Abstract :
[fr] Dans le cadre d'activités de recherche sur la caractérisation de la dynamique de croissance de cultures s’inscrivant dans un contexte d’agriculture de précision, nous avons développé un système de proxidétection multispectrale couvrant un large spectre dans le proche infrarouge et l’infrarouge à onde courte. Cette partie du spectre est importante pour caractériser la végétation car elle inclut le plateau de réflectance des plantes dans le proche-infrarouge et les principales bandes d’absorption de l’eau. Actuellement, l’outil le plus utilisé dans cette gamme spectrale est le spectromètre qui mesure la réflectance moyenne d’une scène sans détail spatial. Dans l’infrarouge, on notera également l’émergence de l’imagerie hyperspectrale qui reste à ce jour une solution à haut potentiel mais difficile à mettre en œuvre et dont le traitement des données reste une question de recherche. La solution que nous proposons, basée sur l’utilisation d’une roue à filtres optiques, apporte la dimension spatiale dans l’infrarouge avec une mise en œuvre simple pour étudier les plantes à l’échelle des organes (feuilles, tiges, épis).
Cet outil de vision multispectrale proposé complète un système équivalent déjà développé dans le domaine du visible et proche infrarouge au moyen d’une caméra CMOS monochrome. La particularité de l’instrument présenté se tient dans l’utilisation d’une caméra InGaAs (capteur en indium-arséniure de gallium) Gold-eye G-007 (Allied Vision) possédant une bande passante de 950 nm à 1650 nm. Cette caméra est combinée à une roue composée de 10 filtres optiques de 100 nm de largeur de bande et répartis sur la bande passante de la caméra. Le positionnement des filtres devant la caméra est contrôlé automatiquement par le système d’acquisition d’image au moyen d’un microcontrôleur (Arduino Uno). Le programme mis en œuvre permet de sélectionner successivement les filtres d’intérêt pour l’acquisition.
Ce système de vision multispectraledans le domaine de l’infrarouge permettra de sélectionner les gammes de longueur d’onde et les paramètres morphologiques qui expliquent des traits physiologiques des plantes tels que des déficits en eau ou en azote. A cette fin, les caractéristiques d’image seront mises en corrélation avec des mesures de référence conventionnelles.
[en] In the frame of research activities regarding the characterization of crop growth dynamics in a context of precision agriculture, we have developed a multispectral proxidetection system covering a wide spectrum in the near-infrared and short-wave infrared domains. This part of the spectrum is important for the characterization of vegetation since it includes the reflectance plateau of plants in the near-infrared and the main water absorption bands. Nowadays, the most commonly used tool in this spectral range is the spectrometer, which measures the average reflectance of a scene without any spatial detail. In the infrared range, hyperspectral imaging is ermerging, as a high-potential solution, but remains difficult to implement and process. In this contribution, we propose a solution, based on an optical filter wheel, which provides the spatial dimension in the infrared domain with a simple implementation to study plants at the scale of organs (leaves, stems, ears).
The proposed multispectral vision system complements an equivalent tool already developed in the visible and near-infrared field using a monochrome CMOS camera. The particularity of the presented instrument is the use of an InGaAs camera (indium-galllium arsenide sensor) Gold-eye G-007 (Allied Vision) with a bandwidth from 950 nm to 1650 nm. This camera is combined with a wheel composed of 10 optical filters of 100 nm bandwidth and distributed over the camera's bandwidth. The positioning of the filters in front of the camera is automatically controlled by the image acquisition system using a microcontroller (Arduino Uno). The implemented program allows to select successively the filters of interest for the acquisition.
This multipectral vision system will allow the selection of wavelength ranges and morphological parameters that explain physiological traits of plants such as water or nitrogen deficiencies. For this purpose, the image characteristics will be correlated with conventional reference measurements.
