Indice de chlorophylle en agriculture

La recherche constante de rendements accrus, d'une utilisation optimisée des ressources et de pratiques durables caractérise l'agriculture moderne. Dans cette quête, un allié puissant, bien que souvent méconnu, a émergé : l'indice de chlorophylle (IC). Cet indice de végétation sophistiqué, dérivé du langage subtil de la lumière réfléchie par les plantes, offre un aperçu inédit du moteur même de la croissance végétale : la teneur en chlorophylle.

À l'heure où nous vivons une ère qui exige précision et responsabilité environnementale, la compréhension et l'exploitation de l'indice de chlorophylle ne constituent plus un avantage de niche, mais un outil fondamental pour une agriculture, un agro-industrie et une gestion environnementale progressistes.

Les dernières statistiques soulignent que les exploitations agricoles adoptant une gestion guidée par l'indice de chlorophylle (IC) font état de manière constante d'économies d'intrants de 10 à 25 tonnes métriques, de réductions de la consommation d'eau de 15 à 30 tonnes métriques et d'augmentations de rendement de 5 à 15 tonnes métriques grâce à une meilleure santé des plantes et à des pertes réduites. L'indice de chlorophylle n'est pas seulement un outil d'observation de la santé des plantes ; c'est un catalyseur pour bâtir un avenir agricole plus durable.

Qu'est-ce que l'indice de chlorophylle ?

L'indice de chlorophylle (IC) permet de calculer la quantité totale de chlorophylle dans les plantes. Pour saisir toute l'importance de l'indice de chlorophylle, il est essentiel de comprendre son sujet : la chlorophylle elle-même. La chlorophylle est le pigment vert vital présent dans les chloroplastes des plantes. Elle agit comme un panneau solaire naturel, captant l'énergie lumineuse du soleil.

Cette énergie captée alimente la photosynthèse, ce processus biochimique miraculeux où le dioxyde de carbone et l'eau sont transformés en sucres et en oxygène, éléments essentiels à la vie. La chlorophylle est donc la pierre angulaire de la croissance et de la productivité des plantes.

Sa concentration dans les feuilles est directement et dynamiquement liée à la santé, à l'état nutritionnel, à l'efficacité photosynthétique et, en fin de compte, au potentiel de rendement de la plante. Traditionnellement, l'évaluation de la chlorophylle impliquait des analyses de laboratoire fastidieuses et destructives sur des échantillons de feuilles – un processus trop lent et peu précis pour une gestion efficace à grande échelle. C'est là que la télédétection et l'indice de chlorophylle révolutionnent la situation.

Les plantes interagissent de manière unique avec la lumière du soleil. Alors que la chlorophylle absorbe fortement la lumière dans les régions bleue et rouge du spectre pour la photosynthèse, elle réfléchit une part importante de la lumière proche infrarouge (NIR) et présente des réponses caractéristiques dans les régions verte et “ rouge-bord ”.

L'indice de chlorophylle exploite ces profils de réflectance spécifiques. En mesurant le rapport de réflectance dans des bandes spectrales soigneusement sélectionnées à l'aide de capteurs embarqués sur des satellites, des drones, des aéronefs ou des équipements au sol, l'indice de chlorophylle fournit une estimation fiable, non invasive et adaptable de la concentration réelle de chlorophylle au sein du couvert végétal.

Qu'est-ce que l'indice de chlorophylle ?

En résumé, cet indice traduit l'empreinte optique de la plante en une mesure quantifiable de sa santé interne et de son activité métabolique. Ses implications pour l'agriculture sont considérables. L'indice de chlorophylle agit comme un outil de diagnostic en temps réel, offrant des informations bien plus précises que celles visibles à l'œil nu.

Une diminution de l'indice de chlorophylle (IC) peut signaler une carence en nutriments, notamment en azote – élément constitutif des molécules de chlorophylle – plusieurs jours, voire plusieurs semaines, avant l'apparition de symptômes visibles comme le jaunissement (chlorose). Il peut révéler un stress hydrique affectant la photosynthèse, détecter les premiers stades d'une maladie altérant le métabolisme de la plante et indiquer sa vigueur générale.

Correctement interprétées, ces données en continu permettent aux agriculteurs et aux agronomes de prendre des décisions proactives et ciblées. Au lieu de traiter les parcelles entières de manière uniforme en se basant sur des moyennes ou des observations différées, les interventions peuvent être adaptées précisément aux besoins spécifiques des différentes zones d'une même parcelle.

Ce passage d'une gestion réactive à une gestion prédictive est au cœur de l'agriculture de précision, et l'indice de chlorophylle en est un outil essentiel. Ses applications s'étendent bien au-delà de l'exploitation agricole. Les fournisseurs d'intrants exploitent les données de l'indice de chlorophylle pour démontrer l'efficacité de leurs engrais ou produits phytosanitaires en conditions réelles, au-delà des parcelles d'essai contrôlées.

Les compagnies d'assurance utilisent de plus en plus les prévisions de rendement issues de l'IC pour l'évaluation des risques et pour structurer des produits d'assurance paramétriques, où les indemnisations sont déclenchées par des indices objectifs et vérifiés par satellite du stress des cultures plutôt que par des évaluations subjectives des pertes.

Les coopératives agricoles gérant des milliers d'hectares utilisent des cartes d'indices de concentration (IC) pour coordonner efficacement leurs plans d'épandage d'engrais sur de vastes territoires. Les agences environnementales surveillent l'impact des pratiques agricoles sur la santé des écosystèmes en mesurant les niveaux de chlorophylle, indicateur du stress hydrique des plantes et du potentiel ruissellement des nutriments.

La polyvalence et l'objectivité de l'indice de chlorophylle en font une technologie fondamentale tout au long de la chaîne de valeur agricole et de la surveillance environnementale.

Spectres clés de l'indice de chlorophylle

Le terme “ indice de chlorophylle ” englobe plusieurs formulations spécifiques, chacune optimisée pour extraire des informations sur la chlorophylle dans des conditions variées et avec des capteurs aux capacités différentes. Comprendre ces variantes est essentiel pour choisir l’outil le plus adapté.

1. Indice de chlorophylle verte (CIvert ou GCI)

L'indice de chlorophylle verte (CIvert ou GCI) est reconnu pour sa large applicabilité à diverses espèces végétales. Son atout réside dans l'exploitation du pic de réflectance verte caractéristique de la végétation saine.

