## Les outils utilisés pour le websig SIGMA

Le projet SIGMA a été créé en 2010. Il s'appuie sur les savoir-faire des géomaticiens<fnref n="13" /> de l'Unité de Saint Laurent de la Prée ainsi que sur une infrastructure informatique de site rénovée en 2012. Bien que faisant partie du projet initial, le volet websig de SIGMA n'a été déployé qu'au début de l'année 2013, ce dernier module venant compléter la suite logicielle pour l'expérimentation-système. En gage de durabilité, nous avons choisi des outils Open Source qui sont soutenus par une communauté active et établie. Notre choix s'est porté sur QGis (QuantumGIS) et "ses" plugins recommandés par l'OSGeo. Lizmap-plugin est développé par la société 3Liz qui est l'un des contributeurs « officiel » du SIG Open Source QGIS. Les différentes couches applicatives du websig peuvent être décrites par le prisme client/serveur :

### Côté client

* Qgis 2.0, un SIG généraliste sur poste de travail mais simple d'accès, distribué sous licence publique générale GNU<fnref n="14" />. C'est l'un des projets soutenu par la fondation Open Source Geospatial (OSGeo). Logiciel multiplateforme, il est compatible avec Linux®, Unix®, Mac OS X®, Windows® et Android® et intègre de nombreux formats vectoriels et raster. Il permet de créer les cartographies en prise directe avec la base de données centrale (postgreSQL/postGIS) avec la performance et la richesse fonctionnelle d'un SIG de bureau.

* Lizmap-plugin, le plugin pour QGIS (Douchin, 2013b), permet de configurer sa carte avec les données du projet (nom, description, étendue, projection, etc.), les couches (popups, fonds de carte, regroupement de couches, tuilage, mise en cache), les données associées aux couches (organisation hiérarchique, nom, seuils de visibilité, symbologie, étiquettes), les métadonnées ( titre, résumé, lien) et les paramètres des cartes (échelles, fonds externes). L'ensemble de ces paramètres, qui sont stockés dans un fichier, seront utilisés pour visualiser les cartes dans le navigateur web.

### Côté serveur

* Qgis_mapserver, ce nouveau serveur cartographique s'appuie sur le rendu du logiciel bureautique et permet de configurer toutes les caractéristiques de ses cartes directement avec Qgis : symbologie, étiquettes, seuils d'échelle, etc. En comparaison avec l'écriture à la main du fichier de configuration d'un Mapserver ou d'un Mapnik, le travail est simplifié.

* Lizmap-web-client est l'outil de websig (Douchin, 2013a), lorsque la synchronisation des fichiers créés est terminée, la carte QGIS est alors accessible sur Internet à l'identique. Elle est consultable sur l'application LizMap Web Client au travers des navigateurs majeurs (Firefox, Safari, Chrome, Internet Explorer).

<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>Figure 4. Schéma simplifié de l'architecture logicielle websig SIGMA.</figcaption></figure>

## Résultats

Le projet SIGMA a été initié en 2010. La première phase a consisté à déployer un premier bloc d'outils composés du système de gestion de base de données (SGBD) et des interfaces graphiques pour accueillir les données produites par l'expérimentation. La seconde phase, en 2013 a été consacrée au déploiement du websig. Les utilisateurs finaux (expérimentateurs et scientifiques) disposent aujourd'hui d'une dizaine d'interfaces cartographiques avec lesquels il peuvent saisir, modifier et exploiter leurs données.

<footnote n="13">13 Géomatique / Géomaticien : contraction des termes « géographie » et « informatique », la géomatique regroupe l'ensemble des outils et méthodes permettant d'acquérir, de représenter, d'analyser et d'intégrer des données géographiques. Le géomaticien, spécialiste de la géomatique tient du géographe et de l'informaticien. L'équipe informatique allouée au projet SIGMA représente environ 1 ETP/an : Julien Ancelin conçoit, développe, administre les SI de l'UE (0,5 ETP/an) et encadre les travaux de Claire Bouquet stagiaire en licence Pro SIG 2013 (0,4 ETP/an). Olivier Schmit coordonne et valorise (0,1 ETP/an) les travaux de l'équipe. L'infrastructure informatique de l'UE est composée de quatre serveurs (dont deux hébergent les applications SIGMA) qui sont administrés par l'EIC Poitou-Charentes.</footnote>

<footnote n="14">14 GNU / General Public Licence : licence des logiciels libres du projet GNU (GNU's Not UNIX)</footnote>
SIGMA présente une architecture en trois modules :

* un modèle logique qui répond aux exigences de chacune des disciplines expérimentales mobilisées (écologie, agronomie, zootechnie...) et qui permet de mettre en relation les données. Les objets géographiques (e.g. parcelles culturales) constituent le cœur de la structuration des données. Celles-ci, généralement organisée par disciplines, représentent une arborescence qui est contrainte en fonction des besoins exprimés par les utilisateurs et du langage d'interrogation (SQL) ;

* un espace de stockage continu et durable de l'ensemble des données collectées et/ou produites sur le domaine (e.g. itinéraires techniques, flore et faune sauvage, données zootechniques, mesures issues de la gestion hydraulique, règles de décision...) sous PostgreSQL/PostGIS ;

* un couplage à des formulaires, interfaces cartographiques (Figure 5) et à des outils de traitement statistiques pour pré-analyser automatiquement les données sous forme de graphiques ou de cartes thématiques dynamiques (Figure 6).

Un accès web sécurisé et personnalisé, une interface simple et intuitive, permettent à chaque acteur de l'expérimentation-système, sans formation en géomatique, de se connecter à la base de données centrale pour y saisir, visualiser et/ou éditer ses propres données ainsi que l'ensemble des données brutes ou élaborées du dispositif. SIGMA est également conçu pour être accessible à des scientifiques extérieurs travaillant en collaboration avec l'Unité.

Actuellement, nous mettons en œuvre la dernière étape du développement du module websig. La fondation LISEA Biodiversité vient de nous financer l'acquisition d'une tablette durcie FieldBook® équipée d'un récepteur GPS et d'une carte Sim 4G. Désormais, les expérimentateurs se connectent directement à SIGMA *in situ*.

Pour les utilisateurs finaux, qu'ils soient expérimentateurs ou scientifiques, un des avantages du websig réside dans la production de cartes qu'ils peuvent éditer de manière autonome. Autre élément important, le couple websig/tablette durcie vient parfaire l'objectif de fiabilisation de la saisie des données expérimentales. Il élimine l'étape « saisie papier » ainsi que l'utilisation de portables (ou PDA) de terrain devant être synchronisés. Cela décharge d'autant le gestionnaire du SI qui n'est plus sollicité pour produire des cartes « basiques » et veiller à la bonne synchronisation des données. Il peut alors concentrer son activité sur des requêtes d'interrogation plus complexes mobilisant des méthodes statistiques et d'analyse spatiale. Pour les scientifiques, le websig met à leur disposition les informations spatialisées du dispositif expérimental, ce qui en facilite sa gestion et son pilotage. Au-delà, l'enjeu est de servir l'analyse multicritère du système testé à Saint Laurent de la Prée en l'appréhendant par l'approche géographique.

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>**Figure 5.** Observations avifaune sauvage 2009/2012.
© Julien Ancelin - INRA</figcaption></figure>

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>**Figure 6.** Calcul dynamique de chargement en UGB/ha.
© Julien Ancelin - INRA</figcaption></figure>
## Conclusion

Cet outil collaboratif et évolutif, conçu avec des outils de développement Open Source adaptables, est un prototype permettant de construire un websig « sur mesure » en quelques mois. Depuis début 2014, sa valorisation sous forme d'infogérance<fnref n="15" />, est portée par les géomaticiens de l'Unité. Ainsi, dans le cadre de l'UE, nous construisons le nouveau SIG de l'Unité d'Entomologie au Magneraud. Il s'agira de tester la portabilité des outils SIGMA au regard de nouvelles thématiques scientifiques et contraintes organisationnelles. Plus largement à l'INRA, nous travaillons pour le Cati-Action dont le rôle est de mutualiser et de développer des méthodes, techniques et outils informatiques centrés sur l'analyse des systèmes socio-écologiques et des systèmes socio-techniques. L'objectif est de proposer un accompagnement aux Unités expérimentales engagées en expérimentation-système pour construire le système d'Information géographique répondant à leurs besoins et pour en assurer l'évolution dans le temps. Prochainement, l'UE d'Alenya-Roussillon qui étudie des systèmes maraîchers sous abris en région méditerranéenne, devrait bénéficier de ces services.

## Références bibliographiques

- Bouquet C (2013) Déploiement du Web Sig SIGMA pour l'expérimentation système de Saint-Laurent de la Prée (17) Rapport de stage, Université de La Rochelle.

- Douchin M (2013a) L'application Lizmap Web Client. http://docs.3liz.com/fr/lizmap-web-client/index.html (dernière consultation le 18/04/2014).

- Douchin M (2013b) Le plugin Lizmap pour QGIS. http://docs.3liz.com/fr/lizmap-plugin/index.html (dernière consultation le 18/04/2014).

- Durant D, Kerneis E (2010) Contribution of a system experiment in designing a mixed crop-livestock farming system [...]. In : Innovation and Sustainable Developpement in Agriculture and Food - Actes du symposium ISDA 2010 (p.4 p.). Presented at ISDA 2010 - Innovation and Sustainable Development in Agriculture and Food, Montpellier, FR (2010-06-28 - 2010-07-01). CIRAD, INRA, Montpellier Supagro.

- Jégou L (2013) Applications OpenSource et gratuites de WebMapping. http://www.geotests.net/cours/sigma/webmapping/2013/schema_tableau6_webmapping2013fr.pdf (dernière consultation le 18/04/2014).

- Lahaye R, Ladet S (2014) Les principes du positionnement par satellite : les GNSS. Le Cahier des Techniques de l'INRA, N° spécial GéoExpé pp. 9-18.

- Trommenschlager J-M, Gaujour E, Fontana E, Harmand M, Foissy D, Huguet J, Bazard C (2010) Gérer et organiser les données agricoles et de recherche d'un site expérimental. Le Cahier des Techniques de l'INRA, 69 : 5-27.

<footnote n="15">15 Infogérance : service d'externalisation informatique dans le cadre d'un contrat pluriannuel qui vise à confier à un prestataire informatique la conception, la gestion et l'exploitation de tout ou partie d'un système d'information (norme AFNOR Z 67 801-1).</footnote>
<figure><img src="image_65.png" /></figure>
# Les solutions mobiles d'arpentage :
de la solution topographique
à la solution cartographique

Julien Iyer<fnref n="1" />, Hervé Wysocinski<fnref n="1" />, Guillaume Labrie<fnref n="2" />, Priscilla Note<fnref n="3" />

**Résumé.** Différentes solutions de GPS (global positioning system) mobiles d'arpentage sont disponibles sur le marché pour permettre de répondre à nos objectifs de tous les jours au sein des Unités expérimentales à l'INRA par exemple pour l'implantation de microparcelles, la réalisation d'un plan d'échantillonnage en plein champ, la pose de capteurs, la gestion des limites de parcelles agricoles. A travers la présentation d'une large gamme d'outils de la marque Trimble diffusés par deux fournisseurs, Geomesure et D3E Electronique, on peut constater que le choix d'un outil d'arpentage se réfléchit selon plusieurs critères : la précision (du mètre au centimètre), la nature du terrain (milieu forestier, urbain, champ ouvert), le mode de correction (avec ou sans correction différentielle, en temps réel ou post-traitement), l'ergonomie et les fonctionnalités du logiciel disponibles directement sur le terrain (simple mesure de points ou véritable SIG embarqué ; SIG : système d'information géographique).

**Mots clés** : GPS mobile, arpentage, SIG, topographie, GNSS

## Introduction

De l'implantation de microparcelle à la gestion des limites de parcelles agricoles en passant par le prélèvement d'échantillons ou la pose de capteurs en plein champ, les GPS (global positioning system) d'arpentage sont des outils qui peuvent nous être fort utiles au sein de l'INRA pour localiser, implanter, mesurer, calculer et gérer directement sur le terrain des données géographiques. Différentes solutions nous sont proposées par les fournisseurs allant de la solution topographique (précision inférieure au cm) à la solution cartographique (précision centimétrique à métrique avec une gestion cartographique poussée des données). A travers la présentation des gammes de matériels mobiles (récepteurs et terminaux de saisie) et logiciels embarqués proposés par deux fournisseurs qui ont participé aux écoles techniques GPS-SIG, Geomesure et D3E Electronique, nous allons explorer les caractéristiques qui peuvent guider nos choix selon nos besoins.

## Récepteurs GNSS et terminaux de saisie

Les critères déterminant le choix d'un récepteur GNSS (global navigation satellite system) sont la précision recherchée, la sensibilité (capacité à travailler dans des environnements plus ou moins sévères, l'éventuelle source de correction différentielle temps réel envisagée et l'ergonomie. Il est également essentiel que les phénomènes de multitrajets, c'est-à-dire la réflexion des signaux satellites sur tous les obstacles environnants : arbres, bâtiments, mais aussi sol, etc.) soient corrigés. Le terme GNSS désigne l'ensemble des constellations satellite dédiées au positionnement : GPS (Etats-Unis), Glonass (Russie), Galileo (Europe), Beidou (Chine), QZSS (Japon).

La précision et la sensibilité d'un récepteur dépendent de l'usage auquel le destine son constructeur. La précision dépend de sa capacité à travailler sur le « Code » ou sur la « Phase » des signaux GNSS (mono ou bi-fréquence). Des traitements particuliers permettent d'adapter le récepteur à des environnements spécifiques, tels que la technologie DeltaPhase (capacité à travailler avec des PDOP (position dilution of precision ou coefficient d'affaiblissement de la précision : qualité de la géométrie de satellites), des SNR (signal to noise ratio : rapport signal/bruit) ou des masques d'élévation extrêmement tolérants, tout en maintenant la précision, ou la technologie Floodlight (traitement poussé des multitrajets, contrainte d'altitude par capteur barométrique...). Ces technologies ne révèlent leur intérêt que dans les environnements difficiles (forêt, bordure d'arbres, milieu urbain...). Les précisions fournies par un récepteur GNSS s'étendent de +/-5 m en XY en mode « autonome » (sans correction)

<footnote n="1">1 D3E Electronique, Parc du Grand Troyes, 3 Rond-Point Winston Churchill, CS70055, F-10302 Sainte-Savine Cedex, France ; www.d3e.fr, auteurs pour correspondance : julien.ilyer@d3e.fr ; herve.wysocinski@d3e.fr</footnote>

<footnote n="2">2 GEOMESURE, 560 rue Henri Farman, F-34430 Saint Jean de Vedas, France ; www.geomesure.fr (Zone Sud)
GEOTOPO - ZAC des Grillons, 208, rue de l'Ancienne Distillerie, F-69400 Gleizé, France ; www.geotopo.fr (Zone Centre, Nord, Est)
TOPO + 32 rue de la Libération, F-44110 Chateaubriant, France ; www.topo.fr (Zone Ouest)</footnote>

<footnote n="3">3 INRA, UE 1296, UE des Monts d'Auvergne, Les Razats, F-63820 Laqueuille, France</footnote>
jusqu'à +/- 1 cm XY en mode « différentiel » (suivant le mode de correction (temps réel ou post-traitement, sur le Code ou sur la Phase et la technologie retenue). La précision altimétrique est généralement 1,6 fois moins bonne que la précision planimétrique.

Les deux fournisseurs Geomesure et D3E Electronique présentent ici les produits de la marque Trimble qu'ils distribuent et nous montrent pour le premier des solutions topographiques (Trimble Survey) et pour le second des solutions cartographiques (Trimble Mapping and GIS), les deux sous environnement Windows mobile.

## Solutions topographiques de Geomesure

Le matériel de relevé topographique (précision inférieure au centimètre) est toujours composé de ces deux éléments majeurs : le récepteur GNSS généralement fixé en haut de la canne et le terminal de saisie (ou contrôleur ou carnet de terrain).

Le Trimble R10 proposé (Figure 1), entre autres, par Geomesure est capable de continuer à fonctionner en précision centimétrique même après une coupure de la réception des données de correction différentielle temps réel. Ainsi, lors de relevés réalisés dans les zones où la téléphonie est mauvaise, le récepteur continue à fonctionner malgré les microcoupures data. Le R10 a également une fonctionnalité intéressante pour réaliser des mesures en terrain peu accessible : il est capable de mesurer l'inclinaison exacte de la canne et d'interpoler l'enregistrement à la verticale à l'aide de son système interne de bulle électronique de précision, d'un gyroscope et d'un accéléromètre (Figure 2). L'utilisateur contrôle sa position à l'aide de la bulle électronique affichée sur son carnet : la prise de points dans les fossés ou cours d'eau n'est plus une difficulté.

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>Figure 1. Trimble R10.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>Figure 2. Utilisation du Trimble R10 à distance avec la canne inclinée.</figcaption></figure>

## Solutions cartographiques de D3E Electronique

Les solutions proposées par D3E Electronique sont des récepteurs GNSS intégrés dans un terminal de saisie : récepteur interne. Selon le matériel, la précision est de l'ordre du mètre, du décimètre ou du centimètre. La gamme Juno offre des précisions allant de 1 à 4 m. Les gammes Trimble Geo 6000, Geo 7X et PRO donnent des précisions de 50 à 1 cm en utilisant pour certains des technologies telles que Floodlight, distancemètre, inclinomètre et compas intégrés permettant d'évoluer dans des milieux difficiles. Autre produit, la tablette PC Yuma 2 est un véritable ordinateur de poche avec une précision du récepteur interne de 2 à 4 m.

Les critères qui déterminent le choix d'un terminal de saisie sont la taille de l'écran et sa visibilité dans des conditions de luminosité très variées en extérieur (qui conditionne l'ergonomie de l'appareil, sa compacité, son poids...), la capacité mémoire, la performance du processeur et la taille de la mémoire vive, le système d'exploitation, l'autonomie électrique et le prix. Un récepteur GNSS pourvu de son terminal de saisie est compact, n'utilise qu'une seule batterie à charger et qu'une seule éventuelle extension de garantie à souscrire, au choix de l'utilisateur.
Les capacités des terminaux Trimble sous environnement Windows Mobile permettent généralement d'utiliser des arrière-plans Raster (« image ») pouvant atteindre 1 Go environ, en une comme en plusieurs dalles, et des fichiers « vecteurs » de 10 000 à 15 000 entités. Ces performances dépendent également beaucoup des performances du logiciel de saisie.

## Solutions mixtes

Certains terminaux de saisie avec un récepteur interne peuvent fonctionner avec un récepteur externe pour en améliorer la précision jusqu'au centimètre et permettent une plus grande souplesse d'utilisation. Les récepteurs Trimble GEO XR (Figure 3) proposé par Geomesure, GeoXH6000 et Geo 7X (Figure 4) proposés par D3E Electronique peuvent effectivement être utilisés dans différentes configurations. Ce choix dépendra de la précision voulue. Lorsqu'ils sont utilisés en RTK (real time kinematic) sur la canne avec une antenne vissée en haut de celle-ci, ces récepteurs apportent une précision centimétrique de l'ordre de 10 mm en horizontal et de 15 mm en vertical. S'ils sont utilisés sans l'antenne externe et sur une mini canne, alors le récepteur GNSS apporte une précision attendue de l'ordre de 25 mm en horizontal et de 40 mm en vertical. Ils peuvent enfin être tenus à la main, la précision attendue sera également de 25 mm en horizontal et de 40 mm en vertical mais elle dépendra surtout de l'habileté de son utilisateur à bien le positionner.

<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure 3. Trimble GEO XR.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Figure 4. Trimble GEO 7X.</figcaption></figure>

## Logiciels disponibles dans le terminal de saisie

### Solution topographique de Geomesure : logiciel Trimble Access

Trimble Access (Figure 5) permet de lever des points (Figure 6), de mesurer des surfaces et de les subdiviser, de faire des calculs de points sur le terrain (division d'une droite en plusieurs segments de longueur identique...), d'implanter des points provenant d'un fichier lié ou provenant d'un calcul réalisé sur le terrain. Toutes les opérations sont directement visualisées sur le terrain grâce au large écran d'affichage. Il est possible d'importer et d'exporter les points relevés dans la plupart des formats de fichiers disponibles sur le marché (CSV, SHP, KML, GPX...).
<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>**Figure 5.** Copie de l'écran d'accueil du logiciel Trimble Access.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>**Figure 6.** Copie d'écran du logiciel Trimble Access : fonction « Mesurer points ».</figcaption></figure>

L'interface utilisateur, complètement en Français, (Figure 7) est très claire et conviviale, avec une prise en main très rapide. Quelques clics suffisent pour démarrer une étude, la gestion des fichiers liés (images d'arrière-plan, fichiers vectorisés, points à implanter) est également très simple. Trimble Access permet de mettre en arrière-plan des images géo-référencées, des fichiers DXF (drawing exchange format, format de fichier DAO, dessin assisté par ordinateur) en couleur, les fichiers de type SHP (shapefile, format standard en SIG) sont également acceptés.

Lors de l'utilisation d'un fichier ou d'une image en arrière-plan (Figure 8), l'emplacement de l'utilisateur est symbolisé sur la carte en temps réel par une croix, il est possible de zoomer jusqu'à une échelle de 1/1 (1 cm sur l'écran = 1 cm en réalité). Les points à implanter, comme par exemple des tubes d'échantillonnage, seront faciles à retrouver : il suffira de cliquer sur le point puis de sélectionner « implanter », l'interface graphique vous guidera jusqu'au tube, et ceci avec une précision centimétrique en temps réel.

Lors du relevé, l'interface utilisateur permet de contrôler en permanence le nombre de satellites disponibles, les niveaux de batteries carnet et récepteur ainsi que la précision et la qualité du RTK. L'appui sur le bouton « enter » du carnet ou sur l'écran tactile dans la zone « mesurer » qui se trouve en bas à droite de l'écran permet de stocker le point.

<figure><img src="image_73.png" /><figcaption>**Figure 7.** Copie d'écran du logiciel Trimble Access : menu déroulant de gestion d'une étude.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>**Figure 8.** Utilisation d'arrière-plan sur Trimble Access. Gauche : couche vecteur (polygones) ; droite : couche raster (image aérienne).</figcaption></figure>

L'implantation est également très simple : il suffit de sélectionner un point sur la carte ou dans le listing de points qui aura préalablement été chargé lors de la création de l'étude. Ensuite le système vous guide à l'aide d'une flèche directive dans un premier temps puis par un affichage plus fin lorsque l'utilisateur se trouve à quelques centimètres
du point à implanter. Les informations de positionnement et de profondeur sont affichées en permanence à l'écran. Les fonctionnalités de calcul vont permettre d'implanter des alignements de la même façon avec une très grande précision. Il est ainsi possible sur le terrain de relever deux points, d'en faire une droite puis de découper cette droite en segments de longueurs égales et enfin de les implanter un à un. Vous obtenez ainsi un « carroyage » (= quadrillage) très simplement. Le relevé de plusieurs points permet également le calcul de surface et la subdivision de surface (Figure 9). Les nouveaux points calculés dans cette subdivision peuvent être instantanément implantés. Lorsqu'un calcul de terrain doit être réalisé, Trimble Access doit permettre de réaliser un maillage et un MNT (modèle numérique de terrain, représente les variations d'altitude). Relevez des points caractéristiques sur le terrain puis sélectionnez-les sur la carte. En un clic le logiciel vous affiche un MNT avec les niveaux de couleur pour les altitudes (Figure 10). Cette fonctionnalité permet de calculer des volumes et également de déterminer les volumes de terre à enlever pour obtenir une surface plane, par exemple.

