Vine water status monitoring with hyper and multispectral remote sensing
Suivi du statut hydrique de la vigne par télédétection hyper et multispectrale
Résumé
Climate change in the south of Europe leads to an increase in temperatures and a decrease in rainfall during summer. This evolution leads in turn to an increase of the hydric constraints for the vine, forcing the wine-producing regions of the South of France to think about solutions to preserve their production. A challenge for the industry is to easily detect the plots or regions suffering from water stress. In an AOC area for instance, this can help justify requests for irrigation authorization to the INAO. It can also help at a better water resource management, optimizing its use for the areas that need it the most. Quantifying and monitoring the water status of vines could also contribute to speed up discussions on the change in cultivation practices in those areas (inter-row management, harvesting date, grape varieties, etc.). Remote sensing is a perfectly adapted tool to meet this challenge. Water stress alters the biophysical and biochemical characteristics of plant tissue, which in most cases turns into a modification of their optical properties. Moreover, the arrival of the two Sentinel-2 satellites now allows monitoring the vegetation with a theoretical revisit time of 5 days at lower cost. The work presented in this thesis focuses on several research questions (thematic and methodological) to build and implement an operational service. First, it was necessary to understand how the physiological symptoms of water stress are expressed, and, using hyperspectral reference measurements, characterize the wavelength ranges where spectral changes can be observed. In a second step we verified if this knowledge was transposable to the measurements acquired with the sensors of satellites currently in service, especially Sentinel-2. This work was based on unique data sets, combining both field measurements (over 3 years in 36 plots) and multispectral and hyperspectral observations. This study not only highlighted the SWIR domain to access leaf water content but also confirmed the usefulness of the Red-Edge and NIR bands to characterize the impact of water content on leaf structure and chlorophyll content. A prediction model for the vine water status was developed from Sentinel-2 bands 4 (Red), 6 (Red-Edge), 8a (NIR) and 12 (SWIR). This model was tested in 2020 on plots from 5 vineyards, and many regular exchanges took place with the wine growers to check the consistency of the results considering both spatial and temporal aspects. Those first feedbacks are more than encouraging for the implementation of an operational tool for spatial and temporal monitoring of vine water status from Sentinel-2 images. Final tests are underway to integrate this model into an automatic data processing and distribution platform within the partner company (TerraNIS). A first pre-operational distribution phase of the service is planned for summer 2021. The work carried out in the framework of this thesis has thus made it possible to highlight the spectral domains affected by variations in vine stem potential, to validate the use of Sentinel-2 as a tool for temporal and spatial monitoring of vine water status, and to propose the tools and algorithms that will enable TerraNIS to offer a service of interest to the entire industry.
L’évolution du climat dans le sud de l’Europe conduit à une hausse des températures et une baisse des précipitations pendant l’été. Cette évolution entraîne des contraintes hydriques de plus en plus importantes pour la vigne, obligeant les régions viticoles du sud de la France à réfléchir à des solutions pour conserver leur production. Un enjeu pour la filière est de pouvoir déterminer facilement les parcelles ou régions souffrant de stress hydrique. Dans une zone d’AOC par exemple, cela peut aider à justifier les demandes d’autorisation d’irrigation auprès de l’INAO. Il est également question de mieux gérer la ressource en eau pour la diriger vers les zones qui en ont le plus besoin. Quantifier et suivre le statut hydrique de la vigne permettrait également d’accélérer les réflexions sur l’évolution des pratiques culturales dans ces zones (gestion de l’inter-rang, date de récolte, encépagement. . . ). La télédétection est un outil parfaitement adapté pour répondre à cet enjeu. Le stress hydrique provoque une modification des caractéristiques biophysiques et biochimiques du tissu des plantes, qui se traduit dans la plupart des cas par une modification de leurs propriétés optiques. De plus, l’arrivé des deux satellites Sentinel-2 permet aujourd’hui un suivi de la végétation avec une revisite théorique tous les 5 jours à moindre coût. Ce travail de thèse est orienté autour de plusieurs axes de recherche (thématique et méthodologique) pour arriver à construire et mettre en place un service opérationnel. Dans un premier temps, il fallait comprendre comment s’expriment les symptômes physiologiques du stress hydrique, et, à l’aide de mesures hyperspectrales de référence, caractériser les gammes de longueurs d’onde où des modifications spectrales peuvent être observées. Par la suite, il était nécessaire de vérifier si cette connaissance est transposable aux mesures acquises par les capteurs des satellites actuellement en service et notamment Sentinel-2. Ce travail s’est appuyé sur des jeux de données uniques, combinant à la fois mesures de terrain (sur 3 ans dans 36 parcelles) et observations multispectrales et hyperspectrales. Cette étude a fait ressortir le domaine SWIR pour accéder à la teneur en eau des feuilles mais a également permis de confirmer l’utilité des bandes Red-Edge et NIR pour caractériser l’impact du contenu en eau sur la structure de la feuille et sur son contenu en chlorophylle. Un modèle de prédiction du statut hydrique de la vigne a été mis en place à partir des bandes 4 (Rouge), 6 (Red-Edge), 8a (NIR) et 12 (SWIR) de Sentinel-2. Ce modèle a pu être testé en 2020 sur des parcelles de 5 domaines viticoles, et de nombreux échanges réguliers ont eu lieu avec les viticulteurs pour vérifier la cohérence des résultats au niveau spatial et temporel. Ces premiers retours sont plus qu’encourageant pour la mise en place d’un outil opérationnel de suivi du statut hydrique de la vigne à partir des images Sentinel-2. Les derniers tests sont en cours pour intégrer le modèle dans une plateforme de traitement et de distribution de données automatique au sein de l’entreprise partenaire (TerraNIS). Une première phase de distribution pré-opérationnelle du service est prévue pour l’été 2021. Les travaux menés dans le cadre de cette thèse ont donc permis de mettre en lumière les domaines spectraux affectés par les variations de potentiel de tige de la vigne, de valider l’utilisation de Sentinel-2 comme outil de suivi temporel et spatial du statut hydrique de la vigne et de proposer les outils et algorithmes qui permettront à TerraNIS de proposer un service d’intérêt pour l’ensemble de la filière.
Origine : Version validée par le jury (STAR)