À mesure que la concentration en chlorophylle augmente, l'absorption dans le rouge et le bleu s'accroît, tandis que la réflectance dans la bande verte (autour de 550 nm) reste relativement stable ou augmente légèrement. La réflectance dans le proche infrarouge (autour de 730-850 nm) augmente quant à elle de façon constante en raison de la diffusion par les cellules saines des feuilles. La formule de l'indice GCI exploite cette relation.

CIvert = (ρNIR / ρvert) – 1.

On utilise généralement des bandes spectrales comme 730 nm pour le proche infrarouge et 530-550 nm pour le vert, ce qui donne CI<sub>vert</sub> = (ρ<sub>730</sub> / ρ<sub>530</sub>) – 1. Une valeur de CI<sub>vert</sub> plus élevée est directement corrélée à une teneur en chlorophylle plus importante. Sa robustesse d'une espèce à l'autre en fait un indicateur de chlorophylle polyvalent largement utilisé dans l'agriculture de précision.

Spectres clés de l'indice de chlorophylle

2. Indice de chlorophylle à bord rouge (CIred-edge ou RCI)

L'indice de chlorophylle à bord rouge (CIred-edge ou RCI) exploite une région spectrale critique connue sous le nom de “ bord rouge ”. Il s'agit de la zone de transition abrupte entre la forte absorption de la lumière rouge par la chlorophylle (autour de 670-680 nm) et la réflectance élevée dans le NIR (au-delà de 700 nm) causée par la diffusion des feuilles.

La position exacte et la pente de ce décalage vers le rouge sont très sensibles à la concentration en chlorophylle. Lorsque la concentration en chlorophylle augmente, le décalage vers le rouge se déplace vers les grandes longueurs d'onde.

L'indice RCI utilise spécifiquement une bande étroite positionnée dans cette région dynamique du bord rouge (généralement autour de 700-750 nm, souvent 730 nm) et la compare à une bande NIR (souvent 780-850 nm, généralement 850 nm) :

CIred-edge = (ρNIR / ρred-edge) – 1, ou plus précisément CIred-edge = (ρ850 / ρ730) – 1.

Cet indice est exceptionnellement sensible aux niveaux de chlorophylle modérés à élevés et est moins sujet aux effets de saturation que des indices comme le NDVI lorsque les canopées sont denses et luxuriantes.

L'indice RCI s'avère ainsi particulièrement précieux en fin de saison ou pour les cultures à forte biomasse, là où d'autres indices perdent en sensibilité. Sa précision le rend idéal pour générer des cartes d'indice de végétation très précises, utilisées dans l'application à dose variable (ADV) d'éléments nutritifs, notamment d'azote.

3. Indice de chlorophylle terrestre MERIS (MTCI)

L'indice de chlorophylle terrestre MERIS (MTCI) a été initialement développé à partir des données du capteur MERIS (spectromètre imageur à résolution moyenne) du satellite Envisat. Il utilise trois bandes spectrales spécifiques : une dans le creux d'absorption du rouge (681,25 nm), une dans la région du rouge lointain (708,75 nm) et une dans le plateau du proche infrarouge (753,75 nm). Sa formule est la suivante :

MTCI = (ρ754 – ρ709) / (ρ709 – ρ681).

L'indice MTCI est spécifiquement conçu pour être sensible aux fortes concentrations de chlorophylle, une plage où des indices comme le NDVI atteignent généralement leur saturation et deviennent insensibles. Il étend ainsi la plage de sensibilité à la chlorophylle vers le haut.

Bien que spécifique à ce capteur à l'origine, le concept et la position des bandes spectrales permettent l'utilisation d'approches similaires à trois bandes avec les capteurs hyperspectraux modernes. Sa relative simplicité et son efficacité à détecter de subtiles variations dans les couverts végétaux riches en chlorophylle justifient sa pertinence et son adaptation constantes dans l'analyse des données en agriculture de précision.

4. Indice d'absorption de la chlorophylle modifié dans la réflectance (MCARI)

L’indice d’absorption de la chlorophylle modifié en réflectance (MCARI) adopte une approche différente, spécifiquement conçue pour minimiser l’influence perturbatrice des matériaux de fond non photosynthétiques comme le sol, la végétation sénescente ou les résidus, tout en restant sensible à la chlorophylle. Sa formule est la suivante :

MCARI = [(ρ850 – ρ710) – 0,2 * (ρ850 – ρ570)] * (ρ850 / ρ710).

Cette complexité a une utilité. Le terme (ρ850 – ρ710) rend compte du contraste entre la réflectance dans le proche infrarouge et celle du bord rouge, sensible à la chlorophylle. La soustraction 0,2 * (ρ850 – ρ570) permet de corriger les variations de luminosité du fond et certains effets atmosphériques (en utilisant la bande verte à 570 nm).

Le rapport final (ρ850 / ρ710) normalise davantage le signal. MCARI excelle dans les situations de couverture végétale incomplète (faible indice de surface foliaire – LAI) ou lorsque le sol est très visible, comme lors des premiers stades de croissance ou dans les vergers/vignobles.

Cependant, sa sensibilité au bruit de fond fait qu'il est souvent plus performant lorsqu'il est combiné à d'autres indices comme le NDVI ou des données LAI mesurées directement pour isoler le véritable signal de chlorophylle du bruit de fond, ce qui permet d'obtenir des évaluations de la santé des plantes plus robustes, notamment dans les champs hétérogènes.

Applications pratiques de l'indice de chlorophylle

Le véritable potentiel de l'indice de chlorophylle se révèle dans sa mise en œuvre concrète à travers divers contextes agricoles. Sa capacité à fournir des données spatialement explicites et actualisées sur l'état physiologique des plantes ouvre la voie à de nombreuses applications :

Gestion précise de l'azote

L'azote est intrinsèquement lié à la synthèse de la chlorophylle. Les cartes CI, notamment CIred-edge et MTCI, sont fortement corrélées à la teneur en azote des plantes. Ceci permet une application précise à dose variable (ADV) d'engrais azoté.

Au lieu d'une épandage uniforme, les applicateurs ajustent les doses en temps réel en fonction des cartes d'indice de concentration (IC), en appliquant davantage de produit là où la chlorophylle (et donc l'azote) est déficiente et moins là où elle est suffisante. Une étude de 2023 publiée dans Agriculture de précision ont démontré que le VRA guidé par CI réduisait l'utilisation d'azote de 15 à 25% tout en maintenant ou même en augmentant les rendements par rapport aux pratiques conventionnelles dans les champs de maïs du Midwest américain.

