Détection et quantification des racines et des résidus de culture dans le sol à l’aide de l’imagerie hyperspectrale proche infrarouge.
Thèse de doctorat menée par Damien Eylenbosch
Promoteur: Professeur Bernard Bodson
Description:
La compréhension et le suivi du système racinaire et de la décomposition des résidus de culture en conditions réelles sont importants pour améliorer les pratiques culturales. Les mesures sont cependant rendues difficiles par la présence du sol qui limite les observations. Le prélèvement de carottes de sol est la méthode généralement utilisée pour quantifier les racines et les résidus de culture dans les différents horizons du sol. Ces carottes doivent être lavées pour séparer la terre des éléments organiques qui doivent ensuite être triés à la main avant d’être quantifiés ou caractérisés. Cette étape prend beaucoup de temps, est fastidieuse et dépend de la subjectivité de la personne qui fait le tri.
Afin de réduire ces contraintes, l’utilisation conjointe de l’imagerie hyperspectrale proche infrarouge et des outils de la chimiométrie est étudiée. Au lieu d’être triés manuellement après lavage, les échantillons sont scannés et des modèles statistiques et mathématiques permettent de prédire la nature de chaque pixel de l’image (sol, racine, résidus de culture). La quantification des racines et des résidus de cultures consiste ensuite à relier le nombre de pixels prédits pour chaque classe à une quantité de matière sèche.
Cette nouvelle méthode de discrimination et de quantification de racines et de résidus de culture a été utilisée dans le cadre d’essais sur le travail du sol. Les premiers résultats obtenus ont prouvé ses potentialités dans le suivi du développement racinaire et de la décomposition des résidus de culture au sein de différents horizons de sol.
Prédiction de la nature des éléments scannés avec la caméra hyperspectrale proche infrarouge
Publications:
Lien vers les publications et communications
Partenaire:
Unité Qualité des produits du Centre wallon de Recherche Agronomique (CRA-W)