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

Potentiality of unmanned aerial vehicle multispectral imagery to detect flavescence dorée grapevine disease

Cette thèse aborde le potentiel de la télédétection en tant qu'outil pour la détection automatique de la Flavescence dorée (FD) de la vigne. L'approche repose sur l'analyse des variables (bandes spectrales, indices de végétation et paramètres biophysiques) calculables à partir des images multispectrales à très haute résolution (10 cm) acquises par drone pendant la période d'expression maximal des symptômes. L'analyse de la performance de discrimination des variables est réalisée à partir d'une méthode supervisée basée sur la courbe ROC. Les zones d'entrainement et de validation utilisées dans cette étude ont été acquises sur 14 parcelles situés dans le sud de la France. La performance des variables a été testée sur trois échelles d'analyse (par parcelle, par cépage et par couleur) et pour deux niveaux d'analyse. Le premier niveau d'analyse repose sur le potentiel des variables utilisées dans la détection des zones symptomatiques de la Flavescence dorée des zones asymptomatiques. Le deuxième niveau d'analyse consiste à tester la performance des variables dans la discrimination spécifique la Flavescence dorée (cépages noirs) en faisant une distinction avec les maladies du bois. À l'issue de ces expériences, dans un point de vue méthodologique les résultats ont permis de mettre en évidence (1) une plus faible performance de discrimination pour la discrimination des zones symptomatiques de FD des zones symptomatiques des maladies du bois plus particulièrement à l'échelle par couleur ; (2) la présence des pixels mixtes mal classés plus particulièrement dans les bords des rangs de vigne et (3) une faible discrimination des zones symptomatiques (FD ou MB) avec une proportion du feuillage symptomatique faible (niveau d'infection). Dans un point de vue thématique les résultats obtenus ont mis en évidence les différences dans l'intensité de la coloration anormale des feuilles atteintes de Flavescence dorée en fonction de l'année et leur lien avec la teneur en chlorophylles et anthocyanes des feuilles. Les perspectives ouvertes par ces travaux concernent la création d'un indice spécifique à la Flavescence dorée en fonction de la couleur du cépage (noir ou blanc) ou l'intensité dans la coloration des feuilles (faible ou forte) identifiés à partir des données hyperspectrales et l'amélioration du masquage des pixels mixtes à partir des algorithmes complexes qui prennent en compte la répartition spatiale des pixels dans le feuillage de vigne.This work investigates the potential of remote sensing as a tool for the automatic detection of Flavescence dorée (FD) grapevine disease. The approach is based on the analysis of variables (spectral bands, vegetation indices, and biophysical parameters) computed from high resolution (10 cm) multispectral images and acquired by Unmanned Aerial Vehicle (UAV) during the period of maximum expression of symptom. The analysis of the variables discrimination performance is evaluated by a supervised method based on the Receiver Operating Characteristic curve (ROC curve). The training and validation areas used in this study were acquired from 14 vineyards located in southern France. The performance of the variables was tested on three different scales of analysis (one by plot, by cultivar and by berry color). Two levels of analysis have been implemented. The first level involves the potential of variables to discriminate Flavescence dorée symptomatic vines areas from asymptomatic ones. The second level of analysis is related to test the performance of the variables for the specific discrimination of Flavescence dorée vines (for the red cultivars) and the discrimination from Grapevine Trunk Diseases (GTD). The results obtained showed (1) a lower discrimination performance for discrimination of FD symptomatic vines areas from GTD symptomatic ones, more pronounced on the color level; (2) the presence of misclassified mixed pixels especially in the edges of the rows of vines and (3) a low discrimination of symptomatic vines areas (FD or MB) with a low proportion of symptomatic foliage (level of infection). From a thematic point of view, the results obtained showed the differences in the intensity of leaf discoloration affected by Flavescence dorée by year and their link with the chlorophylls and anthocyanins content of the leaves. Future prospects for this work concern the creation of a specific Flavescence dorée index depending on the color of the cultivars (red or white) and the intensity of leaf discoloration (attenuated or marked), identified from the hyperspectral data and improving the masking of mixed pixels from complex algorithms that consider the spatial distribution of pixels in the vine foliage