Cela se traduit par des économies substantielles pour les agriculteurs (estimées à 1 TP4T15 à 1 TP4T40 par acre) et réduit considérablement le risque de lessivage de l'azote dans les eaux souterraines et de contribution aux émissions de gaz à effet de serre comme le protoxyde d'azote. La stratégie « De la ferme à la table » de l'Union européenne, qui vise une réduction de 201 TP3T de l'utilisation d'engrais d'ici à 2030, encourage explicitement ces outils de gestion précise des nutriments.

Applications pratiques de l'indice de chlorophylle

Détection et diagnostic précoces du stress

La dégradation de la chlorophylle est une réponse précoce courante à divers stress abiotiques et biotiques. Le stress hydrique, la salinité, les carences en micronutriments (comme le magnésium, élément essentiel de la molécule de chlorophylle), les infestations parasitaires et les infections pathogènes affectent tous la concentration de chlorophylle bien avant l'apparition de symptômes visibles.

La surveillance régulière de l'indice de contamination (IC) constitue un système d'alerte précoce. Par exemple, une chute soudaine et localisée de l'IC dans un champ peut indiquer le développement d'un foyer d'infestation parasitaire ou un problème de compaction du sol limitant l'absorption d'eau.

Un rapport de 2024 du World Resources Institute a souligné que les systèmes de détection précoce basés sur l'intelligence artificielle, utilisés dans les zones de culture du blé en Inde, ont permis de réduire les pertes de rendement dues au stress thermique oxydatif en autorisant des ajustements préventifs de l'irrigation, préservant ainsi environ 2 millions de tonnes de céréales. Cette approche proactive minimise les dommages aux cultures et permet des stratégies de remédiation plus efficaces et ciblées.

Prévision des rendements et planification des récoltes

La dynamique saisonnière de la chlorophylle, notamment lors des phases critiques de croissance comme la floraison et le remplissage des grains, est un indicateur fiable du rendement final. En élaborant des modèles corrélant les profils historiques de chlorophylle avec les rendements récoltés et en intégrant les données de chlorophylle de la saison en cours aux prévisions météorologiques, il est possible de générer des prévisions de rendement très précises des semaines, voire des mois, avant la récolte.

Un consortium de grands négociants en céréales a signalé début 2024 que l'intégration de données CIred-edge haute résolution provenant de satellites et de drones avait amélioré leurs prévisions régionales de rendement du soja au Brésil d'une précision moyenne de 7% par rapport aux méthodes traditionnelles.

Ce niveau de prévisibilité est essentiel à la gestion de la chaîne d'approvisionnement, au commerce des matières premières, à la planification de la sécurité alimentaire et à l'aide à la décision politique. Les agriculteurs bénéficient ainsi d'un pouvoir de négociation accru pour les contrats à terme et l'optimisation de la logistique des récoltes.

Optimisation de l'efficacité des intrants et de la durabilité

Au-delà de l'azote, les cartes d'indice de condition (IC) permettent une utilisation efficace des autres intrants. En identifiant les zones de santé optimale (IC élevé et stable) par opposition aux zones de stress (IC faible ou en baisse), les agriculteurs peuvent cibler l'application de pesticides ou de fongicides uniquement là où c'est réellement nécessaire, réduisant ainsi l'utilisation de produits chimiques, les coûts associés et l'impact environnemental.

La planification de l'irrigation peut également être affinée ; les zones présentant des signes précoces de stress hydrique via l'indice CI peuvent recevoir un arrosage ciblé, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation de l'eau – un facteur essentiel alors que la demande en eau agricole s'intensifie à l'échelle mondiale.

L’Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO) estime que les technologies d’agriculture de précision, notamment les indices de végétation comme l’IC, peuvent améliorer l’efficience de l’utilisation de l’eau de 20 à 30 tonnes métriques dans les systèmes irrigués. De plus, en maximisant le rendement par unité d’intrant, la gestion guidée par l’IC réduit intrinsèquement l’empreinte carbone de la production agricole.

Applications en matière de sélection et de recherche

Les sélectionneurs de plantes exploitent le phénotypage à haut débit utilisant l'indice de composition chimique (ICC) dérivé de drones ou de capteurs terrestres pour examiner rapidement des milliers de lignées de plantes en fonction de la rétention de chlorophylle en situation de stress (sécheresse, chaleur, limitation des nutriments), de l'efficacité photosynthétique et de la vigueur générale.

Cela accélère le développement de variétés de cultures plus résistantes et productives. Les agronomes utilisent l'intelligence collective pour évaluer objectivement la performance de différentes pratiques de gestion, de traitements de semences ou de nouveaux produits sur des parcelles d'essai et des champs cultivés, et formuler des recommandations basées sur les données.

Surmonter les défis pour transformer le paysage agricole

Bien que performants, les indices de chlorophylle nécessitent une utilisation réfléchie. Le choix du capteur est primordial. Si les capteurs multispectraux (capturant de larges bandes spectrales comme le vert, le rouge, le rouge lointain et le proche infrarouge) sont courants et économiques, les capteurs hyperspectraux (capturant des centaines de bandes spectrales étroites et contiguës) offrent la plus grande précision pour la détermination de la chlorophylle, mais à un coût et une complexité plus élevés.

L'étalonnage et la correction atmosphérique des données brutes des capteurs sont essentiels pour garantir des valeurs de réflectance précises avant le calcul de l'indice de cohérence. La couverture nuageuse demeure une limitation pour la surveillance par satellite, bien que les constellations offrant des revisites fréquentes (quotidiennes ou mieux) et les déploiements de drones atténuent ce problème.

L'interprétation des cartes d'indice de couverture végétale (ICV) requiert des connaissances agronomiques. Une faible valeur d'ICV peut indiquer une carence en azote, un stress hydrique, une maladie ou simplement un stade de croissance précoce. L'intégration des données d'ICV avec d'autres sources – cartes pédologiques, données météorologiques, informations topographiques, rapports d'observation et autres indices de végétation comme le NDVI (pour la structure) ou le NDRE (un autre indice de la limite rouge) – fournit le contexte nécessaire à un diagnostic précis.

