Délimitation de zones de gestion spécifiques au site pour favoriser la croissance de l'oignon

La production mondiale d'oignons verts a dépassé 105 millions de tonnes métriques en 2024, mais l'efficacité d'utilisation des nutriments au niveau des champs dans la plupart des exploitations commerciales reste inférieure à 401 TP3T, selon le rapport 2024 de la FAO sur la nutrition des cultures - une lacune que les zones de gestion spécifiques au site abordent directement.

La délimitation de zones de gestion spécifiques à chaque parcelle pour l'oignon vert (Allium cepa L.) s'impose comme l'une des stratégies les plus efficaces en horticulture de précision, permettant aux producteurs d'adapter précisément les apports d'engrais à la variabilité spatiale de leurs sols. En combinant l'analyse géostatistique, les algorithmes de classification, la cartographie SIG et des indicateurs liés à la culture tels que l'indice NDVI et les valeurs SPAD, les agriculteurs peuvent diviser une même parcelle en unités de traitement distinctes, chacune recevant le mélange exact d'éléments nutritifs dont elle a besoin.

Pourquoi la culture de l'oignon vert exige une nouvelle approche de la gestion des nutriments

L’oignon vert (Allium cepa L.) figure parmi les cultures maraîchères les plus importantes au monde sur le plan économique, générant un volume d’échanges commerciaux estimé à 14,8 milliards de dollars américains en 2025, selon le Centre du commerce international. Au-delà de son importance commerciale, l’oignon vert est un aliment de base en Asie, au Moyen-Orient et en Amérique latine, où il apporte des micronutriments essentiels et des composés bioactifs à des millions de personnes.

Son cycle de croissance court (généralement de 60 à 90 jours entre la plantation et la récolte) le rend intéressant pour les systèmes de culture intensive, mais cette même compacité ne tolère pratiquement aucun mauvais timing d'apport d'éléments nutritifs ni aucune mauvaise gestion spatiale. Le principal défi de la production d'oignons verts réside dans l'hétérogénéité des parcelles.

La teneur en matière organique du sol, le pH, l'azote disponible, la capacité de drainage et l'activité microbienne varient d'un coin à l'autre d'un champ, parfois de façon spectaculaire sur quelques mètres seulement. Lorsque les agriculteurs épandent l'engrais à dose uniforme sur l'ensemble du champ — la méthode conventionnelle —, ils surfertilisent inévitablement certaines zones et en sous-fertilisent d'autres.

Il en résulte un gaspillage des intrants, une pollution environnementale due au lessivage excessif des nutriments et une qualité des récoltes inconstante, ne répondant pas aux normes des marchés d'exportation modernes. C'est là que la délimitation de zones de gestion spécifiques aux sites (ZGSS) intervient comme une solution transformatrice.

Ce concept, issu du domaine plus vaste de l'agriculture de précision, consiste à identifier, au sein d'une parcelle, des zones présentant des caractéristiques de sol et un potentiel de croissance similaires, puis à traiter chaque zone comme une unité de gestion indépendante. Appliquée spécifiquement à l'oignon vert, cette approche permet d'adapter l'apport en nutriments aux besoins variables de la culture, et les données scientifiques qui la sous-tendent sont désormais suffisamment robustes pour une mise en œuvre concrète en exploitation agricole.

Comprendre les zones de gestion spécifiques aux sites en agriculture de précision

A zone de gestion spécifique au site (SSMZ) Une parcelle (une sous-zone délimitée d'un champ présentant des propriétés de sol et un potentiel de production agricole relativement homogènes) constitue l'unité de base de l'agriculture de précision. Le raisonnement est simple : on ne peut gérer ce que l'on ne mesure pas, et encore moins améliorer ce que l'on considère comme uniforme alors qu'il ne l'est pas.

Les SSMZ remplacent l'hypothèse d'homogénéité à l'échelle de la parcelle par une réalité spatiale issue de données réelles. La variabilité spatiale — les différences naturelles et anthropiques des propriétés du sol et de l'environnement au sein d'une même parcelle — influence presque tous les aspects du rendement des cultures.

Dans un champ cultivé de manière conventionnelle, une parcelle de sol compacté et pauvre en matière organique et une zone de limon profond et fertile reçoivent des apports d'engrais identiques. La parcelle compactée peut atteindre des niveaux de sel toxiques tandis que la parcelle fertile reste sous-fertilisée. Ce déséquilibre entraîne une perte de productivité et un impact environnemental négatif.

Les facteurs qui expliquent la variabilité des rendements maraîchers sont nombreux. La texture du sol détermine sa capacité de rétention d'eau et de nutriments. La matière organique influence la minéralisation de l'azote et l'activité biologique. L'altitude et la pente influent sur le drainage, l'historique d'érosion et le microclimat.

L'historique de la fertilité des sols — pratiques d'application antérieures, rotations culturales, épisodes d'érosion — laisse des traces durables sur la disponibilité des nutriments. Pour l'oignon vert, particulièrement sensible aux teneurs en azote, potassium et soufre, ces variations se traduisent directement par des différences de rendement et de qualité visibles à la récolte.

La délimitation des zones de production à petite échelle (ZPE) offre des avantages concrets aux producteurs de légumes. Elle réduit les dépenses totales en engrais en ciblant les intrants uniquement là où ils sont nécessaires. Elle améliore la conformité environnementale en minimisant les transferts d'éléments nutritifs hors des parcelles. Elle accroît l'homogénéité des produits, un facteur essentiel pour répondre aux exigences des supermarchés. Enfin, elle fournit aux agriculteurs un relevé cartographique du potentiel de productivité de leurs parcelles, qu'ils peuvent affiner saison après saison.

Pourquoi la gestion par zones est-elle si pertinente pour la biologie de l'oignon ?

Les besoins nutritionnels de l'oignon vert ne sont pas constants ; ils varient considérablement au cours de sa croissance, ce qui rend la précision spatiale de l'application d'engrais encore plus importante. Durant la phase d'établissement végétatif précoce (semaines 1 à 3), la plante privilégie le phosphore pour l'élongation des racines et l'azote pour la formation des feuilles.

Durant la phase de bulbage rapide et d'expansion foliaire (semaines quatre à sept), la demande en potassium augmente fortement afin de réguler la pression de turgescence et la répartition des glucides. Lors de la maturation finale, le soufre devient essentiel à la synthèse des composés de sulfoxyde de cystéine qui confèrent à l'oignon son piquant caractéristique et sa longue conservation.

Le système racinaire de l'oignon vert est superficiel et fibreux, ne s'étendant généralement pas au-delà de 30 à 40 centimètres de profondeur, l'absorption active des nutriments se faisant principalement dans les 15 à 20 premiers centimètres du sol. Cela signifie que la culture est entièrement dépendante de la teneur en nutriments de l'horizon superficiel du sol, qui est également la couche la plus affectée par la variabilité spatiale de ces nutriments.

  • matière organique,
  • compactage, et
  • Distribution de l'irrigation.

Une zone ayant une capacité de rétention d'eau plus faible subira un lessivage plus rapide des nutriments de cette zone racinaire critique, ce qui signifie que la même dose d'engrais apporte un bénéfice nettement moindre que dans un sol adjacent mieux structuré.

L'oignon vert est particulièrement sensible à la salinité du sol. À des valeurs de conductivité électrique (CE) supérieures à 1,2 dS/m (un seuil équivalent à environ 770 mg/L de sels dissous), sa croissance et le développement de son bulbe sont sensiblement ralentis.

Dans les parcelles où l'irrigation a été irrégulière ou où les engrais se sont accumulés de façon inégale au fil des saisons, la conductivité électrique (CE) peut varier de 0,6 à plus de 2,0 dS/m au sein d'une même parcelle d'un hectare. Sans délimitation des zones, l'application uniforme d'engrais accentuera le stress hydrique des zones à CE élevée tout en laissant les zones à CE faible sous-alimentées.

Les paramètres de qualité qui définissent la commercialisation des oignons verts — diamètre du bulbe, longueur des feuilles, teneur en chlorophylle, teneur en solides solubles totaux (SST) et force piquante — sont tous directement influencés par l'adéquation et la précision spatiale de l'apport en nutriments. Les cultures bénéficiant d'une nutrition équilibrée et adaptée à leur zone de rusticité produisent systématiquement des oignons de calibre plus homogène et présentent une durée de conservation post-récolte supérieure, ce qui améliore directement les revenus agricoles.

