# Analyse en composantes principales (ACP) d'images hyperspectrales PIR de grains de blé: étude de la dureté et de la vitrosité

Eloïse Lancelot, Valerie Lullien-Pellerin, Dominique Bertrand, Benoit Jaillais

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Eloïse Lancelot, Valerie Lullien-Pellerin, Dominique Bertrand, Benoit Jaillais. Analyse en composantes principales (ACP) d'images hyperspectrales PIR de grains de blé : étude de la dureté et de la vitrosité.

3. colloque scientifique SFPT-GH, May 2014, Porquerolles, France. **hal-01837420**

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Submitted on 3 Jun 2020

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caractérisées au cours du temps, des techniques non-destructives doivent être mises en oeuvre. En ce sens,
l'imagerie hyperspectrale apparaît donc comme un moyen très intéressant d'avoir accès au contenu
biochimique de la plante. Elle est ici utilisée afin d'estimer et de cartographier la teneur en azote dans les
feuilles de plants de betterave.

Le jeu de données utilisé a été collecté à deux stades de développement de la plante. Pour chaque stade,
quatre dosages d'azote, deux variétés et trois rangs de betteraves ont été considérés. Pour chacune de ces 48
combinaisons, la teneur en azote moyenne a été mesurée à partir d'environ cinq plants de betterave. Les
valeurs mesurées étaient comprises entre 34 g et 50 g pour 1 kg de matière sèche. Dans le même temps, des
images hyperspectrales de radiance de ces mêmes plants de betterave ont été acquises à un mètre au-dessus
des rangs pour des longueurs d'onde variant entre 400 nm et 1000 nm (résolution spatiale de 0.2 mm,
résolution spectrale FWHM de 4.5 nm). Une fois convertis en réflectance, les spectres ont été prétraités,
notamment afin de neutraliser les différences d'éclairement liés à l'inclinaison variable des feuilles. Les spectres
moyens évalués sur ces plants de betterave ont été alors associés aux teneurs en azote mesurées afin de
construire un modèle de régression. Celui-ci a été obtenu par régression des moindres carrés partiels (PLS-R).
Etant donné le faible nombre d'échantillons disponibles, les performances du modèle ont été évaluées par
validation croisée. Le nombre de variables latentes ainsi que la gamme spectrale ont été choisis en observant
l'évolution de l'erreur de validation croisée (RMSECV), du biais et du coefficient de détermination (R<fnref n="2" />).

Le meilleur modèle de régression a été obtenu avec trois variables latentes et une gamme spectrale comprise entre 410 nm et 800 nm. La teneur en azote est ainsi retrouvée indirectement via l'influence de la chlorophylle, dont l'absorption est forte dans cette partie du domaine spectral. Cette teneur a été prédite avec une RMSECV de 1.9 g/kg et un R<fnref n="2" /> de 0.85. Par ailleurs, l'application de ce modèle aux spectres individuels des images hyperspectrales permet d'obtenir une cartographie haute-résolution cohérente de la teneur en azote dans les feuilles. Ces résultats montrent ainsi l'intérêt d'utiliser l'imagerie hyperspectrale comme un outil d'évaluation non-destructif et non-invasif de la distribution de l'azote dans les feuilles.

Analyse en composantes principales (ACP) d'images hyperspectrales PIR de grains de blé : étude de la dureté et de la vitrosité (21)

E. Lancelot<fnref n="1" />, V. Lullien-Pellerin<fnref n="2" /> & B. Jaillais<fnref n="1" />

Résumé : le blé est l'une des céréales les plus cultivées au monde qui constitue la base de l'alimentation humaine et des calories ingérées en fournissant des hydrates de carbone et des protéines et des micronutriments. La qualité des grains, incluant leur aptitude au fractionnement pour produire des farines ou semoules, représente un enjeu fondamental pour la filière céréalière. Cette qualité est influencée à la fois par des facteurs génétiques et/ou environnementaux. En particulier, les propriétés mécaniques des grains qui régissent leur aptitude au fractionnement dépend de leurs caractéristiques de dureté et de vitrosité. La dureté est définie comme le degré de résistance à la déformation et est contrôlée par des facteurs génétiques qui régissent l'adhésion entre granules d'amidon et réseau protéique au sein du grain, tandis que la vitrosité, attribuée au degré de compacité de l'albumen, est une propriété optique du matériau influencé par les conditions de développement du grain.

