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Présentation des cartes de rentabilité de GeoPard : un pas en avant pour l’agriculture de précision

Publié sur par Muhammad Farjad

La carte des profits de l'exemple présenté dans la capture d'écran tient compte des données appliquées pour la fertilisation, les semis, deux applications de produits phytosanitaires et la récolte. D'autres dépenses peuvent être ajoutées au calcul, telles que la préparation des terres et diverses autres activités.

L'agriculture de précision est une approche fondée sur les données qui vise à accroître l'efficacité et la rentabilité. GeoPard, fournisseur leader de solutions d'agriculture de précision, renforce ses capacités d'analyse de données avec le lancement de Profit Maps.

Cette fonctionnalité offre une représentation visuelle de la rentabilité au niveau de chaque sous-parcelle, permettant une prise de décision et une allocation des ressources plus éclairées. Vous pourrez ainsi identifier en un coup d'œil les parcelles rentables et celles où les coûts des intrants et des modifications ne sont pas amortis.

Les cartes de rentabilité sont générées en intégrant différentes couches de données, notamment les données relatives aux semis, à l'application de produits phytosanitaires, à l'utilisation d'engrais et aux récoltes. Ces informations proviennent directement des équipements agricoles et du centre d'opérations John Deere.

GeoPard applique ensuite une formule personnalisée, prenant en compte le coût de chaque intrant, afin de calculer la rentabilité par zone. Ces cartes de rentabilité offrent une vue d'ensemble de la répartition des profits entre les différentes zones de production.

L'une des principales caractéristiques des cartes de profit de GeoPard est leur capacité à afficher la répartition des profits entre les différentes zones d'une parcelle. Ces profits sont calculés en dollars, en euros ou dans toute autre devise et indiquent clairement le niveau de profit réalisé par un agriculteur dans chaque zone.

En ayant ces informations à portée de main, les agriculteurs peuvent prendre des décisions plus éclairées sur l'endroit et la manière d'utiliser leurs intrants agricoles.

Par exemple, ils pourraient choisir d'investir davantage dans des secteurs plus rentables ou de revoir leurs stratégies dans les zones moins productives. Ce niveau de détail dans l'analyse des données distingue les cartes de profit de GeoPard.

Vladimir Klinkov, directeur général de GeoPard, souligne le potentiel transformateur de cet outil, déclarant : “ Ces cartes permettent aux agriculteurs de prendre des décisions plus éclairées concernant la répartition des ressources et les coûts sur chaque hectare de leur champ et de planifier leur activité plus efficacement. ”

L'application concrète des cartes de profit est déjà démontrée dans des cas réels. Eurasia Group Kazakhstan, concessionnaire officiel John Deere, exploite cette fonctionnalité pour optimiser ses opérations.

Evgeniy Chesnokov, directeur de la gestion agricole chez Eurasia Group Kazakhstan LLP, partage son expérience : “ Grâce à la carte des profits de GeoPard Agriculture, nous avons pu mieux comprendre la rentabilité des champs de nos partenaires. ’.

Cela a permis à nos agriculteurs de prendre des décisions plus stratégiques concernant l'allocation des ressources, ce qui a finalement accru l'efficacité opérationnelle et amélioré les indicateurs de rentabilité. ”

Les cartes de rentabilité de GeoPard constituent une avancée majeure en agriculture de précision, offrant aux agriculteurs les informations nécessaires pour optimiser leurs exploitations et maximiser leur rentabilité. À mesure que le secteur évolue, des outils comme celui-ci joueront un rôle de plus en plus important dans l'avenir de l'agriculture.

Pour en savoir plus sur le développement et l'application des cartes de rentabilité en agriculture de précision, vous pouvez consulter les ressources suivantes : Université d'État du Kansas, ASPEXIT, Journal chilien de recherche agricole, USDA, et ResearchGate.

Restez à l'écoute pour plus d'informations, car GeoPard continue d'innover et de repousser les limites du possible en matière d'agriculture de précision.

À propos des entreprises :

GeoPard est un fournisseur de premier plan de logiciels d'agriculture de précision. Fondée en 2019 à Cologne, en Allemagne, l'entreprise est présente à l'international. Elle propose une gamme de solutions permettant aux agriculteurs d'optimiser leurs opérations et d'accroître leurs rendements.

Axé sur le développement durable et l'économie régénératrice, GeoPard vise à promouvoir les pratiques agricoles de précision dans le monde entier.

Parmi les partenaires de la société figurent des marques renommées telles que John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth et bien d'autres.

Eurasia Group Kazakhstan est le bureau de représentation kazakh de la société suisse Eurasia Group AG, distributeur officiel de John Deere en République du Kazakhstan et au Kirghizistan depuis 2002. L'entreprise fournit des solutions pour l'agriculture provenant de fabricants mondiaux de premier plan tels que JCB, Väderstad, GRIMME et Lindsay, couvrant tous les domaines des cultures et de l'horticulture.

Eurasia Group Kazakhstan accorde une grande importance, dans toutes ses activités, aux technologies de l'agriculture de précision, complétant sa gamme de machines avec des produits de numérisation de l'agriculture.

Eurasia Group Kazakhstan dispose d'un vaste réseau régional – 14 bureaux régionaux au Kazakhstan et un au Kirghizistan, plus de 550 employés, dont près de la moitié sont des employés du service après-vente, et son propre département de gestion agricole et de numérisation.

Au fil des ans, plus de 13 000 équipements ont été fournis au Kazakhstan et 4,4 millions d’hectares de terres ont été numérisés. Cette année, l’entreprise célèbre son 25e anniversaire.

Calcul de la différence entre la prescription cible et les cartes appliquées

Publié sur par Muhammad Farjad

En agriculture de précision, l'un des défis communs consiste à garantir l'application des semences, des engrais ou des agents phytosanitaires conformément à la dose prescrite (Target Rx).

Les variations entre la prescription cible et ce qui est réellement appliqué sur le terrain (Tel qu'appliqué) pourraient entraîner une utilisation inefficace des ressources et avoir un impact sur le rendement des cultures.

En tirant parti des puissantes analyses de GeoPard, vous pouvez calculer et visualiser les différences entre vos cartes Target Rx et As-Applied.

Cette analyse des différences peut servir d'outil important pour identifier rapidement les problèmes liés à l'équipement, au calendrier d'application ou à l'application elle-même.

Examinons cela plus en détail :

  • Visualiser les différencesLa plateforme GeoPard permet de générer une “ carte des différences ” en superposant les données de prescription cible et les données d'application. Cette représentation visuelle des écarts offre un moyen rapide et intuitif de repérer les zones où l'application réelle ne correspond pas à la cible.
  • Identification des problèmesEn comparant la carte des différences à vos cartes Rx et As-Applied d'origine, vous pouvez identifier des zones ou des tendances spécifiques pouvant indiquer un dysfonctionnement de l'équipement, un moment d'application sous-optimal ou des problèmes avec le produit appliqué lui-même.
  • Améliorer l'efficacitéCette analyse peut vous aider à optimiser l'utilisation des ressources en corrigeant les problèmes identifiés, rapprochant ainsi vos taux appliqués de votre prescription cible pour les applications futures.
  • Amélioration des performances des culturesEn veillant à ce que vos champs reçoivent la bonne quantité d'intrants au bon moment, vous pouvez améliorer la santé de vos cultures et potentiellement augmenter leur rendement.

