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    Cartographie de la surface foliaire du blé à partir de données radiométriques multidatées fourni par une rampe de capteur

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    National audienceConnaître précisément l'indice foliaire du blé au cours de son cycle végétatif permet de répondre à deux buts importants: (i) pouvoir prédire les besoins en azote de la culture en utilisant les mesures aux stades précoces; (ii) utiliser la surface verte des feuilles durant le cycle complet dans le but de faire un diagnostique avec l'aide des cartes de sol et des cartes de rendement.Dans cet objectif, un système de données radiométriques georéférencées installé sur un tracteur a été réalisé. Le système est composé (i) de quatre radiomètres bi-voies (rouge et proche infrarouge), monté sur une rampe d'une longueur de 9 m et mesurant la lumière réfléchie par l'environnement, plus un radiomètre tourné vers le ciel mesurant la lumière incidente, (ii) une interface électronique, et (iii) un ordinateur pour l'acquisition et le stockage des données. Les données géoréférencées étaient enregistrées à trois dates sur un champ de 15 ha où des facteurs agronomiques non uniformes étaient appliqués. Les données étaient utilisées pour cartographier les indices foliaire après floraison. Un modèle linéaire expliquant l'indice foliaire est testé (r2=0.87). Le facteur sol était trouvé comme ayant la plus importante contribution à la variation des données. Globalement l'acquisition et la méthodologie du procédé fournis sont aptes à délivrer des informations spatiales et temporelles sur la culture dans le but de suivre l'état de la végétation après floraison. To know precisely the leaf area index of wheat along the crop cycle allows to answer two important purposes : (i) to be able to predict the crop nitrogen needs by using measurements at early stages; (ii) to use the green leaf area along the whole cycle in order to make diagnosis with the help of soil maps and yield maps.With this aim in view, a georeferenced radiometrical data system, mounted on a tractor has been realized. The system is made up of (i) four twin-channels radiometers (red and near infrared), mounted on a 9m-long boom and measuring the reflected light by the canopy, plus an hemisphere viewing radiometer measuring the incident light, (ii) an electronic interface, and (iii) a computer for data acquisition and storage. Geopositioned data were acquired at 3 dates over a 15 ha field where non uniform agronomical factors were applied. The data were used to cartography the multidate GLAI after anthesis. A linear model explaining the GLAI is tested (r2=0.87). The soil factor was found as having the most important contribution to the data variance. Globally the acquisition and processing methodology prooved its ability to deliver pertinent spatial and temporal information on crop in order to control the post-anthesis vegetation statu
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