Les maladies et les ravageurs de la végétation constituent une menace importante pour la production agricole et forestière ainsi que pour la santé des écosystèmes, et leur impact s'intensifie davantage dans le contexte du changement climatique mondial. La lutte verte, efficace et ciblée contre les maladies et les ravageurs dépend d'informations de surveillance et d'alerte de haute qualité. Par rapport aux méthodes traditionnelles de surveillance et d'alerte phytosanitaire, les progrès rapides de la technologie de télédétection sont de plus en plus pris en compte et reconnus par les scientifiques et les gouvernements du monde. Cet article met l'accent sur l'application systématique de la technologie de télédétection dans la surveillance et l'alerte des maladies et des ravageurs de la végétation au cours des dernières années, et présente les progrès, les méthodes et les modèles, tout en analysant les principaux défis actuels dans ce domaine et en prévoyant les tendances futures. Tout d'abord, les données d'observation multi-échelles issues de la télédétection spatiale, aérienne, par drone et proche de la terre, composées de modaux de plus en plus riches, de performances et de précisions de plus en plus élevées, fournissent une base de données clé pour la surveillance phytosanitaire, la cartographie et la surveillance des habitats. En ce qui concerne la surveillance par télédétection des maladies et des ravageurs de la végétation, l'analyse spectrale et l'analyse d'image, en tant que deux catégories principales de méthodes, extraient des informations critiques sensibles aux maladies et aux ravageurs à partir de données de télédétection sous des angles différents; en même temps, l'application de la technologie d'analyse temporelle offre des moyens efficaces pour la surveillance des processus de maladies et de ravageurs ainsi que pour la différenciation entre différentes contraintes. En ce qui concerne l'alerte par télédétection des maladies et des ravageurs, les informations de télédétection multi-sources sont utilisées pour surveiller divers facteurs d'habitat, puis sont couplées avec divers modèles statistiques, modèles d'apprentissage automatique, modèles d'apprentissage profond et modèles mécanistes, pour réaliser une alerte à grande échelle des maladies et des ravageurs. C'est grâce à l'intégration des informations de télédétection que l'alerte des maladies et des ravageurs a pu être étendue de point à surface, passant d'un développement statique à dynamique, et acquérant la capacité de prédiction dynamique à grande échelle dans le temps et l'espace. À l'avenir, face aux défis importants toujours présents dans la recherche sur la surveillance et l'alerte par télédétection des maladies et des ravageurs de la végétation, 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 globale des données de télédétection multi-sources. En particulier, il convient d'explorer activement les possibilités d'application de technologies telles que la fluorescence, l'infrarouge thermique, le lidar dans la surveillance des maladies et des ravageurs de la végétation et l'évaluation des habitats; sur cette base, il convient de mener une recherche approfondie et interdisciplinaire sur l'intégration de la télédétection globale, des technologies de l'intelligence artificielle et des modèles théoriques de protection des végétaux, afin de maximiser le potentiel et la valeur des données de télédétection multi-sources, de soutenir l'établissement d'un système de surveillance des maladies et des ravageurs de la végétation plus opportuns, précis, efficaces et dynamiques, et de mieux servir la gestion intégrée des maladies et des ravageurs de la végétation ainsi que la lutte verte.

maladies et ravageurs de la végétation; télédétection; surveillance; alerte; progrès; perspectives