La base de données pour la délimitation des zones

1. Propriétés du sol déterminant les limites des zones

L’échantillonnage du sol est le point de départ de toute délimitation de zone de gestion des sols. Le choix du protocole d’échantillonnage est primordial. Échantillonnage du sol en grille Le prélèvement d'échantillons à intervalles spatiaux réguliers (généralement tous les 0,5 à 1 hectare) permet d'obtenir la densité de données nécessaire à une interpolation fiable. Chaque échantillon est analysé afin de déterminer sa texture (fractions sableuses, limoneuses et argileuses), sa teneur en matière organique, son pH, sa conductivité électrique et sa teneur en macro- et micronutriments disponibles.

  • azote (N),
  • phosphore (P),
  • potassium (K),
  • soufre (S),
  • zinc (Zn), et
  • fer (Fe).

La matière organique du sol est particulièrement importante comme variable de délimitation des zones, car elle intègre de multiples processus — rétention d'eau, capacité d'échange cationique, minéralisation de l'azote et activité biologique — en un seul indicateur mesurable. Des parcelles où la teneur en matière organique varie de 0,81 TP3T à 2,51 TP3T sur une surface de 2 hectares présenteront des disponibilités en azote très différentes, même avec des régimes de fertilisation identiques.

De même, le pH du sol détermine la disponibilité du phosphore d'une manière bien plus importante que l'influence des doses de P appliquées : à pH 5,5, la fixation du phosphore par l'aluminium et le fer peut immobiliser jusqu'à 80 µg/L de phosphate appliqué, tandis qu'à pH 6,5, la même dose permet d'atteindre une disponibilité pour les plantes de 70 à 80 µg/L. Les principales propriétés du sol utilisées pour la délimitation des zones de culture de l'oignon vert sont les suivantes :

  • Texture et densité apparente du sol, qui déterminent la conductivité hydraulique et la résistance à la pénétration des racines, affectant directement le mouvement des nutriments à travers le profil et la capacité physique de la culture à accéder aux réserves d'humidité plus profondes.
  • Teneur en matière organique du sol, qui est le principal moteur de l'apport naturel d'azote et de l'activité microbienne, et qui peut être cartographié de manière rentable à l'aide de la spectroscopie des sols visible-proche infrarouge (VNIR) sur l'ensemble d'un champ.
  • pH et conductivité électrique (CE) du sol, qui contrôlent la disponibilité chimique de tous les nutriments majeurs et mineurs et peuvent être mesurés en temps réel grâce à des capteurs mobiles reliés au GPS et traînés sur la surface du champ.
  • Statut en macronutriments (N, P, K, S) et niveaux en micronutriments (Zn, Fe, Mn, B), qui représentent le point de départ nutritionnel immédiat pour chaque zone et déterminent le taux d'amendement correctif requis avant la plantation.

2. Indicateurs basés sur les cultures pour la validation des limites de zones

Les données pédologiques seules ne suffisent pas. Les indicateurs de réponse des cultures, recueillis durant la saison de croissance, valident et précisent les limites des zones identifiées à partir des cartes pédologiques. NDVI (L'indice de végétation par différence normalisée, une mesure de la biomasse verte et de la vigueur photosynthétique dérivée de données satellitaires ou de drones) est l'indicateur de culture le plus largement utilisé dans les travaux de la SSMZ.

Il quantifie la quantité de lumière absorbée par le couvert végétal d'une culture dans la gamme du proche infrarouge par rapport à la lumière rouge visible, produisant des valeurs comprises entre -1 et +1, où l'oignon vert bien nourri obtient généralement un score de 0,55 à 0,75 pendant la période de croissance végétative maximale.

Les valeurs SPAD — relevés d'un chlorophylle-mètre portatif (Soil Plant Analysis Development meter) qui estiment la teneur en chlorophylle des feuilles de manière non destructive — fournissent une approximation directe de l'état nutritionnel en azote au niveau de la feuille.

Une étude publiée dans la revue Agronomy (2023) a démontré que les valeurs SPAD inférieures à 42 dans les feuilles d'oignon vert indiquaient de manière fiable une carence en azote nécessitant un apport correctif en couverture, tandis que les valeurs supérieures à 55 signalaient une consommation excessive et un potentiel enrichissement du sol en azote. La cartographie de la variation du SPAD à l'échelle d'une parcelle permet d'établir une carte en temps réel de la teneur en azote du sol, complétant ainsi les données de nitrate du sol recueillies avant la saison.

La hauteur des plantes, le nombre de feuilles et la biomasse fraîche par unité de surface sont des indicateurs supplémentaires liés aux cultures, relevés à des points d'échantillonnage représentatifs de chaque zone. Ces mesures physiques valident les classifications de zones issues de la télédétection et de l'analyse chimique des sols, garantissant ainsi que la carte finale des zones reflète les performances réelles des cultures et non de simples prévisions.

3. Facteurs environnementaux et topographiques

Les données topographiques recueillies par levés GPS ou dérivées de modèles numériques d'élévation (MNE) ajoutent une couche physique essentielle à la délimitation des zones. Des différences d'altitude aussi faibles que 0,5 mètre au sein d'un champ d'apparence plate peuvent engendrer des différences significatives.

  • drainage,
  • accumulation d'air froid et
  • Modèles de ruissellement d'irrigation.

L'exposition des pentes influence la température du sol et l'évapotranspiration. Les versants concaves accumulent l'eau, la matière organique et les nutriments lessivés au fil du temps, ce qui les rend systématiquement plus fertiles que les crêtes convexes. La variabilité de l'humidité du sol, mesurée par réflectométrie temporelle (TDR) ou estimée à partir d'images infrarouges thermiques, permet de saisir la disponibilité dynamique en eau selon les zones.

Étant donné que l'absorption des nutriments par les racines d'oignons verts est principalement due au flux de masse (les nutriments se déplacent vers les racines dissous dans l'eau du sol), les zones à faible teneur en humidité chronique fournissent moins de nutriments aux racines, même lorsque la concentration chimique dans la solution du sol est identique à celle des zones plus humides.

Moshia et al. (Journal of Plant Nutrition, 2024) ont constaté que les champs délimités en trois classes SSMZ en fonction de données combinées de conductivité électrique du sol, de matière organique et d'indice NDVI atteignaient un Réduction de l'azote total appliqué (31%) par rapport à une gestion à taux uniforme, tout en augmentant simultanément le rendement commercialisable de 18% dans la zone à fort potentiel et en maintenant la parité des rendements dans la zone moyenne.

Les producteurs peuvent réduire leurs coûts en azote de près d'un tiers sans sacrifier le rendement en réaffectant les économies réalisées sur les zones surfertilisées vers les zones à fort potentiel correctement dosées.

Méthodes de délimitation des zones de gestion

Les données brutes relatives aux sols et aux cultures, recueillies par échantillonnage en grille et télédétection, doivent être transformées en cartes de zones exploitables. Cette transformation suit une séquence logique d'étapes analytiques, allant des données ponctuelles brutes aux cartes continues lissées, puis aux classes de gestion discrètes.

1. Échantillonnage du sol en grille Un échantillonnage à une densité spatiale d'un échantillon par 0,5 à 1 hectare permet d'obtenir des points de données géoréférencés. Chaque point comporte les coordonnées GPS et les valeurs de laboratoire des propriétés du sol mesurées.

2. Analyse géostatistique L'approche par variogrammes (une famille de méthodes statistiques spatiales modélisant la dépendance spatiale structurée entre les points d'échantillonnage) débute par la modélisation du variogramme. Un variogramme quantifie la diminution de la similarité des propriétés du sol à mesure que la distance entre deux points augmente. Le modèle de variogramme ajusté définit ensuite les coefficients d'interpolation utilisés à l'étape suivante.

