L’imagerie satellitaire est aujourd’hui l’une des sources de données phare en agriculture de précision. Elle permet d’extraire des données de végétation stratégiques dont le NDVI.Mais que mesure réellement cet indice, comment lire ces cartes et comment l’exploiter concrètement sur le terrain ? Nous vous expliquons tout ça dans cet article.
Qu’est-ce que le NDVI et comment fonctionne-t-il ?
Le NDVI apporte une valeur réelle
Le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), soit l’Indice de Végétation par Différence Normalisée, a pour but de surveiller la sécheresse, prévoir et contrôler la production agricole et cartographier la perte de couvert végétal.
En mesurant l’activité de photosynthèse des plantes, le NDVI permet de ressortir les dysfonctionnements de la parcelle plusieurs jours avant l’apparition de ces dernières. C’est un véritable indicateur d’alerte précoce afin d’intervenir au bon endroit au bon moment.
Ce qu’il mesure et comment
Le NDVI calcule la variation entre la quantité de lumière rouge reçue par la végétation, par rapport à la quantité de lumière infrarouge à travers des mesures de télédétection.
Cette mesure est réalisée grâce à des capteurs optiques comme des drones ou des satellites comme Sentinel 2.
Lecture des données : à quoi correspondent les chiffres ?
Quelle interprétation ?
Le résultat doit être compris entre –1 et 1.
- Si la valeur est proche de 1, cela indique une végétation dense, vigoureuse et en pleine santé.
- Si la valeur est proche de 0, cela indique un sol nu, des roches, des résidus de culture ou une végétation clairsemée.
- Si la valeur est négative, cela indique la présence d’eau, de neige ou de nuage.
Plus les valeurs sont importantes, plus la végétation est dense.
Pour les agriculteurs, le NDVI permet de détecter le stress des cultures de manière précoce. Le manque d’eau, de carence en nutriments ou de maladie sont des symptômes parfois invisibles à l’œil nu quand trop précoces. Le suivi du NDVI permet d’identifier rapidement ces zones afin de rechercher les causes de ces symptômes et faire en sorte que le rendement ne soit pas affecté.
Ses limites
Le NDVI ne constitue pas un diagnostic en soi, c’est un indicateur. L’erreur courante est de ne pas le traiter comme tel.
Pour exploiter le meilleur potentiel de l’imagerie satellite, plusieurs paramètres sont à prendre en compte :
- Le plafonnement sur forte biomasse : sur une végétation très dense, deux zones aux potentiels différents peuvent afficher la même couleur sur la carte et ne pas distinguer un champ luxuriant d’un champ très luxuriant.
- L’influence de la réflectance du sol : lorsque les levées sont jeunes, la couleur ou l’humidité du sol s’interpose dans la mesure optique, ce qui peut fausser l’analyse de la biomasse réelle et amener à des erreurs d’interprétation, notamment au début de la levée de la culture.
- L’absence de cause : une carte NDVI montre où la plante manque de vigueur, mais elle ne dit pas pourquoi.
- Les conditions météorologiques : lorsqu’une couverture nuageuse apparaît, l’imagerie satellitaire optique est affectée.
- L’exposition et l’angle de prise de vue : l’angle de prise de vue de l’image varie et par conséquent l’exposition au soleil aussi, ce qui implique une variation des valeurs selon la date de passage du satellite.
Comment éviter ces contraintes ?
Afin de surmonter ces biais d’interprétation, Abelio transforme l’imagerie brute en véritable outil décisionnel.
Une intégration de l’imagerie satellite au coeur des outils Abelio
Pour transformer des cartes satellites brutes en décisions agronomiques concrètes, Abelio intègre le NDVI et d’autres données spatiales au sein de ses outils d’aide à la décision. L’objectif n’est pas simplement de fournir des cartes, mais de croiser ces données de végétation avec d’autres variables pour alimenter plusieurs leviers clés :
- Le pilotage de la fertilisation azotée : en estimant la biomasse et l’absorption d’azote à des stades clés, l’imagerie satellitaire permet de construire des cartes de modulation intra-parcellaire sur-mesure pour ajuster les apports au plus près des besoins.
- La caractérisation des potentiels de sol : l’historique des données satellitaires aide à cartographier l’hétérogénéité d’une parcelle afin d’adapter la densité de semis ou les intrants.
- Le suivi de la dynamique végétale au champ : suivi de l’évolution du couvert en temps réel dès la disponibilité d’une nouvelle image. Cela permet de vérifier l’efficacité d’une intervention ou de repérer rapidement une anomalie lors des tours de plaine.
Conclusion
L’indice NDVI permet de repérer précocement les hétérogénéités de végétation sur une parcelle. Cependant, l’utiliser seul, sans prendre en compte les contraintes du sol, du climat ou de la saturation de l’indice, peut conduire à de mauvaises interprétations.
En associant l’imagerie à un outil d’aide à la décision, vous transformez les cartes satellites en diagnostics agronomiques précis et exploitables pour sécuriser les rendements et ainsi optimiser les intrants.
