# De l'imagerie pour caractériser la vigne. Quelles perspectives pour la profession ?

Marie-Aure Bourgeon, Jean-Noël Paoli, Christelle Gée, Christophe Monget, Sébastien Debuisson

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Marie-Aure Bourgeon, Jean-Noël Paoli, Christelle Gée, Christophe Monget, Sébastien Debuisson. De l'imagerie pour caractériser la vigne. Quelles perspectives pour la profession ?. Vigneron Champenois, 2017, janvier 2017, pp.21-29. hal-01605446

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Submitted on 25 May 2020

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<figure><img src="image_1.png" /></figure>

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<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Acquisition d'images de la végétation grâce à la caméra installée sur un chenillard.
Marie-Aure Bourgeon (Dr)

Consultante en Viticulture de Précision, Vignes Tech consult

Jean-Noël Paoli (Dr), Christelle Gée (Pr)

UMR Agroécologie INRA- Agrosup Dijon

Christophe Monget, Sébastien Debuisson

Pôle Technique & Environnement du Comité Champagne

# De l'imagerie pour caractériser la vigne

## Quelles perspectives pour la profession ?
Cet article résume un travail
de thèse réalisée par Marie-
Aure Bourgeon, cofinancé par le
Comité Champagne, le Bureau
des Vins de Bourgogne et la
Région Bourgogne, s'intitulant
"Conception et évaluation d'un
dispositif d'imagerie multi-spec-
trale de proxidétection embar-
qué pour caractériser le feuillage
de la vigne".

En viticulture de précision, l'ac-
quisition d'informations agro-
nomiques sur la vigne (état
sanitaire, vigueur, stress hy-
drique...) peut être envisa-
gée par différents moyens.
Aujourd'hui, il existe deux princi-
pales échelles : une éloignée dite
de télédétection (capteurs em-
barqués dans des plateformes

aériennes de type satellites,
avions ou drones) et l'autre de
proximité dite de proxidétection
(capteurs situés dans des plate-
formes terrestres). En télédétec-
tion, le principal capteur utilisé
est l'imageur multi-spectral ou
hyper-spectral. Cette technique
permet de caractériser différents
paramètres sur la vigne comme
sa vigueur et son expression vé-
gétative. Les degrés de précision
de ces capteurs varient selon les
angles de vue (vue aérienne) et
leurs limites techniques (résolu-
tion, précision). C'est pourquoi
les capteurs de proxidétection,
plus précis, se sont dévelop-
pés, comme le Greenseeker et
le Physiocap qui permettent de
caractériser la vigueur. Ces cap-
teurs de proxidétection manquent

de polyvalence car ils n'estiment
qu'un seul paramètre viticole.
Depuis peu, des travaux préli-
minaires conduits en laboratoire
de recherche ont montré que
l'imagerie multi-spectrale utili-
sée dans ce contexte de proxi-
mité serait une technique plus
précise et pertinente pour la pro-
fession, pour étudier ces para-
mètres de vigueur, de surface
foliaire, de symptômes de mala-
dies ou encore d'estimation de
rendements (Lloret et al. 2011;
Tregoat, Grenier, and N. 2001).
Cependant, les difficultés tech-
niques sont importantes : la ges-
tion de l'éclairement et dans le
cas de plateformes terrestres, les
vibrations influant sur la qualité
des images ont fortement ralen-
ti son développement.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1. Parcelle Terroir (CH : chardonnay MN : meunier PN : pinot noir).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 2. Schéma et photographie du dispositif expérimental.</figcaption></figure>

Les objectifs de ces travaux de thèse ont été de concevoir et d'évaluer les potentialités de l'imagerie multi-spectrale embarquée sur un chenillard pour caractériser le feuillage de la vigne. Pour évaluer ce dispositif, nous avons travaillé sur deux sites expérimentaux : l'un situé en Champagne l'autre situé en Bourgogne. Dans cet article, nous nous focaliserons sur les essais conduits en Champagne. A terme, il s'agirait d'ajuster les doses de produits phytosanitaires selon les informations issues de capteurs grâce à un outil d'aide à la décision.

## Acquisition de la donnée

### La parcelle expérimentale

Les expérimentations conduites en Champagne ont été menées sur la parcelle "terroir" du domaine expérimental de Plumecoq du Comité Champagne (figure 1).

### Le dispositif d'acquisition de données

Les différents éléments techniques ont été installés sur un chenillard (figure 2).

Cette configuration nous a permis de tester la caméra multi-spectrale en tant que capteur embarqué. De plus, la caméra a ainsi été utilisée dans des conditions de travail proches de celles de la profession, pour favoriser un éventuel développement commercial. Nous avons aussi installé un capteur Greenseeker pour valider la technique d'imagerie multi-spectrale comme un capteur pouvant caractériser la vigueur de la vigne.

Sur le chenillard, un ordinateur portable enregistre l'ensemble des données issues du Greenseeker, de la caméra et du GPS-RTK (à précision centimétrique) permettant de localiser les données.
## La caméra multi-spectrale

Elle acquiert simultanément des images du feuillage, dans le plan de palissage, dans le domaine du visible et du proche-infrarouge. Les images sont acquises à une fréquence de 3 Hz (soit trois images par seconde). La dimension des images est de 77 cm de hauteur par 45 cm de large.

Les travaux de recherche précé-dents indiquaient que la gestion de la lumière était la principale limite technique dégradant la qualité des images. Un temps de travail important a été nécessaire pendant cette thèse pour contourner cette difficulté. Cela nous a permis de déterminer un indice NDVI à partir des images, qui pourra être comparé à celui du Greenseeker.

## Le Greenseeker

Le Greenseeker est un capteur actif, c'est-à-dire qu'il pro-

duit sa propre source lumineuse (LED) en émettant un rayonnement dans le rouge (656 nm) et le proche-infrarouge (774 nm). Une cellule photo-réceptrice collecte la part de la lumière envoyée (rouge et proche-infrarouge) qui est réfléchie par la végétation. Le capteur utilise donc la réflectance dans la région du rouge et du proche infrarouge. A partir de ces informations spectrales, le Greenseeker fournit un indice de végétation de type NDVI : Normalized Difference Vegetation Index. Sa fréquence d'acquisition est de 50 Hz (soit 50 impulsions par seconde).

## Jeux de données

Sur la campagne menée en 2013, nous avons acquis six jeux de données. Les acquisitions se sont déroulées à différentes dates correspondant à plusieurs stades phénologiques de la vigne. Ils s'étalent de la floraison (17 juillet 2013) à une semaine avant vendange (24 septembre 2013) (tableau 1).

Chaque jeu de données est composé d'images, de coordonnées de position (GPS) et d'indices fournis par le Greenseeker. Ces deux dernières informations sont combinées dans un fichier de format "texte", d'environ 3 Go de taille. Quant aux images, elles sont visibles lors de l'acquisition et accessibles dans un format d'image classique de type "tiff". Hors, la taille d'une image de ce format est de 3,59 Mo. Chaque jeu de données est constitué d'environ 12 000, ce qui équivaudrait à un fichier d'environ 43 Go par passage. Ce volume de données nécessite d'être enregistré en temps réel. Cette tâche est donc conséquente pour l'ordinateur qui doit simultanément commander l'acquisition des autres images et également enregistrer les données du GPS et du Greenseeker. Pour éviter que l'ordinateur "bug" face à cette charge de travail importante, il est nécessaire de réduire la taille des images pour facili-

<table><caption>Tableau 1. Présentation des jeux de données acquis durant la campagne 2013.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="6">Dates</th></tr><tr><th>02/07/2013</th><th>17/07/2013</th><th>01/08/2013</th><th>13/08/2013</th><th>27/08/2013</th><th>24/09/2013</th></tr></thead><tbody><tr><th>Stade phéonologique (Meier 2001)</th><td>Floraison (68)</td><td>Développement du fruit (70)</td><td>Nouaison (71)</td><td>Grain de poids (75)</td><td>Véraison (81)</td><td>Fin de maturation</td></tr><tr><th>Heure (UMT/GMT)</th><td>16h-17h</td><td>9h15-10h15</td><td>16h20-17h20</td><td>12h-13h</td><td>13h15-14h15</td><td>12h-13h</td></tr><tr><th>Nombre d'images par canal spectral</th><td>5 749</td><td>5 356</td><td>4 907</td><td>6 556</td><td>6 280</td><td>6 336</td></tr><tr><th>Nombre de points de measures GPS & Greenseeker</th><td>32 269</td><td>36 691</td><td>35 749</td><td>35 806</td><td>19 594</td><td>32 865</td></tr></tbody></table>
ter le stockage, sans altérer leur qualité. Les images sont enregistrées dans un fichier brut de type ".raw", où la taille d'une image est divisé par trois, soit d'une taille d'environ 1,19 Mo. La taille du fichier contenant l'ensemble des images d'un jeu de données en format brut est alors réduite à 14 Go.