3. Krigeage Le krigeage (une méthode d'interpolation spatiale optimale qui utilise les paramètres du variogramme pour estimer les valeurs aux emplacements non échantillonnés avec une incertitude de prédiction mesurable) convertit les données ponctuelles en cartes raster continues de chaque propriété du sol. Contrairement à des méthodes plus simples comme la pondération par l'inverse de la distance, le krigeage produit également une carte d'erreur de prédiction qui indique à l'analyste les zones nécessitant un échantillonnage supplémentaire.

4. Clustering K-means Un algorithme d'apprentissage automatique non supervisé (qui regroupe les cellules raster en k classes en minimisant la variance intra-cluster sur plusieurs couches d'entrée) est ensuite appliqué à l'ensemble des cartes de propriétés du sol obtenues par krigeage. Chaque cellule raster est affectée au cluster dont le centroïde est le plus proche dans l'espace multivarié, produisant ainsi une carte de zones discrètes avec un nombre de zones spécifié par l'utilisateur — généralement de deux à cinq pour des raisons pratiques de gestion.

5. Logiciel SIG (Les plateformes de systèmes d'information géographique telles que QGIS, ArcGIS ou SAGA) servent d'environnement d'intégration où les cartes de sol krigées, les couches NDVI satellitaires, les données topographiques et les cartes de rendement historiques sont combinées, analysées et visualisées sous forme de cartes SSMZ finales prêtes pour une utilisation sur le terrain.

6. Validation de la zone Cette analyse est réalisée en comparant la classe de zone prédite aux indicateurs de performance des cultures observés sur le terrain (SPAD, hauteur des plantes, NDVI) relevés le long de transects représentatifs traversant les limites des zones. Les limites ne correspondant pas aux transitions de cultures observables sont affinées en ajustant le nombre de clusters ou la pondération attribuée à chaque couche d'entrée.

Stratégies de gestion des nutriments spécifiques à chaque zone de gestion

1. Fertilisation à taux variable par zone

Fertilisation à taux variable (VRF) L'application de doses d'engrais différentes selon les zones de culture, en fonction de données pédologiques et culturales spatialisées, constitue le résultat opérationnel direct de la délimitation des zones de gestion des sols spécifiques (SSMZ). Chaque zone reçoit une dose prescrite, calculée à partir de la différence entre la teneur actuelle du sol en éléments nutritifs et les besoins d'absorption documentés de la culture par unité de rendement cible.

Ce principe agronomique — parfois appelé approche de suffisance — évite à la fois la sous-alimentation et la pratique économiquement et écologiquement dommageable qui consiste à appliquer des excès d'éléments nutritifs à titre d'assurance.

La gestion de l'azote en système VRF exige une attention particulière pour l'oignon vert, car les besoins en azote de la culture atteignent un pic important pendant la phase d'élongation rapide des feuilles et la disponibilité de l'azote dans le sol est très variable. Les zones à forte teneur en matière organique minéralisent davantage d'azote natif au cours de la saison, réduisant ainsi le besoin d'apports d'azote de synthèse.

Une étude publiée dans Scientia Horticulturae (2025) a montré que les parcelles d'oignons verts dans les zones riches en matière organique nécessitaient en moyenne 35 kg N/ha de moins l'azote synthétique est plus efficace que sur des parcelles identiques situées dans des zones à faible teneur en matière organique pour atteindre des objectifs SPAD et des concentrations finales d'azote foliaire équivalents.

Les ajustements en phosphore et en potassium par zone sont basés sur les niveaux de P et de K mesurés dans le sol par rapport aux seuils de suffisance établis pour les cultures d'Allium — généralement de 25 à 40 mg P/kg de sol et de 150 à 200 mg K/kg de sol pour une performance optimale des oignons verts.

Les zones dont les valeurs dépassent ces seuils reçoivent uniquement des doses d'entretien ; celles dont les valeurs sont inférieures reçoivent des apports correctifs adaptés à la capacité tampon du sol. Les corrections en micronutriments, notamment pour le zinc dans les sols alcalins dont le pH est supérieur à 7,2 et pour le fer dans les sols calcaires riches en bicarbonates, sont attribuées zone par zone en fonction des analyses de sol réalisées avec du DTPA pour déterminer la teneur en micronutriments.

2. Amendements organiques et biofertilisants par zone

Les amendements organiques — compost, fumier ou boues d'épuration municipales — sont plus efficaces lorsqu'ils sont appliqués aux zones présentant la plus faible teneur en matière organique et la structure du sol la plus fragile. En effet, le rapport coût-bénéfice des apports de matière organique est maximal dans les sols dégradés et pauvres en carbone, tandis que les zones déjà riches en matière organique bénéficient d'un rendement décroissant pour un même investissement.

Une stratégie de ciblage du compost spécifique à la zone, appliquant 15 à 20 t/ha aux zones à plus faible teneur en matière organique et 5 à 8 t/ha aux zones moyennes, rétablit généralement l'uniformité de la matière organique au niveau du champ en deux à trois saisons de culture.

Les biofertilisants — produits contenant des bactéries solubilisant le phosphate (PSB) ou des organismes fixateurs d'azote tels que l'Azospirillum — peuvent être appliqués à des doses variables dans les zones où l'activité biologique du sol est le facteur limitant la disponibilité des nutriments, plutôt que la teneur totale en nutriments.

Dans les zones à faible biomasse microbienne carbonée, il a été démontré dans de multiples essais que l'application de biofertilisants améliore l'efficacité d'absorption du P de 20 à 30% sans apport supplémentaire de P synthétique.

3. Fertigation et efficacité de l'utilisation de l'eau par zone

Fertigation L'apport simultané d'engrais dissous dans l'eau d'irrigation par des systèmes de goutte-à-goutte ou d'aspersion offre aux agriculteurs une précision spatiale optimale dans la distribution des nutriments. Lorsqu'un système d'irrigation est conçu avec une commande par vannes spécifique à chaque zone (une modification simple apportée aux systèmes de goutte-à-goutte modernes), la concentration d'engrais dans l'eau d'irrigation peut être ajustée indépendamment pour chaque zone et à chaque irrigation.

Cela élimine le sur-arrosage qui concentre les sels dans les zones à faible infiltration et le sous-arrosage qui laisse les nutriments immobiles dans les zones à forte perméabilité.

Al-Harbi et al. (Gestion de l'eau agricole, 2024) ont rapporté que l'oignon vert cultivé sous une gestion de fertirrigation spécifique à la zone a atteint un 22% amélioration de l'efficacité de l'utilisation de l'eau et un 19% augmentation de l'uniformité du rendement des bulbes par rapport à la fertirrigation goutte à goutte à débit uniforme sur un champ comportant deux classes SSMZ distinctes.

La fertirrigation ciblée par zone crée un avantage cumulatif : elle permet simultanément d'économiser l'eau, de réduire les coûts des engrais et d'améliorer le classement des produits, le tout grâce à un seul investissement en infrastructure.

Impact sur le statut nutritionnel de l'oignon vert selon les zones

Le principal avantage mesurable et immédiat de la gestion par zones de semis direct (ZSD) est l'amélioration de l'état nutritionnel de la culture. La concentration en éléments nutritifs des feuilles — mesurée par analyse tissulaire au stade de croissance critique et exprimée en pourcentage de matière sèche pour l'azote (N), le phosphore (P) et le potassium (K), et en parties par million (ppm) pour les oligo-éléments — devient plus uniforme sur l'ensemble de la parcelle lorsque les zones reçoivent des apports adaptés plutôt qu'une dose uniforme.

La gestion précise des nutriments ne consiste pas à ajouter plus d'engrais aux meilleures zones — elle élimine les déchets des zones les plus mal gérées, et c'est dans cette différence que se trouvent à la fois le profit et la protection de l'environnement.

L'efficacité d'absorption des nutriments (NUpE, définie comme la quantité totale de nutriments absorbés par la culture divisée par la quantité totale de nutriments appliqués) augmente dans le cadre d'une gestion par zones pour une raison mécaniste simple : moins de nutriments sont appliqués aux zones qui disposent déjà d'un approvisionnement adéquat, ce qui réduit le dénominateur du rapport d'efficacité tout en maintenant ou en améliorant l'absorption.

