Troisième partie Variabilité du sol et variabilité du

Description

Niveau: Secondaire, Collège, Troisième
Troisième partie Variabilité du sol et variabilité du rendement :

• variabilité du rendement


• cartes de rendement teledection


• rendement


• paire avec la carte de rendement


• influence de la variabilité statique


• vrai pattern


• télédétection via l'indice de brillance


• robustesse de la sélection des paires d'images

Sujets

• Troisième
• Rendement

Informations

• Publié par: profil-shawyag-2012
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Extrait

Troisième partie
Variabilité du sol et variabilité du
rendement :

Introduction
En agriculture de précision, la capacité de mesurer la variabilité spatiale du sol et
d’évaluer son influence sur la variabilité du rendement, est une étape fondamentale pour
l’implémentation d’une démarche de conduite modulée (Earl et al., 2000). Dans cette partie
nous cherchons à répondre à cette question. Il s’agit, après les études de l’hétérogénéité
structurelle du rendement (première partie) et du sol (deuxième partie), d’étudier ici
l’influence de l’hétérogénéité fonctionnelle du sol sur le rendement. Ceci consiste à
analyser les liens spatiaux entre l’indice de brillance du sol, obtenu par télédétection, et la
variabilité du rendement. Du point de vue de l’agriculture de précision, il s’agit d’étudier
l’influence de la variabilité statique – le « vrai pattern » du sol - appréhendée par
télédétection via l’indice de brillance (IB)– sur la variabilité du rendement – stade ultime de
la variabilité dynamique et statique - d’une culture de maïs.

Dans un premier temps, nous allons utiliser la même méthode de géostatistique (le
coefficient de co-dispersion) pour chercher à retrouver les relations existantes entre le
pattern du sol et le pattern du rendement.
Mais parce que le rendement n’est pas uniquement expliqué par l’effet du sol, mais de la
réaction de la culture à un ensemble de facteurs, il nous a semblé nécessaire d’exploiter nos
données et de conduire la même analyse de pattern entre la végétation (exprimé par le
NDVI) et celle du rendement, puis entre la végétation et le sol. Les différentes corrélations
mises en place dans cette partie sont représentées schématiquement dans la Figure Intro-
3éme Partie.

CACARTTES DES DE RERENDEEMMEENNT TELTELEDEDECECTIOTION
PATTERN Indice LE
SOL de brillance SOL1
PATTERN
LE
RDT. 3
RENDEMENT
2
LANDVIPATTERN
VEGETATIONVEGET.
Figure Intro-3éme Partie - Schéma des relations entre les patterns des propriétés: sol,
végétation et rendement
Chapitre X. Relations sol, rendement et végétation
X. Relations sol, rendement et végétation
X.1. Sol et rendement
Le schéma méthodologique (


Figure VIII-6) m is en place lors de l’identification du « vrai pattern » du sol à l’échelle
parcellaire est repris ici (Figure X -1). Dans ce chapitre il s’agit de voir si le « vrai pattern »
du sol, précédemment identifié, est corrélé à la structure spatiale du rendement. Pour cela
nous disposons de 10 paires d’images correspondant aux 10 parcelles présentant le « vrai
pattern ».

Figure X-1- Schéma méthodologique: Comparaison de l’indice de brillance et du rendement
A priori, si la méthode d’identification du « vrai pattern » est suffisamment robuste, la
comparaison d’une des deux images d’une paire avec la carte de rendement devrait donner
le même résultat qu’avec l’autre image ; cela veut dire qu’au lieu de 20 corrélations, 10
corrélations seraient suffisantes. Avant de présenter les résultats des 10 corrélations entre
l’indice de brillance issue de la télédétection et les cartes de rendement, nous allons donc
étudier pour une parcelle la robustesse de la sélection des paires d’images lors de la
corrélation avec le rendement. Troisième Partie : Variabilité du sol et variabilité du rendement.
X.1.1. Robustesse de l’identification du « vrai pattern » pour la
corrélation
La parcelle avec l’identifiant 143 se trouve 3 fois dans le Tableau VIII-5 des individus
sélectionnés : cela correspond aux paires d’images suivantes : a) Avril 2002 - Avril 2003, b)
Mars 2002 - Avril 2003 et c) Mars 2002 - Avril 2002. De ce fait, a priori, le « vrai pattern »
doit être présent sur les trois images : Mars 2002, Avril 2002 et Avril 2003. Et donc
l’analyse de la corrélation de n’importe quelle image des trois avec la carte de rendement
disponible pour cette parcelle devrait donner le même résultat.
La Figure X-2 montre le coefficient de co-dispersion, en fonction de la distance, pour la
parcelle 143, entre le rendement et l’IB de chacune de trois images. Des courbes très
différentes signifient que ce qui était considéré comme un même pattern sur les images, ne
l’est pas. Au contraire, des courbes similaires (ou presque superposables) sont indicatrices
de la bonne identification du pattern du sol et donc de la non nécessité d’utiliser les trois
images : dans ce cas une seule image est suffisante pour caractériser le vrai pattern.
La similitude entre les courbes de la Figure X-2 est une preuve de la stabilité temporelle de
la méthode, de sa robustesse, et en conséquence de la possibilité d’utiliser une seule image
parmi les trois pour étudier la corrélation spatiale entre l’IB et le rendement.

