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Du NDVI à l’empreinte phénologique
Les paramètres phénologiques rendent les courbes plus faciles à comparer, à expliquer et à calibrer localement.
Le NDVI est utile parce qu’il transforme deux bandes spectrales en un signal facile à comparer d’une date à l’autre, mais une valeur isolée raconte rarement toute l’histoire. Un verger dont le NDVI atteint 0,62 peut être vigoureux, venir d’être irrigué, être mélangé avec du sol nu ou simplement se trouver à un autre moment de son cycle saisonnier. La question la plus solide n’est donc pas « quelle est la valeur aujourd’hui ? », mais « quelle forme cette parcelle suit-elle au fil du temps ? ». Cette forme constitue son empreinte phénologique.
Une empreinte pratique peut inclure la date du début de la reprise de végétation, la date et la hauteur du pic, la vitesse du reverdissement, la durée de la période verte, l’aire sous la courbe et le temps pendant lequel le couvert reste vert. Elle peut aussi intégrer les bandes red-edge et les indices d’humidité, car la structure du couvert et son état hydrique ne décrivent pas exactement la même chose. Dans le sud de la France, une étude a ajusté des courbes double-logistiques à des séries Sentinel-2, en a extrait des paramètres phénologiques, puis les a introduits dans un modèle Random Forest ; ces paramètres ont nettement mieux fonctionné que la série LAI brute. Une étude publiée en 2024 a de son côté proposé un indice de cartographie des vergers combinant la phénologie et la capacité des arbres fruitiers à conserver leur verdure plus longtemps que de nombreuses cultures annuelles. Voir Abubakar et al. et Chen et al..
La difficulté vient du fait que la phénologie ne se transporte pas automatiquement d’un territoire à l’autre. Un printemps froid, une variété différente, un jeune verger, un couvert clairsemé, la végétation du sous-bois ou un autre régime d’irrigation peuvent déplacer la courbe sans changer l’identité de la culture. Un dispositif sérieux conserve donc la caractéristique calculée et les conditions d’observation qui l’accompagnent, teste le modèle sur plusieurs années et plusieurs zones, puis adapte son langage au niveau réel de preuve. L’empreinte rend la carte plus compréhensible ; elle ne remplace pas la connaissance locale.