Indices de fonctionnement du couvert (visible)

 À l’échelle foliaire

Sur la base des travaux menés à l’échelle foliaire au début des années 90 (Gamon et al., 1992), de récentes études utilisent un indice basé sur la réflectance dans des bandes étroites dans les longueurs d’onde du vert, directement liées aux propriétés optiques de pigments foliaires : le Photochemical Reflectance Index (PRI). Cet indice est sensible aux modifications des caroténoïdes, plus spécifiquement au cycle des xanthophylles, qui renseignent sur l’efficacité de l’utilisation de la lumière photosynthétique. Le cycle des xanthophylles consiste en une alternance entre la violaxanthine à l’obscurité et la zéaxanthine en présence d’excès de lumière à travers une fixation (époxydation) ou une libération de deux molécules d’oxygéne (désépoxydation), respectivement. Il joue le rôle d’un régulateur réversible qui assure la photoprotection du système photosynthétique par la dissipation de l’excédent d’énergie en cas de stress, quelle que soit sa nature. Ces changements pigmentaires entrainent une variation de la réflectance de la feuille à la longueur d’onde 531 mm (Gamon et al., 1992). Le PRI combine alors les réflectances à deux bandes de longueurs d’ondes : 570 (R570) qui est une bande de référence et 531 nm (R531) qui est donc sensible à l’état de dé-époxidation des xanthophylles.

Il est défini par l'équation suivante : 𝑃𝑅𝐼 =𝑅570− 𝑅531

𝑅₅₇₀+ 𝑅₅₃₁ (I. 27)

En utilisant cette équation, plus la valeur de PRI est faible, moins la plante est stressée. La relation entre le cycle de xanthophylles et les variations du PRI a été démontrée sur des feuilles de tournesol (Gamon et al., 1997, 1990; Peñuelas et al., 1994). Guo and Trotter (2006) ont exploré le lien entre le PRI foliaire et le rendement photosynthétique et l’efficience de l’utilisation de la lumière (LUE pour Light Use Efficiency) sur 13 espèces vivaces à feuilles persistantes ou caduques. Ces auteurs ont obtenu une bonne corrélation linéaire entre le PRI et le rendement photosynthétique du photosystème II (PSII) d’une part, et la LUE d’autre part, dans deux situations de stress étudiées (forte teneur en CO2 atmosphérique et faible température ambiante). En condition d’excès de lumière, Weng et al. (2010) ont aussi démontré que la relation PRI/efficacité du PSII obtenue pour des feuilles de manguier varie selon la température de l’air et la teneur en azote des feuilles. Comme pour les indices issus de l’IRT, le PRI est prometteur pour le suivi du fonctionnement à l’échelle foliaire (Penuelas et al., 1997; Weng et al., 2010), mais les résultats sont moins évidents quand on passe aux échelles spatiales supérieures (Barton and North, 2001; Grace et al., 2007).

 À l’échelle du couvert

La majorité des études réalisées à l’échelle du couvert ont été menées globalement dans les années 2000, période à laquelle le PRI a connu un regain d’intérêt avec l’exploitation des données hyperspectrales. Elles ont révélé la potentialité de cet indice pour suivre les variations de la LUE d’un couvert. Notamment, il a été montré que les mesures de PRI obtenues à l’aide d’un imageur installé sur un trépied et avec un faible champs de vision, permettaient de suivre les variations de la LUE entre le printemps et l’été sur un couvert de mélèze au Japon (Nakaji et al., 2006). Les valeurs de PRI issues d’images hyperspectrales acquises par avion (Rahman et al., 2001) et ou par hélicoptère (Nichol et

37 al., 2000) ont pu être reliées à la LUE d’une forêt boréale. Du fait de la disponibilité de produits issus de MODIS dans les longueurs d’onde adéquates pour le calcul du PRI (satellites TERRA et AQUA), cet indice a été fréquemment étudié pour le cycle de carbone à l’échelle globale (Coops et al., 2010 ; Drolet et al., 2008 ; Garbulsky et al., 2008 ; Hilker et al., 2010). Citons les travaux de Rahman et al. (2004) qui ont trouvé une corrélation étroite entre le PRI issu de MODIS et la production primaire brute d’une forêt de feuillus tempérée. Cependant, les images MODIS utiles pour le calcul du PRI présentent une résolution spatiale (1 Km*1 Km) non-adaptée pour une application dans les zones à forte diversité de paysages, de types d’écosystèmes. Ainsi, de nombreux travaux ont démontré une corrélation PRI-LUE pour divers types d’écosystèmes tout en soulignant une plus faible significativité comparée à la corrélation obtenue à l’échelle foliaire.

