Résumé : Cette étude se concentre sur les piments cultivés dans la ville de Zunyi, dans la province du Guizhou. La collecte de données sur le terrain comprenait la mesure des valeurs SPAD des feuilles de piments pendant la phase de fructification maximale et l'acquisition de données hyperspectrales proches du sol ainsi que de données hyperspectrales UAV à basse altitude. En extrayant la réflectance spectrale des feuilles de piments à partir des données hyperspectrales, en prétraitant les données et en effectuant une analyse de corrélation, un indice de végétation fortement corrélé à la teneur en chlorophylle des feuilles de piments a été développé.

 

Estimation de la teneur en chlorophylle des feuilles de piment à partir de données de télédétection hyperspectrales

 

1 Introduction

Les conditions de croissance des piments ont un impact direct sur leur qualité et leur valeur économique, ce qui rend essentielle la surveillance en temps réel de leur croissance. Cette surveillance est une condition préalable pour assurer la culture scientifique des piments. La chlorophylle, en tant que substance principale impliquée dans la photosynthèse, joue un rôle essentiel dans ce processus, et son contenu peut être utilisé comme un indicateur important de la santé des plantes.

La télédétection hyperspectrale basée sur un drone et les technologies hyperspectrales proches du sol offrent des avantages uniques pour surveiller la croissance des cultures, la classification et d'autres domaines connexes. Ces technologies sont rapides, efficaces, pratiques et capables de couvrir de vastes zones, permettant une surveillance continue et dynamique de la végétation. Elles sont très prometteuses dans la recherche impliquant l'acquisition rapide de grands volumes de données phénotypiques. Les chercheurs ont appliqué la technologie hyperspectrale pour récupérer les paramètres de la végétation, permettant une surveillance rapide et non destructive de la végétation.

 

Dans cette étude, les piments ont été choisis comme sujet de recherche, et des expériences sur le terrain ont été menées sur la base de différentes variétés de piments. Les données hyperspectrales au sol, les données hyperspectrales des drones et les valeurs SPAD des feuilles ont été mesurées. En tirant parti des caractéristiques spectrales de ces deux plates-formes, des paramètres spectraux optimisés ont été développés pour révéler l'impact et les relations sous-jacentes de différents ensembles de données sur l'estimation de la teneur en chlorophylle. Un modèle de régression SPAD basé sur des algorithmes d'apprentissage automatique a ensuite été établi, conduisant au développement d'un modèle d'estimation de la teneur en chlorophylle adapté aux feuilles de piments dans cette zone d'étude. Les résultats ont une signification scientifique et une valeur pratique pour la culture scientifique des piments dans la région du Guizhou.

2 Conception expérimentale et méthodes d'analyse

2,1 Caractéristiques spectrales typiques des objets au sol

La zone d'étude est située à la base de démonstration de Guanzhuang de l'Académie des sciences agricoles du Guizhou, dans le nouveau district de Xinpu, ville de Zunyi, province du Guizhou (E104 ° 18 ′ 20 ″, N25 ° 19 ′ 44 ″, comme le montre la figure 2-1). La ville de Zunyi, connue pour ses diverses variétés de piment et sa haute valeur nutritionnelle, a reçu le titre de "capitale mondiale du piment" par la World Chili Alliance.

Zunyi est située dans le nord de la province du Guizhou, à la limite nord-est du plateau du Yunnan-Guizhou, à environ 140 kilomètres au sud de la capitale provinciale, Guiyang. Couvrant une superficie totale de 30 762 kilomètres carrés, la zone d'étude est caractérisée par un climat de mousson humide mi-subtropical du plateau. La région connaît des saisons distinctes, avec des périodes chaudes et pluvieuses coïncidant, et a une longue période sans gel d'environ 250 à 350 jours. La température moyenne annuelle est de 15,1 ° C, avec une durée d'ensoleillement allant de 23 % à 29 %, assurant un ensoleillement suffisant. La zone reçoit également des précipitations abondantes, avec des précipitations moyennes annuelles comprises entre 900 mm et 1200 mm, variant de 800 mm à 1600 mm. Ces conditions naturelles offrent un avantage pour la culture du piment.

 

Figure 2-1 Carte de localisation de la zone d'étude

2,2 Acquisition de données hyperspectrales

2.2.1 acquisition de données spectrales sans imagerie au sol

Les mesures spectrales ont été effectuées sur des feuilles de piment pendant la phase de fructification maximale à l'aide d'un spectromètre de terrain portable. Les mesures ont été prises dans des conditions météorologiques favorables, entre 10h00 et 15h00. Pour éviter la pollution lumineuse, le personnel effectuant les mesures portait des vêtements de couleur foncée.

