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Images Sentinel en agriculture : comment ça marche ?

par Remi de Spotifarm, le 8 juil. 2020 18:12:42
Temps de lecture estimé : 5 min.

L'imagerie satellite permet aujourd'hui de bénéficier de données très intéressantes dans de nombreux domaines notamment en agriculture. Ces images sont collectées grâce à des capteurs placés sur les satellites et permettent de calculer un indice de végétation. Cet indice sera ainsi disponible sous forme de carte avec des dégradés de couleurs suivant le taux de couverture de la végétation dans la parcelle.

PZ-0720-Satellite champs Parcelles agricoles observées par satellite

SOMMAIRE : 

Télédetection : quelles applications en agriculture ?


Démocratisée par le lancement des satellites de la mission Sentinel, l'imagerie satellitaire (remote sensing) et la télédétection connaissent un véritable essor en agriculture et les applications se multiplient. Cette série de satellites d'observation de la Terre fournit de nombreuses données, permettant aux agriculteurs de :

  • Estimer les surfaces agricoles et l'occupation des sols
  • Contrôler l'émergence des cultures à la levée
  • Surveiller la croissance des cultures aux différents stades
  • Piloter l'irrigation en fonction de l'état hydrique des cultures
  • Raisonner sa fertilisation azotée
  • Déterminer la présence de maladies, de ravageurs, de dégâts de gibier
  • Prévoir la date de récolte optimale des cultures
  • Établir des prévisions de rendement et récolte et de rendement
Sentinel_2

Prises à des moments précis du développement des cultures, les images satellites Sentinel-2 permettent de réaliser une mesure précise de l'état biophysique de la culture. Différentes données satellitaires sont exploitables pour l'agriculture : indice foliaire (lié directement à la biomasse), teneur en chlorophylle, etc...

              Le satellite Sentinel 2

En revanche, la résolution actuelle des images satellite Sentinel ne permettent pas de distinguer les plantes de manière individuelle. Mais les clichés obtenus donnent un bon aperçu de l'hétérogénéité intra-parcellaire de chaque parcelle agricole.

D'où viennent les images Sentinel ?

Tous les 5 jours, Sentinel 2A et Sentinel 2B envoient des images satellite haute résolution pour observer la terre.

Lancée en 1998 dans le cadre du programme Copernicus par l’Agence spatiale européenne (ESA), la flotte de satellite Sentinelles est équipée de caméras multispectrale prenant des images de haute résolution sur 13 bandes spectrales allant du visible au moyen infrarouge avec une résolution variant de 10 à 60 m.

Cette constellation de deux satellites identiques (Sentinel 2a et Sentinel 2b) fournit des observations de la terre très utiles en agriculture pour surveiller les sols et la végétation.

Il existe d'autre source de données satellites comme celles fournies par les satellites Landsat.

Couverture mondiale de la constellation Sentinel 2

A quelle fréquence Sentinel passe au-dessus de vos parcelles ?

Les exploitations agricoles situées sur un chevauchement de bandes spectrales peuvent espérer jusqu'à 4 images en 10 jours
En effet, chaque satellite Sentinel-2 repasse sur une même bande spectrale tous les 10 jours. La constellation satellite Sentinel disposant de 2 satellites, les images sont acquises tous les 5 jours par bande spectrale. Sur un chevauchement, vous en avez deux fois plus !
Le site Earth Spectator permet de suivre en temps réel la position des satellites en orbite autour de la Terre. 

Infographie Sentinel 2

Comment sont traitées les images satellites ?

Si elles sont gratuites, les images Sentinel nécessitent des traitements spécifiques avant d'être exploitables pour l'agriculture.
Le traitement de données est destiné à corriger certains facteurs qui affectent la qualité des images capturées par le satellite comme :

  • L’atmosphère
  • La couverture nuageuse
  • Les ombres
  • Les variations de résolution spatiale en fonction de l’angle de visée
  • Les variations des angles solaires
  • La topographie du terrain
  • L’impact environnemental

La résolution spatiale des images Sentinel est de 10 mètres. Une fois traitées, ces images satellitaires sont mises à disposition des agriculteurs sur des plateformes professionnelles comme Spotifarm.