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>Figure 9. Subdivision d'entité et calcul de la surface et du périmètre des entités créées sous Trimble Access.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>Figure 10. Affichage d'un MNT sous Trimble Access.</figcaption></figure>

Bien souvent, le simple calcul d'un point sur le terrain est indispensable : Trimble Access possède des fonctions de calculs géométriques appelées fonctions COGO permettant de calculer des points, des alignements, des lignes, des courbes, des projections, etc. Il est également possible de mettre en place une codification complète composée d'attributs et de sous-attributs obligatoires ou optionnels. Après le levé, lors de l'export de votre fichier de points, les attributs sont associés et seront parfaitement gérés dans votre logiciel de DAO ou votre SIG.

Trimble Access possède des centaines d'autres fonctionnalités de calcul, destinées tant au relevé qu'à l'implantation de points, de surfaces ou d'alignements. Le logiciel possède un menu d'aide embarqué, contextuel et agrémenté de schémas explicatifs, permettant aux utilisateurs de toujours trouver une solution à leur problématique terrain.
## Solution cartographique de D3E Electronique : plusieurs logiciels de saisie disponibles

Le choix du logiciel de saisie, et du logiciel pour la correction différentielle en post-traitement si la correction en temps réel n'est pas disponible, est déterminant. Tous présentent de nombreuses similarités (affichage d'une fenêtre Carte, fonctions basiques de collecte...). Néanmoins, leur mise en œuvre et les prérequis nécessaires peuvent varier considérablement de l'un à l'autre. Il peut ne pas être évident de distinguer de prime abord leurs différences ou l'impact en matière de déploiement, à moins de disposer d'une certaine expérience. Dans le cas contraire, des tests comparatifs sur une certaine durée sont recommandés pour aider au choix de la solution.

### ArcPad : le SIG mobile par excellence – Donner des fonctions de saisie avancées aux arpenteurs

ArcPad est la solution originelle ESRI de collecte et maintenance de données sur le terrain (Figure 11). Cette application reste encore aujourd'hui la référence logicielle ESRI pour l'acquisition et la gestion de données SIG à l'aide d'un appareil mobile. Son utilisation s'intègre dans un flux de données (échanges) complet impliquant l'ensemble des produits de la suite ArcGIS. L'administrateur SIG crée une base de données (géodatabase), il paramètre les couches de données ainsi que leurs attributs. Ces couches sont ensuite mises en forme (couleurs de représentation sur une carte, étiquettes sur les données, seuils d'affichage) dans un document MXD d'ArcGIS. A partir de ce document les données de la base sont extraites vers un projet ArcPad complet et exploitable directement par l'opérateur. Sur le terrain, l'utilisateur n'a plus qu'à ouvrir une carte et collecter ou modifier des données existantes. Ainsi, pour une parcelle donnée, cette mise à jour concerne aussi bien la donnée attributaire dans son ensemble que la donnée géographique. Pour collecter de nouvelles données, l'arpenteur dispose de

fonctions avancées permettant des accrochages fins sur des données existantes pour maintenir une topologie. L'utilisateur pourra par exemple s'accrocher sur des sommets ou limites de parcelles existantes afin de créer des parcelles contigües. Pour la collecte de données par satellites, l'utilisateur dispose de deux options d'enregistrement, par sommets ou en continu, pouvant être combinées au sein d'un même arpentage. L'association des options d'accrochage et de ces options de saisie par GPS confère à ArcPad une puissance SIG inégalée sur le marché du SIG Mobile tout en restant une application accessible à tous. La saisie de données pourra se faire au choix en temps réel via un récepteur GNSS corrigé par un service VRS (virtual reference station) par exemple, ou en mode autonome. Dans ce dernier cas, ArcPad sera conjointement utilisé avec l'extension Trimble Positions ArcPad Extension afin d'enregistrer les données nécessaires à un post-traitement. Une fois la collecte réalisée, les données sont synchronisées dans la base d'origine. Par analyse spécifique, les données mises à jour sur le terrain sont mises à jour dans la base et les données nouvellement créées sont ajoutées aux couches de la base. Par utilisation de l'extension Trimble Positions Desktop add-in, l'administrateur peut analyser rapidement les collectes réalisées et les précisions de chaque mesurage directement dans ArcGIS for Desktop et réaliser si nécessaire un post-traitement si d'éventuelles corrections sont à réaliser.

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>Figure 11. Copie d'écran du logiciel Arcpad sur appareil Trimble Juno distribué par D3E Electronique.</figcaption></figure>

### ArcGIS for Windows Mobile : un outil ESRI simple et complet de saisie de données pour l'arpenteage

Basé sur le même fonctionnement qu'ArcPad, ArcGIS for Windows Mobile vient compléter son grand frère par une interface épurée et un accès à des tâches simples qui rendent le logiciel accessible pour un utilisateur ayant peu ou pas de connaissances SIG ou GPS (Figure 12). Le temps d'apprentissage est minime. Simple ne signifiant pas pour autant rustique, avec ArcGIS for Windows Mobile, l'utilisateur aura tout autant la possibilité de collecter des données ou de mettre à jour des données existantes. Pour un arpentage, des fonctions de collecte par sommets
ou en mode continu sont accessibles et très visuelles. Cette ergonomie permet à un utilisateur non (ou peu) spécialiste de saisir rapidement des données. Toutefois, contrairement à ArcPad, avec ce logiciel de saisie, l'arpenteur fait ce qui lui a été autorisé, rien de plus. Sans les autorisations de l'administrateur ou développements spécifiques, un utilisateur d'ArcGIS for Windows Mobile a moins de souplesse que dans ArcPad pour récréer un nouveau projet mobile ou accéder à des fonctions avancées de collecte de données. Enfin ArcGIS for Windows Mobile possède lui aussi une extension spécifique Trimble (Trimble positions mobile extension) qui en fait à ce jour, la seule solution différentielle (notamment en post-traitement) pour ArcGIS for Windows Mobile. Les sessions terrain d'arpentage sont enregistrées dans une couche spécifique, réintégrées dans une base de données (privilégier les Geodatabases Fichiers ou Entreprise) et si nécessaire post-traitées via Trimble Positions Desktop add-in dans ArcGIS for Desktop. Les échanges sont directs et les mises à jour synchronisées en mode filaire ou via le Cloud par l'utilisation d'ArcGIS for Server. Trimble Positions Desktop add-in permettra à l'administrateur SIG de mesurer l'évolution de sa base de données en quasi temps-réel et visualiser l'ensemble de sa flotte de matériel et de sessions d'arpentage réalisées sur ArcGIS for Desktop.

<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>Figure 12. Copie d'écran ArcGis for Windows Mobile (en fonds d'écran, le Domaine expérimental d'Auzeville, Couches vecteur : parcelles, passages tracteur, lignes d'irrigation ; couche raster : image aérienne).</figcaption></figure>

## TerraSync : la solution de collecte de données terrain puissante, polyvalente et conviviale

Le logiciel de saisie TerraSync a été conçu pour répondre à des besoins de collecte très divers. Il est utilisé dans le domaine de l'agriculture comme dans celui de la forêt, des collectivités locales, des réseaux (transport et distribution gaz, électricité, télécommunications, eau potable, assainissement, éclairage public...), de la recherche (INRA, CNRS, Cemagref, Ifremer, Instituts techniques, etc.), de l'éducation et de l'environnement. Sa particularité est de n'être pas dépendant d'un logiciel SIG ou DAO en particulier, et d'être suffisamment convivial pour être mis entre toutes les mains, malgré une très grande richesse fonctionnelle. Associé au logiciel de traitement GPS Pathfinder Office, il dispose d'une grande variété de formats d'importation et d'exportation. Une option permet aux utilisateurs du logiciel FME (logiciel dédié à la résolution des problématiques d'interopérabilité spatiale) de disposer des formats natifs Trimble MGIS en standard, autorisant des conversions dans à peu près tous les formats disponibles sur le marché (incluant Oracle Spatial, MySQL, etc.).

TerraSync existe en trois versions : Standard, Professionnel et Centimétrique. Hormis la version Standard dédiée à la seule Collecte de données (position et attributs), les versions Professionnel et Centimétrique sont capables de géoréférer les mesures issues de capteurs externes, à la condition que les mesures parviennent à TerraSync sous forme de chaînes de caractères ASCII, sur un port série Bluetooth ou filaire RS-232. La chaîne de caractères
issue du capteur peut être directement géoréférencée (création d'une Entité Point avec la chaîne en attribut alphanumérique). Il est également possible d'adresser un attribut particulier défini dans un « dictionnaire d'attributs » (ou formulaire de saisie) conçu à cet usage. Le premier cas concerne les mesures potentiellement très rapides (jusqu'à 10Hz, mais sans autre réelle limite que la bande passante de la liaison série) devant être réalisées en continu et en dynamique (conductimètre, compteur Geiger, luxmètre, sonar bathymétrique, etc.). Le second cas concerne des mesures effectuées plus ponctuellement où l'utilisateur aura à marquer un temps d'arrêt. Si plusieurs mesures composent la chaîne de caractères, il est aisé de les dé-concaténer depuis un logiciel SIG tel qu'ArcGIS. TerraSync dispose de deux entrées Capteur qui peuvent être utilisées simultanément. Il faut alors veiller à ce que le terminal de saisie dispose de deux ports COM.

## ArpentGIS : la collecte de données accessible à tous

Le logiciel de saisie ArpentGIS a été conçu de manière à être le plus simple possible, tout en disposant des fonctions de collecte essentielles. Ses fonctions de mesurage de parcelles ont été validées par un cabinet d'expertise en topographie, intervenant comme conseil auprès du Joint Research Center à Ispra (the Italy's Institute for Environmental Protection and Research) pour la Commission européenne. ArpentGIS est utilisé comme outil de contrôle des surfaces agricoles dans le cadre de la PAC (politique agricole commune) dans plusieurs pays européens, en France par l'Agence de services et de paiement (ASP). D'autres organismes de contrôle, tels que les services des Douanes ou encore France Agrimer, utilisent aussi ArpentGIS. Pour chaque parcelle contrôlée, un calcul des précisions absolues et relatives des surfaces est effectué. Pour la récupération des données du capteur GNSS, ArpentGIS peut utiliser le protocole standardisé NMEA (National Marine Electronics Association) tout comme le protocole propriétaire Trimble TSIP. Dans ce dernier cas, l'utilisateur connaît à tout moment sa précision temps réel (avec ou sans correction différentielle) et la précision qui sera obtenue à l'issue du post-traitement. Un fichier des mesures GNSS brutes est alors généré de manière transparente pour l'utilisateur, permettant sa correction différentielle ultérieure. ArpentGIS est capable de se connecter aux détecteurs Radiodétection pour la cartographie des réseaux enterrés conducteurs (électricité, télécommunications, gaz (si conduite acier, fonte), non conducteurs (à l'aide d'une sonde ou d'une aiguille détectable) ou de « boules marqueuses ». La solution ArpentGIS est livrée avec un logiciel bureautique baptisé ArpentGIS-Expert. Ce logiciel permet de concevoir le formulaire de saisie, de transférer les fichiers depuis/vers le récepteur GNSS, de consulter les fichiers terrain, d'ouvrir des arrière-plans aux formats raster ou vecteur (dont la base de données libre OpenStreetMap), et d'exporter les fichiers de mesures dans de nombreux formats : SIG, DAO, ASCII et Google Earth. ArpentGIS-Expert permet également de consulter la qualité des observations GNSS, de synchroniser les mesures post-traitées et d'effectuer certains travaux d'édition et d'impression de levés cartographiques.

Le choix d'une solution GNSS dépend beaucoup de l'utilisation recherchée. Après le choix du matériel et de la précision (solution post-traitement, RTK, DGPS) vient celui du logiciel de saisie le plus adapté au besoin de l'utilisateur et de son profil (administrateur SIG, arpenteur, exploitant, etc.). La gamme Trimble Mapping & SIG est très fournie dans ce domaine. Chaque utilisateur pourra trouver un logiciel à sa convenance, que ce soit en privilégiant la simplicité ou la richesse fonctionnelle.

## Conclusion

A travers la présentation d'une large gamme d'outils Trimble présentés par deux fournisseurs, Geomesure et D3E Electronique, nous pouvons constater que le choix d'un outil d'arpentage se réfléchit selon plusieurs critères à mettre en adéquation avec les besoins de l'utilisateur : la précision (du mètre au centimètre), la nature du terrain (milieu forestier, urbain, milieu ouvert, etc.), le mode de correction (avec ou sans correction différentielle, en temps réel, en post-traitement), l'ergonomie et les fonctionnalités du logiciel disponibles directement sur le terrain (simple saisie de points ou fonctionnalités SIG embarquées).
# Les GPS embarqués sur machines agricoles

Nicolas Barthe<fnref n="1" />, Ludovic Munoz<fnref n="2" />, André Gavaland<fnref n="3" />

**Résumé.** Cet article détaille les principales applications des GPS (global positioning system) embarqués sur véhicule agricole, guidage ou autoguidage, coupures de tronçons et cartographie intraparcellaire, à travers les gammes proposées par deux fournisseurs, InnovGPS et Géo-Pro Agriculture. L'assistance à la conduite par barre de guidage est progressivement remplacée par des systèmes plus performants qui permettent de valoriser des positionnements GPS précis de type RTK (real time kinematic) : l'autoguidage commande la direction du véhicule, soit par un système électrique installé au niveau du volant, soit directement sur l'hydraulique. La précision des interventions peut être encore améliorée en ajoutant au guidage du tracteur un second guidage par GPS sur l'outil entraîné (semoir ou bineuse). Les GPS peuvent également être couplés à des appareils d'épandage ou de pulvérisation pour commander des coupures de section et réduire les zones de recouvrement. Des systèmes de couplage entre GPS et capteur embarqués permettent de réaliser en végétation ou à la récolte, des cartographies intraparcellaires qui constituent le pilier de l'agriculture de précision.

**Mots clés** : autoguidage, GPS, RTK, cartographie du rendement, coupures de tronçons

## Introduction

Tirer le meilleur parti des heures de travail ainsi qu'augmenter la précision de conduite sont des besoins des agriculteurs mais encore plus des Domaines expérimentaux INRA. A titre d'exemple, l'Unité expérimentale Grandes Cultures de l'INRA de Toulouse s'équipe depuis 5 ans de divers matériels dans cet objectif.

L'utilisation de récepteur GPS (global positioning system) dans l'agriculture ou l'expérimentation agronomique permet de se positionner dans la parcelle pour plusieurs utilisations : guidage du tracteur et/ou de l'outil (semoir, bineuse), coupures de tronçons ou modulation de doses avec des pulvérisateurs ou épandeurs d'engrais, déclenchement d'appareils tels que les semoirs à micro-parcelles expérimentales (Bataillon et Gavaland, 2014) ou encore enregistrement de données géolocalisées pour l'établissement de cartes d'hétérogénéité des parcelles (carte de végétation ou carte de rendement).

Cet article détaille les GPS embarqués de deux fournisseurs, InnovGPS et Géo-Pro Agriculture. Cette présentation ne couvre pas l'exhaustivité des systèmes disponibles sur le marché mais en résume l'essentiel.

InnovGPS vend des solutions innovantes des constructeurs TEEJET, AGLEADER, REICHHARDT, RDS et les adapte aux demandes en France.

Géo-Pro Agriculture diffuse la gamme de solutions Trimble : consoles, autoguidages, équipements de coupure de tronçons et de modulation Field-IQ.

## Matériels et utilisation

### Guidage de véhicule agricole

Les barres de guidage sont composées d'un écran (deux modèles sont présentés en **Figure 1**), la plupart du temps tactile, couplé à des diodes ainsi que d'un récepteur GPS compatible EGNOS (Lahaye et Ladet, 2014). Elles permettent de se guider dans un champ à partir d'une ligne de référence. Le principe de base est de paramétrer sa largeur de travail, son type de ligne de référence, ligne droite ou courbe (**Figure 2**), et de lui indiquer lors d'un déplacement avec le tracteur le début, point A, et la fin de cette ligne de référence, point B. Ceci fait, l'appareil nous indique la position des passages parallèles sur la parcelle.

<footnote n="1">1 EURL 2GA, 13 Boulevard Clémenceau, F-81100 Castres, France</footnote>

<footnote n="2">2 Géo-Pro Agriculture Fontenay, F-36130 Déols, France</footnote>

<footnote n="3">3 INRA, Unité expérimentale Grandes Cultures Auzeville UE0802, F-31326 Castanet- Tolosan, France ; andre.gavaland@toulouse.inra.fr</footnote>
<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>Figure 1. Présentation de deux exemples de consoles de guidage.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>Figure 2. Les différents types de lignes de références programmables sur une console de guidage (source : Trimble).</figcaption></figure>

Avec ce système le chauffeur reste pilote de son engin. Il corrige sa trajectoire en suivant autant que possible les diodes et les lignes représentées sur la console de guidage (Figure 1). L'écart à la trajectoire optimale est affiché sur l'écran et matérialisé par les diodes qui s'allument du côté où l'engin s'écarte. La console affiche également la zone travaillée et fait apparaître les zones non travaillées lorsque le chauffeur a dévié par rapport à sa ligne de guidage.

## Autoguidage de véhicule agricole

L'autoguidage de véhicule agricole permet de prendre le contrôle de la direction du véhicule : le chauffeur n'a plus à tenir le volant de l'engin autoguidé. Son utilisation est indispensable lorsque l'on travaille avec une correction RTK (real time kinematic).

Il existe deux types d'autoguidages : le système électrique pris sur le volant et le système hydraulique monté sur le circuit de direction du véhicule.
Le système est composé d'un écran (voir deux exemples **Figure 3**), d'un récepteur GPS, la plupart du temps RTK pour plus de précision et d'une correction de dévers (appelée aussi contrôleur).

Le contrôleur utilise les informations venant du récepteur GPS et des capteurs internes. Il envoie des commandes précises au système de guidage et corrige en continu les erreurs de position dues au roulis, au tangage et au lacet.

Dans la gamme InnovGPS, il existe deux niveaux de qualité :

* système simple antenne pour une utilisation standard couplé à un capteur de dévers et un gyroscope pour anticiper les mouvements du véhicule : GEOSTEER (AGLEADER) ou FIELDPILOT (TEEJET), cf. **Figure 3a** ;

* système double antenne permettant une précision supérieure pour le dévers et capable de travailler à des vitesses très faibles tout en garantissant un niveau de précision centimétrique jusqu'à moins de 100 m/h. Ces équipements gèrent le dévers et les mouvements du véhicule grâce à deux récepteurs GPS RTK : PARADYME (AGLEADER), cf. **Figure 3b**.

<figure><img src="image_81.png" /><figcaption>3a) Matrix 570 GSI (écran de 14,5 cm), simple récepteur et caméra (Teejet)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>3b) Intégra (écran tactile de 30,7cm) et double récepteur ParaDyme (AgLeader)</figcaption></figure>

**Figure 3.** Exemples d'équipements Teejet et AgLeader commercialisés par InnovGPS.

Trimble propose également (Tableau 1) une gamme de plusieurs consoles qui se distinguent entre elles par la taille de leur écran, la capacité de réception des différents signaux GPS, la possibilité, ou non, de gérer simultanément l'autoguidage électrique ou hydraulique du tracteur et le guidage par GPS de l'outil (semoir, bineuse, illustration **Figure 4b**), et de connecter des caméras, par exemple pour surveiller sur la console le fonctionnement des outils entraînés.

Le modèle Trimble FMX permet en plus de gérer un capteur de rendement sur machine de récolte ou encore un capteur GreenSeeker d'indice de végétation par différence normalisé (NDVI : normalized difference vegetation index ; (Tucker, 1979)) : à partir des données du GreenSeeker, le FmX calcule la fumure à appliquer à la culture et commande en temps réel l'épandeur d'engrais si celui-ci est prévu pour faire de la modulation de dose.

Sur l'ensemble de la gamme de consoles Trimble, il est possible de récupérer sur clé USB le fichier informatique de guidage et de le visualiser sur ordinateur avec le logiciel fourni.
<table><caption>Tableau 1. Comparatif des consoles Trimble</caption><thead><tr><th>Consoles</th><th>EZ Guide 250</th><th>CFX 750</th><th>TMX-2050</th><th>FmX</th></tr></thead><tbody><tr><td>Taille de l'écran couleur</td><td>10,9 cm</td><td>20,3 cm</td><td>30,7 cm</td><td>30,7 cm</td></tr><tr><td>Ecran tactile</td><td></td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>Entrée caméra vidéo</td><td></td><td>2</td><td>Port HDMI</td><td>4</td></tr><tr><td>Récepteur GPS intégré</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td><strong>Précisions</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>EGNOS (+/- 15-20 cm)</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>RangePoint RTX (+/- 10 cm)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OmniSTAR XP/HP/G2 (5-10 cm)</td><td></td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>CenterPoint RTX (+/- 4 cm avec répétabilité)</td><td></td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>CenterPoint RTK (+/- 2,5 cm avec répétabilité)</td><td></td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td><strong>Comptabilités / évolutivité :</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>GLONASS</td><td></td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>Autoguidage hydraulique du tracteur</td><td></td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>Guidage d'outil</td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td></tr><tr><td>Autoguidage électrique du tracteur</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>Contrôle du débit et de l'application</td><td></td><td></td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>VRA embarquée avec capteur GreenSeeker</td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td></tr><tr><td>Gestion de l'eau (*)</td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td></tr><tr><td>Moniteur de rendement</td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td></tr><tr><td>Logiciel de bureau</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr></tbody></table>

## Système électrique

L'autoguidage du véhicule est facilement adaptable et déplaçable sur plusieurs machines. Une molette (TEEJET ou REICHHARDT) ou une pince avec un engrenage sur le volant fait tourner le volant grâce à un moteur électrique pour agir sur la direction en fonction des indications du calculateur.

Trimble propose le système d'autoguidage électrique EZ-Pilot™ intégré à la colonne de direction du tracteur. Ce système est équipé d'une correction de dévers qui ajuste immédiatement la direction du véhicule afin de compenser les erreurs engendrées par les pentes et les coteaux (Figure 4a). La correction de dévers T3™ utilise des capteurs pour calculer la position réelle du véhicule afin de minimiser les recouvrements et les manques et ainsi accroître la productivité.

La plage d'utilisation du Trimble EZ-Pilot™ s'étend de 1,6 km/h à 28 km/h. A noter qu'il ne fonctionne pas en marche arrière. Le système EZ-Pilot™ peut être équipé d'un volant Trimble qui remplace le volant d'origine du véhicule. C'est le « volant universel » que l'on trouve dans les gammes de certains fournisseurs d'autoguidage.

<footnote>* La gestion de l'eau regroupe le nivellement et le drainage par GPS (gestion de l'altimétrie d'une lame niveleuse, d'un scraper, d'un sous soleur...). Ces systèmes tournent principalement en Camargue pour la culture du riz.</footnote>
## Système hydraulique

L'autoguidage agit directement sur le circuit hydraulique de direction du véhicule, que ce dernier soit prédisposé d'usine ou non. Le système d'autoguidage hydraulique est plus réactif et plus précis dans ses commandes. Contrairement à ce qu'annoncent certains revendeurs de machines agricoles, l'autoguidage hydraulique peut être installé sur tous les véhicules agricoles du marché, mêmes anciens, à condition bien évidemment qu'ils aient une direction commandée par hydraulique.

Trimble propose le système Autopilot™ qui est composé de trois éléments principaux :

* un contrôleur de navigation : NavController II : il collecte les informations provenant du récepteur GPS et possède six capteurs internes ce qui lui permet de corriger en continu les erreurs de position dues au roulis, au tangage et au lacet (correction de dévers T3™ en trois dimensions) ;

* un capteur angulaire Autosense : Il mesure de façon très précise les informations d'angle de roue sur tous les terrains. Ces informations sont obtenues sans utiliser de pièces mobiles ;

* une électrovanne proportionnelle H3 : ce distributeur hydraulique reçoit les consignes électriques transmises par le NavController II et les convertit en commandes hydrauliques précises permettant de maintenir le véhicule sur sa trajectoire.

