Les concepts de base des Systèmes d’Information Géographique (SIG) : les données et les fonctions générales

La géomatique regroupe l'ensemble des outils et méthodes permettant d'acquérir, de représenter, d'analyser et d'intégrer les informations à référence spatiale issues de sources hétérogènes. Cette discipline, déjà largement développée au sein des unités de recherche devient de plus en plus couramment utilisée par les Unités Expérimentales de l’INRA, notamment par l’utilisation des systèmes d’informations géographiques (SIG). Dans cet article, nous revenons sur les bases nécessaires pour comprendre et utiliser un SIG. Un SIG permet de visualiser et d’analyser des données géographiques de deux formats principaux : le format raster (images satellites, photographies aériennes, cartes scannées, etc.) et le format vecteur qui correspond à une simplification du monde réel en objets graphiques auxquels sont reliées des informations descriptives plus ou moins complexes. Afin que toutes ces données soient superposables pour être analysées ensemble, elles doivent appartenir à un système de coordonnées ; c’est un système de référence permettant d’exprimer la position d’un objet dans ses deux ou trois dimensions. Toutes les données géographiques peuvent être regroupées en base des données spatialisées contenant toutes les informations essentielles pour une bonne utilisation (types de données utilisées, structure des données descriptives, source, date de création, etc.). Les fonctionnalités des SIG permettant l’exploitation des données géolocalisées (données issues de GPS, d'imageries satellitales, de photographies aériennes, de données d’expérimentation...) sont nombreuses. Les principales sont présentées à travers des exemples issus de problématiques rencontrées à l’INRA et sur le logiciels SIG Quantum Gis (QGis : logiciel libre et gratuit). L’utilisation des SIG ne serait pas optimisée sans une bonne qualité des données de référence. Nous dressons ainsi un panorama des données géographiques des grands producteurs de données français, accessibles gratuitement ou à faible coût au monde de la recherche publique depuis ces dernières années. La politique de l’Europe et de la France est de développer le partage de l’information géographique à l’aide des nouvelles technologies sur Internet, sur mobiles et lié au GPS. L’ensemble de ces éléments permet d’envisager une facilité d’accès et de partage à l’information spatialisée que l’on peut également mettre en place à l’INRA

A test of psbK-psbI and atpF-atpH as potential plant DNA barcodes using the flora of the Kruger National Park as a model system (South Africa)

A DNA barcode consists of a standardized short sequence of DNA (400-800bp) used to identify the taxonomic species a small organic fragment belongs to. Even though it has been easy to discriminate animal species by using the mitochondrial gene cox1, this is still difficult for plants seeing that the mitochondrial genome is not variable enough on the species level. During the Second International Barcode of Life Conference in Tapei (September 2007), different plastid regions were proposed as potential plant DNA barcodes, such as atpF-atpH and psbK-psbI, but no consensus on which region to use was reached during the meeting. The largest plant DNA barcoding study to date proposed matK as the best candidate and suggested that in combination with trnH-psbA a slight increase in performance could be achieved. However, no study has tested the suitability of the newly proposed psbK-psbI and atpF-atpH for plant barcoding purposes. Four potential DNA barcodes, matK, trnH-psbA, atpF-atpH, and psbK-psbI, were amplified and sequenced for a selective sampling including mainly trees and shrubs of the flora of the Kruger National Park Africa (South Africa). The performance of each region and also each possible combination of these were tested by applying a battery of metrics and statistical tests. Our results confirm that the second half (5’ end) of matK is the best candidate in a single locus barcoding approach reaching 87.5% of species correctly identified. Combining matK with trnH-psbA and psbK-psbI increased only slightly the performance in discriminating species. The results from this study show that the use of a ‘three-region barcode’ does not significantly outperform matK in a single-locus barcoding approach. We therefore argue against the ‘multiple barcode approach’ proposed by the plant working group, and instead propose to keep barcoding plants in line with the approach taken for animals, i.e. using one barcode: cox1 for animals and matK for plants

On the potentiality of UAV multispectral imagery to detect flavescence dorée and grapevine trunk diseases

