Tout au long du mois de mars, nous présentons articles présélectionnés pour le prix Robert May 2025. Le Prix Robert May est récompensé chaque année par la British Ecological Society pour le meilleur article sur les méthodes en écologie et évolution rédigé par un auteur en début de carrière. L’article de Peter Dietrich ‘Faire progresser les mesures de la biomasse végétale : intégrer des techniques de numérisation 3D sur smartphone pour une surveillance améliorée des écosystèmes » fait partie des finalistes pour ce prix.
À propos du papier
Quel est le sujet de votre article présélectionné et à quoi cherchez-vous à répondre avec votre recherche ?
Notre article présente une méthode rapide, non destructive et facile à utiliser pour numériser en trois dimensions (3D) la végétation à l’aide d’un smartphone standard. La question centrale de notre recherche était de savoir si le scanner d’un smartphone pouvait estimer de manière fiable les caractéristiques clés de la végétation telles que la biomasse et la hauteur des plantes. Les approches de récolte traditionnelles sont limitées par une faible résolution temporelle, tandis que les techniques conventionnelles de végétation 3D dépendent souvent d’équipements coûteux et hautement spécialisés. Nous avons donc testé si les outils de photogrammétrie modernes basés sur les smartphones peuvent fournir des mesures précises et reproductibles de la structure de la végétation des prairies. Pour faciliter davantage l’adoption, nous proposons un flux de travail de traitement des données rationalisé implémenté dans un notebook Jupyter, permettant une analyse rapide et standardisée. Nos résultats démontrent que les estimations de la biomasse dérivées de l’analyse 3D de la végétation sont comparables à celles obtenues par la méthode traditionnelle récolte-sec-pesage.
Avez-vous été surpris par quelque chose en travaillant dessus ? Avez-vous eu des défis à surmonter ?
Mon ancien groupe de recherche avait déjà tenté de développer une telle approche entre 2016 et 2018, mais se heurtait alors à plusieurs limitations techniques majeures. Avec le professeur Melanie Elias, j’ai relancé le projet en 2024 dans des circonstances très différentes. Au cours des huit dernières années, les progrès rapides du matériel et des logiciels ont fondamentalement transformé le domaine. Nous avons pu nous appuyer sur des applications de numérisation pour smartphone disponibles gratuitement, ce qui a permis de développer une méthode presque gratuite (en supposant que la plupart des chercheurs possèdent déjà un smartphone). Le rythme des progrès technologiques, tant au niveau logiciel que matériel, a été remarquable, et nous prévoyons que dans un avenir proche, cette approche sera capable de générer des informations écologiques bien plus détaillées que la seule biomasse.
Quelle sera la prochaine étape dans ce domaine ?
La prochaine étape consiste à aller au-delà de la simple estimation de la biomasse et à développer des approches basées sur l’IA pour reconstruire et segmenter les structures végétales à partir de scans 3D. Cela permettra une caractérisation détaillée des groupes fonctionnels des plantes, des espèces individuelles et des composants spécifiques des plantes (par exemple, les feuilles et les tiges), dans les dimensions horizontales et verticales et dans le temps. En intégrant ces méthodes à des technologies accessibles telles que la numérisation 3D sur smartphone, nous visons à établir des outils évolutifs pour surveiller la structure de la végétation et la dynamique des écosystèmes de manière fondamentalement nouvelle.
Quels sont les impacts ou implications plus larges de votre recherche sur les politiques ou la pratique ?
En rendant l’évaluation de la structure de la végétation accessible et évolutive, notre approche a le potentiel de démocratiser la surveillance écologique 3D dans le monde entier. Avec un nombre prévu de 5,14 milliards d’utilisateurs de smartphones d’ici 2028, cette méthode offre une solution de surveillance applicable à l’échelle mondiale et rentable. Il réduit les obstacles financiers pour les chercheurs disposant de ressources limitées et, surtout, ouvre des applications pratiques au-delà du monde universitaire, y compris des initiatives de science citoyenne à grande échelle qui pourraient considérablement étendre la collecte de données écologiques dans les régions et les écosystèmes.
À propos de l’auteur
Comment en êtes-vous arrivé à l’écologie ?
Au cours de mes études de maîtrise à l’Université Friedrich Schiller de Jena (Allemagne), j’ai découvert l’expérience de Jena, l’une des expériences sur la biodiversité les plus vastes et les plus anciennes au monde. J’ai immédiatement été fasciné par son ampleur et son ambition scientifique. Pendant plus de huit ans, j’ai approfondi mon expertise en recherche sur l’écologie et la biodiversité en m’impliquant continuellement dans ce projet. J’ai réalisé mon mémoire de maîtrise, mes recherches doctorales et une partie de mon premier travail postdoctoral dans le cadre de l’expérience de Jena.
Quel est votre poste actuel ?
J’occupe actuellement un poste d’habilitation (comparable à un professeur assistant) à l’Université Martin Luther de Halle-Wittenberg (Allemagne). Mes recherches explorent comment le changement global et la biodiversité façonnent les plantes, les micro-organismes et leurs interactions. Ce qui me passionne particulièrement, c’est la possibilité d’allier questions écologiques et technologies innovantes et à fort potentiel. Parallèlement au projet de numérisation 3D, j’explore les interactions plante-microbiome à l’aide de la dernière génération de technologies de séquençage de l’ADN, connues sous le nom de séquençage de troisième génération ou à lecture longue. Je m’intéresse également à relier ces interactions à la chimie végétale en analysant les métabolites secondaires par spectroscopie proche infrarouge. Réunir questions écologiques et technologies émergentes est une motivation centrale dans mon travail.
Avez-vous poursuivi les recherches sur lesquelles porte votre article ?
En collaboration avec le professeur Melanie Elias et d’autres collègues, nous avons soumis une proposition de financement pour faire progresser cette recherche et développer un pipeline d’analyse amélioré avec des fonctionnalités étendues.