N'oubliez pas que l'agriculture de précision vise à prendre des décisions plus éclairées et plus précises. En intégrant cette approche à vos pratiques de gestion agricole habituelles, vous optimiserez l'utilisation de vos intrants et améliorerez la productivité et la rentabilité de votre exploitation.

Application Le préfixe contient les opérations liées à l'application appliquée ; en voici quelques exemples :

1. Taux appliqué – Carte d'application originale de la machine (comment le produit a-t-il été appliqué)

Application_AppliedRate.png - Carte d'application originale de la machine (comment le produit a été appliqué)

2. Taux cible de l'application – cible initiale de la machine (comment le produit doit-il être appliqué)

Application_TargetRate.png - cible d'origine de la machine (comment le produit doit être appliqué)

3. Clustering de précision d'application – Classification des résultats : 0 – aucune donnée (la machine n’a pas visité ces emplacements), 1 – appliqué en dessous de la cible et hors de la plage acceptable (+-5% par rapport à la cible), 2 – appliqué dans la plage acceptable (+-5% par rapport à la cible), 3 – appliqué au-dessus de la cible et hors de la plage acceptable (+-5% par rapport à la cible)

Application_AccuracyClusterization.png - Regroupement des résultats : 0 - aucune donnée (la machine n'a pas visité ces emplacements), 1 - appliqué en dessous de la cible et hors de la plage acceptable (+-5% par rapport à la cible), 2 - appliqué dans la plage acceptable (+-5% par rapport à la cible), 3 - appliqué au-dessus de la cible et hors de la plage acceptable (+-5% par rapport à la cible)

4. Différence de taux d'application – différence entre les doses appliquées et les doses cibles en valeurs absolues (unités l/ha)

Application_RateDifference.png - Différence entre les doses appliquées et les doses cibles en valeurs absolues (unités l/ha)

 

Semis Le préfixe contient les opérations liées à l'amorçage, dont certaines sont :

1. Taux de semis appliqué – dose initiale appliquée par le planteur (nombre de graines semées)

Seeding_AppliedRate.png - dose initiale appliquée par le semoir (nombre de graines semées)

2. Taux cible de semis – objectif initial du semoir (nombre de graines à semer)

Seeding_TargetRate.png - Objectif initial du planteur (nombre de graines à semer)

3. Précision de l'amorçage du clustering – mêmes règles de regroupement, MAIS la plage acceptable est de ±1% par rapport à la cible

Seeding_AccuracyClusterization.png - mêmes règles de clustering, MAIS la plage acceptable est de ±1% par rapport à la cible

4. Précision de l'amorçage : regroupement zoomé – Identique au regroupement de la précision de semis, mais avec un zoom sur la même zone que le taux cible de semis et le taux appliqué de semis

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png - identique à Seeding_AccuracyClusterization.png mais zoomé pour afficher la même zone que Seeding_TargetRate.png et Seeding_AppliedRate.png

5. Différence de taux de semis – la différence entre les taux appliqués et les taux cibles en valeurs absolues (unités de graines/ha)

5. Différence de taux de semis - la différence entre les taux appliqués et les taux cibles en nombre absolu (unités de graines/ha)

Qu’est-ce qu’une prescription ciblée (Target Rx) en agriculture ?

En agriculture, la prescription cible désigne l'ensemble des pratiques ou intrants recommandés ou souhaités pour une croissance, une santé et un rendement optimaux des cultures. Elle sert de guide ou de plan aux agriculteurs pour atteindre des objectifs agricoles précis.

La prescription cible tient compte de divers facteurs tels que le type de culture, le stade de croissance, les conditions du sol, le climat, la pression des ravageurs et des maladies, et les besoins en nutriments.

Il fournit des instructions sur l'application des engrais, des pesticides, l'irrigation, la rotation des cultures, la sélection des semences, la densité de plantation et d'autres pratiques agricoles essentielles.

L'objectif d'une prescription ciblée est de fournir aux agriculteurs des recommandations scientifiquement étayées, fondées sur la recherche, les connaissances agronomiques et les conditions locales. Elle vise à optimiser l'utilisation des ressources, à minimiser les pertes de récoltes et à améliorer la productivité agricole globale.

Les prescriptions cibles sont souvent élaborées par des experts agricoles, des agronomes, des services de vulgarisation agricole ou des instituts de recherche.

Elles peuvent être spécifiques à différentes cultures, régions, voire parcelles individuelles, en tenant compte des caractéristiques et des défis propres à chaque contexte agricole.

Les agriculteurs utilisent les prescriptions cibles comme point de référence pour orienter leurs prises de décision et leurs pratiques de gestion.

En suivant les recommandations, les agriculteurs visent à optimiser la santé, le rendement et la qualité des cultures tout en minimisant l'impact négatif sur l'environnement.

Il est important de noter que les prescriptions cibles doivent être flexibles et adaptables afin de tenir compte des variations des conditions locales et de la nécessité de pratiques agricoles durables.

Les agriculteurs devront peut-être procéder à des ajustements en fonction des observations en temps réel, de leur expérience sur le terrain et d'une surveillance continue afin d'assurer les meilleurs résultats possibles pour leurs opérations agricoles spécifiques.

Qu'est-ce qui est appliqué sur le terrain (en pratique) ?

L'agriculture appliquée englobe le processus d'application précise et exacte d'intrants, tels que les engrais, les pesticides et l'irrigation, aux cultures en fonction de données en temps réel et des conditions spécifiques au site.

Elle implique l'intégration de diverses technologies, notamment le GPS (système de positionnement global), le SIG (système d'information géographique), les capteurs et les équipements d'application à débit variable.

Quelles sont les différences entre eux ?

En agriculture, les variations entre la prescription cible et l'application réelle sur le terrain désignent les différences ou les écarts entre les pratiques agricoles recommandées ou souhaitées et leur mise en œuvre concrète.

Ces variations peuvent se manifester sous divers aspects, notamment l'utilisation d'engrais, de pesticides, l'irrigation, les techniques de culture, et bien plus encore.

Facteurs influençant les variations

Plusieurs facteurs contribuent aux variations entre la prescription cible et l'application réelle sur le terrain en agriculture :

  • Facteurs environnementauxLes pratiques agricoles sont influencées par des conditions environnementales dynamiques, notamment la composition du sol, les régimes climatiques et la disponibilité en eau. Des variations peuvent survenir en raison de changements imprévus de ces facteurs, affectant la faisabilité et l'efficacité des pratiques prescrites.
  • Facteurs humains : Les connaissances, les compétences et l'expertise des agriculteurs jouent un rôle crucial dans la mise en œuvre précise des pratiques prescrites. Des variations peuvent survenir lorsque les agriculteurs rencontrent des difficultés à comprendre ou à interpréter les instructions, ce qui entraîne des écarts lors de leur application.
  • Limitations technologiquesLes technologies agricoles, bien que performantes, ne sont pas toujours accessibles ou abordables pour tous les agriculteurs. Des variations peuvent survenir lorsque les agriculteurs n'ont pas accès aux équipements les plus récents, aux outils d'agriculture de précision ou aux données en temps réel, ce qui nuit à la précision des applications aux champs.
  • Calendrier et logistique : L'agriculture est soumise à des contraintes de temps, avec des périodes spécifiques pour les semis, les récoltes et l'application des produits agrochimiques. Des variations peuvent survenir si les agriculteurs rencontrent des difficultés logistiques, comme des retards d'approvisionnement en intrants ou des conditions météorologiques défavorables qui perturbent l'application en temps voulu des pratiques prescrites.