Figure X-2- Coefficient de co-dispersion, en fonc tion de la distance, entre le rendement et
l’indice de brillance de 3 images
138 Chapitre X. Relations sol, rendement et végétation
X.1.2. Corrélation spatiale entre l’indice de brillance et le
Rendement
Dans cette partie, nous cherchons à mettre en relation la distribution spatiale d’une donnée
issue de la télédétection, l’indice de brillance (qui porte l’information sur la variabilité
statique de la parcelle) avec le rendement (qui est considéré comme l’état ultime de
l’expression de la variabilité dynamique et statique). Comme pour les études précedents de
mise en relation spatiale des variables, nous avons aussi opté ici par l’utilisation du
coefficient de co-dispersion.
Les résultats du coefficient de co-dispersion, en fonction de la distance, entre l’IB et le
rendement des 10 parcelles, sont présentés sur le graphique de la Figure X-3. Il montre des
corrélations relativement faibles, inférieures à 0.5 : le pattern de l’indice de brillance diffère
du pattern de rendement.

Figure X-3- Coefficient de co-dispersion, en fonction de la distance, entre l'IB et le
rendement 2002 pour les 10 parcelles.
Pour approfondir cette relation entre le sol et le rendement, nous disposons du rendement de
trois campagnes de récolte sur deux parcelles. Vu que le pattern du sol est temporellement
stable, il est alors intéressant d’observer :
- si l’absence de corrélation entre le sol et le rendement se répète pour les trois années
de rendement, ou
139 Troisième Partie : Variabilité du sol et variabilité du rendement.
- si dans d’autres conditions climato-culturales (les autres deux années), le pattern du
sol est relié plus fortement, d’un point de vue spatiale, au pattern du rendement.

0.9
0.7
0.5
0.3
0.1
0 50 100 150 200 250 300
-0.1
-0.3
Parcelle 147
-0.5
0.9
0.7
0.5
0.3
0.1
0 50 100 150 200 250 300 350 400
-0.1
-0.3
Parcelle 148
-0.5
Figure X-4- Coefficient de co-disp ersion entre l'IB et le rendement sur trois campagnes;
pour deux parcelles
Les résultats obtenus Figure X-4 sont similaires aux précédents : les degrés de corrélation
sont inférieurs à 0.5 pour les trois années étudiées (2000, 2001 et 2002). En conséquence, le
pattern du sol observé par télédétection (pattern de l’état de surface) est loin d’être
l’explication principale du pattern du rendement. Mais nous pouvions prévoir ces résultats
parce que :
dans le cas où le sol est le seul facteur explicatif du pattern du rendement :
1. la télédétection des sols, comme nous avons déjà évoqué, ne permet que
l’observation de l’état de surface du sol. Mais cet état de surface, peut rester
insuffisant pour décrire l’influence du sol sur le rendement.
140 Chapitre X. Relations sol, rendement et végétation
dans le cas où le sol est le principal facteur explicatif du pattern du rendement :
2. la télédétection des sols ne prend pas en compte les interactions biotiques et
abiotiques qui définissent le développement d’une plante et en conséquence son
rendement (la variabilité dynamique).
dans le cas où le sol n’est pas le principal facteur explicatif du pattern du rendement :
3. l’itinéraire technique se présente (comme nous avons conclu dans la première partie
de cette thèse, dédiée au rendement) comme l’autre principal facteur définissant la
distribution spatiale du rendement.

Dans