Les maladies et ravageurs des végétaux, en tant que menace importante pour la production agricole, forestière et la santé des écosystèmes, continuent d'exercer une pression croissante dans le contexte du changement climatique mondial. La lutte verte, efficace et précise contre les maladies et ravageurs dépend d'informations de surveillance et d'alerte de haute qualité. Dans ce contexte, l'attention des scientifiques et des gouvernements des différents pays se tourne de plus en plus vers les technologies très avancées de télédétection pour la surveillance et l'alerte des maladies et ravageurs par rapport aux moyens traditionnels de protection des plantes. Cet article se concentre sur l'application systématique des technologies de télédétection dans la surveillance et l'alerte des maladies et ravageurs des végétaux au cours des dernières années, en présentant les progrès des technologies, méthodes et modèles, en analysant les principaux défis existants dans ce domaine et en envisageant les tendances futures. Tout d'abord, les données d'observation multi-échelles, comprenant les données de télédétection satellitaire, aérienne, de drones et de capteurs proches du sol, fournissent une base de données clé pour la surveillance des maladies et des ravageurs des végétaux. Elles peuvent mieux répondre aux exigences de la surveillance et de la cartographie des maladies, de la surveillance de l'habitat, etc. Dans le domaine de la surveillance des maladies et des ravageurs, les méthodes d'analyse spectrale et d'analyse d'images, en tant que deux principales catégories de méthodes, extraient des informations clés sur les maladies et les ravageurs des données de télédétection dans des directions différentes. En même temps, l'application des techniques d'analyse temporelle fournit des moyens efficaces pour surveiller les processus de maladies et distinguer les différentes contraintes. Dans le domaine de l'alerte des maladies et des ravageurs par télédétection, les informations multi-sources de télédétection sont utilisées pour surveiller divers facteurs environnementaux, puis sont intégrées à divers modèles statistiques, modèles d'apprentissage automatique, modèles d'apprentissage profond, modèles mécanistes pour une alerte à grande échelle des maladies et ravageurs. C'est précisément grâce à l'intégration des informations de télédétection que l'alerte des maladies et ravageurs passe de ponctuelle à spatiale, de statique à dynamique, et acquiert la capacité de prédire de manière dynamique à grande échelle dans l'espace et dans le temps. À l'avenir, pour surmonter les principaux défis dans la surveillance et l'alerte des maladies et ravageurs par télédétection, tels que la complexité des caractéristiques spectrales, la qualité des données et l'efficacité du traitement, l'applicabilité et la capacité de généralisation des modèles, il est nécessaire de renforcer davantage l'intégration et l'utilisation combinée de nombreuses sources de données de télédétection, en particulier d'explorer activement les possibilités d'application de technologies telles que la fluorescence, l'infrarouge thermique et le lidar dans la surveillance des maladies et ravageurs, et l'évaluation de l'habitat. Sur cette base, il est nécessaire de mener des recherches interdisciplinaires poussées sur les technologies de télédétection intégrées, l'intelligence artificielle et les modèles théoriques de protection des plantes, en exploitant pleinement et en libérant la valeur et le potentiel cachés dans les nombreuses sources de données de télédétection, afin de fournir un soutien à un système de surveillance dynamique, précis, efficace et dynamique des maladies et ravageurs, pour mieux servir une gestion intégrée des maladies et ravageurs des végétaux et une lutte verte.

vegetation pest and disease;remote sensing;monitoring;forecasting;progress