Conclusion

Les écarts entre les objectifs visés et leur application réelle sur le terrain en agriculture constituent un défi majeur pour des pratiques agricoles durables et efficaces. Il est donc essentiel de comprendre les facteurs contribuant à ces écarts et leur impact sur les résultats agricoles.

Modèle de détection automatisée des limites de champs pour l'agriculture de précision par GeoPard

Publié sur par Muhammad Farjad

GeoPard a mené à bien le développement d'un modèle automatisé de détection des limites de champs utilisant des images satellites pluriannuelles, une détection précise des nuages et des ombres, et des algorithmes propriétaires avancés, notamment des réseaux neuronaux profonds.

Le modèle de détection de terrain GeoPard a atteint une précision de pointe de 0,975 sur l'indicateur d'intersection sur union (IoU), validé dans diverses régions et pour différents types de cultures à l'échelle mondiale.

Découvrez ces images pour voir les résultats obtenus en Allemagne (la superficie moyenne des parcelles est de 7 hectares) :

1 - Image brute Sentinel-2

1 – Image brute Sentinel-2

3 - Limites de champs segmentées

2 – Image Sentinel-2 à super-résolution de GeoPard (résolution de 1 mètre)

2 - Image Sentinel-2 en super-résolution par GeoPard

3 – Limites de champs segmentées, 0.975 Métrique de précision de l'intersection sur l'union (IoU), dans de multiples régions du monde et pour différents types de cultures.

L'intégration à notre API et à notre application GeoPard sera bientôt disponible. Cette méthode automatisée et économique permet de prévoir les rendements, est utile aux organismes gouvernementaux et aide les grands propriétaires fonciers qui doivent souvent mettre à jour les limites de leurs parcelles entre les saisons.

L'approche de GeoPard utilise tendances pluriannuelles de la végétation des cultures en utilisant l'analyse multifactorielle et la rotation des cultures.

 

Le modèle est accessible via le API GeoPard avec un paiement à l'utilisation, offrant une grande flexibilité sans nécessiter d'abonnements coûteux.

 

Qu'est-ce que la délimitation des limites de champs ?

La délimitation des parcelles agricoles consiste à identifier et à cartographier les limites des champs ou des parcelles de terrain. Elle implique l'utilisation de diverses techniques et sources de données pour délimiter les parcelles individuelles.

Traditionnellement, les limites des champs étaient délimitées manuellement par les agriculteurs ou les propriétaires fonciers en fonction de leurs connaissances et de leurs observations.

Cependant, grâce aux progrès technologiques, notamment dans le domaine de la télédétection et des systèmes d'information géographique (SIG), les méthodes automatisées et semi-automatisées sont devenues de plus en plus courantes.

Une méthode courante consiste à analyser des images satellitaires ou aériennes. Les images haute résolution capturées par satellite ou par avion peuvent fournir des informations détaillées sur le paysage, notamment sur les limites entre les différentes parcelles de terrain.

Des algorithmes de traitement d'images peuvent être appliqués à ces images pour détecter des caractéristiques distinctes telles que des changements de type de végétation, de couleur, de texture ou de motifs indiquant la présence de limites de champs.

Une autre technique consiste à utiliser les données LiDAR (Light Detection and Ranging), qui utilisent des faisceaux laser pour mesurer la distance entre le capteur et la surface de la Terre.

Les données LiDAR peuvent fournir des informations détaillées sur l'altitude et la topographie, permettant d'identifier des variations subtiles du terrain qui peuvent correspondre aux limites des champs.

De plus, les systèmes d'information géographique (SIG) jouent un rôle crucial dans la délimitation des limites des champs.

Les logiciels SIG permettent l'intégration et l'analyse de diverses couches de données, notamment l'imagerie satellitaire, les cartes topographiques, les registres fonciers et d'autres informations pertinentes. En combinant ces sources de données, les SIG facilitent l'interprétation et l'identification des limites des parcelles.

La délimitation précise des parcelles est essentielle pour plusieurs raisons. Elle facilite une meilleure gestion des ressources agricoles, permet des techniques d'agriculture de précision et soutient la planification et la mise en œuvre de pratiques agricoles telles que l'irrigation, la fertilisation et la lutte antiparasitaire.

Des données précises sur les limites des parcelles facilitent également l'administration foncière, la planification de l'utilisation des terres et le respect des réglementations agricoles.

En quoi est-ce utile ?

Elle joue un rôle crucial dans l'agriculture et la gestion des terres, offrant de nombreux avantages et une importance étayée par des données probantes et des chiffres mondiaux. Voici quelques points clés :

1. Agriculture de précision : Des limites de parcelles précises facilitent la mise en œuvre de techniques d'agriculture de précision, où les ressources telles que l'eau, les engrais et les pesticides sont ciblées avec précision sur des zones spécifiques au sein des champs.

Selon un rapport de la Banque mondiale, les technologies d'agriculture de précision ont le potentiel d'augmenter les rendements agricoles d'ici 2013 et de réduire les coûts des intrants d'ici 2013.

2. Gestion efficace des ressources : Elle permet aux agriculteurs de mieux gérer leurs ressources en optimisant les systèmes d'irrigation, en ajustant les pratiques de fertilisation et en surveillant la santé des cultures. Cette précision réduit le gaspillage des ressources et l'impact environnemental.

L’Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO) estime que les pratiques agricoles de précision peuvent réduire la consommation d’eau de 20 à 501 TPE/3 TPE, diminuer la consommation d’engrais de 10 à 201 TPE/3 TPE et réduire l’utilisation de pesticides de 20 à 301 TPE/3 TPE.

3. Planification de l'utilisation des terres : Des données précises sur les limites des parcelles sont essentielles à la planification de l'utilisation des terres, garantissant une utilisation efficace des terres agricoles disponibles. Elles permettent aux décideurs et aux gestionnaires fonciers de prendre des décisions éclairées concernant l'affectation des terres, la rotation des cultures et le zonage.

Cela peut conduire à une productivité agricole accrue et à une sécurité alimentaire améliorée. Une étude publiée dans le Journal of Soil and Water Conservation a révélé qu'une planification efficace de l'utilisation des terres pourrait augmenter la production alimentaire mondiale de 20 à 671 tonnes 300 tonnes.

4. Subventions et assurances agricoles : De nombreux pays proposent des subventions agricoles et des programmes d'assurance basés sur les limites des parcelles. Une délimitation précise permet de déterminer les surfaces éligibles, d'assurer une répartition équitable des subventions et de calculer avec exactitude les primes d'assurance.

Par exemple, la politique agricole commune (PAC) de l'Union européenne repose sur des limites de parcelles précises pour le calcul des subventions et le contrôle de la conformité.

5. Administration foncière et limites légales : La délimitation précise des parcelles agricoles est essentielle à l'administration foncière, aux droits de propriété et au règlement des litiges fonciers. Des cartes précises de ces limites permettent d'établir la propriété légale, de soutenir les systèmes d'enregistrement foncier et de faciliter des transactions foncières transparentes.

