Des chercheurs de l'Université de Floride (UF/IFAS), en collaboration avec le Département de l'Agriculture des États-Unis (USDA) et la NASA, ont mis au point un nouvel outil basé sur l'imagerie hyperspectrale pour détecter le stress hydrique des cultures avant l'apparition de symptômes visibles. Cette méthode, publiée récemment dans la revue Plant Phenomics, pourrait révolutionner la gestion de l'irrigation en agriculture contrôlée et préparer la production alimentaire lors des futures missions spatiales. Le système fonctionne en scannant la réflexion de la lumière sur les feuilles à travers un large spectre de longueurs d'onde, invisible à l'œil nu. Cette analyse non destructive révèle des modifications physiologiques subtiles survenant rapidement après une réduction d'arrosage. Dans le cadre de l'étude menée sur des laitues, l'équipe dirigée par Tie Liu, professeur agrégé en sciences horticoles, a identifié un stress hydrique avec une précision de 97 % dès le cinquième jour de restriction d'eau. Les résultats se sont révélés reproductibles sur plusieurs expérimentations indépendantes. Contrairement aux méthodes traditionnelles, cette technologie ne nécessite aucune manipulation endommageant les plantes. Elle peut être intégrée à des algorithmes d'intelligence artificielle pour assurer un suivi continu et automatisé de la santé des cultures. Cette autonomie est cruciale pour l'agriculture sous abri, où des ajustements rapides permettent d'optimiser l'utilisation de l'eau et de prévenir des pertes significatives. Les perspectives s'étendent également à l'exploration spatiale. Sur la Lune ou Mars, la production vivrière devra s'appuyer sur des systèmes compacts et fiables, fonctionnant avec un soutien humain minimal. Détecter précocement tout stress environnemental permettra de maintenir un approvisionnement alimentaire stable dans ces environnements où chaque ressource est comptée. L'équipe de recherche prévoit désormais d'élargir l'application de cette technologie au suivi d'autres types de stress végétaux, tout en affinant l'intégration de l'intelligence artificielle pour renforcer la résilience des cultures en conditions extrêmes.