FR 3116332 A1 20220520 FR 2011676 A 20201113 La présente invention concerne un procédé de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement (11) d’un serveur (1) d’étapes de : Obtention d’une séquence d’images satellitaires multispectrales représentant au moins ladite parcelle sur un intervalle de temps donné ; Génération par analyse desdites séquences d’images satellitaires multispectrales d’une pluralité de cartes élémentaires d’indice de surface foliaire, LAI, chacune associées à une période clé dudit intervalle de temps donné ; Génération d’une carte globale de LAI en combinant lesdites cartes élémentaires de LAI ; Génération, à partir de ladite carte globale, d’une carte d’un indice d’hétérogénéité défini comme le rapport entre la LAI et une valeur maximale de LAI de la parcelle. Figure pour l’abrégé : Fig. 2 Procédé de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle DOMAINE TECHNIQUE GENERAL La présente invention concerne le domaine de l’agriculture de précision assistée par ordinateur. Plus précisément elle concerne un procédé de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle. ETAT DE L’ART L'agronomie est l'ensemble des sciences exactes, naturelles, économiques et sociales, et des techniques auxquelles il est fait appel dans la pratique et la compréhension de l'agriculture. Ces techniques ont permis l’augmentation continue des rendements agricoles. Aujourd’hui, pour aller plus loin, l’agriculture doit se pratiquer à un niveau granulométrique de plus en plus fin, et notamment à l’échelle de la parcelle voire en-dessous, ce d’autant plus qu’on constate que les parcelles sont de plus en plus grandes. On parle alors d’Agriculture de Précision Intra-parcellaire (API), rendue possible en particulier par l’évolution du matériel (système de géolocalisation GPS, consoles donneuses d’ordre aux semoirs, épandeurs, pulvérisateurs, drones, capteurs de rendement, etc.) présent dans les exploitations agricoles. Contrairement au principe d’homogénéisation des parcelles prôné aux débuts de la révolution verte, l’API cherche à s’adapter à la variabilité des conditions naturelles du milieu aux échelles intra-parcellaires, i.e. leur hétérogénéité, de sorte à permettre des interventions culturales adaptées à chaque zone identifiée pour appliquer la bonne intervention et la bonne dose, au bon endroit. L’adaptation des interventions culturales et les doses d’intrants à l’hétérogénéité intra-parcellaire (versus une intervention ou une dose homogène sur toute la parcelle comme fait dans la plupart des cas) génère de nombreuses externalités positives : Meilleure connaissance des parcelles et donc amélioration de leur valorisation agricole ; Réduction du risque de gaspillage dans certaines zones de la parcelle et donc des risques de pollution (avec à la clé des économies d’intrants) ; Augmentation de la productivité des cultures en levant des carences ou en apportant la bonne dose dans des zones à plus fort potentiel de production (et donc gain de rendement sur les zones concernées) Réduction de l’empreinte environnementale et génération de crédits carbone Ces externalités positives peuvent être d’autant plus fortes que les parcelles sont hétérogènes. La difficulté est la caractérisation de cette hétérogénéité, laquelle est multifactorielle en termes de sources et de conséquences. Aujourd’hui, un ensemble de techniques peuvent être mises en œuvre pour la réalisation de cartes explicatives sur cette hétérogénéité. Ces techniques peuvent aller de mesures par des capteurs, tel que la conductivité électrique du sol où le balayage par un drone équipé d’un capteur optique spécifique. Cependant, ces dernières mesures doivent faire l’objet d’un calibrage, pour assurer un résultat final cohérent de mesures terrain sur des zones ciblées de la parcelle. De plus, ces mesures sont limitées dans leur robustesse à plusieurs égards, tel que la fiabilité de la mesure par le capteur, la fiabilité de la mesure terrain ou encore la précision spatiale du rendu final. On comprend ainsi que ces techniques sont complexes, et donnent des résultats difficilement exploitables. Il serait ainsi souhaitable de disposer d’une nouvelle technique plus fiable, simple et efficace et caractérisation de l’hétérogénéité d’une parcelle et qui donne des résultats facilement exploitables. PRESENTATION DE L’INVENTION La présente invention propose un procédé de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement d’un serveur d’étapes de : (a) Obtention d’une séquence d’images satellitaires multispectrales représentant au moins ladite parcelle sur un intervalle de temps donné ; (b) Génération