La Banque mondiale estime que seulement 301 000 milliards de personnes dans le monde possèdent des droits fonciers légalement documentés, ce qui souligne l'importance de données fiables sur les limites des parcelles pour une sécurité foncière assurée.

6. Conformité et durabilité environnementale : Des limites de parcelles précises facilitent le contrôle de la conformité, garantissant le respect des réglementations environnementales et des pratiques agricoles durables.

Elle permet d'identifier les zones tampons, les aires protégées et les zones sujettes à l'érosion ou à la contamination de l'eau, permettant ainsi aux agriculteurs de prendre les mesures appropriées. Le respect des normes environnementales renforce la durabilité et réduit les impacts négatifs sur les écosystèmes.

Selon la FAO, les pratiques agricoles durables peuvent atténuer jusqu'à 6 milliards de tonnes d'émissions de gaz à effet de serre par an.

Ces points illustrent son utilité et son importance en agriculture et en gestion des terres. Les données et les chiffres mondiaux présentés confirment ses effets positifs sur l'efficacité des ressources, la planification de l'utilisation des terres, les cadres juridiques, la durabilité environnementale et la productivité agricole globale.

En résumé, la délimitation des parcelles agricoles consiste à identifier et à cartographier les limites des champs ou des parcelles de terre cultivées. Elle s'appuie sur diverses techniques, telles que l'analyse d'images satellitaires, les données LiDAR et les SIG, afin de définir et de délimiter précisément ces frontières, permettant ainsi une gestion efficace des terres et des pratiques agricoles optimales.

Imagerie de la planète (quotidienne, résolution de 3m) pour la création de zones de gestion

Publié sur par dementievgeopard

L'accès aux images Planet est devenu plus simple, plus rapide et plus abordable grâce à GeoPard Agriculture. Depuis août 2022, GeoPard permet de rechercher et d'analyser uniquement les images Planet demandées, correspondant à la période sélectionnée par l'utilisateur.

Ainsi, un utilisateur de GeoPard peut demander uniquement les images Planet de son choix et les utiliser dans la boîte à outils analytique de GeoPard.

Les images de la planète s'étendent Sentinel et Landsat les couvertures (fournies par défaut) et peuvent être combinées avec d'autres couches de données (jeux de données sur les machines de récolte/pulvérisation/semis, profil topographique) via les éléments existants Multicouche, pluriannuel, et Outils d'équation. 

 

Imagerie planétaire pour la création de zones de gestion

 

Planète est le plus grand réseau de satellites d'observation de la Terre fournissant un ensemble de données mondial quasi quotidien et permettant l'accès à des données d'imagerie satellitaire haute résolution et haute fréquence.

Zones de gestion basées sur l'imagerie Planet Scope (résolution de 3,5 m).

En savoir plus Partenariat GeoPard / Planète.

Qu’est-ce que l’imagerie planétaire et comment sert-elle à la création de zones de gestion ?

Il s'agit des images satellites fournies par Planet Labs, une entreprise privée qui exploite une flotte de petits satellites appelés Doves. Ces satellites capturent quotidiennement des images haute résolution de la surface terrestre. La “ résolution de 3 m ” signifie que chaque pixel de l'image représente une zone de 3 × 3 mètres au sol. Ce niveau de détail permet une analyse et un suivi précis des différentes caractéristiques et évolutions de la surface terrestre.

En matière de création de zones de gestion, l'imagerie planétaire avec une résolution quotidienne de 3 m peut s'avérer très utile pour diverses industries et applications, telles que :

  • AgricultureL'imagerie haute résolution peut faciliter la création de zones de gestion en agriculture, où différentes parties d'un champ peuvent nécessiter des traitements différents, comme l'irrigation, la fertilisation ou la lutte antiparasitaire. En analysant ces images, les agriculteurs peuvent identifier des tendances liées à la santé des cultures, à l'humidité du sol et à d'autres facteurs, ce qui leur permet de prendre de meilleures décisions concernant l'allocation des ressources.
  • Gestion environnementale : L'imagerie satellitaire permet d'identifier et de surveiller les zones écologiquement sensibles, telles que les zones humides, les forêts et les habitats fauniques. Ces informations peuvent servir à créer des zones de gestion qui protègent ces milieux et garantissent des pratiques d'utilisation des terres durables.
  • Urbanisme : L'imagerie haute résolution peut aider les urbanistes à identifier les zones de croissance, les modes d'occupation des sols et le développement des infrastructures. Ces informations permettent de créer des zones de gestion qui orientent les aménagements futurs et garantissent une utilisation efficace des ressources.
  • Gestion des catastrophes : L'imagerie satellitaire peut contribuer à identifier et à surveiller les zones à risque de catastrophes, telles que les plaines inondables ou les zones à risque d'incendies de forêt. La création de zones de gestion permet d'établir des voies d'évacuation, d'allouer des ressources pour la gestion des catastrophes et d'orienter les politiques d'aménagement du territoire afin de minimiser les risques de futures catastrophes.
  • Gestion des ressources naturelles : L'imagerie haute résolution peut faciliter la surveillance et la gestion des ressources telles que l'eau, les minéraux et les forêts. En identifiant les zones à forte valeur ou rareté de ressources, il est possible de créer des zones de gestion afin d'assurer l'utilisation durable et la conservation de ces ressources.

En résumé, Planet Imagery avec une résolution quotidienne de 3 m est un outil précieux pour la création de zones de gestion dans divers domaines, fournissant des informations actualisées et détaillées qui peuvent aider les décideurs à optimiser l'allocation des ressources et à garantir des pratiques d'utilisation des terres durables.

Questions fréquemment posées

1. Que peut permettre l'utilisation d'images pour établir ?

L'utilisation de l'imagerie peut contribuer à la mise en place d'un système agricole plus efficace. Grâce à des technologies comme les drones ou l'imagerie satellitaire, elle permet d'obtenir des informations précieuses sur la santé des cultures, l'état des sols et les besoins en irrigation.

Elle permet d'identifier les zones problématiques, comme les infestations de ravageurs ou les carences nutritionnelles, permettant ainsi aux agriculteurs d'intervenir de manière ciblée. De plus, l'imagerie facilite le suivi de la croissance et du développement des cultures, permettant une prise de décision précise et l'optimisation des rendements. 

Analyse basée sur des équations en agriculture de précision

Publié sur par dementievgeopard

Avec le lancement du module d'analyse par équations, l'équipe GeoPard franchit une étape importante en fournissant aux agriculteurs, agronomes et analystes de données spatiales des informations exploitables pour chaque mètre carré. Ce module comprend un catalogue de plus de 50 formules de précision GeoPard prédéfinies, couvrant un large éventail d'analyses liées à l'agriculture.

Les formules de précision ont été élaborées sur la base de recherche agronomique indépendante pluriannuelle universitaire et industrielle et ont été rigoureusement testés pour garantir leur précision et leur utilité. Ils peuvent être facilement configurés pour être exécuté automatiquement pour tous les secteurs, en fournissant aux utilisateurs des informations pertinentes et fiables qui peuvent les aider à optimiser leurs rendements agricoles et à réduire leurs coûts de production.

Le module d'analyse par équations est une fonctionnalité essentielle de la plateforme GeoPard. Il offre aux utilisateurs un outil puissant pour une meilleure compréhension de leurs opérations et une prise de décision éclairée concernant leurs pratiques agricoles. Grâce à son catalogue de formules en constante expansion et à la possibilité de les personnaliser pour différentes configurations de parcelles, GeoPard répond aux besoins spécifiques de toute exploitation agricole.