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique jouent ici un rôle de plus en plus vital, en analysant de vastes ensembles de données multicouches pour fournir aux agriculteurs des recommandations claires et exploitables plutôt que de simples cartes complexes.

L'avenir de l'indice de chlorophylle est extrêmement prometteur. Son intégration avec des systèmes de capteurs mobiles en temps réel, montés sur des tracteurs ou des pulvérisateurs, permet une gestion dynamique des apports (VRA), ajustant instantanément les doses en fonction de la mesure de l'indice de chlorophylle directement devant la machine.

La fusion des données satellitaires, de drones et de capteurs au sol permet de créer des systèmes de surveillance multi-échelles offrant à la fois une large couverture et une grande précision au niveau du terrain. Les progrès technologiques en matière de capteurs, notamment les capteurs hyperspectraux miniaturisés pour drones, rendent la cartographie de la chlorophylle haute fidélité plus accessible.

Les plateformes d'analyse pilotées par l'IA transforment les données brutes des systèmes d'irrigation en tableaux de bord intuitifs et en alertes automatisées, démocratisant ainsi l'accès à ces précieuses informations pour les agriculteurs de toutes tailles.

Conclusion

L’indice de chlorophylle représente bien plus qu’une simple mesure technique ; il incarne un changement fondamental dans notre compréhension et notre gestion des écosystèmes agricoles. En mesurant le “ bruit vert ” des plantes – leur teneur en chlorophylle –, nous obtenons une mesure objective, quantifiable et spatialement précise de leur santé et de leur productivité.

De la gestion précise de l'azote qui améliore l'efficacité et protège les ressources en eau, à la détection précoce du stress qui préserve les cultures et les intrants, en passant par la génération de prévisions de rendement précises qui stabilisent les marchés, ces applications transforment le paysage agricole.

Indices de végétation et teneur en chlorophylle

GeoPard étend la famille des indices de végétation liés à la chlorophylle pris en charge avec

  • Indice de teneur en chlorophylle du couvert végétal (CCCI)
  • Indice modifié du rapport d'absorption de la chlorophylle (MCARI)
  • Indice d'absorption de chlorophylle transformé en réflectance (TCARI)
  • ratio MCARI/OSAVI
  • ratio TCARI/OSAVI

Ils permettent de comprendre le stade de développement actuel des cultures, notamment

  • identification des zones présentant des besoins en nutriments,
  • estimation de l'élimination de l'azote,
  • évaluation du rendement potentiel,

Ces informations sont ensuite utilisées pour la création de cartes précises d'application à taux variable d'azote.


En savoir plus: Quel est l'indice ? Il est préférable de l'utiliser dans le PrecisionAg.

En savoir plus: Indices de végétation GeoPard


Indices de végétation et teneur en chlorophylleIndice de teneur en chlorophylle du couvert végétal (CCCI) vs Indice de rapport d'absorption de la chlorophylle modifié (MCARI) vs Indice d'absorption de la chlorophylle transformé en réflectance (TCARI) vs Rapport MCARI/OSAVI

Que sont les indices de végétation ?

Les indices de végétation sont des valeurs numériques dérivées de données spectrales de télédétection, telles que des images satellitaires ou aériennes, permettant de quantifier la densité, la santé et la répartition de la vie végétale à la surface de la Terre.

Elles sont couramment utilisées en télédétection, en agriculture, en surveillance environnementale et en gestion des terres pour évaluer et surveiller la croissance, la productivité et la santé de la végétation.

Ces indices sont calculés à partir des valeurs de réflectance de différentes longueurs d'onde de la lumière, notamment dans le rouge, le proche infrarouge (NIR) et parfois d'autres bandes.

Les propriétés de réflectance de la végétation varient selon les différentes longueurs d'onde de la lumière, ce qui permet de différencier la végétation des autres types de couverture terrestre.

La végétation présente généralement une forte absorption dans la région rouge et une réflectance élevée dans la région proche infrarouge en raison de la chlorophylle et des caractéristiques de sa structure cellulaire.

Voici quelques indices de végétation couramment utilisés :

  • Indice de végétation par différence normalisée (NDVI)L'indice NDVI est l'indice de végétation le plus populaire et le plus utilisé. Il se calcule comme suit : (NIR – Rouge) / (NIR + Rouge). Ses valeurs varient de -1 à 1, les valeurs les plus élevées indiquant une végétation plus dense et plus saine.
  • Indice de végétation amélioré (EVI)Cet indice améliore l'indice NDVI en réduisant le bruit atmosphérique et celui du sol, et en corrigeant les signaux de fond de la canopée. Il utilise des bandes spectrales supplémentaires, comme le bleu, et intègre des coefficients pour minimiser ces effets.
  • Indice de végétation ajusté au sol (SAVI) : SAVI est conçu pour minimiser l'influence de la luminosité du sol sur l'indice de végétation. Il introduit un facteur de correction de la luminosité du sol, permettant des évaluations de la végétation plus précises dans les zones à faible ou clairsemée végétation.
  • Indice de végétation vert-rouge (GRVI)L'indice GRVI est un autre indice de ratio simple qui utilise les bandes verte et rouge pour évaluer la santé de la végétation. Il est calculé comme suit : (Vert – Rouge) / (Vert + Rouge).

Ces indices, entre autres, sont utilisés par les chercheurs, les gestionnaires fonciers et les décideurs politiques pour prendre des décisions éclairées concernant l'utilisation des terres, l'agriculture, la foresterie, la gestion des ressources naturelles et la surveillance environnementale.

L'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) facilite la vie des agriculteurs

L'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) est une mesure couramment utilisée pour quantifier la densité et la santé de la végétation. Ses valeurs vont de -1 à 1. Les valeurs négatives indiquent la présence d'eau ou de sol nu, les valeurs proches de zéro indiquent une végétation clairsemée, et les valeurs plus élevées indiquent une végétation plus dense et plus saine.

Qu'est-ce que l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) ?

Il s'agit d'une méthode qui calcule la variation entre la quantité de lumière rouge reçue par la végétation et la quantité de lumière proche infrarouge fortement réfléchie par la végétation.

L'objectif de cette méthode est de fournir une analyse quantitative de l'état de la vie végétale. Il n'existe pas de situation dans laquelle la valeur de l'indice se situe en dehors du spectre de -1 à +1. Cependant, il n'existe pas de démarcation claire entre les nombreux types d'occupation du sol que l'on peut trouver.