La plage d'utilisation du système Autopilot™ varie de 70 m/h à 50 km/h. Il fonctionne également en marche arrière.

<figure><img src="image_83.png" /><figcaption>4a Chantier de semis en coteaux avec autoguidage</figcaption></figure>

<figure><img src="image_84.png" /><figcaption>4b Bineuse autoguidée par GPS</figcaption></figure>

**Figure 4.** Deux exemples d'application du guidage par GPS (photos Géo-Pro Agriculture).

## Gestion automatique de tronçons

La gestion automatique des outils de pulvérisation et d'épandage est une option également disponible dans la gamme de produits distribués par InnovGPS, aussi bien AGLEADER que TEEJET ou REICHHARDT, ainsi que dans la gamme Trimble (Tableau 1).

Ce système permet d'optimiser les zones d'ouverture ou de fermeture des sections du pulvérisateur (Figure 5). Il permet de réduire les zones traitées deux fois par recoupement, et donc les risques de phytotoxicité, et engendre des économies de solution épandue, de l'ordre de 5 %, économie qui varie en fonction du parcellaire. Cette option est actuellement montée sur la moitié des pulvérisateurs vendus.

Les épandeurs d'engrais centrifuges de nouvelle génération sont capables de gérer des sections quasiment comme sur une rampe de pulvérisateur grâce à un ensemble de vérins qui font varier les points de chute de l'engrais sur les disques épandeurs et/ou qui modifient la quantité d'engrais tombant sur le disque. Le mode d'épandage des sections peut se régler en nappe et non plus en ligne droite comme sur les pulvérisateurs. Ce système permet de réduire les zones recevant une double dose d'azote et par conséquent de limiter les risques de verse et de fuites éventuelles de nitrate dans les eaux de drainage.
<figure><img src="image_85.png" /><figcaption>Figure 5. Illustration du fonctionnement des coupures de tronçon.</figcaption></figure>

## Cartographie de rendement

Les systèmes de cartographie de rendement permettent de créer et d'afficher des cartes de rendement et d'humidité durant la récolte mais également d'observer instantanément ou a posteriori la manière dont les conditions du terrain affectent le rendement de la culture. Le principe de fonctionnement (Figure 6) est l'enregistrement en continu et à intervalles réguliers pendant la récolte de données instantanées de rendement et d'humidité du grain récolté obtenues à partir de capteurs. Le couplage de ces capteurs à un récepteur GPS positionné sur la cabine de la machine permet de géo-localiser les données. L'enregistrement se fait sur une console numérique et le transfert des données est possible via une carte mémoire.

Le montage de ces équipements est envisageable sur des moissonneuses-batteuses d'ancienne génération qui ne disposent initialement d'aucun capteur ainsi que sur du matériel récent.

<figure><img src="image_86.png" /><figcaption>Figure 6. Schéma de montage d'un capteur de rendement et d'humidité sur une moissonneuse-batteuse.</figcaption></figure>
## Conclusion

Les systèmes de guidage, a fortiori d'autoguidage, permettent d'améliorer la précision des interventions culturales et de travailler plus longtemps, quelles que soient les conditions de terrain ou de visibilité. Outre le confort de travail qu'ils procurent au chauffeur, ils améliorent l'efficacité du travail réalisé et les rendements de chantier : on peut travailler plus vite, mieux et plus longtemps. Ils contribuent de ce fait à améliorer les performances économiques des entreprises utilisatrices.

Les systèmes de coupure de section couplés à des GPS embarqués permettent de réduire les zones de recouvrement recevant double dose lors des opérations de pulvérisation ou d'épandage. Outre l'économie d'intrants qu'ils génèrent, ils contribuent à la réduction des pollutions diffuses et de ce fait au développement de pratiques agricoles plus respectueuses de l'environnement : suivant les régions, l'acquisition des outils de guidage par GPS peut être subventionnée dans le cadre d'un plan végétal environnement (PVE).

Certaines solutions GPS disponibles sur le marché permettent le couplage entre un récepteur GPS embarqué et un ou plusieurs appareils de mesure (indice de végétation, rendement). On en tire une cartographie des hétérogénéités intraparcellaires qui peuvent être utilisées pour établir des cartes de préconisation et moduler les intrants.

## Références bibliographiques

* Bataillon P, Gavaland A (2014) Gestion des données d'un semoire d'expérimentation à déclenchement par GPS. *Le Cahier des Techniques de l'INRA*, N° spécial GéoExpé, pp. 94-99.

* FR CUMA Ouest, France (2008) Bien choisir votre système de guidage par satellite, 6 p.

* FR CUMA Midi-Pyrénées, France (2010) Machines agricoles, quelles pistes pour réduire l'utilisation des produits phytosanitaires ? 8 p.

* Lahaye R, Ladet S (2014) Les réseaux de correction différentielle. *Le Cahier des Techniques de l'INRA*, N° spécial GéoExpé, pp. 36-43.

* Pool machinisme Sud-Ouest (2010) GPS et coupure de tronçons, fiche technique Ecophyto 2018 n° 8.

* Tucker CJ (1979) Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. *Remote Sens Environ* 1979: 8, 127-150.
# Gestion des données d'un seoir d'expérimentation à déclenchement par GPS

Paul Bataillon<fnref n="1" />, André Gavaland<fnref n="1" />

**Résumé.** En 2008, l'Unité expérimentale d'Auzeville a acquis un nouveau seoir expérimental de précision. Pour le système de déclenchement des cycles, l'option GPS-RTK (global positioning system-real time kinematic) a été préférée au système câble avec olives, pour faciliter les chantiers de semis (rapidité d'intervention). Ce seoir innovant a été construit par ERMAS®, en partenariat avec S@t-Info®, fournisseur de la correction différentielle. En parallèle, le SIG (système d'information géographique) du Domaine a été créé : parcelles et références fixes (passages tracteurs) ont été géoréférencées, et les procédures pour gérer les expérimentations ont été établies. Lors du semis d'une plate-forme d'évaluation variétale, les positions de déclenchements par GPS-RTK du semis de chaque microparcelle sont enregistrées dans un fichier sur une clef USB. Ce fichier est ensuite directement transformé, par un logiciel créé par S@t-Info®, en couche de polygones correspondant aux microparcelles. Chaque champ d'essai semé est ainsi directement géoréférencé. Par liaison avec notre base de données (sous Dbase, format utilisé par ArcGIS), les couches sont rapidement et automatiquement renseignées avec les identifiants des microparcelles, et avec des données d'itinéraires techniques : le SIG est ainsi devenu une aide précieuse à la gestion des expérimentations menées sur le Domaine d'Auzeville : l'historique des essais et de leur conduite, couplé à une meilleure caractérisation des sols permettent d'optimiser le positionnement des expérimentations. Les informations collectées sur les essais contribuent à améliorer la connaissance du site expérimental par le géoréférencement des effets terrains révélés par la cartographie des résidus des variables mesurées.

**Mots clés** : sevoir à essais, système de déclenchement, géolocalisation, plan d'essai

## Introduction

L'Unité expérimentale (UE) Grandes Cultures d'Auzeville (INRA) met en place tous les ans des dispositifs expérimentaux pour évaluer des variétés dans le cadre de programmes de recherche en génétique de l'INRA ou pour l'inscription au catalogue national des nouvelles variétés (essais de Valeur Agronomique, Technologique et Environnementale, VATE, pour le GEVES<fnref n="2" />). La mise en place de ces essais en microparcelles (10 à 20 m<fnref n="2" /> suivant les espèces et les protocoles) nécessite l'utilisation d'un sevoir spécial pour l'expérimentation et une organisation rigoureuse pour implanter l'essai suivant le plan expérimental préétabli : sur une même ligne de semis (passage du sevoir d'un bout à l'autre du champ d'essai), de nombreuses variétés se succèdent. Le passage d'une microparcelle à la suivante et le changement de semence qui l'accompagne est réalisé en continu grâce à un dispositif complexe d'envoi des graines sur les socs semeurs avant le début d'une microparcelle puis de réaspiration des graines restantes en fin de microparcelle pour éviter tout mélange de variétés. Le déclenchement du cycle « aspiration des restes de graines » – « admission graines suivantes » doit se faire à un emplacement précis sur le terrain pour que les allées inter-microparcelles, perpendiculaires aux lignes de semis soient alignées, et délimitent bien les planches de semis (bandes de microparcelles perpendiculaires au sens du semis). Cet article présente un dispositif de déclenchement par GPS (global positioning system) qui équipe le seoir utilisé depuis 2008 à Auzeville pour l'implantation des essais des cultures de printemps, sa mise en œuvre et l'intérêt qu'il présente pour la réalisation des plans d'essais sous SIG (système d'information géographique) et l'amélioration de la connaissance du site expérimental par la cartographie des résidus (statistiques).

## Historique

Depuis sa création en 1986, l'UE d'Auzeville a utilisé, pour le semis des expérimentations en monograine un prototype conçu par J.M.Nolot<fnref n="3" /> à partir d'éléments semeurs Nodet® montés sur un automoteur porte-outil Dérot®. Le déclenchement des cycles (réaspiration / admission) était actionné manuellement par le chauffeur qui se repérait

<footnote n="1">1 INRA, UE 802 Grandes Cultures d'Auzeville F-31326 Castanet-Tolesan Cedex, France ; paul.bataillon@toulouse.inra.fr</footnote>

<footnote n="2">2 GEVES : groupe d'étude et de contrôle des variétés et des semences.</footnote>

<footnote n="3">3 Responsable de l'antenne expérimentale de 1984 à 1990, puis Directeur de l'UE d'Auzeville de 1991 à 2009.</footnote>
à un marquage au sol (au plâtre) des lignes de milieux d'allées. Ces lignes matérialisaient les limites des planches de semis.

En 2008, l'UE d'Auzeville a fait l'acquisition d'un nouveau semoir expérimental de précision pour les expérimentations tournesol, soja et sorgho (semoir à 6 rangs écartés de 50 cm). Pour automatiser le déclenchement des cycles, le système GPS-RTK (global positioning system-real time kinematic) a été préféré au système câble qui équipe la plupart des semoirs à microparcelles. (Le semoir sème le long d'un câble sur lequel sont soudées des olives, à intervalles réguliers correspondant à la longueur de parcelle ; le passage des olives dans un dispositif (fourchette) fixé latéralement au semoir déclenche le cycle). Le semoir innovant a été réalisé par la Société ERMAS® par adaptation d'un semoir Kuhn® (type maxima), et en partenariat avec S@t-Info® qui a adapté le système de déclenchement par GPS. S@t-Info® en a profité pour installer sur le Centre INRA d'Auzeville une antenne qui lui permet de fournir la correction différentielle RTK du signal GPS dans un rayon de 25 km autour d'Auzeville. Cette correction permet également d'obtenir la précision centimétrique pour toutes les autres applications du GPS : arpentage, autoguidage de tracteurs, géolocalisation des données d'un capteur de rendement embarqué sur machine de récolte.

En 2009, le SIG a été mis en place sur l'UE d'Auzeville par Milène Legalle, stagiaire Master Géomatique SIGMA<fnref n="4" /> : les parcelles du Domaine expérimental et les références fixes (passages tracteurs pour traitements phytosanitaires et épandage d'engrais (tous les 12 m), passages de rampe d'irrigation (tous les 48 m) ont été géoréférencées, et des procédures pour gérer sous SIG les expérimentations ont été établies.

# Le semis de la plate-forme expérimentale

## Réglage de la position de l'antenne

La position de l'antenne GPS est réglée pour tenir compte de l'absence de semis pendant le temps programmé pour la réaspiration du fond de cuve des éléments semeurs, couplé à la vitesse du semoir, et pendant la prise en charge des grains sur le disque semeur (fonction de la densité de semis, et du nombre de trous du disque). Sans ce réglage, les allées (zones non semées correspondant à la réaspiration du fond de cuve et à la prise en charge des graines) seraient décalées en quinconce. L'antenne est donc positionnée précisément sur une mire graduée (depuis l'élément semeur, vers le tracteur) placée sur l'axe médian du tracteur, comme le montre la **Figure 1**.

<figure><img src="image_87.png" /><figcaption>Figure 1. Présentation du semoir attelé au tracteur.</figcaption></figure>

## Le semis de la plate-forme

La longueur de parcelle, X, est déterminée par une instruction stockée sur une clef USB qui est connectée au boîtier de programmation du semoir. On peut ainsi choisir une longueur de parcelle entre 3 m et 12 m.

<footnote n="4">4 SIGMA: Science de l'Information Géoréférencée pour la Maîtrise de l'environnement et l'Aménagement des territoires, Master 2 professionnel géomatique, Université de Toulouse.</footnote>
Tout chantier de semis commence par l'initialisation d'une ligne de référence. On matérialise cette ligne en mettant en place quelques jalons, un premier au point de départ et les suivants sur l'axe que doit suivre le tracteur. Sur cette ligne de référence les déclenchements s'opèrent par GPS-RTK tous les X mètres. Après la dernière planche semée, l'opérateur signale « fin de ligne » au boîtier de commande en actionnant un interrupteur électrique. Pendant les allers retours successifs du semoir, les déclenchements vont s'opérer sur des lignes perpendiculaires à cette ligne de référence et passant par les points d'initialisation, donc espacées de X mètres.

Quand on le souhaite, les déclenchements peuvent être couplés à un marquage au sol automatique réalisé par une bombe de peinture, positionnée sur une mire graduée (Figure 1). Ces marques de peinture permettent de planter des jalons et de positionner les milieux d'allées.

Pendant le semis de la plate-forme expérimentale, les positions des déclenchements par GPS-RTK du semis de chaque microparcelle sont enregistrées dans un fichier texte sur la clef USB ; (ces points correspondent donc au milieu de l'allée – changement de parcelle – et sur l'axe du semoir). La Figure 2 illustre la projection sur SIG des points de déclenchement de semis de la plate-forme sorgho semée en 2013 constituée de 15 lignes de semis sur 18 planches de 7 m de longueur : l'initialisation de la ligne de référence (qui sert également à vérifier le bon fonctionnement du semoir) a été faite sur la ligne centrale (en rouge, référence du passage de la rampe d'irrigation), puis le semis a été réalisé de part et d'autre de cette ligne.

<figure><img src="image_88.png" /><figcaption>Figure 2. Informations stockées suite au semis d'une plate-forme : les points de déclenchement.</figcaption></figure>

## La récupération du plan de la plate-forme géoréférencée

Le fichier des points de déclenchement est directement transformé, par le logiciel RTK St@rt créé par S@t-Info®, en couche de polygones : sur ce logiciel, on renseigne la largeur de parcelle (3 m avec la configuration du semoir Ermas), le sens de semis est calculé par le logiciel, et ainsi chaque point de déclenchement est transformé en un polygone correspondant à une microparcelle (allée et interparcelle incluses). La position de chaque champ d'essai semé est ainsi instantanément géoréférencée sur le parcellaire du Domaine, comme le montre la Figure 3.
<figure><img src="image_89.png" /><figcaption>Figure 3. Couche SIG des polygones correspondant à la plate-forme.</figcaption></figure>

## Le renseignement de la couche SIG avec les données attributaires

Ces données sont de différentes natures, et peuvent être renseignées dès le semis de la plate-forme (identifiants, **Figure 4**) ou au fur et à mesure de l'acquisition des variables. Elles servent à effectuer des représentations symbolologiques des plate-formes (**Figure 5**), à mémoriser de façon précise les différents itinéraires techniques appliqués à la plate-forme (par exemple deux conduites fertilisation azotée) pour pouvoir gérer les arrières effets durant la campagne suivante. Elles permettent également de diagnostiquer d'éventuels effets terrains par la cartographie des résidus statistiques des variables mesurées (**Figure 6**).

### Les identifiants

Renseigner les identifiants constitue le point de départ de toute expérimentation attachée à un protocole. Dans le cadre de nos essais variétaux regroupés en plate-forme d'essais, ils constituent la charpente de la base de données de chaque plate-forme. Ces identifiants sont de trois natures :

* coordonnées des microparcelles (N° de planche de semis, N° de ligne de semis),

* intitulés du (des) protocole(s), numéros des différents facteurs contrôlés (bloc, sous-bloc),

* modalités des facteurs étudiés (génotypes, densité de semis, dose d'azote, nombre de traitements fongicides, dose d'irrigation, etc).

### Les variables mesurées

Toute variable notée ou mesurée à l'échelle de la microparcelle peut être intégrée dans le SIG en vue d'une cartographie, par représentation symbolique par catégorie. La plupart des protocoles en expérimentation variétale ayant des répétitions, ce sont le plus souvent les résidus<fnref n="5" /> des variables qui sont représentés, ce qui permet de cartographier directement d'éventuels effets terrain.

### Les différentes méthodes pour renseigner les données attributaires

Concernant les identifiants N° de planche et N° de ligne de semis, il n'y a pas d'automatisation possible : nous effectuons cette saisie directement sur SIG, en sélectionnant l'une après l'autre les différentes planches de semis puis les différentes lignes de semis et en leur affectant la bonne valeur. Puis, nous créons le champ issu de la

<footnote n="5">5 Résidu : pour une microparcelle et une variété données, écart entre la valeur de la variable et la moyenne de cette variable sur les différentes répétitions de la variété.</footnote>
concaténation Planche_Ligne, qui servira de « champ de jointure », champ commun avec les fichiers de la base de données.

Pour tous les autres identifiants et les variables mesurées (ou leurs résidus), on les intègre dans les tables attributaires du SIG en réalisant une jointure sur le champ « Planche_Ligne ». Cette procédure est automatique depuis notre base de données expérimentales au format dBase dont les tables sont des fichiers .dbf, format également utilisé par ArcGIS. Les niveaux de certains facteurs étudiés – traitement fongicide, azote ou irrigation – sont renseignés directement sur SIG par sélection des zones concernées quand ils ne sont pas dans la base de données.

<figure><img src="image_90.png" /><figcaption>Figure 4. La table attributaire complétée avec les identifiants, suite à une « jointure » sur le champ Planche_Ligne.</figcaption></figure>

Exemple de représentation symbologique de la plate-forme

<figure><img src="image_91.png" /><figcaption>Figure 5. Représentation symbologique de la plate-forme Sorgho par protocole (n° essai).</figcaption></figure>
## Exemple de cartographie des résidus de variable

<figure><img src="image_92.png" /><figcaption>Figure 6. Représentation des résidus de la variable Date d'Epiaison sur la plate-forme Sorgho.</figcaption></figure>

La **Figure 6** présente les résidus de la variable 'Date d'Epiaison'. Ces écarts sont exprimés en proportion de l'écart type résiduel de la variable qui était ici de 0,5 jour à l'échelle de la plate-forme. ++ signifie donc un écart à l'épiaison de $2*0,5 = 1$ jour plus tardif que la moyenne de la variété, PPP un écart supérieur à $3,5*0,5 = 1,75$ jours. Cette cartographie révèle un secteur plus tardif partie gauche de l'essai 'série Tardifs', correspondant en fait à une zone plus enherbée qui a freiné le développement des sorghos.

Dans la plupart des cas, la cartographie des résidus de variables va révéler des « effets terrains », qui seront ainsi directement géoréférencés, et qui vont concourir à améliorer notre connaissance de l'hétérogénéité des parcelles. D'autres sources d'informations sont à notre disposition, comme les mesures de résistivité électrique du sol (Séger et al., 2014) et les cartes de rendement agricole des années où la parcelle est en homogénéisation (sans essai).

## Conclusion

L'utilisation sur le Domaine d'Auzeville depuis 2008 d'un semoir à microparcelles à déclenchement par GPS-RTK a permis de simplifier le travail de jalonnage et de traçage au sol préalable à l'implantation des essais. Le géoréférencement de l'essai est réalisé pendant le semis par la géolocalisation des points de déclenchement du semoir. Ces données sont ensuite traitées sur ordinateur pour i) générer le plan de l'essai avec le module RTK St@rt de S@t-Info® et le récupérer dans le SIG ii) cartographier les données de l'essai avec des représentations symbolologiques iii) analyser les résidus statistiques des rendements des microparcelles et de ce fait enrichir notre connaissance des hétérogénéités du site expérimental. L'ensemble de ces actions s'inscrit dans la démarche engagée à l'UE d'Auzeville qui vise à mettre les outils de l'agriculture de précision (GPS, SIG) au service de l'expérimentation de précision.

## Références bibliographiques

Legalle M (2009) Mise en place d'un SIG au Domaine expérimental d'Auzeville, Centre INRA de Toulouse. Université de Toulouse le Mirail. Master 2 professionnel géomatique « Science de l'information géoréférencée pour la maîtrise de l'environnement et l'aménagement des territoires » (SIGMA). Stage soutenu le 16 septembre 2009. INRA, Domaine expérimental Grandes cultures, Auzeville. 54 p. + annexes.

Séger M, Giot G, Pasquier C, Courtemanche P, Bourennane H, Ubertosi M, Nicoullaud B, Cousin I (2014) La mesure de résistivité électrique : un outil d'aide à la cartographie des sols. L'exemple de L'Unité expérimentale d'Epoisses. Le Cahier des Techniques de l'INRA, N° spécial GéoExpé, pp. 117-122.
# Une pulvérisation localisée par robot

Christelle Gée<fnref n="1" />, Ghislain Salis<fnref n="1" />, Eric Busvelle<fnref n="2" />, Benoît Gobin<fnref n="1" />, Gawain Jones<fnref n="1" />, Jean-Noël Paoli<fnref n="1" />, Sylvain Villette<fnref n="1" />

**Résumé.** Dans le cadre de la réduction des apports de produits phytosanitaires sur une parcelle cultivée, la gestion localisée des cultures (gestion du désherbage, de l'épandage, de la récolte) nécessite le développement de systèmes innovants et non destructifs. On s'attache ainsi à prévenir les risques de dégradation de l'environnement et à renforcer le caractère durable de ces agrosystèmes. Cela passe en particulier par l'utilisation de machines toujours plus performantes car dotées de technologies innovantes : capteurs, systèmes optiques, systèmes automatisés, systèmes de positionnement par satellites, etc. Pour une pulvérisation localisée, l'utilisation combinée de la vision et de l'informatique se révèle être un précieux procédé qui vise à éliminer une mauvaise herbe identifiée en temps réel. Notre équipe de recherche travaille sur un robot de désherbage chimique localisé. Le projet repose sur la réalisation d'une petite plate-forme mobile autoguidée. Elle devra se déplacer de façon autonome sur des parcelles en suivant par GPS une trajectoire qui lui aura été définie au préalable. La première utilisation d'un tel robot sera pour une pulvérisation localisée : appliquer l'herbicide uniquement sur les adventices. Pour ce faire, nous miniaturiserons le concept de l'ILS (intelligent localized spray) développé par notre équipe pour un pulvérisateur agricole de précision. Il s'agit d'un dispositif de pilotage séquentiel de rampe de pulvérisation par imagerie pour une gestion localisée des adventices.

**Mots clés :** agroécologie, pulvérisation, robotique, GPS, imagerie

## Introduction

Depuis quelques années, les nouvelles technologies, les systèmes de navigation, l'informatique, la robotique sont de plus en plus présents dans le milieu agricole rendant les machines plus sophistiquées et plus intelligentes pour caractériser l'hétérogénéité des parcelles (Pierce et Nowak, 1999 ; Stafford, 2000). Dans ce contexte de réduction des intrants chimiques, il est nécessaire de repenser l'agriculture d'aujourd'hui en développant des outils qui permettent la modulation automatique des apports de produits phytosanitaires sur une parcelle cultivée et d'ajuster la dose aux besoins de la plante.