Finalement quelle(s) utilisation(s) sur les plantations d’oliviers ?

Quelle que soit la méthode utilisée pour extraire l’information sur le fonctionnement de la végétation à partir des mesures de PRI, la majorité des travaux, menés jusqu’à présent se concentre surtout sur sa relation avec la LUE (Filella et al., 1996; Gamon et al., 1997; Nichol et al., 2000; Penuelas et al., 1995; Penuelas and Inoue, 2000; Sims and Gamon, 2002b; Stylinski et al., 2002; Weng et al., 2010). Peu d’études se sont réellement attachées à explorer les potentialités du PRI comme indicateur direct du fonctionnement hydrique du couvert végétal (transpiration) et moins encore dans le cas de canopée à structure complexe (arbre isolé, faible taux de couverture) comme celles de la plupart des ligneux. De plus, les quelques études antérieures portant sur le suivi du fonctionnement des oliviers par proxidétection (Calderón et al., 2013; Suárez et al., 2008) ont été menées sur des parcelles uniquement conduites en irrigué.

Cette partie permet de faire à la fois une synthèse des avantages et limites des indices classiquement ou plus récemment utilisés dans la détection et le suivi d’un stress hydrique sur les couverts végétaux (Tableau I. 4).

Tableau I. 4 : Un tableau récapitulatif des indices de télédétection utilisés pour caractériser le

stress hydrique des végétations (+ : avantages, - : inconvénients) Méthodes Indices Echelle Types

d’écosystème Avantages/Limites Références

Infrarouge

Thermique Tc Feuille Maïs ; tournesol + Facilement mesurable; - Très dépendante des variables métrologiques (Ni et al., 2015) Couvert homogène Blé ; céréaliculture, arboriculture (Berliner, 1984) Tc-Ta Couvert

homogène Prairie et tout type de couverts +Facile à mesurer, accessible -Dépend de la turbulence atmosphérique et du rayonnement

(Idso et al., 1977) TSD Couvert Maïs ; tournesol

… + Peu dépendante des conditions climatiques -Le couvert de référence n’est pas toujours disponible

(Jackson et al., 1983) CTV Parcelle Coton, fraisier +Ne nécessite pas de mesure de

la température de l’air -Sensible à la vitesse du vent

(Peñuelas et al., 1992) CWSI Couvert Blé et tout type

de couverts +La forte corrélation avec le rendement et la fermeture stomatique

(Jackson et al., 1981)

38 -Nécessite un nombre important

de paramètres pour calculer les lignes de base stressé et non- stressé

PSI Couvert Blé - Très efficace même pour les très faibles stress hydriques - nécessite un nombre important

de paramètres

Lili Chabaane (1991) WDI Couvert Luzerne, maïs,

tournesol… + clairsemées ou en rangs Adaptée aux cultures -La détermination des coordonnées des quatre sommets du trapèze et la fraction de couverture

(Moran et al., 1994)

NDVI Couvert Forêts,

céréales… +Sa production primaire nette corrélation avec la -utilisable jusqu’à un LAI de 2

(Prince, 1991) visible EVI Couvert Forêts et céréales + Minimiser l’effet du sol sous-

jacent et de l’atmosphère

-N’est pas utilisable pour les parcelles ayant une forte pente

(Huete et al., 1997) LAI Couvert Tout type de

couvert + Utile dans la spatialisation des mesures éco-physiologiques à l’échelle du couvert

-Difficile à mesurer pour les couverts à structure complexe

(Nemani and Running, 1989) mNDVI Couvert Forêts, couverts

épars +Détecte les variations de la photosynthèse pour les couverts à feuilles persistantes et peut corriger les effets du sol sous- jacents

-Nécessite la détermination des valeurs maximales et minimales des réflectances dans les courtes longueurs d’ondes de l’infrarouge (Carter and Knapp, 2001) PRI Feuille et

couvert Arboriculture, céréales… +Détection précoce du stress hydrique -Très influencée par la structure du couvert et le rayonnement incident

(Gamon et al., 1997)