Extraction orientée objet de parcelles de blé basée sur la télédétection hyperspectrale

En agriculture de précision, les limites des parcelles constituent les données de plantation les plus fondamentales. Elles assurent la cohérence entre toutes les données relatives aux cultures et la réalité, définissent des limites géographiques précises pour les statistiques et l'analyse de la croissance à l'échelle de la parcelle, et servent également de base à l'analyse des variations de superficie et au suivi à long terme des cultures à différents stades phénologiques.

En raison des différences de modèles de production agricole et d'historique des cultures selon les régions, la définition et le concept de « parcelle » varient, et les résultats des observations à différentes échelles ne sont pas entièrement cohérents. L'extraction des parcelles présentée ici repose sur des images de télédétection satellitaire d'une résolution de 10 mètres. Ainsi, une parcelle est définie comme une unité de culture relativement indépendante, délimitée par des voies pavées telles que des chemins ruraux ou des routes de village.

Méthode d'extraction d'images de parcelles de blé

L'équipe aérospatiale de CAS Xiguang a utilisé l'image composite de valeur maximale du blé dans le district de Lintong pendant la phase de montaison en 2023 et a extrait les parcelles de blé pour la saison 2023-2024 à l'aide d'une technologie de classification orientée objet.
La classification orientée objet divise les éléments du terrain en objets indépendants par une approche de segmentation puis de classification, puis les classe en fonction de ces objets. Cette approche évite en grande partie l'effet « poivre et sel » de la classification traditionnelle par pixels, tout en améliorant l'interprétabilité de la classification. Le résultat est un vecteur de parcelles de terrain, directement utilisable pour les calculs de forme et de surface, ainsi que pour les statistiques, facilitant ainsi les analyses ultérieures.

▲Figure 1 Résultats de la classification orientée objet

Analyse des résultats d'images de blé

D’après la littérature et les caractéristiques topographiques locales, les zones ont été classées en cinq catégories : blé, zones urbaines/structures anthropiques, sols nus, zones sableuses/objets très réfléchissants et plans d’eau. Les résultats de la classification des plans d’eau et des zones urbaines étaient relativement satisfaisants. Certaines routes ont été confondues avec des sols nus et certaines toitures présentaient une forte réflectivité, ce qui a affecté les résultats. Par conséquent, le regroupement des objets très réfléchissants avec les zones sableuses a permis d’améliorer la fiabilité de la classification.

Il permet de visualiser les zones urbaines et les terrains non utilisés. Il peut également calculer la superficie des différents types de sols année après année et analyser l'évolution et les tendances de développement des villes et des divers types d'occupation des sols.

▲Figure 2 Évaluation de la précision du classificateur de forêt aléatoire orienté objet

Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics CAS Aerospace Science and Technology Group Co.,LTD - Analyse de la croissance des parcelles agricoles

Dans cette étude, 409 échantillons répartis en cinq catégories d'occupation du sol ont été interprétés et étiquetés visuellement. 80 % d'entre eux ont servi à l'entraînement et 20 % à la validation. La figure 2 présente l'évaluation de la précision du classificateur, qui a démontré de bonnes performances pour les terres agricoles, les sols nus et les plans d'eau. La précision de la classification pour les zones urbaines et les constructions humaines était relativement faible, probablement en raison de la distribution complexe de l'occupation du sol et des limitations de la résolution des images satellitaires.

▲Figure 3. Extraction partielle de blé dans le sous-district de Xiangqiao, district de Lintong

L'image ci-dessus présente les résultats d'extraction pour une zone locale. Le résultat global est satisfaisant, avec peu d'extractions manquées ou incorrectes. Cependant, les terres agricoles proches des grands axes routiers et des zones urbaines sont parfois confondues avec les routes. Certaines parcelles, assez petites, sont mêlées à des chemins agricoles et des routes de village.

▲Figure 4 Extraction de blé dans la zone montagneuse de Lintong

La figure présente les résultats d'extraction des données des parcelles de blé dans la zone montagneuse sud du district de Lintong, obtenus à l'aide du même modèle de classification. Ces résultats sont satisfaisants, ce qui indique que la segmentation d'images permet d'obtenir efficacement des informations de texture et offre de bons résultats d'extraction pour les parcelles de blé présentant des terrains et des formes variés.

▲Figure 5 Carte de répartition des surfaces cultivées en blé dans différentes rues du district de Lintong

L'image illustre la répartition des surfaces cultivées en blé dans différentes rues du district de Lintong. Plus la couleur est foncée, plus la surface cultivée est importante.

Il est évident que la plupart des champs de blé sont concentrés dans la partie nord de Lintong, le sous-district de Xiangqiao présentant la plus grande superficie cultivée avec 66 602 mu. La zone sud est montagneuse et la culture du blé y est peu abondante.

▲ Tableau 1. Statistiques sur la superficie plantée dans différents sous-districts du district de Lintong

▲Figure 6 Carte de répartition des parcelles de blé dans différents sous-districts du district de Lintong

L'image illustre la répartition des surfaces cultivées en blé dans différentes rues du district de Lintong. Plus la couleur est foncée, plus les parcelles de blé sont nombreuses.

Il est évident que la plupart des champs de blé sont concentrés dans la partie nord de Lintong, le plus grand nombre (1950) se trouvant dans le sous-district de Xiangqiao. La région sud est montagneuse et la culture du blé y est peu développée.

▲ Tableau 2 Tableau statistique des parcelles de blé dans chaque sous-district du district de Lintong

▲Figure 7 Répartition des anomalies de croissance du blé pendant la phase de montaison dans différents sous-districts du district de Lintong

À partir de l'extraction des parcelles de terrain, les différences entre la croissance annuelle et la croissance des dernières années peuvent être analysées pour chaque parcelle de terrain dans une période donnée.

Comme le montre la figure, plus le rouge est foncé, plus la récolte est mauvaise par rapport aux cinq dernières années ; plus le vert est foncé, meilleure est la récolte par rapport aux cinq dernières années.

L'analyse des anomalies permet d'analyser les performances de chaque parcelle de terre chaque année, d'identifier les parcelles à rendement stable et bon et celles présentant d'importantes fluctuations de rendement et de faibles performances, et d'aider les gestionnaires à élaborer des plans de plantation à grande échelle.