# Détermination des indices de végétation

## L'indice "NDVI Greenseeker"

Le Greenseeker est utilisé en végiculture pour estimer la vigueur de la vigne. Les travaux antérieurs menés autour de cet indice montre qu'il est très bien corrélé à une information quantitative comme la porosité de la végétation (Drissi et al. 2009; Johnson et al. 2003). Plus l'indice tend vers 0 moins il y a de végétation, plus il tend vers 1 plus la végétation est dense. Sur cette même parcelle "terroir", l'équipe du Comité Champagne a évalué le Greenseeker pour caractériser la vigueur des trois cépages

(Sébastien Debuisson, Mathieu Grelier, et Laurent Panigai 2009), ou sa capacité à suivre la croissance foliaire.

## L'indice "Occupation Végétation"

Le traitement des images nous permet de séparer la végétation du fond de l'arrière-plan noir (figure 3). En utilisant une technique

de seuillage, la végétation est identifiée en blanc (valeur pixel = 1) tandis que le fond apparaît en noir (valeur pixel = 0) : une image binaire est obtenue.

de quantification est noté OV (occupation de la végétation) et il s'exprime entre 0 et 1 ; 0 signifiant qu'il n'y a pas de végétation sur l'image tandis que 1 traduit une image pleine, saturée en végétation.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 3. Image binaire présentant la végétation de la vigne sur une image.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 4. Cartographies représentant les indices NDVI obtenus avec le Greenseeker (a) et les images (b) pour le jeu de données acquis le 17 juillet 2017 au stade du développement des fruits.</figcaption></figure>

## L'indice NDVI moyen pour l'image "NDVI image"

Pour chaque image NDVI, une moyenne de l'indice est calculée. Elle est notée NDVI_image. L'information contenue dans cette moyenne est théoriquement comparable à celle fournie par le Greenseeker. C'est pourquoi, nous vérifierons dans un premier temps la cohérence des indices NDVI fournis par les deux méthodes pour valider la technique d'imagerie.

## L'indice NDVI spécifique à l'état de santé des feuilles "NDVI végétation"

Par analyse d'images, il est possible de ne considérer que les

signaux NDVI des feuilles et d'exclure le fond. Ainsi, nous pouvons déterminer une moyenne de l'indice NDVI à partir des pixels caractérisant la végétation. Cet indice, NDVI_végétation, est spécifiquement associé à l'activité chlorophyllienne de la végétation.

## Validation du système d'imagerie multi-spectrale

Pour vérifier que cet ensemble de méthodes est valide, nous avons comparé la cohérence des indices NDVI obtenus par ces deux techniques : NDVI_image et NDVI_Greenseeker.

Toutes les données (images ou valeurs du Greenseeker) sont as-

sociées à des coordonnées GPS. Les cartographies obtenues nous permettent de comparer visuellement les deux indices (figure 4).

La comparaison visuelle de ces deux cartographies du 17 juillet 2013 montre une cohérence au niveau des zonages cartographiques comme des valeurs. Nous constatons une grande similitude entre les zones de forte vigueur (tend vers 1, en vert) et de plus faible vigueur (tend vers 0, rouge). D'autre part la valeur des indices est très cohérente d'une carte à l'autre, même si nous remarquons des variations intra-blocs qui peuvent être expliquées par une différence de sensibilité des techniques. Nous avons tout de même réalisé des tests statistiques (ANOVA : ANalyse Of VAriance) qui n'ont pas mis en évidence de diffé-
rence significative. Ainsi la caméra multi-spectrale permet de reproduire les mêmes performances que le Greenseeker sur la lecture de la vigueur.

Est-ce que cette équivalence est solide au cours de la saison ?

## Evolution des indices de végétation sur la campagne 2013

Sur la figure 5, les indices "Occupation Végétation (OV)" et "NDVI_Greenseeker" présentent une cinétique de croissance considérant six jeux de données.

