La spectroscopie d’imagerie peut aider à prédire le worry hydrique dans les landes de bleuets sauvages, selon une étude menée par l’Université du Maine.
La technologie consiste à mesurer la lumière réfléchie par les objets représentés dans les illustrations or photos capturées par des drones, des satellites et d’autres technologies de télédétection pour classer et recueillir des informations pertinentes sur les objets. Selon les chercheurs, il peut mesurer avec précision la lumière à travers des dizaines, voire des centaines de bandes de couleurs. Les spectres de réflectance peuvent représenter les niveaux de nutriments, la teneur en chlorophylle et d’autres indicateurs de santé pour diverses cultures, selon les chercheurs.
Des scientifiques de l’UMaine, du Schoodic Institute et de Wyman’s, l’un des as well as grands fournisseurs mondiaux de bleuets sauvages et la marque numéro un de fruits surgelés au pays, ont découvert dans leurs recherches qu’une fois incorporée dans des modèles, la spectroscopie d’imagerie peut aider à prédire si les champs manquera d’eau pour pousser. Selon les chercheurs, la technologie peut non seulement aider les producteurs à évaluer les routines d’irrigation et à gérer leurs ressources en eau de manière à éviter d’endommager les cultures.
L’équipe a collecté des données de spectroscopie d’imagerie en déployant un drone équipé d’un spectromètre pour capturer la lumière visible et proche infrarouge pour photographier les champs de bleuets sauvages appartenant à Wyman’s à Debois, dans le Maine. Les chercheurs ont ensuite traité les visuals pour mesurer les spectres de lumière réfléchie par les plantes pour obtenir des indications sur les niveaux de chlorophylle et d’autres propriétés qui aideraient à estimer leur potentiel hydrique, qui, selon eux, est la principale pressure motrice du débit d’eau et un indicateur du worry hydrique. Dans le même temps, le groupe a collecté de petites branches avec des feuilles de crops de bleuets sauvages dans les parcelles pour évaluer leur potentiel hydrique et valider l’estimation basée sur les spectres. Des pictures et des échantillons ont été collectés au printemps et à l’été 2019, lorsque les plantes ont connu une floraison maximale, des fruits verts et une rupture de couleur.
Les données provenant à la fois d’images de drones et d’échantillons au sol ont été incorporées dans des modèles, qu’ils ont développés à l’aide de l’apprentissage automatique et de l’analyse statistique, pour estimer le potentiel hydrique, et ainsi prédire le stress hydrique, des plantes dans les landes. Des modèles à partir des données d’échantillons au sol ont été utilisés pour guider le développement et valider le modèle créé avec les données des visuals. Les résultats des deux ensembles de modèles étaient comparables, démontrant que la spectroscopie d’imagerie peut prédire avec précision le stress hydrique dans les landes à bleuets sauvages à différents times de la saison de croissance. L’efficacité de la technologie étant confirmée, les chercheurs affirment que les scientifiques peuvent en tirer parti des avantages, comme effectuer facilement des mesures répétées sur de petits objets comme des feuilles de myrtille.
L’étudiante diplômée Catherine Chan a dirigé l’étude, rejointe par le professeur de l’UMaine Daniel Hayes et Yongjiang Zhang, l’écologiste forestier du Schoodic Institute Peter Nelson et l’agronome de Wyman Bruce Hall. La revue Distant Sensing a publié un rapport de leurs découvertes.
“Nous couplons les données spectrales et les zones de potentiel hydrique connu dans les champs de bleuets sauvages grâce à l’apprentissage automatique, créant un modèle pour prédire davantage les zones qui peuvent être soumises à un pressure hydrique”, a déclaré Chan.
Selon les chercheurs, comprendre remark gérer durablement les ressources en eau pour atténuer les risques associés à la fréquence actuelle et croissante des sécheresses est important pour les producteurs de bleuets sauvages.
“Cette recherche fournit des enseignements clés pour assurer la viabilité keep on des cultures de bleuets sauvages pour les générations à venir”, a déclaré Hall.
Le réchauffement et la sécheresse exacerbés par le changement climatique ont aggravé leurs luttes ces dernières années, aux côtés du gel et des agents pathogènes. Les chercheurs affirment qu’en conséquence, il y a eu un besoin accru d’outils prédictifs, comme la spectroscopie d’imagerie et les modèles qui en dépendent, pour que les conditions des terres éclairent les stratégies d’atténuation.
Nelson dit que l’étude a été menée en coopération avec son laboratoire de spectroscopie écologique (lecospec) au Schoodic Institute, qui a été financé par le Maine Financial Enhancement Fund, le Maine House Grant Consortium, la Countrywide Aeronautics and Space Administration (NASA) et d’autres universités de Fonds du système du Maine. L’équipe de recherche a utilisé un logiciel qu’il a développé avec Chan et d’autres étudiants qui permet aux drones et aux spectromètres de mesurer la lumière sur des dizaines ou des centaines de bandes de couleur de plus qu’une caméra moyenne, explique Nelson.
“Nous avons envisagé et continuons de promouvoir cela comme un outil de recherche et d’application pour produire des données et des algorithmes appliqués aux inquiries et aux problèmes des secteurs forestier, agricole et marin de l’économie du Maine”, a-t-il déclaré.