Exploratory study of drone imagery to detect water stress for chicory crop (Cichorium intybus L.) in Chile

Abstract

Water stress damages the plant. It is associated with yield losses and pathogen proliferation. It can be caused by a lack or an excess of water. On a physiological point of view, stress is mainly manifested by stomata closure. It happens to control plant water balance. Plant water status can be estimated on the basis of physiological variables (i.e. transpiration, CO2 assimilation, stomatal conductance and leaf temperature). These ones are associated with the opening degree of the stomata. The literature review indicates that vegetation indices (i.e. NDVI) acquired by remote sensing can be correlated to physiological variables (i.e. stomatal conductance). The study deals with determining the physiological variables which allow control irrigation through remote sensing data acquisition. To achieve this goal, an experimentation is designed on the basis of a trial field irrigated with different modalities. It was done in order to create different water stress intensities. Variables linked to water stress are quantified through a gas analyser Ciras-3. It is assumed that this machine is out to represent the plant's functioning. Thermal and multispectral data are acquired by remote sensing throughout the growing season. At the end of the season, yields and rotten roots are assessed in each treatment. After being segmented, thermal images show a good correlation with leaves temperatures acquired through Ciras measurements. The normalized vegetation index (NDVI) index calculated from the multispectral image showed a good correlation with stomatal conductance. Temperature combined with stomatal conductance are two parameters that explain most of the variability in physiological data. On the other hand, different irrigation levels applied on the trial field were not sufficiently contrasted to obtain different stress levels between treatments. However, the data from cameras accurately represents this lack of contrast between water regimes of micro plots. To conclude, multispectral and thermal data acquired by remote sensing would effectively control irrigation. Indeed, physiological variables associated with water stress can be known through remote sensing. However, in order to apply it on a commercial scale, the sensitivity of this data acquisition technique still needs to be tested on more or less pronounced stress levels.

Le stress hydrique endommage la plante. Il est associé à des pertes de rendement et à la prolifération des pathogènes. Il peut être engendré par un manque ou un excès d’eau. D’un point de vue physiologique, le stress se manifeste notamment par la fermeture des stomates en vue d’équilibrer le bilan hydrique. Le statut hydrique de la plante peut être estimé sur base de paramètres physiologiques associés au degré d’ouverture des stomates. La revue littéraire indique que des indices de végétation (i.e. NDVI) acquis en télédétection peuvent être corrélés aux variables physiologiques (i.e. transpiration, assimilation de CO2, conductance stomatique, température de la feuille). La présente étude vise à déterminer les variables physiologiques qui permettent de piloter l’irrigation sur base d’informations acquises par télédétection. A cette fin, une expérience est conçue sur base d’un essai en champ irrigué selon différentes modalités. Celle-ci a pour but de créer différentes intensités de stress hydrique. Les variables liées au fonctionnement de la plante sont quantifiées à l’aide d’une machine mesurant entre autres les échanges gazeux (Ciras-3). Des données thermiques et multispectrales sont acquises en télédétection au long de la saison culturale. En fin de saison, les rendements et la pourriture sont évalués dans chaque traitement. Après avoir été segmentées, les images thermiques ont montré une représentation correcte des températures de feuilles. L’indice de végétation normalisé (NDVI) calculé à partir de l’image multispectrale a montré une corrélation satisfaisante avec la conductance stomatique. La température combinée à la conductance stomatique sont deux paramètres qui expliquent la majeure partie de la variabilité des données. En revanche, les niveaux d’irrigation appliqués n’ont pas été suffisamment contrastés pour obtenir des niveaux de stress différents entre les traitements. Toutefois, les données issues des caméras ont représenté fidèlement ce manque de contraste entre les régimes hydriques des micro parcelles. Suite à cette étude, il est conclu que l’utilisation de données multispectrales et thermiques acquises en télédétection permettrait effectivement de piloter l’irrigation. En effet, les variables physiologiques associées au stress hydrique peuvent être connues au travers de la télédétection. Cependant, en vue d’appliquer cette technique à l’échelle commerciale, la fiabilité de cette méthode vis-à-vis du niveau de stress hydrique doit subir une étude plus approfondie.