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5- Intérêts et limites de l'imagerie drone pour les suivis agronomiques au champ (J.-M. Gilliot)

Jean-Marc GILLIOT (INRA – AgroParisTech, UMR EOSYS) - Intérêts et limites de l'imagerie drone pour les suivis agronomiques au champ.

Depuis 2011, l’équipe INRA - AgroParisTech de l’UMR ECOSYS de Grignon (78) s’est investie dans l’utilisation de drones pour l’acquisition d’informations spatialisées pour l’agriculture et l’environnement. Une première expérience a été conduite dans le cadre de la chaire d’entreprise VINCI en collaboration avec la startup française AIRINOV, sur la cartographie de cortèges floristiques. En 2013 un équipement drone de type « aile fixe» sensfly eBee a été acquis dans l’UMR, muni d’un appareil photographique à haute résolution et d’une caméra multispectrale 4 bandes visible proche-infrarouge conçue par la société AIRINOV.JMGilliot 2016
Les données de télédétection et de proxidétection sont utilisées en agriculture depuis de nombreuses années, à la fois par le monde de la Recherche et des instituts techniques et aussi par les agriculteurs ou leurs conseillers, en particulier dans le cadre de l’Agriculture de précision qui vise à adapter les pratiques agricoles à l’hétérogénéité des parcelles agricoles, afin de limiter la quantité d’intrants rejetée dans le milieu et pouvant contaminer les sols et les nappes phréatiques.
L’équipe ECOSYS a développé depuis de nombreuses années des approches de cartographie par mesures spectrales par proxidétection et télédétection satellite en particulier pour les sols sur la matière organique (MO) de l’horizon travaillé ainsi que pour le suivi les cultures. Elle a adapté ces approches aux acquisitions par drone dans le cadre de plusieurs programmes de recherche : projet ADEME Ministère de l’écologie GESSOL PROSTOCK (suivi du stock de carbone des sols), l’Observatoire de Recherche SOERE-PRO sur les impacts de la valorisation en agriculture de produits résiduaires organiques (PRO), le projet CNES TOSCA-CO.
Une méthode de prédiction de la teneur en MO de l’horizon de surface du sol, à partir d’images multispectrales drone, a été développée à l’échelle de la parcelle agricole. Une approche par photogrammétrie, à partir de prises de vues drone, a permis de construire un modèle 3D d’un champ de maïs, permettant de prédire le rendement de la culture. L’acquisition de données par drone présente de nombreux avantages pour la mise au point de nouvelles méthodes de suivis agronomiques. En particulier, parce que s’agissant d’une plateforme de vol très légère, on peut facilement et à moindre coût, réaliser une prise de vues à un moment précis choisi, ainsi qu’une série de nombreuses acquisitions permettant un suivi temporel très fin. On peut ainsi suivre tous les stades de développement d’une culture, ce qui est très difficile à réaliser avec d’autres moyens (avion, satellite). Un certain nombre de limites technologiques doit encore être dépassé pour améliorer l’opérationnalité de ce nouvel outil.

 

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