Parmi les systèmes commercialisés de désherbage localisé, la gestion automatique de la coupure de tronçons d'une rampe de pulvérisation grâce à l'utilisation d'un système de positionnement GPS (global positioning system) s'est standardisée. On notera également l'émergence de systèmes optiques. Couplés à une buse de pulvérisation (i.e. module Weedseeker développé par la Société Trimble), ils permettent de détecter la présence d'adventices et de pulvériser un herbicide spécifiquement sur celles-ci. Ce type de système fonctionne sur l'information spectrale pour détecter la présence de végétation sur sol nu. Ne permettant pas de faire la distinction entre culture et adventices, il est nécessaire de positionner un module par inter-rang. Pour une pulvérisation efficace, il faudra autant de modules que d'inter-rangs à pulvériser. Son principal inconvénient, outre son coût, est la rigidité du système : il est impératif de placer chaque module dans l'entre-rang de la culture car sa faible résolution spectrale ne permet pas la discrimination culture/adventices. Concernant le désherbage mécanique, la Société Garford, présente un système de vision pour optimiser le guidage d'une bineuse.

Les activités de recherche de notre équipe sont axées sur « la réduction des intrants » et plus spécifiquement nous recherchons des solutions innovantes pour augmenter les performances et l'efficacité de machines agricoles tout en intégrant la dimension écologique. Notre activité permet ainsi d'apporter cette dimension « machine » souvent absente du débat politique et scientifique et pourtant indispensable à une production agricole compétitive.

Nous avons axé nos activités sur le traitement d'images en embarquant sur tracteur ou sur drone radiocommandé des systèmes de vision destinés à discriminer les plantes cultivées des adventices (Vioix et al., 2002 ; Vioix, 2004 ; Bossu ; 2007 ; Bossu et al., 2007). Nos travaux ont été récompensés en 2011 par une médaille d'argent au Salon International du Machinisme Agricole de Villepinte pour le développement de l'ILS (intelligent localized spray) conduit en partenariat avec la société Tecnoma. L'ILS est un premier pas vers la modernité annonçant l'agriculture

<footnote n="1">1 INRA, UMR 1347 Agroécologie INRA/AgroSup Dijon/uB, Pôle ECOLDUR, Equipe Agroéquipements, 26 Bd Docteur Petitjean, F-21000 Dijon, France ; christelle.gee@agrosupdijon.fr</footnote>

<footnote n="2">2 CNRS, UMR 6306, Laboratoire Le2i, Site d'Auxerre, Route des Plaines de l'Yonne, F-89000 Auxerre, France</footnote>
de demain. Une caméra fixée sur l'avant du tracteur permet de discriminer en temps réel les adventices de la culture et du sol pour une pulvérisation localisée (par exemple la bonne dose, au bon endroit et au bon moment). Mieux encore, la robotique se développe de plus en plus pour accompagner l'agriculteur dans des tâches simples et répétitives. C'est dans les bâtiments d'élevage que les premiers robots sont apparus avec les robots de traite puis un robot pousse-fourrage Juno, un robot racleur Discovery ou encore un robot distributeur d'aliment Vector commercialisés par la Société Lely.

Tout laisse à penser que la forte croissance du marché des robots devrait logiquement se confirmer à l'avenir, et démontre que les agriculteurs se laissent séduire par la robotique. Cependant, très peu de produits sont capables d'évoluer en plein champ. Très récemment, la robotique est arrivée en viticulture avec un robot tondeuse proposé soit par la Société Vitirover soit par John Deere (Tango E5). Enfin, concernant le marché du désherbage, la start-up toulousaine 'Naïo Technologies' (Cordelier, 2013) commercialise « Oz », un robot de désherbage mécanique guidé par vision. Concernant la pulvérisation localisée et, qui plus est, guidée par GPS, il n'existe pas de tels robots opérationnels et commercialisés. Néanmoins arriver à moduler les doses de produits phytosanitaires est le nouveau défi de l'agriculture occidentale (pays industrialisés) qui est rendu possible grâce à l'essor de l'informatique et de l'électronique embarquée. La robotique se présente aujourd'hui comme une solution majeure qui doit jouer un rôle important dans cette vision de l'agriculture. Afin de répondre à ces nouvelles contraintes, nous proposons de développer une solution agroécologique : préserver l'environnement en appliquant l'herbicide uniquement sur les adventices, ce qui permettra de diminuer la consommation de produits. A travers cet article nous présentons la réalisation et la conception d'une petite plate-forme mobile guidée par un GPS de haute-précision (RTK-real time kinematic), précision de 2 cm), équipée d'un kit de pulvérisation reposant sur un traitement localisé.

## Matériel et Méthodes

Cette plate-forme robotique (Figure 1) est guidée par un GPS de haute-précision (RTK). La motorisation est électrique, les batteries assureront une autonomie d'une demi-journée. Le robot se déplace dans l'inter-rang de cultures agricoles et utilise une cuve et un système de pulvérisation sélectif puisqu'en amont de chaque buse est positionnée une électrovanne.

<figure><img src="image_93.png" /><figcaption>Figure 1. Vue schématique de l'I-Weed Robot au travail.</figcaption></figure>
## Le guidage par GPS

Ce robot est actuellement pilotable selon deux modes : radiocommande ou GPS. La radiocommande permet à l'agriculteur de guider le robot jusqu'à la parcelle désirée. Ensuite, il actionne le mode pilotage automatique par GPS pour le guidage du robot dans la parcelle. Ce robot est guidé par un GPS de haute-précision (RTK, précision de 2 cm) grâce notamment à un signal délivré par la société Sat-Info à Chalon-sur-Saône. Nous avons opté pour un guidage par GPS et non par vision car l'intérêt du GPS est la souplesse du système pour s'adapter à tous les types de situation et de culture. Il suffira d'enregistrer les trajectoires à suivre lors du semis pour qu'l-Weed Robot puisse circuler entre les rangs de la culture en place, et ce quel que soit son type. Il ne sera donc pas nécessaire de développer un algorithme de guidage pour chaque espèce de culture et/ou chaque stade de développement de la culture, ce qui serait indispensable pour un système de guidage par caméra.

Un filtre récursif de Kalman (Kalman, 1960) est utilisé pour optimiser le signal GPS qui peut-être bruité. Les équations de Kalman sont bien connues et peuvent être redécouvertes dans les travaux de Boizot et Busvelle (2007) où d'autres exemples en temps réel sont proposés. Une trajectoire prédéfinie est enregistrée dans une carte SD, ensuite une loi de commande guide le robot entre les rangs de semis jusqu'à ce que le robot arrive en bout de rang (Ortiz et Olivares, 2006 ; Cariou et al., 2009 ; Lenain, 2010). A chaque instant, un correcteur proportionnel-intégral-dérivé (PID controller) ajuste la vitesse et l'orientation du robot à partir de sa position réelle et de sa position théorique (prédéfinie). Nous avons utilisé une carte électronique ARDUINO, permettant de créer des objets électroniques interactifs reposant sur un système open-source. La **Figure 2** résume l'ensemble de ces procédures.

<figure><img src="image_94.png" /><figcaption>Figure 2. Organigramme général de fonctionnement de l'asservissement de l'I-Weed Robot.</figcaption></figure>

L'utilisation d'un simple PID est suffisante pour travailler en parcelles agricoles puisque dans la plupart des cas, le robot se déplace en ligne droite à vitesse constante. Les trajectoires préenregistrées sont établies à partir de la création d'une droite de référence à partir de deux points prédéfinis manuellement et à partir de la connaissance de l'inter-rang du semis. On peut ainsi déterminer mathématiquement toutes les droites parallèles à droite ou à gauche de la ligne de référence. Après une procédure de demi-tour automatisé, l'algorithme de navigation est capable de déterminer la ligne droite qui lui est la plus proche afin de la suivre.

L'ensemble de ces programmes (filtre de Kalman et PID) permettent de prédire à chaque instant la meilleure position à prendre par le robot ; position déterminée comme étant un compromis entre la position prédéfinie et la position réelle.
## La pulvérisation localisée : utilisation d'une caméra

L'I-Weed robot est équipé d'une rampe de pulvérisation où une électrovanne est positionnée en amont de chaque buse. Pour l'instant la pulvérisation sur le rang se fera en plein car les algorithmes ne permettent pas de séparer la culture des adventices. En revanche, sur l'inter-rang, nous utilisons une caméra pour réduire les intrants chimiques en reprenant le concept de l'ILS qui repose sur la prise d'image et le déclenchement d'une action de précision. Plus en détail, ce concept se décompose en trois étapes :

* la prise d'images par une caméra monochrome ayant un filtre infra-rouge embarquée à l'avant du robot ;

* l'analyse en temps réel de l'image pour extraire l'information sur les adventices situées dans l'entre-rang. Le traitement de l'image repose dans un premier temps sur l'identification de la végétation du reste de la scène par une approche spectrale. La végétation est identifiée grâce à un signal de réflectance plus élevé dans le proche infra-rouge que celui du sol. Dans un second temps, l'approche spectrale est couplée à une approche spatiale. Par l'utilisation d'une transformée de Hough optimisée (Jones et al., 2010), on identifie les rangs de culture. Ainsi, toute végétation (i.e. culture et/ou adventice) présente dans le rang est alors considérée comme de la culture (Figure 3). Cette méthode, qui est en cours d'amélioration, permet actuellement de réaliser une carte de localisation des adventices situées dans l'entre-rang ;

* le désherbage chimique localisé. Une fois la carte d'infestation réalisée, chaque électrovanne va être actionnée au bon moment et durant la bonne période.

<figure><img src="image_95.png" /><figcaption>Figure 3. Le traitement d'image pour détecter les adventices dans l'inter-rang d'une culture (crédits photo : C.Gée).</figcaption></figure>

## Conclusion

Nous avons présenté un nouveau robot de désherbage localisé qui est électrique et guidé par un système de GPS de haute précision. Le premier marché visé est celui de l'expérimentation végétale, qui est composé d'établissements de recherche mais aussi de sociétés effectuant de la sélection variétale et des instituts techniques. En second lieu, le marché des maraîchers pourrait également être une bonne opportunité. Un prototype est actuellement en cours de réalisation.

Par la suite, après avoir démontré le fonctionnement et l'opérationnalité de la plate-forme en conditions réelles, sur des parcelles cultivées, il sera possible d'embarquer d'autres mini-outils agricoles ou capteurs pour agir localement, uniquement là où le besoin est nécessaire (i.e. désherbage mécanique, greenseeker, weedseeker, etc). Également des capteurs complémentaires pourront être embarqués pour caractériser et analyser la végétation (stress, croissance, etc).
Références bibliographiques

Boizot N, Busvelle E (2007) Adaptive-gain observers and applications in Nonlinear Observers and Applications, Gildas Besançon (Ed), *Lecture Notes in Control and Information Sciences*, Vol. 363, Springer.

Bossu J (2007) Segmentation d'images pour la localisation d'adventices. Application à la réalisation d'un système de vision pour une pulvérisation spécifique en temps réel. Thèse de Doctorat, AgroSup Dijon, Université de Bourgogne.

Bossu J, Gée C, Truchetet F (2007) Development of a machine vision system for a real-time precision sprayer. *Proceedings SPIE 6356, 8th International Conference on Quality Control by Artificial Vision*.

Cariou C, Lenain R, Thuilot B, Berducat M (2009) Automatic guidance of a four-wheel-steering mobile robot for accurate field operations. *J Field Robot, 26*: 504-518.

Cordelier J (2013) Bienvenue au pays des robots. *Le Point*, 11avril, **2117**: 1-IV.

Jones G, Gée Ch, Villette S, Truchetet F (2010) Validation of a crop field modelling to simulate agronomic images. *Optics Express*, Vol. **18**, Issue 10, pp. 10694-10703.

Kalman RE (1960) A new approach to linear filtering and prediction problems. *Transaction of the ASME-J Basic Eng 82*: 35-45.

Lenain R, Thuilot B, Cariou C, Martinet P (2010) Mixed kinematic and dynamic sideslip angle observer for accurate control of fast off-road mobile robots. *J Field Robot 27*: 181-196. DOI: 10.1002/rob.20319

Ortiz J M, Olivares M (2006) A vision based navigation system for an agricultural field robot. Conference : 3rd *IEEE Latin American Robotics Symposium*, pp.164-172.

Pierce FJ, Nowak P (1999) Aspects of precision agriculture. Adv Agron, **67**: 1-85.

Stafford JV (2000) Implementing precision agriculture in the 21st Century. *J Agric Eng Res, 76*: 267-275.

Vioix JB, Douzals JP, Truchetet JP, Assémat L, Guillemin JP (2002) Spatial and spectral methods for weed detection and localization. *EURASIP J Appl Signal Process 2002*: 679-685.

Vioix JB (2004) Conception et réalisation d'un dispositif d'imagerie multispectrale embarqué : du capteur aux traitements pour la détection d'adventices. Thèse de Doctorat, AgroSup Dijon, Université de Bourgogne.
# Un prototype de rampe de phénotypage haut débit au champ piloté par GPS-RTK

Philippe Burger<fnref n="1" />, Fabrice Daumard<fnref n="1" />, Pierre Perrin<fnref n="1" />, Didier Campergue<fnref n="2" />, Jean-François Liévin<fnref n="2" />, Jean-François Hanocq<fnref n="3" />, Frédéric Baret<fnref n="3" />, Benoit de Solan<fnref n="4" />, Alexis Comar<fnref n="3" />

**Résumé.** Dans le cadre du développement des techniques de phénotypage à haut débit, l'UMRAGIR (AGroécologie, Innovation et TERritoires) et l'UE d'Auzeville en collaboration avec l'UMT CAPTE (CAPteurs et TELédétection) ont développé un dispositif d'acquisition de données sur des microparcelles de céréales à pailles. Le dispositif de mesure est composé d'appareils photographiques numériques du commerce et d'un ensemble de quatre spectromètres hyperspectraux dans la gamme VIS-NIR. Un logiciel a été développé dans le cadre du projet ANR Phénoblé pour piloter ces instruments. Il utilise un repérage de haute précision par GPS (global positioning system) différentiel RTK - real time kinematic). Le système utilise un plan géoréférencé de l'essai issu du SIG (système d'Information géographique) de l'UE et nomme automatiquement tous les fichiers en utilisant le nom de la parcelle (coordonnées XY), la date de mesure et un numéro d'ordre. Le déclenchement du cycle est automatique et basé sur la position des capteurs. Le système permet d'améliorer la répétabilité du positionnement des images des différents passages et géoréférence chaque spectre acquis, ce qui améliore l'analyse des données.

**Mots-clés :** rampe de phénotypage haut débit : GPS-RTK, SIG, prototype, imagerie, réflectance

## Introduction

Le phénotype est l'ensemble des caractères observables d'un organisme vivant. Il est le résultat de l'interaction entre les gênes et le milieu dans lequel cet organisme se développe. Le phénotypage est l'activité qui consiste à caractériser un phénotype. C'est le pendant du génotypage qui consiste à caractériser le support génétique au travers de l'ADN. Les progrès technologiques dans le domaine du génotypage ont été spectaculaires entraînant une augmentation du débit de mesure et une forte diminution des coûts, ce qui a permis la création de vastes bases de données aussi bien en génétique humaine qu'en génétique animale et végétale. Dans le domaine végétal, l'exploitation de ces bases de données est limitée par la quantité et la qualité des observations phénotypiques que l'on peut associer aux données génotypiques.

La création de bases de données phénotypiques de qualité est devenue un enjeu majeur en biologie végétale (Montes et al., 2007). La tâche est complexe car une plante donnée n'a qu'un seul génotype alors qu'elle a une infinité de phénotypes. Il ne s'agit bien entendu pas de caractériser cette plante dans sa totalité mais bien de se concentrer sur des caractères d'importance économique liés à la production agricole (rendement, qualité, tolérance au stress, ...). Pour faciliter l'interprétation des mesures, il est important de pouvoir réaliser des mesures non destructives afin d'acquérir des données sur des caractères différents sur la même parcelle et de pouvoir répéter les observations pour décrire l'évolution de ces caractères au cours du cycle. La notion de débit de mesure est également primordiale pour deux raisons i) statistiques, il est nécessaire d'observer un grand nombre de plantes pour pouvoir faire le lien avec les données génétiques, ii) biologiques, il est souvent nécessaire de pouvoir observer ces plantes dans un laps de temps assez bref car la plante se développe et change continuellement et les conditions d'observations peuvent également évoluer, rendant l'interprétation plus incertaine. On parle alors de phénotypage haut débit. Les techniques issues de l'imagerie et de la télédétection sont très vite apparues comme de bonnes candidates et leur utilisation dans ce contexte a donné naissance à une nouvelle discipline appelée 'phénomique' (Furbank et Tester, 2011).

Le phénotypage haut débit a d'abord été envisagé sur des plantes isolées élevées en pot, le plus souvent sous serre. Le contrôle des conditions de croissance est en effet un élément important lors de l'analyse des données. Des dispositifs spécialisés permettant de suivre la croissance des feuilles ont ainsi été développés. Il s'agit en général de photographier les plantes à intervalle régulier sous plusieurs angles et dans des conditions d'illumination bien contrôlées afin de pouvoir automatiser le traitement d'images. Certains caractères ne sont cependant pas

<footnote n="1">1 INRA, UMR1248 AGIR, F-31326 Castanet-Tolosan, France ; Philippe.Burger@toulouse.inra.fr</footnote>

<footnote n="2">2 INRA, UE802 GCA, F-31326 Castanet-Tolosan, France</footnote>

<footnote n="3">3 INRA, UMT CAPTE, F-84914 Avignon, France</footnote>

<footnote n="4">4 UMT CAPTE Arvalis Institut du végétal, France</footnote>
observables de façon réaliste sur une plante isolée en pot et élevée en serre (exemple l'absorption d'azote), ils doivent être observés sur une plante en peuplement (en situation de compétition entre plantes) et dans des conditions de croissance normales. Il est donc nécessaire de développer des outils permettant le phénotypage haut débit au champ.

Un premier projet, visant à développer un instrument de mesure au champ, a été soumis à l'appel d'offre interne à l'INRA 'projet innovant' du Département Environnement et Agronomie en 2008 par l'UMR AGIR (AGroécologie, Innovation et TERitoires) (en partenariat avec l'UMR EMMAH (Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-hydrosystèmes). Le projet intitulé '*Proxi-détection pour le phénotypage haut débit au champ*' a été financé pour deux années (2008 et 2009). Ce financement a permis l'acquisition des capteurs et les premiers tests du système. Les développements ultérieurs ont eu lieu dans le cadre du projet ANR 'Phénoblé' (2010-2014) et ont concerné le développement du logiciel de pilotage ainsi que des méthodes d'analyse des données. Ces développements ont en partie été réalisés dans le cadre de l'UMT CAPTE (CAPteurs et TELédétection) d'Avignon, centrée sur le phénotypage et l'aide à la décision ou à l'expérimentation.

# Description du matériel

## Les capteurs

Le dispositif (Comar et al., 2012) est constitué de deux APN (appareil photo numérique) (Canon EOS 400D puis 1000D) et de quatre spectrophotomètres dans le domaine visible et proche infrarouge (domaine 400-900 nm, résolution spectrale environ 3 nm, MMS1 de Zeiss). Ces capteurs sont montés sur une arche dimensionnée pour enjamber une microparcelle de blé de 1,44 m de large (10 rangs à 16 cm). Les APN servent à estimer la fraction de vert du couvert selon deux angles : nadir et 57° par rapport à la verticale. Les images sont acquises perpendiculairement au rang et deux flashs industriels au xénon (FR50, Lumix, Lyon, France) permettent d'assurer une bonne homogénéité de l'éclairement de la scène et une constance des conditions lumineuses entre dates. Les spectrophotomètres sont placés de la façon suivante : trois visent le couvert (un au nadir, les deux autres de chaque côté de la parcelle avec un angle zénithal de 57°), le 4ᵉ équipé d'un diffuseur vise le ciel à la verticale pour acquérir de façon synchrone le rayonnement incident.

<figure><img src="image_96.png" /><figcaption>Figure 1. Positionnement des capteurs sur la rampe.</figcaption></figure>
Le dispositif est monté sur une rampe fixée sur un châssis de pulvérisateur modifié en interne et tiré par un tracteur dont le déplacement permet de faire passer l'arche au-dessus des microparcelles dans le sens de la longueur.

Par la suite, un GPS (global positioning system, CFX 750, Trimble) a été intégré au système, il fonctionne en mode RTK (real time kinematic), réseau Sat Info avec récupération des corrections en temps réel par GSM (global system for mobile communications) ce qui permet un positionnement centimétrique en temps réel. L'antenne est fixée sur l'arche à la verticale du centre de la micro parcelle (au-dessus de l'APN nadir). En tenant compte des mouvements d'oscillations de l'ensemble tracteur-rampe-arche, le positionnement reste au moins décimétrique.

<figure><img src="image_97.png" /><figcaption>Figure 2. Vue du système en cours d'acquisition sur des microparcelles de blé (Photo P. Burger).</figcaption></figure>

Les images permettent de mesurer la fraction de vert du couvert (feuilles, tiges et épis) alors que les mesures spectrales, converties en réflectance, sont sensibles à la fois à la structure du couvert et au contenu en chlorophylle.

## Le logiciel de pilotage des acquisitions

Les spectromètres et les APN sont reliés à un ordinateur portable sur lequel un programme dédié permet de piloter l'acquisition des mesures.

### Un logiciel Version 1 basé sur un cycle temporel

Le premier programme de pilotage des instruments a été écrit en Labview. Il permettait de déclencher manuellement, directement depuis le clavier de l'ordinateur, un cycle de mesures par parcelle. Celui-ci consiste à prendre un nombre paramétrable d'images de la parcelle (trois positions pour une parcelle de 5 m de long) et à acquérir des spectres entre les images (en respectant une latence pour éviter l'influence des flashs sur les mesures). Le déclenchement du cycle était décidé par l'opérateur et seuls les spectres étaient enregistrés sur l'ordinateur, les photos étant stockées sur les cartes mémoire des appareils. Le cycle avait une durée fixe (mais paramétrable), de sorte qu'il fallait assurer une vitesse de déplacement régulière et déclencher le cycle au bon moment afin de positionner les prises de données sur les zones cibles.

Ce premier logiciel a permis de tester le concept du système de mesure mais s'est vite avéré limité. Le déclenchement manuel requérait une grande attention de la part de l'opérateur et le moindre problème était source
de difficultés. En effet, seul le cycle d'acquisition était repéré dans les données, on se retrouvait donc souvent avec plus de cycles que de parcelles. Il fallait de plus assurer manuellement la concordance entre les fichiers images (stockés uniquement sur la carte mémoire des appareils) et les spectres et faire le nettoyage des acquisitions manquées.

## Un pilotage Version 2 basé sur la position GPS

Le projet ANR Phénoblé a permis, via le recrutement d'un Ingénieur de Recherche (F. Daumard, CDD 2 ans), le développement d'un logiciel bien plus performant (AcQPhen) dont le fonctionnement est basé sur la position GPS de l'arche.

Le logiciel d'acquisition, AcQPhen, utilise donc la position de l'arche pour déclencher les mesures. Il n'y a pas de parcours préalablement établi mais un plan géoréférencé des parcelles à mesurer et un paramétrage du cycle de mesure basé sur la taille de la parcelle. Il s'agit notamment de définir i) deux zones de sécurité (entrante et sortante, paramétrables) dans lesquelles on ne veut pas faire de mesures (pour éviter les effets de bordure et les petites imprécisions de positionnement) et ii) le nombre d'images que l'on souhaite acquérir. Le logiciel se charge ensuite de déterminer le sens d'avancement du tracteur et de répartir les prises de vue sur la zone d'intérêt. Les spectres sont acquis avant et après chaque image (en respectant une latence pour éviter l'influence des flashes sur les mesures). L'ensemble des images et des spectres est enregistré sur l'ordinateur dans un répertoire qui porte le nom de la parcelle. Chaque image est renommée avec le nom de la parcelle, son type de prise de vue (nadir ou angle) et l'heure de prise de vue. De même, chaque spectre est référencé avec la date et l'heure, la parcelle et le numéro du spectromètre. L'ensemble des transferts de données vers l'ordinateur est réalisé de manière asynchrone (on n'attend pas qu'un instrument ait terminé de transférer ses données pour réagir aux déplacements du tracteur et lancer l'acquisition suivante). Par exemple, le transfert des photos est plus lent que le temps entre deux déclenchements et se prolonge ainsi pendant les déplacements entre deux microparcelles et pendant les virages en bout de ligne.

