Temporal Requirements for Future Landsat Systems for Agricultural Monitoring

Agricultural monitoring is an important application of earth-observing satellite systems, which may be used for stress and disease detection, growth stage monitoring, and yield prediction in crops at a fraction of the time and cost it would take to survey fields manually. Satellites within the Landsat program are frequently used for agricultural monitoring, but they do not always collect imagery often enough to capture rapid changes in vegetation health. To address this limitation, an increase in revisit rate is being considered for future Landsat systems. This research aims to determine the necessary overpass frequency for a future Landsat sensor for agricultural growth stage monitoring and yield prediction. Two experiments were conducted to study the effects of temporal resolution on the accuracy of these tasks. The first experiment investigated the impact of imaging frequency on growth stage monitoring. Image-derived plot-average Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time-series data collected over a small corn field were used to estimate phenological transition dates. Images were then removed from the original time-series, and dates were recalculated from the resampled data. Using PlanetScope surface reflectance imagery, the average range of estimated dates increased by a day and the average absolute deviation between estimated dates increased by 1/3 of a day for every day of increase in average revisit interval. Using the higher-quality PlanetScope L3H surface reflectance product, these rates of increase were approximately halved. Higher imaging frequency and higher radiometric quality both led to greater precision in estimates. The second experiment investigated the impacts of imaging frequency and time-series end date on yield correlation accuracy. Plot-average Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) time-series data collected over a small corn field during two different growing seasons were resampled to different revisit intervals, gap-filled and smoothed using two different methods, and correlated with plot-average yield at each day of the growing season. These experiments were then repeated with images removed from the end of the time-series. All methods tested performed well on time-series ending 65-72 days or more after green-up, and performed poorly for time-series ending prior to the day of peak GNDVI. Mean R-squared values for GNDVI-yield correlations decreased with increasing revisit intervals. This effect was stronger for the more typical 2019 data, as well as for time-series ending earlier in the growing season. The findings of this study, along with cloud contamination statistics, were used to recommend an overpass frequency of 1-4 days for future yield-monitoring satellite systems. The optimal frequency within this range depends on the specific task being attempted

Imagerie radar en ondes millimétriques appliquée à la viticulture

Avec l’expansion des exploitations agricoles, le principe d’homogénéité du rendement (céréales, fruits…) devient de moins en moins pertinent. Ce phénomène de variabilité spatiale implique des conséquences économiques et environnementales avec le développement de nouveaux concepts agricoles comme les « site-specific management » (gestion spécifique des parcelles). Les traitements tels que les fertilisants, les intrants et autres pesticides doivent être utilisés de manière différente en les appliquant au bon endroit, à la bonne période et au bon taux. Cette nouvelle façon de penser l’agriculture fait partie de l’agriculture de précision (PA) et se concentre en quatre domaines technologiques : (i) la télédétection, (ii) la navigation et guidage, (iii) la gestion des données et (iv) les technologies à taux variable. Initiée à la fin des années 1990, la viticulture de précision (PV) est une branche particulière de la PA, caractérisée par des problématiques spécifiques à la viticulture. Les travaux effectués durant cette thèse entrent dans le cadre de la télédétection (ou détection proche) appliquée à la PV. Ils se focalisent sur une nouvelle méthode d’estimation de la quantité de grappes (masse ou volume) directement sur les plants de vignes. Pouvoir estimer le rendement des vignes plusieurs semaines avant la récolte offre de nombreux avantages avec des impacts économiques et qualitatifs, avec par exemple : (i) l’amélioration du rapport rendement/qualité en supprimant au plut tôt une partie de la récolte, (ii) l’optimisation des ressources humaines et la logistique à la récolte, (iii) un remboursement le plus équitable par les assurances en cas d’intempéries qui endommageraient les pieds de vignes. La méthode proposée ici repose sur l’imagerie microondes (à 24GHz ou des fréquences plus élevées) générée par un radar FM-CW. Elle implique la mise en place d’un système d’interrogation intra-parcellaire « pied par pied » à distance basé au sol, et en particulier : (i) l’évaluation de la précision des mesures et les limites du système, (ii) le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse de données tridimensionnelles, (iii) la construction d’estimateurs pour retrouver le volume des grappes, et finalement (iv) l’analyse des données recueillies pendant les campagnes de mesures. Dû au caractère saisonnier des récoltes, les mesures sont en premier lieu effectuées sur des cibles canoniques, des charges variables et des capteurs passifs en laboratoire. Pour mettre en avant la flexibilité de cette interrogation radar, le même système est utilisé en parallèlement dans le cadre du projet régional PRESTIGE, pour compter à distance le nombre de pommes présentes sur les pommiers en verger. Ces travaux ont été financés par l’entreprise Ovalie-Innovation et l’ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique)