Linking digital image signals to the seasonal variations in photosynthetic pigments of different plant types - Université de Lorraine Accéder directement au contenu
Mémoire / Rapport De Stage Année : 2015

Linking digital image signals to the seasonal variations in photosynthetic pigments of different plant types

Résumé

Plant phenology is a sensitive indicator of climate change and influences soil-plant-atmosphere interactions at local and global scales. In recent years, phenology monitoring based on camera images taken over the growing season has become a popular tool. However, relationships between digital camera phenological records and leaf biochemical and spectral properties are poorly understood. In this study, measurements of key leaf biochemical properties such as photosynthetic pigment and nitrogen contents were made on a weekly basis over the spring and summer of 2015 on various Landes of Gascogne species (Pinus pinaster, Eucalyptus gundal, various vine varieties and grassland species) in Bordeaux, France. The size and spectral leaf properties were measured using a flatbed scanner (Canon LIDE 110, CANON, France) to extract colour indices (Green, Red, Blue and Green Excess indices). At the same time, digital cameras (Stardot SC5 IR, Stardot, California, USA) were installed in the field to automatically record daily pictures of the studied ecosystems and extract the same colour indices. The technique typically used for chlorophyll extraction in laboratory is laborious thus a portable chlorophyll meter was used to collect a larger dataset (Dualex Scientific +, Force A, Orsay). The aim of the study was to compare seasonal trajectories between leaf biochemical content and colour indices of the canopies. Our results show that phenological seasonal evolutions are well captured by information extracted from digital repeat photography. The digital images from camera and scanner have important implications for phonological research application and for assessing responses of vegetation to disturbances (climate change, frost, drought).
La phénologie est un indicateur sensible pour appréhender les conséquences du changement climatique et des interactions sol-plante-atmosphère de l’échelle locale à globale. Depuis quelques années, l’observation de la phénologie basée sur l’analyse d’images au fil de la saison est devenue un outil répandu. Cependant, les relations entre la phénologie enregistrée avec les cameras et les caractéristiques biochimiques et spectrales des feuilles ne sont pas encore compris. Pendant cette étude, des mesures de propriétés biochimiques des feuilles comme la composition en pigments photosynthétiques et en azote ont été effectuées toutes les semaines durant le printemps et l’été 2015 sur des espèces typiques des Landes de Gascognes (Pinus pinaster, Eucalyptus gundal, diverses variétés de vigne et des espèces prairiales) autour de Bordeaux en France. La surface des feuilles et les propriétés spectrales des feuilles ont été estimées grâce à des indices de couleurs (Vert, Rouge, Bleu and Excès de Vert) extraits avec un scanner (Canon LIDE 110, CANON, France). En parallèle, des caméras (Stardot SC5 IR, Stardot, California, USA) ont été installées sur le terrain pour automatiser l’acquisition quotidienne d’images des écosystèmes étudiés et extraire les mêmes indices de couleurs que pour le scanner. La technique habituelle d’extraction de chlorophylle en laboratoire est laborieuse donc une pince à feuille portable a été utilisée pour suivre finement la composition foliaire en chlorophylle ((Dualex Scientific +, Force A, Orsay). Le but de cette étude est de comparer les trajectoires saisonnières entre la composition biochimique des feuilles et les indices de couleurs des feuilles et des canopées. Nos résultats montrent que l’évolution phénologique saisonnière est correctement enregistrée par l’information extraite des images répétées de la caméra et du scanner. Ces images ont une importante utilité pour la recherche en phénologie et pour évaluer la réponse de la végétation à des perturbations du milieu (changement climatique, gel, sécheresse)
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  • HAL Id : hal-01828807 , version 1

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Citer

Juliette Maire. Linking digital image signals to the seasonal variations in photosynthetic pigments of different plant types. Sciences de l'environnement. 2015. ⟨hal-01828807⟩
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