L'indice OV semble saturer plus tardivement que l'indice fournit par le Greenseeker. De même il semble plus précis puisque pour le dernier point de mesure, l'indice OV traduit une diminution de la végétation cohérente avec l'opération du rognage plus drastique réduisant la hauteur du gabarit de 140 cm à 110 cm alors que l'indice NDVI_Greenseeker est peu sensible à cette forte diminution de la végétation.

L'indice NVDI_image est, en théorie, comparable à celui de l'indice fourni par le Greenseeker. Cependant, au fil du temps, la valeur de cet indice s'éloigne de celle du NDVI_Greenseeker car le Greenseeker ne puisse pas measureser le NDVI sur l'ensemble de la hauteur de végétation (faisceau de 60 cm environ).

## Quels atouts de l'imagerie ?

L'intérêt d'utiliser une caméra multi-spectrale est de posséder une information plus complète et plus polyvalente sur l'état général de nos vignes.

Sur cette image (figure 6), nous observons différents organes, comme une partie de sarments ou des feuilles de vigne. Sur les feuilles, nous distinguons les nervures et également des tâches noires. Plus la valeur de l'indice est faible (tend vers le noir), moins l'activité photosynthétique de l'organe végétal est importante (Peñuelas and Filella 1998). Les tâches visibles présentent des zones où la photosynthèse est faible, voire inactive. Nous avons pu vérifier que ces tâches correspondaient à des symptômes de mildiou.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 5. Evolution des indices de végétation NDVI_image, NDVI_végétation, Occupation Végétation obtenus à partir des images et de l'indice NDVI_Greenseeker fourni par le Greenseeker.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_9.png" /></figure>

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 6. Images NDVI obtenues à partir des images rouge et proche infrarouge avec symptômes de mildiou.</figcaption></figure>

Ainsi, la reconnaissance de maladies cryptogamiques de la vigne comme le mildiou, les maladies du bois ou d'autres ravageurs, est un véritable enjeu qui justifie l'aparition de caméras comme outil de proxidétection pour les viticulteurs.

## Conclusion

Ces premiers travaux de recherche ont montré le fort potentiel de cette technique pour

caractériser de façon polyvalente plusieurs paramètres agronomiques sur la vigne. En travaillant dans le plan de palissage et à des cadences élevées, elle offre des perspectives intéressantes pour la gestion sanitaire des vignes. En effet, outre sa capacité à caractériser spécifiquement la quantité de végétation, elle permet d'évaluer l'activité photosynthétique de la vigne qui représente un intérêt dans la gestion de la fertilisation azotée, voire l'utilisation de produits plus spécifiques tels que les stimulateurs de défenses. Au re-

gard des limites du Greenseeker, l'imagerie multi-spectrale offre une précision envisageant des perspectives intéressantes, pour la gestion du vignoble face aux enjeux sanitaires auxquels doit faire face la viticulture.

Cette caractérisation permettrait des préconisations visant à optimiser la gestion sanitaire du vignoble, la fertilisation de précision (indice associé à l'activité photosynthétique de la vigne) ou la pulvérisation de précision à travers l'adaptation des doses
en fonction des zones de sensibilité aux maladies ou modulation du volume en fonction de la vigueur de la vigne. De même, des travaux récents s'axent sur la caractérisation des grappes pour effectuer des estimations de rendement, voire une caractérisation sanitaire des grappes en utilisant cette même technique d'imagerie multi-spectrale embarquée (Tardaguila et al. 2015). Cette technique présente un réel intérêt pour la profession. Pour exploiter ce potentiel, il s'agit à présent de définir les règles agronomiques permettant la modulation des pratiques mais également de voir émerger des systèmes automatisés et adaptés au contexte viticole.

Dans une autre mesure, il faut considérer les difficultés de gestion de la lumière et de la taille importante des données. Ce dernier point, outre les difficultés présentées pour l'enregistrement des données lors de l'acquisition des images à la parcelle, nécessite du temps et du matériel informatique de capacité suffisante pour traiter les images (environ 12 heures nécessaires par jeu de données dans les conditions de travail). De même, il s'agit de stocker ce volume de données. En effet, le dossier final, compilant les images corrigées qui servent de support à l'étude des paramètres physiologiques de la vigne se caractérise par une taille d'environ 45 Go en moyenne.

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