Les parcelles sont identifiées par un nom et les coordonnées GPS (WGS84 degrés décimaux) des quatre coins.
Ces informations sont stockées dans un fichier texte.

<figure><img src="image_98.png" /><figcaption>Figure 3. Fenêtre principale du logiciel : sur la partie gauche la liste des instruments et leur état, en haut à droite les spectres et en bas le plan des parcelles à mesurer (en vert les parcelles déjà mesurées).</figcaption></figure>
## Un outil qui s'insère dans la démarche SIG de l'UE

L'UE d'Auzeville utilise ArcGis for Desktop, logiciel commercial édité par ESRI (http://www.esrifrance.fr/bureautique.aspx), pour gérer ses données spatialisées (Legalle, 2009). En particulier, chaque essai est géoréférencé avec une précision centimétrique soit directement au semis lorsque le semoir à déclenchement par GPS est utilisé (cultures d'été) soit par relevé de quelques coordonnées à l'aide du GPS d'arpentage. Les couches SIG (système d'information géographique) sont définies dans le système de coordonnées Lambert 93. Les coordonnés des coins de chaque microparcelle, nécessaires au fonctionnement d'AcQPhen, sont donc récupérées dans le SIG après projection du repère Lambert 93 vers le repère WGS84. Le système de pilotage de la rampe s'insère donc naturellement dans la démarche engagée par l'UE vis-à-vis des outils de géolocalisation de ses activités. Il utilise aussi l'abonnement au réseau Sat-Info de l'UE utilisé pour les autres opérations nécessitant un géoréférencement précis en temps réel.

## Conclusion

Le pilotage par GPS apporte un plus grand confort et une plus grande fiabilité dans les mesures en déchargeant l'opérateur du déclenchement et en lui permettant ainsi de se concentrer sur la surveillance des instruments. Il apporte aussi, grâce au positionnement absolu des mesures, une amélioration majeure dans l'exploitation des données en permettant une bonne concordance spatiale entre les séries de mesures successives d'une même microparcelle sur un cycle de culture. Le principe a donné satisfaction et sera repris pour le développement de la phénomobile qui équipera les plateformes de phénotypage au champ du projet Phénomène (projet Investissement d'Avenir, piloté par F. Tardieu et J. Le Gouis, visant à créer un réseau de plateformes de phénotypage des plantes). La phénomobile utilisera le positionnement GPS non seulement pour déclencher les mesures mais aussi pour piloter les déplacements de façon autonome.

## Références bibliographiques

* Montes JM, Melchinger AE, Reif JC (2007) Novel throughput phenotyping platforms in plant genetic studies. *Trends Plant Sci* **12**: 433-436.

* Furbank RT, Tester M (2011) Phenomics - technologies to relieve the phenotyping bottleneck *Trends Plant Sci* **16**: 636-644.

* Comar A, Burger P, de Solan B, Baret F, Daumard F, Hanocq J-F (2012) A semi-automatic system for high throughput phenotyping wheat cultivars in field conditions : description and first results. *Funct Plant Biol* **39**: 914-924.

* Legalle M (2009) Mise en place d'un SIG au Domaine expérimental d'Auzeville, Centre INRA de Toulouse. Université de Toulouse le Mirail, Master 2 professionnel géomatique « science de l'information géoréférencée pour la maîtrise de l'environnement et l'aménagement des territoires (SIGMA) », stage soutenu le 16 septembre 2009. INRA, Domaine expérimental Grandes cultures Auzeville, 54 p. + annexes.
# Utilisation des données spatiales obtenues par un GPS embarqué pour établir une carte de fréquentation des parcelles

Francis Décuq<fnref n="1" />, Anne Farruggia<fnref n="1" />, Marc Barbet<fnref n="2" />, David Egal<fnref n="2" />, Bertrand Dumont<fnref n="1" />

**Résumé.** Les systèmes d'information géographique (SIG) permettent d'exploiter, d'analyser et de représenter les volumes importants de données obtenues par les appareils d'enregistrement automatique du comportement embarqués sur des animaux. Nous avons utilisé cette application dans le cadre d'un essai visant à étudier l'impact de l'augmentation de la taille des parcelles pâturées sur leur utilisation par des troupeaux de bovins. Les mesures sur les animaux équipés d'un collier GPS (global positioning system) ont permis d'enregistrer leur comportement spatial (localisations) et alimentaire (activité de pâturage) sur des parcelles de tailles différentes pâturées à un même chargement d'une génisse par hectare. Les données obtenues ont été traitées avec un SIG (ArcView 3.2), ce qui nous a permis de dresser des cartes de fréquentation des parcelles représentant la localisation des animaux durant leurs repas.

**Mots clés** : SIG, comportement, spatial, alimentaire, fréquentation

## Introduction

Augmenter la taille des parcelles pâturées permet de diminuer le temps de manipulation des animaux, mais aussi les aménagements des parcelles (moindre longueur de clôtures, moins de points d'eau et de points d'affouragement). Pour en analyser les conséquences, l'équipe Relations Animal Plantes et Aliments de l'Unité mixte de recherche sur les herbivores (INRA, Clermont-Ferrand) a mis en place un essai visant à étudier l'impact d'une augmentation de la taille des parcelles pâturées sur l'évolution du comportement spatial et alimentaire des animaux, la valeur fourragère des prairies, et la structure des communautés végétales (Décuq et al., 2010).

## Matériel et méthodes

### Dispositif expérimental

Le dispositif expérimental a utilisé des génisses de 2 ans de race Charolaise ou Prim'Holstein issues des troupeaux INRA de l'Unité expérimentale des Monts d'Auvergne (UEMA). L'objectif est de tester à un même chargement (1 animal/ha) l'effet de l'augmentation de taille des parcelles. Celles-ci ont été implantées à l'intérieur de deux zones de prairies de moyenne montagne, au cœur du Massif du Sancy (Auvergne). Deux blocs de trois parcelles de 3, 9 ou 27 ha, ont ainsi été respectivement pâturés par 3, 9 ou 27 animaux pendant 4 ans, les animaux d'une race donnée changeant de bloc chaque année.

### Mesures

Les mesures sur les animaux étaient destinées à étudier leur comportement spatial (localisation) et alimentaire (activité de pâturage) sur chaque parcelle des deux blocs. Les animaux étaient suivis pendant un nycthémère complet et ce durant 3 journées réparties au cours de la saison de pâturage : une au début de la saison (début juin), une deuxième lorsque la quantité d'herbe sur les parcelles était maximale (fin juillet) et la dernière à la fin de la saison (mi-septembre). A noter que pour des problèmes de coûts et de faisabilité, nous n'avons pu équiper qu'une partie des animaux. Les trois animaux de la parcelle de 3 ha étaient équipés, ainsi que six sur les neuf de la parcelle de 9 ha et dix sur les 27 de la parcelle de 27 ha.

<footnote n="1">1 INRA, UMR 1213 Herbivores, F-63122 Saint Genès Champanelle, France ; francis.décuq@clermont.inra.fr</footnote>

<footnote n="2">2 INRA, UE1296 Monts d'Auvergne, F-63122 Domaine du Roc, Orcival, France</footnote>
## Techniques

Les mesures de comportement spatial et alimentaire ont été effectuées grâce à des appareils d'enregistrement automatique, à savoir le système GPS utilisé en mode différentiel (Décuq et al., 1998 ; Schlecht et al., 2004) pour les localisations et le système « ETHOSYS® » (Décuq et al., 1996 ; Scheibe et al., 1998) pour l'activité de pâturage. Ces deux appareils avaient déjà été précédemment utilisés avec succès dans l'équipe sur des bovins (Espinasse et al., 1996 ; Dumont et al., 2007), des chevaux (Espinasse et al., 1996) ou des cerfs (Pépin et al., 2006). Ils étaient embarqués simultanément sur les animaux. Si le système « ETHOSYS® » a été prévu pour être utilisé sur des animaux dès sa conception, nous avons dû adapter le système GPS afin qu'il puisse fournir des données systématiques, fiables et précises. Il a donc fallu concevoir un appareil permettant à la fois le fonctionnement optimal du GPS (global positioning system) tout en préservant le confort de l'animal afin que son comportement ne soit pas affecté par la pose de l'appareil, et que celui-ci ne génère ni souffrances, ni gêne, ce qui aurait altéré la signification des données enregistrées.

Le système GPS se compose de trois grandes parties : une antenne de réception, un récepteur qui stocke les données de localisations, et une alimentation permettant le fonctionnement de l'ensemble. Nous avons décidé de regrouper ces trois parties sur un surfaix en cuir robuste et confortable porté autour du cou de l'animal. Le principe du bon fonctionnement du système GPS est basé sur une réception la meilleure possible des signaux provenant d'un réseau de satellites. C'est pourquoi nous avons disposé l'antenne sur la partie supérieure du surfaix, sur le haut de l'encolure de l'animal. Le récepteur GPS est alimenté par des batteries au lithium de 9,6 volts. Celles-ci ont l'avantage de garantir le fonctionnement du système durant 24 h, mais aussi, grâce à leur faible poids (600 g) de ne pas trop alourdir notre surfaix et donc de ne pas gêner l'animal. Nos expériences précédentes nous ont conduit à limiter au maximum le câblage extérieur qui peut être arraché par les animaux. C'est pour cela que le récepteur et son alimentation ont été disposés côte à côte à l'intérieur d'une boîte en PVC robuste (Figure 1).

<figure><img src="image_99.png" /><figcaption>Figure 1. Photo INRA Clermont Ferrand/Theix, Francis Décuq.</figcaption></figure>
Les deux systèmes embarqués sur les animaux étaient programmés afin d'effectuer un enregistrement toutes les 5 secondes, c'est-à-dire en quasi continu ce qui représente à la fin d'une journée 17 280 valeurs par animal. Dans cette expérience particulière, près de 2 millions d'enregistrements ont été réalisés pour l'ensemble des animaux. Comment alors exploiter, analyser, et représenter l'ensemble de ces données ? Nous avons choisi d'utiliser le SIG (ArcView 3.2), grâce auquel on peut facilement exploiter des données préalablement traitées avec d'autres logiciels (Access par exemple). Le SIG permet de créer des cartes, afin de représenter les localisations des animaux en fonction de leurs activités. C'est ainsi que nous avons pu éditer les cartes de fréquentations présentées dans cet article.

## Résultats

Avant de pouvoir exploiter les fichiers concernant les localisations par le SIG, il a fallu au préalable effectuer un traitement différentiel dit en « post traitement » sur l'ensemble de ces données, pour en améliorer la précision (Décuq et al., 1998 ; Schlecht et al., 2004). En effet, les fichiers obtenus par les appareils GPS sont entachés d'erreurs induites par l'utilisation proprement dite du système. On peut en retenir quatre sources principales. Celles d'origine atmosphérique (passage du signal à travers les différentes couches de l'atmosphère), celles liées à la géométrie des satellites (leur position au moment du calcul de la localisation), les trajets multiples (présence d'obstacles, bâtiments, arbres à proximité de l'antenne de réception), et enfin les erreurs d'orbites et d'horloge. Le traitement différentiel en « post traitement » est basé sur le principe que deux récepteurs GPS situés à proximité l'un de l'autre (une distance inférieure à 100 km) reçoivent en même temps les mêmes signaux provenant des mêmes satellites et donc les mêmes erreurs. S'il est impossible d'appréhender ces erreurs sur un récepteur placé sur un animal (et donc mobile) c'est beaucoup plus facile sur un appareil en position fixe (qui sert de référence) dont on connaît la position réelle. Il sera alors possible, de calculer pour chaque localisation acquise par la référence une erreur par rapport à sa position réelle que l'on appellera terme correcteur. Sachant qu'à chaque localisation du récepteur mobile correspond une localisation de la référence, puisque elles ont été obtenues dans les mêmes conditions, il suffit d'appliquer le terme correcteur aux localisations du récepteur mobile a posteriori afin d'améliorer la précision des données.

C'est à partir de ces données corrigées que l'on crée ensuite les cartes de fréquentations. Pour cela il faut d'abord réunir dans une vue du SIG l'ensemble des informations qui nous seront nécessaires. Les fréquentations représentent les localisations des animaux et on va donc créer un plan les contenant. Ces localisations ont été obtenues lorsque les animaux pâturaient une parcelle ; on éditera donc le plan de la parcelle représentée suivant un quadrillage de plusieurs carrés ou polygones de 30 m de côté (pour une superficie de 900 m² chacun). L'ensemble des informations contenues à l'intérieur de ces polygones est exploitable par le SIG. A partir d'un plan regroupant les informations de localisations et de la parcelle quadrillée, on peut demander au SIG de compter le nombre de localisations contenues dans chacun des polygones. On crée alors un nouveau paramètre, indice de fréquentation, obtenu en divisant le nombre de localisations contenues dans un polygone par sa surface. Enfin on a représenté avec des couleurs différentes ces indices de fréquentation après les avoir classé globalement en trois catégories pour des fréquentations nulle, faible ou forte (pour les zones dans lesquelles des animaux ont été observés en train de pâturer on sépare pour cela de part et d'autre de la médiane des indices de fréquentation). Nous obtenons alors des cartes, composées des polygones colorisés différemment en fonction de la pression de pâturage, permettant ainsi une visualisation de la fréquentation des zones par les animaux. On notera ainsi que les parcelles de petite taille semblent être plus fortement pâturées, et que par ailleurs plus la parcelle est grande plus la pression de pâturage est irrégulière (Figures 2 et 3). Dans ces conditions, le pâturage bovin pourrait entraîner le maintien de zones plus ou moins pâturées au sein des couverts prairiaux (Rossignol et al., 2011), entraînant à terme une divergence fonctionnelle bénéfique à la biodiversité (Dumont et al., 2011).
<figure><img src="image_100.png" /><figcaption>Figure 2</figcaption></figure>

<figure><img src="image_101.png" /><figcaption>Figure 3</figcaption></figure>
Références bibliographiques

Décuq F, Dubroeucq H, Micol D (1996) Utilisation du système d'enregistrement automatique ETHOSYS® sur des troupeaux de bovins et de chevaux. *Rencontres autour des Recherches sur les Ruminants 3* : 74.

Décuq F, Brun JP, Dubroeucq H, Micol D (1998) Adaptation des techniques GPS à la localisation des herbivores domestiques. 1re journée « Gestion des territoires ruraux sensibles ». *Ann Zootech* **47**: 508.

Décuq F, Farruggia A, Dumont B (2010) Effet de la taille de la parcelle sur le comportement spatial et alimentaire des animaux et sur l'évolution de la structure du couvert herbacé : présentation effectuée au cours des journées de l'UMT PASF, avril 2010 Le Mourier.

Dumont B, Garel JP, Ginane C, Décuq F, Farruggia A, Pradel P, Rigolot C, Petit M (2007) Effect of cattle grazing on species-rich mountain pasture under different stocking rates on the dynamics of diet selection and sward structure. *Animal* **1**: 1042-1052.

Dumont B, Carrère P, Ginane C, Farruggia A, Lanore L, Tardif A, Décuq F, Darsonville O, Louault F (2011) Plant-herbivore interactions affect the initial direction of community changes in an ecosystem manipulation experiment. *Basic Appl Ecol* **12**: 187-194.

Espinasse C, Décuq F, Micol D (1996) Suivi des activités et des localisations de troupeaux d'herbivores en estive avec un système d'information géographique (SIG). *Rencontres autour des Recherches sur les Ruminants 3* : 75.

Pépin D, Renaud PC, Dumont B, Décuq F (2006) Time budget and 24-h temporal red-activity patterns of captive red deer hinds. *Appl Anim Behav Sci* **101**: 339-354.

Rossignol N, Chadoeuf J, Carrère P, Dumont B (2011) A hierarchical model for analysing the stability of vegetation patterns created by grazing in temperate pastures. *Appl Veg Sci* **14**: 189-199.

Scheibe KM, Schleusner T, Berger A, Eichhorn K, Langbein J, Dal Zotto L, Streich WJ (1998) ETHOSYS® – new system for recording and analysis of behavior of free-ranging domestic animals and wildlife. *Appl Anim Behav Sci* **55**: 195-211.

Schlecht E, Hülsebusch C, Mahler F, Becker K (2004) The use of differentially corrected global positioning system to monitor activities of cattle at pasture. *Appl Anim Behav Sci* **85**: 185-2.
<figure><img src="image_102.png" /></figure>
# La mesure de résistivité électrique : un outil d'aide à la cartographie des sols
## L'exemple de l'Unité expérimentale d'Epoisses

Maud Séger<fnref n="1" />, Hocine Bourennane<fnref n="1" />, Marie-Noël Mistou<fnref n="2" />, Catherine Pasquier<fnref n="1" />, Guillaume Giot<fnref n="1" />, Marjorie Ubertosi<fnref n="3" />, Isabelle Cousin<fnref n="1" />

**Résumé.** A l'échelle parcellaire, le sol constitue un milieu dont la nature et les propriétés varient. Pour caractériser plus précisément les sols de certaines Unités expérimentales de l'INRA, des prospections géoélectriques ont été réalisées. Sur la base de l'exemple de l'UE d'Epoisses, ce document présente d'une part les avantages de la mesure électrique pour la caractérisation des sols et d'autre part les techniques SIG (système d'informations géographiques) mises en œuvre pour le traitement des données.

**Mots clés** : résistivité électrique, hétérogénéités intraparcellaires, cartographie, caractérisation des sols, SIG

## Introduction

La nature du sol est très variable dans l'espace, à toutes les échelles, depuis l'horizon jusqu'au bassin versant. Au sein d'une même parcelle, il n'est pas rare d'observer plusieurs types de sols présentant des caractéristiques physiques, physico-chimiques et biogéochimiques très différenciées. Pour conduire des études agronomiques et environnementales de qualité à l'échelle infra-parcellaire, la cartographie des sols, qui permet de décrire leur variabilité, est une étape incontournable. Les Unités expérimentales (UE) de l'INRA des Départements EA (Environnement et Agronomie) et BAP (Biologie et Amélioration des Plantes), ont entrepris de cartographier finement les propriétés des sols de leurs parcelles d'essais, dans le but de mieux quantifier les stress hydriques et azotés rencontrés par les cultures lors des expérimentations agronomiques (projet CAREX). A cette fin, des mesures de résistivité électrique ont été conduites sur les Domaines INRA des Départements concernés. En effet, cette mesure quasi-exhaustive, rapide et non destructive permet de caractériser des hétérogénéités du sol de manière quasi-continue dans l'espace. L'objectif de ce travail est de montrer, à partir de l'exemple de l'UE d'Epoisses, que l'intégration sous SIG (système d'information géographique) de mesures ponctuelles de propriétés du sol et de données de résistivité électrique s'avère pertinent pour décrire la variabilité spatiale des sols.

## La mesure de résistivité électrique

La résistivité électrique est la propriété physique du sol qui caractérise sa capacité à s'opposer au passage d'un courant électrique. Pour la mesurer, on injecte dans le sol un courant électrique d'intensité connue, via deux électrodes (A et B). Deux autres électrodes (M et N) permettent de mesurer la différence de potentiel qui en résulte. On calcule alors la résistivité électrique selon l'équation (1).

$$ \rho = K \frac{\Delta U_{MN}}{I_{AB}} \qquad (1) $$

où $\rho$ est la résistivité électrique (ohm.m), $\Delta U_{MN}$ la différence de potentiel (V), $I_{AB}$ l'intensité électrique (A) et K un facteur géométrique qui dépend de la configuration géométrique des électrodes, c'est-à-dire de leur position respective les unes par rapport aux autres. La circulation du courant électrique à l'intérieur du sol dépend de la nature de ce dernier (granulométrie, présence d'éléments grossiers) et de son état lié à des facteurs conjoncturels (remplissage de la porosité par de l'eau, arrangement spatial des particules de sol, température).

<footnote n="1">1 INRA, UR0272 SOLS, F-45075 Orléans, France; Maud.Seger@orleans.inra.fr</footnote>

<footnote n="2">2 INRA, UMR0211 Agronomie, INRA Versailles-Grignon, F-78850 Thiverval-Grignon; France</footnote>

<footnote n="3">3 AgroSup Dijon, UMR 1347 Agroécologie, F-21079 Dijon, France</footnote>
Dans un milieu hétérogène tel que le sol, la mesure de résistivité électrique résulte de la contribution volumique de toutes les hétérogénéités traversées par le courant, on parle alors de résistivité apparente. Il est important de noter que le volume prospecté augmente avec l'écartement entre les électrodes.

## Conditions de mesure

La mesure de résistivité électrique est de manière générale une méthode robuste et fiable. Cependant, certaines conditions de prospection peuvent engendrer une trop forte résistance de contact entre le sol et les électrodes et ainsi dégrader la qualité des mesures. On évitera par exemple les prospections sur des sols trop secs ou trop caillouteux en surface.

Comme précisé dans le paragraphe précédent, la résistivité électrique du sol dépend de variables pérennes (nature du sol) et de variables conjoncturelles. Si l'objectif d'une prospection de résistivité électrique est de caractériser la nature du sol, il est important de la réaliser dans des conditions hydriques et de température les plus constantes possibles au cours de la prospection. Dans tous les cas, des mesures de la teneur en eau et de la température du sol sont des éléments de compréhension très importants.

## Le dispositif automatic resistivity profiler (ARP)

L'automatic resistivity profiler (ARP), évolution du MUCEP développé par Panissod et al., (1997) est un dispositif tracté permettant de déplacer quatre paires d'électrodes (une paire AB pour l'injection et trois paires $M_1N_1$, $M_2N_2$ et $M_3N_3$ pour la mesure de la différence de potentiel) attelées à l'arrière d'un véhicule (Figure 1). Ce dispositif permet donc de prospecter les sols à la fois latéralement, grâce au déplacement du véhicule, et sur trois profondeurs, selon les trois voies de mesures V1, V2 et V3. Chaque mesure est géo référencée par un GPS (global positioning system) différentiel (John Deere, modèle StarFire ITC, précision planimétrique de l'ordre de 10 cm).

<figure><img src="image_103.png" /><figcaption>Figure 1. Schéma et photographie du dispositif tracté ARP, déployé par la société GEOCARTA (www.geocarta.net). Photo : Geocarta.</figcaption></figure>

# Valorisation des données : l'exemple de l'UE d'Epoisses

## L'UE d'Epoisses

Le Domaine expérimental d'Epoisses se situe au Sud-Est de Dijon et compte environ 120 ha subdivisés en une centaine de parcelles expérimentales. La carte pédologique au 1/100 000 (Chrétien, 1976) indique que le site présente deux types de sols : des Rendzines brunifiées, de faibles épaisseurs (20 à 40 cm) et des sols bruns calciques plus profonds (épaisseur supérieure à 40 cm). Les deux types de sols reposent sur un cailloutis calcaire.
La campagne de prospection ARP sur le site d'Epoisses a eu lieu du 15 au 25 novembre 2011. D'après les données de la station météorologique du site, cette période se caractérise par de faibles précipitations (2,5 mm au total) et une faible évapotranspiration (2 mm au total selon le modèle de Penman). La température journalière moyenne du sol à 50 cm a varié entre 9,5 et 11,3 °C pendant ces 10 jours. L'effet des variations temporelles de ces variables a été considéré comme négligeable dans le cas de cette étude.

