Transposition des méthodes de télédétection au suivi de la prairie

Les drones et les caméras multispectrales sont aujourd’hui largement utilisés en recherche et dans le suivi des grandes cultures (blé, maïs, colza…). Ces technologies ont prouvé leur intérêt pour observer rapidement de grandes surfaces, analyser la croissance des plantes et tester l’impact de nouvelles pratiques agricoles. Elles ouvrent désormais de grandes opportunités pour une autre culture : les prairies.

Transposer ces méthodes aux prairies, c’est permettre :

• aux chercheurs de mieux caractériser les couverts (hauteur, biomasse, homogénéité, repousse, espèces végétales…) et de tester de nouvelles pratiques agroécologiques ;
• aux éleveurs, à plus long terme, de disposer d’outils simples et fiables pour optimiser la gestion de leurs systèmes fourragers.

Dans ce contexte, l’institut de l’élevage (IDELE), institut de recherche appliquée dont la mission principale est d’améliorer la compétitivité des élevages herbivores et de leurs filières, souhaite structurer cette activité en améliorant ses connaissances et méthodes autour de l’utilisation des drones sur prairies.

Concrètement, le processus repose sur 4 grandes étapes :

1. Acquisition : le drone survole la prairie et acquiert des images à l’aide de capteurs spécifiques.
2. Traitement : les images sont calibrées et assemblées pour reconstituer des cartes précises et exploitables.
3. Analyse : à partir des images, on calcule des indicateurs utiles pour le suivi de la prairie, comme la biomasse, le taux de sol nu ou la qualité de la repousse.
4. Valorisation : ces indicateurs sont comparés avec des mesures terrain afin de construire des modèles prédictifs et de développer des outils d’aide à la décision.

Dans le cadre du projet Drone4Grass, un stage de 6 mois a été organisé au printemps 2026, pour répondre à la question suivante : dans quelle mesure les méthodes d’obtention et d’analyse d’images issues du drone permettent-elles d’estimer la hauteur de la végétation d’une prairie ?

Pour ce premier travail, la valorisation des données s’est concentrée sur le traitement photogrammétrique des images RVB captées par le drone multispectral, en utilisant les logiciels WebODM et QGis. Les résultats issus de ces traitements ont été corrélés à des mesures de données « terrain » collectées avec un herbomètre. Ce stage a permis de réaliser un premier état des lieux de l’application du drone à la prairie, de tester une première chaîne de traitement et d’identifier des premières tendances et limites concernant le modèle sélectionné.

Un deuxième stage est prévu pour le printemps 2027, afin de participer à l’amélioration du modèle (chaîne de traitement de données issues de drones) pour l’élargir à d’autres indicateurs (utilisant idéalement les images multispectrales) et de nouveaux traits d’intérêt de la prairie (hauteurs d’herbe, biomasse disponible, composition du couvert) afin de faciliter demain l’application concrète du drone à la prairie.

Description du stage

Ce stage de 6 mois s’inscrit dans le projet Drone-4-Grass, au sein d’une équipe projet constituée d’experts prairie, capteurs et analyses de données. Le travail proposé combine expérimentations sur le terrain, analyses d’images et traitement de données variées.

Le ou la stagiaire participera à la collecte de données sur la ferme expérimentale du CIRBEEF (Idele, Mauron – 56) et contribuera activement à l’amélioration des protocoles de collecte et des chaînes de traitement en s’appuyant sur les résultats du stage 2026, complété par une mise à jour de la littérature et des indicateurs disponibles.

Les missions confiées pendant le stage concerneront :

• Revue des méthodes : compléter une première analyse bibliographique et l’inventaire des indicateurs accessibles par imagerie multispectrale, sélectionner les plus pertinents à tester pour les prairies.
• Acquisition et structuration des données : participer à des campagnes de vol de drones, à l’amélioration des protocoles de collecte, à la gestion et l’archivage de données.
• Valorisation : valoriser les données acquises en 2026, produire un jeu de données 2027, tester de nouveaux indicateurs et traits d’intérêts de la prairie, construire une chaîne de traitement sous python, appuyer la communication du projet.

Séquençage du stage

• Bibliographie, valorisation des données 2026 (test de nouveaux indicateurs), ajustements du protocole de collecte, en lien notamment avec l’amélioration du modèle et les traits d’intérêts à mesurer (hauteurs, biomasse, composition) [1,5 mois]
• Collecte de données pendant la période de pousse de l’herbe & amélioration de la chaîne de traitement des images [3,5 mois]
• Rédaction des livrables (synthèse des résultats et rédaction du rapport de stage) [1 mois]

Profil souhaité

• Etudiant Ingénieur ou Master - Spécialité de préférence Géomatique, Data Science, AgroTIC, Robotique et Electronique, Télédétection. Une appétence pour les fourrages sera appréciée.
• Goût pour l’expérimentation à la ferme (formation au pilotage de drone à disposition).
• Goût pour l’analyse de données et la géomatique, connaissances de base du langage Python.
• Rigueur, organisation (gestion des tâches en fonction du cycle de l’herbe), autonomie.
• Goût pour le travail en équipe.
• Permis B + véhicule.
• Date de démarrage en février/mars (en cohérence avec le démarrage de la pousse de l’herbe).

Encadrement

Ce stage est proposé par Idele sous la responsabilité d’un expert du service Capteurs-Equipements-Bâtiments, en étroite collaboration avec un expert fourrage et des data scientists. Une formation au pilotage de drone et à différents traitements de données pourra être dispensé.