par analyse desdites séquences d’images satellitaires multispectrales d’une pluralité de cartes élémentaires d’indice de surface foliaire, LAI, chacune associées à une période clé dudit intervalle de temps donné ; (c) Génération d’une carte globale de LAI en combinant lesdites cartes élémentaires de LAI ; (d) Génération, à partir de ladite carte globale, d’une carte d’un indice d’hétérogénéité défini comme le rapport entre la LAI et une valeur maximale de LAI de la parcelle. Selon des caractéristiques avantageuses et non-limitatives : L’une des étapes (a) à (c) comprend la superposition des images satellitaires et/ou des cartes avec un fichier cartographique de référence de sorte à localiser la parcelle. L’étape (a) comprend le pré-traitement de ladite séquence d’images satellitaires multispectrales de sorte à déterminer dans chaque image de la séquence si ladite parcelle est couverte. Chaque carte élémentaire de LAI définit pour chaque pixel d’au moins ladite parcelle l’évolution temporelle de la valeur de LAI sur ladite période clé à laquelle elle est associée. L’étape (c) comprend l’aplatissement des cartes élémentaires de sorte à ce que la carte globale définisse pour chaque pixel d’au moins ladite parcelle une unique valeur de LAI. L’étape (c) comprend, pour au moins ladite parcelle, la sélection d’une desdites cartes élémentaires, et la combinaison des cartes élémentaires sélectionnées. L’étape (d) comprend pour chaque parcelle l’identification d’un type de culture en fonction des valeurs de LAI des cartes élémentaires sur la passerelle, chaque type de culture étant associé à une carte élémentaire, la carte élémentaire sélectionnée pour une parcelle étant celle associée au type de culture identifié de ladite parcelle. Il y a trois cartes élémentaires respectivement associées aux périodes clés « sortie d’hiver », « fin de printemps », et « fin d’été ». L’étape (d) comprend l’identification dans ladite carte globale d’une valeur de LAI maximale sur ladite parcelle. L’identification dans ladite carte globale de la valeur de LAI maximale sur ladite parcelle comprend la détection et l’exclusion de fourrières de la parcelle. Le procédé comprend une étape (e) de visualisation sur des moyens d’affichage d’un client connecté au serveur de la carte d’hétérogénéité en colorant chaque pixel de la carte d’indice d’hétérogénéité d’une couleur fonction de la valeur de l’indice d’hétérogénéité. L’étape (e) comprend le calcul et la restitution d’une valeur moyenne de l’indice d’hétérogénéité sur la parcelle. Le procédé comprend une étape (f) de mise en œuvre d’une action sur ladite parcelle en fonction de la carte d’indice d’hétérogénéité. Selon un deuxième et un troisième aspect, sont proposés un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle ; et un moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d’ordinateur comprend des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre d’un mode de réalisation préférentiel. Cette description sera donnée en référence aux dessins annexés dans lesquels : est un schéma d’une architecture pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention ; représente les étapes d’un mode de réalisation préféré du procédé selon l’invention ; représente un exemple de carte d’hétérogénéité colorée obtenue grâce à un mode de réalisation préféré du procédé selon l’invention ; représente des exemples de motifs caractéristiques de particularités détectable dans une carte d’hétérogénéité. DESCRIPTION DETAILLEE D'UN MODE DE REALISATION PREFERE Le présent procédé de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle est mis en œuvre au sein d’une architecture telle que représentée par la , comprenant un serveur 1 et au moins un client 2. Le serveur 1 est au moins un équipement mettant en pratique en œuvre les étapes de traitement, et le client 2 est un équipement de visualisation et d’utilisation des résultats de la caractérisation, par exemple un terminal d’un agriculteur de ladite parcelle. A noter que par « serveur » 1 on peut entendre en pratique plusieurs équipements distants se partageant les tâches, et on peut notamment avoir un serveur dédié à la restitution (accès à une page web, voir plus loin). Par commodité on supposera dans la suite de la présente description que le serveur 1 est un seul équipement. Il est tout à fait possible que les deux équipements 1, 2 soient confondus, mais de façon préférée le serveur 1 est un équipement distant, et le client 2 un équipement grand public, notamment un ordinateur du bureau, un smartphone, une tablette, etc. Dans tous les cas, chaque équipement 1, 2 est typiquement un équipement