Des études examinées dans Frontiers in Plant Science (2024) ont montré que le NUpE pour l'azote dans les espèces d'Allium est passé d'une moyenne de 42% sous une gestion uniforme à 61 à 67% sous une gestion à taux variable basée sur le SSMZ - un gain qui réduit directement la charge de nitrate disponible pour le lessivage dans les eaux souterraines.

Effets sur les paramètres de croissance des oignons verts

La gestion ciblée des nutriments par zone permet d'améliorer sensiblement la hauteur des plantes, l'indice de surface foliaire et l'accumulation de biomasse. Le mécanisme est simple : lorsque chaque zone reçoit la dose d'azote adaptée à son déficit en nutriments, l'azote n'est ni dilué par un apport excessif ni limitant dans les zones carencées, et la culture alloue le carbone à sa croissance aérienne plutôt qu'à une recherche racinaire compensatoire de nutriments rares.

Lors d'essais sur le terrain menés dans la région du delta du Nil en Égypte (publiés dans le Journal of Horticultural Science and Biotechnology, 2023), les parcelles d'oignons verts gérées selon un régime SSMZ à trois zones ont montré des améliorations statistiquement significatives des indicateurs de croissance.

  • La hauteur des plantes dans la zone à fort potentiel a augmenté de 14.3% supérieure à la hauteur moyenne enregistrée sur le terrain sous une gestion uniforme, attribuée à un apport optimisé d'azote pendant la phase de croissance végétative rapide.
  • L'indice de surface foliaire 45 jours après la transplantation était 18% supérieur dans la zone à potentiel moyen sous gestion spécifique à la zone par rapport à la même zone sous gestion uniforme, car l'application corrigée de phosphore a amélioré le développement racinaire et la capacité d'absorption d'eau.
  • La biomasse fraîche totale aérienne à la récolte était de 12,7% supérieur dans le champ géré par SSMZ par rapport au témoin géré de manière conventionnelle, principalement grâce aux améliorations apportées à la zone à faible potentiel auparavant sous-fertilisée.

Il est plus difficile de mesurer de manière destructive à grande échelle les améliorations du développement racinaire, mais les études sur les rhizotrons montrent qu'une nutrition potassique adaptée à la zone augmente la densité et l'élongation des poils absorbants, améliorant ainsi la surface de contact physique entre les racines et les particules du sol là où l'apport de nutriments par flux de masse est le plus critique.

Effets sur le rendement et la qualité de l'oignon vert

L'amélioration des rendements de l'oignon vert grâce à la gestion par zones de semis direct (SSMZ) résulte de deux mécanismes distincts. Premièrement, les zones auparavant surfertilisées — généralement les parcelles riches en matière organique et naturellement fertiles — sont protégées du stress salin et de la toxicité des nutriments de luxe, qui peuvent réduire les rendements même dans les sols intrinsèquement productifs.

Deuxièmement, les zones auparavant sous-fertilisées reçoivent des doses correctives qui optimisent leur rendement et le rapprochent de leur potentiel génétique, augmentant ainsi la moyenne de la parcelle sans nécessiter de dépenses supplémentaires en engrais. L'amélioration des principaux paramètres de qualité grâce à cette gestion par zones est un enjeu commercial majeur.

1. Diamètre de l'ampoule et l'uniformité s'améliore car l'apport de potassium spécifique à chaque zone assure une répartition constante des glucides vers le bulbe sur l'ensemble du champ, et non seulement dans les zones qui disposaient par hasard d'une disponibilité native en K suffisante.

2. Teneur en chlorophylle à la récolte — mesurée par SPAD ou extraction destructive et exprimée en mg de chlorophylle par gramme de poids frais — est plus élevée et plus uniforme dans les cultures gérées par SSMZ, produisant la couleur vert foncé des feuilles qui permet d'obtenir des prix premium sur les marchés de produits frais et dans les chaînes d'exportation.

3. Solides solubles totaux (SST), un indicateur direct de l'accumulation de sucre et de l'intensité de la saveur, augmente de 8 à 12% sous une gestion optimisée par zone du potassium et du soufre, selon les données publiées dans le Journal of the Science of Food and Agriculture (2024).

4. Score de piquant — quantifiée par la concentration en acide pyruvique (mmol/100 g de poids frais), marqueur biochimique reconnu de l'intensité du piquant de l'oignon — réagit directement à un apport suffisant en soufre. Il a été démontré que l'application ciblée de soufre dans les zones carencées en soufre augmente la teneur en acide pyruvique. 15 à 22%, améliorant à la fois le profil aromatique et les composés soufrés stables à température ambiante qui prolongent la durée de conservation après récolte.

Implications écoenvironnementales de la gestion par zones

L'intérêt économique de l'adoption de la méthode SSMZ pour la production d'oignons verts repose sur la rentabilité d'une gestion précise des intrants. L'investissement initial comprend l'échantillonnage du sol (généralement de 12 à 25 USD par hectare pour un échantillonnage en grille), les analyses en laboratoire, un logiciel de cartographie SIG (le logiciel libre QGIS étant disponible gratuitement) et du matériel d'application à dose variable.

Pour une exploitation commerciale d'oignons verts de 10 hectares, les coûts d'installation totaux varient de 800 à 2 500 USD selon la densité d'échantillonnage et le choix du matériel. Cet investissement se traduit par des retours financiers mesurables. Les économies d'engrais réalisées grâce à la réduction des surdosages dans les zones à forte fertilité se situent généralement entre… 15 à 251 TP3T de dépenses totales en engrais.

L'amélioration des rendements de qualité supérieure — la proportion de la récolte répondant aux spécifications d'exportation ou de grande distribution — augmente de 10 à 20 % (TP3T), ce qui permet d'obtenir des primes de prix de 20 à 35 % (TP3T) par kilogramme sur les marchés des légumes haut de gamme. Au total, ces avantages permettent aux producteurs à échelle commerciale de rentabiliser leur investissement dans les zones de production à petite échelle (ZPE) de 2,5 à 4,5 fois son coût d'installation dès la première saison de culture.

Les conséquences environnementales sont tout aussi importantes. Les nitrates s'infiltrent dans les eaux souterraines, la principale externalité environnementale de la production intensive de légumes, est réduite de 40 à 60% grâce à une gestion de l'azote spécifique à la zone par rapport aux applications uniformes, selon une méta-analyse publiée dans l'European Journal of Agronomy (2024).

Le ruissellement du phosphore, responsable de l'eutrophisation des eaux de surface, diminue proportionnellement à l'élimination des apports excessifs de phosphore dans les zones à forte fertilité. La réduction de l'utilisation totale d'engrais de synthèse diminue également l'empreinte carbone du système de production, la fabrication d'azote de synthèse étant responsable d'environ 1,5 kg d'équivalent CO₂ par kg d'urée produite.

Défis et limites que les producteurs doivent anticiper

La délimitation de la SSMZ n'est pas sans obstacles pratiques, et une reconnaissance honnête de ces limitations est essentielle pour une planification réaliste de son adoption.

i. Coûts de collecte de données Le principal obstacle pour les petits exploitants agricoles réside dans la difficulté d'accès aux ressources naturelles. L'échantillonnage des sols en grille, à une densité suffisante pour une interpolation krigeage fiable, exige 15 à 30 échantillons par hectare dans des parcelles très hétérogènes, et l'analyse en laboratoire d'un profil complet des nutriments peut coûter de 30 à 80 USD par échantillon. Pour une parcelle d'un hectare, ce seul poste de dépense peut dépasser le budget total des intrants.

ii. Expertise technique En géostatistique, la maîtrise des logiciels SIG et l'étalonnage des équipements à taux variable sont peu répandus dans la plupart des régions maraîchères. Les services de vulgarisation agricole proposent rarement une analyse des données spatiales, et les consultants agronomes privés possédant les compétences SSMZ facturent des honoraires élevés, accessibles uniquement aux grandes exploitations.

iii. Applicabilité aux petits exploitants L'interpolation par krigeage est structurellement limitée par la taille des parcelles. Elle requiert un minimum de 10 à 15 points d'échantillonnage par variable pour générer des cartes fiables, ce qui fixe une limite inférieure pratique d'environ 2 à 3 hectares pour une étude rentable des zones de sélection des parcelles (SSMZ) avec un échantillonnage de sol conventionnel. En deçà de ce seuil, l'échantillonnage composite dirigé par zones de champ visibles constitue une alternative plus pragmatique.

iv. Variabilité temporelle des propriétés du sol — en particulier l'azote nitrique, dont la concentration peut varier de 501 TP3T ou plus en un seul mois en fonction des précipitations et de la température — signifie que les cartes de zonage établies à partir d'échantillonnages de pré-saison peuvent ne pas refléter fidèlement les conditions au moment des décisions d'épandage en cours de saison. Les technologies de capteurs pour les cultures (vols de drones NDVI, relevés SPAD en temps réel) sont indispensables pour actualiser les recommandations en matière d'éléments nutritifs au cours de la saison.

