Le projet consiste à détecter et cartographier, à l’aide d’outils de télédétection, les arbres affectés par la pourriture racinaire, causée par le Phytophthora abietivora, dans des plantations d’arbres de Noël. L’information recueillie permettra d’identifier les zones à risque élevées de contamination par le Phytophthora abietivora, de gérer le risque et d’éviter de replanter les zones contaminées pour limiter les pertes. Basée sur une méthodologie actuellement en développement dans la vigne, ce projet pilote permettra d’adapter cette méthode pour la culture des arbres de Noël.

Le nombre de sites affectés par la pourriture des racines, causée par le Phytophthora abietivora, a grandement progressé depuis 5 ans dans des plantations d’arbres de Noël. L’été 2023 a été particulièrement propice au développement de la maladie, ce qui a engendré des pertes importantes de jeunes plants (parfois plus de 50%), mais également de plants matures chez de nombreux producteurs. Les données recueillies, dans le cadre d’un projet de recherche réalisé en 2023, montrent que l’organisme est présent dans de nombreuses régions du Québec, dont Chaudière-Appalaches et l’Estrie. Considérant les grandes superficies affectées, il est difficile de visualiser l’étendue des dommages sur le terrain et de cibler les secteurs qui doivent être replantés ou non. Dans ce contexte, il devient donc pertinent d’adapter les outils de télédétection afin de cartographier les plantations affectées et d’en faire le suivi.

Ce projet vise à évaluer le potentiel des drones multi capteurs et de la chaîne de traitement logiciel à cartographier les sites sélectionnés et à détecter les arbres infectés; adapter les logiciels disponibles et des chaînes de traitement pour traiter les données acquises par les drones; valider la qualité et la précision de la cartographie produite par les drones par de l’observation visuelle sur le terrain; informer les producteurs des possibilités de l’utilisation de ces outils de télédétection dans les arbres de Noël pour planifier la replantation ou non des sites. Accélérer le travail de détection des arbres affectés par Phytophthora abietivora par l’utilisation de drones muticapteurs plutôt que par l’observation visuelle de tous les arbres cultivés.

Ce projet est réalisé par deux chercheurs du CRDIG, Christian Larouche (U. Laval) et Saeid Homayouni (INRS) et deux étudiants du Département des sciences géomatiques de l’U. Laval Danesh Shokri (doctorat en sciences géomatiques) et Mamadou Ndiaye (maîtrise professionnelle en géomatique).

Les levés drones ont été réalisés le 13 juin 2024 sur cinq parcelles sélectionnées par des agronomes spécialisés du Ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation (MAPAQ) de Chaudière-Appalaches et de l’Estrie. Ces parcelles sont situées dans la municipalité de Saint-Honoré de Shenley, en Beauce. Le drone composé des capteurs GNSS / INS / caméra hyperspectrale Headwall / LiDAR récemment acquis par la Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique dans le cadre du projet FCI Forêt Agile et le drone composé des capteurs GNSS / caméra multispectrale Micasense propriété de l’INRS ont été utilisés.

Jusqu’ici, plusieurs couches d’informations géoréférencées ont été produites, soient des nuages de points, des modèles numériques de surface et de terrain, des ortho mosaïques couleur et infrarouge. Des premiers tests de détection automatique d’arbres infectés ont été réalisés à partir d’informations provenant de différentes bandes visibles et infrarouges du spectre électromagnétiques.

Résultats finaux attendus :

Les algorithmes de détection automatiques des arbres malades et en santé seront améliorés afin de produire des ortho mosaïques classifiées qui feront ressortir les éléments suivants : sol, végétation basse, arbres en infection modérée, arbres en infection avancée et arbres sains. Des informations complémentaires comme la hauteur des arbres seront aussi produites.

Chercheur responsable :

Christian Larouche, christian.larouche@scg.ulaval.ca