Among grapevine diseases affecting European vineyards, Flavescence dorée (FD) and Grapevine Trunk Diseases (GTD) are considered the most relevant challenges for viticulture because of the damage they cause to vineyards. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) multispectral imagery could be a powerful tool for the automatic detection of symptomatic vines. However, one major difficulty is to discriminate different kinds of diseases leading to similar leaves discoloration as it is the case with FD and GTD for red vine cultivars. The objective of this paper is to evaluate the potentiality of UAV multispectral imagery to separate: symptomatic vines including FD and GTD (Esca and black dead arm) from asymptomatic vines (Case 1) and FD vines from GTD ones (Case 2). The study sites are localized in the Gaillac and Minervois wine production regions (south of France). A set of seven vineyards covering five different red cultivars was studied. Field work was carried out between August and September 2016. In total, 218 asymptomatic vines, 502 FD vines and 199 GTD vines were located with a centimetric precision GPS. UAV multispectral images were acquired with a MicaSense RedEdge® sensor and were processed to ultimately obtain surface reflectance mosaics at 0.10 m ground spatial resolution. In this study, the potentiality of 24 variables (5 spectral bands, 15 vegetation indices and 4 biophysical parameters) are tested. The vegetation indices are selected for their potentiality to detect abnormal vegetation behavior in relation to stress or diseases. Among the biophysical parameters selected, three are directly linked to the leaf pigments content (chlorophyll, carotenoid and anthocyanin). The first step consisted in evaluating the performance of the 24 variables to separate symptomatic vine vegetation (FD or/and GTD) from asymptomatic vine vegetation using the performance indicators from the Receiver Operator Characteristic (ROC) Curve method (i.e., Area Under Curve or AUC, sensibility and specificity). The second step consisted in mapping the symptomatic vines (FD and/or GTD) at the scale of the field using the optimal threshold resulting from the ROC curve. Ultimately, the error between the level of infection predicted by the selected variables (proportion of symptomatic pixels by vine) and observed in the field(proportion of symptomatic leaves by vine) is calculated. The same methodology is applied to the three levels of analysis: by vineyard, by cultivar (Gamay, Fer Servadou) and by berry color (all red cultivars). At the vineyard and cultivar levels, the best variables selected varies. The AUC of the best vegetation indices and biophysical parameters varies from 0.84 to 0.95 for Case 1 and 0.74 to 0.90 for Case 2. At the berry color level, no variable is efficient in discriminating FD vines from GTD ones (Case 2). For Case 1, the best vegetation indices and biophysical parameter are Red Green Index (RGI)/ Green-Red Vegetation Index (GRVI) (based on the green and red spectral bands) and Car (linked to carotenoid content). These variables are more effective in mapping vines with a level of infection greater than 50%. However, at the scale of the field, we observe misclassified pixels linked to the presence of mixed pixels (shade, bare soil, inter-row vegetation and vine vegetation) and other factors of abnormal coloration (e.g., apoplectic vines)

Detection of "Flavescence dorée" Grapevine Disease Using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Multispectral Imagery

Flavescence dorée is a grapevine disease affecting European vineyards which has severe economic consequences and containing its spread is therefore considered as a major challenge for viticulture. Flavescence dorée is subject to mandatory pest control including removal of the infected vines and, in this context, automatic detection of Flavescence dorée symptomatic vines by unmanned aerial vehicle (UAV) remote sensing could constitute a key diagnosis instrument for growers. The objective of this paper is to evaluate the feasibility of discriminating the Flavescence dorée symptoms in red and white cultivars from healthy vine vegetation using UAV multispectral imagery. Exhaustive ground truth data and UAV multispectral imagery (visible and near-infrared domain) have been acquired in September 2015 over four selected vineyards in Southwest France. Spectral signatures of healthy and symptomatic plants were studied with a set of 20 variables computed from the UAV images (spectral bands, vegetation indices and biophysical parameters) using univariate and multivariate classification approaches. Best results were achieved with red cultivars (both using univariate and multivariate approaches). For white cultivars, results were not satisfactory either for the univariate or the multivariate. Nevertheless, external accuracy assessment show that despite problems of Flavescence dorée and healthy pixel misclassification, an operational Flavescence dorée mapping technique using UAV-based imagery can still be proposed

Potential core species and satellite species in the bacterial community within the rabbit caecum

A bacteria library was constructed from the caecum of a rabbit maintained under standard conditions. The complete gene 16S rRNA gene was sequenced. The 228 clones obtained were distributed in 70 operational taxonomic units (OTUs). The large majority of the OTUs were composed of one or two clones and seven OTUs contained half of the sequences. Fourteen sequences had high similarity to the sequence already registered in databases (threshold of 97%). Only one of these sequences has been identified as Variovorax sp. (99% identity). Units were distributed mainly (94%) in the Firmicutes phylum. Three sequences were related to Bacteroidetes. Nine clusters were defined in the phylogenic tree. A great diversity of caecal bacteria of the rabbit was shown. Half of the sequences generated in this library were distributed in the phylogenetic tree near the sequences characterized previously in rabbit caecum (potential core species), and the other half of the sequences were well separated (satellite species)

La télédétection des infrastructures agro-écologiques : de la promesse aux méthodes opérationnelles (Tél-IAE)

