Analyse du stress des cultures basée sur l'indice de végétation hyperspectral

Les attributs de la végétation sont généralement mesurés en convertissant les spectres de réflectance en une valeur numérique unique, ou indice de végétation. Les indices de végétation hyperspectraux, ou à bande étroite, contiennent des informations sur les caractéristiques de la végétation et les longueurs d'onde, qui ne peuvent être captées que par des instruments hyperspectraux.

Les propriétés de la végétation déterminées par les indices de végétation hyperspectraux peuvent être divisées en trois catégories principales : 1. Structure ; 2. Propriétés biochimiques ; 3. Physiologie/stress des plantes.

Les propriétés structurales mesurées comprennent le couvert végétal, la biomasse foliaire, l'indice de surface foliaire (LAI), la biomasse des feuilles sénescentes et le coefficient d'absorption du rayonnement photosynthétiquement actif (FPAR). La plupart des indices actuellement utilisés pour l'analyse structurale sont construits à partir de systèmes à large bande, mais il existe également des indices hyperspectraux à bande étroite.

Les propriétés biochimiques comprennent la teneur en eau, les pigments (chlorophylle, caroténoïdes et anthocyanes), d'autres composés azotés (comme les protéines) et les matériaux structuraux de la plante (lignine et cellulose). Les indices physiologiques et de stress permettent de mesurer les variations minimes induites par des facteurs tels que les modifications de la teneur en xanthophylles, de la teneur en chlorophylle, de la fluorescence ou de l'humidité foliaire liées au stress. Généralement, ces propriétés biochimiques et indices physiologiques/de stress sont principalement établis à partir de mesures instrumentales en laboratoire et sur le terrain (intervalles d'échantillonnage spectral ≤ 10 nm) et présentent des caractéristiques spectrales très spécifiques. Par conséquent, il s'agit d'indices hyperspectraux.

Comparativement aux indices de végétation à large bande, les indices de végétation hyperspectraux possèdent des bandes non échantillonnées dans les systèmes à large bande et des centres de bande spécifiques, ce qui leur permet d'identifier et d'extraire des caractéristiques d'absorption plus subtiles, et donc de mieux estimer les attributs des cultures.

Comparativement aux mesures spectrales ponctuelles, l'imagerie hyperspectrale apporte une dimension spatiale essentielle à l'agriculture de précision. Elle complète les méthodes analytiques courantes en agriculture de précision, telles que le regroupement des sols et des cultures, l'analyse des zones à forte concentration et des valeurs aberrantes, et introduit des informations spatiales à différents niveaux pour faciliter l'estimation des attributs des cultures. Elle révèle la distribution spatiale et les caractéristiques de ces attributs, du point à la surface, offrant ainsi un outil plus performant pour la mise en œuvre de l'agriculture de précision.

Méthodes et principes

Nous avons utilisé des images hyperspectrales de la région de Xi'an, acquises par le satellite Xiguang-1 05 le 6 avril 2025, pour calculer différents indices de végétation hyperspectraux. À partir des indicateurs structuraux, biochimiques et physiologiques associés à ces indices, nous avons analysé l'état sanitaire et le stress des cultures de blé d'hiver à Xi'an durant la montaison de la campagne agricole 2024-2025, et identifié les zones potentiellement affectées.

Figure 1. Introduction aux données

processus:

Étalonnage des radiations :Les données de valeur DN d'origine sont corrigées radiométriquement à l'aide de coefficients d'étalonnage radiométriques pour obtenir les données de luminance apparente.

Correction atmosphérique :Une correction atmosphérique a été effectuée à l'aide du modèle 6S pour obtenir les données de réflectance de surface.

Lissage spectral :L'algorithme Savitzky-Golay (SG) a été utilisé pour lisser les données de réflectance de surface, ce qui a amélioré la fiabilité du calcul ultérieur de l'indice de corrélation du bord rouge tout en réduisant le bruit spectral.

Enregistrement de l'image :Les données traitées sont ensuite géoréférencées à partir de la carte de base.

Calcul de l'indice :L'indice de végétation hyperspectral a été calculé à partir des données enregistrées.

Masquage des zones de végétation/extraction des parcelles :À partir des indices partiels calculés, le masquage des zones de végétation a été réalisé par une méthode de seuillage fixe. L'ensemble de données vectorielles précédemment constitué sur les parcelles de culture de blé dans le bassin du fleuve Jaune a également été utilisé.

Statistiques régionales :Sur la base du vecteur des parcelles de terrain, chaque indice est analysé statistiquement par région, et la méthode statistique est la moyenne.

Analyse complète multi-indices :À partir de vecteurs statistiques et en se référant à la signification physique représentée par différents indices, la distribution de ces différents indices est analysée pour expliquer certains phénomènes.

Le tableau ci-dessous répertorie les indices de végétation hyperspectraux, classés en indices structuraux, biochimiques (pigments, chlorophylle, anthocyanes, caroténoïdes, eau, lignine et cellulose, azote) et physiologiques (efficacité d'utilisation de la lumière, stress). Chaque indice comprend son nom chinois, son abréviation anglaise et sa formule, basée sur la réflectance à bande étroite (Rλ représente la réflectance à la longueur d'onde λ, en nm).

