Détection et application de la fluorescence de la chlorophylle induite par la lumière solaire à l'aide d'un hyperspectromètre spatial

Figure 1. Répartition des SIF dans le nord du Nigéria, en Afrique, au 8 avril 2025.

Actuellement, la plupart des données de fluorescence de la chlorophylle induite par la lumière du soleil (SIF) sont sous forme de points discrets avec une couverture spatiale clairsemée.

Nous avons utilisé un instrument hyperspectral avec une résolution spectrale de 0,48 nm pour mener une exploration d'imagerie à haute résolution de la fluorescence de la chlorophylle, dans l'espoir de combler le manque de la plateforme satellitaire actuelle pour la fluorescence de la chlorophylle induite par la lumière du soleil avec une résolution spatiale plus élevée.

Tableau 1. Indicateurs clés de performance de certains capteurs spatiaux dotés de capacités de détection SIF

*Référence : Zhang, Lifu ; Wang, Siheng ; Huang, Changping. 2018. Méthode d’inversion de télédétection satellitaire pour la fluorescence de la chlorophylle induite par le rayonnement solaire. Journal of Remote Sensing, 22(1) : 1-12

Principes fondamentaux du calcul du SIF

Une partie de l'énergie lumineuse absorbée par la végétation n'est pas utilisée pour la photosynthèse, mais est émise sous forme de fluorescence à grandes longueurs d'onde. La fluorescence de la chlorophylle se situe dans les régions spectrales du rouge et du rouge lointain (650-800 nm). En tant que sous-produit de la photosynthèse, la fluorescence est intrinsèquement liée à ce mécanisme et reflète directement la capacité photosynthétique de la végétation.

La fluorescence contribue à la réflectance apparente du couvert végétal ; des pics de réflexion à 685 et 760 nm peuvent être observés à l’aide d’un spectromètre à résolution subnanométrique. À 685 nm, la fluorescence contribue à hauteur de 10 % à 20 % à la réflectance apparente, et à 740 nm, de 2 % à 6 %.

Dans la zone rouge de la végétation (650-800 nm), la fluorescence contribue à la réflectance apparente.

Avantages de la fluorescence induite par le soleil (SIF) par rapport aux indices de végétation : les indices de végétation basés sur la réflectance ne permettent pas de détecter rapidement les premiers signes de croissance anormale de la végétation lors des phases initiales d’anomalies environnementales, et présentent un certain délai. La SIF, en revanche, permet de détecter les anomalies avec une plus grande sensibilité.

Figure 2. Emplacement des lignes cachées de Fraunhofer et Fehème

Méthode de remplissage des raies sombres de Fraunhofer : En raison de l’absorption atmosphérique, le spectre solaire contient de nombreuses raies sombres fines, appelées raies sombres de Fraunhofer. Les signaux de fluorescence peuvent être mesurés quantitativement à des longueurs d’onde spécifiques atténuées par le spectre solaire.

Le rayonnement solaire présente trois principales bandes d'absorption dans les régions du rouge et du proche infrarouge : la raie Hα à 656,3 nm (correspondant à l'absorption de l'hydrogène atmosphérique), et les raies d'absorption de l'oxygène (O₂) dans l'atmosphère terrestre à 687 nm et 760 nm. Ces bandes chevauchent généralement le spectre d'émission de fluorescence de la chlorophylle. La télédétection par fluorescence compare la profondeur des raies spectrales du rayonnement solaire à celle des raies spectrales du rayonnement des plantes, en mesurant la quantité de fluorescence émise suite à une excitation à courte longueur d'onde afin de remplir partiellement un puits de Fraunhofer. Un puits de Fraunhofer représente une raie d'absorption dans une bande de longueur d'onde spécifique, à la forme d'un puits.

En supposant que la réflectance spectrale R de la canopée de la végétation dans la raie sombre de Fraunhofer et les régions spectrales adjacentes soit égale, l'intensité de fluorescence f de la végétation dans la raie sombre de Fraunhofer et les régions spectrales adjacentes est calculée à l'aide de la formule suivante :

Figure 3. Principe de détection de la fluorescence de la ligne sombre de Fraunhofer

a, b : L'intensité du spectre d'irradiance solaire mesurée à l'aide d'une plaque de référence dans la raie sombre de Fraunhofer et les régions spectrales adjacentes.

c, d : L'intensité du spectre d'irradiance réfléchi par la canopée végétale dans la ligne sombre de Fraunhofer et les régions spectrales adjacentes.

λ0 : La longueur d'onde centrale de la raie sombre de Fraunhofer.

Puisque R est indépendant de la fluorescence, la fluorescence de la chlorophylle peut être mesurée simplement en mesurant la réflectance spectrale, l'irradiance solaire et la réflectance du couvert végétal dans la bande de la raie sombre de Fraunhofer.

Les différentes espèces végétales et leurs conditions entraînent des rapports différents de valeurs d'intensité de fluorescence relative à 760 nm et 687 nm calculés par FLD, qui peuvent être utilisés comme base pour juger de l'état physiologique des plantes.