Les infrastructures agro-écologiques comme les haies et les bandes enherbées sont des éléments paysagers clé pour la biodiversité dans les territoires agricoles. Les cartographier est une étape importante pour évaluer la qualité des paysages et prédire l’impact d’aménagements. La télédétection spatiale présente un potentiel important pour atteindre cet objectif à coût raisonnable et sur une surface importante. Le projet « télédétection des infrastructures agroécologiques » regroupant spécialistes de la télédétection et utilisateurs s’est proposé d’évaluer des méthodes existantes dans des cas variés et d’en développer de nouvelles. Un site web présentant les résultats du projet guide l’utilisateur vers des grands types d’options techniques en fonction de son projet et lui donne accès à diverses ressources. La pleine appropriation des méthodes et outils implique toutefois un décloisonnement des métiers au delà des considérations purement techniques

Connectivité spatiale et diversité des espèces: Mise en place d’un réseau de conservation dans le Parc National du Mercantour

La thématique des forêts anciennes et des forêts matures a été au cœur du séminaire physique du GT Forêt-Eau, avec l'organisation le 27 octobre 2015 d'une journée d'échanges et de visite, associant une douzaine de partenaires (INRA, IRSTEA, Purpan, RNF, FPNR, CBNMC...). Au delà, PNF [Parcs Nationaux de France] continuera à suivre les différents projets en cours, menés par des Parcs nationaux ou d'autres partenaires, et à envisager d'autres projets collectifs pour aller plus loin dans la connaissance des forêts anciennes et matures

PRISE EN COMPTE DE L'AGREGATION DES CULTURES DANS LA SIMULATION DU TRANSFERT RADIATIF : IMPORTANCE POUR L'ESTIMATION DE L'INDICE FOLIAIRE (LAI), DE LA PARCELLE AU PAYSAGE

The leaf area index (LAI) is a key variable involved in many biophysical processes. Indirect measurements methods provide LAI estimations from in situ gap fraction measurements. Inversion of reflectance models provides LAI estimations from satellite data with high repetitivity on large areas; the models usually used are one-dimensional because few entry parameters are needed. In both cases, these models assume that the foliage elements are randomly distributed, that is not the case in most of the canopies.The main objective of this work is to evaluate if the use of a clumping index in radiative transfer models could improve the simulations for heterogeneous canopies, in order to provide better LAI estimations.In the first part of the work, we evaluate LAI estimations provided by the analysis of hemispherical photographs with the CAN_EYE software; it provides LAI estimations assuming leaves randomly distributed or taking into account the canopy heterogeneity with a clumping index. The evaluation is done by comparison with destructive measurements carried out over wheat, maize and sunflower crops. The main results show that the LAI estimations are improved when using the clumping index, but its calculation with the Lang and Xiang method (1986) must be done with great care according to the species. Possible improvements for its calculation are discussed.The second part of the work concerns the analysis of BRDF simulations at field and landscape scales. Taking BRDF simulations with a 3D model as references (the DART model, Gastellu et al., 1996), we show first that the use of a clumping index in a one dimensional reflectance model generally improves field BRDF simulations for a maize canopy in the red spectral band. In the near infra red, we have best results when the canopy is considered as homogeneous. At the landscape scale, the changes in agricultural land use seem to be the main factor of heterogeneity and this heterogeneity could be partially taken into account with a clumping factor used to simulate BRDF in the visible spectral band. A preliminary study allows us to conclude that LAI estimations from reflectance models could be improved.L'indice foliaire (LAI) est une variable clé pour l'étude du fonctionnement des surfaces végétales car elle conditionne les échanges de carbone et d'eau avec l'atmosphère. Les méthodes de mesures indirectes fournissent des estimations de LAI à partir de mesures de la fraction de trou in situ. Les méthodes d'estimation du LAI par inversion de modèle de réflectance à partir de données satellitaires utilisent généralement des modèles unidimensionnels car ils nécessitent peu de paramètres d'entrée. Dans les deux cas, les modèles reposent sur l'hypothèse que les éléments sont distribués de façon aléatoire au sein du couvert, ce qui est rarement le cas en réalité.Dans ce contexte, le travail réalisé a pour objectif principal d'évaluer l'apport de l'utilisation d'un coefficient d'agrégation dans la simulation du transfert radiatif de couverts végétaux hétérogènes, en vue d'améliorer les estimations de LAI par inversion de modèles turbides.Dans la première partie du travail, nous avons évalué les estimations de LAI fournies par le logiciel de traitement de photographies hémisphériques CAN_EYE, dont l'intérêt principal est d'estimer le LAI avec ou sans prise en compte de l'agrégation des feuilles. L'évaluation a été réalisée par comparaison avec des mesures destructives effectuées sur des cultures de blé, maïs et tournesol. Les résultats montrent que l'utilisation d'un coefficient d‘agrégation permet d'améliorer sensiblement les estimations de LAI. Toutefois, l'analyse suggère que le calcul du coefficient d'agrégation dans CAN_EYE avec la méthode de Lang et Xiang (1986) doit être amélioré.Dans la deuxième partie du travail, nous avons analysé si l'introduction d'un coefficient d'agrégation dans un modèle de réflectance unidimensionnel permettait d'améliorer les simulations de la réflectance bidirectionnelle (FDRB), à l'échelle de la parcelle et du paysage. Pour cela, nous avons pris comme référence des simulations de FDRB issues d'un modèle 3D, le modèle DART (Gastellu et al., 1996). A l'échelle de la parcelle, nous avons montré l'intérêt du coefficient d'agrégation pour simuler la FDRB d'une parcelle de maïs dans la bande spectrale du rouge. Dans le PIR, l'utilisation d'un modèle unidimensionnel donne de meilleurs résultats. A l'échelle d'un paysage agricole, l'hétérogénéité sub-parcellaire semble être le facteur primordial et sa prise en compte avec un coefficient d'agrégation dans le rouge permet d'améliorer les simulations de la FDRB avec un modèle unidimensionnel. Une étude préliminaire a permis de mettre en évidence que les estimations de LAI par inversion pourraient être sensiblement améliorées si ce coefficient est introduit pour simuler la FDRB dans le visible

