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Les Rencontres du
Végétal

8e édition

12-13 JANVIER 2015
AGROCAMPUS OUEST
ANGERS, FRANCE

RECHERCHE
EXPÉRIMENTATION
INNOVATION

Fruits

Légumes

Ornement

Plantes aromatiques
et médicinales

Semences

Cidriculture

Viticulture

Paysage

# Imagerie hyperspectrale et teneur en azote foliaire

## Approche par modélisation pour documenter les effets liés à l'architecture de la plante

Martin ECARNOT
INRA de Montpellier
# Imagerie hyperspectrale et inférence de la teneur en azote foliaire: approche par modelisation pour documenter les effets liés à l'architecture de la plante

Pierre Roumet, Pierre-Antoine Jean, Nathalie Gorretta, Gilles Rabatel, Martin Ecarnot

► To cite this version:

Pierre Roumet, Pierre-Antoine Jean, Nathalie Gorretta, Gilles Rabatel, Martin Ecarnot. Imagerie hyperspectrale et inférence de la teneur en azote foliaire: approche par modelisation pour documenter les effets liés à l'architecture de la plante. 8. Rencontres du végétal, AGROCAMPUS OUEST. FRA., Jan 2015, Angers, France. hal-01607537

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# Introduction

## Importance de l'azote pour le blé dur

* L'azote pour la croissance de la plante

* Protéines (Rubisco) pour photosynthèse

* L'azote pour la qualité des grain

**Parties végétatives -> grain** entre Floraison et maturité

Les protéines des grains:

* ↓ Mitadin → ↑ rendement semoulier

* + Qualité de cuisson des pates

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Source: Thèse I. Vilmus
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# Imagerie hyperspectrale et inférence de la teneur en azote foliaire :
## Approche par modelisation pour documenter les effets liés à l'architecture de la plante

Pierre ROUMET<fnref n="1" />, Pierre-Antoine JEAN<fnref n="1" />, Nathalie GORRETTA<fnref n="2" />, Gilles RABATEL<fnref n="2" /> et Martin ECARNOT<fnref n="1" />

Orateur : Martin ECARNOT

La spectroscopie visible et proche Infrarouge couplée à de l'imagerie (hyperspectrale) permet le traitement du signal de réflectance à l'échelle d'un couvert végétal en plein champ. A partir de ce signal, un étalonnage permettant d'inférer la teneur en azote folaire d'un couvert de blé a été développé [1]. Notre objectif était de i) préciser le domaine de validité de cet étalonnage notamment en prenant en compte l'impact de variations architecturales (insertion des feuilles notamment) et ii) comprendre pourquoi les performances de l'étalonnage obtenu -au demeurant très correctes- restaient inférieures à celles obtenues sur feuilles ou plantes isolées. Nous avons modélisé différentes maquettes de couvert de blé (modèle architecturé ADEL [2]) correspondant à différents stades phénologiques et architectures folaires. Ces maquettes ont été couplées avec un modèle de radiosité, CARIBU, estimant la quantité d'énergie d'une feuille reçue soit directement soit par ses voisines (reflectances directe et multiples) [3]. Nous avons observé que les organes soumis à des expositions fortes (généralement situés dans la partie haute du couvert) présentaient peu de réflexions multiples et avaient une teneur en azote foliaire conforme à un attendu défini sur la base d'une feuille isolée. A l'inverse, les réflexions multiples étaient importantes pour les pixels situés dans la partie basse du couvert générant un découplage entre signal spectral et contenu bichimique et une sous estimation de la teneur en azote (-0.4 points). Ces résultats sont présentés dans différents contextes architecturaux et leurs implications sont discutées dans le cadre du développement de la technologie hyperspectrale pour l'inférence de la teneur azote foliaire de couvert de blé.

Références :

[1] N. Vigneau, M. Ecarnot, G. Rabatel, P Roumet. Potential of field hyperspectral imaging as a non destructive method to assess leaf nitrogen content in Wheat. Field Crop Research 122 : 25-31, 2011.

[2] C. Fournier, B. Andrieu, S. Ljutovac, S. Saint-Jean, ADEL-wheat: a 3D architectural model of wheat development. In: HuBG, JaegerM, eds. International Symposium on Plant Growth Modeling, Simulation, Visualization, and their Applications. Beijing, China PR : Tsinghua University Press/Springer, 54-63.

[3] M. Chelle, B. Andrieu, K. Bouatouch, 1998. Nested Radiosity for Plant Canopies. The Visual Computer, 14: 109-125.

