Evaluation of Chlorophyll-Related Vegetation Indices Using Simulated Sentinel-2 Data for Estimation of Crop Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation

Depuis quelques années, on s’intéresse à l’effet de la teneur en chlorophylle sur l’estimation de la fraction de rayonnement photosynthétiquement actif absorbée (« fPAR »). Dans cette étude, nous avons choisi des indices de végétation liés à la chlorophylle et les avons testés pour leur capacité à estimer la fPAR dans les cultures, à l’aide de données simulées du satellite Sentinel 2. On peut catégoriser ces indices en quatre classes : 1) les indices basés sur des rapports, 2) les indices basés sur des différences normalisées, 3) les indices basés sur l’aire de triangles, 4) les indices intégrés. Nous avons étudié deux cultures, le blé et le maïs, qui présentent des structures distinctives pour le couvert et pour les feuilles. Nous avons utilisé les fPAR mesurées et des réflectances simulées pour le satellite Sentinel 2, à partir de mesures spectrales dans des champs. Les résultats montrent que les indices de végétation qui utilisent la réflectance dans l’IR proche et la bordure rouge, dont le Rapport-2 simple modifié (mSR2), le Rapport simple de la bordure rouge (mathSR705), l’Indice de différence de végétation normalisée de la bordure rouge (mathSR705), l’Indice de chlorophylle terrestre MERIS (MTCI) et l’Indice optimisé sol-végétation ajusté révisé (OSAVI[705, 750]), montraient une forte corrélation linéaire avec la fPAR, particulièrement pour les biomasses élevées. Les indices sous forme de rapport et tenant compte de la réflectance de la bordure rouge (p. ex., mSR2 et mathSR705) montrent une corrélation plus forte avec la fPAR des cultures que les indices basés des différences normalisées (p. ex., mathSR705). Une analyse de sensibilité a montré que l’indice mSR2 avait la plus grande corrélation linéaire avec le fPAR pour les deux cultures pendant la saison de croissance. Une analyse plus approfondie a indiqué que les indices utilisant la réflectance de la bordure rouge pourraient être utiles pour créer des algorithmes de mesure de la fPAR indépendants du type de culture. Notre travail indique le potentiel d’utiliser les données de Sentinel 2 pour produire des cartes de haute résolution et de grande qualité de la fPAR à des fins d’agriculture de précision.