SPAGHYTI

Le projet SPAGHYTI visait à évaluer la pertinence de l’imagerie satellitaire hyperspectrale dans le secteur de l’agriculture et d’en développer deux applications concrètes.

Par rapport à l’imagerie classique et multispectrale, les caméras hyperspectrales sondent avec plus de finesse et de précision le spectre lumineux, permettant d’obtenir une signature précise des objets imagés. Déjà utilisée pour analyser des échantillons au sol (par exemple dans le cadre du phénotypage), cette technologie est à présent mature pour investir le secteur spatial, donnant naissance à une nouvelle génération de satellites de télédétection.

Un premier segment de ce projet, principalement porté par l’entreprise Constell’R, visait au développement d’une constellation de petits satellites embarquant des caméras hyperspectrales. Par rapport aux projets déjà en cours de développement, une spécificité de cette constellation est de couvrir l’infrarouge à courte longueur d’onde qui, contenant notamment des informations relatives à la composition en eau et en azote, est pertinente en matière de végétation. Elle vise également un temps de revisite court (de l’ordre de quelques jours) afin d’ouvrir la porte à des applications nécessitant des images régulièrement, comme des systèmes liés à la détection des changements.

Dans ce contexte technologique, un second segment du projet, avec comme acteurs principaux le CRA-W et l’UCLouvain, portait sur le développement de deux applications concrètes basées sur l’analyse des données de ces satellites. La littérature scientifique offre de nombreuses propositions d’applications de l’imagerie hyperspectrale dans le secteur de l’agriculture. Il s’agissait donc d’évaluer leur pertinence auprès des utilisateurs finaux, et d’en déterminer les exigences techniques (fréquence et période d’acquisition, précision, bandes spectrales, rapport signal-bruit, etc.).

Le projet a permis d’évaluer l’utilité des données hyperspectrales pour le développement des deux applications : le monitoring des stress biotiques et le suivi du statut azoté. Pour ces deux applications, nous avons pu constater la plus-value de l’hyperspectral par rapport au multispectral. Un ensemble d’analyses a été mené afin d’identifier les régions du spectre et indices de végétation sensibles pour chacune des applications. Les algorithmes développés ont permis de détecter la présence de stress biotiques ainsi que de modéliser la teneur en azote du couvert. Il en résulte différents produits cartographiques :

Légende : Illustration des deux applications développées : suivi du statut azoté (A) et des stress biotiques (B).

Toutefois, au travers du projet, nous avons pu constater que la disponibilité des images satellitaires hyperspectrales est parfois limitée en Wallonie, d’autant plus lorsque la couverture nuageuse est importante.

Globalement, le CRA-W a apporté son expertise en gestion des essais, évaluation des variétés, développement de méthodes analytiques sur site mettant en œuvre des capteurs optiques dans le visible et le proche infrarouge, traitement de données hyperspectrales, analyse d’images aériennes et satellitaires. Il a été impliqué dans la coordination des campagnes de mesures et du développement des applications sur le statut azoté et l’état sanitaire des cultures de froment.

De part sa dimension multidisciplinaire et les partenaires en présence, ce projet a également permis au CRA-W de se rapprocher d’acteurs privés dans le domaine spatial. Il a été aussi l’occasion de faire valoir et renforcer ses liens avec les acteurs de terrain, notamment sur les questions de l’usage de la télédétection.