Utilisation de l’imagerie hyperspectrale proche infrarouge combinée aux outils de la chimiométrie dans l’étude de systèmes racinaires. | Use of near infrared hyperspectral imaging and chemometrics to study root systems.

English. peer reviewed

French. Lors d’études de systèmes racinaires sur base de prélèvements de carottes de sol, une étape préliminaire à la quantification racinaire consiste à éliminer manuellement les résidus de cultures et les particules de sol récupérés avec les racines lors du lavage des échantillons. En présence de racines de différentes espèces, cette étape s'accompagne d'un tri des racines selon différents critères. Pour faciliter et réduire le temps nécessaire à cette étape fastidieuse, la discrimination de ces éléments a été réalisée sur base d’images hyperspectrales prises en proche infrarouge. Les échantillons lavés et séchés ont été passés sous une caméra qui enregistre, pour chaque pixel de l’image, un spectre en proche infrarouge. Ces spectres sont liés à la nature physico-chimique des éléments présents sur l’image et ont été analysés à l’aide d’algorithmes d’analyses discriminantes qui permettent de les classer et de donner la nature de chaque pixel de l’image. Sur base du nombre de pixels classés comme étant des racines et grâce à la relation linéaire reliant ce nombre de pixels à la masse de racines présente dans l'échantillon, il fut finalement possible quantifier des racines au sein d’échantillons de sol sans devoir réaliser un tri manuel préalable et les peser. Cette méthode a été testée avec succès en froment et a permis de mettre très clairement en évidence l’effet du travail du sol sur le développement du système racinaire. Elle est également été testée sur une culture associée de froment et de pois afin de quantifier séparément les racines des 2 espèces.

English. In studies on root systems using the soil coring method, roots, crop residues and soil particles extracted after washing of soil samples need to be manually sorted before root quantification. If different species are present in the sample, their discrimination is based on several criteria. In order to reduce the complexity and the time needed for this tedious sorting step, near infrared hyperspectral imaging was used to discriminate all these elements. Images of washed and dried samples were acquired with a camera saving, for each pixel, a near infrared spectrum. These spectra are linked to the physicochemical nature of the elements visible on the hyperspectral images and were analyzed with discriminant algorithms allowing their discrimination and to link each pixel spectrum to the nature of the elements. According to the number of pixels classified as roots and thanks to the linear relationship between the number of pixels and the root biomass in the sample, it was possible to quantify roots in soil samples without manual sorting and weighing. This methodology was successfully tested on winter wheat roots and highlighted the tillage effect on root system development. It was also tested on wheat-pea intercropping in order to quantify separately the roots of each species.