Presque tous les aspects de notre vie :respirer, se vêtir, se loger, se nourrir, etc. — sont profondément liés à la végétation. Tout changement dans la structure de la végétation a un impact drastique tant sur le plan environnemental qu'économique. Ces derniers temps, les progrès du SIG, du GPS, de la télédétection et de l'agriculture de précision ont été les principales clés d'une meilleure gestion des cultures. L'agriculture de précision, par exemple, permet une analyse améliorée et l'identification et la gestion de la variabilité temporelle et spatiale des cultures sur le terrain.
Maintenant, aucune discussion sur l'agriculture de précision ne peut être complète sans l'indice de végétation, en particulier lorsqu'il s'agit de télédétection dans ce type d'agriculture. Alors, lisez la suite pour savoir quels sont ces indices de végétation et comment ils sont utiles dans l'agriculture de précision.
Qu'est-ce que l'indice de végétation (VI) ?
Un indice de végétation aide aux observations périodiques à distance de la végétation et est activement utilisé depuis 1974. Cette expression mathématique est une transformation spectrale pour identifier la végétation (au sens large) à l'aide de deux bandes spectrales ou plus.
À l'aide de cet algorithme, les scientifiques et les autres membres du personnel concernés observent efficacement les activités photocentriques et identifient les variations de la canopée, en plus de faire des comparaisons précises si nécessaire. Cela comprend l'évaluation de divers aspects, tels que la croissance des cultures, la vigueur, la biomasse et la teneur en chlorophylle.
Fonctionnement des indices de végétation :comment sont-ils mesurés depuis l'espace ?
Le choix de l'indice de végétation diffère selon son application mais tous les différents indices fonctionnent sur des bandes optiques identiques différenciées par des couleurs. La plupart d'entre eux utilisent la réflectance dans le proche infrarouge pour identifier une relation avec une croissance saine de la végétation.
Pour cela, les scientifiques utilisent des techniques de télédétection efficaces. Ils effectuent des lectures sur des attributs tels que :
- Pourcentage de couverture verte
- Indice de surface foliaire
- Biomasse verte
- Teneur en chlorophylle
- Rayonnement photosynthétiquement actif (APAR) absorbé, etc., pour en tirer des conclusions.
Au cours des 20 dernières années, l'indice de végétation a évolué rapidement, et maintenant les leaders d'Agritech, comme Cropin , mettent en œuvre son utilisation dans le secteur agricole de manière dynamique. Avec cela, des informations vitales comme les points positifs et les contraintes sur un terrain peuvent être facilement déterminées.
De telles lectures sont spatiales et sont prises à partir de tout ce qui est visible depuis l'espace ou des réflexions de lumière proche infrarouge de la surface vers l'espace. Grâce à l'utilisation de capteurs satellitaires optiques, il est possible de mesurer le rayonnement solaire. Comme les lectures sont prises sur différentes bandes, des capteurs optiques multispectraux sont utilisés. Chaque canal de cette bande est conçu pour être sensible à une gamme très étroite de longueurs d'onde codées par couleur comme :
- Bleu (450 nm-510 nm)
- Vert (510 nm-580 nm)
- Rouge (630 nm-690 nm)
- Proche infrarouge (NIR) (770 nm-895 nm)
- Infrarouge à ondes courtes (SWIR) (1 100 nm-3 000 nm)
Les bandes bleues et rouges reflètent l'indice de végétation de valeur inférieure et à mesure que la valeur augmente, il devient vert. En revanche, ceux de valeurs plus élevées sont lus par la bande proche infrarouge.
Différents types d'indices de végétation sont destinés à des applications spécifiques ; cependant, les capteurs les plus courants que nous rencontrons sont les capteurs Advanced Very High-Resolution Radiometer (AVHRR) et Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Vegetation 1 et 2.
L'application de l'indice de végétation dans l'agriculture de précision
Les révolutionnaires AgTech utilisent activement l'indice de végétation dans l'agriculture de précision. Cette forme d'agriculture vise à produire plus de rendement avec moins d'intrants, et l'indice de végétation est d'une immense importance pour l'exécuter.
Cette mise en œuvre nouvelle génération de l'IV dans l'agriculture de précision offre plusieurs avantages, tels que :
- Surveillance physicochimique :des paramètres tels que la verdeur, le proxy de chlorophylle, la température, l'évapotranspiration et l'humidité du sol sont dérivés, qui peuvent ensuite être utilisés pour optimiser la croissance des plantes.
- Données en temps quasi réel :elles permettent d'offrir des données en temps quasi réel d'une parcelle ou d'une région pour rester informé des paramètres essentiels sans effectuer de visite physique. Cela permet d'économiser du temps et des efforts d'investigation avant de prendre un appel de la direction. L'utilisation de ces données en temps réel est également utile pour garantir des actions opportunes et faire un pas en avant vers la qualité de récolte attendue.
