Conception et évaluation d'un dispositif d'imagerie multispectrale de proxidétection embarqué pour caractériser le feuillage de la vigne

"On-the-go" multispectral imaging system embedded on a track laying tractor to characterize the vine foliage

• Auteur / Autrice : Marie-Aure Bourgeon
• Direction : Christelle Gée, Jean-Noël Paoli
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Instrumentation et informatique de l'image
• Date : Soutenance le 30/10/2015
• Etablissement(s) : Dijon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Environnements, Santé (Dijon ; Besançon ; 2012-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Agroécologie (Dijon)
• Jury : Président / Présidente : Bruno Tisseyre
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Baptiste Vioix
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Gilbert Grenier, Marie-France Destain

Mots clés

Mots clés contrôlés

Feuilles

Indice de végétation par différence normalisée

Imagerie multispectrale

Logiciels

Viticulture

Mots clés libres

Viticulture de précision

Imagerie multi-spectrale

Proxidétection

Greenseeker

NDVI

Feuillage

Zone des grappes

Suivi de croissance

État sanitaire

Phénotypage au champ

Precision viticulture

Multi-spectral imaging system

Proximal sensing

Greenseeker

NDVI

Vine foliage

Grapes area

Growing follow-up

Sanitary state

In-field phenotyping

Résumé

En Viticulture de Précision, l’imagerie multi-spectrale est principalement utilisée pour des dispositifs de télédétection. Ce manuscrit s’intéresse à son utilisation en proxidétection, pour la caractérisation du feuillage. Il présente un dispositif expérimental terrestre mobile composé d’un GPS, d’une caméra multi-spectrale acquérant des images visible et proche infrarouge, et d’un Greenseeker RT-100 mesurant l’indice Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Ce système observe le feuillage de la vigne dans le plan de palissage, en lumière naturelle. La parcelle étudiée comporte trois cépages (Pinot Noir, Chardonnay et Meunier) plantés en carré latin. En 2013, six jeux de données ont été acquis à différents stades phénologiques.Pour accéder aux propriétés spectrales de la végétation, il est nécessaire de calibrer les images en réflectance. Cela requiert l’utilisation d’une mire de MacBeth comme référence radiométrique. Lorsque la mire est cachée par les feuilles, les paramètres de calibration sont estimés par une interpolation linéaire en fonction des images les plus proches sur lesquelles la mire est visible. La cohérence de la méthode d’estimation employée est vérifiée par une validation croisée (LOOCV).La comparaison du NDVI fournie par le Greenseeker avec celui déterminé via les images corrigées permet de valider les données générées par le dispositif. La polyvalence du système est évaluée via les images où plusieurs indices de végétation sont déterminés. Ils permettant des suivis de croissance de la végétation originaux offrant des potentialités de phénotypage ou une caractérisation de l’état sanitaire de la végétation illustrant la polyvalence et le gain en précision de cette technique.

Mutispectral imaging systems are widely used in remote sensing for Precision Viticulture. In this work, this technique was applied in the proximal sensing context to characterize vine foliage. A mobile terrestrial experimental system is presented, composed of a GPS receiver, a multi-spectral camera acquiring visible and near infrared images, and a Greenseeker RT-100 which measures the Normalized Difference Vegetative Index (NDVI). This optical system observes vine foliage in the trellis plan, in natural sunlight. The experimental field is planted with Chardonnay, Pinot Noir and Meunier cultivars in a latin squared pattern. In 2013, six datasets were acquired at various phenological stages.Spectral properties of the vegetation are accessible on images when they are calibrated in reflectance. This step requires the use of a MacBeth colorchart as a radiometric reference. When the chart is hidden by leaves, the calibration parameters are estimated by simple linear interpolation using the results from resembling images, which have a visible chart. The performance of this method is verified with a cross-validation technique (LOOCV).To validate the data provided by the experimental system, the NDVI given by the Greenseeker was compared to those computed from the calibrated images. The assessment of the versatility of the system is done with the images where several indices were determined. It allows an innovative follow-up of the vegetative growth, and offering phenotyping applications. Moreover, the characterization of the sanitary state of the foliage prove that this technique is versatile and accurate.