Tableau 1. Quelques indices de végétation hyperspectraux et formules de calcul

Évaluation des résultats

Image composite en vraies couleurs - Satellite Xiguang-1 05 (correspondance céleste) - 20250406

Courbes de réflectance de différentes caractéristiques du sol - réflectance amplifiée 10 000 fois - Satellite Xiguang-1 05 (Tianxianpei) - 06/04/2025

Carte de répartition de l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) - Satellite Xiguang n° 1 05 (Tianxianpeihao) - 20250406

Carte de distribution de l'indice de réflectance photochimique (PRI) - Satellite Xiguang-1 05 (Tianxianpei) - 20250406

Carte améliorée de la distribution de l'indice de bord rouge normalisé - Satellite Xiguang-1 05 (Tianxianpei) - 06/04/2025

Carte de répartition de l'indice de chlorophylle insensible à la structure (SIPI) - Satellite Xiguang n° 1 05 (Tianxianpeihao) - 20250406

Carte de distribution de l'indice Vogelmann Red Edge 1VOG1 - Satellite Xiguang n° 1 05 (Tianxianpeihao) - 20250406

Carte de distribution de l'indice de végétation par impédance atmosphérique (ARVI) - Satellite Xiguang-1 05 (Tianxianpeihao) - 20250406

Carte de distribution de la réflectance des anthocyanes 2ARI2 - Satellite Xiguang-1 05 (Tianxianpei) - 06/04/2025

Carte de distribution de l'indice de réflectance des caroténoïdes 2CAI2 - Satellite Xiguang n° 1 05 (Tianxianpeihao) - 20250406

La plupart des indices de végétation hyperspectraux mentionnés ci-dessus reposent également sur les différences d'absorption/réflectance entre différentes bandes spectrales. Cependant, comparés aux indices à large bande traditionnels (tels que l'indice NDVI), ils reflètent avec une plus grande sensibilité la concentration et la distribution de pigments spécifiques, améliorant ainsi la précision de la classification des cultures, la détermination du stade phénologique, l'inversion des indices physiologiques et biochimiques des cultures et l'évaluation du stress hydrique. Par exemple, chez le blé d'hiver, les anthocyanes s'accumulent progressivement du tallage à la maturité ; le stade phénologique actuel de la culture peut donc être déterminé par l'indice d'anthocyanes. En cas de stress environnemental, l'expression des gènes liés à la biosynthèse des anthocyanes (tels que CHS, CHI et F3H) est induite, entraînant une augmentation de la teneur en anthocyanes. Simultanément, la limite rouge du spectre se déplace vers les courtes longueurs d'onde. Par conséquent, une évaluation complète du stress peut être réalisée grâce à l'analyse de plusieurs indices photochimiques et de la morphologie de la limite rouge.

Carte de distribution de l'indice de réflectance des anthocyanes 2ARI2 au niveau de la parcelle - Satellite Xiguang n° 1 05 (Tianxianpeihao) - 20250406

Carte de distribution de l'indice de localisation Red Edge (REPI) au niveau des parcelles de terrain - Xiguang n° 1 05 Étoile (Numéro de correspondance céleste) - 20250406

En combinant les vecteurs de limites des parcelles de terrain, une analyse plus précise au niveau de la parcelle peut être effectuée, permettant ainsi d'identifier les zones à problèmes potentiels et les parcelles correspondantes, puis de réaliser une analyse statistique plus détaillée.

Carte de répartition localisée de l'indice de végétation à bordure rouge (RENDVI) - Xiguang n° 1 05 (Tianxianpeihao) - 20250406

Carte de distribution localisée de l'indice de réflectance des caroténoïdes (CRI2) - Satellite Xiguang-1-05 (Tianxianpeihao) - 20250406

Carte de distribution locale de la réflectance des anthocyanes 2ARI2 - Satellite Xiguang-1 05 (Tianxianpei) - 06/04/2025

Carte de répartition de l'indice de réflectance photochimique local (PRI) - Satellite Xiguang-1 05 (Tianxianpei) - 20250406

La carte ci-dessus présente la distribution des indices à l'échelle de la parcelle. Dans la région centrale, l'indice de végétation à bordure rouge (RENDVI), l'indice de caroténoïdes (2CRI2) et l'indice de réflectance photochimique (PRI) sont relativement élevés, tandis qu'ils sont plus faibles dans la région ouest. Ceci indique que la teneur en pigments y est également relativement faible. Cependant, sur la carte de distribution de l'indice d'anthocyanes (2ARI2), la région ouest présente une valeur similaire à celle de la région centrale et est plus élevée, suggérant qu'elle pourrait subir le même stress oxydatif, mais avec un impact relativement moindre dans la région centrale. Ce phénomène pourrait être lié à la concentration plus élevée de caroténoïdes dans cette dernière. Les caroténoïdes sont des co-pigments photosynthétiques qui, en tant qu'antioxydants, peuvent neutraliser les espèces réactives de l'oxygène (ERO, telles que l'anion superoxyde et le peroxyde d'hydrogène), protégeant ainsi les membranes cellulaires et les structures photosynthétiques du stress oxydatif et évitant une diminution de la concentration en chlorophylle. Pour la région occidentale, cependant, aucune augmentation significative de l'indice de réflectance des caroténoïdes n'a été observée, ce qui indique que ce type de stress a un impact plus important.

En analysant de manière exhaustive de multiples indices de végétation hyperspectraux et en les combinant avec des cartes de répartition de la canopée des cultures et de l'humidité du sol, nous pouvons déterminer plus précisément le type de stress et son impact, permettant ainsi des interventions agricoles à un stade plus précoce afin d'améliorer la résilience environnementale des systèmes de culture à grande échelle et d'assurer la stabilité du rendement et de la qualité des céréales.