Si la somme des chiffres est inférieure à zéro, il est fort probable que la substance en question soit de l'eau. Si vous obtenez un score NDVI très proche de la valeur positive, il y a de fortes chances qu'il s'agisse simplement d'un bouquet de feuilles vertes très serrées. Cela est d'autant plus vrai si les feuilles sont très serrées les unes contre les autres.

Les feuilles vertes ont une valeur supérieure à celle des feuilles rouges, ce qui explique ce phénomène. Imaginons un instant que l'it soit très proche d'être égal à 0.

Dans une telle situation, il n'y a pratiquement aucune chance qu'il reste des feuilles de quelque type que ce soit, et la région peut même être urbanisée à ce stade. L'indicateur de végétation par différence normalisée est l'indice utilisé par les analystes dans le domaine de l'agriculture. télédétection la plupart du temps.

Pourquoi l'indice de végétation par différence normalisée est-il utile ?

Il existe un grand nombre d'indices de végétation différents, et la grande majorité d'entre eux sont comparables les uns aux autres. Cependant, c'est celui qui est utilisé le plus souvent et le plus largement, et il présente également un avantage essentiel, à savoir une haute résolution des images qui sont dérivées de l'indice de végétation. données satellitaires.

Dans ce cas, des canaux d'une résolution de dix mètres peuvent être utilisés pour déterminer le NDVI. Rappelons qu'un pixel est égal à dix mètres sur dix. En revanche, la résolution de l'indice qui utilise des canaux de lumière supplémentaires, à savoir l'âge rouge, peut être de vingt mètres, où un pixel est égal à vingt mètres par vingt mètres.

Comment le NDVI est-il calculé ?

Il peut être déterminé à l'aide de la procédure mathématique simple suivante, qui convertit les informations satellitaires brutes en indices de végétation.

Formule de l'indice de végétation par différence normalisée

L'équation crée un nombre unique qui est représentatif et intègre les informations accessibles dans les bandes rouge et NIR (proche infrarouge).

Pour ce faire, il prend la réflectance dans la bande spectrale rouge et la soustrait de la réflectance dans la bande NIR. Le résultat est ensuite divisé par la réflectance totale des longueurs d'onde du proche infrarouge et du rouge.

L'évaluation du NDVI ne sera jamais supérieure à une valeur positive et inférieure à une valeur négative. En outre, un chiffre compris entre -1 et 0 indique une plante morte et des éléments inorganiques tels que des pierres, des routes et des bâtiments.

Simultanément, ses valeurs pour les plantes vivantes peuvent varier de 0 à 1, 1 représentant la plante la plus saine et 0 la plante la plus malsaine. Il est possible d'attribuer une valeur unique à chaque pixel d'une image, que ce pixel représente une seule feuille ou un champ de blé qui s'étend sur 500 acres.

Comment utiliser l'indice de végétation différentiel normalisé ?

À juste titre, elle est aujourd'hui utilisée dans un certain nombre de domaines de recherche différents. Par exemple, elle est utilisée dans le domaine de l'agriculture pour les objectifs de l'agriculture de précision et l'évaluation de la biomasse. Elle est également utilisée par les forestiers pour évaluer les ressources forestières ainsi que l'indice de surface foliaire (LAI).

En outre, la NASA estime qu'il s'agit d'une indication fiable de l'existence de conditions de sécheresse. Le NDVI proportionnel et la concentration de végétation sont tous deux plus faibles dans les zones où l'eau sert de barrière à l'établissement de la végétation.

En effet, l'eau empêche les racines des plantes de s'enfoncer plus profondément dans le sol. L'eau, y compris d'autres types de télédétection, En réalité, il est possible de l'utiliser de différentes manières.

Que peut nous apprendre le NDVI sur les plantes ?

Il est essentiel de bien comprendre que la différence normalisée Indice de végétation n'est qu'une indication de l'état de santé de la plante et ne fournit aucune information sur les raisons d'un certain état.

L'indice de végétation est plus une expression qu'un reflet direct de ce qui se passe sur le terrain. Examinons trois applications de l'indice NDVI pour l'analyse de terrain :

Quand une nouvelle saison commence

Elle permet de comprendre la résistance de la plante à l'hiver et la façon dont elle a réussi à survivre.

  • Si sa valeur est inférieure à 0,15, il est probable que toutes les plantes de cette section du champ ont péri. En règle générale, ces chiffres se rapportent au sol labouré sans aucune plante.
  • Un autre exemple de chiffre faible est 0,15-0,2. Il pourrait suggérer que les plantes ont commencé à se préparer à l'hiver au début de la période phénologique, avant la phase de labourage.
  • Un résultat compris entre 0,2 et 0,3 est satisfaisant. Les plantes ont probablement progressé jusqu'au stade du labour et ont retrouvé leur état végétatif.0.3-
  • 0,5 est une valeur convenable. Cependant, il est important de se rappeler que des valeurs de NDVI plus élevées suggèrent que les plantes ont hiverné à un stade phénologique plus avancé. Supposons que l'image satellite ait été prise avant que la végétation ne reprenne sa forme normale. Dans ce cas, il est important d'analyser la zone après que la végétation a repris sa forme normale.
  • Un chiffre supérieur à 0,5 indique une anomalie durant la phase post-hivernale. Il est recommandé de vérifier cette zone de terrain.

En résumé, si vous remarquez que les valeurs obtenues sont sensiblement différentes de la norme, vous devez procéder à une inspection de la partie concernée du champ. Un écart important par rapport à la norme est nécessaire pour que les valeurs soient considérées comme anormales dans une zone donnée.

Quand la saison est au milieu

L'utilisation de l'indice peut être utile pour mieux comprendre le développement des plantes. Imaginons que les relevés se situent entre doux et élevé (0,5-0,85). Il est très probable que cette partie de la région ne soit pas confrontée à des défis majeurs à l'heure actuelle.

Si l'indice reste inférieur à ce qu'il devrait être, il peut y avoir des problèmes tels qu'une carence en eau ou en nutriments dans le sol. Cependant, vous devez mener votre propre enquête dans ce domaine particulier.

Nous générons cartes pour l'application de taux variables (VRA) d'azote en utilisant l'indice de végétation par différence normalisée (Normalized Difference Vegetation Index). Nous identifions les régions dont l'indice de végétation varie de faible à élevé.