informatique distant relié à un réseau local ou un réseau étendu tel que le réseau internet pour l’échange des données. Chacun comprend des moyens de traitement de données 11, 21 de type processeur, et des moyens de stockage de données 12, 22 telle qu’une mémoire informatique, par exemple une mémoire flash ou un disque dur. Le client 2 comprend typiquement une interface utilisateur 23 avec des moyens d’affichage tels qu’un écran pour interagir. Le serveur 1 a accès à un volume important de données, généralement via un ou plusieurs serveurs 3 tiers, en particulier gouvernementaux. Le présent procédé est particulièrement avantageux en ce qu’il peut être mis en œuvre de manière complètement indépendante sans qu’il y ait besoin d’accéder à la passerelle, et même simultanément sur un très grand nombre de passerelles Ces données comprennent au moins des séquences d’images satellitaires multispectrales représentant au moins ladite parcelle, et de façon générale des images satellitaires globales représentant un grand nombre de parcelles, voire un territoire complet, jusqu’à toute la planète, et ce sur un intervalle de temps donné. Il s’agit typiquement d’images produites par le réseau de satellites « Sentinel » de l’Agence Spatiale Européenne, en particulier les images des satellites Sentinel-2A et Sentinel-2B. Les images d’autres satellites pourront alternativement être utilisées, par exemple SPOT. Ledit intervalle de temps donné peut être très long, en particulier une année. Chaque séquence est une séquence temporelle, lesdites images de la séquence étant associés à divers instants dans ledit intervalle. Il peut y avoir une fréquence, par exemple les satellites Sentinel-2 observent chacun la totalité des terres émergées tous les dix jours, soit à eux deux une image tous les cinq jours. Ainsi, si l’intervalle de temps est un an, on peut avoir une séquence de 72 images. En tenant compte de l'ennuagement, on est à peu près assuré d’avoir au moins une image représentant de manière dégagée toute parcelle par mois. Les images sont dites multispectrales, c’est-à-dire qu’elles comprennent une pluralité de canaux associés à plusieurs bandes spectrales, dont au moins une bande en longueur visible et avantageusement au moins une bande infrarouge. Chaque image multispectrale peut être vue comme un vecteur d’images chacune associée à une bande spectrale. C’est comme si l’on avait une pluralité de séquences d’images. Les satellites Sentinel-2 comprennent un « imageur multispectral » (MSI) fonctionnant dans treize bandes spectrales allant du visible au moyen infrarouge. Les images dans quatre bandes spectrales (bleu (490 nm), vert (560 nm), rouge (670 nm) et proche infrarouge (850 nm)) sont fournies avec une résolution de 10 m. Trois bandes spectrales (440, 940 et 1370 nm) sont destinées aux corrections atmosphériques avec une résolution de 60 m tandis que dans les six bandes restantes la résolution est de 20 m. L'instrument effectue des prises d'images sur une largeur de 290 km. On pourra ainsi considérer au vu de ces résolutions que chaque pixel desdites images multispectrales représente un carré de sol de la parcelle de 20m par 20m (i.e. une surface de 400m²). Outre les images satellitaires, lesdites données auxquelles le serveur 1 a accès comprennent préférentiellement un fichier cartographique de référence (notamment le fichier des parcelles anonymes du Ministère de l’Agriculture), qui permet juste de localiser les parcelles. Plus précisément, ledit fichier définit la forme des parcelles et leur emplacement, de sorte qu’on suppose qu’on peut superposer lesdites images satellitaires avec ce fichier cartographique de référence pour déterminer quelle région de ces images correspond à chaque parcelle pour laquelle le procédé est mis en œuvre. Caractérisation d’homogénéité Le présent procédé de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle est mis en œuvre par les moyens de traitement 11 du serveur 1 et vise à générer une carte dite d’hétérogénéité définissant, pour chaque point de ladite parcelle (et plus précisément chaque pixel), un indice représentatif de l’hétérogénéité sur lequel on reviendra plus tard. On fera référence dans la suite de la description à une pluralité de cartes (dont la carte d’hétérogénéité) qui sont en pratique des images de même résolution que les images satellitaires, i.e. de matrices de pixels. Plus précisément, pour chaque pixel de l’image satellitaire on aura un pixel de carte. La notion de « carte » signifie juste qu’on représente les variations spatiales de valeur d’un paramètre qui n’est en soi pas directement visible, i.e. chaque pixel