La spectrométrie proche infrarouge est une découverte récente à fort potentiel, dans les secteurs de l’agriculture et de l’agroalimentaire, pour ses caractères non destructif, rapide et peu coûteux.
Prédire la richesse de l’année
Depuis 2017, de nombreux échantillons ont été mesurés par l’ITB avec le spectromètre SCiO pour calibrer l’outil. Des prélèvements de betteraves sont réalisés à différentes dates et sur plusieurs variétés soumises à des régimes azotés contrastés, afin de maximiser la gamme de valeurs de richesse. Pour chaque betterave, une mesure est réalisée au niveau du collet, et la richesse de référence est mesurée au laboratoire du Griffon. L’ITB a ainsi obtenu plus de 5000 spectres entre 2017 et 2021. Les données de 2017 à 2020 ont été utilisées pour calibrer un modèle permettant de relier les spectres à la richesse. Le modèle a été appliqué pour prédire les données de 2021. Sa qualité de prédiction a été évaluée à l’aide de différents critères statistiques : l’erreur standard de prédiction est de 1,2 point de richesse, le coefficient de corrélation de Pearson mesurant la relation linéaire entre les prédictions et les observations est de 0,63 (figure 1).
Suivre l’évolution de la richesse au cours du temps
En 2021, un suivi temporel des richesses des betteraves a été effectué pendant la période estivale sur différentes variétés. Ainsi, des mesures ont été réalisées toutes les 2 semaines durant 2 mois afin d’étudier l’évolution de la richesse (figure 2). Le SCiO a été appliqué directement sur la partie émergente des betteraves, sans destruction, afin de suivre les mêmes betteraves au cours du temps.
La dynamique de richesses observées est corrélée à la pluviométrie : un apport important d’eau diminue significativement la richesse tandis qu’une faible quantité d’eau se traduit par une augmentation de richesse. L’évolution de la richesse des betteraves a été simulée avec les mesures de SCiO ; seule la date du 7/09 est à améliorer (figure 3).
Les prédictions obtenues permettent également de mettre en évidence les différences variétales de la même manière que pour les richesses observées (figure 4). Ceci laisse présager un usage intéressant pour identifier des comportements variétaux.
– Les données mesurées par le SCiO permettent de prédire la richesse des betteraves de manière non destructrice.
– L’évolution de la richesse des betteraves au cours de la culture peut être simulée grâce aux mesures faites avec le SCiO.
– Les spectres mesurés mettent en évidence les différences variétales et ouvrent la voie à de futures applications pour identifier les comportements variétaux.
