Calibration of a chemometrical model from field hyperspectral close-range images: Taking into account leaf inclination and multiple reflection effects

• Published in: 2010 2nd Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing
• Main Authors: Vigneau, Nicolas, Rabatel, Gilles, Roumet, Pierre, Ecarnot, Martin
• Other Authors: Information – Technologies – Analyse Environnementale – Procédés Agricoles (UMR ITAP), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre national du machinisme agricole, du génie rural, des eaux et forêts (CEMAGREF), Equipe Rhizogenèse (RHIZOGéNèSE- UMR DIA-PC), Diversité et adaptation des plantes cultivées (UMR DIAPC), Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)
• Format: Conference Object
• Language: English
• Published: HAL CCSD 2010
• Subjects: [SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering; [SDE]Environmental Sciences; Iceland
• Online Access: https://hal.inrae.fr/hal-02594494; https://doi.org/10.1109/WHISPERS.2010.5594904

International audience The aim of the study was to test the potentiality of field close-range hyperspectral images to obtain nitrogen content of wheat leaves in field. Field measurements imply several potential disturbances of the recorded signal: illumination level, specular reflection, multiple reflections, etc. Chemo-metrical model calibration procedure has to take them into account. We tested the following methodology. First we calibrated a chemometrical model between nitrogen content and non-disturbed reflectance signal of flat isolated leaves. Thus we evaluated the quality of such a model. Then, we identified and qualified each phenomenon effects and proposed a solution to overcome each issue. Finally, we verified that all the disturbances could be taken into account while preserving satisfactory model prediction quality. Le but de l'étude était de tester le potentiel de l'imagerie hyperspectrale de proximité au champ pour évaluer la teneur en azote des feuilles de blé. La mesure au champ génère des perturbations importantes dans le signal mesuré: niveau d'éclairement, réflexions spéculaires, réflexions multiples, etc. L'étalonnage chimiométrique doit les prendre en compte. Nous avons testé la méthodologie suivante: tout d'abord nous avons étalonné un modèle entre la teneur en azote et le signal de réflectance non perturbé de feuilles à plat et isolées. Puis nous avons identifié et formalisé les divers phénomènes perturbants et avons proposé une solution pour s'en affranchir. Finalement, nous avons vérifié que toutes les perturbations pouvaient être prises en compte en préservant une qualité suffisante du modèle de prédiction.