Le maïs, ou maïs, pousse haut, avec de fines tiges qui portent des épis de céréales utilisées dans la production alimentaire, le commerce et la sécurité à l’échelle mondiale. Cependant, à cause de la pluie, du vent et d’autres phénomènes météorologiques de plus en plus extrêmes, le maïs tombe, mettant en danger la totalité de la récolte. Appelée verse, la chute physique entraîne des plantes plus courtes et des feuilles qui se chevauchent, ce qui a un impact négatif sur la capacité de croissance de la plante.
Selon une équipe de chercheurs basée en Chine, la prévention et l’atténuation de la verse conventionnelle nécessitent beaucoup de temps pour de nombreux techniciens agricoles pour enquêter sur les champs de culture. Ils ont déclaré qu’une solution potentielle pourrait être une méthode rapide et non destructive de surveillance à distance, appelée imagerie hyperspectrale basée sur un véhicule aérien sans pilote (UAV). L’équipe a récemment découvert que la méthode permet d’évaluer avec précision la récupération du maïs sans nécessiter de temps ni d’argent pour inspecter physiquement les cultures.
L’équipe a publié son approche le 28 août dans le Journal de télédétection.
« La technologie d’imagerie hyperspectrale basée sur les drones révolutionne la façon dont nous surveillons et évaluons la récupération des cultures verses », a déclaré le premier auteur Qian Sun, médecin à l’Université de Yangzhou.
« Cette méthode avancée permet une évaluation rapide et non destructive de la santé et de la croissance des plantes. Cela aide non seulement à mieux comprendre l’état des plantes, mais améliore également les pratiques globales de gestion des cultures, conduisant potentiellement à des interventions plus efficaces et à une production agricole améliorée. »
L’imagerie hyperspectrale basée sur un drone implique l’utilisation de véhicules de type drone capables de voler avec une intervention humaine limitée et d’examiner le terrain. Pour chaque pixel d’une image, la méthode détermine les multiples bandes spectrales – une compréhension beaucoup plus détaillée que la vue humaine, qui ne voit que sur trois bandes de lumière visible.
Les chercheurs ont utilisé l’imagerie hyperspectrale basée sur un drone pour évaluer la hauteur et la couverture du couvert forestier, ainsi que l’activité physiologique du maïs, telle que la production de chlorophylle, preuve de la photosynthèse, un processus de production d’énergie qui peut diminuer si les tiges sont plus courtes ou si les feuilles sont masquées par d’autres. plantes après dépôt. Cette approche à deux volets est nécessaire pour une évaluation précise, ont indiqué les chercheurs, car la mesure d’une seule variable donne une image incomplète de la progression de la repousse du maïs.
« Cette technique permet une surveillance et une évaluation plus précises des conditions des cultures de verse par rapport aux méthodes traditionnelles », a déclaré l’auteur co-correspondant Xiaohe Gu, professeur au Centre de recherche sur les technologies de l’information de l’Académie des sciences agricoles et forestières de Pékin.
« En particulier, cette étude a proposé un cadre d’évaluation complet combinant la structure du couvert forestier et l’activité physiologique, fournissant ainsi un moyen précis et efficace d’évaluer les niveaux de récupération du maïs verse. »
Ils ont déterminé que leur approche d’imagerie pouvait évaluer avec précision à la fois la stature du couvert forestier et l’activité physiologique, fournissant ainsi des informations aux agriculteurs qui pourraient ensuite apporter des ajustements aux cultures pour les aider à se rétablir.
« L’objectif ultime est de révolutionner les pratiques agricoles grâce à l’adoption généralisée de la technologie hyperspectrale basée sur les drones », a déclaré le co-auteur Liping Chen, professeur au Centre de recherche sur les technologies de l’information de l’Académie d’agriculture et de foresterie de Pékin.
« En faisant de cet outil avancé un composant standard de la surveillance des cultures, nous visons à améliorer considérablement la précision et l’efficacité de l’évaluation de la santé et de la récupération des plantes. Cela permettra aux agriculteurs et aux agronomes de gérer les cultures plus efficacement, d’optimiser les interventions et, à terme, d’augmenter le rendement et la productivité. « .
Les autres co-auteurs de l’étude sont Baoyuan Zhang, Xuxhou Qu et Yanglin Cui, tous du Centre de recherche sur les technologies de l’information de l’Académie des sciences agricoles et forestières de Pékin ; et l’auteur co-correspondant Meiyan Shu, Collège des sciences de l’information et de la gestion de l’Université agricole du Henan.
Plus d’informations :
Qian Sun et al, Évaluation du degré de récupération de la croissance du maïs verse via des images hyperspectrales basées sur des drones, Journal de télédétection (2024). DOI : 10.34133/télédétection.0253
Fourni par Journal de télédétection