Bernard Barthès & Didier Brunet IRD, UMR Eco&Sols, Montpellier

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1 Bernard Barthès & Didier Brunet IRD, UMR Eco&Sols, Montpellier
Intérêt de la spectrométrie infrarouge quantitative pour l’étude de la biologie du sol Bernard Barthès & Didier Brunet IRD, UMR Eco&Sols, Montpellier

2 Principe Un rayonnement IR réfléchi par un échantillon contient de l'information sur sa composition Loi de Beer-Lambert : Absorbance =  L C où  est le coefficient d’extinction molaire, L le trajet optique, et C la concentration de l’espèce absorbante

3 Principe Un rayonnement IR réfléchi par un échantillon contient de l'information sur sa composition Loi de Beer-Lambert : Absorbance =  L C où  est le coefficient d’extinction molaire, L le trajet optique, et C la concentration de l’espèce absorbante Daniel (Labo de Météorologie Dynamique, ENS Paris)

4 Principe Un rayonnement IR réfléchi par un échantillon contient de l'information sur sa composition Exemple : les six modes vibrationnels possibles de CH2 Soumis à un rayonnement IR, chaque type de liaison vibre à des longueurs d'ondes spécifiques (selon la force de la liaison, la masse des atomes, l'environnement) Wikipedia

5 Les différentes zones du spectre électromagnétique
25000 IR lointain puis micro- ondes Bastianelli, site web CIRAD-EMVT Longueur d’ondes Nombre d’ondes Infrarouge 800 nm - 1 mm cm-1 Proche infrarouge nm cm-1 Moyen infrarouge nm cm-1 Infrarouge lointain 25 µm - 1 mm cm-1 division assez arbitraire liée notamment aux propriétés des détecteurs

6 Spectrométrie dans le moyen infrarouge
Absorption intense donc → broyer l'échantillon (la lumière pénètre moins) → (diluer l'éch. dans un substrat peu absorbant) → capteurs sensibles Les bandes, nettes et individualisées, sont celles des vibrations fondamentales → assignables à des groupes chimiques (en l’absence de chevauchement) → adapté à l'identification de constituants Concentration parfois proportionnelle à la hauteur du pic correspondant L'absorption de l'eau dans cette région a longtemps posé problème Reeves et al., Environmental Pollution, 2002

7 Spectrométrie dans le proche infrarouge
Absorption modérée → ni capteurs sensibles ni dilution ni broyage fin ne sont nécessaires. Les bandes sont celles d'harmoniques et de combinaisons, peu nettes en général, avec des chevauchements → plus difficile de lier pics et constituants → moins d'information directement utile L'absorption d'eau pose moins problème dans cette région que dans le moyen IR. Reeves et al., Environmental Pollution, 2002

8 Proche vs. moyen infrarouge
visible mid IR = moyen IR near IR = proche IR moyen IR proche IR Viscarra Rossel et al., Geoderma, 2006

9 Spectrométrie moyen IR "classique"
Dès les années 40, moyen IR en transmission pour interpréter des spectres de minéraux ou d'extraits organiques, séparément le plus souvent ; en réflexion à partir des années 80. Les éch. solides sont broyés finement, dilués dans KBr (non absorbant) puis compactés en pastilles. Les éch. liquides sont dilués dans des solvants transparents aux IR. Interprétation des pics sur la base de librairies spectrales, par exemple pour les substances humiques (Schnitzer, 1971) : 1450 et 2900 cm-1 liaisons C-H aliphatiques 1630 cm-1 liaisons C=C aromatiques 1725 cm-1 liaison C=O de COOH

10 Moyen IR qualitatif sur sol total
Exemple : Gerzabek et al., Soil Use Manage., 2006 Spectre transmis de sol total sous pâturage ou jachère, dilué dans KBr Le sol sous pâturage est plus riche en MO (26 vs. 10 g C kg-1) notamment - polysaccharides (1050 cm-1) - groupes carboxyles et aromatiques (1630 cm-1) - CH aliphatiques (2920 cm-1)

11 Principe de la spectrométrie quantitative (chimiométrie)
On ne regarde plus les spectres, on fait des statistiques multivariées

12 Principe de la spectrométrie quantitative (chimiométrie)

13 Principe de la spectrométrie quantitative (chimiométrie)
… … C300

14 Intérêts / inconvénients
rapidité (< 1 min/spectre) et faible coût (pas de consommables) pré-requis en statistiques

15 Caractérisation de Ct (ou Corg) et Nt du sol
Les premiers en NIRS : Al-Abbas et al., 1972, Soil Sci. en MIRS : Janik et al., 1995, Austr. J. Soil Res. Exemples présentés : Reeves et al. , 2002, Environ. Pollut. (USA, 18 ha) Madari et al. , 2006, Geoderma (Brésil, 2 sites) Moyen IR Moyen IR RMSD = root mean square dev. = SEP = std error of prediction Proche IR Proche IR

16 Respiration du sol Les premiers : Palmborg & Nordgren, 1993, Soil Biol. Biochem. (NIRS) Exemple présenté : Rabenarivo et al., soumis à Geoderma, sols de 8 sites représentatifs de 95% des sols agricoles de Madagascar Total set NIRS Total set MIRS Clayey soils NIRS Clayey soils MIRS Sandy soils NIRS Sandy soils MIRS

17 Biomasse microbienne Les premiers : pour NIRS, Reeves et al., 1999, JNIRS pour MIRS, Janik et al., 1998, Austr. J. Exp. Agric. Exemples présentés : NIRS : Freschet et al., soumis à Com. Soil Sci. Plant Anal. terroir villageois, Burkina Faso (population homogène) MIRS : Ludwig et al., 2008, J. Plant Nutr. Soil Sci. surtout forêts de résineux du nord-est européen (population hétérogène) Mesuré Prédit par MIRS

18 L’imagerie hyperspectrale
Jusqu’ici, un spectre par échantillon (objet = échantillon) Image spectrale : chaque pixel est un spectre (objet = pixel) => plusieurs milliers de spectres par échantillon L’étalonnage des spectres (C = a0 + a1 Abs a2 Abs … + a700 Abs2500) permet de spatialiser la propriété étalonnée En plein développement en télédétection et proxidétection Test avec Cemagref : - spatialiser la respiration du sol en conditions contrôlées - après éventuel stress thermique (hot spots de résilience ?) - avec éventuel apport de paille (hot spots de respiration ?)

19 Conclusion Méthodes rapides et peu coûteuses permettant de caractériser de nombreuses propriétés organiques et biologiques du sol Particulièrement adaptées aux populations d'échantillons nombreuses relativement homogènes (par ex. pour agriculture de précision) Dépendantes des méthodes conventionnelles d'analyse chimique pour les étalonnages (pour l’instant…) Moyen IR plus informatif a priori (pics) mais proche IR plus mature (spectromètres plus petits, logiciels plus opérationnels, etc.) Technologies en évolution réduction de taille des appareils (portabilité) développement d'outils statistiques et de logiciels adaptés imagerie hyperspectrale => spatialisation NB : forte appropriation par l'industrie (agro-alimentaire, pharmaceutique)

20 Merci Merci Merci