Suivi des vignobles par drone

Introduction

La viticulture de précision progresse à grands pas grâce aux nouvelles technologies fondées sur l’analyse avancée des données issues des drones. Dans ce contexte, le sous-projet VineScale, qui s’inscrit dans le projet Chameleon, vise à révolutionner le suivi des vignobles grâce à l’analyse d’images issues de drones. L’objectif du projet VineScale est de tester et de valider l’outil d’analyse automatique des données de drone de Chameleon, en vérifiant son efficacité et sa fiabilité dans différents scénarios d’application, sur 12 vignobles répartis dans toute l’Italie (Fig. 1).

Fig.1 : Récapitulatif des vols du projet VineScale.

Pour garantir la validité des informations obtenues par le système automatisé de Chameleon, les résultats de VineScale ont été comparés à des données recueillies directement sur le terrain.

Détection automatique des ceps de vigne

Parmi les outils proposés par la plateforme Chameleon figure l’outil de détection automatique pour l’identification des ceps de vigne. Grâce à l’analyse d’un nuage de points 3D issu du traitement d’images prises par drone pendant la période sans feuilles, l’outil permet de générer un masque vectoriel identifiant toutes les plantes présentes sur la parcelle.

Cet outil s’est révélé efficace, mais il a mis en évidence la nécessité de définir des lignes directrices pour l’acquisition, telles que l’altitude de vol, le recouvrement et le type de grille (par ex. vol en double grille), afin d’obtenir un jeu de données adéquat et de procéder correctement au traitement des données.

Fig.2 : Nuage de points des plantes individuelles extraites (gauche) et masque des plantes (droite)

Suivi de la croissance de la culture à partir des informations RGB

Une fois les masques générés (automatiquement ou manuellement), il est possible de tester un autre algorithme permettant de suivre le volume foliaire de chaque plante individuelle. En comparant les estimations du volume de la canopée de la vigne obtenues avec l’outil de Chameleon à des mesures manuelles d’épaisseur et de hauteur des plantes, une tendance cohérente est apparue (Fig. 3, 4). Les écarts s’expliquent par des simplifications dans le calcul du volume, mais dans l’ensemble la méthode s’est révélée très fiable pour le suivi de la croissance. En interpolant les valeurs de chaque plante individuelle, il est possible de générer des cartes thématiques représentant la situation sur le terrain.

Fig.3 : Résultats de l’algorithme de calcul du volume de chaque plante individuelle.

Fig.4 : Corrélation entre les données estimées par l’outil de Chameleon et les données relevées au sol.

Détection du stress hydrique des vignes

L’analyse du stress hydrique est réalisée à l’aide d’images thermiques et de techniques de segmentation de la végétation, en calculant le Crop Water Stress Index (CWSI) pour chaque cep, à partir de la température. Cela a permis d’obtenir très rapidement des données essentielles sur l’état hydrique des plantes, afin d’améliorer la gestion de l’irrigation. Pour estimer avec précision les valeurs du CWSI issues des données thermiques, les données de température et d’humidité de l’air ont été utilisées comme référence afin de garantir le bon fonctionnement du système.

Fig.5 : Résultats de température pour chaque plante.

Analyse des vignes à partir des informations multispectrales

En utilisant des orthomosaïques multispectrales, le système a permis de mettre en évidence avec précision la vigueur des vignes, facilitant la segmentation et le suivi des cultures avec une rapidité supérieure aux méthodes traditionnelles. En outre, les cartes de zonage des sols issues des données de drone ont été comparées à des échantillonnages physiques. À l’aide d’un coefficient de corrélation (Pearson), la similitude entre les cartes générées par l’outil et les données recueillies sur le terrain a été évaluée, confirmant la fiabilité de la méthode de zonage.

Fig.6 : NDVI pour chaque plante individuelle.

Conclusions et perspectives d’avenir

Le projet VineScale a démontré le potentiel de l’utilisation des drones pour la viticulture de précision, en offrant un outil innovant pour le suivi des vignes, l’analyse de la croissance et la gestion des ressources hydriques. Bien que certains défis soient apparus, les résultats obtenus montrent un avenir prometteur pour l’intégration de ces technologies dans la gestion moderne des vignobles.

Un élément clé du projet est que le système de Chameleon a permis d’analyser environ 44,6 hectares et 129 636 plantes en 33 752 secondes (environ 9 heures). Ce système a calculé de nombreux indices et mesures biométriques, notamment le NDVI, la température, le CWSI et le volume de la canopée, avec une rapidité inimaginable par rapport aux mesures manuelles. En effet, alors que le relevé traditionnel de ces paramètres nécessiterait des journées de travail et une main-d’œuvre considérable, l’utilisation de drones et d’algorithmes avancés a permis de réaliser une analyse rapide, complète et détaillée.

Avec de nouvelles améliorations des algorithmes, l’efficacité de ces outils pourra être encore accrue, menant vers une viticulture toujours plus intelligente et durable.