Un extrait de « Modélisation mathématique et intelligence artificielle en agriculture » par Marion CARRIER, Paul-Henry COURNEDE
Les surfaces agricoles représentent 37 % de la surface terrestre. L’étendue des surfaces cultivées et la forte hétérogénéité de leur développement due à leur sensibilité à l’environnement font de la surveillance des cultures un enjeu majeur. Des surveillances indirectes via les capteurs climatiques permettent de surveiller des problèmes spécifiques (risques de gel, inondations, sécheresses) mais l’observation par imagerie a l’avantage de proposer une vision plus complète de l’état de la plante elle-même. Les premières solutions de gestion agricole intégrant de l’imagerie satellite optique pour surveiller les cultures et adapter les conduites à ces hétérogénéités datent de 2002 en France. Les solutions basées sur l’imagerie satellite se sont démocratisées avec l’arrivée du programme Copernicus et l’essor des méthodes de deep learning. L’avantage du satellite est de pouvoir proposer une revisite régulière des surfaces terrestres, et donc une surveillance temporelle importante à coût modéré. Le coût va croître avec la résolution des images proposées (de 10 m pour les satellites Sentinel-2 jusqu’à 30 cm pour les derniers satellites Pléiades).
Imagerie satellitaire
Les capteurs d’imagerie les plus communément exploités concernent l’imagerie optique. Les feuilles absorbent le rayonnement solaire en proportions variables suivant les longueurs d’ondes. Dans le domaine visible (0,4 à 0,7 μm, albedo α = 0,1), les pigments photosynthétiques (principalement les chlorophylles) absorbent fortement tandis que dans le proche infrarouge (0,7 à 4 μm, albedo α ≥ 0,5) la réflectance est beaucoup plus forte. Une feuille en stress hydrique, ou en flétrissement, réfléchit de manière plus homogène sur l’ensemble du spectre. L’exploitation de la réflectance dans les longueurs d’onde du visible et du proche infrarouge permet de discriminer une surface végétale d’une surface inerte, une surface végétale saine d’une surface sénescente, et ce même sur des résolutions faibles, des pixels de plusieurs mètres ou dizaines de mètres.
Certains satellites embarquent des capteurs dits « actifs » car ils ne s’appuient pas sur la lumière du soleil pour observer la Terre, mais émettent des ondes électromagnétiques à la surface du globe pour l’illuminer. La rétrodiffusion est la mesure de la puissance avec laquelle un objet réfléchit le signal envoyé. Parmi ces capteurs, les capteurs radar émettent des pulsations de longueur d’onde centimétrique. Bien que plus difficile à exploiter et moins intuitive, la rétrodiffusion du signal fournit des renseignements sur les propriétés géométriques et sur la nature des objets à la surface de la Terre : rugosité de la surface, type de matériau (fer, bois, béton, organique…), teneur en humidité. Selon la longueur d’onde utilisée (de 2 à 30 cm environ), le capteur sera sensible à différents éléments à la surface de la Terre. Les grandes longueurs d’ondes (bandes P et L) peuvent pénétrer la végétation, tandis que les plus courtes (bande X) sont plus sensibles à la rugosité de la surface du sol et sont réfléchies par le sommet des arbres.
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Modélisation mathématique et intelligence artificielle en agriculture par Marion CARRIER, Paul-Henry COURNEDE
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