est associé à une valeur de paramètre et non une intensité lumineuse. La carte représente toujours ladite au moins parcelle pour laquelle le procédé est mis en œuvre (forme et position « réelles »), mais en renseignant la valeur locale du paramètre. A noter que comme l’on verra la carte d’hétérogénéité peut être colorée en fausses couleurs et/ou superposée à une prise de vue réelle (notamment un canal en bande visible de l’image satellite multispectrale) et/ou des éléments cartographiques (rues, limites de parcelles, points d’intérêts, etc.), pour restitution sur le client 2 facilement compréhensible et exploitable par l’agriculteur. Au vu de la grande dimension desdites images satellitaires (comme expliqué jusqu’à plusieurs centaines de km de large), le présent procédé est avantageusement un procédé de caractérisation de l’hétérogénéité d’une pluralité de parcelles, i.e. la carte d’hétérogénéité qui sera obtenue représente directement un grand nombre de parcelles. Déroulement du procédé En référence à la , le procédé commence par une étape (a) d’obtention de ladite séquence d’images satellitaires multispectrales représentant au moins ladite parcelle sur un intervalle de temps donné. Cette étape consiste typiquement en une requête des images adéquates (bonne période de temps et bonne localisation par rapport à la parcelle) auprès du serveur 3. Chaque image est associée à un marqueur temporel, i.e. un instant dudit intervalle, indiquant quand elle a été acquise. Cette étape (a) comprend avantageusement le pré-traitement de ladite séquence d’images satellitaires multispectrales de sorte à déterminer dans chaque image de la séquence si ladite parcelle est couverte. L’homme du métier connait de nombreux algorithmes d’analyse d’image capables d’identifier des nuages sur des images satellitaires, notamment les chaînes de traitement MACCS (Multi-sensor Atmospheric Correction and Cloud Screening) et MAJA (MACCS-ATCOR Joint Algorithm – c’est une évolution de MACCS). A noter que les images multispectrales Sentinel comprennent directement des canaux associés à des bandes spectrales spécialement adaptées pour mettre en évidence les nuages (940 nm, situé dans une forte bande d'absorption de la vapeur d'eau), qu’utilise notamment MACCS. On peut procéder directement parcelle par parcelle (ce qui est très avantageux si le procédé n’est mis en œuvre que pour une parcelle ou peu de parcelles), en déterminant pour chaque parcelle si elle est couverte (résultat booléen) et si oui soit en supprimant l’image de la séquence, soit en utilisant l’image précédente non couverte (où la plus proche temporellement) à la place. Alternativement, on peut directement créer une image composite en substituant les parties couvertes (non exploitables) d’une image de la séquence par des parties (exploitables) de l’image précédente (où la plus proche temporellement où cette partie est exploitable). Ce deuxième mode de réalisation permet de garder une séquence d’images satellitaires « communes » à toutes les parcelles pour lesquelles le procédé est mis en œuvre. Ensuite, dans une étape (b), on génère par analyse desdites séquences d’images satellitaires multispectrales (le cas échéant traitées) une pluralité de cartes élémentaires (appelées également « couches ») d’indice de surface foliaire, LAI, chacune associées à une période clé dudit intervalle de temps donné. Par « période clé » on entend un fragment dudit intervalle de temps associé à une phase de développement clé d’une culture. De manière préférée, sur une année on a trois périodes clés, i.e. trois cartes élémentaires : sortie d’hiver (mars), fin de printemps (mai-juin) et fin d’été (août-septembre). La sortie d’hiver correspond à la reprise de végétation à la charnière hiver/printemps, survenant en général mi-mars mais pouvant arriver plus tôt ou plus tard selon le climat. La fin de printemps correspond à la sénescence de la végétation à la charnière printemps/été, et fin d’été correspond à la sénescence de la végétation à la charnière été/automnes. A noter que lesdites périodes ne sont pas figées et peuvent être modifiées d’année en année en fonction des conditions constatées. L’idée est de prévoir un intervalle suffisamment étendu pour être sûr de constater dans les images la phase de développement clé associée. A noter que les périodes clés peuvent être globales ou associées à la culture de ladite parcelle (leur durée peut alors être réduite). L’indice de surface foliaire (LAI, pour « Leaf Area Index »), est une grandeur sans dimension, qui exprime la surface foliaire de végétation par unité de surface de sol. Cet indice peut varier de 2 