## Représentation des cartes de résistivité électrique

Les fichiers contenant les données de résistivité sont constitués des coordonnées géographiques de chaque point de mesure et des trois valeurs de résistivité associées (V1, V2 et V3). Les données fournies sont de deux types : 1) les données pré-traitées qui correspondent aux mesures réalisées sur le terrain avec suppression des valeurs aberrantes, recalage des coordonnées géographiques et filtrage 1D et 2) une grille régulière de points, grille qui correspond aux données pré-traitées, interpolées selon une maille carrée<fnref n="4" />. La **Figure 2** présente les cartes de résistivité pour les trois voies de mesure sur l'UE d'Epoisses réalisées dans un SIG (Arc Map 10.1) à partir de la grille régulière.

<figure><img src="image_104.png" /><figcaption>**Figure 2.** Cartes interpolées des résistivités électriques mesurées par les trois voies de l'ARP et plan d'échantillonnage.</figcaption></figure>

Les valeurs de résistivité des trois voies sont comprises entre 10 et 100 ohm.m avec une majorité de valeurs comprises entre 10 et 80 ohm.m. Du fait du caractère emboîté des mesures, on retrouve une organisation spatiale similaire entre les trois voies, c'est-à-dire que les zones les plus résistantes sur la voie 1 le sont également sur les voies 2 et 3. La forme de certaines zones de faibles résistivités fait penser à des structures de type paléo chenal (voir flèches noires sur la **Figure 2**). La voie 1 met en évidence des structures dont les contours suivent les limites de parcelle (voir flèches rouges sur la **Figure 2**). Cette voie prospectant approximativement sur la couche 0-50 cm est en effet influencée par la structure du sol, elle-même largement dépendante des types de cultures et des pratiques culturales mises en œuvre sur les parcelles comme par exemple le type de travail du sol. Les voies 2 et 3 qui englobent des volumes de sol plus importants sont moins influencées par cet effet parcellaire. La voie 3 met en évidence des résistivités en moyenne plus élevées (moyenne égale à 44 ohm.m) que celles des voies 1 et 2 (moyennes égales à 32 et 33 ohm.m respectivement), laissant à penser que le volume prospecté intègre une partie du cailloutis calcaire résistant.

<footnote n="4">4 L'interpolation est réalisée selon une fonction spline cubique. Cette méthode est adaptée à la création de surfaces variant graduellement. La taille de la maille dépend de l'écartement entre les passages ARP réalisés lors de la prospection. Elle est égale à environ la moitié de cet écartement. Par exemple pour une prospection réalisée tous les 6 m, la maille aura une taille de 3 m de côté.</footnote>
Guide pour la réalisation d'un plan d'échantillonnage

Les cartes de résistivité électrique, dont la structuration spatiale est liée aux caractéristiques et propriétés des sols décrites plus haut, ne constituent pas pour autant des cartes de sol. Pour réaliser une carte des sols, on doit en effet décrire certaines variables pédologiques, à l'aide de sondages à la tarière ou de fosses pédologiques. La position de ces derniers peut être réfléchie en fonction de la variabilité spatiale du milieu, appréhendée notamment par les mesures de résistivité électrique. Celles-ci viennent en effet s'ajouter aux connaissances a priori du milieu (carte géologique, modèle numérique d'altitude, etc.) et permettent d'optimiser la position des sondages et le futur contour des unités cartographiques de sol. Pour autant, la connaissance exhaustive de la résistivité électrique sur le site d'étude ne s'accompagne pas d'une réduction du nombre de sondages pédologiques pour une résolution cartographique donnée.

Sur le site d'Epoisses, la connaissance que nous avions a priori sur l'épaisseur du sol a orienté le choix de la carte de la voie 2 comme support pour la réalisation du plan d'échantillonnage. Elle a été représentée en quatre classes de gamme de résistivité et les 30 points de sondages pédologiques ont été répartis équitablement au sein de ces dernières (Figure 3) grâce au SIG. Ce nombre de points, qui représente une observation pour 4 ha de terrain, permet théoriquement de restituer une carte des sols à l'échelle du 1/25 000 (norme AFNOR NFX31-560).

A l'aide d'un DGPS (Trimble, Pro XR, précision < 1 m), les points identifiés sur le SIG ont été implantés sur le terrain pour y effectuer des sondages pédologiques. Pour chaque sondage, la profondeur du sol a été mesurée et les horizons de sols ont été décrits et échantillonnés pour la réalisation d'analyses de sols (granulométrie, CEC, cations échangeables, pH...) au laboratoire de l'INRA d'Arras.

L'observation des sondages de sol montre qu'ils sont constitués d'un horizon de surface labouré reposant soit directement sur le cailloutis calcaire pour les sols de faible épaisseur, soit, pour les sols plus épais sur un horizon structural. Sur l'ensemble des points décrits, l'épaisseur du sol varie entre 23 et 192 cm. Les analyses physico-chimiques montrent des résultats comparables d'un sondage de sol à l'autre. Ces résultats ont permis de mettre en évidence que le site est composé de sols qui se différencient essentiellement par leur épaisseur, en cohérence avec la carte des sols à plus petite échelle réalisée sur la région par Chrétien (1976).

<figure><img src="image_105.png" /><figcaption>Figure 3. Carte de quatre classes de résistivité à partir des mesures de la voie 2 et plan d'échantillonnage.</figcaption></figure>
Construction de cartes de profondeurs du sol

Des analyses statistiques (Mitombo, 2013), ont montré qu'il existe, dans le cas du site d'Epoisses, une relation linéaire entre l'épaisseur du sol et le logarithme de la résistivité électrique mesurée par la voie 3 (Figure 4) : dans le cas de l'UE d'Epoisses, 71 % de la variation de l'épaisseur est expliquée par la résistivité mesurée sur la voie 3.

<figure><img src="image_106.png" /><figcaption>Figure 4. Modèle linéaire entre l'épaisseur du sol mesurée et le logarithme de la résistivité électrique de la voie 3.</figcaption></figure>

Ce modèle a permis de réaliser, sur son domaine de validité (dans la gamme de résistivité qui a servi à établir le modèle), une carte de l'épaisseur estimée du sol à partir des résistivités de la voie 3 (Figure 5).

<figure><img src="image_107.png" /><figcaption>Figure 5. Carte de l'épaisseur du sol estimée grâce au modèle de régression linéaire. Les zones représentées en couleur blanche sur la carte correspondent aux zones qui n'ont pas pu être estimées par le modèle car en dehors du domaine de validité.</figcaption></figure>

La gamme des épaisseurs estimées (3 à 149 cm) est cohérente avec les observations de terrain.

Pour critiquer la qualité du modèle, une nouvelle campagne de mesure doit être réalisée afin d'obtenir un jeu de données de validation indépendant.
## Conclusion

Sur la base de l'exemple du Site expérimental de l'INRA d'Epoisses, ce document permet d'illustrer l'intérêt de l'intégration sous SIG de mesures de résistivité électrique associées à des mesures pédologiques pour la cartographie des sols. En effet, la carte de résistivité électrique permet d'acquérir, dans un premier temps une connaissance des hétérogénéités du sol à l'échelle infra-parcellaire et ce, sur trois profondeurs d'investigation ce qui s'avère utile pour établir une stratégie d'échantillonnage. La prospection géoélectrique ne permet pas de faire des cartes des sols ou de propriétés du sol directement. Cependant, des travaux de recherche, nécessitant une phase de calibration, ont permis de proposer des modèles statistiques ou géostatistiques permettant de réaliser des cartes de certaines propriétés du sol (teneur en eau, charge en éléments grossiers par exemple). Dans le cas de l'UE d'Epoisses, elle a permis de construire une carte de l'épaisseur du sol à partir d'un modèle statistique.

## Remerciements

Nous remercions Rodolphe Hugard de l'UE d'Epoisses et Gilles GrandEAU de l'UMR Agronomie pour le travail d'échantillonnage réalisé pendant la campagne de prélèvement des sols.

## Références bibliographiques

Panissod C, Dabas M, Jolivet A, Tabbagh A (1997) A novel mobile multipole system (MUCEP) for shallow (0-3 m) geoelectrical investigation : the 'Vol-de-canards' array. Geophys Prospect 45, 983-1002.

Chrétien J (1976) Carte pédologique de la France à 1/100 000. Feuille de Dijon, INRA. Editions, carte et notice. 218 p.

Mitombo N D (2013) Valorisation d'une prospection électrique pour établir une carte de l'épaisseur du sol. Mémoire de Master 2 Géosciences planètes ressources Environnement, spécialité Sol, Eaux et Environnement, Université de Lorraine, 25 p.
# Proxidétection par drone au service du suivi expérimental

Nathalie Vigneau, Romain Faroux<fnref n="1" />

**Résumé.** La société AIRINOV® propose un service d'acquisition et de traitement d'images aériennes multispectrales ou RGB (red green blue) par drone au service de l'agriculture et de la recherche agronomique. Le drone est une aile volante robotisée d'une envergure de 1 m. Sa hauteur de vol comprise entre 30 et 150 m permet de s'affranchir de la couverture nuageuse. Le drone est équipé d'un capteur quadri-bande modulable qui enregistre la valeur de la réflectance de la végétation dans quatre bandes spectrales (gamme 400-850 nm) avec une résolution spectrale pouvant descendre jusqu'à 10 nm. La résolution spatiale du capteur multispectral varie de 5 à 15 cm/px selon la hauteur de vol, celle du capteur RGB de 1 à 5 cm par pixel. Le vol est réalisé de manière totalement automatique grâce à un logiciel autopilote et sous le contrôle d'un opérateur certifié. Avec une capacité d'acquisition de 1,5 ha/min, le drone peut couvrir l'ensemble d'une plateforme expérimentale en quelques minutes, garantissant l'homogénéité de la mesure. Le traitement des données permet d'accéder à des variables agronomiques telles que le LAI (leaf area index) ou le taux de chlorophylle sur blé, colza et maïs ainsi qu'à des d'indices de végétation tels que le NDVI (normalized difference vegetation index) ou le PRI (photochemical reflecance index). Des valeurs moyennes peuvent être extraites par microparcelle, grâce à la vectorisation du parcellaire directement sur les cartographies. Les données peuvent alors être exportées dans une base de données en respectant sa nomenclature. La simplicité de mise en œuvre et la rapidité des prises de vue drone autorisent une fréquence de revisite élevée tout au long du cycle de culture permettant le suivi dynamique des paramètres de la culture (cartographies superposables du NDVI, courbes de LAI par variété, cinétique de stade, etc.). L'acquisition aérienne par drone AIRINOV® constitue un moyen fiable, rapide et précis de suivi des plateformes d'essais dans leur totalité, tout au long d'un cycle de culture.

**Mots clés** : drone, image multispectrale, image RGB très haute résolution, microparcelles, phénotypage

## Introduction

L'intérêt de la télédétection n'est plus à démontrer pour le suivi de parcelles agricoles et la caractérisation de l'état de la végétation. Cette technologie donne accès à de nombreuses données : biomasse, LAI (leaf area index ou indice de surface foliaire) taux de chlorophylle (Cab), etc. (Smith et al., 1995 ; Thenkabail, 2003 ; Mulla, 2013). Cependant l'usage du satellite connaît des limites, notamment en terme de résolution spatiale, mais aussi en raison de sa dépendance aux conditions météorologiques et à son trop grand délai de revisite (Moran et al., 1997 ; Pinter et al., 2003). Le drone, par sa réactivité et sa rapidité de mise en œuvre, constitue alors une alternative possible pour acquérir des données pour l'agriculture de précision. Il est ainsi possible de réaliser des acquisitions aux dates et à la fréquence que l'on veut.

Par ailleurs, l'intérêt croissant pour des données de phénotypage et le développement de plates-formes expérimentales a mis en évidence le besoin de données agronomiques objectives adaptées à l'échelle de la plante, répétables et sur l'intégralité des plateformes d'essais (Kipp et al., 2014, Araus et Cairns, 2014). Dans ce cadre, le drone constitue également un outil particulièrement pertinent. Permettant d'obtenir des données de manière simultanée sur l'ensemble d'une plateforme, le drone augmente la représentativité des mesures.

AIRINOV® est une jeune PME créée en décembre 2010 et qui a choisi de se spécialiser exclusivement dans l'utilisation de l'imagerie aérienne par drone pour le suivi agronomique. Ses services s'adressent à la fois aux agriculteurs (carte de préconisation d'azote sur colza ou blé) mais aussi aux semenciers, aux chercheurs du domaine public, aux responsables de plates-formes expérimentales, etc. Les données acquises avec les drones AIRINOV® permettent de s'intéresser à différentes thématiques : du phénotypage à la dynamique de floraison en passant par le

<footnote n="1">1 SAS AIRINOV, 48 rue René Clair, 75899 Paris Cedex 18, France ; nathalie.vigneau@airinov.fr</footnote>
dénombrement de pieds (tournesol, maïs, etc.). La maîtrise de la chaîne, de la conception de drones et de capteurs à la production de cartes en passant par l'acquisition des images, permet à AIRINOV® d'offrir un accompagnement personnalisé en lien avec les objectifs et besoins des expérimentateurs.

# La proxidétection par drone

## Le drone

Parmi les différents types de drones existants (pour plus de détails, voir la revue de Colomina et Molina (2014), AIRINOV® a choisi l'aile volante (ou voilure fixe) pour des raisons de résistance au vent et de vitesse de couverture. Après avoir développé et exploité ses propres drones, AIRINOV® s'est associé à senseFly et devient exploitant et revendeur de ses drones eBee (Figure 1a). D'un poids inférieur à 700 g charge comprise, le eBee fait partie de la catégorie des drones légers facilitant sa mise en œuvre opérationnelle. Construit en EPP (expanded polyPropylene), mélange de polystyrène et de résine, il est capable de supporter les chocs sans se casser (atterrissage sur sol nu par exemple).

<figure><img src="image_108.png" /><figcaption>Figure 1 (a). Le drone eBee de senseFly (b) équipé du capteur MultiSpec 4C d'AIRINOV® (Copyright AIRINOV®).</figcaption></figure>

## Le capteur

Le drone peut embarquer deux types de capteurs différents selon l'information nécessaire : un appareil photo classique ou un capteur multispectral quadribande. Le capteur multispectral, breveté, est constitué de quatre caméras distinctes sur lesquelles ont été ajoutés des filtres permettant de sélectionner les longueurs d'onde d'intérêt. L'innovation réside dans la combinaison d'un capteur à la fois léger (donc adapté au drone) et adapté à la végétation. Le système optique est traversant, avec les optiques sous le drone (Figures 1b, 2a et 2b) alors que le capteur PAR (enregistrant l'illumination ambiante pour la correction en réflectance) est situé sur la face supérieure.

De manière opérationnelle, le système agrodrone™ utilise un capteur avec une bande dans le vert (550 nm, FWHM (full width at half maximum) de 40 nm), une dans le rouge (660 nm, FWHM de 40 nm), une dans la gamme spectrale du red edge (735 nm, FWHM de 10 nm) et une dans le proche infra-rouge (790 nm, FWHM de 40 nm). Ces bandes ont été définies conjointement avec l'UMR EMMAH (Environnement méditerranéen et modélisation des agro-hydrosystèmes) de l'INRA d'Avignon comme étant les bandes principales permettant d'accéder aux informations agronomiques d'intérêt (LAI, Cab). Toutefois, si besoin, ces filtres sont modulables et permettent de sélectionner des bandes dans la gamme 350-800 nm avec une résolution spectrale variant de 10 à 40 nm.
<figure><img src="image_109.png" /><figcaption>Figure 2. a recto et b verso du capteur Multispec 4C breveté par AIRINOV® (Copyright AIRINOV®)</figcaption></figure>

## Le vol

Le vol du drone est entièrement automatique. Il est nécessaire de connaître les coordonnées géographiques de la parcelle d'intérêt. Une fois ses coordonnées entrées dans l'autopilote, le drone est lancé à la main et suit sa trajectoire (calculée automatiquement) contrôlée par son GPS embarqué (Figure 3) et sous la surveillance de son opérateur. Sa vitesse de vol est de 60 km/h et son autonomie, assurée par une batterie électrique, est de 30 min. L'acquisition des images par le drone est peu influencée par la couverture nuageuse puisque le drone vole en dessous des nuages. Sa hauteur de vol maximale en France est de 150 m afin de rester dans le cadre réglementaire le moins contraignant et il peut supporter le vent jusqu'à 50 km/h. Seule la pluie le contraint à rester au sol. En effet, les gouttes d'eau favorisent la diffusion de la lumière et viennent perturber le signal enregistré qui n'est pas facilement exploitable (Rees, 2013).

<figure><img src="image_110.png" /><figcaption>Figure 3. Le système AIRINOV® (Copyright AIRINOV®).</figcaption></figure>
Le drone enregistre les photos à la fréquence d'une image toutes les 1,5 seconde ce qui donne par exemple environ 1000 images pour une parcelle de 15 ha à 15 cm de résolution. La position géographique et l'altitude du drone sont enregistrées grâce à un capteur GPS et une centrale inertielle, permettant de géoréférer précisément les données obtenues. Le positionnement relatif entre les images est inférieur au pixel. L'erreur moyenne de positionnement absolu est d'environ 5 m (précision du GPS embarqué). Un essai, réalisé par AIRINOV® et l'équipe « sol » de l'INRA de Grignon (78) dans une parcelle agricole, en utilisant 23 cibles au sol géolocalisées centimétriquement avec un DGPS (differential global positioning system ou GPS différentiel) Trimble® Pathfinder Power, a montré qu'il était possible de recaler les images drones avec une précision de quelques centimètres, en s'appuyant sur ce type de références.

Un algorithme automatique de reconstruction de scène (voir paragraphe suivant), utilisant des approches photogrammétriques, est utilisé pour créer la carte globale de la parcelle en mosaïquant l'ensemble des images. Pour ce faire, le système doit identifier des points de repère identiques présents dans les images successives, on parle de points homologues ou points d'intérêts, qui vont permettre le recalage des images entre elles. Il est donc indispensable d'avoir un bon recouvrement spatial entre les images successives. Les paramètres de vol de l'agrodrone™, permettent un recouvrement de 80 % dans le sens de déplacement du drone (intrabande) et de 60 % entre les passages (interbande).

Avant chaque vol, une surface de référence est scannée avec le capteur. Cette surface a été caractérisée spectralement en laboratoire. Le capteur de lumière (luxmètre) avec une sensibilité de 400 à 700 nm situé sur le drone et synchronisé avec l'acquisition d'images enregistre les variations d'irradiance durant le vol. La combinaison de ces deux mesures permet la correction des images en réflectance.

## La production d'une carte

Les photos sont enregistrées à bord du drone sur une carte SD (carte mémoire utilisée génériquement pour les appareils photographiques) et sont récupérées après l'atterrissage du drone. Il est alors nécessaire de recréer la géométrie de la scène pour pouvoir reprojeter les photos suivant un référentiel géographique et un système de projection donnés. L'ensemble des traitements géométriques est automatisé et réalisé grâce à un logiciel du commerce. Il comprend la définition de points d'intérêts dans les images, la mise en correspondance des points entre les images, l'ajustement de faisceaux pour affiner la géométrie de la scène et la reconstruction de la géométrie (MNS, modèle numérique de surface) (Hartley et Zisserman, 2004). La reprojection des images sur cette géométrie permet d'obtenir une orthophoto de la zone complète.

Dans le cas du capteur multispectral, il y a nécessité de recaler les images des bandes entre elles, c'est l'étape de « co-registration ». La procédure développée par AIRINOV® permet d'atteindre une précision de superposition entre les bandes de l'ordre du demi-pixel. Il ne reste plus qu'à appliquer la correction en réflectance grâce aux données du luxmètre et de la surface de référence. Les bandes peuvent alors être traitées séparément pour l'établissement de corrélations avec des mesures terrain ou servir au calcul d'indices ou à l'inversion de modèles de transfert radiatif.

## La robustesse du signal

Afin de s'assurer de la qualité des données produites en sortie de la chaîne de traitement ainsi que de la robustesse du signal enregistré par le drone, deux vols ont été réalisés sur la même parcelle au cours de la même journée, un le matin et un l'après-midi. Ces vols ont permis le calcul de deux indices de végétation, le NDVI (normalized difference vegetation index) et le PRI (photochemical reflectance index). La **Figure 4** représente la régression linéaire qui a pu être réalisée pour chaque indice avec en abscisse les données du vol 1 et en ordonnée, les données du vol 2. Pour chaque indice, le coefficient de détermination est supérieur à 0,9 prouvant la cohérence et la robustesse du signal. Par ailleurs, une étude statistique plus poussée a montré que 95 % des points sur la parcelle avaient un coefficient de variation absolu inférieur à 3,7 %.
<figure><img src="image_111.png" /><figcaption>Figure 4. Estimation de la robustesse du signal : a. NDVI, b. PRI (Copyright AIRINOV®).</figcaption></figure>

## L'estimation de paramètres biophysiques et biochimiques

AIRINOV® utilise l'inversion de modèles de transfert radiatif (méthode développée en exclusivité avec l'équipe de F. Baret de l'INRA d'Avignon) pour l'obtention du GAI (green area index -indice de surface verte), de Cab (taux de chlorophylle de la feuille) ainsi que du QCab, quantité de chlorophylle intégrée sur l'ensemble du couvert (Verger et al., 2014). La **Figure 5** présente les résultats de validation de l'estimation de l'indice foliaire. On constate que la pente vaut 1 et que les résultats de l'estimation sont en parfaite cohérence avec les mesures qui peuvent être réalisées au sol. Par ailleurs, la RMSE (root-mean-square error - racine de l'erreur de prédiction quadratique moyenne) pour ces 38 points est de seulement 0,21 ce qui est très satisfaisant.

<figure><img src="image_112.png" /><figcaption>Figure 5. Résultats d'estimation du GAI par drone AIRINOV® en comparaison de mesures réalisées au sol (Copyright AIRINOV®).</figcaption></figure>
# Le drone au service de la recherche et de l'expérimentation

## Les caractéristiques d'un vol

Pour le suivi de parcelles expérimentales de quelques m², la résolution spatiale doit être la plus fine possible pour
des études par exemple sur le phénotypage. Lorsque le drone vole à 50 m, la résolution spatiale est de 5 cm en
multispectral et de 1,5 cm en RGB classique.

## La vectorisation

En plus de la production de cartes, il est possible grâce à un logiciel de SIG (système d'information géographique) de vectoriser le parcellaire directement sur les images (Figure 6). Cette vectorisation permet l'extraction de données statistiques à la microparcelle. Cette vectorisation n'est réalisée qu'une seule fois au cours du cycle de culture. Elle permet de mieux visualiser les cartographies d'un paramètre donné en distinguant les différentes parcelles ou placettes (Figure 7) et permet l'extraction de données au format tableur. Ces données sont ensuite directement intégrables dans une base de données qui peut suivre la nomenclature précise des microparcelles (blocs, lignes, colonnes, etc.). Il est alors possible de confronter ces données à des mesures réalisées sur le terrain pour mettre en place des corrélations.

<figure><img src="image_113.png" /><figcaption>Figure 6. Résultats de la vectorisation des 1356 microparcelles de maïs (2 ou 4 rangs) (Copyright AIRINOV®).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_114.png" /><figcaption>Figure 7. Visualisation d'un paramètre par cartographie colorée sur le parcellaire (Copyright AIRINOV®).</figcaption></figure>
## L'intérêt du système AIRINOV® pour le suivi de parcelles expérimentales

Le drone couvre l'ensemble d'une plate-forme expérimentale en quelques minutes, garantissant l'homogénéité de la mesure. Le traitement des données permet d'accéder à des variables agronomiques telles que le LAI ou le taux de chlorophylle sur blé, colza et maïs ainsi qu'au calcul d'indices de végétation tels que le NDVI ou le PRI. La rapidité et la réactivité du drone permettent de choisir le moment le plus favorable pour la prise de vue et des acquisitions fréquentes au cours du cycle de culture et ainsi le suivi dynamique d'un paramètre donné. La **Figure 8** présente des cartographies superposables du NDVI. Si la plate-forme a été vectorisée, il est également possible d'extraire des valeurs quantitatives par microparcelle et d'établir des courbes de LAI par variété au cours du temps ou des cinétiques de stade.