Abstract

Hyperspectral imaging and assessment of leaf nitrogen content : modeling approach to document the effects of plant architecture traits

Imaging coupled with visible and infrared spectroscopy provide us some data to represent the canopy under field conditions. This signal can be processed to infer some leaf biochemical content such as nitrogen [1]. Here our aim was firstly, to precise how this calibration could be extended to numerous architectural contexts according in particular to leaf angle and secondly, to clarify why the accuracy of this calibration is lower compared to another one's performed on isolated leaves.

Using ADEL-wheat a 3d architectural model of wheat development [2], different scenes corresponding to wheat canopies along plant cycle or related to leaf geometry shape have been modelled. These 3D scenes have been coupled with Caribu which model lighting for virtual scenes [3] allowing to estimate in each point of the scene direct and multiple reflectances.

Multiple reflexions were reduced for upper leaves which received larger amount of light whereas they were
important for lower leaves decoupling the relationship between spectral data and leaf nitrogen content (LNC).
Therefore the LNC of these leaves are slightly under-estimated (-0.4 points). The consequence of these results will
be discussed in the frame of the use of hyperspectral imaging development for field phenotyping.

<footnote n="1">¹ INRA UMR AGAP 2 place Viala, 34060 Montpellier Cedex 2</footnote>

<footnote n="2">² IRSTEA - ITAP - 361 rue Jean-François Breton, 34196 Montpellier Cedex 5</footnote>
# Introduction

## Améliorer l'efficience d'assimilation de l'azote

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* la qualité des grains = l'apport d'azote au champ ?

* Apport azoté: **Cher** ; **Polluant** (Nappes phréatiques, Emission N₂O)

* Création variétale : Améliorer l'efficience de l'assimilation + remobilisation N)

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<figure><img src="image_7.png" /></figure>
# Introduction

## Mesurer l'Azote foliaire

* Besoin de méthodes non-destructives:
  **Spectrométrie Visible-Proche Infrarouge**

* Estimer l'azote par la chlorophylle
  => Relation non robuste

* Estimer l'azote directement

Nguyen & Lee, 2006 (Riz);

Min, 2006 (Chou);

Moron, 2007 (Blé);

Asner & Martin, 2008 (Foret tropicale);

Doughty, 2011 (Foret tropicale);

Serbin, 2012 (arbres);

Bian, 2013 (Thé);

Ecarnot, 2013 (Blé);

Jie, 2014 (Poirier)

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Total leaf nitrogen (mmol m⁻²)</figcaption></figure>

Evans, 1983

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Uchino, 2013
# Mesure de l'Azote Foliaire

* Spectrométrie Proche infrarouge sur les feuilles de blé

- Spectromètre portable ASD Labspec 2500 (400-2500 nm)

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Azote</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Masse surfacique</figcaption></figure>

Ecarnot et al., 2013
# Mesure de l'Azote Foliaire

* Spectrométrie Proche infrarouge sur les feuilles de blé

- Application à l'amélioration des plantes: Thèse d'Ingrid Vilmus (2010-2013)

- Mesures de la teneur en azote de manière non destructive.

- Dynamique de la résorption de l'azote foliaire

- Paramètre de cinétique = phenotype

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<figure><img src="image_15.png" /></figure>
# Azote Foliaire à l'échelle de la canopée

* Imagerie hyperspectrale au champ

- Thèse Nathalie Vigneau (2008-2011)

- Un spectre pour chaque pixel

- Etalonnage pour la teneur en azote

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Prototype développé par Irstea</figcaption></figure>

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

<figure><img src="image_18.png" /></figure>
# Azote Foliaire à l'échelle de la canopée

* Imagerie hyperspectrale au champ

## Thèse Nathalie Vigneau (2008-2011)

### - Feuilles à plat

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<figure><img src="image_20.png" /></figure>
# Azote Foliaire à l'échelle de la canopée

* Imagerie hyperspectrale au champ

## Thèse Nathalie Vigneau (2008-2011)

### - Feuilles en pots isolées

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

<figure><img src="image_22.png" /></figure>
# Azote Foliaire à l'échelle de la canopée

* Imagerie hyperspectrale au champ

## Thèse Nathalie Vigneau (2008-2011)

### - Feuilles au champ

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

<figure><img src="image_24.png" /></figure>
# Comprendre la complexité optique d'une parcelle

* Influence des réflexions multiples sur l'étalonnage azote.

* Répartition des réflexions multiples dans la parcelle.

* Influence de l'architecture sur les réflexions multiples.

