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Jul 04, 2023

Estimation et cartographie du contenu de la texture du sol sur la base de l'imagerie hyperspectrale d'un véhicule aérien sans pilote

Scientific Reports volume 13, Numéro d'article : 14097 (2023) Citer cet article 115 Accès aux détails des métriques La texture du sol est l'une des propriétés physiques et naturelles importantes du sol. Une grande partie de la

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 14097 (2023) Citer cet article

115 Accès

Détails des métriques

La texture du sol est l’une des propriétés physiques et naturelles importantes du sol. Une grande partie des recherches actuelles se concentrent sur la surveillance de la texture du sol à l’aide de spectromètres géophysiques sans imagerie. Cependant, il existe moins d'études utilisant des données hyperspectrales de véhicules aériens sans pilote (UAV) pour la surveillance de la texture du sol. Les caméras hyperspectrales montées sur drone peuvent être utilisées pour obtenir rapidement et avec précision des informations spatiales à haute résolution sur la texture du sol. Une base a été posée pour la réalisation d'études rapides de la texture du sol à l'aide de données hyperspectrales aéroportées sans pilote et sans échantillonnage sur le terrain. Cette étude a sélectionné trois zones de terres agricoles typiques du bassin de Huangshui au Qinghai comme zone d'étude, et un total de 296 échantillons de sol ont été collectés. Étalonnage des données des spectres d'UAV à l'aide de spectres de laboratoire et de spectres in situ sur le terrain pour explorer la faisabilité de l'application de modèles de texture de sol en laboratoire directement aux conditions de terrain. Ces résultats montrent que l’imagerie hyperspectrale d’UAV combinée à l’apprentissage automatique peut obtenir un ensemble de méthodes de traitement idéales. Le prétraitement des données spectrales peut obtenir une grande précision de l'estimation de la texture du sol et un bon effet de cartographie. Les résultats de cette étude peuvent fournir un soutien technique efficace et une aide à la prise de décision pour la future planification des terres agricoles sur le plateau tibétain. La principale innovation de cette étude est d'établir un ensemble de procédures et de méthodes de traitement applicables à l'imagerie hyperspectrale des drones afin de fournir une référence de données pour la surveillance de la texture du sol dans les champs agricoles du plateau tibétain.

La texture du sol est une propriété physique et naturelle importante du sol. Il représente la combinaison de particules du sol et est étroitement lié à la perméabilité à la ventilation du sol ainsi qu'à la rétention d'eau et de fertilité. Selon la taille des particules du sol, la texture du sol peut être divisée en particules d'argile (< 0,002 mm), particules de limon (0,002 à 0,05 mm) et particules de sable (0,05 à 2 mm)1,2. La texture du sol affecte de manière significative la structure et la diversité de la communauté bactérienne du sol, affectant ainsi la fertilité du sol3. Il s'agit d'un indice important dans le domaine de la qualité des terres cultivées et dans l'évaluation de l'aptitude des cultures4. L'estimation et la cartographie de la répartition spatiale de la texture du sol peuvent non seulement enrichir et améliorer la base de données numérique sur les sols, mais également fournir une base et un support de données pour la recherche sur la répartition spatiale des attributs du sol et la planification de la production agricole5. Par conséquent, une gestion agricole de précision est requise de toute urgence pour la quantification et la surveillance à haute résolution et de haute précision des caractéristiques de distribution spatiale et temporelle de la texture du sol à l’échelle du champ.

Les méthodes traditionnelles de mesure de la texture du sol reposent sur l’échantillonnage du sol sur le terrain et l’analyse chimique en laboratoire, qui prennent du temps, sont laborieuses et coûteuses, ce qui rend difficile la surveillance à grande échelle et multifréquence de la teneur en texture du sol6,7. Ces dernières années, la technologie hyperspectrale de vision proche infrarouge, en développement rapide, a été largement utilisée dans l’estimation de la teneur en texture du sol afin de résoudre la contradiction entre la demande de mégadonnées sur la texture du sol et son coût élevé8. En fonction de la relation de réponse spectrale entre la réflectance spectrale du sol et la texture du sol, de nombreux chercheurs ont utilisé la spectrométrie d'objet au sol pour développer la technologie hyperspectrale du sol comme moyen conventionnel de quantifier la texture du sol9,10,11. Cependant, l'inversion de la texture du sol basée sur un spectromètre objet sol permet généralement d'obtenir des données ponctuelles de faible densité. Il est donc difficile de répondre aux exigences de visualisation rapide de la répartition spatiale dans le contexte de l’agriculture de précision12. Les plates-formes de drones présentent les avantages de la mobilité et de la flexibilité et ont été largement utilisées ces dernières années dans les études spatiales sur les ressources terrestres13. Grâce à la combinaison organique des drones et de la technologie hyperspectrale, la surveillance de la croissance de la végétation, la classification précise et l'identification des objets au sol, la surveillance des ravageurs, l'estimation de la production et du rendement, ainsi que d'autres applications diverses ont été réalisées. Cependant, relativement peu d’applications ont utilisé cette technologie pour surveiller les propriétés du sol, en particulier sa texture14.