Potentiel des images multispectrales acquises par drone dans la détection des zones infectées par la Flavescence dorée de la vigne

This work investigates the potential of remote sensing as a tool for the automatic detection of Flavescence dorée (FD) grapevine disease. The approach is based on the analysis of variables (spectral bands, vegetation indices, and biophysical parameters) computed from high resolution (10 cm) multispectral images and acquired by Unmanned Aerial Vehicle (UAV) during the period of maximum expression of symptom. The analysis of the variables discrimination performance is evaluated by a supervised method based on the Receiver Operating Characteristic curve (ROC curve). The training and validation areas used in this study were acquired from 14 vineyards located in southern France. The performance of the variables was tested on three different scales of analysis (one by plot, by cultivar and by berry color). Two levels of analysis have been implemented. The first level involves the potential of variables to discriminate Flavescence dorée symptomatic vines areas from asymptomatic ones. The second level of analysis is related to test the performance of the variables for the specific discrimination of Flavescence dorée vines (for the red cultivars) and the discrimination from Grapevine Trunk Diseases (GTD). The results obtained showed (1) a lower discrimination performance for discrimination of FD symptomatic vines areas from GTD symptomatic ones, more pronounced on the color level; (2) the presence of misclassified mixed pixels especially in the edges of the rows of vines and (3) a low discrimination of symptomatic vines areas (FD or MB) with a low proportion of symptomatic foliage (level of infection). From a thematic point of view, the results obtained showed the differences in the intensity of leaf discoloration affected by Flavescence dorée by year and their link with the chlorophylls and anthocyanins content of the leaves. Future prospects for this work concern the creation of a specific Flavescence dorée index depending on the color of the cultivars (red or white) and the intensity of leaf discoloration (attenuated or marked), identified from the hyperspectral data and improving the masking of mixed pixels from complex algorithms that consider the spatial distribution of pixels in the vine foliage.Cette thèse aborde le potentiel de la télédétection en tant qu’outil pour la détection automatique de la Flavescence dorée (FD) de la vigne. L’approche repose sur l’analyse des variables (bandes spectrales, indices de végétation et paramètres biophysiques) calculables à partir des images multispectrales à très haute résolution (10 cm) acquises par drone pendant la période d’expression maximal des symptômes. L’analyse de la performance de discrimination des variables est réalisée à partir d’une méthode supervisée basée sur la courbe ROC. Les zones d’entrainement et de validation utilisées dans cette étude ont été acquises sur 14 parcelles situés dans le sud de la France. La performance des variables a été testée sur trois échelles d’analyse (par parcelle, par cépage et par couleur) et pour deux niveaux d’analyse. Le premier niveau d’analyse repose sur le potentiel des variables utilisées dans la détection des zones symptomatiques de la Flavescence dorée des zones asymptomatiques. Le deuxième niveau d’analyse consiste à tester la performance des variables dans la discrimination spécifique la Flavescence dorée (cépages noirs) en faisant une distinction avec les maladies du bois. À l’issue de ces expériences, dans un point de vue méthodologique les résultats ont permis de mettre en évidence (1) une plus faible performance de discrimination pour la discrimination des zones symptomatiques de FD des zones symptomatiques des maladies du bois plus particulièrement à l’échelle par couleur ; (2) la présence des pixels mixtes mal classés plus particulièrement dans les bords des rangs de vigne et (3) une faible discrimination des zones symptomatiques (FD ou MB) avec une proportion du feuillage symptomatique faible (niveau d’infection). Dans un point de vue thématique les résultats obtenus ont mis en évidence les différences dans l’intensité de la coloration anormale des feuilles atteintes de Flavescence dorée en fonction de l’année et leur lien avec la teneur en chlorophylles et anthocyanes des feuilles. Les perspectives ouvertes par ces travaux concernent la création d’un indice spécifique à la Flavescence dorée en fonction de la couleur du cépage (noir ou blanc) ou l’intensité dans la coloration des feuilles (faible ou forte) identifiés à partir des données hyperspectrales et l’amélioration du masquage des pixels mixtes à partir des algorithmes complexes qui prennent en compte la répartition spatiale des pixels dans le feuillage de vigne

Potentiel des images multispectrales acquises par drone dans la détection des zones infectées par la Flavescence dorée de la vigne