à plus de 10 par exemple dans des plantations de résineux denses. Pour la plupart des cultures annuelles, la LAI doit atteindre à une valeur de 5 ou plus pour permettre à ces dernières d’exprimer tout leur potentiel de production. On connait des algorithmes permettant à partir d’une image satellitaires multispectrales d’estimer la réflectance des cultures (c’est-à-dire la proportion de lumière réfléchie par la surface des feuilles), et d’en déduire la surface des feuilles pour chaque pixel. Par exemple, l’agence spatiale européenne met à disposition une « Toolbox » pour Sentinel-2 (et pour un certain nombre d’autres satellites) incluant un outil « L2B biophysical processor » proposant d’estimer plusieurs indices de végétation, dont la LAI au moyen d’un réseau de neurones entraîné à cet effet, voir le document https://step.esa.int/docs/extra/ATBD_S2TooIBox_L2B_V1.1.pdf. Connaissant la surface d’un pixel (par exemple 400m² comme expliqué), on estime la LAI d’un pixel en faisant pour chaque pixel le rapport de la surface des feuilles calculée pour le pixel par la surface du pixel. De manière préférée, si la LAI d’un pixel est supérieure à un seuil prédéterminé, en particulier un seuil représentatif d’un valeur nominale (par exemple 5 comme expliqué avant), on remplace la valeur estimée par ce seuil (i.e. on borne la LAI) de sorte à pouvoir plus facilement mettre en évidence les LAI anormalement basses. Comme expliqué, chaque carte élémentaire de LAI définit pour chaque pixel d’au moins ladite parcelle l’évolution temporelle de la valeur de LAI sur ladite période clé à laquelle elle est associée. En d’autres termes, les moyens de traitement de données 11 déterminent la LAI pour chacune des images tombant dans ladite période clé. On a ainsi au final, pour chaque pixel de la carte élémentaire une séquence réduite de (quelques) valeurs de LAI, qui permet d’observer l’évolution de la LAI au cours du temps durant la période clé. Les valeurs consécutives de LAI sont avantageusement toujours chacune associée à un marquer temporel. A noter que du fait du caractère clé des périodes prises en compte, on constate des variations notables de LAI (plus que sur des périodes quelconques de l’intervalle de temps). A noter que cette étape peut être mise en œuvre parcelle par parcelle ou de manière globale (pixel par pixel indépendamment des parcelles). Ensuite, dans une étape (c), on génère une carte globale de LAI en combinant lesdites cartes élémentaires de LAI. Cette étape peut être faite de nombreuses façons différentes et avantageusement réalisée parcelle par parcelle. Plus précisément, pour chaque parcelle on sélectionne l’une des trois cartes élémentaires, et on combine les cartes élémentaires sélectionnées (plus précisément pour chaque parcelle le fragment de la carte élémentaire sélectionné correspondant à la parcelle). Ainsi, la carte globale est un « patchworks » de fragments de cartes élémentaires sélectionnées. En d’autres termes, pour tout pixel, la carte globale présente le pixel correspondant de la carte élémentaire sélectionnée pour la parcelle comprenant ce pixel. On comprend que si la superposition avec le fichier cartographique de référence n’a pas encore été faite elle doit l’être à ce stade de sorte à localiser les parcelles. De manière préférée, la carte globale est une carte aplatie, ce qui signifie qu’il n’y a plus qu’une seule valeur de LAI par pixel (qui n’est plus associée à un instant en particulier), dite LAI de référence, et non une séquence temporelle de valeurs. A ce titre l’étape (c) comprend par exemple l’aplatissement des fragments de cartes élémentaires combinés (ou directement du l’aplatissement du résultat de la combinaison), en prenant pour chaque pixel soit une valeur moyenne (temporelle) de LAI (i.e. sur les valeurs successives de la séquence de LAI), soit une valeur « centrale » de LAI (par exemple au milieu de la période clé). Ladite sélection pour un parcelle de l’une des cartes élémentaires se fait préférentiellement sur la base des séquences réduites de valeurs de LAI correspondant aux cartes élémentaires. L’idée est d’identifier un type de culture de la parcelle parmi une pluralité de types chacun associé à l’une des périodes clés. Plus précisément, chaque type de culture présente une « signature » caractéristique d’évolution de LAI, et peut déterminer de quelle signature on se rapproche le plus. En particulier si l’on a trois périodes clé on peut avoir trois types de culture : Cultures d’hiver (orge d’hiver par exemple) récoltées en début d’été : leur signature est une végétation présente fin d’hiver et fin de printemps (i.e. LAI