Ces paramètres ont été étudiés en Spectroscopie Proche InfraRouge (SPIR) mais plus rarement en imagerie hyperspectrale PIR et encore jamais simultanément. Cette technique qui suscite un intérêt grandissant pour la recherche agronomique combine l'information spectrale à une forte résolution spatiale et, permet ainsi la détermination et la localisation des constituants chimiques dans l'échantillon sans préparation ni destruction.

Dans cette étude, un système d'imagerie hyperspectrale (HyperPro, BurgerMetrics), a été utilisé pour analyser
la structure de grains de blé répartis en quatre lots de 15 grains issus de lignées de blés quasi-isogéniques qui
ne différent que par le caractère de dureté et de lieux de culture différents qui permettent l'obtention de
vitrosité contrastées. Une image a été acquise pour chaque grain entier et en coupe transversale dans la
gamme 950-2500 nm. Les hypercubes de taille 231 × 318 × 212 ainsi obtenus ont ensuite été traités par deux
traitements chimiométriques spécifiquement développés sous Matlab: une ACP classique réalisée sur des pixels
de chaque image échantillonnés aléatoirement d'une part, et une variante: une ACP concaténée appliquée à
tous les pixels des images. Cette dernière conduit à l'obtention d'images en fausses couleurs, communes à
toutes les images, pouvant être visuellement comparées.

<footnote n="1">¹INRA, UR1268 Biopolymères Interactions Assemblages, rue de la Géraudière, 44316 Nantes Cedex 3, France
(benoit.jaillais@nantes.inra.fr)</footnote>

<footnote n="2">² INRA, UMR 1208 Ingénierie des Agropolymères et Technologies Emergentes (IATE), 2 place Pierre Viala, 34060 Montpellier Cedex 1, France (valerie.lullien-pellerin@supagro.inra.fr)</footnote>
Les résultats obtenus par l'ACP classique montrent une bonne séparation des quatre lots de grains en fonction de leur vitrosité et de leur dureté. Les images obtenues par ACP concaténée permettent de mettre en évidence les différents tissus du grain et d'estimer une variabilité au sein d'un lot.

D'autre part, l'étude montre des résultats cohérents entre les échantillons en coupe et les grains entiers. L'imagerie hyperspectrale PIR combinée à une ACP s'avère donc être un outil très prometteur pour l'exploration de données et la classification de grains de blé en fonction de leur dureté et de leur vitrosité.

## Potentiel de la spectro-imagerie pour l'estimation quantitative de variables biophysiques des couverts végétaux dans le domaine MWIR (26)

C. Bacour<fnref n="1" />, S. Jacquemoud<fnref n="2" />, R. Marion<fnref n="3" /> & D.M. Tratt<fnref n="4" />

**Résumé** : traditionnellement, l'estimation de variables biophysiques caractéristiques de l'état physiologique d'un couvert végétal (contenu en chlorophylle et en eau, indice de surface foliaire, etc.) repose sur l'exploitation de données de télédétection acquises dans le domaine solaire des longueurs d'onde allant du visible à l'infrarouge ondes courtes (VNIR-SWIR entre 0.4 et 2.5 µm). La réflectance du couvert végétal est en effet sensible aux variations de sa composition biochimique et de sa structure ; l'analyse des variations spectrales et directionnelles de la réflectance permet donc d'accéder aux variables caractéristiques du couvert. Dans l'infrarouge moyen (MWIR) au delà de 3.0 µm, le déterminisme de la réflectance est moins établi dans la littérature scientifique en raison d'une faible disponibilité des mesures et d'un manque de modèles de transfert radiatif permettant de les interpréter. D'autre part, la contribution de la réflectance de surface au signal radiométrique mesuré est plus faible dans ce domaine en raison de la contribution croissante du rayonnement thermique.

