser les parties du spectre lumineux corrélées avec la caractéristique végétale que l’on souhaite étudier. Dans le cas du célèbre NDVI (Normalized Difference Vegetative Index ou Indice de végétation par différence normalisé), on s’intéresse par exemple à la différence de luminosité dans le rouge (absorbé par les plantes) et l’infrarouge (reflété par les plantes). On procède de manière similaire pour estimer le taux de chlorophylle des feuilles, grâce à des longueurs d’ondes particulières.
L’ITB dispose également de réseaux de neurones qui sont des algorithmes pouvant être entraînés à reconnaître n’importe quel organe végétal ou objet d’intérêt. Ils sont utilisés pour identifier chaque plant de betterave individuel et pour discriminer de manière précise la végétation du sol.
La numérisation haut-débit des essais à l’ITB
Le programme Aker a permis à l’ITB de passer dans l’ère du phénotypage variétal. Depuis, à chaque campagne, davantage d’essais sont survolés par drone, afin de mesurer des caractères physiologiques d’intérêt pour les classements variétaux ou les études sur la physiologie de la plante.
Les machines ont bien évolué en quelques années : les drones sont plus fiables, plus maniables et embarquent des capteurs plus précis avec une autonomie accrue. En conséquence, la mise en œuvre au champ est facilitée et chaque vol peut couvrir des plateformes expérimentales plus grandes. Un jeu de batterie assure ainsi jusqu’à 30 minutes dans les airs, suffisamment pour couvrir plusieurs centaines de micro-parcelles.
En informatique aussi, l’ITB a gagné en ergonomie et en fiabilité pour pouvoir analyser le volume accru de données. L’institut dispose de sa propre plateforme de traitement, modeste mais adaptée à ses besoins. À compter de la réception des photos, plusieurs heures sont tout de même nécessaires pour reconstituer l’essai dans sa globalité et analyser chaque micro-parcelle.
Les drones permettent de phénotyper des plateformes entières d’essais en quelques dizaines de minutes.
Le calcul d’indices de végétation et les réseaux de neurones servent à mieux caractériser les betteraves.
L’estimateur de chlorophylle apparaît très corrélé à la notation de jaunisse.