Le processus de mesure était le suivant : La sonde du spectromètre était orientée vers le bas et positionnée à environ 15 à 30 cm au-dessus du couvert végétal. Toutes les cinq plantes, un étalonnage du panneau de référence blanc standard a été effectué. Pour chaque plante, cinq mesures ont été prises et la valeur moyenne a été utilisée comme réflectance finale. La plage spectrale mesurée dans cette étude était comprise entre 350 nm et 2500 nm, couvrant un total de 2151 bandes. En raison de l'influence des bandes d'absorption d'eau à 1400 nm et 1900 nm, et étant donné que des études antérieures ont montré que les bandes de réponse à la chlorophylle se situaient dans les plages visible et proche infrarouge, cette étude s'est concentrée sur la plage spectrale de 350 nm à 1300 nm pour l'analyse de la chlorophylle à l'aide des données hyperspectrales.

2.2.2 acquisition de données hyperspectrales par imagerie à basse altitude

Un système d'imagerie hyperspectrale a été utilisé pour collecter des données d'image de la zone d'étude le matin du 8 septembre 2021, entre 11h00 et 12h00. Le temps était calme, sans couverture nuageuse significative et avec un ensoleillement suffisant. Les paramètres de la caméra UAV ont été réglés comme suit : altitude de vol de 100 mètres et temps d'exposition de 10 ms.

 

2,3 Prétraitement spectral

2.3.1 lissage spectral

En raison des différences entre les bandes spectrales collectées par le spectromètre, le processus d'acquisition des données peut être influencé par des informations spectrales sans rapport avec l'échantillon, ce qui entraîne des courbes spectrales non lisses, communément appelées phénomène de "pic". Dans la phase de traitement des données, pour obtenir des courbes spectrales "stables" et réduire le "bruit" dans les spectres de l'échantillon, il est nécessaire d'effectuer un débruitage spectral sur les données brutes de réflectance spectrale. Les méthodes courantes de débruitage spectral comprennent le lissage par convolution, la moyenne pondérée mobile, le filtrage gaussien et le filtrage médian. Dans cette étude, un lissage par convolution a été utilisé, les données étant traitées à l'aide d'un logiciel approprié.

3 Étude d'inversion SPAD hyperspectrale basée sur un drone pour les piments

3,1 Analyse des caractéristiques spectrales de la canopée

Comme le montre la figure 3-1, la tendance globale de la réflectance spectrale des drones indique que dans la région des ondes courtes de la lumière visible, la réflectance spectrale des feuilles est généralement faible, avec un pic et deux creux. Dans la région des ondes longues de la lumière visible, la réflectance des feuilles augmente fortement puis se stabilise dans les régions des ondes longues et du proche infrarouge. Pour les valeurs SPAD allant de 30 à 70, il n'y a pas de différence significative dans la réflectance spectrale, tandis que les valeurs de réflectance correspondant aux valeurs SPAD supérieures à 70 sont nettement inférieures à celles des autres valeurs SPAD. Dans le spectre visible, il n'y a pas de relation claire entre les valeurs SPAD et la réflectance spectrale ; cependant, lorsque la longueur d'onde dépasse 730 nm, la tendance montre que plus la teneur en chlorophylle est élevée. La relation entre les spectres UAV et proches du sol et les valeurs SPAD peut être décrite comme une corrélation inverse : à mesure que les valeurs SPAD augmentent, la réflectance correspondante diminue.

 

Figure 3-1 Réflectance spectrale correspondant à différentes valeurs SPAD (UAV)

La figure 3-2 (a) présente les valeurs statistiques de teneur en chlorophylle pour tous les échantillons de feuilles, tandis que la figure 3-2 (b) divise ces échantillons en ensembles de modélisation et de validation. Dans les statistiques sur la chlorophylle, les écarts minimaux, maximaux, moyens et standard sont marqués. La plage de teneur en chlorophylle dans les échantillons de l'ensemble d'entraînement est comprise entre 32,9 et 73,9, tandis que dans l'ensemble de prédiction, elle est comprise entre 55,8 et 66,4. La teneur moyenne en chlorophylle dans l'ensemble d'entraînement est de 59,7, avec un écart type de 8,1, tandis que l'ensemble de prédiction a une teneur moyenne en chlorophylle de 61,2 et un écart type de 3,2. La teneur moyenne en chlorophylle de l'ensemble de validation est légèrement supérieure à celle de l'ensemble de modélisation, et sa plage de distribution est plus étroite.