Ensuite, c'est à l'agriculteur de déterminer la quantité d'engrais nécessaire. La méthode suivante est la plus efficace pour l'application de l'azote :

  • Supposons que l'indice de végétation de la région soit élevé. Dans ce cas, la dose d'engrais recommandée doit être réduite à 10 et 30 % de la dose habituelle.
  • Si l'indice de végétation se situe autour de la moyenne, la dose d'engrais recommandée doit être augmentée de 20 à 25 % de la quantité habituelle.
  • Si l'indice de végétation est faible, il faut d'abord en déterminer les raisons.

Pour reconstituer les rendement agricole, nous utilisons également cet indice. Avec ces données, nous produisons des cartes qui peuvent être utilisées pour l'application variable d'engrais potassiques et phosphatés.

Lorsque la saison est terminée

L'indice NDVI est un outil utile pour déterminer si les champs sont prêts à être récoltés ; plus l'indice est bas, plus une partie de la zone est proche du stade où elle est prête à être récoltée. Dans ce scénario, une valeur de l'indice inférieure à 0,25 serait idéale.

L'indice NDVI est un outil utile pour déterminer si les champs sont prêts à être récoltés.

Pour commencer, il s'agit d'un calcul mathématique effectué pixel par pixel sur une image à l'aide des outils d'un SIG (système d'information géographique). Calculée en comparant les quantités de lumière rouge et proche infrarouge absorbées et réfléchies par la plante, elle mesure l'état de santé général de la plante.

L'indice de végétation par différence normalisée peut être utilisé pour étudier des terres partout dans le monde, ce qui en fait un outil idéal pour les études de terrain ciblées et la surveillance de la végétation à l'échelle nationale ou mondiale.

Grâce à l'utilisation du NDVI, nous pouvons obtenir une analyse immédiate des champs, ce qui permet aux agriculteurs d'optimiser le potentiel de production des zones, de limiter leur influence sur l'environnement et de modifier leurs opérations d'agriculture de précision.

En outre, l'examen de ces données en conjonction avec d'autres flux de données, tels que les données météorologiques, pourrait permettre de mieux comprendre les schémas récurrents de sécheresse, de gel ou d'inondation et la manière dont ils influencent la végétation.


Questions fréquemment posées


1. Qu'est-ce que le NDVI sert principalement à déterminer ?

Il est principalement utilisé pour déterminer la santé et la densité de la végétation dans une zone donnée. Cet indice est largement utilisé en agriculture, en sylviculture et en écologie pour surveiller la croissance de la végétation, évaluer les niveaux de stress des plantes, identifier les zones de sécheresse ou de maladie et aider à la prise de décision en matière de gestion des cultures.

2. Comment lire les images NDVI ?

Pour lire les images NDVI, vous pouvez interpréter l'échelle de couleurs associée aux valeurs de l'indice. En règle générale, la végétation saine apparaît en vert, tandis que la végétation moins saine ou clairsemée apparaît en jaune ou en rouge.

Les teintes plus foncées peuvent indiquer des zones à forte biomasse, tandis que les teintes plus claires peuvent indiquer une densité de végétation plus faible ou la présence d'un sol nu.

La compréhension du contexte de la zone analysée, comme le type de culture spécifique ou les conditions environnementales, peut aider à interpréter l'imagerie NDVI et à prendre des décisions éclairées sur les pratiques agricoles.

Indice de végétation : comment sont-ils utilisés dans l'agriculture de précision ?

Pour avoir une discussion complète sur l'agriculture de précision, il faut parler de l'indice de végétation, notamment lorsqu'on aborde le rôle de la télédétection dans cette forme d'agriculture.

La végétation est intimement liée à presque tous les aspects de l'existence humaine, notamment la respiration, la fourniture de vêtements et d'abris, la production de nourriture, etc. Tout changement dans la composition de la végétation peut avoir une influence significative sur l'environnement et l'économie.

Les progrès technologiques récents (systèmes d'information géographique (SIG), systèmes de positionnement global (GPS), télédétection et agriculture de précision) ont été les principaux moteurs de l'amélioration de la gestion des cultures. Par exemple, l'agriculture de précision permet une meilleure analyse ainsi que la détection et le contrôle des variations temporelles et géographiques de la production agricole au sein d'une même parcelle.

Les pionniers de l'AgTech révolutionnent l'agriculture de précision grâce aux indices de végétation. Cette technologie est essentielle pour atteindre l'objectif de ce type d'agriculture : maximiser la production tout en minimisant l'utilisation des ressources.

L'utilisation moderne des indices de végétation en agriculture de précision offre plusieurs avantages : suivi physico-chimique, données en temps réel et planification des activités agricoles. Il est également possible d'exploiter efficacement la cartographie des indices de végétation pour des références futures afin de mettre en évidence les variations cycliques.

Que sont les indices de végétation et quels sont leurs types ?

Depuis 1974, l'utilisation des indices de végétation, qui facilitent la réalisation de relevés périodiques à distance de la végétation, s'est largement répandue. Ce modèle statistique, qui utilise au moins deux bandes spectrales, est une transformation spectrale permettant de détecter la végétation au sens large.

Que sont les indices de végétation et quels sont leurs types ?


Grâce à cette méthode, les scientifiques et autres personnes curieuses peuvent observer efficacement les comportements photocentriques et repérer les différences au sein du couvert végétal. Au besoin, ils peuvent également établir des comparaisons fiables à partir de ces informations. Cette méthode implique l'évaluation de diverses variables, telles que le développement de la culture, sa vigueur, sa biomasse et sa teneur en chlorophylle. Voici la liste des indices de végétation:

  • NDVI (Indice de végétation par différence normalisée)
  • VARI (Indice de résistance atmosphérique visible)
  • ReCl (Indices de végétation à chlorophylle à bordure rouge)
  • EVI2 (Indice de végétation amélioré à deux bandes)
  • LAI (Indice de végétation de surface foliaire)
  • WDRVI (Indice de végétation à large plage dynamique)
  • GNDVI (Indices de végétation par différence normalisée verte)
  • GCI (Indice de végétation à chlorophylle verte)
  • RCI (Indice de végétation à chlorophylle rouge)
  • NDWI (Indice de différence normalisée de l'eau)

À quoi peut servir l'indice de végétation ?

Lors de l'analyse des tendances en matière de santé des plantes, les professionnels de l'agriculture tels que les agriculteurs, les agronomes, les assureurs agricoles, les chercheurs et autres pourraient tirer profit de l'utilisation d'un indice de végétation tel que le NDVI ou le VARI.