- Planification des activités agricoles :avec l'indice de végétation, le moment du semis, de la pulvérisation, de la protection des cultures, de l'irrigation, de la récolte et d'autres activités peut être déterminé de manière optimale. Avec des informations comme celles-ci, on peut prendre des appels en temps opportun pour optimiser également l'utilisation des entrées et des ressources.
Le mappage VI peut également être utilisé efficacement pour les références futures afin de marquer les changements périodiques au fil du temps.
Exemples d'indices de végétation
Comme mentionné précédemment, les VIs sont de différents types (le chiffre réel est en centaines). Ils sont utilisés pour suffire à différentes fins basées sur la télédétection.
Regardons quelques-uns des VIs les plus utilisés chez Cropin :
NDVI (indice de végétation par différence normalisée)
Le NDVI dans l'agriculture détecte le moment des événements phénologiques à l'aide de la réflectance visible dans le rouge et le proche infrarouge capturée par les capteurs. C'est une méthode extrêmement populaire et qui fonctionne mieux lorsque la végétation est à son pic de biomasse. NDVI utilise Landsat.
Cependant, le NDVI ne fonctionne pas bien avec la phénologie d'automne, alors que la précision maximale de l'observation se produit lorsqu'il y a de la neige ou de l'eau à la surface, ce dernier étant un phénomène courant sur les parcelles indiennes.
Source :Phenospex
NDRE (Normalized Difference Red Edge)
NDRE est considéré comme la meilleure version de NDVI car il est beaucoup plus sensible. Cette technique de télédétection est idéale pour les cultures qui sont aux stades intermédiaires et avancés de croissance. La base de ce capteur est une accumulation de chlorophylle.
La raison en est que NDRE fonctionne avec une lumière rouge, qui traverse une feuille mieux que la lumière rouge utilisée dans NDVI. Il utilise Landsat 8 et fonctionne sur les bandes rouges et NIR. La lecture aide à déterminer la santé de la végétation.
Notez qu'il n'est toujours pas idéal pour les cultures à un stade précoce de croissance.
Source :EOS
VHI (indice de santé de la végétation)
Ici, la lecture est déterminée en utilisant une combinaison de la surface de température terrestre (LST) et du NDVI. Cet indice, cependant, peut ne pas être idéal pour les régions non arides. Au lieu de cela, c'est l'un des meilleurs VIs utilisés pour l'analyse de la sécheresse.
Source :FAO
LAI (indice de surface foliaire)
Cet indice sans unité est mesuré comme la surface foliaire verte unilatérale par surface au sol dans le cas des couverts à feuilles larges. Considérer qu'une plante a un LAI de 2 implique qu'elle a un nombre de feuilles qui peuvent couvrir deux fois la surface au sol donnée. Ces données peuvent être utilisées pour l'ensemble de la culture ou pour une parcelle pour déterminer la croissance. LAI utilise le populaire Sentinel 2.
Source :Validation et caractérisation des produits terrestres à l'appui des missions Proba-V, S-2 et S-3
EVI (indice de végétation amélioré)
L'EVI mesure les zones à couvert dense, idéalement les forêts. Il n'est pas idéal pour les zones arides et montagneuses.
Ici, C1 et C2 sont des corrélations pour corriger la diffusion des aérosols dans l'atmosphère, tandis que L est un coefficient pour ajuster le fond du sol et de la canopée.
Cette formule fonctionne pour les observations de Landsat 8.
Source :CAESCG , CC BY-SA 4.0 , via Wikimedia Commons
GRVI (indice de végétation du ratio vert)
Les scientifiques ont développé le GRVI pour combattre les effets négatifs du NDVI. Il identifie non seulement le printemps mais aussi la coloration d'automne. Utilisant des bandes vertes et rouges, le GRVI utilise principalement Landsat. Cela sert idéalement à identifier le moment idéal de la récolte pour les cultures. Avec GRVI, on peut s'attendre à des lectures précises même en présence de neige et d'eau.
NBR (taux de combustion normalisé)
Cet indice de végétation est utilisé pour identifier la gravité de la brûlure dans les grandes zones d'incendie avec un accès à distance. Traditionnellement, la valeur de ceci est dérivée à l'aide des valeurs NIR et SWIR observées à partir de Landsat. Chez Cropin, nous utilisons l'indice pour détecter les incendies de forêt et les brûlis de chaume, qui sont un événement annuel dans le nord de l'Inde.
Voici la formule :NBR=(NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)
Source :Wide World of Sport
Cropin implémente des indices de végétation basés sur la région et la culture dans ses produits AgTech intelligents, comme SmartFarm et SmartRisk , en fonction des exigences personnalisées d'une organisation.
L'amélioration rapide de la technologie aide l'agriculture via la réforme des pratiques que Cropin personnalise également de la meilleure façon possible pour atteindre les objectifs de marque requis. En utilisant de telles techniques, le rendement des parcelles augmentera certainement, mais cela peut également réduire la pression sur les terres, à long terme, répondant ainsi aux objectifs d'une agriculture durable.