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## Approche par Modélisation

Projet ANR Phenoblé : CDD de Pierre-Antoine Jean (oct. 2013 – oct. 2014)
# Modélisation de l'architecture et des propriétés optiques du couvert

* Matériel & Méthodes

Modèle d'Architecture Adel-Blé (C. Fournier – B. Andrieu)

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* Variété : Maxwell

* Degré jour : 1200

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* Variété : Soissons

* Degré jour : 1650

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

* Variété : Soissons

* Degré jour : 600
# Modélisation de l'architecture et des propriétés optiques du couvert

* Matériel & Méthodes

Modèle de radiosité Caribu (M. Chelle - B. Andrieu)

## Radiosité Imbriquée

Radiosité
(contributions proches)

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Fig. 1. Close and far contributions ($\tilde{\omega}$ is a direction and $d\omega$ is a differential solid angle around $\tilde{\omega}$, P is the intersection between $\tilde{\omega}$ and $S_i$).</figcaption></figure>

Modèle de milieu turbide
(contributions lointaines)

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Fig. 1. Scattering by arbitrarily inclined leaves (SAIL): a volume-based model</figcaption></figure>
# Modélisation de l'architecture et des propriétés optiques du couvert

* Matériel & Méthodes

Plateforme OpenAlea

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<figure><img src="image_32.png" /></figure>
# Modélisation de l'architecture et des propriétés optiques du couvert

## Matériel & Méthodes

### Variables en entrée de Caribu

* Spectre de réflectance + Transmittance (400-1000 nm) à partir de l'ASD Labspec

* Mêmes réflectance et transmittance appliqué à tous les pixels de la parcelle

* Face supérieure = Face inférieure

* Simulations avec ou sans réflexions multiples

* Lumière mesurée au nadir.

* On ne conserve que les pixels vus au nadir.

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

<figure><img src="image_36.png" /></figure>
# Comprendre la diversité spectrale du couvert

* 1 spectre pour chaque pixel du couvert

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

ADEL +
CARIBU

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<figure><img src="image_39.png" /></figure>
# Comprendre la diversité spectrale du couvert

* 1 spectre pour chaque pixel du couvert

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

Individuals factor map (PCA)

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

99.9 % de la variance
expliquée par les 2
premières CP.
# Comprendre la diversité spectrale du couvert

## Signification des axes de l'ACP – Axe 1

* Exposition = f( Inclinaison, Recouvrement)

* Hauteur du pixel dans le couvert

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# Comprendre la diversité spectrale du couvert

* Signification des axes de l'ACP – Axe 2

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

## Axe 2 ~ axe des réflexions multiples
# Comprendre la diversité spectrale du couvert

* Reconstruction des réflexions multiples

$$S_i = S_{iSRM} + \sum_{j}^{n} \Theta_j \cdot S_{iSRM} \cdot S_{jSRM}$$

En fixant 1 spectre d'interaction aléatoire

$$S_i = S_{iSRM} + n \cdot \Theta \cdot S_{iSRM} \cdot S_{xSRM}$$

n : Nombre d'intercations

Θ = Coef. D'attenuation

$$n = (S_i - S_{iSRM}) / \Theta \cdot S_{iSRM} \cdot S_{xSRM}$$

<figure><img src="image_46.png" /></figure>
# Comprendre la diversité spectrale du couvert

* Reconstruction des réflexions multiples

$$n = (S_i - S_{iSRM}) / \Theta \cdot S_{iSRM} \cdot S_{xSRM}$$

ACP de Référence

En prenant $\Theta = 0.5$

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

<figure><img src="image_48.png" /></figure>
# Comprendre la diversité spectrale du couvert

* Reconstruction des réflexions multiples

$$S_i = S_{iSRM} + \sum_{j}^{n} \Theta_j \cdot S_{iSRM} \cdot S_{jSRM}$$

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Axe 1</figcaption></figure>

* ACP de référence

○ Spectres reconstruits, projetés sur Axe 1 et Axe 2
# Influence sur l'estimation de l'azote

* Application de l'étalonnage Azote sur les spectres modélisés

* Spectre initial : Azote = 4.847 %

* Modélisation sans réflexions multiples : Tous les spectres prédits à 4.847 %

* Influence des réflexions multiples :

Estimation de l'azote (% Mat. Sèche)

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Variété Soissons</figcaption></figure>

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Variété Maxwell</figcaption></figure>
# Influence sur l'estimation de l'azote

* Scène complexe (2 feuilles différentes)

<figure><img src="image_53.png" /></figure>
Conclusions

* Les réflexions multiples ne sont pas homogènes dans le couvert (elles sont plus nombreuses dans le bas du couvert).

* L'estimation de la teneur en azote décroît avec les réflexions multiples. Possibilité de définir une gamme d'acceptabilité de l'estimation.

* Cette dégradation est vraie quelque soit l'architecture du blé.
Perspectives

* Mettre en place des méthodes chimiomériques pour réduire l'influence des réflexions multiples

⇒ Thèse de Nathalie Makdessi (IRSTEA de Montpellier, 2014-2017)

* Adapter les maquettes ADEL-Blé à l'algorithme de lancer de rayon DART pour prendre en compte la BRDF
Merci pour votre attention

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