Prise en compte de l'agrégation des cultures dans la simulation du transfert radiatif (importance pour l'estimation de l'indice foliaire (LAI), de la parcelle au paysage)

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocTOULOUSE-Observ. Midi Pyréné (315552299) / SudocSudocFranceF

La teledetecció aplicada a la viticultura

Las posibilidades que aporta el tratamiento de imágenes de satélite en viticultura tienen un impacto importante en la gestión de las parcelas de la vid. Este cultivo presenta particularidades como su larga permanencia en el terreno y una respuesta de la planta y una productividad variables en función de las condiciones del suelo, hecho que indica el potencial de la utilización de los aspectos relacionados con la variabilidad intraparcelaria. El tratamiento de las señales de sensores de satélites especializados en la observación de la Tierra, utilizando el paquete OEnoview®, permite conocer la variabilidad de la cosecha, la fertilización y los tratamientos fitosanitarios, y ello supone una nueva vía de mejora de la rentabilidad de la explotación y de la calidad del producto. En el caso de la viticultura, enfrentada actualmente a un reto de calidad, económico y medioambiental, el método propuesto permite intuir un amplio campo de aplicaciones. En este artículo se muestran algunos ejemplos en plantaciones de varios países.Palabras clave: índice de vegetación, vigor, suelo, variabilidad interparcelaria, variabilidad intraparcelaria, sostenibilidad.The potential of remote sensing and satellite image processing may have an important impact in improving the management of vineyards. The crop presents a number of specific characteristics such as the long-lasting continuity of the crop in the ground and a variable productivity and plant response according to the soil conditions, suggestive of the potential for using aspects linked to inter-plot variability. The use of the specific package OEnoview®, which processes the signal of sensors on board satellites devoted to Earth observation, provides important knowledge in terms of differential yield, fertilization and pesticide applications. This pathway of work contributes significantly to better profitability and improvement of the final product. Nowadays, in viticulture, the challenge of quality, economic, and environmental issues is relevant, and the method proposed allows a wide range of applications. In this paper, several examples are shown from plantations in different countries.Keywords: vegetation index, vigour, soil, inter-plot variability, intra-plot variability, sustainability.Les possibilitats que ofereix el tractament d’imatges de satèl·lit en viticultura tenen un impacte rellevant en la gestió de les parcel·les de vinya. Aquest cultiu presenta particularitats com ara la llarga permanència al terreny i una resposta de la planta i una productivitat variables en funció de les condicions del sòl, cosa que indica el potencial de la utilització dels aspectes vinculats a la variabilitat intraparcel·lària. El tractament dels senyals de sensors de satèl·lits especialitzats en l’observació de la Terra, mitjançant el paquet OEnoview®, permet conèixer la variabilitat de la collita, la fertilització i els tractaments fitosanitaris, i això suposa una nova via de millora de la rendibilitat de l’explotació i la qualitat del producte. En el cas de la viticultura, enfrontada avui dia a exigències de qualitat, econòmiques i mediambientals intenses, el mètode proposat permet intuir un ampli camp d’aplicacions. En aquest article se’n presenten alguns exemples en plantacions de diversos països.Paraules clau: índex de vegetació, vigor, sòl, variabilitat interparcel·lària, variabilitat intraparcel·lària, sostenibilitat