 

Élimination du potassium en fonction des données de rendement

Élimination du potassium en fonction des données de rendement

 

Cas d'utilisation (voir exemples ci-dessous) :

  • Absorption d'azote en valeurs absolues, en utilisant les données de rendement et de protéines
  • Efficacité d'utilisation de l'azote (EUA) et les calculs d'excédent avec les couches de données de rendement et de protéines
  • Recommandations de chaux basées sur les données de pH issues de l'échantillonnage du sol ou scanners de sol
  • Sous-champ (zones ou niveau pixel) Cartes des zones d'intérêt)
  • Recommandations de fertilisation en micro et macro-éléments nutritifs basées sur l'échantillonnage du sol, le potentiel du champ, la topographie et les données de rendement
  • Modélisation du carbone
  • Détection et alerte des changements (calcul de la différence entre les images Sentinel-2, Landsat 8-9 ou Planet)
  • Modélisation de l'humidité du sol et des grains
  • Calcul du rendement sec à partir des données de rendement humide
  • Calcul de la différence entre la carte cible et les cartes appliquées

 

Recommandations relatives au potassium basées sur deux objectifs de rendement (zones de productivité)

Recommandations relatives au potassium basées sur deux objectifs de rendement (zones de productivité)

 

 

 

 

Engrais : Guide de recommandations. Potassium / Maïs.

Engrais : Guide de recommandations (Université d'État du Dakota du Sud) : Potassium / Maïs. Révision : Jason Clark | Professeur adjoint et spécialiste de la fertilité des sols à l'Université d'État du Dakota du Sud

 

Efficacité d'utilisation du potassium en kg/ha

Efficacité d'utilisation du potassium en kg/ha

 

 

 

Efficacité d'utilisation de l'azote (en pourcentage). Le calcul est basé sur les données de rendement, de teneur en protéines et d'humidité des grains.

Efficacité d'utilisation de l'azote (en pourcentage). Le calcul est basé sur les données de rendement, de teneur en protéines et d'humidité des grains.

 

 

Azote : dose cible vs dose appliquée

Azote : dose cible vs dose appliquée

 

Différence de chlorophylle entre deux images satellites

Différence de chlorophylle entre deux images satellites

 

Un utilisateur de GeoPard peut modifier les éléments existants et créer ses propres éléments. formules privées basé sur l'imagerie, le sol, le rendement, la topographie ou toute autre couche de données prise en charge par GeoPard. 

Exemples d'équations GeoPard modèles

Exemples d'équations GeoPard modèles

 

L'analyse basée sur des formules aide les agriculteurs, les agronomes et les scientifiques des données à automatiser leurs flux de travail et à prendre des décisions fondées sur de multiples données et recherches scientifiques afin de faciliter la mise en œuvre d'une agriculture durable et de précision.

Qu’est-ce que l’analyse basée sur des équations en agriculture de précision ? L’utilisation des formules de précision

L'analyse basée sur des équations en agriculture de précision fait référence à l'utilisation de modèles mathématiques, d'équations, de formules de précision et d'algorithmes pour analyser les données agricoles et en tirer des enseignements qui peuvent aider les agriculteurs à prendre de meilleures décisions en matière de gestion des cultures.

Ces méthodes d'analyse intègrent divers facteurs tels que les conditions météorologiques, les propriétés du sol, la croissance des cultures et les besoins en nutriments afin d'optimiser les pratiques agricoles et d'améliorer les rendements des cultures, tout en minimisant le gaspillage des ressources et l'impact environnemental.

Voici quelques-uns des principaux éléments de l'analyse basée sur des équations en agriculture de précision :

  • Modèles de croissance des cultures : Ces modèles décrivent les interactions entre différents facteurs, tels que les conditions météorologiques, les propriétés du sol et les pratiques culturales, afin de prédire la croissance et le rendement des cultures. Parmi ces modèles, on peut citer CERES (Crop Environment Resource Synthesis) et APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Ils permettent aux agriculteurs de prendre des décisions éclairées concernant les dates de semis, les variétés cultivées et la planification de l'irrigation.
  • Modèles hydriques du sol : Ces modèles estiment la teneur en eau du profil du sol en fonction de facteurs tels que les précipitations, l'évaporation et la consommation d'eau des cultures. Ils peuvent aider les agriculteurs à optimiser leurs pratiques d'irrigation, en veillant à ce que l'eau soit apportée efficacement et au bon moment pour maximiser les rendements.
  • Modèles de gestion des nutriments : Ces modèles prévoient les besoins en nutriments des cultures et aident les agriculteurs à déterminer les doses et le moment optimaux d'application des engrais. Grâce à ces modèles, les agriculteurs peuvent garantir que leurs cultures reçoivent la quantité adéquate de nutriments, tout en minimisant les risques de ruissellement et de pollution environnementale.
  • Modèles de ravageurs et de maladies : Ces modèles prévoient la probabilité d'apparition de ravageurs et de maladies en fonction de facteurs tels que les conditions météorologiques, les stades de croissance des cultures et les pratiques culturales. Grâce à ces modèles, les agriculteurs peuvent prendre des décisions proactives en matière de gestion des ravageurs et des maladies, comme adapter les dates de semis ou appliquer les pesticides au moment opportun.
  • Modèles basés sur la télédétection : Ces modèles utilisent l'imagerie satellitaire et d'autres données de télédétection pour surveiller la santé des cultures, détecter les facteurs de stress et estimer les rendements. En intégrant ces informations à d'autres sources de données, les agriculteurs peuvent prendre de meilleures décisions en matière de gestion des cultures et optimiser l'utilisation des ressources.

En résumé, l'analyse par équations en agriculture de précision utilise des modèles mathématiques et des algorithmes pour analyser les interactions complexes entre divers facteurs qui influent sur la croissance et la gestion des cultures. Grâce à ces analyses, les agriculteurs peuvent prendre des décisions éclairées par les données afin d'optimiser leurs pratiques agricoles, d'améliorer les rendements et de minimiser l'impact environnemental.

Questions fréquemment posées

1. Comment l'agriculture de précision peut-elle contribuer à résoudre les problèmes d'utilisation des ressources et de pollution dans l'agriculture ?

Elle peut contribuer à résoudre les problèmes d'utilisation des ressources et de pollution en agriculture grâce à une application ciblée des ressources, une gestion efficace de celles-ci, un suivi renforcé et l'adoption de pratiques de conservation. En n'utilisant des intrants tels que les engrais et les pesticides que là où c'est nécessaire, les agriculteurs peuvent réduire le gaspillage et minimiser la pollution.

La prise de décision fondée sur les données permet une gestion optimale des ressources, tandis que la surveillance en temps réel permet des interventions rapides pour prévenir les incidents de pollution. De plus, la mise en œuvre de pratiques de conservation favorise une agriculture durable et réduit les impacts environnementaux.

Cartes de potentiel de champ GeoPard par rapport aux données de rendement

Publié sur par dementievgeopard

Les cartes de potentiel de terrain GeoPard sont très souvent consultées. exactement comme rendement données.

Nous les créons en utilisant analyse multicouche des informations historiques, de la topographie et de l'analyse du sol nu.