élevée sur les cartes sortie d’hiver et fin de printemps), la carte élémentaire à sélectionner est alors celle de fin de printemps ; Culture de printemps à cycle court (orge de printemps par exemple) récoltées en début d’été : leur signature est une végétation non présente fin d’hiver et fin d’été mais présente fin de printemps (i.e. LAI basse sur les cartes sortie d’hiver et fin d’été, et élevé sur la carte fin de printemps), la carte élémentaire à sélectionner est la même que celle pour les cultures d’hiver (fin de printemps) ; Culture de printemps à cycle long (mais grain par exemple) récoltées en automne : leur signature est une végétation non présente fin d’hiver mais présente fin de printemps et fin d’été (i.e. LAI basse sur la carte sortie d’hiver et élevée sur les cartes fin de printemps et fin d’été), la carte élémentaire à sélectionner est celle de fin d’été. A noter que dans le mode de réalisation précédemment exposé la carte élémentaire d’hiver n’est jamais sélectionnée mais est utilisée pour la sélection. Par ailleurs, certaines zones ne sont pas concernées (agglomérations, bois, forêts, plan d’eau) et sur certaines parcelles, la culture n’est pas algorithmiquement déterminable (ou en tout cas pas comme étant de l’un desdits types de culture associés à l’une des périodes clés). Pour ces parcelles, aucune carte élémentaire n’est sélectionnée. Dans une étape (d), les moyens de traitement de données 11 génèrent la carte d’hétérogénéité à partir de ladite carte globale. Comme expliqué ladite carte d’hétérogénéité est plus précisément une carte d’un indice d’hétérogénéité, dont la valeur est définie comme le rapport entre la LAI (la valeur de LAI de référence du même pixel dans la carte globale) et une valeur de LAI maximale de la parcelle. Il s’agit ainsi en pratique d’une hétérogénéité intra-parcellaire. En d’autres termes, pour chaque pixel de la parcelle on prend la valeur de LAI (de référence) dans la carte globale (notée LAI pixel ) et on calcule la valeur H pixel =LAI pixel /LAI max . En reformulant encore, chaque pixel de la carte d’hétérogénéité a pour valeur celle du pixel correspondant dans la carte globale divisée par la valeur maximale des pixels de la carte globale correspondant à la parcelle. H est donc une grandeur adimensionnelle entre 0 et 1 (0 et 100%, en pratique généralement de 40 à 95%), atteignant au moins une fois ponctuellement la valeur de 100% pour chaque parcelle. L’indice d’hétérogénéité et plus précisément son minimum et/ou sa moyenne sur la parcelle permet d’appréhender le niveau d’homogénéité de la parcelle : plus celui-ci est proche de 100% et plus la parcelle est homogène. Plus il est faible et plus la parcelle est hétérogène. Le présent indice d’hétérogénéité est particulièrement avantageux car il donne également une information sur la potentielle perte de productivité due à l’hétérogénéité. En particulier, en tout pixel, l’écart entre la valeur de l’indice et 100% (1-H) représente cette perte de productivité locale potentielle due à l’hétérogénéité. En d’autres termes, l’indice d’hétérogénéité permet de quantifier la perte de productivité que l’hétérogénéité entraine, variant théoriquement de 0 à 100 % lorsque la valeur de l’indice varie de 100 à 0% Avantageusement, l’étape (d) comprend préalablement l’identification dans ladite carte globale une valeur de LAI maximale sur ladite parcelle (on suppose qu’on a pu sélectionner une carte élémentaire pour la parcelle et donc qu’on a une carte globale donnant la valeur de LAI pour chaque pixel de la parcelle). L’étape (d) peut être mise en œuvre parcelle par parcelle, il s’agit simplement de regarder pour chaque parcelle l’ensemble des valeurs de LAI des pixels de la parcelle et de prendre le maximum, noté LAI max . De manière préférée, lors de cette identification on exclut les « fourrières » de chaque parcelle, c’est-à-dire les bordures, pour lesquelles on est susceptibles d’avoir des valeurs de LAI aberrantes. Ainsi ladite valeur de LAI maximale sur ladite parcelle est avantageusement calculée sur la base de tous les pixels de la parcelle à l’exception de ceux à une distance d’un bord de la parcelle inférieure à un seuil prédéterminé, par exemple 25 m. Des algorithmes permettent de détourer des fourrières pour chaque parcelle (délimitation d’un anneau intérieur ayant pour largeur ledit seuil tout le long de chaque parcelle, puis exclusion des pixels présente une intersection non nulle avec ledit anneau). De manière préférée, le procédé comprend en outre une étape (e) de visualisation par le client 2 de la carte d’hétérogénéité en colorant chaque pixel de la carte d’une