Perspectives d'avenir : où se dirige la science du SSMZ

La prochaine génération de recherches sur les zones de semis direct (SSMZ) pour les cultures maraîchères converge vers trois frontières technologiques qui permettront de réduire considérablement les coûts et d'accroître la précision de la délimitation des zones.

L'imagerie multispectrale et hyperspectrale par drone remplace l'échantillonnage manuel du sol, long et fastidieux, comme principale source de données pour la délimitation rapide des zones de gestion des sols. Un seul vol de drone à une altitude de 30 à 50 mètres permet de capturer des données de réflectance du couvert végétal avec une résolution spatiale de 5 à 10 cm sur l'ensemble d'une exploitation agricole en moins d'une heure.

Lorsqu'elles sont calibrées avec des échantillons de sol ciblés à des points représentatifs, les images de drones peuvent générer des cartes NDVI, d'indice de chlorophylle à bord rouge et de température de la canopée qui identifient les limites des zones avec une précision comparable à un échantillonnage en grille dense à un coût bien moindre.

Les algorithmes d'apprentissage automatique — en particulier les classificateurs de forêts aléatoires et les réseaux neuronaux entraînés sur des ensembles de données pluriannuels sur les propriétés du sol, l'historique des rendements et l'imagerie satellite — transforment la délimitation des zones, d'un instantané d'une seule saison, en un système dynamique et prédictif.

Les modèles entraînés sur cinq années ou plus de données de terrain peuvent prédire les limites des zones pour la saison à venir avant tout nouvel échantillonnage du sol, ce qui permet de préparer des cartes de prescription des semaines avant la plantation et de réduire la pression sur les producteurs au moment du démarrage de la saison.

La gestion intelligente des nutriments face au climat représente la frontière conceptuelle des travaux de la SSMZ. À mesure que les variations saisonnières de température et de précipitations deviennent moins prévisibles, la capacité d'ajuster les apports d'engrais spécifiques à chaque zone en fonction des prévisions météorologiques en temps réel — en réduisant les apports d'azote dans les zones exposées au risque d'engorgement avant un épisode de fortes pluies, ou en augmentant ceux de potassium dans les zones soumises au stress thermique pendant une période de sécheresse — deviendra une fonction essentielle des systèmes de gestion agricole.

L'intégration avec des plateformes d'aide à la décision basées sur le cloud, qui combinent données météorologiques, modèles de cultures, relevés de capteurs de sol et signaux de prix du marché, est déjà en cours dans des exploitations agricoles pionnières aux Pays-Bas, en Israël et en Australie.

Conclusion

La délimitation de zones de gestion spécifiques aux parcelles pour l'oignon vert (Allium cepa L.) n'est plus une simple curiosité de recherche : c'est une stratégie commercialement validée pour améliorer la teneur en nutriments, l'homogénéité de croissance et la qualité de la production, tout en réduisant les coûts des intrants et l'impact environnemental. Les données analysées démontrent que les zones de gestion spécifiques aux parcelles, lorsqu'elles sont correctement délimitées grâce à une combinaison d'analyses chimiques du sol, d'analyses géostatistiques, de capteurs intégrés aux cultures et d'intégration SIG, surpassent systématiquement la gestion uniforme pour les indicateurs les plus importants pour les producteurs : l'efficacité d'utilisation de l'azote, le rendement commercialisable, l'homogénéité du calibre des bulbes et la durée de conservation après récolte. Pour les agronomes et les conseillers agricoles accompagnant les exploitations d'oignons verts, les recommandations pratiques sont claires : commencer par un échantillonnage du sol en grille, à raison d'un échantillon par hectare minimum, en privilégiant le pH, la matière organique, la conductivité électrique et l'azote, le potassium et les éléments nutritifs disponibles comme principales variables de délimitation des zones.

Visualisation des impacts économiques de l'agriculture durable grâce à GeoPard en agriculture de précision

Des chercheurs de l'Institut national bavarois d'agriculture (LfL) et de GeoPard Agriculture se sont associés pour étudier la rentabilité des systèmes de cultures intercalaires en bandes pour une agriculture durable. Ils ont présenté leurs conclusions lors de l'événement organisé par l'Université de Hohenheim sur le thème “ Promouvoir la biodiversité grâce à l'agriculture numérique ”, en mettant l'accent sur les pratiques agricoles respectueuses de l'environnement et leurs impacts financiers.

Leur projet, “ Agriculture du futur ”, visait à explorer de nouvelles méthodes agricoles, notamment la culture intercalaire en bandes. Cette technique consiste à cultiver différentes plantes côte à côte, en bandes, au sein d'une même parcelle, ce qui pourrait réduire le recours aux produits chimiques et favoriser la biodiversité. Les chercheurs souhaitaient trouver des solutions pour rendre l'agriculture plus respectueuse de l'environnement tout en préservant sa rentabilité pour les agriculteurs.

Menée par Olivia Spykman et Markus Gandorfer de LfL, en collaboration avec Victoria Sorokina de GeoPard, cette initiative a vu le jour dans le cadre du programme EIT Food Accelerator. Forts de leurs connaissances en agriculture, en outils numériques et en analyse de données, ils se sont attelés à l'étude des aspects économiques des pratiques agricoles durables.

Alors que S’agissant de la réduction des intrants de synthèse et de l’augmentation de la biodiversité, les chercheurs ont constaté que le potentiel écologique de la culture intercalaire en bandes est bien documenté. Toutefois, sa mécanisation et son coût en main-d’œuvre, notamment avec des équipements autonomes, nécessitent une évaluation plus approfondie.

Ils ont constaté que les agriculteurs étaient sceptiques quant à la faisabilité de cette méthode, notamment face aux nouvelles technologies. Pour y remédier, ils ont discuté avec des agriculteurs sur un terrain expérimental de culture intercalaire en bandes afin de mieux comprendre leurs préoccupations et d'améliorer la communication.

De plus, les modifications du paysage peuvent susciter des réticences chez les agriculteurs ; il est donc important de leur fournir des informations claires en amont. Par conséquent, les outils numériques, tels que les visualisations, peuvent faciliter la communication entre les agriculteurs et leurs communautés, favorisant ainsi l’acceptation et l’appréciation des transformations du paysage bénéfiques pour l’environnement.

En Nouvelle-Zélande, par exemple, des agriculteurs ont utilisé des casques de réalité virtuelle pour visualiser les zones propices au reboisement, facilitant ainsi la planification à l'échelle de l'exploitation en illustrant les impacts sur la rentabilité agricole, l'esthétique du paysage et les communautés rurales. Ces visualisations peuvent améliorer la compréhension et l'intérêt des agriculteurs pour les transformations du paysage, même si leur mise en œuvre réussie dépend également de leur confiance en eux.

De même, dans cette recherche, le logiciel en nuage GeoPard a été utilisé pour analyser un système de production de cultures intercalaires en bandes sous différents angles. Les équations de GeoPard ont été paramétrées à l'aide de données empiriques issues du projet Future Crop Farming. Les premiers résultats comprennent des visualisations des apports d'herbicides et d'azote ainsi que des rendements obtenus ; des calculs plus complexes sont prévus.

carte d'application des herbicides affichant

De plus, le système intégrait diverses sources de données, notamment :

  • Ensembles de données sur le rendement et les intrants appliqués
  • Informations sur les prix des cultures et des produits phytosanitaires (fournies par l'utilisateur)
  • Imagerie satellite (Sentinel-2, Landsat, Planet)
  • Données topographiques
  • Cartes de zones des données historiques disponibles dans GeoPard

Parallèlement, les principales techniques utilisées reposaient sur l'analyse spatiale et le traitement efficace des données spatiales grâce au framework NumPy. Les données provenaient de fichiers .xlsx et .shp. Cependant, le fichier shapefile ne contenait pas suffisamment d'informations sur chaque bande, ce qui a nécessité l'intégration de différents formats de données.

