L’indice NDVI en viticulture

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L’utilisation du NDVI en agriculture n’est plus une idée nouvelle. Suite à de nombreuses publications démontrant la capacité de cette mesure à aider les viticulteurs dans leurs prises de décision technique, le nombre de fournisseurs de carte NDVI a considérablement augmenté ces dernières années. Face aux nombreux choix possibles, les viticulteurs peuvent rencontrer des difficultés à évaluer les différents services qui leur sont proposés. De plus, des images provenant de fournisseurs multiples ou de dates distinctes sont difficiles à comparer et à concilier avec d’autres sources de données. L’équipe Fruition Sciences reçoit régulièrement des questions autour de la corrélation entre les cartes NDVI et des mesures terrain. Nous vous proposons dans cet article un aperçu des problèmes rencontrés et comment les éviter.

Figure 1 : Carte NDVI aérienne après extraction des rangs de vigne (Avion Jaune / Fruition Sciences)

Les limites du NDVI : la calibration des cartes

Une des problématiques les plus fréquentes que nous avons rencontrée est la confusion autour de la calibration du NDVI. Bien que le NDVI soit très utile pour capturer la variabilité d’un vignoble, la mesure peut être affectée par un grand nombre de facteur. Selon Johnson et al (2003) ces facteurs incluent entre autres : la luminosité du sol, la turbidité atmosphérique et la structure de la canopée. Deux images NDVI de la même parcelle prises à deux dates différentes, voire consécutives, peuvent paraître totalement divergentes à cause d’un niveau de nébulosité différent. Selon l’ICM (Integrated crop management) de l’Iowa la plupart des fournisseurs NDVI ne fournissent pas de cartes calibrées.  Ce constat explique la difficulté à comparer des cartes NDVI prises à différentes dates. Cette absence de calibration représente un vrai challenge pour les viticulteurs qui cherchent à comprendre comment la variabilité spatiale de leur vignoble évolue d’une année à l’autre et quel est l’impact de leurs pratiques culturales sur la vigueur de leur vigne.

Figure 2 : Carte NDVI d’un vignoble (source)

Pour calibrer des cartes, il est important d’utiliser des invariants au sol dont la réflectance ou l’indice est parfaitement connu. Ces invariants peuvent être naturels (routes, bâtiments etc). Par exemple Johnson et Scholasch (2005) utilisaient un spectroradiomètre piéton pour mesurer la réflectance de quatre types de sol (une route asphaltée, un parking de gravier et deux surfaces en béton) et ainsi calibrer leurs mesures NDVI. Il est également possible d’utiliser des mires industrielles disposées sur le sol avant le vol dont l’indice NDVI est parfaitement connu (Avion Jaune).

Les limites du NDVI aérien : la prise en compte de l’inter-rang

Contrairement à la proxi-détection (capteurs embarqués sur des tracteurs), la télédétection (images aériennes) prend obligatoirement en compte l’indice NDVI des inter-rangs en viticulture. Selon la résolution de l’image et la gestion de ces entre-rangs par les viticulteurs, la pollution visuelle des images et la perturbation de la valeur de pixels correspondant aux vignes peuvent être plus ou moins fortes. Effectivement, pour une résolution supérieure au mètre il est impossible d’avoir des pixels qui correspondent seulement à de la vigne. Le pixel débordera sur l’entre-rang et sa valeur NDVI sera donc proportionnelle à la réflectance de chaque surface couverte, vignes et sol.

Figure 3 : Influence de la réflectance des surfaces sur la valeur NDVI du pixel (Fruition Sciences)

Il est important de comprendre, lors de la construction d’une image, que la valeur de chaque pixel est également influencée par les pixels adjacents. Une image NDVI avec une résolution de 1m (surface du pixel de 1*1m) produira donc une carte où la valeur des pixels des rangs de vigne sera influencée ou polluée par les pixels de l’inter-rang et vice versa. Au niveau visuel, si les inters-rangs sont travaillés le contraste entre les rangs de vigne et le sol est important puisque la valeur NDVI d’un sol nu est proche de zéro. En revanche, l’influence du pixel de sol sur la valeur du pixel de vigne sera élevée. Enfin, si les inter-rangs sont enherbés la différence entres les valeurs de pixel de vigne et d’herbe est d’autant plus faible que l’herbe est vigoureuse. Dans cette configuration, il est donc très difficile de distinguer l’herbe de la vigne à l’oeil nu.
En conclusion, il est fortement déconseillé de comparer des parcelles enherbées avec des parcelles travaillées.

Figure 4 : Influence des pixels des inter-rangs sur les pixels de vigne (Fruition Sciences)

Cela signifie-t-il que l’unique solution pour les vignobles enherbés reste la proxi-détection?

Non. Aujourd’hui avec une résolution assez fine (<50cm), il est possible de détecter les rangs de vigne par de l’analyse automatique d’image. Une fois les rangs détectés des processus de classification permettent de discriminer l’herbe de la vigne et ne gardent que les pixels correspondant à des feuilles de vigne. Suite au traitement, la carte NDVI n’affiche ainsi plus que l’indice NDVI des pieds de vigne (cf figure 1). Bien sûr, plus la résolution est fine et plus la carte produite est robuste.

Quelles questions faut-il poser à votre fournisseur d’image NDVI ?

Fruition Sciences a compilé une liste de questions à poser à votre fournisseur :
  1. Quelle est votre expérience avec mon cas d’étude? (suivi de la fertilisation, mesure de la surface foliaire, détection des maladies etc.)
  2. Quelle est la résolution spatiale nécessaire dans mon cas d’étude?
  3. Comment faites-vous pour calibrer vos cartes?
  4. Quels sont les potentiels biais de la mesure? 
  5. Comment corrigez-vous ces biais?
Dans un dernier article sur le NDVI, nous parlerons des principales applications viticoles de la mesure.
Aurelien Berthou

Je suis diplômé de Montpellier SupAgro en tant qu’ingénieur agronome spécialisé en viticulture et en œnologie depuis 2014. Au cours de ma formation, j’ai vécu des expériences variées dans le domaine de la production et de la recherche aussi bien en France qu’à l’étranger (Argentine, Nouvelle-Zélande). Employé depuis Janvier 2015 suite à mon stage de fin d’études chez Fruition Sciences, mon rôle est de développer la société au niveau commercial et technique dans la région de Bordeaux. Je travaille en particulier sur les problématiques d’échantillonnage du vignoble et la cartographie de différents paramètres physiologiques à travers l’outil d’aide à la décision « Smart Point ».

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