L'extension récente du modèle de propriétés optiques des feuilles PROSPECT au MWIR (PROSPECT-VISIR) et son couplage avec le modèle de réflectance des couverts végétaux 4SAIL (PROSAIL-VISIR) offre l'opportunité de mieux comprendre le déterminisme de la réflectance de surface dans l'infrarouge moyen, et permet d'envisager l'exploitation quantitative de mesures de télédétection acquises dans la fenêtre atmosphérique 3-5 µm pour l'estimation de l'état physiologique de la végétation, et en particulier son contenu en eau.

Nous présentons dans cette étude le travail réalisé sur l'estimation de variables biophysiques du couvert par inversion du modèle PROSAIL-VISIR sur des mesures hyperspectrales acquises dans le MWIR. Nous évaluons les performances théoriques (sur un jeu de données synthétique) et opérationnelles (sur des données aéroportées acquises par l'instrument SEBASS) d'une approche reposant sur la combinaison de modèles de transfert radiatif et d'une méthode de séparation émissivité/température de surface.

## Propriétés spectrales d'un couvert de blé : relations entre l'architecture 3D et la réflectance du couvert (46, poster)

P.-A. Jean<fnref n="1" />, M. Ecarnot<fnref n="1" />, N. Gorretta<fnref n="2" />, G. Rabatel<fnref n="2" /> & P. Roumet<fnref n="1" />

**Résumé** : la spectroscopie visible et proche infrarouge couplée à l'imagerie hyperspectrale permet le traitement du signal de réflectance à l'échelle d'un couvert végétal et le développement de relations de calibration destinées à déduire la composition chimique de ce couvert comme l'azote foliaire. Un modèle mathématique de détermination de l'azote a été mis en place à l'échelle du couvert en se basant sur l'imagerie hyperspectrale. Toutefois les interactions possibles entre données de réflectance du couvert et les propriétés architecturales (taille et angle d'insertion des feuilles) interrogent sur la robustesse du modèle obtenu. Pour préciser l'impact de ces variations architecturales sur les propriétés spectrales du couvert, nous avons modélisé différentes maquettes de couverts de blé (modèle architecturé ADEL) à différents stades phénologiques avec un modèle de radiosité imbriqué (calcul de la quantité d'énergie d'une feuille reçue par ses voisines) nommé Caribu. Ces deux modèles sont disponibles sur la plate forme Open Alea.

<footnote n="1">¹ NOVELTIS, 153 rue du Lac, 31670 Labège, France (cedric.bacour@noveltis.fr)</footnote>

<footnote n="2">² IPGP/Université Paris Diderot, Planétologie et Sciences Spatiales, 35-39 rue Hélène Brion, 75013 Paris, France (jacquemoud@ipgp.fr)</footnote>

<footnote n="3">³ CEA/DAM/DIF, 91297 Arpajon Cedex, France (rodolphe.marion@cea.fr)</footnote>

<footnote n="4">⁴ The Aerospace Corporation, Space Science Applications Laboratory, P.O. Box 92957, Los Angeles, CA 90009-2957, USA (david.m.tratt@aero.org)</footnote>

<footnote n="1">¹ UMR AGAP INRA, 2 place Viala, 34090 Montpellier, France (pierre-antoine.jean@supagro.inra.fr, martin.ecarnot@supagro.inra.fr, pierre.roumet@supagro.inra.fr)</footnote>

<footnote n="2">² UMR ITAP, Iirstea - SupAgro, 361 rue J.F. Breton, BP 5095, 34196 Montpellier Cedex 5, France (nathalie.gorretta@irstea.fr, gilles.rabatelg@irstea.fr)</footnote>