GeoPard a facilité l'organisation spatiale des données afin de relier les détails spécifiques à chaque bande à leur emplacement respectif sur le terrain. Ainsi, l'ensemble de données intégré, affichant les bandes, a constitué la base de l'analyse descriptive des essais dans GeoPard.

Bien que la recherche n'ait pas examiné l'application à dose variable des intrants, la cartographie haute résolution de GeoPard (taille de pixel : 3 × 3 mètres) a permis une visualisation détaillée au niveau du pixel, ce qui a enrichi l'analyse. Cette cartographie détaillée est précieuse pour de futures applications, comme la combinaison de plusieurs couches ou l'intégration d'informations spatialement variables telles que des ‘ profils de rendement ’ basés sur des données de rendement à petite échelle collectées par les moissonneuses-batteuses sur parcelles dans le cadre du projet de recherche.

Carte des rendements par culture en vue complète et zoomée pour afficher les détails au niveau du pixel

Les chercheurs ont également découvert que, bien que GeoPard ait principalement servi à des fins descriptives, il offre un potentiel pour des visualisations plus complexes. Par exemple, l'intégration de données de rendement et de prix au niveau des sous-bandes pourrait permettre de créer des cartes de rentabilité, mettant en évidence les effets de bord entre les bandes de culture voisines.

De plus, l'intégration de données économiques sur le travail pourrait révéler les effets de la réduction des économies d'échelle sur la promotion de la biodiversité. Ces données peuvent faciliter la modélisation de scénarios, permettant d'explorer différentes rotations culturales, largeurs de bandes et types de mécanisation, en se concentrant sur les résultats spécifiques à chaque parcelle afin d'améliorer la gestion agricole et la prise de décision.

Ainsi, le système pourrait fonctionner comme un jumeau numérique, avec un transfert de données en temps réel des machines et capteurs de terrain vers GeoPard, une capacité déjà offerte par certaines technologies commerciales et données satellitaires. Toutefois, les préoccupations des agriculteurs quant à la compatibilité technologique soulignent la nécessité d'intégrer des sources de données supplémentaires pour une application plus large.

Cartes de zones de gestion et producteurs de maïs : quelle importance ?

Au cours d'analyses pluriannuelles, des chercheurs ont testé si les cartes de zones de gestion basées sur les conditions du sol, la topographie ou d'autres caractéristiques du paysage pouvaient prédire de manière fiable quelles parties d'un champ de maïs bénéficieraient le plus d'une augmentation des taux de semis ou de l'application d'azote.

L'étude a révélé que, contrairement aux idées reçues, la réaction des parcelles cultivées aux mêmes intrants varie considérablement d'une année à l'autre. Le facteur le plus imprévisible, les conditions météorologiques, semble avoir l'impact le plus important sur la façon dont les cultures réagissent à ces intrants. Cependant, les agriculteurs peuvent prendre des mesures pour gérer les effets des aléas climatiques sur leurs cultures.

La cartographie des zones de gestion est apparue suite à un intérêt croissant pour l'agriculture numérique – l'utilisation de nouvelles technologies de collecte et d'analyse de données pour mieux comprendre l'interaction des facteurs affectant les rendements des cultures, explique Nicolas Martin, professeur de sciences des cultures à l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign, qui a mené l'analyse avec l'ancien chercheur postdoctoral Carlos Agustin Alesso.

Ces méthodes consistent à utiliser des capteurs de terrain, des données satellitaires et d'autres outils numériques pour suivre la réaction des cultures aux conditions locales, aux engrais, aux doses de semis et autres intrants. L'objectif est de minimiser les pratiques inutiles ou destructrices tout en maximisant les rendements, a ajouté Martin.

L'étude récente a utilisé une méthode unique pour valider les prédictions des cartes de zones de gestion.

“ Nous avons utilisé nos machines agricoles comme une imprimante, générant un patchwork de données, à l'image d'une courtepointe aux couleurs variées ”, explique Martin. “ Nous avons mené notre expérience sur plusieurs sites, selon un plan d'expérience totalement aléatoire. ”

Les chercheurs ont mené leur étude sur sept sites typiques de production de maïs non irrigué dans l'Illinois. Chaque site a été divisé en plusieurs parcelles. Différents taux de semis de maïs et d'application d'azote ont été attribués aléatoirement à chaque parcelle.

De plus, les chercheurs ont mesuré la composition du sol, la topographie et d'autres caractéristiques paysagères propres à chaque site. Ils ont standardisé toutes les variables, à l'exception des conditions météorologiques, sur l'ensemble des parcelles. Cette étude a été menée de 2016 à 2021.

Les chercheurs ont mesuré le rendement de chaque parcelle à la récolte pendant plusieurs années. Cela leur a permis d'identifier les parcelles qui réagissaient le mieux aux différents intrants chaque année. Ils ont utilisé un algorithme de forêt aléatoire avancé pour déterminer quels facteurs – comme les conditions météorologiques, les caractéristiques du sol ou la pente – permettaient de prédire avec le plus de précision si une augmentation de l'apport d'azote ou une densité de semis plus élevée permettraient d'accroître les rendements.

Martin a expliqué que les variables météorologiques sont les principaux facteurs influençant la répartition spatiale des réponses aux doses d'azote ou de semences, les caractéristiques du paysage et du sol intervenant de près. Il a également noté que ces réponses varient d'une année à l'autre en raison des aléas climatiques, ce qui entraîne une certaine incohérence, du moins dans les parcelles étudiées.

“ Cela signifie qu’une parcelle qui réagit bien à une dose d’azote plus élevée une année pourrait ne pas réagir aussi bien la fois suivante où elle sera cultivée en maïs ”, a-t-il expliqué. “ De ce fait, le concept de cartographie des zones de gestion ne permet pas de prédire de manière fiable la réaction des cultures aux intrants. ”

“ Nous pensons que ces résultats peuvent expliquer en partie pourquoi les technologies de l’agriculture de précision n’ont pas été adoptées de manière uniforme par les agriculteurs ”, a déclaré Martin.

Les chercheurs estiment que la collecte de davantage de données sur plusieurs années et l'utilisation de meilleurs outils d'analyse sur site pourraient améliorer la précision de la cartographie des zones de gestion.

Ces travaux de recherche ont été financés par le Service de conservation des ressources naturelles et l'Institut national de l'alimentation et de l'agriculture du département américain de l'Agriculture.

Zones de gestion en agriculture de précision pour optimiser les rendements

L'agriculture de précision est une méthode agricole qui utilise la technologie pour optimiser l'utilisation des intrants. En appliquant ces intrants en quantité, au moment et au lieu appropriés, elle permet d'améliorer le rendement, la qualité, la rentabilité et la durabilité des cultures. L'un des concepts clés de l'agriculture de précision est celui des zones de gestion.

Que sont les zones de gestion et pourquoi sont-elles utilisées ?

Une zone de gestion est une sous-région d'une parcelle présentant des caractéristiques similaires et une réaction comparable aux intrants. Elle peut être définie selon des facteurs tels que le type de sol, sa texture, sa teneur en matière organique, sa conductivité électrique, l'altitude, la pente, l'état sanitaire des cultures, l'historique des rendements, etc.

Les zones de gestion permettent de diviser un champ en unités plus petites, gérées différemment selon leurs besoins et leur potentiel. Par exemple, un champ peut comporter des zones aux textures de sol différentes, comme de l'argile, du limon et du sable.

Ces zones peuvent présenter des capacités de rétention d'eau, des disponibilités en nutriments et un drainage différents. Appliquer la même quantité d'eau ou d'engrais à l'ensemble du champ peut entraîner un excès d'irrigation ou une sous-fertilisation dans certaines zones, et inversement dans d'autres.

