Weeds-wheat discrimination using hyperspectral imagery

International audience; La difficulté à discriminer efficacement adventices et culture par vision numérique reste aujourd’hui un obstacle majeur à l’extension du désherbage localisé. L’objectif de la présente étude est d’évaluer le potentiel de l’imagerie hyperspectrale pour la détection des adventices dicotylédones dans le blé dur à la période de désherbage (fin de l’hiver). Un dispositif d’acquisition basé sur une caméra push-broom montée sur un rail motorisé a été utilisé pour prendre des images vues de dessus de la culture à une distance d’un mètre. Une surface de référence placée dans chaque image, ainsi que des prétraitements spécifiques, permettent de s’affranchir des variations de l’éclairage naturel. La discrimination spectrale entre adventices et cultures par PLS-DA se montre efficace, avec un taux d’erreur de 8% établi sur un ensemble de test indépendant. / The difficulties to efficiently discriminate between weeds and crop by computer vision remains today a major obstacle to the promotion of localized weeding practices. The objective of the present study was to evaluate the potential of hyperspectral imagery for the detection of dicotyledonous weeds in durum wheat during weeding period (end of winter). An acquisition device based on a push-broom camera mounted on a motorized rail has been used to acquire top-view images of crop at a distance of one meter. A reference surface set in each image, as well as specific spectral pre-processing, allow overcoming variable outdoor lighting conditions. Spectral discrimination between weeds and crop, obtained by PLS-LDA, appears quite efficient, with a 8% prediction error on an independent test set.