L’utilisation des « drones » (plus techniquement, UAV – Véhicule Aérien Non Habité) en agriculture connaît une tendance de croissance importante. Cette tendance pourrait s’accélérer davantage si l’on considère la multitude d’applications potentielles encore en cours de développement.
Il convient de rappeler que lorsque nous parlons de « drones », nous utilisons un terme générique englobant plusieurs composants et systèmes, chacun utilisé à une étape du pipeline de génération d’informations (Figure 1).
L’un des composants est le UAV lui-même, qui peut être du type mini-hélicoptère avec une hélice à axe vertical ou multi-rotors avec 4, 6 ou 8 hélices, ainsi que des drones de type avion, appelés « drones à aile rigide » (Figure 2). Chaque type et modèle présente ses avantages et inconvénients. En général, les UAV multi-rotors peuvent voler à des vitesses plus faibles et à des altitudes plus basses que les drones à aile rigide et sont plus stables et sûrs en cas de vents forts. Une autre caractéristique importante différenciant les UAV est leur capacité de « payload » (charge maximale transportable), variant de moins de 200 grammes à plusieurs dizaines de kilos. De plus, certains UAV sont équipés d’un système inertiel, GPS, capteurs d’obstacles uni- ou multidirectionnels, capteurs pour l’atterrissage assisté, entre autres.
Un autre composant est le Système de Contrôle et de Communication (SCC), également appelé « station au sol » (Figure 3), qui comprend la communication entre la base et le UAV, les logiciels de planification et de contrôle automatique de vol, ainsi qu’une multitude de réglages et paramètres pour la sécurité de vol et la consommation d’énergie. Il existe de nombreuses solutions de stations au sol, mais il est recommandé d’utiliser celle fournie par le fabricant de votre UAV.
Sans aucun doute, le composant payload reçoit la plus grande attention du marché, car c’est à ce niveau, et dans le traitement des images, que se personnalisent les diverses applications. Que peut-on embarquer sur un UAV ? Les possibilités sont innombrables et diversifiées : caméras numériques, pulvérisateurs, capteurs actifs (micro-ondes), capteurs passifs (ondes visibles et invisibles à l’œil humain, incluant l’infrarouge), capteurs environnementaux variés, semoirs, etc.
Lorsqu’on utilise des caméras numériques ou des capteurs pour collecter des images ou vidéos depuis un UAV, le Système de Traitement d’Images (STI) est obligatoire (Figure 3). Une large gamme de solutions existe sur le marché. Ce composant permet à l’utilisateur d’assembler des centaines ou milliers d’images numériques en une seule image de la parcelle ou du champ expérimental, appelée mosaïque orthorectifiée. Chaque image capturée par le capteur subit des effets de rotation dus aux vents ou flux thermiques et des variations de luminosité solaire durant la mission. Les STI contiennent des algorithmes capables de corriger ces distorsions et générer une image unifiée de la zone cible.
L’application pionnière en agriculture a probablement été le suivi visuel via des images (statiques ou dynamiques) capturées par des caméras embarquées sur UAV. La rapidité et la qualité du suivi avec UAV surpassent largement le suivi à pied ou avec des véhicules terrestres.
Une avancée importante a été l’utilisation d’images capturées dans des longueurs d’onde invisibles à l’œil humain. L’usage de caméras infrarouges a permis la génération d’orthomosaïques montrant la variation spatio-temporelle d’un indice de végétation sur une parcelle (Figure 4). Ces données sont corrélées à certains éléments du sol et à la santé des plantes, permettant d’inférer la présence de maladies et leur localisation dans la parcelle. Cela permet par exemple de générer une carte de recommandations de pulvérisation, et un UAV équipé d’un pulvérisateur peut appliquer les traitements uniquement là où c’est nécessaire.
Le marché a ensuite adopté les capteurs multispectraux, capturant des images dans la gamme visible et dans deux ou trois bandes infrarouges proches et moyennes. Cela permet d’évaluer les variations d’indices de végétation liées au stress hydrique et d’améliorer la détection des stress biotiques. Des dizaines d’indices de végétation peuvent être calculés à partir d’images multispectrales, certains étant plus adaptés à une espèce végétale qu’à une autre.
S’ajoutent les applications pour la mesure de la hauteur des plantes (Figure 5), le comptage des plantes et l’estimation de la densité de population (Figure 6).
Il est important de souligner l’importance croissante des capteurs hyperspectraux pour la recherche agronomique et le sélection végétale. Ces capteurs couvrent la bande visible, l’infrarouge proche et moyen, et peuvent aller jusqu’à l’infrarouge lointain et les micro-ondes. Pour faire une analogie : l’évolution des premières images infrarouges aux images hyperspectrales est similaire à celle d’une radiographie par rapport à une IRM tridimensionnelle colorée.
Ces capteurs permettront bientôt la phénotypage à grande échelle pour les programmes de sélection génétique de nombreuses espèces, à des coûts bien inférieurs aux solutions actuelles (Figure 7).
Avant d’effectuer un vol, il est important de connaître la réglementation en vigueur. L’ANAC a récemment publié une instruction normative. Les restrictions les plus importantes comprennent, sans s’y limiter : enregistrer son UAV auprès de l’ANAC ; ne jamais voler au-dessus de 120 mètres de hauteur ; les vols au-dessus de groupes de personnes doivent se faire à au moins 30 mètres d’altitude avec autorisation écrite ; les UAV avec payload supérieur à 25 kg nécessitent une licence similaire à celle des pilotes d’avions, après formation au Département de l’Aviation Civile.
Pour en savoir plus sur l’utilisation des drones en agriculture, consultez notre bulletin technique.
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