Le processus de tel Les cartes de rendement synthétiques sont automatisées (et breveté) et il faut environ 1 minute à n'importe quel champ dans le monde pour le générer.

 

Cartes de potentiel de champ GeoPard par rapport aux données de rendement

Peut servir de base à :

Que sont les cartes de potentiel de champ ?

Les cartes de potentiel de culture, également appelées cartes de potentiel de rendement ou de productivité, sont des représentations visuelles de la variabilité spatiale du potentiel de rendement ou de productivité des cultures au sein d'une parcelle. Ces cartes sont élaborées à partir de l'analyse de divers facteurs influençant la croissance des cultures, tels que les propriétés du sol, la topographie et les données historiques de rendement.

Ces cartes peuvent être utilisées en agriculture de précision pour orienter les décisions de gestion, telles que l'application à dose variable d'engrais, l'irrigation et d'autres intrants, ainsi que pour identifier les zones qui nécessitent une attention particulière ou des pratiques de gestion spécifiques.

Voici quelques facteurs clés généralement pris en compte lors de la création de cartes de potentiel de terrain :

  1. Propriétés du sol : Les caractéristiques du sol, telles que sa texture, sa structure, sa teneur en matière organique et la disponibilité des nutriments, jouent un rôle déterminant dans le potentiel de rendement des cultures. En cartographiant les propriétés du sol sur une parcelle, les agriculteurs peuvent identifier les zones à fort ou faible potentiel de productivité.
  2. TopographieDes facteurs comme l'altitude, la pente et l'exposition peuvent influencer la croissance des cultures et leur potentiel de rendement. Par exemple, les zones basses peuvent être sujettes à l'engorgement d'eau ou présenter un risque plus élevé de gel, tandis que les pentes abruptes peuvent être plus vulnérables à l'érosion. La cartographie de ces caractéristiques topographiques peut aider les agriculteurs à comprendre leur impact sur la productivité potentielle et à adapter leurs pratiques de gestion en conséquence.
  3. Données historiques sur les rendements : En analysant les données historiques de rendement des années ou saisons précédentes, les agriculteurs peuvent identifier les tendances et les schémas de productivité sur leurs parcelles. Ces informations permettent de créer des cartes mettant en évidence les zones à potentiel de rendement constamment élevé ou faible.
  4. Données de télédétection : L'imagerie satellitaire, la photographie aérienne et d'autres données de télédétection permettent d'évaluer la santé, la vigueur et le stade de croissance des cultures. Ces informations servent à créer des cartes reflétant la variabilité spatiale du potentiel de productivité des cultures.
  5. Données climatiques : Les variables climatiques telles que la température, les précipitations et le rayonnement solaire peuvent également influencer la croissance des cultures et leur potentiel de rendement. En intégrant des données climatiques à ces cartes, les agriculteurs peuvent mieux comprendre comment les facteurs environnementaux affectent la productivité potentielle de leurs champs.

Ces cartes constituent des outils précieux en agriculture de précision, car elles permettent aux agriculteurs de visualiser la variabilité spatiale du potentiel de productivité de leurs parcelles. En les utilisant pour orienter leurs décisions de gestion, les agriculteurs peuvent optimiser l'utilisation des ressources, améliorer les rendements globaux et réduire l'impact environnemental de leurs activités agricoles.

Différence entre les cartes de potentiel de champ et les données de rendement

Les cartes de potentiel des parcelles et les données de rendement sont toutes deux utilisées en agriculture de précision pour aider les agriculteurs à comprendre la variabilité spatiale de leurs champs et à prendre des décisions de gestion plus éclairées. Cependant, il existe des différences importantes entre les deux :

Sources de données :

Ces cartes sont créées en intégrant des données provenant de diverses sources, telles que les propriétés du sol, la topographie, les données historiques de rendement, les données de télédétection et les données climatiques. Cependant, ces données sont collectées à l'aide de capteurs de rendement installés sur les machines de récolte, qui enregistrent le rendement des cultures au fur et à mesure de la récolte.

Aspect temporel :

Ces cartes représentent une estimation de la productivité potentielle d'une parcelle, qui est généralement stable ou évolue lentement au fil du temps, sauf en cas de changements importants des propriétés du sol ou d'autres facteurs influents. Cependant, les données de rendement sont spécifiques à une ou plusieurs saisons de croissance et peuvent varier considérablement d'une année à l'autre en fonction de facteurs tels que les conditions météorologiques, la pression des ravageurs et les pratiques culturales.

En résumé, les cartes de potentiel des parcelles et les données de rendement sont des outils complémentaires en agriculture de précision. Ces cartes permettent d'estimer la productivité potentielle d'une parcelle, aidant ainsi les agriculteurs à identifier les zones qui pourraient nécessiter des pratiques culturales différentes. Les données de rendement, quant à elles, documentent la production réelle des cultures et peuvent être utilisées pour évaluer l'efficacité des pratiques culturales et éclairer les décisions futures.

Indices de végétation et teneur en chlorophylle

Publié sur par dementievgeopard

GeoPard étend la famille des indices de végétation liés à la chlorophylle pris en charge avec

  • Indice de teneur en chlorophylle du couvert végétal (CCCI)
  • Indice modifié du rapport d'absorption de la chlorophylle (MCARI)
  • Indice d'absorption de chlorophylle transformé en réflectance (TCARI)
  • ratio MCARI/OSAVI
  • ratio TCARI/OSAVI

Ils permettent de comprendre le stade de développement actuel des cultures, notamment

  • identification des zones présentant des besoins en nutriments,
  • estimation de l'élimination de l'azote,
  • évaluation du rendement potentiel,

Ces informations sont ensuite utilisées pour la création de cartes précises d'application à taux variable d'azote.

En savoir plus: Quel est l'indice ? Il est préférable de l'utiliser dans le PrecisionAg.

En savoir plus: Indices de végétation GeoPard

Indices de végétation et teneur en chlorophylleIndice de teneur en chlorophylle du couvert végétal (CCCI) vs Indice de rapport d'absorption de la chlorophylle modifié (MCARI) vs Indice d'absorption de la chlorophylle transformé en réflectance (TCARI) vs Rapport MCARI/OSAVI

Que sont les indices de végétation ?

Les indices de végétation sont des valeurs numériques dérivées de données spectrales de télédétection, telles que des images satellitaires ou aériennes, permettant de quantifier la densité, la santé et la répartition de la vie végétale à la surface de la Terre.

Elles sont couramment utilisées en télédétection, en agriculture, en surveillance environnementale et en gestion des terres pour évaluer et surveiller la croissance, la productivité et la santé de la végétation.

Ces indices sont calculés à partir des valeurs de réflectance de différentes longueurs d'onde de la lumière, notamment dans le rouge, le proche infrarouge (NIR) et parfois d'autres bandes.

Les propriétés de réflectance de la végétation varient selon les différentes longueurs d'onde de la lumière, ce qui permet de différencier la végétation des autres types de couverture terrestre.

La végétation présente généralement une forte absorption dans la région rouge et une réflectance élevée dans la région proche infrarouge en raison de la chlorophylle et des caractéristiques de sa structure cellulaire.