Essayer Spotifarm gratuitement

NDVI et autres indices de végétations

Il existe de très nombreux indices de végétation obtenus par télédétection. Le plus connu d'entre eux en agriculture de précision est l’indice de végétation NDVI (Normalized Difference Vegetative Index)

L’indice de végétation par différence normalisée ou NDVI permet de mettre en valeur la vigueur et la quantité de végétation présente dans une parcelle agricole. Il est basé sur la réflectance de la biomasse présente sur une parcelle et utilise les canaux de proche infrarouge (PIR) et Infrarouge (R).

Tout corps qui reçoit de la lumière, en réfléchi une partie : la différence entre la quantité de lumière qu’il reçoit et celle qu’il réfléchit est une grandeur physique appelée la réflectance. Les mesures de réflectance permettent d 'établir les calculs indispensables au bon fonctionnement du fameux Normalized Difference Vegetative Index NDVI.

Le NDVI varie entre -1 et 1. Les valeurs positives représentant les formations végétales. Plus les valeurs sont importantes, plus la végétation est dense.
Pour en savoir plus, lisez notre article sur le fonctionnement de l'indice NDVI en agriculture.

Toutefois, il existe d'autres indices de végétation capables de prendre le relais quand le NDVI est saturé.  Nous avons recensé ci-dessous les principaux indices de végétation utilisés en agriculture.

Principaux indices de végétation pour l'agriculture

Nom de l'indice

Type d’indice

Principe physique

Champ d’expertise

NDVI

Indice de végétation intrinsèque

Variation réflectance éléments biophysique couverts végétaux

Mesure la concentration en molécules photosynthétique

NDWI

Indice de végétation intrinsèque

Variation réflectance éléments biophysique couverts végétaux et de l’eau

Mesure la teneur en eau de la biomasse

SAVI

Indice basé sur la droite des sols

Combinaison NDVI et PVI ajusté avec droite des sols

Mesure la couverture végétale avec prise en compte interaction feuillage/sol

EVI

Indice de végétation intrinsèque

Amélioration NDVI avec utilisation longueur d’onde supplémentaire

NDVI avec correction des variations d'angles, incidence, conditions atmosphérique…

ARVI

Indice résistant aux influences atmosphériques

Indice NDVI avec ajout combinaison de réflectance dans canaux bleu (B) et rouge(R)

Diminuer la dépendance du NDVI aux propriétés atmosphériques

PVI

Indice basé sur la droite des sols

Variation réflectance couvert végétal par rapport à droite des sols

Evaluer les effets des sols sur comportement spectral couverture végétales

 

Chez Spotifarm, nous avons fait le choix de créer notre propre indice de végétation.
Cela nous permet notamment d'être plus précis en début de végétation durant les premiers stades culturaux. Nous expliquons comment interpréter notre indice de végétation ici : Indice de végétation Spotifarm

Comment consulter les images satellites de mes parcelles ?

Vous pouvez consulter gratuitement des images satellites de vos parcelles sur l'application Spotifarm pour surveillez vos cultures et raisonner votre itinéraire technique.

L'application Spotifarm - le tour de plaine permet aux agriculteurs d’accéder facilement aux images disponibles pour observer leurs parcelles agricoles toute l'année. L’historique des photos satellites des parcelles offre donc la possibilité de suivre l’évolution des cultures et de déterminer les zones impactées par un dégât de gibier, une carence en minéraux, un excès d’eau. ou de déterminer les zones et les parcelles les plus avancés dans leur maturité afin de déterminer la date de récolte.

Cette technologie est une aide précieuse pour tout type d'agriculteur quelque soit ses pratiques (conventionnelle, agriculture biologique, agriculture de conservation ...)

PZ-0720-spotifarm-images-satellites

Evolution de la maturité du blé de début juin à fin juin sur Spotifarm

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Pour aller plus loin...

Tag:Agriculture de precisionSpotifarm

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