agrophotonique DOSSIER différences s’ expliquent par la mise en place de mécanismes de photoprotection en réponse à un fort éclairement. La plante active ces mécanismes afin d’ éviter que l’ énergie lumineuse absorbée en excès endommage son appareil photosynthétique. Afin d’ obtenir une valeur absolue du rendement de la fluorescence chlorophyllienne, une étape de calibration est nécessaire avec un étalon inerte.
LiDAR DE RÉFLECTANCE SPECTRALE La réflectance constitue une information spectrale majeure pour le suivi des écosystèmes agricoles. Généralement acquise à partir de mesures satellitaires ou aéroportées, elle permet le calcul d’ indices de végétation utilisés pour estimer divers traits physiologiques et structuraux des cultures. Cependant, en raison de la faible résolution spatiale et du nombre limité de bandes spectrales disponibles, seuls quelques paramètres agronomiques peuvent être évalués à l’ échelle du couvert végétal. D’ autres facteurs, d’ origine abiotique ou biotique— tels que la teneur en eau dont les signatures spectrales se manifestent principalement dans le court infrarouge— pourraient également être pris en considération. Dans le cadre du projet collaboratif QUALIPHEN( financé par la Région Bretagne, porté par Hytech-imaging), Photonics Bretagne et Arvalis ont développé un système LiDAR de réflectance multispectrale en configuration monostatique pour le phénotypage de précision( Fig. 2). Une source de type supercontinuum( développée par
Photonics Bretagne) a permis de retrouver les signatures spectrales de plants de maïs en plein champ du visible au court infrarouge. Ce travail a ouvert la voie à de nouvelles pistes d’ investigation dont la correction des effets radiométriques liés à la structure du couvert [ 5 ] et l ' affranchissement de méthodes de calibrations des imageurs passifs en intégrant des mesures actives LiDAR.
CONCLUSION Au-delà de la télémétrie, le LiDAR trouve de nombreuses applications en agriculture telles que le phénotypage( suivi de la croissance), le physiotypage( suivi de la photosynthèse), l’ envirotypage( suivi des gaz à effet de serre) et la cartographie fine de la biodiversité( suivi entomologique). Les récentes avancées et développements photoniques( e. g. micro-LiDAR et LiDAR Raman) ouvrent de nombreuses perspectives pour spatialiser et quantifier des processus physiologiques et écologiques. Cependant, de nombreux défis technologiques subsistent à ce jour comme la détection rapide de signaux dans le moyen infrarouge pour le suivi du protoxyde d’ azote lors des phases d’ épandages, l’ intégration de suivi physiologique dans des méthodologies d’ expérimentation agronomiques ad-hoc et l’ intégration de références LiDAR dans les systèmes d’ observation passifs. L’ écosystème français de la photonique et de l’ agronomie offre un cadre particulièrement propice à la consolidation, à la validation et à l’ intégration de ces approches innovantes dans des instruments au service des transitions agroécologiques et environnementales des pratiques agricoles.
RÉFÉRENCES
[ 1 ] P. H. Flamant, Photoniques 97, 40( 2019) [ 2 ] T. Saha et al., Sci. Rep. 13, 15606( 2023) [ 3 ] T. Roitsch et al., Plant Science 282, 2( 2019) [ 4 ] B. Gac et al., J. Phys Photonics 7, 032501( 2025) [ 5 ] S. Jay et al., Remote Sens. Environ. 177, 220( 2016)
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