<figure><img src="image_115.png" /><figcaption>**Figure 8.** Exemples de cartes superposables de NDVI d'une même parcelle au cours du temps (Copyright AIRINOV®)</figcaption></figure>

L'acquisition d'images à très haute résolution (THR) (1,5 cm en RGB, 5 cm en multispectral) peut également permettre le dénombrement (de pieds de tournesol comme sur la **Figure 9**), la détection d'adventices dans l'inter-rang ou le suivi de dynamique de floraison sur tournesol et colza.

<figure><img src="image_116.png" /><figcaption>**Figure 9.** Image RGB THR (résolution spatiale de 8,5 mm) d'une plateforme de tournesol illustrant la possibilité du dénombrement de pieds, zoom sur 5 rangs (5 x 3m) (Copyright AIRINOV®).</figcaption></figure>
Le géoréférencement des orthophotos produites par AIRINOV® permet un affichage dans des outils de SIG ou dans GoogleEarth (Figure 10). Cette visualisation autorise un affichage de cartes à différentes dates permettant la gestion d'un lot de parcelles.

<figure><img src="image_117.png" /><figcaption>Figure 10. Visualisation d'un ensemble de microparcelles sous Google Earth (copyright AIRINOV®).</figcaption></figure>

AIRINOV® a proposé ses services à de nombreux sélectionneurs et a réalisé différents travaux sur blé (dynamique de mise en place du couvert), sur maïs (suivi de stress hydrique, estimation de la variabilité de levée), sur colza (dynamique de floraison) ou sur tournesol (dénombrement de pieds à la levée). L'INRA a également pu apprécier les avantages de cette technique que ce soit pour des études sur sol nu (INRA Grignon), sur tournesol, prairie ou céréales (INRA Auzeville) ou sur colza et betterave (INRA Dijon en partenariat avec le Cetiom). Les nombreux échanges avec les chercheurs permettent d'améliorer constamment le service proposé et de s'adapter aux besoins des projets en cours ou à venir.

## Conclusion

L'intérêt du drone pour le suivi de plateforme d'essais provient principalement de sa fine résolution spatiale. En effet sa faible altitude de vol autorise une très bonne résolution spatiale (de 5 cm à 15 cm en multispectral et de 1,5 à 5 cm en RGB) et rend l'acquisition indépendante de la couverture nuageuse. L'offre agrodrone™ AIRINOV® présente également une grande rapidité de déploiement qui rend son utilisation souple de manière à suivre au plus près les stades clés de la végétation et qui lui permet d'être réactif face aux conditions météorologiques changeantes. La modularité de son capteur permet d'accéder à des données très variées : LAI, Cab, NDVI, PRI, etc. Pour toutes ces raisons, l'offre agrodrone™ d'AIRINOV® constitue un excellent outil de suivi de parcelles expérimentales.
AIRINOV® propose ses services aux expérimentateurs mais aussi aux agriculteurs pour leur fournir un conseil en fertilisation azotée sur colza notamment. AIRINOV® a pour objectif de développer de nouveaux services tant pour les agriculteurs que pour les expérimentateurs. C'est pourquoi AIRINOV® poursuit ses travaux de recherche sur de nouveaux capteurs comme par exemple l'utilisation de l'imagerie thermique pour le suivi de stress hydrique ; et sur de nouvelles thématiques comme la détection de mauvaises herbes, la détection de maladie de la vigne, etc.

Références bibliographiques

Araus JL, Cairns JE (2014) Field high-throughput phenotyping : the new crop breeding frontier. *Trends Plant Sci*, **19**, 52-61.

Colomina I, Molina P (2014) Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing : A review. *ISPRS J Photogram Remote Sens* **92** (79-97).

Hartley R, Zisserman A (2004) *Multiple View Geometry in computer vision* (2nd ed.). Cambridge University Press.

Kipp S, Mistele B, Baresel P, Schmidhalter U (2014) High-throughput phenotyping early plant vigour of winter wheat. *Eur J Agronom* **52**, Part B, 271-278.

Mulla DJ (2013) Twenty five years of remote sensing in precision agriculture : Key advances and remaining knowledge gaps. *Biosyst Eng*, **114**, 358-371.

Moran MS, Inoue Y, Barnes E M (1997) Opportunities and limitations for image-based remote sensing in precision crop management. *Remote Sens Environ*, **61**, 319-346.

Pinter PJ, Hatfield J L, Schepers JS, Barnes E M, Moran M S, Daughtry CS et al. (2003) Remote sensing for crop management. *Photogramm Eng Remote Sens*, **69**, 647-664.

Rees WG (2013) *Physical Principles of Remote Sensing* (3rd ed). Cambridge University Press.

Smith R, Adams J, Stephens D J, Hic PT (1995) Forecasting wheat yield in a Mediterranean-type environment from the NOAA satellite. *Aust J Agric Res*, **46**, 113-125.

Thenkabail PS (2003) Biophysical and yield information for precision farming from near-real-time and historical Landsat TM images. *Int J Remote Sens*, **24**, 2879-2904.

Verger A, Vigneau N, Cheron C, Baret F (2014). Green area index from an unmanned aerial system over wheat and rapeseed crops. *Remote Sens Environ*. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2014.06.006
# Quelle plus-value pour le suivi des essais au champ de l'exploitation des informations géo-localisées des capteurs de proxi et télédétection avec des méthodes géomatiques ?

Vladimir Goutiers<fnref n="1" />, Paul Laurent<fnref n="1" />

**Résumé.** L'étude traite de l'intérêt d'utiliser des outils de géolocalisation et de mesures physiques haut débit en expérimentation végétale à l'INRA pour appréhender l'hétérogénéité spatiale intraparcellaire. Un travail exploratoire a été engagé sur le Domaine expérimental de Toulouse Auzeville. Nous présentons une comparaison de résultats d'estimation des paramètres biophysiques pour le suivi des sols et des couverts prairiaux, entre des mesures réalisées au champ (LAI : leaf area index), et des mesures acquises par des capteurs de proxi et télédétection, telles que : la résistivité électrique apparente des sols et des images multispectrales de drone. La chaîne d'analyse des informations est décrite afin de présenter les points faibles et les points forts de ces approches. Dans nos conditions expérimentales la résistivité électrique s'avère être un bon indicateur pour cartographier les propriétés de la couche travaillée des sols (fertilité, texture et concentration en calcaire). Il en est de même pour les indices de télédétection agronomique qui rendent bien compte de la variabilité des couverts végétaux prairiaux. Nous pouvons conclure dans nos conditions d'essai que ces méthodes et techniques de cartographie haut débit des propriétés du sol et des couverts peuvent être très utiles à l'expérimentateur en production végétale. Elles permettent de mieux appréhender la variabilité spatiale de la parcelle dans les étapes de conception du plan d'expérience et dans l'étape d'interprétation des résultats d'expérimentations factorielles.

**Mots clés :** géomatique, télédétection agronomique, GNSS, physico-chimie des sols, indice de surface foliaire, résistivité électrique, drone

## Introduction

L'agriculture de précision mobilise depuis de nombreuses années les images multispectrales de télédétection pour caractériser l'état nutritionnel des couverts cultivés (Coquil et Bordes, 2005). De nouvelles technologies plus souples à mettre en œuvre pour l'expérimentateur de terrain sont maintenant disponibles sur le marché (aéromodélisme volant à basse altitude avec pilotage par l'utilisateur). Nous présentons ici une des solutions de drone civil permettant de recueillir des images multispectrales à une résolution de 15 cm.

En télédétection les images multispectrales permettent de calculer des indices de végétation. Ces indices sont bâts en transformant des luminances mesurées à partir de capteurs embarqués, en grandeurs ayant une signification dans le domaine de l'environnement (paramètres biophysiques des couverts végétaux). De très nombreux indices de végétation ont été créés et utilisés ces quarante dernières années (Bannari et al., 1995). Une des difficultés est donc de choisir l'indice mettant en évidence le phénomène que l'expérimentateur veut mesurer. L'indice le plus connu et le plus utilisé est l'indice de végétation par différence normalisée ou indice de Tucker NDVI (normalized difference vegetation index) (Tucker, 1979). Cet indice est utilisé pour évaluer l'état nutritionnel azoté d'un couvert. Parmi les variables du couvert végétal à estimer, l'indice foliaire (LAI : leaf area index) est le plus utilisé en agriculture. Il caractérise la taille des surfaces d'échange (rayonnement, eau, carbone) avec l'atmosphère (Baret, 1999) et permet de rendre compte de l'hétérogénéité parcellaire à partir des couverts végétaux. Des relations entre NDVI et LAI ont été mises en évidence (Dubois, 2003), ces deux paramètres réagissent de façon identique dans le domaine spectral pour les mêmes structures végétales. La cartographie de la résistivité électrique apparente du sol est une autre méthode pour rendre compte de l'hétérogénéité intra et interparcellaire dans les dispositifs expérimentaux. L'utilisation de cette technologie de par la densité spatiale des points de mesure permet une très bonne estimation de la variabilité spatiale à l'échelle de la parcelle de certaines propriétés du sol comme la teneur

<footnote n="1">1 INRA, UMR 1248 AGroécologie Innovations Ruralités, F- 31326 Castanet-Tolosan, France ; Vladimir.Goutiers@toulouse.inra.fr</footnote>
en argile, la charge en cailloux ou la présence de calcaire (Moeys et al., 2006). Actuellement, les technologies GNSS (global navigation satellite system) et SIG (système d'information géographique) sont assez peu utilisées dans le domaine de l'expérimentation végétale à l'INRA (Institut national de la recherche agronomique). En partenariat avec l'Unité expérimentale d'Auzeville, nous avons donc engagé un travail exploratoire afin d'analyser les possibilités d'utilisation en routine de ces technologies dans les métiers de l'expérimentation. L'étude présentée ici est une illustration d'un cas concret d'intégration de ces nouveaux outils dans la chaîne d'analyses des résultats d'un essai. La **Figure 1** est une illustration de la démarche appliquée.

<figure><img src="image_118.png" /><figcaption>**Figure 1.** Chaîne d'analyses appliquée sur un dispositif expérimental.</figcaption></figure>

Au travers de cet article nous cherchons à démontrer que l'utilisation des outils de statistiques spatiales permet de caractériser les sols et les couverts végétaux d'une expérimentation et de rendre compte de l'hétérogénéité (intra et interparcellaire). L'étude porte sur la comparaison de résultats issus de mesures au champ et de données produites par télédétection et cartographie de résistivité apparente du sol. Après avoir présenté rapidement la méthode utilisée pour la conception et la mise en place de l'essai, nous exposerons la manière dont nous avons généré l'acquisition et le traitement des données géolocalisées et issues de proxidétection. Nous nous intéresserons aux corrélations entre les paramètres physico-chimiques du sol et la résistivité électrique apparente sur une grille de points de prélèvement. Nous présenterons ensuite les résultats issus de l'analyse des couches modélisées par interpolation spatiale sous la forme d'une matrice de corrélation. Ces éléments seront complétés par une analyse des relations existantes entre indices de télédétection agronomiques et une variable biophysique (LAI) mesurée au sol. L'objectif de ces indicateurs est de pouvoir cartographier à haut débit l'hétérogénéité parcellaire.
## Matériels et méthodes

Les parcelles sont situées sur le Domaine expérimental d'Auzeville. L'essai support d'étude est un dispositif en bloc aléatoire complet de trente microparcelles implanté en octobre 2010 avec des couverts prairiaux utilisés en fauche (Figure 2). Le dispositif couvre une surface de 2000 m<fnref n="2" />. Nous étudions l'effet des facteurs biotiques et abiotiques (composition du couvert, alimentation hydrique et minérale) sur la cinétique de constitution de la matière sèche produite. Il est indispensable pour nous d'intégrer la variabilité intraparcellaire afin d'interpréter nos résultats.

<figure><img src="image_119.png" /><figcaption>Figure 2. Parcelle expérimentale support d'essai. Copyright « © IGN – BD ORTHO 2010 »</figcaption></figure>

Pour concevoir le plan d'expérience nous avons utilisé le logiciel ArcGIS-Arcinfo 10 avec les extensions ET GeoWizard et Graphics and Shapes. Les microparcelles ainsi constituées ont été implantées au champ à l'aide d'un GNSS Trimble R6 sur canne avec correction différentielle RTK (real time kinematic) de précision centimétrique. Des mesures de résistivité électrique ont été faites avec le système ARP® (automatic resistivity profiling) de la société Géocarta<fnref n="2" />. Trois profondeurs ont été prospectées (voie 1 : 0-50 cm, voie 2 : 0-100 cm et voie 3 : 0-150 cm). Le descriptif de la méthode de mesure est décrit dans l'article de Séger et al., (2014).

Pour interpréter cette caractérisation géophysique des microparcelles, nous avons réalisé des analyses physico-chimiques sur des prélèvements de sol de la couche labourée collectés au centre de chacune d'entre elles (Figure 3). Nous avons ainsi construit par interpolation spatiale 20 couches thématiques au format raster correspondant à l'ensemble des variables physico-chimiques mesurées. La résolution spatiale de ces couches est de 15 cm comme pour les images multispectrales. Durant la saison de végétation 2013 nous avons recueilli des images multispectrales grâce au drone de la société Airinov<fnref n="3" /> avant chaque fauche de la végétation pour quatre longueurs d'onde (vert 550 nm, rouge 660 nm, red-edge 735 nm et proche infrarouge 790 nm). Grâce à ces photographies aériennes nous avons calculé 19 indices de végétation fréquemment utilisés en télédétection (Girard et Girard, 2010). En parallèle, nous avons relevé au sol sur 138 points géoréférencés l'indice de surface foliaire (LAI) avec un appareil de mesure LAI2000 de la marque LI-COR. Les points de mesures ont été implantés de façon équidistante sur les diagonales des rectangles constituant les microparcelles.

<footnote n="2">2 http://www.geocarta.net</footnote>

<footnote n="3">3 www.airinov.fr</footnote>
Toutes les données ont été analysées avec le logiciel de statistique SPAD 8 et l'extension Spatial Analyst d'Arcgis.
Notre stratégie méthodologique pour mettre en évidence les liens entre les mesures de capteurs, les paramètres du sol et les propriétés des couverts a porté sur deux niveaux : (i) explorer les relations statistiques entre des propriétés physico-chimiques des sols et leur résistivité électrique apparente ; (ii) explorer les relations statistiques entre des variables biophysiques (LAI) mesurées au sol et des indices de télédétection agronomiques construits à partir d'images multispectrales obtenues par vol de drone. Les données ponctuelles (analyses de terre et résistivité) ont été spatialisées par interpolation à l'aide d'une méthode de pondération par l'inverse de la distance (IDW) (Watson et Philip, 1985). Nous avons ensuite vérifié si les relations statistiques entre les couches thématiques ainsi modélisées étaient conservées par rapport aux relations établies sur les données brutes. L'analyse intercouches thématiques s'est appuyée sur une méthode de comparaison des valeurs de pixels pour établir un coefficient de détermination de Pearson.

<figure><img src="image_120.png" /><figcaption>Figure 3. Points de prélèvement des échantillons de sol pour analyses physico-chimiques (N=30).
Copyright « © IGN – BD ORTHO 2010 »</figcaption></figure>

## Résultats

L'ensemble des couches constituées à partir des variables mesurées a été intégré dans une base de données géographique. Cette dernière a été ensuite exploitée pour réaliser les analyses statistiques. Voici les principaux résultats que nous pouvons mettre en évidence dans nos conditions expérimentales.

### Corrélation entre les propriétés physico-chimiques et la résistivité électrique apparente des sols

#### Comparaison au niveau des points de prélèvement des sols

La résistivité électrique apparente est toujours corrélée à certains cations (K et Na) du sol quelle que soit la profondeur prospectée par les électrodes. De même il existe une relation positive entre la teneur en sables de l'horizon labouré et la valeur de résistivité. Les mesures réalisées sur les voies profondes (voie 2 ou 3) permettent
d'obtenir de meilleures prédictions des variables physico-chimiques (texture, cations...) que la voie 1. De nouvelles corrélations non observées sur la couche 0-50 cm (voie 1) sont mises en évidence entre les concentrations en phosphore Olsen et en CaCO₃ de la couche labourée et la mesure de résistivité des voies profondes (Tableau 1).

<caption>**Tableau 1.** Corrélations entre la résistivité électrique apparente de la couche 0-150 cm et les variables physico-chimiques du sol de la couche labourée (coefficient de corrélation de Pearson, p-value, effectif)</caption>

Corréations avec les variables continues
De la variable : Resistivite_voie3

<table><thead><tr><th>Variable caractéristique</th><th>Valeur-Test</th><th>Corrélation</th><th>Probabilité</th><th>Poids</th></tr></thead><tbody><tr><td>Resistivite_voie2</td><td>9.04</td><td>0.94</td><td>0.000</td><td>30</td></tr><tr><td>Sables grossiers</td><td>5.16</td><td>0.76</td><td>0.000</td><td>30</td></tr><tr><td>Sables</td><td>5.06</td><td>0.75</td><td>0.000</td><td>30</td></tr><tr><td>P2O5 Olsen</td><td>4.37</td><td>0.69</td><td>0.000</td><td>30</td></tr><tr><td>Resistivite_voie1</td><td>4.26</td><td>0.67</td><td>0.000</td><td>30</td></tr><tr><td>K éch.</td><td>3.87</td><td>0.63</td><td>0.000</td><td>30</td></tr><tr><td>P2O5 Joret Hebert</td><td>2.86</td><td>0.50</td><td>0.002</td><td>30</td></tr><tr><td>Limons fins</td><td>-2.39</td><td>-0.43</td><td>0.008</td><td>30</td></tr><tr><td>pH eau</td><td>-2.44</td><td>-0.44</td><td>0.007</td><td>30</td></tr><tr><td>Limons grossiers</td><td>-3.49</td><td>-0.59</td><td>0.000</td><td>30</td></tr><tr><td>Limons</td><td>-4.15</td><td>-0.66</td><td>0.000</td><td>30</td></tr><tr><td>CaCO3</td><td>-4.75</td><td>-0.72</td><td>0.000</td><td>30</td></tr><tr><td>Na éch.</td><td>-5.54</td><td>-0.79</td><td>0.000</td><td>30</td></tr></tbody></table>

## Comparaison entre les couches interpolées spatialement

A la lecture des cartes (Figure 4) nous pouvons déjà observer des liaisons entre les couches interpolées. Nous devons maintenant confirmer qu'il existe bien des relations statistiques entre les couches et que ces relations sont identiques à ce que nous avons observé sur les données brutes liées aux points de prélèvement. Si nous ne mettons pas en évidence les mêmes tendances, l'utilisation des statistiques spatiales n'apportera alors aucune plus-value pour rendre compte de l'hétérogénéité intra et interparcellaire.

<figure><img src="image_121.png" /><figcaption>**Figure 4.** Résultats de l'interpolation spatiale (IDW) pour la résistivité électrique de la couche 0-50cm et de la teneur en P2O5 Olsen. Copyright « © IGN - BD ORTHO 2010 »</figcaption></figure>
En examinant la matrice de corrélations présentée en **Tableau 2**, nous pouvons constater que la résistivité voie 1 sur la couche 0-50 cm est faiblement corrélée aux variables physico-chimiques de l'horizon labouré du sol. Nous retrouvons les mêmes tendances que sur l'analyse statistique réalisée sur les points de prélèvement bruts, à savoir un lien avec le sodium échangeable (r = -0,42) et le potassium échangeable (r = 0,38). Les paramètres calcium échangeable et sables sont très mal restitués (r = -0,07 et r < 0,2). D'une façon générale l'intensité des corrélations construites à partir de cette modélisation est insuffisante. L'utilisation d'interpolations spatiales constituées sur des jeux de données ayant des densités d'information différentes dégrade la qualité des relations statistiques entre la résistivité de la couche 0-50 cm et les paramètres physico-chimiques du sol.

Si l'on s'intéresse à la voie 2 (0-100 cm) et à la voie 3 (0-150 cm) nous retrouvons des relations statistiques similaires entre les données brutes et les données modélisées. Les principaux paramètres agronomiques liés à la résistivité sont dans les deux cas de figure identiques : potassium (K), sodium (Na), phosphore Olsen, calcaire (CaCO₃). Globalement, la modélisation dégrade légèrement la qualité de la corrélation. Nous pouvons illustrer cela avec le sodium qui est la variable dont la force de liaison est la plus importante dans notre étude. Sur la voie 3 le coefficient de corrélation (r) est de -0,79 pour l'analyse sur les données brutes contre -0,57 sur l'analyse obtenue à partir des couches thématiques interpolées.

<table><caption>**Tableau 2.** Matrice de corrélations entre les cellules des couches thématiques interpolées
(coefficient de corrélation de Pearson)</caption><thead><tr><th>Couches thématiques</th><th>Résistivité v1</th><th>Résistivité v2</th><th>Résistivité v3</th></tr></thead><tbody><tr><td>Résistivité v1</td><td>1.00</td><td>0.83</td><td>0.71</td></tr><tr><td>Résistivité v2</td><td>0.83</td><td>1.00</td><td>0.92</td></tr><tr><td>Résistivité v3</td><td>0.71</td><td>0.92</td><td>1.00</td></tr><tr><td>Argiles</td><td>0.01</td><td>0.02</td><td>0.02</td></tr><tr><td>Limons fins</td><td>-0.01</td><td>-0.03</td><td>-0.02</td></tr><tr><td>Limons grossiers</td><td>-0.13</td><td>-0.21</td><td>-0.21</td></tr><tr><td>Sables fins</td><td>-0.01</td><td>-0.06</td><td>-0.04</td></tr><tr><td>Sables grossiers</td><td>0.19</td><td>0.27</td><td>0.33</td></tr><tr><td>Carbone organique</td><td>0.15</td><td>0.23</td><td>0.23</td></tr><tr><td>Azote total</td><td>0.15</td><td>0.24</td><td>0.24</td></tr><tr><td>pH eau</td><td>-0.37</td><td>-0.50</td><td>-0.54</td></tr><tr><td>CaCO3</td><td>-0.31</td><td>-0.47</td><td>-0.52</td></tr><tr><td>P2O5 Olsen</td><td>0.40</td><td>0.56</td><td>0.62</td></tr><tr><td>CEC</td><td>-0.03</td><td>0.05</td><td>0.05</td></tr><tr><td>Ca éch</td><td>-0.07</td><td>-0.02</td><td>-0.02</td></tr><tr><td>Mg éch</td><td>0.12</td><td>0.25</td><td>0.31</td></tr><tr><td>Na éch</td><td>-0.42</td><td>-0.55</td><td>-0.57</td></tr><tr><td>K éch</td><td>0.38</td><td>0.50</td><td>0.49</td></tr><tr><td>Fe éch</td><td>-0.12</td><td>-0.18</td><td>-0.19</td></tr><tr><td>Al éch</td><td>-0.13</td><td>-0.22</td><td>-0.26</td></tr></tbody></table>

Dans notre cas d'étude l'utilisation de la résistivité s'est avérée efficace pour rendre compte de l'hétérogénéité de certaines propriétés du sol : la texture de surface, la fertilité et la teneur en carbonate de calcium sur les points de prélèvements bruts. Les relations statistiques établies sur les points de prélèvement sont meilleures que celles établies sur les couches interpolées pour les trois voies. Cependant cette spatialisation d'informations agronomiques permet à l'expérimentateur de cartographier les variations dans l'espace et de faire ressortir des zones homogènes.
Corrélation entre les variables biophysiques (LAI) mesurées au sol et des indices de télédétection agronomiques

L'expression de la végétation est un autre moyen d'évaluer l'hétérogénéité parcellaire. Nous avons donc exploré cette piste en cherchant à mettre en lumière des relations entre nos 138 points de mesures de LAI au sol et les 19 indices de télédétection calculés à partir des images multispectrales obtenues par vol de drone. Pour cela nous avons extrait les valeurs des pixels des différentes couches d'indices de végétation correspondant aux points de mesures au sol. De nombreux indices présentent un intérêt pour prédire la valeur du LAI (coefficient de corrélation de Pearson de 0,8 et plus). Dans nos conditions expérimentales le GVI (green ratio vegetation index, Proche InfraRouge/Vert) est le plus performant pour apprécier cette valeur (r=0,86).

