Introduction
L’agri-voltaïsme désigne l’utilisation d’un terrain dans un double but : produire de l’énergie photovoltaïque, grâce à l’installation de panneaux solaires, et mener une activité agricole. Les avantages d’un système agri-voltaïque varient en fonction de la culture choisie. Par exemple, dans le cas des tomates, l’installation de panneaux permet d’obtenir plus d’ombre, ce qui réduit les effets négatifs des températures extrêmes; un autre exemple est celui du riz, qui est une culture nécessitant beaucoup d’eau et qui pourrait bénéficier de zones ombragées ayant un effet « rafraîchissant ».

Il s’agit d’une solution innovante qui permet de combiner la production d’électricité et la production agricole ; on peut considérer qu’il s’agit d’une approche gagnant-gagnant pour l’agriculteur. Cependant, l’introduction d’une couverture partielle de panneaux solaires modifie considérablement les conditions microclimatiques du champ : le rayonnement solaire disponible, la température du sol, l’humidité et la distribution de l’eau.

Afin de comprendre et d’optimiser ces effets, les drones permettent de collecter des données de haute précision sur l’état physiologique des cultures et les variations microclimatiques générées par la présence des panneaux, offrant ainsi une aide concrète aux décisions agronomiques.

Le drone : des yeux au service du technicien et de l’agriculteur
Un drone équipé de capteurs RVB et d’une caméra thermique est un outil décisif pour une analyse approfondie de l’état de l’agrosystème (figure 1). Grâce à des vols programmés, iDrone est le service d’Agrobit qui permet d’acquérir des informations précieuses rapidement et avec une grande précision. Les images collectées pendant le vol sont traitées à l’aide d’un logiciel dédié et d’algorithmes développés par l’équipe, produisant en sortie des cartes thématiques utiles pour le suivi de l’arbre et de la plante énergétique.

Fig.1 : Agrumeraie dans une installation photovoltaïque expérimentale (CIHEAM Bari).

Grâce à cette approche, l’agriculteur ne doit pas se contenter d’observer le champ « à l’œil nu », mais peut s’appuyer sur une analyse objective et détaillée basée sur des données mesurables.

En particulier, iDrone permet

• Surveillez le développement des cultures sous les panneaux solaires, en évaluant les différences de vigueur et de croissance entre les zones en plein soleil et les zones ombragées ;
• Détection précoce du stress hydrique ou thermique, ce qui est crucial dans un contexte agri-voltaïque où les conditions environnementales sont hétérogènes ;
• Créer des cartes thématiques qui soutiennent des choix agronomiques ciblés, tels que l’irrigation et la gestion des ressources spécifiques au site.

RGB et étude thermique par le biais d’un modèle 3D
L’étude de cas est une plantation d’agrumes cultivée dans le sud de l’Italie avec la présence simultanée, sur certaines rangées, d’installations photovoltaïques. En détail, les panneaux sont montés à une hauteur d’environ 4 mètres et couvrent la zone centrale de l’agrumeraie. Ces informations préliminaires sont essentielles pour l’analyse des données.
S’agissant d’une plante arborescente, il est essentiel de se concentrer sur l’extraction correcte des données de la canopée. Les images RVB permettent de créer une orthomosaïque en couleurs réelles à partir de laquelle l’hétérogénéité de la plante peut être appréciée et, au cours de la phase de traitement des images aériennes, le nuage de points 3D, c’est-à-dire un jumeau numérique du champ, est également construit. La figure 2 montre une perspective de l’agrumeraie en 3D, avec une excellente profondeur de points, essentielle pour les évaluations sous les panneaux photovoltaïques.

Fig.2 : Modèle tridimensionnel de la plantation d’agrumes.