Cela peut entraîner un gaspillage de ressources, une baisse du rendement des cultures et des problèmes environnementaux. En créant des zones de gestion (ZG) en fonction de la texture du sol, l'agriculteur peut adapter les doses d'irrigation et de fertilisation à chaque zone afin de répondre aux conditions du sol et aux besoins des cultures. Ceci permet d'améliorer l'efficience de l'utilisation de l'eau et des nutriments, ainsi que le rendement des cultures.

Délimitation des zones de gestion en agriculture de précision

En Pennsylvanie, la délimitation des zones de gestion consiste à créer différentes zones au sein d'un champ en fonction des caractéristiques communes à cette zone. Ces zones aident les agriculteurs à optimiser l'utilisation de l'eau, des engrais et des pesticides.

Que sont les zones de gestion et à quoi servent-elles ?

Pour ce faire, les agriculteurs collectent des données sur le sol, la topographie et la croissance des cultures à différents endroits. Ils utilisent ensuite des logiciels informatiques pour regrouper les zones similaires. Par exemple, les zones présentant un sol similaire ou celles où les cultures poussent toujours bien constituent des zones distinctes.

Une fois ces zones délimitées, les agriculteurs peuvent optimiser l'utilisation des ressources. Ils peuvent, par exemple, augmenter l'apport d'eau dans les zones qui en ont besoin ou réduire l'utilisation de produits chimiques là où c'est moins nécessaire. Cela permet de réaliser des économies, de protéger l'environnement et d'améliorer les récoltes.

Il existe différentes méthodes et outils pour délimiter les zones marginales en PA, mais l'une des plus courantes et recommandées est l'analyse de clusters. L'analyse de clusters est une technique d'exploration de données qui regroupe les points de données en clusters en fonction de leur similarité ou de leur dissimilarité.

L'analyse de regroupement peut être appliquée à des données spatiales, telles que des échantillons de sol, des cartes de rendement ou des images satellites, afin d'identifier des zones homogènes au sein d'un champ. Elle comprend les étapes clés suivantes :

  • Collecte de données : Collectez des données sur le champ, comme des informations sur le sol, les données de rendement, etc.
  • Analyse des données : Utilisez des technologies (comme les SIG) pour étudier les données, en identifiant les tendances et les différences sur le terrain.
  • Regroupement : Regroupez les zones similaires en fonction des données. Par exemple, les zones présentant des types de sols similaires forment des zones.
  • Définition des limites: Définir des limites claires entre ces zones afin d'éviter le mélange des ressources.
  • Caractérisation de zoneChaque zone est décrite par ses caractéristiques uniques, telles que le type de sol ou les niveaux de nutriments.
  • Intégration des donnéesCombiner les données provenant de différentes sources, comme les études de sols et les images satellites, afin de rendre les zones encore plus précises.

Comment les zones de gestion sont-elles créées ?

Il existe différentes méthodes pour créer des zones de gestion en agriculture de précision. Voici quelques méthodes courantes :

  • Utiliser les cartes ou les relevés pédologiques existants qui fournissent des informations sur les propriétés et les limites des sols.
  • Utiliser des capteurs ou des sondes de sol qui mesurent des paramètres du sol tels que la conductivité électrique, l'humidité, le pH, etc.
  • Utilisation de la télédétection ou de l'imagerie aérienne permettant de capturer des indicateurs de santé des cultures tels que les indices de végétation, la biomasse, la teneur en chlorophylle, etc.
  • Utiliser des systèmes de surveillance des rendements ou des cartes qui enregistrent les données de rendement et de qualité des cultures sur plusieurs années.
  • Utiliser des outils d'analyse ou de modélisation de données qui intègrent de multiples sources de données et appliquent des techniques statistiques ou spatiales pour identifier des tendances et des regroupements.

1. Cartes ou relevés pédologiques

En agriculture de précision, les zones de gestion (ZG) sont élaborées en exploitant les cartes ou les relevés pédologiques existants, qui fournissent des données essentielles sur les propriétés et les limites du sol.

Méthodes de création de zones de gestion en agriculture de précision.

Deux principales méthodes d'échantillonnage du sol sont utilisées : l'échantillonnage en grille, qui consiste à diviser le champ en carrés pour prélever des échantillons de sol, et l'échantillonnage par zones, qui regroupe les zones présentant des propriétés de sol similaires. L'échantillonnage en grille offre une analyse détaillée de la variabilité du champ, mais il est plus coûteux en raison du nombre accru d'échantillons.

L'efficacité de l'échantillonnage par zones dépend de la méthode et de la taille des zones. En intégrant ces données aux approches d'échantillonnage, l'agriculture de précision optimise l'allocation des ressources aux conditions spécifiques du sol au sein des zones, favorisant ainsi la durabilité et la productivité des cultures.

2. Conductivité électrique du sol

En agriculture de précision, les capteurs et sondes de sol mesurent des paramètres essentiels tels que la conductivité électrique (CE), l'humidité et le pH. La CE du sol, exprimée en mS/m, évalue sa capacité de conductivité électrique.

En injectant des courants contrôlés dans le sol et en géoréférençant les mesures par GPS, ces outils permettent de quantifier les variations de texture du sol et son potentiel de rendement. Ils éclairent les décisions relatives à la gestion des nutriments, aux densités et profondeurs de semis, ainsi qu'aux programmes d'irrigation.

Les données sur la conductivité électrique du sol offrent également des informations rapides et économiques sur les propriétés du sol telles que la texture, la capacité d'échange cationique (CEC), le drainage, la matière organique et la salinité, permettant la création de zones de mélange précises pour des pratiques agricoles optimisées.

3. Télédétection ou imagerie aérienne

La création de zones de gestion en agriculture de précision implique l'utilisation de la télédétection ou de l'imagerie aérienne pour capturer des indicateurs cruciaux de la santé des cultures tels que les indices de végétation, la biomasse, la teneur en chlorophylle, etc.

Comment les MZ sont utilisés Les avantages

On y parvient grâce à l'utilisation d'avions ou de drones équipés de technologies d'imagerie capables de générer des images haute résolution. Ces images sont ensuite traitées par des techniques d'analyse d'images sophistiquées afin de délimiter des zones au sein du champ.

4. Moniteurs de rendement

En agriculture de précision, des zones sont établies grâce à l'utilisation de capteurs de rendement et de cartes qui collectent des données essentielles sur le rendement et la qualité des cultures sur plusieurs années.

Ce processus, appelé cartographie des rendements, implique une surveillance en temps réel des moissonneuses-batteuses, permettant de recueillir des informations sur la masse de la récolte, les niveaux d'humidité et la superficie couverte.

Ces données sont ensuite exploitées pour créer des cartes de rendement complètes, permettant ainsi des pratiques agricoles plus précises et plus efficaces.

5. Outils d'analyse ou de modélisation des données

En agriculture de précision, nous créons des zones optimales (ZO) avec soin grâce à des outils avancés d'analyse de données. Ces outils rassemblent de nombreuses informations et nous aident à identifier les tendances au sein de l'exploitation. Ils utilisent des modèles mathématiques et des cartes pour déterminer les zones prioritaires. Cela permet aux agriculteurs d'optimiser l'utilisation des ressources comme l'eau et les engrais. L'agriculture est ainsi plus performante et les cultures plus abondantes.

Le choix de la méthode dépend toutefois de la disponibilité des données, du type d'intrants à faire varier, de la superficie de la parcelle, du coût de la technologie et des préférences de l'agriculteur. L'objectif est de créer des zones pertinentes, cohérentes et pratiques.

Comment utilise-t-on les MZ ? Les avantages

Une fois les zones créées, elles peuvent servir à orienter les applications à dose variable (ADV) d'intrants tels que les semences, les engrais, l'eau et les pesticides. L'ADV est une technique qui permet de moduler la dose d'intrants appliquée au sein d'une parcelle en fonction des informations relatives aux zones de gestion.

Pour mettre en œuvre l'agriculture à risque variable (ARV), l'agriculteur a besoin de :

  • Un contrôleur à débit variable capable d'ajuster le débit d'application en fonction d'une carte de prescription ou d'un retour d'information d'un capteur.
  • Un système de positionnement global (GPS) qui permet de localiser la position de l'applicateur dans le champ.
  • Un système d'information géographique (SIG) capable de stocker, d'afficher et d'analyser des données spatiales telles que les cartes MZ et les cartes de prescription.

