Agrivoltaïsme et drone : comment surveiller la production agricole sous les panneaux solaires

Introduction

L’agrivoltaïsme désigne l’utilisation d’un terrain à double objectif : produire de l’énergie photovoltaïque, grâce à l’installation de panneaux solaires, et mener une activité agricole. Les avantages d’une installation agrivoltaïque varient selon la culture choisie. Par exemple, dans le cas de la tomate, l’installation de panneaux garantit un ombrage plus important qui réduit les effets négatifs des températures extrêmes ; un autre exemple est le riz, une culture qui nécessite beaucoup d’eau et qui pourrait bénéficier des zones d’ombre à l’effet « rafraîchissant ».

Il s’agit d’une solution innovante permettant de combiner la production d’électricité et la production agricole, que l’on pourrait considérer comme une approche gagnant-gagnant pour l’agriculteur. Cependant, l’introduction d’une couverture partielle de panneaux solaires modifie de manière significative les conditions microclimatiques du champ : rayonnement solaire disponible, température du sol, humidité et distribution de l’eau.

Pour comprendre et optimiser ces effets, les drones permettent de collecter des données à haute précision sur l’état physiologique des cultures et sur les variations microclimatiques générées par la présence des panneaux, offrant ainsi un support concret aux décisions agronomiques.

Le drone : les yeux au service du technicien et de l’agriculteur

Un drone équipé de capteurs RGB et d’une caméra thermique est un outil décisif pour analyser en profondeur l’état de l’installation agrivoltaïque (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 recueillies pendant le vol sont traitées à l’aide de logiciels dédiés et d’algorithmes développés par l’équipe, produisant en sortie des cartes thématiques utiles au suivi de l’installation arboricole et énergétique.

Fig.1 : Agrumeraie au sein d’une installation agrivoltaïque expérimentale (CIHEAM Bari).

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

En particulier, iDrone permet de :

• Suivre 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 ;
• Détecter précocement les stress hydriques ou thermiques, essentiels dans un contexte agrivoltaïque où les conditions environnementales sont hétérogènes ;
• Créer des cartes thématiques qui soutiennent des choix agronomiques ciblés, comme l’irrigation et la gestion site-spécifique des ressources.

Étude RGB et thermique à travers le modèle 3D

L’étude de cas porte sur une agrumeraie cultivée dans le sud de l’Italie, où une installation photovoltaïque est présente simultanément sur certains rangs. Plus précisément, les panneaux sont montés à une hauteur d’environ 4 mètres et couvrent la zone centrale de l’agrumeraie. Ces informations préliminaires sont essentielles à l’analyse des données. S’agissant d’une installation arboricole, il est essentiel de se concentrer sur l’extraction correcte des données de la canopée. Les images RGB permettent de créer un orthomosaïque en couleurs réelles à partir duquel il est possible d’apprécier l’hétérogénéité de l’installation, et, lors du 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 en 3D de l’agrumeraie, avec une excellente profondeur de points, essentielle pour les évaluations sous les panneaux photovoltaïques.

Fig.2 : Modèle tridimensionnel de l’agrumeraie.

Grâce à des algorithmes dédiés, il est possible d’extraire la canopée végétalisée (Figure 3a) de chaque agrume individuel et de calculer ses paramètres biométriques, y compris pour les plantes situées sous les panneaux. Les données biométriques en agriculture désignent l’ensemble des 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 de la canopée (Figure 3d) à partir d’images RGB, ainsi que la température moyenne à partir d’images thermiques (Figure 3e).

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

En spatialisant ces données, extraites plante par plante de manière automatisée par des algorithmes de vision par ordinateur et d’IA, il est possible d’obtenir deux indices en particulier :

• TRV (Tree Row Volume) : il représente le volume de la canopée par hectare, c’est-à-dire qu’il quantifie la quantité de biomasse présente sur un hectare de parcelle. La Figure 4 indique la donnée pour chaque plante dont la canopée a été préalablement extraite. Grâce aux techniques de spatialisation des données, il est possible d’obtenir une carte de zonage (Figure 5). L’importance de cette carte réside dans le fait qu’elle offre une vue d’ensemble du champ en un coup d’œil et 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 végétative.

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

Fig.5 : Carte de l’indice TRV (Tree Row Volume) d’une agrumeraie en agrivoltaïsme.

• CWSI (Crop Water Stress Index) : il mesure l’état de stress hydrique des cultures, dérivé principalement de la température foliaire par rapport à celle 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 plante d’agrumes.

Fig.7 : Carte de l’indice CWSI (Crop Water Stress Index) d’une agrumeraie en agrivoltaïsme.

Conclusions

L’étude menée a permis d’obtenir une analyse détaillée de l’agrumeraie au sein de l’installation agrivoltaïque, en approfondissant les caractéristiques de la canopée des plantes, y compris sous les panneaux photovoltaïques. Cela a été rendu possible grâce à l’utilisation de drones pour l’acquisition de données à basse altitude, capables de générer des modèles 3D de la parcelle, qui permettent de surmonter les difficultés de l’analyse 2D ou satellitaire, laquelle ne permettrait pas d’analyser les cultures sous les panneaux. Les cartes produites sont essentielles pour permettre à l’agriculteur de prendre des décisions éclairées et d’intervenir de manière ciblée. Dans cette étude de cas, où sont présentes différentes variétés d’agrumes à différents stades de croissance, il a été possible de mettre en évidence que, dans la zone la plus au nord du champ, on observe un stress hydrique élevé ainsi qu’une faible vigueur de la canopée. Dans la zone où sont installés les panneaux photovoltaïques, la situation est majoritairement caractérisée par une vigueur moyenne et un niveau moyen de stress hydrique. Plus précisément, on trouve quelques zones ponctuelles de plantes présentant une vigueur nettement faible et un stress élevé. À l’inverse, la zone la plus à droite du champ est celle qui présente les meilleures conditions. L’équipe d’Agrobit sait que les installations agrivoltaïques 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. Merci au CIHEAM de Bari pour sa disponibilité à réaliser ce relevé sur son installation agrivoltaïque expérimentale.