Comprendre l’interaction complexe entre la lumière et le couvert végétal est crucial pour découvrir les secrets de l’amélioration des rendements et de la résilience des cultures.
Les chercheurs ont traditionnellement utilisé des capteurs de rayonnement photosynthétiquement actifs et des calculs d’indice de surface foliaire pour mesurer l’interception de la lumière, mais ces méthodes ont du mal à gérer la disposition spatiale complexe des canopées. Les progrès récents utilisent des modèles 3D et des simulations optiques pour effectuer des analyses détaillées, mais l’obtention de modèles 3D réalistes de canopée (RCM) sur le terrain reste difficile en raison des limitations technologiques.
L’accent est actuellement mis sur l’amélioration de ces reconstructions 3D afin de quantifier avec précision la distribution de la lumière et d’améliorer notre compréhension de la croissance des plantes, avec des méthodes telles que Structure from Motion (SfM) offrant des pistes prometteuses pour une acquisition de données de terrain plus précise.
En août 2023, Phénomique des plantes a publié un article de recherche intitulé « L’importance d’utiliser des modèles de canopée 3D réalistes pour calculer l’interception de la lumière sur le terrain « .
Cette étude se concentre sur une analyse comparative de l’interception de la lumière entre des modèles 3D réalistes de couvert de maïs (RCM) et des modèles de couvert virtuel (VCM), visant à améliorer considérablement la précision des calculs d’interception de lumière. La reconstruction détaillée d’une MCR de grande superficie a été réalisée en utilisant un véhicule aérien sans pilote (UAV) avancé avec une route oblique circulaire (CCO) ainsi qu’une méthode stéréo multi-vues de structure à partir du mouvement.
Trois types de VCM (VCM-1, VCM-4 et VCM-8) ont ensuite été créés en reproduisant 1, 4 et 8 plantes réalistes individuelles au centre du MCR. Les résultats ont indiqué des écarts significatifs dans l’interception quotidienne de la lumière par unité de surface (DLI) entre les VCM et les RCM, avec des valeurs d’erreur quadratique moyenne relative (rRMSE) de 20,22 %, 17,38 % et 15,48 % pour le VCM-1, le VCM-4, et VCM-8 respectivement.
L’écart diminuait à mesure que le nombre de plantes utilisées pour reproduire la canopée virtuelle augmentait, mais même avec huit plantes, un écart significatif subsistait. Les modèles 3D reconstruits ont fourni des visualisations détaillées de la structure de la plante, montrant une grande précision dans l’estimation des dimensions des feuilles, corroborée par les valeurs R² et RMSE.
La comparaison de l’interception de la lumière 48 et 70 jours après le semis (DAS) a révélé que les différences entre les RCM et les VCM étaient plus faibles au stade précoce qu’au stade avancé, indiquant une variation plus prononcée de la structure de la canopée et de l’interception de la lumière à mesure que les plantes mûrissaient. Les comparaisons horaires de capture de lumière ont également démontré une tendance constante, le RCM capturant la dynamique complexe de la distribution de la lumière avec plus de précision que les VCM, en particulier aux stades ultérieurs.
En outre, l’étude a exploré les différences structurelles entre les RCM et les VCM, constatant qu’à mesure que la densité du couvert augmente, les différences phénotypiques 1D (comme la hauteur des plantes et la couverture du couvert) entre les modèles diminuent, tandis que les différences phénotypiques 2D et 3D (comme l’indice de superficie des plantes et l’indice de surface des plantes). COV) a augmenté.
Cela signifie que la complexité structurelle de la canopée est mieux capturée par le RCM, en particulier pour les canopées plus denses. La recherche a confirmé que les RCM fournissent une représentation plus précise de l’interception de la lumière sur le terrain, en particulier aux stades de croissance ultérieurs, et a souligné l’importance de capturer des structures 3D réalistes de la canopée pour une analyse précise de la distribution de la lumière.
Malgré ces progrès, le défi consistant à extraire des informations précises sur l’angle des feuilles persiste, soulignant le besoin urgent de poursuivre la recherche et de méthodologies innovantes pour segmenter avec précision les plantes individuelles et les feuilles à partir de nuages de points 3D.
En conclusion, l’étude valide non seulement la supériorité des RCM sur les VCM dans l’analyse de l’interception de la lumière, mais ouvre également la voie à des avancées révolutionnaires dans la recherche agricole grâce à des reconstructions 3D précises.
Plus d’information:
Shunfu Xiao et al, L’importance d’utiliser des modèles de canopée 3D réalistes pour calculer l’interception de la lumière sur le terrain, Phénomique des plantes (2023). DOI : 10.34133/plantphenomics.0082