L'utilisation de la VRA basée sur les MZ peut aider l'agriculteur à :

  • Appliquez les intrants là où ils sont les plus efficaces et évitez le surdosage ou le sous-dosage.
  • Améliorer la productivité des sols à fertilité limitée ou à disponibilité en eau limitée.

Optimisez les zones de gestion avec GeoPard 

De plus, en adaptant les doses d'intrants, les agriculteurs peuvent réduire les coûts sur les sols peu réceptifs ou à faible potentiel de productivité. Cette approche rentable garantit une utilisation judicieuse des ressources.

Il convient également de noter que l'agriculture de précision, avec les MZ et les applications à taux variable (VRA), est bénéfique pour l'environnement en minimisant le lessivage des nutriments, en réduisant le ruissellement des produits chimiques dans les plans d'eau et en prévenant l'érosion des sols.

Optimisez les zones de gestion avec GeoPard

GeoPard Agriculture simplifie l'agriculture de précision grâce à son Fonctionnalité Zones de gestion et cartes VRA, permettant aux utilisateurs de créer des zones personnalisées et des cartes de prescription basées sur diverses couches de données telles que l'imagerie satellite, l'analyse des sols, etc.

Ces cartes sont compatibles avec les équipements et machines agricoles. Les utilisateurs peuvent également effectuer des analyses multicouches, identifier les zones à fort ou faible potentiel de rendement et détecter les tendances de stabilité des parcelles. La plateforme propose des cartes inter-couches permettant de mettre en évidence les interdépendances entre les différentes zones et facilite les ajustements de ces dernières.

De plus, GeoPard prend en charge la cartographie des applications à taux variable (VRA) pour des opérations agricoles de précision et fournit des statistiques sur la précision au niveau de la zone. Il offre une compatibilité des données pour l'exportation et permet la personnalisation manuelle des zones ainsi que des prescriptions basées sur des équations pour le calcul des coûts.

Conclusion

L'agriculture de précision est une approche novatrice de l'agriculture qui exploite la technologie et les données pour améliorer la production agricole. Grâce aux données issues de capteurs de sol, de la télédétection, des moniteurs de rendement ou d'outils d'analyse de données, elle permet aux agriculteurs de créer des zones de gestion adaptées à leurs parcelles. Ces zones optimisent l'allocation des ressources, ce qui se traduit par de meilleurs rendements, des coûts réduits et des pratiques agricoles durables.

LfL exploite la plateforme GeoPard pour son futur projet d'agriculture.

L'agriculture actuelle est confrontée à des défis majeurs. Elle doit produire des aliments et des matières premières de haute qualité, mais elle doit aussi de plus en plus prendre en compte les exigences de protection des sols, de l'eau, du climat et de la biodiversité.

Le Centre de recherche agricole de l'État de Bavière (LfL) mène depuis longtemps des recherches sur ces enjeux et teste actuellement la plateforme d'agriculture de précision GeoPard dans le cadre de son projet Future Crop Farming.

Dmitry Dementiev, PDG et cofondateur de GeoPard : “ Les méthodes agricoles traditionnelles sont souvent confrontées à des difficultés telles qu’une gestion inefficace des ressources et un accès limité aux données en temps réel. Ces facteurs peuvent entraîner des rendements agricoles inférieurs aux attentes, une augmentation des coûts et une dégradation de l’environnement. ”

La plateforme GeoPard offre à LfL un outil centralisé pour visualiser et analyser des données agricoles essentielles. Son interface intuitive permet de combiner données satellitaires et données expérimentales issues d'essais en plein champ, simplifiant ainsi l'interprétation de données complexes et permettant aux utilisateurs de faire des choix éclairés pour optimiser la productivité et la durabilité.

Le champ a été divisé en sections pour illustrer une configuration spécifique pour l'essai : LfL a mis en œuvre un système de culture intercalaire en bandes, c'est-à-dire la culture simultanée de plusieurs cultures en bandes parallèles dans le même champ.

Ces bandes peuvent ensuite être utilisées séparément dans des équations pour les intrants (tels que les engrais et les produits phytosanitaires) et les résultats de rendement, permettant ainsi le calcul du rendement global du champ.

De plus, les bénéfices générés par chaque culture et les impacts potentiels aux limites entre les bandes peuvent être évalués.

La collaboration entre LfL et GeoPard dans le cadre du projet Future Crop Farming peut faire progresser les outils d'analyse pour les structures de champs non conventionnelles.

En tirant parti de la plateforme avancée de GeoPard, elle peut compléter ses résultats de recherche et créer des visualisations précieuses pour communiquer les enseignements du projet au public.

Axé sur l'agriculture de précision, la productivité et la gestion environnementale, le projet novateur LfL illustre le potentiel d'un avenir plus durable pour les cultures.

Dr Markus Gandorfer, responsable de la numérisation et chef de projet chez LfL : “ C’est un plaisir pour nous de travailler avec l’équipe enthousiaste de GeoPard. Les informations plus approfondies que nous apporte l’outil GeoPard sur nos données de culture intercalaire en bandes nous sont très précieuses. ”

À propos

Centre de recherche agricole de l'État de Bavière (LfL) Le Centre de recherche agricole de l'État de Bavière (LfL) est le centre de connaissances et de services pour l'agriculture en Bavière. La recherche appliquée du LfL aborde les problématiques des pratiques agricoles et propose des solutions concrètes aux exploitations agricoles.

Le projet interdisciplinaire Future Crop Farming est situé à Ruhstorf ad Rott, dans le sud-est de la Bavière. Plus d'informations sur le projet sont disponibles sur son site web : http://www.future-crop-farming.de

GeoPard Agriculture 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.

Axée sur le développement durable et l'économie régénératrice, GeoPard Agriculture 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.

Graphiques de développement des cultures de GeoPard pour l'agriculture de précision

L'agriculture d'aujourd'hui exige non seulement un travail acharné et une connaissance approfondie du territoire, mais aussi une utilisation judicieuse des technologies. Je suis ravi de vous présenter un outil qui contribue grandement à l'adoption de pratiques agricoles durables : les graphiques de développement des cultures de GeoPard.

Nos graphiques de développement des cultures offrent un affichage complet et convivial des données de croissance des cultures depuis 1988. Générés automatiquement pour chaque parcelle, ces graphiques sont conçus pour garantir précision et exactitude.

Les données sont calculées uniquement pour la zone du champ exempte de nuages et d'ombres. Un simple survol de la souris révèle la valeur moyenne de l'indice NDVI (Indice de végétation par différence normalisée), offrant un aperçu instantané de la santé des cultures.

Mais qu'est-ce qui distingue notre outil ? La possibilité de changer d'affichage. L'interface de GeoPard permet aux utilisateurs d'alterner entre les vues annuelle et mensuelle. Ce niveau de détail vous assure de disposer des données essentielles pour prendre des décisions éclairées concernant la gestion des cultures, le calendrier des récoltes et les prévisions de rendement.

Entre les mains d'un agriculteur, cette information précise peut orienter les stratégies de gestion des cultures, aidant à détecter le moment optimal de la récolte, à surveiller les cultures à grande échelle et, globalement, à optimiser la productivité et la durabilité.

Il s'agit d'une avancée majeure pour l'agriculture de précision, une voie qui mène non seulement à de meilleurs rendements, mais aussi à des pratiques plus durables qui tiennent compte de notre empreinte environnementale.

Restez à l'écoute pour plus d'informations, car nous continuons à développer et à perfectionner nos outils afin de mieux servir la communauté agricole. Nous nous efforçons de rendre l'agriculture de précision plus accessible et plus efficace, et nous sommes ravis de vous compter parmi nous. Ensemble, réinventons l'avenir de l'agriculture !

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

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

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

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.

Pour comparer les zones de potentiel des champs avec les récoltes qu'elles ont produites, ouvrez le Rapport automatisé sur le rendement: elle place le rendement à côté de la carte des zones, compare chaque zone à la moyenne du champ et indique le prix de chaque étape de taux.

Indices de végétation et teneur en chlorophylle

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.

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