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Des capteurs intelligents pour agir et détecter en amont

Les instituts de recherche planchent sur de nombreuses pistes en vue d’améliorer les traitements. Détection précoce des champignons et meilleure adaptation de la dose au végétal sont au programme.

Lors de la journée Agriculture numérique du pôle de compétitivité Terralia, le 2 février dernier à Avignon, Nathalie Gorretta, de l’Irstea, a présenté ses travaux sur la détection précoce des maladies fongiques par imagerie hyperspectrale. Le but est de repérer la présence de champignons quelques jours après l’infestation, alors que les symptômes, eux, sont encore invisibles. « Les enjeux sont nombreux : la détection précoce, la différenciation des maladies en présence, la diversité des causes des symptômes, la quantification de la sévérité de l’attaque », explique-t-elle. Dans le détail, l’imagerie hyperspectrale utilise différentes méthodes d’optique et de réflexion des rayonnements, permettant de voir quand la plante met en place différentes parades physico-chimiques en réaction aux bioagresseurs. « Nous nous intéressons au rayonnement réfléchi par le végétal, indique-t-elle. La plante réagit avec son milieu et le rayonnement lumineux qu’elle capte ressort avec différentes bandes d’absorption, qui renseignent sur les métabolites produits, les nouvelles protéines en présence, une modification structurale comme le renforcement des parois… »

Fluorescence, réflectance et bancs Polis

L’Irstea travaille ainsi sur différentes méthodes : la fluorescence ultraviolet, la réflectance visible et très proche infrarouge et la réflectance infrarouge, les bancs Polis, etc. « Ces derniers permettent de polariser la lumière pour ensuite extraire différents signaux : la réflexion de surface qui montre que le signal lumineux n’a pas pu pénétrer dans le végétal ; la réflexion diffuse interne qui donne des informations sur la composition chimique, ou la réflectance totale, qui combine les deux », poursuit-elle. Dans un essai, des feuilles inoculées et des feuilles saines de pommiers sont mesurées quotidiennement. Les endroits qui développent des tâches de tavelure sont « photographiés », et les images ainsi obtenues traitées avec des outils de chimiométrie, en remontant dans le temps. « L’idée, c’est d’aller jusqu’à l’approche statistique pour voir quels phénomènes sont présents et à quelle date le processus de développement de la maladie a commencé », poursuit la chercheuse. Ce travail se réalise sur plusieurs plantes modèles, dont la vigne pour l’oïdium.

Dans le cadre de ces travaux, une thèse va débuter sur l’imagerie hyperspectrale. « Nous sélectionnons différentes longueurs d’onde – sur une gamme spectrale allant de 400 nm à 2 500 nm – et construisons des indices, détaille Nathalie Gorretta. C’est ainsi que nous avons découvert que le taux de chlorophylle ou le taux de pigments bruns étaient pertinents pour déterminer la présence de tavelure. » Enfin, étape ultime, la reconstitution du végétal en imagerie 3D avant de transférer les outils « vers le champ ».

Dans le cadre du projet Architech dose viti, l’Irstea et l’IFV travaillent au développement d’outils embarqués de type lidar (télédétection par laser), afin de mesurer l’expression du végétal et d’adapter la dose au développement végétatif de la vigne. « Nous utilisons un lidar terrestre monté à l’arrière d’un tracteur vigneron et nous avons testé les résultats obtenus par rapport à des indicateurs connus », détaille Matthieu Bastianelli, de l’Irstea. Ce sont le LWA (Leaf wall area) pour la hauteur de végétation, le TRV (Tree row volume) pour le volume de végétation et le TAI (Tree area index) pour l’expression du taux d’interception des faisceaux au sein du couvert végétal, « et donc sa porosité ». Les travaux se poursuivent, mais des premiers acquis ont été obtenus : le lidar est un outil embarqué opérationnel pour définir des indicateurs de l’expression de la vigueur de la vigne. Cette année et l’an prochain, l’équipe va s’attacher à valider la mesure lidar et ses indicateurs sur des vignobles de différentes régions à quatre stades végétatifs, avec une représentation spatiale des parcelles. Par ailleurs, un outil d’aide à la décision est en cours de développement pour ensuite aider au raisonnement des doses.

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