Voici quelques indices de végétation couramment utilisés :

  • Indice de végétation par différence normalisée (NDVI)L'indice NDVI est l'indice de végétation le plus populaire et le plus utilisé. Il se calcule comme suit : (NIR – Rouge) / (NIR + Rouge). Ses valeurs varient de -1 à 1, les valeurs les plus élevées indiquant une végétation plus dense et plus saine.
  • Indice de végétation amélioré (EVI)Cet indice améliore l'indice NDVI en réduisant le bruit atmosphérique et celui du sol, et en corrigeant les signaux de fond de la canopée. Il utilise des bandes spectrales supplémentaires, comme le bleu, et intègre des coefficients pour minimiser ces effets.
  • Indice de végétation ajusté au sol (SAVI) : SAVI est conçu pour minimiser l'influence de la luminosité du sol sur l'indice de végétation. Il introduit un facteur de correction de la luminosité du sol, permettant des évaluations de la végétation plus précises dans les zones à faible ou clairsemée végétation.
  • Indice de végétation vert-rouge (GRVI)L'indice GRVI est un autre indice de ratio simple qui utilise les bandes verte et rouge pour évaluer la santé de la végétation. Il est calculé comme suit : (Vert – Rouge) / (Vert + Rouge).

Ces indices, entre autres, sont utilisés par les chercheurs, les gestionnaires fonciers et les décideurs politiques pour prendre des décisions éclairées concernant l'utilisation des terres, l'agriculture, la foresterie, la gestion des ressources naturelles et la surveillance environnementale.

Indice d'humidité normalisée

Publié sur par dementievgeopard

Le nombre de indices de végétation pris en charge par GeoPard ne cesse de croître. L'équipe de GeoPard présente l'indice d'humidité différentielle normalisée (NDMI). Cet indice détermine la teneur en eau de la végétation et l'indice de différence normalisée de l'eau (NDWI). Il est utile pour trouver les endroits où il y a des le stress hydrique chez les plantes.

Les valeurs inférieures de l'IMDN marquent les endroits où les plantes subissent un stress dû à une humidité insuffisante.
D'autre part, les valeurs plus faibles de l'indice de différence d'eau normalisé qui suivent le pic de végétation mettent en évidence les zones qui sont en train de devenir des zones à risque. prêt pour la récolte d'abord.

La différence de la teneur en eau relative de la végétation entre deux images satellites (dans ce cas, la constellation Sentinel-2).

La différence de la teneur en eau relative de la végétation entre deux images satellites (dans ce cas, la constellation Sentinel-2).

Dans les captures d'écran suivantes, vous trouverez les zones NDMI générées sur la base des images satellites du 19 juin (pic de végétation) et du 6 juillet, ainsi que la carte d'équation représentant la différence NDMI.

Indice d'humidité différentielle normalisé calculé sur l'image Planet / Sentinel-2 / LandsatNDMI calculé à partir d'une image Planet / Sentinel-2 / Landsat

Qu'est-ce que l'indice d'humidité ?

Il s'agit d'une mesure ou d'un calcul utilisé pour évaluer la teneur en humidité ou la disponibilité dans une zone ou une région spécifique. Elle est généralement dérivée de divers facteurs environnementaux tels que les précipitations, l'évapotranspiration, les propriétés du sol et la couverture végétale.

Il fournit une indication relative du degré d'humidité ou de sécheresse d'une zone, ce qui permet d'identifier un éventuel stress hydrique ou des conditions de sécheresse.

Il s'agit d'un outil précieux pour la surveillance et la gestion des ressources en eau, la planification agricole et la compréhension des conditions écologiques d'une région donnée.

Qu'est-ce que l'indice d'humidité différentiel normalisé ?

L'indice d'humidité par différence normalisée (NDMI) est un indice de végétation dérivé de données de télédétection qui permet d'évaluer et de surveiller la teneur en eau de la végétation. Comme d'autres indices de végétation, il est calculé à partir des valeurs de réflectance spectrale des images satellitaires ou aériennes.

Elle est particulièrement utile pour surveiller le stress hydrique des plantes, évaluer les conditions de sécheresse, estimer le risque d'incendie et étudier les effets du changement climatique sur la végétation.

Il est calculé en utilisant les bandes du proche infrarouge (NIR) et de l'infrarouge à ondes courtes (SWIR), qui sont sensibles à la teneur en eau de la végétation. La formule de l'IMDN est la suivante

NDMI = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)

Les valeurs de l'indice NDWI sont généralement comprises entre -1 et 1, les valeurs les plus élevées indiquant une teneur en eau plus élevée dans la végétation et les valeurs les plus faibles une teneur en eau plus faible ou un stress hydrique dans la végétation. Les valeurs négatives de l'indice NDMI peuvent être associées à des zones sans végétation ou à des zones à très faible teneur en eau.

Qu'est-ce que l'NDWI ?

L'indice NDWI (Normalized Difference Water Index) est un indice de télédétection utilisé pour quantifier et évaluer la teneur en eau ou les caractéristiques liées à l'eau dans la végétation ou les paysages.

Elle est calculée en analysant la réflectance des bandes de lumière proche infrarouge et verte à partir d'images satellites ou aériennes. Elle est particulièrement utile pour identifier les masses d'eau, surveiller les changements dans la disponibilité de l'eau et évaluer la santé de la végétation.

En comparant l'absorption et la réflexion de différentes longueurs d'onde, elle fournit des informations précieuses pour des applications telles que la surveillance de la sécheresse, l'analyse hydrologique et la gestion des écosystèmes.

Visualisation de l'IMDN pour déterminer l'indice de différence normalisé de l'eau

La visualisation de l'IMDN implique le traitement d'images satellitaires ou aériennes, le calcul des valeurs de l'IMDN et l'affichage des résultats sous forme de carte ou d'image codée en couleur. Voici les étapes générales de la visualisation de l'IMDN :

  • Acquérir des images satellitaires ou aériennes : Obtenez des images multispectrales à partir d'un satellite ou d'une plate-forme aérienne, comme Landsat, Sentinel ou MODIS. Assurez-vous que l'imagerie comprend les bandes nécessaires : le proche infrarouge (NIR) et l'infrarouge à ondes courtes (SWIR).
  • Prétraiter les images : En fonction de la source de données, il peut être nécessaire de prétraiter l'image pour corriger les distorsions atmosphériques, géométriques et radiométriques. Convertir les nombres numériques (DN) de l'image en valeurs de réflectance spectrale.
  • Calculer l'IMDN : Pour chaque pixel de l'image, utilisez les valeurs de réflectance NIR et SWIR pour calculer le NDMI à l'aide de la formule : NDMI = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Cartographie des couleurs : Attribuer une palette de couleurs aux valeurs NDMI. En règle générale, une échelle de couleurs continue est utilisée, allant d'une couleur (par exemple, le rouge) pour les valeurs NDMI faibles (indiquant une faible teneur en eau) à une autre couleur (par exemple, le vert) pour les valeurs NDMI élevées (indiquant une forte teneur en eau). Vous pouvez utiliser des logiciels comme QGIS, ArcGIS ou des bibliothèques de programmation comme Rasterio et Matplotlib de Python pour créer une carte en couleur.
  • Visualiser la carte de la NDMI : Affichez la carte ou l'image de l'IMDN à l'aide d'un logiciel SIG, d'une bibliothèque de programmation ou d'une plateforme en ligne. Cela vous permettra d'analyser la distribution spatiale de la teneur en eau de la végétation et d'identifier les zones de stress hydrique ou de forte humidité.
  • Interprétation et analyse : Utilisez la visualisation de l'indice NDWI pour évaluer la santé de la végétation, surveiller les conditions de sécheresse ou évaluer le risque d'incendie. Vous pouvez également comparer les cartes de l'indice de différence d'eau normalisé de différentes périodes pour analyser les changements dans la teneur en eau de la végétation au fil du temps.