couleur fonction de la valeur de l’indice d’hétérogénéité. De manière préférée, cette coloration peut comme expliqué être superposée à une prise de vue réelle (notamment un canal en bande visible de l’image satellite multispectrale) et/ou des éléments cartographiques (rues, limites de parcelles, points d’intérêts, etc.), comme l’on voit dans l’exemple de la . On appelle cela le « révélateur » d’hétérogénéité, et il peut être déployé sous la forme d’une application Web accessible par le terminal 2 via le réseau 10. Plus précisément, le serveur 1 (éventuellement un équipement dédié de restitution) peut publier la carte d’hétérogénéité colorée sous la forme d’une page web à laquelle le terminal 2 accède pour restitution sur ses moyens 23. N’importe quel système de coloration des pixels à l’intérieur de la parcelle pourra être utilisé. Dans l’exemple de la , chaque pixel est colorisé d’une couleur allant du rouge au bleu (10 classes de couleurs, chacune associé à un intervalle de valeurs de l’indice d’hétérogénéité) ; lorsque la couleur dominante de la parcelle est dans les tons rouges, la parcelle est très hétérogène. A contrario, lorsque la couleur dominante est dans les tons bleus, la parcelle est homogène. Ce système de coloration permet d’obtenir une visualisation immédiatement compréhensible de l’hétérogénéité. Des indicateurs supplémentaires peuvent être calculés et fournis à l’utilisateur comme une valeur moyenne de l’indice d’hétérogénéité de la parcelle. L’utilisation est facile et rapide d’utilisation : l’utilisateur entre dans une barre de tâche le nom de la localisation (commune, lieu-dit, etc.). L’application se localise automatiquement et permet alors à l’utilisateur d’identifier les parcelles et d’en visualiser leur hétérogénéité ; en cliquant sur une parcelle, une fenêtre apparait pouvant afficher des indicateurs tels que la valeur moyenne de l’indice d’hétérogénéité de la parcelle (qui permet de quantifier une valeur moyenne de perte de productivité potentielle sur la parcelle), la période clé à laquelle ont été prises les images satellitaires qui ont servi à l’établissement de l’indice, le type de culture (culture d’hiver, culture de printemps, etc.) et la surface de la parcelle. De manière préférée, le procédé comprend en outre une étape (f) de mise en œuvre d’une action sur ladite parcelle en fonction des valeurs d’indices d’hétérogénéité de la carte d’indice d’hétérogénéité correspondant à la parcelle. A noter que cette étape peut être faite en parallèle voire alternativement à l’étape (e). Cette étape (f) comprend en effet typiquement la détection de motifs particuliers représentatifs d’une particularité dans la carte d’hétérogénéité. Ces motifs seront parfaitement visibles dans la carte colorée éventuellement restituée à l’étape (e), mais la détection est préférentiellement mise en œuvre de manière automatique, en particulier aussi bien par le serveur 1 que par le terminal 2. Ces particularités sont les « explications » des motifs dans la carte d’hétérogénéité. Il s’agit le plus souvent des anomalies (et l’action est alors la correction de l’anomalie), mais elles peuvent être au contraire des phénomènes avantageux (et l’action est la pérennisation voire l’extension de ce phénomène avantageux). Ces particularités peuvent correspondre à l’historique de la parcelle (présence d’une culture ancienne, d’une haie, d’une ancienne construction, d’une ancienne rivière, etc.), le type de sol, une conduite culturale (dispositif des moyens d’irrigations, passage de véhicules, fertilisation, etc.), un accident cultural (attaque par une maladie ou un ravageur, erreur dans la conduite culturale, etc.), ou autres La représente cinq exemples de particularités et les motifs correspondants : Une « flaque » de valeurs d’indices d’hétérogénéité plus élevées qu’ailleurs dans la parcelle correspond à la présence de limon, qui améliore la fertilité. Une « flaque » de valeurs d’indices d’hétérogénéité plus basses qu’ailleurs dans la parcelle correspond à la présence de cailloux, qui diminuent la fertilité. On peut envisager de retirer les cailloux. Une rangée rectiligne de valeurs d’indices d’hétérogénéité plus basses qu’ailleurs dans la parcelle correspond à une veille haie, qu’on peut envisager de retirer. Une rangée rectiligne de valeurs d’indices d’hétérogénéité plus élevées qu’ailleurs dans la parcelle correspond à un enrouleur d’irrigation, qu’on peut essayer de mieux disposer. Une rangée rectiligne de valeurs d’indices d’hétérogénéité plus basses qu’ailleurs dans la parcelle correspond à une vieille haie, qu’on peut envisager de retirer. Des « points » dans une