 

Figure 3-2 Statistiques sur la teneur en chlorophylle des échantillons de feuilles

 

3,2 Prétraitement des données

Après avoir obtenu les données brutes de navigation inertielle du spectromètre monté sur UAV, les données doivent être traitées en plusieurs étapes, comme le montre la figure 3-3. Ces étapes comprennent la segmentation de la trajectoire de vol, la correction géométrique, la correction radiométrique, l'enregistrement géographique, l'assemblage d'images et l'étalonnage radiométrique pour dériver les données de réflectance de surface à partir des données du cube.

 

Figure 3-3 Étapes de prétraitement des données hyperspectrales UAV

La réflectance spectrale est ensuite rééchantillonnée et la plage hyperspectrale du drone traité est de 396 nm à 998 nm. Pour améliorer la corrélation entre la réflectance spectrale et la teneur en chlorophylle et pour atténuer l'influence du bruit environnant et de la réflectance du sol sur le spectre du piment, un traitement supplémentaire est appliqué.

3,3 Analyse de corrélation

3.3.1 analyse de corrélation entre les spectres bruts et les valeurs SPAD

À l'aide d'un logiciel, les coefficients de corrélation entre les données hyperspectrales des feuilles de piment et les valeurs SPAD ont été calculés et tracés. La corrélation entre la teneur en chlorophylle des feuilles et la réflectance spectrale brute est illustrée à la figure 3-4.

 

Figure 3-4 Coefficient de corrélation entre les spectres bruts et les valeurs SPAD

Comme le montre la figure 3-4, il existe une forte corrélation entre la réflectance spectrale des feuilles de piment et la teneur en chlorophylle dans la plage de lumière visible, en particulier dans la bande de lumière verte (480-510 nm) et la bande de lumière rouge (587-702 nm). En revanche, la bande proche infrarouge (780-1000 nm) ne montre presque aucune corrélation. La bande 350-709 nm montre une corrélation positive très significative (au niveau de signification de 0,01), avec la corrélation positive la plus forte à 504 nm, où le coefficient de corrélation est de 0,58.

3.3.2 analyse de corrélation entre les spectres logarithmiques réciproques et les valeurs SPAD

 

Figure 3-5 Coefficient de corrélation entre les spectres logarithmiques réciproques et les valeurs SPAD

Comme le montre la figure 3-5, les spectres logarithmiques réciproques présentent une corrélation négative très significative (au niveau de signification de 0,01) dans la plage de 350 à 701 nm, la corrélation la plus forte se produisant à 423 nm, où le coefficient de corrélation est de -0,60.

Analyse de corrélation3.3.3 entre les spectres de correction de diffusion multiplicative et les valeurs SPAD

La figure 3-6 montre qu'il existe une corrélation négative très significative dans la plage 350-523 nm, la corrélation négative la plus forte se produisant à 515 nm, où le coefficient de corrélation est de -0,52. Dans la plage 540-732 nm, une corrélation positive est observée, la corrélation positive la plus forte se produisant à 701 nm, où le coefficient de corrélation est de 0,65.

 

Figure 3-6 Coefficient de corrélation entre les spectres de correction de diffusion multiplicative et les valeurs SPAD

3.3.3 analyse de corrélation entre les spectres supprimés du continuum et les valeurs SPAD

La corrélation entre la teneur en chlorophylle des feuilles et les spectres éliminés du continuum est illustrée à la figure 3-7. Comme le montre la figure 3-7, il existe une corrélation positive très significative dans la plage de 400 à 724 nm et une corrélation négative très significative dans la plage de 812 à 827 nm. La corrélation la plus forte est observée à 691 nm, avec un coefficient de corrélation de 0,601.

 

Figure 3-7 Coefficient de corrélation entre les spectres supprimés du continu et les valeurs SPAD

 

4 Conclusion

Pour obtenir une inversion régionale de la teneur en chlorophylle des feuilles de piment dans la zone d'étude, cet article s'est concentré sur les piments dans la région d'étude. En utilisant la télédétection hyperspectrale à basse altitude et la technologie hyperspectrale proche du sol, l'étude a utilisé les données hyperspectrales des drones pour inverser la teneur en chlorophylle des piments. Grâce à l'application de l'analyse spectrale, des statistiques mathématiques et d'autres méthodes techniques, combinées aux données d'échantillonnage synchrones sur le terrain, une analyse complète a été menée. La recherche a identifié des bandes caractéristiques et des indices spectraux de végétation liés aux paramètres physiologiques du piment, conduisant au développement d'un modèle d'inversion SPAD hautement généralisable et précis. Les résultats de l'étude fournissent une base théorique et une référence régionale pour la surveillance en temps réel et la gestion précise des paramètres physiologiques dans la culture du piment en montagne.

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