Rappelez-vous que les différents outils logiciels ou bibliothèques de programmation peuvent avoir des flux de travail légèrement différents, mais que le processus global sera similaire. En outre, vous pouvez superposer d'autres couches de données, telles que l'utilisation des terres, l'altitude ou les limites administratives, afin d'améliorer votre analyse et de mieux comprendre les relations entre la teneur en eau de la végétation et d'autres facteurs. 

Topographie basée sur les données des machines

Publié sur par dementievgeopard

Une grande partie des données collectées sur le terrain n'est pas utilisée par les agriculteurs et les agronomes. Par exemple, presque toutes les machines modernes sont équipées d'un récepteur GPS capable de collecter des données d'altitude ; bien souvent, la précision est améliorée grâce à… Cinématique en temps réel (RTK). 

Carte topographique basée sur les données des machines
Topographie issue des données des machines et de la végétation

La plupart de ces données ne sont pas exploitées, car leur extraction, leur nettoyage et leur traitement, nécessaires pour en tirer une réelle valeur, sont des tâches fastidieuses. L'un des principaux objectifs de GeoPard est de simplifier l'utilisation des données en agriculture de précision. 

GeoPard est capable d'extraire automatiquement des données d'altitude de haute précision à partir de :

  • Ensembles de données sur le rendement
  • ensembles de données EC/autres capteurs

GeoPard a utilisé les meilleures ressources disponibles ensemble de données topographiques Pour chaque domaine, des données lidar de haute précision sont nécessaires, mais malheureusement, elles ne sont pas disponibles partout dans le monde. Par conséquent, un modèle numérique d'élévation basé sur les données des engins de chantier représente une solution idéale et permet d'améliorer considérablement la connaissance du domaine. 

Désormais, comme pour toute couche de données dans GeoPard, vous pouvez créer des zones à partir des données d'élévation des machines avec Zones Creator, et utiliser ces données dans Module Opérations des zones (détection des recoupements entre différents ensembles de données) et l'utiliser dans analyse multicouche.

Notez qu'il est également possible de comparer Modèles topographiques basés sur la télédétection VS modèles topographiques basés sur des machines/RTK.

Qu'est-ce qu'un équipement topographique ?

Le terme « équipement topographique » désigne les outils et instruments spécialisés utilisés dans le domaine de la topographie, c'est-à-dire l'étude et la cartographie des caractéristiques de la surface terrestre.

Qu'est-ce qu'un équipement topographique ?

Ces outils sont conçus pour mesurer et enregistrer différents aspects de la topographie du terrain, notamment l'altitude, la pente et les courbes de niveau. Voici quelques équipements topographiques couramment utilisés :

  • Station totale : Une station totale est un instrument de topographie électronique qui combine les fonctions d'un théodolite (utilisé pour mesurer les angles horizontaux et verticaux) et d'un télémètre électronique (EDM) pour mesurer les distances. Elle sert au positionnement précis et à la mesure des angles et des distances lors des levés topographiques.
  • Récepteur GPS (Système de positionnement global) : Les récepteurs GPS utilisent les signaux des satellites pour déterminer avec précision les positions à la surface de la Terre. En topographie, ils servent à établir des points de contrôle et à mesurer les coordonnées, éléments essentiels à la création de cartes topographiques précises.
  • Instrument de nivellement : Les instruments de nivellement, tels que le niveau à bulle ou le niveau numérique, servent à mesurer les différences de hauteur ou les altitudes entre différents points du terrain. Ils permettent de déterminer les courbes de niveau et les pentes du terrain.
  • LiDAR (Light Detection and Ranging) : Le LiDAR est une technologie de télédétection qui utilise la lumière laser pour mesurer les distances et créer des cartes tridimensionnelles détaillées. Il est couramment utilisé lors de levés aériens ou terrestres pour recueillir des données d'altitude à haute résolution.
  • Équipement photogrammétrique : La photogrammétrie consiste à obtenir des mesures à partir de photographies. Des appareils photo spécialisés, des topographes, des drones ou des véhicules aériens sans pilote (UAV) équipés de caméras haute résolution sont utilisés pour capturer des images aériennes. Un logiciel de photogrammétrie est ensuite utilisé pour traiter ces images et extraire les informations topographiques.
  • Appareils GPS portables : Les appareils GPS portables fournissent des données de position précises en temps réel. Ils sont utilisés pour la navigation, la cartographie et la collecte de données sur le terrain.
  • Carnets de terrain et instruments de mesure : Les carnets de terrain servent aux géomètres à consigner les mesures, les croquis et les notes lors des levés topographiques. Les instruments de mesure tels que les rubans à mesurer, les jalons et les rubans de signalisation sont utilisés pour mesurer les distances et marquer les points d'intérêt.

Voici quelques-uns des équipements topographiques essentiels utilisés sur le terrain. Il est important de noter que les progrès technologiques peuvent introduire de nouveaux outils ou des variantes d'équipements existants ; il est donc recommandé de se tenir informé des dernières nouveautés.

Qu'est-ce que machine topographe ?

Une machine topographe, également appelée machine de levé topographique ou système de cartographie topographique, est un outil spécialisé utilisé en agriculture pour la mesure et la cartographie précises des caractéristiques physiques d'un champ ou d'une terre agricole.

Qu'est-ce qu'une machine topographe en agriculture ?

Il est conçu pour recueillir des données d'altitude précises et créer des cartes topographiques détaillées qui représentent les contours, les pentes et autres caractéristiques essentielles du terrain.

La machine topographe se compose généralement d'équipements de levé topographique avancés, notamment des récepteurs du système de positionnement global (GPS), des scanners laser, des capteurs LiDAR (Light Detection and Ranging) et des ordinateurs de bord.

Ces composants fonctionnent de concert pour collecter des données de localisation précises et mesurer l'altitude de différents points sur les terres agricoles.

La machine est utilisée par des professionnels de l'agriculture ou des techniciens qualifiés qui la déploient sur le terrain. Lorsqu'elle se déplace dans la zone, la machine utilise des signaux GPS pour déterminer sa position et la technologie laser ou LiDAR pour mesurer l'altitude du terrain. Les données recueillies sont ensuite traitées et analysées afin de créer des cartes topographiques précises.

Les cartes topographiques produites fournissent des informations précieuses aux agriculteurs et aux gestionnaires fonciers. Elles permettent une meilleure planification et gestion des activités agricoles, telles que l'irrigation, le drainage et le nivellement des terres.

En comprenant la topographie du terrain, les agriculteurs peuvent optimiser leurs pratiques agricoles, minimiser l'érosion des sols et améliorer la productivité globale des cultures.

En conclusion, les équipements topographiques jouent un rôle essentiel dans la mesure et la cartographie précises du relief terrestre. Les informations recueillies grâce à ces outils sont indispensables à l'élaboration de cartes topographiques détaillées, qui contribuent à une gestion efficace des terres, à la planification des activités agricoles et à l'optimisation des pratiques agricoles. 

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