This work investigates the potential of remote sensing as a tool for the automatic detection of Flavescence dorée (FD) grapevine disease. The approach is based on the analysis of variables (spectral bands, vegetation indices, and biophysical parameters) computed from high resolution (10 cm) multispectral images and acquired by Unmanned Aerial Vehicle (UAV) during the period of maximum expression of symptom. The analysis of the variables discrimination performance is evaluated by a supervised method based on the Receiver Operating Characteristic curve (ROC curve). The training and validation areas used in this study were acquired from 14 vineyards located in southern France. The performance of the variables was tested on three different scales of analysis (one by plot, by cultivar and by berry color). Two levels of analysis have been implemented. The first level involves the potential of variables to discriminate Flavescence dorée symptomatic vines areas from asymptomatic ones. The second level of analysis is related to test the performance of the variables for the specific discrimination of Flavescence dorée vines (for the red cultivars) and the discrimination from Grapevine Trunk Diseases (GTD). The results obtained showed (1) a lower discrimination performance for discrimination of FD symptomatic vines areas from GTD symptomatic ones, more pronounced on the color level; (2) the presence of misclassified mixed pixels especially in the edges of the rows of vines and (3) a low discrimination of symptomatic vines areas (FD or MB) with a low proportion of symptomatic foliage (level of infection). From a thematic point of view, the results obtained showed the differences in the intensity of leaf discoloration affected by Flavescence dorée by year and their link with the chlorophylls and anthocyanins content of the leaves. Future prospects for this work concern the creation of a specific Flavescence dorée index depending on the color of the cultivars (red or white) and the intensity of leaf discoloration (attenuated or marked), identified from the hyperspectral data and improving the masking of mixed pixels from complex algorithms that consider the spatial distribution of pixels in the vine foliage.Cette thèse aborde le potentiel de la télédétection en tant qu’outil pour la détection automatique de la Flavescence dorée (FD) de la vigne. L’approche repose sur l’analyse des variables (bandes spectrales, indices de végétation et paramètres biophysiques) calculables à partir des images multispectrales à très haute résolution (10 cm) acquises par drone pendant la période d’expression maximal des symptômes. L’analyse de la performance de discrimination des variables est réalisée à partir d’une méthode supervisée basée sur la courbe ROC. Les zones d’entrainement et de validation utilisées dans cette étude ont été acquises sur 14 parcelles situés dans le sud de la France. La performance des variables a été testée sur trois échelles d’analyse (par parcelle, par cépage et par couleur) et pour deux niveaux d’analyse. Le premier niveau d’analyse repose sur le potentiel des variables utilisées dans la détection des zones symptomatiques de la Flavescence dorée des zones asymptomatiques. Le deuxième niveau d’analyse consiste à tester la performance des variables dans la discrimination spécifique la Flavescence dorée (cépages noirs) en faisant une distinction avec les maladies du bois. À l’issue de ces expériences, dans un point de vue méthodologique les résultats ont permis de mettre en évidence (1) une plus faible performance de discrimination pour la discrimination des zones symptomatiques de FD des zones symptomatiques des maladies du bois plus particulièrement à l’échelle par couleur ; (2) la présence des pixels mixtes mal classés plus particulièrement dans les bords des rangs de vigne et (3) une faible discrimination des zones symptomatiques (FD ou MB) avec une proportion du feuillage symptomatique faible (niveau d’infection). Dans un point de vue thématique les résultats obtenus ont mis en évidence les différences dans l’intensité de la coloration anormale des feuilles atteintes de Flavescence dorée en fonction de l’année et leur lien avec la teneur en chlorophylles et anthocyanes des feuilles. Les perspectives ouvertes par ces travaux concernent la création d’un indice spécifique à la Flavescence dorée en fonction de la couleur du cépage (noir ou blanc) ou l’intensité dans la coloration des feuilles (faible ou forte) identifiés à partir des données hyperspectrales et l’amélioration du masquage des pixels mixtes à partir des algorithmes complexes qui prennent en compte la répartition spatiale des pixels dans le feuillage de vigne

Potentiality of uav multispectral imagery to detect flavescence doree and grapevine trunk diseases

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