Potential of field hyperspectral imaging as a non destructive method to assess leaf nitrogen content in Wheat
Résumé
L'azote est le facteur le plus limitant de la croissance des plantes, aussi sa mesure durant le cycle est un élément clé du contrôle des cultures. De nombreuses techniques de mesure non destructives basées sur les propriétés optiques de feuilles ont été proposées pour remplacer la méthode classique coûteuse et destructive de l'indice de nutrition azotée (NNI). Notre objectif est ici d'étudier la possibilité d'accéder à la teneur en azote des feuilles à partir du spectre de réflectance 400-1000nm de plantes entières, mesuré par une caméra hyperspectrale, et en prenant en compte les difficultés inhérentes à un éclairage naturel variable et à l'éventualité de réflexions spéculaires. Dans un premier temps, nous avons étalonné un modèle chimiométrique entre la teneur en azote et le spectre de réflectance de feuilles disposées à plat (R² = 0.903, SEP = 0.327 %DM), qui valide le capteur et notre procédé de correction en réflectance. Nous avons ensuite étalonné un modèle entre la teneur en azote et le spectre de feuilles en place pour des cultures sous serre (R² = 0.889, SEP = 0.481% DM) ou au champ (R² = 0.881, SEP = 0.366 %DM). La réunion des deux jeux de données nous permet d'obtenir également un modèle pertinent pour les deux types de conditions de cultures à la fois (R² = 0.875, SEP = 0.496 %DM), suggérant que cette technique est prometteuse pour la mesure non destructive de teneur en azote. Cet outil pourra être utilisé pour le suivi dynamique du statut azoté ou pour générer des cartographies spatiales de la teneur en azote dans la plante. / Nitrogen is the most important crop limiting factor, thus plant nitrogen status during plant cycle is a key parameter for crop monitoring. Many new techniques, based on leaf optical properties have been proposed for a non-destructive diagnosis to replace Nitrogen Nutrition Index which is a costly and destructive method. We intend here to study leaf nitrogen concentration accessibility from reflectance (4001000 nm) spectra of whole plants from a field hyperspectral imaging set-up including difficulties related to variable solar lighting and potential specular reflexion. Firstly, we calibrated a chemometrical model between leaf nitrogen concentration and reflectance spectra of flat leaves (R2 = 0.903, SEP = 0.327%DM), which validated the sensor and our reflectance correction process. As a second step, we calibrated a chemometrical model between nitrogen concentration and reflectance spectra of individual leaves from isolated plants grown in pots in greenhouse (R2 = 0.889, SEP = 0.481%DM) or underfield conditions (R2 = 0.881, SEP = 0.366%DM). Pooling the two datasets provided us a relevant model to predict leaf nitrogen content for the two culture conditions (R2 = 0.875, SEP = 0.496% DM) suggesting that this technique is promising to assess nitrogen plant parameters with a non destructive method. This tool could be used to follow-up plant nitrogen dynamics criteria or to generate nitrogen spatial cartographies.
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