Les utilisateurs de l'outil de cartographie et d'analyse agricole peuvent activer l'indice d'un simple clic, ce qui génère une zone verte ou rouge sur leurs images aériennes, selon les résultats de l'indice. Les zones vertes correspondent à des plantes en bonne santé. Les couleurs orange, jaune et rouge indiquent une perte d'énergie et de vitalité.

Par exemple, un producteur de maïs peut utiliser le programme pour soumettre des photographies multispectrales de ses champs de maïs à n'importe quel stade entre l'apparition des plants et la récolte. L'application appliquera ensuite l'indice de végétation approprié.

La coloration particulière des plantes peut attirer leur attention sur le fait qu'une partie du champ présente des teintes orangées et rouges par endroits. Cela indique que les plantes brunissent ou jaunissent, ou qu'elles sont tachetées. Dans cette région, les plantes peuvent souffrir des effets d'une sécheresse prolongée, d'inondations, d'une fertilisation insuffisante ou excessive, ou être atteintes d'une maladie.

Comme auparavant, la vérification sur le terrain restait la méthode la plus efficace pour diagnostiquer un problème précis. Néanmoins, l'indice de végétation indique à l'agriculteur qu'il devrait concentrer ses efforts sur une zone particulière de ses terres. Il est alors libre d'enquêter sur les causes du problème et d'envisager des solutions possibles.

Pourquoi les indices de végétation hyperspectraux sont-ils si importants ?

L'intégration d'un spectre de réflectance en une seule valeur numérique, appelée indice de végétation, est une méthode standard pour déterminer les qualités de la végétation. Indices de végétation hyperspectraux, également connus sous le nom d'indices de végétation à bande étroite, contiennent des caractéristiques ou des longueurs d'onde que les équipements hyperspectraux ne peuvent capter qu'en raison de leurs bandes passantes plus courtes.

La structure, la biochimie et la physiologie ou le stress des plantes sont les trois principales catégories qui peuvent être utilisées pour classer les attributs de la végétation qui peuvent être évalués à l'aide des IHM.

  • Le taux de couverture, l'indice de surface foliaire (LAI), la biomasse des feuilles vertes, la biomasse des feuilles sénescentes et la proportion de rayonnement photosynthétiquement actif absorbé sont autant d'exemples de caractéristiques structurales mesurables. La plupart des indices d'analyse structurale ont été conçus pour des configurations spectrales complètes et possèdent des équivalents pour les spectres à bande étroite et hyperspectraux.
  • Parmi les caractéristiques biochimiques, on trouve l'eau, les pigments (comme la chlorophylle, les anthocyanes et les caroténoïdes) et d'autres produits riches en azote (comme les protéines). Les composants structuraux des plantes (lignine et cellulose) appartiennent également à cette catégorie.
  • Une modification de l'état des xanthophylles induite par le stress, des variations de la teneur en chlorophylle, des changements dans l'humidité des feuilles et la fluorescence sont quelques-unes des altérations sous-estimées qui peuvent être mesurées à l'aide d'indices physiologiques et de stress.

Pourquoi les indices de végétation hyperspectraux sont-ils si importants ?

De manière générale, les indicateurs biochimiques, physiologiques ou de stress ont été développés à l'aide d'équipements de laboratoire ou de terrain (échantillonnage spectral inférieur à 10 nm). Ils ciblent des caractéristiques spectrales très fines et, de ce fait, sont exclusivement hyperspectraux. Les indices développés pour l'eau constituent la seule exception à cette règle.

Indice de végétation et technologie de télédétection

Les satellites d'observation de la Terre fournissent aux scientifiques spécialistes de la télédétection de nouvelles données pour alimenter leurs études et améliorer les analyses déjà réalisées au fur et à mesure des progrès des capteurs.

Les entreprises qui possèdent déjà une technologie basée sur les indices et celles qui s'apprêtent à en lancer une nouvelle peuvent considérablement accroître leur marché pour leurs produits agricoles en intégrant les dernières innovations en matière d'applications d'indices spectraux de végétation. Cela vaut aussi bien pour les entreprises disposant déjà d'un logiciel basé sur les indices que pour celles qui envisagent d'en commercialiser un nouveau.

Les avantages offerts par les indices de végétation en télédétection améliorent la qualité globale de l'expérience client. La comparaison des photographies satellitaires avec différents types de données aériennes permet ce qui suit :

  • Réduction des coûts d'exploitation, de traitement et d'interprétation des données collectées par les drones.
  • Comparativement aux images aériennes, l'imagerie satellite peut couvrir une zone plus étendue.
  • Réduire les coûts des inspections sur le terrain : les observations supplémentaires par drone (véhicule aérien sans pilote) sont plus coûteuses que les revisites satellitaires standard.
  • Obtenir des analyses de données dans un format approprié et dans un délai plus court.
  • Surveiller les champs quelle que soit la force des vents.

L'utilisation d'images satellites permet aux éditeurs de logiciels agricoles d'accroître considérablement la quantité de données aériennes auxquelles ils ont déjà accès, tout en leur faisant gagner du temps et de l'argent et en permettant aux utilisateurs finaux d'obtenir plus de données en moins de temps.

Par conséquent, l'indice de végétation dans télédétection et surveillance des cultures Cela permet d'effectuer un examen global et à distance de l'état des cultures. En cas de problème, les agriculteurs peuvent choisir d'examiner les zones concernées plutôt que l'ensemble du champ.

Contactez GeoPard pour une solution adaptée à votre secteur.

La grande majorité des indices de végétation les plus importants, qui se comptent par centaines, doivent être inclus dans les logiciels agricoles sous la forme d'une longue liste accessible et utilisable à partir d'un seul endroit. GeoPard propose les analyses essentielles qui peuvent être intégrées aux logiciels agricoles déjà disponibles et aux logiciels en développement.

Nous vous guiderons vers la solution optimale répondant à vos exigences ou à celles de vos clients. Quel que soit votre mode d'utilisation de notre produit (API, marque blanche ou solutions sur mesure), vous avez la garantie de recevoir des données précises et fiables, collectées grâce à la télédétection et à une technologie satellitaire de pointe.