Grâce à des algorithmes spécifiques, il est possible d’extraire le couvert végétal (figure 3a) de chaque agrume et de calculer ses paramètres biométriques, même pour les plantes situées sous les panneaux.
Par données biométriques en agriculture, nous entendons toutes les informations mesurables et quantifiables concernant les caractéristiques physiques, physiologiques ou comportementales des plantes, par exemple la densité (figure 3b), la hauteur et l’épaisseur (figure 3c), et le volume du couvert (figure 3d) à partir d’images RVB et la température moyenne à partir d’images thermiques (figure 3e).

Fig.3 : Nuage de points RVB 3D de la canopée (a), densité de la canopée (b), hauteur et épaisseur de la canopée (c), volume de la canopée (d), nuage de points thermiques 3D de la canopée (e).

La spatialisation de ces données, extraites plante par plante de manière automatisée par des algorithmes de vision artificielle et d’intelligence artificielle, permet d’obtenir deux indices en particulier :

• TRV (Tree Row Volume): représente le volume de la canopée par hectare, c’est-à-dire qu’il quantifie la quantité de biomasse présente dans un hectare de parcelle. La figure 4 montre les données pour chaque plante individuelle dont la canopée a été préalablement extraite. En spatialisant les données, il est possible d’obtenir une carte de zonage (figure 5). L’importance de cette carte réside dans le fait qu’elle permet d’avoir une vue d’ensemble du champ en un coup d’œil et qu’elle constitue la base de l’élaboration des cartes de prescription. L’objectif principal est d’optimiser la distribution des intrants et d’estimer la densité de la végétation.

Fig.4 : Analyse ponctuelle du TRV (Tree Row Volume) par plant d’agrume.

Fig.5 : Carte de l’indice TRV (Tree Row Volume) d’une plantation d’agrumes dans l’agro-industrie.

• CWSI ( CropWater Stress Index): mesure l’état de stress hydrique des cultures, dérivé principalement de la température des feuilles par rapport à la température de l’air. Là encore, la figure 6 identifie le stress hydrique plante par plante. La valeur individuelle a ensuite été spatialisée pour obtenir une carte du champ (figure 7). L’objectif est d’évaluer les besoins en irrigation et de gérer l’eau plus efficacement.

Fig.6 : Analyse ponctuelle du CWSI (Crop Water Stress Index) par plant d’agrume.

Fig.7 : Carte du CWSI (Crop Water Stress Index) d’un verger d’agrumes dans l’agro-industrie.

Conclusions
L’étude réalisée a permis une analyse détaillée de l’agrumiculture dans une plantation agri-voltaïque, en approfondissant les caractéristiques de la canopée végétale même en dessous des panneaux photovoltaïques . Ceci est possible grâce à l’utilisation de drones pour l’acquisition de données à basse altitude, capables de générer des modèles en 3D de la parcelle, ce qui permet de surmonter les difficultés de l’analyse en 2D ou par satellite, qui ne permet pas d’analyser les cultures situées sous les panneaux.
Les cartes produites sont essentielles pour permettre à l’agriculteur de prendre des décisions en connaissance de cause et d’agir de manière ciblée.
Dans cette étude de cas, où il y a différentes variétés d’agrumes à différents stades de croissance, il a été possible de montrer que, dans la zone la plus septentrionale du champ, il y a un stress hydrique élevé et une faible vigueur du houppier. Dans la zone où sont installés les panneaux photovoltaïques, la situation est principalement celle d’une vigueur moyenne et d’un niveau moyen de stress hydrique. Plus précisément, il y a quelques taches de plantes avec une faible vigueur évidente et un stress élevé. En revanche, la zone la plus à droite du champ est dans le meilleur état.
L’équipe d’Agrobit sait que les installations photovoltaïques représentent une grande opportunité pour les agriculteurs. C’est pourquoi, grâce au service iDrone, nous pouvons soutenir vos décisions agronomiques et améliorer l’utilisation des ressources sur le terrain.
Nous tenons à remercier le CIHEAM de Bari pour avoir accepté de réaliser l’étude dans son installation agri-voltaïque expérimentale.