zone circonscrite de valeurs d’indices d’hétérogénéité plus basses qu’ailleurs dans la parcelle correspondent à la présence d’oiseaux, qui font des dégâts sur les cultures. On peut envisager de faire fuir les oiseaux (épouvantail). On ne sera bien entendu pas limité à une liste de particularités et des motifs prédéterminés, l’homme du métier saura adapter les cartes d’hétérogénéité à toute culture et tout contexte cultural. Produit programme d’ordinateur Selon un deuxième et un troisième aspects, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution (en particulier sur les moyens de traitement de données 11, 21 du serveur 1 et/ou du client 2) d’un procédé de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle, ainsi que des moyens de stockage lisibles par un équipement informatique (une mémoire 12, 22 du serveur 1 et/ou du client 2) sur lequel on trouve ce produit programme d’ordinateur. Procédé de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement (11) d’un serveur (1) d’étapes de : (a) Obtention d’une séquence d’images satellitaires multispectrales représentant au moins ladite parcelle sur un intervalle de temps donné ; (b) Génération par analyse desdites séquences d’images satellitaires multispectrales d’une pluralité de cartes élémentaires d’indice de surface foliaire, LAI, chacune associées à une période clé dudit intervalle de temps donné ; (c) Génération d’une carte globale de LAI en combinant lesdites cartes élémentaires de LAI ; (d) Génération, à partir de ladite carte globale, d’une carte d’un indice d’hétérogénéité défini comme le rapport entre la LAI et une valeur maximale de LAI de la parcelle. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’une des étapes (a) à (c) comprend la superposition des images satellitaires et/ou des cartes avec un fichier cartographique de référence de sorte à localiser la parcelle. Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel l’étape (a) comprend le pré-traitement de ladite séquence d’images satellitaires multispectrales de sorte à déterminer dans chaque image de la séquence si ladite parcelle est couverte. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel chaque carte élémentaire de LAI définit pour chaque pixel d’au moins ladite parcelle l’évolution temporelle de la valeur de LAI sur ladite période clé à laquelle elle est associée. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’étape (c) comprend l’aplatissement des cartes élémentaires de sorte à ce que la carte globale définisse pour chaque pixel d’au moins ladite parcelle une unique valeur de LAI. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape (c) comprend, pour au moins ladite parcelle, la sélection d’une desdites cartes élémentaires, et la combinaison des cartes élémentaires sélectionnées. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’étape (d) comprend pour chaque parcelle l’identification d’un type de culture en fonction des valeurs de LAI des cartes élémentaires sur la passerelle, chaque type de culture étant associé à une carte élémentaire, la carte élémentaire sélectionnée pour une parcelle étant celle associée au type de culture identifié de ladite parcelle. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel il y a trois cartes élémentaires respectivement associées aux périodes clés « sortie d’hiver », « fin de printemps », et « fin d’été ». Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’étape (d) comprend l’identification dans ladite carte globale d’une valeur de LAI maximale sur ladite parcelle. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l’identification dans ladite carte globale de la valeur de LAI maximale sur ladite parcelle comprend la détection et l’exclusion de fourrières de la parcelle. Procédé selon l’une des revendications 1 à 10, comprenant une étape (e) de visualisation sur des moyens d’affichage (23) d’un client (2) connecté au serveur (1) de la carte d’hétérogénéité en colorant chaque pixel de la carte d’indice d’hétérogénéité d’une couleur fonction de la valeur de l’indice d’hétérogénéité. Procédé selon la revendication 11, dans lequel l’étape (e) comprend le calcul et la restitution d’une valeur moyenne de l’indice d’hétérogénéité sur la parcelle. Procédé selon l’une des revendications 1 à 12, comprenant une étape (f) de mise en œuvre d’une action sur ladite parcelle en fonction de la carte d’indice d’hétérogénéité. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 13 de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d’ordinateur comprend des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 13 de caractérisation de l’hétérogénéité d’au moins une parcelle.