Échantillon de données

Figure 4. Exemple de spectre de pixels de végétation

Figure 5. Pic d'absorption de l'O2A

L'image ci-dessus présente le spectre typique de la végétation observé par le satellite O4. On y observe un pic d'absorption de l'oxygène B (O₂B) vers 687 nm, un pic d'absorption de l'oxygène A (O₂A) vers 760 nm et un pic d'absorption de l'eau (H₂O) vers 720 nm. Comparées au spectre d'absorption de Fraunhofer standard, les positions spectrales sont précises et le décalage spectral est négligeable (

Calcul du SIF

Interpolation spline améliorée : méthode de remplissage de ligne sombre de Fraunhofer (iFLD)

En s'appuyant sur la méthode de remplissage de la raie sombre de Fraunhofer (FLD), des améliorations ont été apportées à la sélection des bandes de référence et des bandes adjacentes. Au total, 8 bandes ont été sélectionnées en fonction de la largeur du pic d'absorption, et des fonctions splines ont été utilisées pour ajuster le spectre de fond.

Figure 6. Plage de bandes utilisée pour l'ajustement

Figure 7. Résultats de l'ajustement et de l'interpolation de la fonction spline (Pixel1, 2 et 3 représentent respectivement les pixels des arbustes, des terres agricoles et des bâtiments).

Comme illustré dans la figure ci-dessus, la ligne pointillée représente les résultats de l'ajustement à l'aide de huit bandes proches du pic d'absorption de l'O₂A. Les bandes 211 et 212 étant situées de part et d'autre de ce pic, leur valeur moyenne, 760,43195 nm, est utilisée comme valeur de rayonnement affectée par le SIF, ainsi que comme longueur d'onde cible pour l'ajustement par spline. Sur la figure, à la base de la fonction quadratique, la différence entre la valeur spectrale originale et la valeur ajustée par spline correspond à la partie occupée par le SIF, soit l'intensité du SIF.

Compte tenu des conditions topographiques réelles, le couvert végétal des pixels arbustifs du Pixel 1 est nettement inférieur à celui des terres agricoles, et l'intensité photosynthétique y est également plus faible que celle des cultures en pleine croissance. Par conséquent, la valeur SIF est significativement inférieure à celle des terres agricoles du Pixel 1. Le Pixel 3, zone urbanisée, ne présente qu'une faible présence d'aménagements paysagers et d'arbres, ce qui explique sa valeur SIF la plus basse.

Vérification des résultats SIF

Figure 8. Comparaison des résultats de calcul pour différentes bandes d'absorption

La figure ci-dessus présente les résultats de la SIF obtenus avec différentes positions de bande et les compare à l'indice NDVI issu des mêmes données Sentinel-2. Comme illustré, la SIF calculée avec la bande O2A présente le moins de bruit et sa distribution est proche de celle de l'indice NDVI. La bande O2B, du fait de sa plus faible profondeur d'absorption, présente un bruit important, mais une tendance de distribution reste discernable. Les résultats calculés à partir de bandes non caractéristiques de la SIF n'apportent quasiment aucune information utile. Cette comparaison démontre l'efficacité de notre méthode.

Cas d'application

Figure 9. Carte de répartition des SIF dans les zones agricoles et forestières

 Figure 10. Carte de répartition de l'indice NDVI des zones agricoles et forestières 

Figure 11. Carte de distribution haute résolution de l'indice NDVI dans les zones agricoles

Figure 12. Comparaison statistique de l'humidité du sol de la zone racinaire et des précipitations dans les régions cultivées et forestières.

Les valeurs de SIF dans les zones forestières et cultivées mentionnées précédemment présentent des différences significatives et diffèrent légèrement de la distribution NDVI. Dans la zone cultivée, la résolution initiale de l'image Sentinel étant de 10 mètres, après rééchantillonnage pour correspondre à la résolution SIF, le mélange de cultures et de sol dans la zone agricole située en bas à gauche a abaissé la valeur NDVI globale. Cependant, le phénomène de SIF élevé dans les terres agricoles est clairement visible dans les résultats SIF. La zone forestière, avec son terrain montagneux et sa végétation composée principalement d'arbustes bas et de quelques arbres, présente une couverture végétale moins dense que la zone agricole, ce qui explique sa valeur de SIF nettement inférieure. De plus, selon les graphiques statistiques ci-dessus, les précipitations ont diminué dans les deux zones après mars, entraînant une baisse significative de l'humidité du sol, plus marquée dans la zone forestière que dans la zone cultivée. Étant donné que la zone cultivée dispose généralement de systèmes d'irrigation, contrairement à la zone montagneuse, on suppose que la zone forestière subit un stress hydrique, ce qui contribue à la diminution supplémentaire du SIF. Cela indique que, comparé à l'indice NDVI, le SIF peut observer plus finement les phénomènes de stress des cultures et identifier les zones stressées, offrant ainsi un outil plus puissant pour l'évaluation de l'environnement écologique et l'agriculture de précision.