GeoPard propose des analyses de données précises à l'échelle mondiale. Grâce à cela, l'entreprise a su fidéliser de nombreux clients satisfaits. N'hésitez pas à nous contacter pour discuter des spécificités et des possibilités d'utilisation de nos solutions. télédétection dans votre niche ou votre secteur d'activité.

La surveillance des cultures est un outil essentiel qui permet aux agriculteurs de détecter les zones problématiques et d'atténuer le risque de pertes de rendement.

Surveillez facilement le développement de vos cultures grâce aux images satellites les plus récentes. Ajoutez les limites de votre parcelle au système et accédez à l'intégralité des archives d'images satellites sur un seul écran :

  • Évaluation des conditions de développement des cultures.
  • Détection des anomalies de végétation en temps quasi réel.
  • Repérez les zones présentant différents stades de développement des cultures.
  • Vue à travers les nuages.

Traduisez les informations issues de la surveillance des cultures par imagerie satellitaire en actions concrètes sur le terrain et tirez profit de décisions fondées sur les données :

  • Détecter les différences de végétation cultivée entre les images les plus récentes et repérer les zones ciblées pour le prélèvement d'échantillons de tissus.
  • Créer des cartes d'application à taux variable pour la protection des cultures et la fertilisation en cours de saison, basées sur une évaluation du terrain quasi en temps réel, et collecter le rapport d'exécution.
  • Signalez les zones endommagées après une catastrophe naturelle, une maladie ou une infestation de ravageurs et transmettez les rapports à votre compagnie d'assurance.
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Quel indice de végétation est le plus adapté à l'agriculture de précision ?

Il existe plusieurs indices de végétation couramment utilisés, notamment l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI), l'indice de végétation à large gamme dynamique (WDRVI) et l'indice de chlorophylle verte (GCI).

  • Quel indice de végétation reflète le plus de détails ?
  • Quel indice de végétation met le mieux en évidence les variations ?
  • L'indice NDVI est-il le meilleur de la famille des indices de végétation multispectraux ?

Ces questions sont connues et reviennent très souvent. Examinons-les.

Qu'est-ce que l'indice de végétation ?

L'indice de végétation est une mesure numérique qui quantifie la quantité et l'état de la végétation dans une zone spécifique à partir de données de télédétection.

Les indices de végétation sont calculés en combinant différentes bandes spectrales issues d'images satellites ou de photographies aériennes, qui reflètent la quantité d'énergie absorbée et réfléchie par les plantes dans les régions visibles et proches infrarouges du spectre électromagnétique.

Ces indices peuvent fournir des informations sur la santé, la densité et la productivité de la végétation, ce qui est utile pour un large éventail d'applications, notamment l'agriculture, la foresterie, la gestion des terres et la surveillance du climat.

Qu'est-ce que l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI)?

NDVI (Indice de végétation par différence normalisée) est la plus connue et la plus largement utilisée dans les industries liées à la biomasse et à la télédétection.

La saturation de l'indice NDVI nuit à la précision de la distinction de la végétation aux pics de biomasse. Un autre problème lié à l'indice NDVI est l'influence du bruit du sol sur les premiers stades de développement des cultures.

Il est calculé à l'aide de données de télédétection par satellite ou aérienne, sur la base de la différence de réflectance de deux bandes spectrales : le proche infrarouge (NIR) et la bande rouge.

La formule NDVI est NDVI = (NIR-Rouge) / (NIR+Rouge).

Où NIR représente la réflectance dans la bande proche infrarouge et Red la réflectance dans la bande rouge.

L'indice NDVI obtenu varie de -1 à +1, les valeurs les plus élevées indiquant une forte densité de végétation. Une valeur nulle indique l'absence de végétation, tandis que les valeurs négatives indiquent des plans d'eau ou d'autres surfaces non végétalisées.

Les valeurs NDVI proches de +1 indiquent une végétation dense et saine, tandis que les valeurs proches de zéro indiquent une végétation clairsemée ou des zones présentant un stress ou des dommages importants.

Il est largement utilisé dans les applications agricoles et écologiques pour surveiller la croissance de la végétation, estimer les rendements des cultures et évaluer la santé et la productivité des forêts et autres écosystèmes.

Il peut également être utilisé pour détecter et surveiller la sécheresse, l'érosion des sols et d'autres facteurs environnementaux qui affectent le couvert végétal.

Elle se calcule, par exemple, en soustrayant la réflectance dans le proche infrarouge (NIR) de la réflectance dans le rouge, puis en divisant le résultat par la somme des deux. La valeur obtenue varie de -1 à +1, les valeurs les plus élevées indiquant une végétation plus dense.

De plus, l'idée de WDRVI (Indice de végétation à large plage dynamique) a été créé pour résoudre les problèmes de saturation de l'indice NDVI. Il a été obtenu en élargissant la gamme des valeurs possibles de l'indice WDRVI grâce à l'introduction du coefficient mathématique (α).

L'utilisation de l'indice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)

La formule NDVI (indice de végétation par différence normalisée) a été transformée en WDRVI = (α∗NIR-Rouge) / (α∗NIR+Rouge).

WDRVI (indice de végétation à large gamme dynamique) et NDVI

Les zones construites à partir de l'indice WDRVI sont meilleures que celles construites à partir de l'indice NDVI. Néanmoins, elles ne sont pas encore idéales en raison d'une biomasse trop importante. 

GCI (Indice de chlorophylle verte) Cette méthode permet d'estimer la teneur en chlorophylle des feuilles de plantes à partir des bandes spectrales du proche infrarouge et du vert. En général, la valeur de la chlorophylle reflète directement l'état de la végétation.

La formule GCI ressemble à ceci : GCI = NIR / Vert – 1.

GCI (Indice de chlorophylle verte) 

Les zones définies à partir de l'indice GCI permettent de mieux distinguer les zones à forte biomasse que les indices NDVI et WDRVI. Ces précisions contribuent à une gestion plus fine et plus efficace des parcelles.

RCI (Indice de chlorophylle rouge) intègre la même base de connaissances sur la teneur en chlorophylle que GCI et la reflète via la bande multispectrale rouge.

La formule RCI ressemble à ceci : RCI = NIR / Rouge – 1.

RCI (Indice de chlorophylle rouge) 

Les zones basées sur l'indice RCI sont aussi précises que les zones GCI.

Continuez à suivre l'évolution de vos parcelles et utilisez l'indice de végétation approprié au bon moment de la saison. Une large gamme d'indices de végétation est disponible dès maintenant dans GeoPard.

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