<figure><img src="image_122.png" /><figcaption>Figure 5. Relation entre l'indice GVI (mesures drone) et l'indice de surface foliaire LAI (mesuré au sol).</figcaption></figure>

Il existe une relation linéaire assez robuste entre le LAI mesuré au sol et le GVI estimé sur les images drone pour les couverts étudiés (Figure 5). La variabilité de la végétation est assez bien prédite dans notre essai. La proxidétection est une solution efficace pour réaliser de la cartographie à haut débit de couverts végétaux prairiaux hétérogènes avec une résolution spatiale d'environ 15 cm.
Discussion et conclusion

L'étude des caractéristiques des sols et de la végétation sont deux approches intéressantes et complémentaires pour appréhender l'hétérogénéité parcellaire.

La résistivité électrique apparente permet de quantifier la variabilité spatiale des potentialités agronomiques d'un sol. Pour que cette méthode soit efficace et permette d'obtenir des relations robustes entre les variables à prédire et les mesures de résistivité, il faut disposer d'un nombre conséquent de points de mesures physico-chimiques (cations, granulométrie, pH, phosphore phytodisponible). Dans notre cas d'étude nous pouvons dire que notre modèle spatial pour les analyses physico-chimiques est construit sur un nombre trop faible de points de mesure. A contrario, il y a beaucoup de points de mesure pour la résistivité avec un modèle spatial robuste en sortie. Ceci a une incidence sur la qualité des relations statistiques établies entre les différents types de variables. Une piste d'amélioration pourrait consister à utiliser d'autres méthodes géostatistiques pour construire des représentations plus fidèles à la réalité mesurée. Ces premiers résultats d'interpolation nous conduisent à nous questionner sur la robustesse des relations statistiques entre des couches issues de modèles construits sur des populations ayant des effectifs de forte amplitude. Ce dernier point mériterait d'être approfondi dans le cadre d'un travail spécifique.

Les relations mises en évidence sur les points de prélèvement bruts (N=30) en comparant deux à deux résistivité et variables physico-chimiques sont plus satisfaisantes. Il serait intéressant de densifier le réseau de points de mesures pour augmenter la qualité de la prédiction. Cette étude a démontré dans son domaine de validité qu'il existe un lien entre la résistivité électrique et des paramètres d'importance qui reflètent la fertilité, la texture et la concentration en calcaire du sol

La télédétection agronomique apparaît très robuste pour caractériser l'état des couverts végétaux. En exploitant les images multispectrales nous avons spatialisé à très haute résolution des valeurs d'indices de végétation capables d'estimer les valeurs de LAI mesurées au sol sur nos couverts. Les relations statistiques sont robustes pour huit indices. Dans nos conditions d'expérimentation l'indice GVI est le plus efficace pour prédire l'indice de surface foliaire (LAI). La relation linéaire produite retranscrit bien la variabilité intraparcellaire de la taille des surfaces d'échange variant de 1 à 6 m² de feuilles par m² de sol dans notre dispositif (Figure 5). Ce type d'approche donne des résultats fiables mais nécessite un travail conséquent de construction des équations de prédiction et de validation des modèles. L'étape d'acquisition de données sur le terrain est importante la première année. C'est ensuite le drone qui effectue les mesures de suivi pluriannuel. Il faut cependant réaliser quelques points de contrôle au sol chaque année afin de vérifier la robustesse des prédictions. Au final c'est un gain de temps pour l'expérimentateur en production végétale. Pour mener à bien ce travail, nous avons utilisé des mesures spectrales dans quatre longueurs d'onde. Afin d'aller plus loin dans cette étude, nous envisageons de réaliser selon le même protocole une série de mesures avec un capteur hyperspectral et ainsi avoir accès à un panel d'indices plus important pour améliorer la puissance prédictive de nos équations. Ce criblage se justifie pleinement dans le cas des prairies multispécifiques qui restent des couverts peu étudiés jusqu'à présent à la différence des cultures et forêts.

Cette démarche méthodologique, dans nos conditions d'essai, nous permet de conclure que :

(i) l'utilisation des outils de géolocalisation et de mesures physiques haut débit apporte une plus-value dans le métier de l'expérimentation. Cette amélioration se traduit par l'intégration de la variabilité parcellaire dans les étapes de conception du plan d'expérience, un gain de cohérence dans l'interprétation des résultats d'expérimentations factorielles ;

(ii) les outils de statistiques spatiales sont robustes pour caractériser et cartographier l'hétérogénéité des propriétés physico-chimiques des sols ou de certaines variables biophysiques uniquement si les relations sont construites sur un nombre suffisant de points.
Remerciements

Nous remercions Minh Nguyen pour sa contribution à ce travail, Pierre Perrin pour son implication dans le développement des appareils piétons de mesures physiques et l'équipement en centrales d'enregistrements du dispositif d'essai. Nous tenons également à remercier le Laboratoire d'analyses des sols de L'INRA d'Arras pour la réalisation des dosages de caractérisation agronomique des sols. Nous remercions André Gavaland et Laurent Burnel pour leur relecture attentive et leurs conseils avisés.

Références bibliographiques

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Girard MC, Girard CM (2010) *Traitement des données de télédétection*. 2ᵉ édition, Environnement et ressources naturelles, Dunod.

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Séger M, Bourennane H, Mistou MN, Pasquier C, Giot G, Ubertosi M, Cousin I (2014) La mesure de résistivité électrique : un outil d'aide à la cartographie des sols. L'exemple de l'Unité expérimentale d'Epoisses. *Le Cahier des Techniques de l'INRA*, n° spécial GéoExpé, pp. 117-122.

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Watson DF, Philip G (1985) A refinement of inverse distance weighted interpolation. Une meilleure précision de l'interpolation de la distance inverse pondérée. *Geo-processing 2*, 315-327.
<figure><img src="image_123.png" /></figure>
# Exemple d'utilisation de SIG dans un projet de recherche sur la gestion quantitative de l'eau d'irrigation sur un bassin versant

Denis Baudet<fnref n="1" />, Delphine Leenhardt<fnref n="1" />

**Résumé.** L'objet de cet article est d'illustrer un cas d'utilisation de SIG (système d'information géographique) pour spatialiser des données d'origine hétérogène dans le cadre d'un projet de recherche sur la gestion quantitative de la ressource en eau dans une zone de grandes cultures irriguées en Midi-Pyrénées. Dans cette région, la récurrence de situations de crise en période d'étiage pose la question de l'opportunité de modifier les systèmes de culture des territoires concernés. La recherche conduite visait à outiller le gestionnaire de la ressource dans leur activité prospective en tenant compte des points de vue des divers acteurs de terrain. Plus spécifiquement, elle a consisté à développer un prototype d'outil facilitant la construction et l'évaluation de scénarios d'usage du sol (et plus précisément, de systèmes de culture) avec les acteurs des territoires concernés. Le territoire d'étude retenu, situé dans les coteaux de Gascogne (Midi-Pyrénées) correspond à l'ensemble des bassins versants (8 000 km²) des rivières réalimentées par le Canal de la Neste. Dans cet article, nous nous attachons à lister la diversité des données mobilisées (météorologie, carte des sols, enquête RGA-recensement général agricole-, dire d'expert,...), à des échelles et emprises géographiques différentes, à poser les problèmes d'intégration de ces données et à exposer les solutions de spatialisation retenues. Les difficultés rencontrées émanaient du fait que les informations nécessaires devaient être obtenues par croisement de données qui n'étaient pas toutes spatialisées. La démarche et la construction de ce prototype (SPACSS-SPAtial Crop System Scenarii builder and evaluator) a fait l'objet d'un travail de doctorat qui a mobilisé des informaticiens.

**Mots clés** : base de données, hétérogénéité des données, spatialisation, SIG, Coteaux de Gascogne

## Introduction

Pour mettre en œuvre des politiques publiques impactant l'occupation du sol par les cultures, il est utile de décrire la distribution spatiale des systèmes de culture du territoire étudié, d'en construire des alternatives et de les évaluer.

Ainsi, la proposition gouvernementale d'augmenter significativement les surfaces en agriculture biologique (Barnier, 2009) ou la proposition de diminution des surfaces irriguées faite par les opposants à la construction du barrage de Charlas (Mandement, 2004) sont deux exemples pour lesquels les décideurs politiques doivent se poser les questions suivantes : où faut-il favoriser l'implantation de l'agriculture biologique / supprimer des surfaces irriguées ? Comment prendre en compte le point de vue des différents acteurs du territoire pour instruire cette question ?

Pour aider ces décideurs, un travail de Doctorat (Clavel, 2010) a été conduit dans le sud-ouest de la France, où les problèmes de pénurie d'eau sont récurrents et fortement liés aux choix de systèmes de cultures. Ce travail a permis d'initier le développement d'un outil permettant aux utilisateurs (différents porteurs d'enjeu d'un territoire) de représenter et d'évaluer leurs visions sur les distributions de systèmes de cultures qui leur semblent *a priori* souhaitables ou probables dans un contexte donné (Clavel et al., 2012). L'outil comporte quatre éléments essentiels : 1) une description du territoire d'étude en termes de distribution des systèmes de culture et de leurs facteurs de localisation (sols, types d'exploitation, etc.), il s'agit de la « **situation de référence** », 2) une interface pour construire une distribution alternative à la situation de référence, 3) un simulateur pour calculer des variables estimant l'impact de la distribution initiale ou alternative des systèmes de culture, 4) une interface pour construire des indicateurs adaptés aux besoins de l'utilisateur, par agrégation d'une ou plusieurs variables produites par le simulateur sur des unités spatiales adaptées.

<footnote n="1">1 INRA, UMR 1248 AGIR CS 52627, F- 31326 Castanet-Tolosan Cedex, France ; Denis.Baudet@toulouse.inra.fr</footnote>
Dans cet article, nous nous intéresserons au premier élément, la description de la situation de référence (Clavel et al., 2011), qui prend la forme d'une base de données géoréférencée, construite et stockée avec un SIG (système d'information géographique). Nous présenterons d'abord les données qui la composent, puis nous expliquerons en quoi la simple juxtaposition de ces données était insuffisante pour répondre aux besoins de l'outil développé. Nous exposerons ensuite la méthode que nous avons utilisée pour combiner ces données. Enfin nous conclurons en présentant les perspectives d'évolution des recherches sur cet outil en lien avec les nouvelles données géographiques disponibles.

# La zone d'étude et les données utilisées pour la décrire

## La zone d'étude

Le territoire d'étude, situé en Midi Pyrénées au sud de la Garonne, s'étend sur 8 000 km², du sud du plateau de Lannemezan à la plaine de la Garonne. Il est centré sur la ville d'Auch chef-lieu du Département du Gers qui recouvre près de 80 % de cette zone d'étude (Figure 1). D'un point de vue climatique, ce territoire est influencé à l'est par le climat méditerranéen, à l'ouest par le climat océanique et au sud par la présence des Pyrénées : on y observe donc des gradients de températures et de précipitations, ces dernières subissant une forte variabilité annuelle et interannuelle. La région est en moyenne marquée par des hivers pluvieux et des étés secs : de mai à octobre, les précipitations sont insuffisantes pour combler l'évapotranspiration. (Figure 2).

<figure><img src="image_124.png" /><figcaption>Figure 1. Le territoire d'étude : système NESTE, (géoportail, BD Ortho, BD Carto-IGN).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_125.png" /><figcaption>Figure 2. Précipitations (en mm) et ETP (moyennes mensuellement à Auch, 1998-2008).</figcaption></figure>

D'après les données du recensement général agricole (Agreste, 2002), ce territoire comprend 9225 exploitations pour une SAU (surface agricole utile) de 523 982 ha. L'assolement de cette zone est principalement constitué de grandes cultures (63 % de la SAU), de prairies et cultures fourragères (19 %) (Soudais, 2008). Une agriculture irriguée a pu se développer au fil des ans grâce à la construction du « système Neste », un système de barrages de haute montagne, de réservoirs de coteaux et de canaux permettant de réalimenter les rivières gasconnes, conçu puis géré par la Compagnie d'Aménagement des Coteaux de Gascogne (CACG).

Ainsi, en 2000, 45 % des exploitations du territoire pratiquaient l'irrigation et la surface irriguée atteignait 87 400 ha (dont 73 % en maïs). Le développement de l'irrigation, conjugué à un déficit hydrique estival fréquent a rendu cette zone très dépendante de la qualité de gestion du système Neste.

## Les sols

Le réseau hydrographique dense et orienté sud-nord (sens d'écoulement) du système Neste confère à ce territoire une alternance d'est en ouest de sols de coteaux, argilo-calcaires, et de sols d'alluvions. Localement, on appelle les sols de coteaux « les terreforts » : les **terreforts**, argileux, ont une bonne réserve utile (RU) due à un fort taux d'argile qui permet de limiter les irrigations ; cependant, leur RU varie selon leur situation dans le relief ainsi que leur pente (de faible à prononcée). Localement on distingue également deux types de sols d'alluvions : les **alluvions anciennes** appelées **boulbènes**, et les **alluvions récentes**. Les **boulbènes** sont des sols limoneux et légers, donc faciles à travailler mais ils cumulent les inconvénients d'être battants, très hydromorphes et très pauvres chimiquement : la pratique de l'irrigation dans ces sols compense en partie leur faible potentiel agronomique. Les **alluvions récentes** se retrouvent généralement en basses plaines alluviales : ces sols limono-argileux ont une grande réserve utile et une bonne capacité de drainage, ce qui leur confère un meilleur potentiel agronomique que les boulbènes. Sur la partie midi-pyrénéenne du système Neste, ces trois grands types de sols sont décrits par 12 ensembles morpho-pédologiques dans l'étude « Les grands ensembles morpho-pédologiques de Midi-Pyrénées » réalisée par la chambre régionale d'Agriculture de Midi-Pyrénées (CRAMP) (Figure 3).
<figure><img src="image_126.png" /><figcaption>Fig. 3a</figcaption></figure>

<figure><img src="image_127.png" /><figcaption>Fig. 3c</figcaption></figure>

**Figure 3.** Les sols de la zone du système Neste : (a) cartographie de la CRAMP (chambre régionale d'Agriculture de Midi-Pyrénées) (b) cartographie selon les trois grands types de sols (c) importance relative des trois types de sols principaux.

## Données météorologiques

Nous avons utilisé les données journalières de précipitation, température et évapotranspiration potentielle des séries interpolées aux points de la grille Safran de météo France (12,5 km x 12,5 km). Le SIG nous a permis d'associer à chaque unité de simulation (UDS) via son centroïde le point de grille SAFRAN le plus proche afin d'y affecter les données météorologiques (**Figure 4**).
<figure><img src="image_128.png" /><figcaption>Figure 4 : Association des points de grille météo le plus proche du centroïde de chaque UDE.</figcaption></figure>

## Les exploitations agricoles

Une typologie des exploitations (Tableau 1) ayant un comportement a priori homogène face à des changements en matière de gestion quantitative de ressource en eau a été construite à partir de trois critères identifiés à dire d'expert : la dimension économique des exploitations en UDE (unité de dimension européenne<fnref n="2" />), leur orientation technico-économique (OTEX), et le ratio surface irriguée sur surface agricole utile (SI/SAU) de l'exploitation pour les exploitations d'OTEX « grandes cultures ».

<table><caption>Tableau 1. Les 10 types d'exploitations résultant des critères choisis pour classer les exploitations recensées dans le RGA (recensement général de l'agriculture) (Soudais, 2008)</caption><thead><tr><th colspan="2">Taille économique (UDE)</th><th colspan="2">8 à 40<br>= petite (p)</th><th colspan="2">40 à 100 UDE<br>= moyenne (m)</th><th colspan="2">&gt; 100 UDE<br>= grande (g)</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="2">SI %SAU</td><td>&lt;20<br>Sec</td><td>≥20<br>Irrigué</td><td>&lt;20<br>Sec</td><td>≥20 Irrigué</td><td>&lt;20<br>Sec</td><td>≥20 Irrigué</td></tr><tr><td rowspan="3">O<br>T<br>E<br>X</td><td>Grandes cultures<br>(GC)</td><td>GCpS</td><td>GCpl</td><td>GCmS</td><td>GCml</td><td>GCgS</td><td>GCgl</td></tr><tr><td>Polyculture- Elevage<br>(PE)</td><td colspan="2">PEp</td><td colspan="2">PEm</td><td colspan="2">PEg</td></tr><tr><td>Autre (AU)</td><td colspan="6">AU</td></tr></tbody></table>

Afin de rendre compte de la diversité des exploitations de la zone d'étude, nous avons choisi de caractériser chaque type d'exploitation dans chaque PRA (petite région agricole). Il en résulte la description de 240 exploitations types, caractérisées chacune par leur SAU moyenne, la part moyenne de chaque culture au sein de l'assolement, un ou plusieurs types de matériel d'irrigation (Soudais, 2008).

<footnote n="2">2 UDE - L'unité de dimension européenne sert au calcul de la marge brute standard des exploitations européennes. Une unité de dimension européenne correspond à 1200 euros ou 1,5 ha équivalent blé http://ec.europa.eu/agriculture/rica/methodology1_fr.cfm</footnote>
## Les itinéraires techniques

L'information collectée sur les itinéraires techniques a été réduite aux pratiques d'irrigation du maïs, car, étant donné la part importante du maïs dans les surfaces irriguées (73 %), nous avons estimé que ces pratiques avaient le plus fort impact sur la demande en eau d'irrigation et sur sa variabilité spatiale. Cette information a été collectée auprès d'un conseiller agricole : celui-ci a décrit la variabilité des pratiques en fonction des trois types de sols identifiés sur la zone d'étude, mais a été plus évasif sur l'association entre types de sols et types d'exploitations (Tableau 2).

<table><caption>Tableau 2. Relations entre type de sols, type d'exploitation agricole et gestion du maïs irrigué obtenu par expertise</caption><thead><tr><th>Types de sol</th><th>Sol limoneux hydromorphe (boulbènes)</th><th>Sols argileux calcaire (terrefort)</th><th>Sol d'alluvion</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">Principales caractéristiques</th><td>Faible potentiel agronomique, très hydromorphe</td><td>Bon potentiel agronomique, argileux</td><td>Très bon potentiel agronomique, bon drainage</td></tr><tr><th scope="row">Réserve en eau (RU)</th><td>Faible</td><td>Elevée</td><td>Elevée</td></tr><tr><th scope="row">Topographie dominante</th><td>Plat</td><td>Pentu</td><td>Plat</td></tr><tr><th scope="row">Situation géomorphologique</th><td>Près de cours d'eau</td><td>Eloigné de cours d'eau</td><td>Près de cours d'eau</td></tr><tr><th scope="row">Modalités d'irrigation<br>durée de tour d'eau<br>apport d'eau / tour</th><td>5 - 6 jours<br>25 - 30 mm</td><td>10 - 15 jours<br>35 - 45 mm</td><td>6 - 8 jours<br>30 - 35 mm</td></tr><tr><th scope="row">Type d'exploitation agricole<br>dominant</th><td>Cultures irriguées<br>Polyculture élevage</td><td>Cultures non irriguées</td><td>Cultures irriguées</td></tr></tbody></table>

Nous avons considéré comme négligeable la variabilité spatiale des autres pratiques culturales du maïs (choix de précité, de date de semis, de fertilisation) et des itinéraires techniques des autres cultures.

## Problématique : combiner des données hétérogènes

Les données décrites ci-dessus définissent l'état du système (le territoire étudié) et permettent l'utilisation d'un modèle simulant la croissance des cultures et les décisions des agriculteurs, notamment en matière d'irrigation. Un tel modèle, utilisé sur l'ensemble des parcelles d'un territoire, permet d'estimer la production agricole et l'impact des systèmes de cultures portées par ces parcelles sur la consommation en eau d'irrigation. Néanmoins, pour faire tourner un tel modèle, il est nécessaire de définir des « unités de simulation » correspondant à une combinaison unique [sol X culture X itinéraire technique]. Cette exigence pose problème car :

* les données décrites ci-dessus sont disponibles à des résolutions très différentes : par exemple, les données météorologiques sont disponibles sur des mailles carrées de 12,5 km x 12,5 km tandis que les données sols sont disponibles sur des polygones polymorphes ;

* l'information sur les cultures n'est disponible que via le descriptif des exploitations, lesquelles n'ont comme seul géo référencement possible que la commune de leur siège (cf. § les exploitations agricoles) ;

* les itinéraires techniques ne sont localisés que par leur lien à un type de sol et un type d'exploitation (Tableau 2).
# Méthode développée

L'enjeu était donc de déterminer les associations entre types de sols et types d'exploitation de manière à accéder aux combinaisons [culture X itinéraire technique X sol] permettant de faire tourner le modèle de simulation. Pour répondre à cet enjeu, nous avons procédé en deux étapes que nous détaillons ci-après.

## Le choix d'une « unité de support »

L'unité de support (UDS) est l'unité spatiale sur laquelle est collectée l'information nécessaire pour caractériser le territoire et faire tourner le modèle de simulation, mais aussi sur laquelle sont représentées les sorties du modèle qui seront présentées aux décideurs et aux différents porteurs d'enjeu du territoire. L'objectif du travail était d'estimer la demande en eau d'irrigation à l'échelle du territoire et pour des unités de surface infra qui auraient du sens pour les décideurs et les porteurs d'enjeu. Nous avons considéré que l'estimation de la demande en eau d'irrigation ne requérait pas un positionnement des parcelles (combinaisons [culture X itinéraire technique X sol]) les unes par rapport aux autres, car il n'y a pas de flux naturel d'eau entre parcelles. Nous avons donc décidé de traiter la question comme un problème agrégatif, sans prendre en compte les relations de compétition sur les ressources en eau, travail, équipement qui existent au sein de chaque exploitation. En conséquence, l'unité de support à retenir n'était pas obligatoirement la parcelle agricole, mais pouvait être une unité de surface plus grande.

Différents zonages du territoire préexistaient. Le premier, un zonage en « unité de gestion de l'eau » (UGest), est utilisé par le gestionnaire (la CACG) pour prendre ses décisions de déstockage de barrage ou de demande de restriction d'eau. Le second, le zonage des régions agricoles et petites régions agricoles (PRA), a été établi sur l'ensemble de la France dès 1946 sur des critères d'homogénéité agro-pédo-climatique. Ces deux zonages nous ont semblé pertinents pour les utilisateurs potentiels de SPACSS (SPAtial Crop System Scenarii builder and evaluator). En conséquence, nous avons choisi comme unités de support (UDS) les unités spatiales résultant du croisement de ces deux zonages (Figure 5).

<figure><img src="image_129.png" /><figcaption>Figure 5. Création des unités de support (UDS) par intersection des petites régions agricoles (PRA) et unités de gestion.</figcaption></figure>

## Caractérisation des UDS

L'objectif était non seulement de caractériser les UDS en termes de sols, climat, systèmes de culture, exploitations agricoles, mais aussi d'identifier les unités de simulation correspondant aux combinaisons [culture * itinéraire technique * sol] au sein de chaque UDS.

Pour les données météorologiques, la série climatique du point de grille le plus proche du centroïde de chaque UDS a été affectée à l'ensemble des UDS.

Pour les sols, chaque UDS a été caractérisée par une distribution des trois types de sols principaux identifiés dans le Tableau 2. Chaque UDS étant constituée d'un ensemble de communes, une distribution des types d'exploitation (et donc des cultures) est directement affectable à chaque UDS.