Indice d'humidité normalisée

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

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

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

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

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

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

Qu'est-ce que l'indice d'humidité ?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Qu'est-ce que l'NDWI ?

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

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

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

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

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

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

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

Statistiques avancées pour les zones de gestion en agriculture de précision

Les calcul précis des statistiques GeoPard est un élément fondamental de l'analyse des données en agriculture de précision. La plateforme a intégré des calculs statistiques plus précis aux zones agricoles créées afin de garantir la fiabilité et la précision de vos cartes et des conclusions analytiques que vous en tirez. 

Des statistiques avancées sont calculées par zone, contenant les attributs : minimum et maximum valeurs de l'indice de végétation (ou autres attributs), médianmoyenneécart type, et le somme de toutes les valeurs de la zone.

La médiane est la valeur centrale d'un ensemble de données ordonnées numériquement, contrairement à la moyenne. Elle est liée à l'écart type, qui reflète la dispersion des données autour de la valeur moyenne.

Un faible écart type suggère que les données d'une zone donnée sont regroupées autour de la moyenne, tandis qu'un écart type élevé indique que les données de la zone sont plus largement dispersées autour de la moyenne.

L'attribut « somme » correspond simplement à la somme totale des valeurs de tous les pixels de cette zone. Avant tout calcul de statistiques pour vos zones, les valeurs aberrantes et les points de données anormaux sont supprimés afin d'éviter des statistiques trompeuses qui ne refléteraient pas fidèlement les données de vos zones. 

Après les modifications manuelles des zones agricoles via l'outil Fusionner/Diviser, Les statistiques de zone sont recalculées en fonction des nouvelles géométries de zone.. Cela permet une compréhension plus fine et plus précise de la distribution des données à l'intérieur et entre les zones.

Statistiques des zones de gestion dans GeoPard
Statistiques des zones de gestion dans GeoPard

Comme toujours, GeoPard valorise la transparence Dans tous les aspects de la plateforme, lors de l'agrégation des données classifiées en zones agricoles, tous les détails sont lissés et masqués, sans indicateurs permettant de visualiser les opérations effectuées. Les résultats de l'agrégation sont ainsi présentés sous forme de statistiques précises.

Il est également toujours possible de revenir en arrière et d'extraire les valeurs originales de vos zones pour les revérifier ou les utiliser dans vos propres modèles. Avec GeoPard, vous n'avez jamais à craindre de perdre vos données originales.

Les statistiques sont essentielles pour déterminer la précision des cartes et sont calculées pour les zones agricoles à partir de n'importe quelle couche de données de votre choix, y compris le rendement, les capteurs au sol, les données satellitaires, la topographie et les données multicouches. 

GeoPard présente les statistiques de zone de manière très lisible et simple, comme vous pouvez le constater dans les exemples d'images ci-dessous.

Chez GeoPard, nous voulons vous faciliter la tâche et vous permettre de prendre des décisions éclairées concernant vos champs en vous fournissant l'accès le plus performant et le plus complet aux calculs de précision statistique nous pouvons.

Que sont les statistiques avancées ?

Les statistiques avancées constituent une branche de l'analyse statistique qui fait appel à des techniques plus complexes et sophistiquées que les méthodes statistiques de base. Elles englobent un ensemble de modèles et de techniques statistiques utilisés pour analyser et interpréter des ensembles de données complexes.

Les méthodes statistiques avancées comprennent notamment l'analyse de régression, l'analyse multivariée, l'analyse des séries chronologiques et la conception expérimentale. Ces techniques permettent aux chercheurs et aux analystes d'approfondir leur compréhension des données, d'identifier des tendances et des corrélations, et de formuler des prédictions plus précises ou de prendre des décisions éclairées.

Analyser les données Geoprospectors / TopsoilMapper

GeoPard est capable de traiter et d'analyser différents types de données spatiales agricoles. Ceci est un exemple d'utilisation d'ensembles de données de capteurs haute densité présentant une grande variabilité spatiale, fournis par Géoprospecteurs GmbH

Après avoir importé des données capturées par Carte des sols topographiques, vous pouvez voir 

  • une teneur en eau relative
  • une profondeur d'interface avec les informations sur le compactage
  • conductivité électrique sur 4 profondeurs cumulées
Teneur relative en eau, points bruts
Teneur relative en eau, points bruts

Geopard vous permet de visualiser des points avec des valeurs brutes et une surface continue ; de comparer différentes couches de données ; de délimiter des zones de sol pour l’échantillonnage zonal des sols et l’analyse de la végétation ; de combiner les données de TopsoilMapper avec les données disponibles dans GeoPard telles que la végétation historique et actuelle et l’altitude en une seule carte de zones. 

Comparaison des couches : végétation (WDRVI), carte des zones (EC + altitude), EC, compaction
Comparaison des couches : végétation (WDRVI), carte des zones (EC + altitude), EC, compaction


Vous vous demandez ce que représentent les faibles valeurs de conductivité électrique (EC) sur la carte, sous forme de courbe ? Il s’agit d’un ancien lit de rivière, enfoui sous terre.

Comparaison de couches de données pour prendre des décisions sur les cultures

Pour visualiser les données de terrain et prendre des décisions éclairées, il est souvent nécessaire de comparer les couches sur plusieurs vues synchronisées.

Dans GeoPard, vous pouvez comparer visuellement jusqu'à quatre couches de données sur un seul écran. Toutes les couches fonctionnent de manière synchrone lorsque vous effectuez un zoom avant/arrière ou déplacez la carte, pour votre plus grande commodité.

Comment passer en mode écran partagé ? Sélectionnez un champ et cliquez sur l’icône de comparaison des calques en haut à droite de l’écran. Sélectionnez ensuite les instantanés, les zones de contrôle de champ ou les autres calques que vous souhaitez afficher simultanément sur le même écran. Cliquez sur « Comparer les calques ». 

La fonction de comparaison des calques synchronise les cartes, les curseurs et les niveaux de zoom. Vous pouvez également ajouter ou supprimer des calques. Actuellement, nous prenons en charge jusqu'à 4 calques de données.

Que sont les couches de données en agriculture de précision ?

En agriculture de précision, les couches de données désignent les différents types de données collectées et analysées pour prendre des décisions éclairées en matière de gestion des cultures. Ces couches peuvent inclure :

  • Données sur le solDes informations sur les caractéristiques du sol, telles que les niveaux de nutriments, le pH et la texture, qui peuvent éclairer les décisions concernant la fertilisation et d'autres pratiques de gestion des sols.
  • Données météorologiques : Les données sur les conditions météorologiques actuelles et passées, notamment la température, les précipitations et le vent, peuvent aider les agriculteurs à prendre des décisions concernant les semis, l'irrigation et d'autres pratiques.
  • Données sur les culturesLes données sur la croissance et la santé des cultures, notamment la hauteur des plantes, la surface foliaire et les niveaux de chlorophylle, peuvent éclairer les décisions relatives à la fertilisation, à l'irrigation et à la gestion des ravageurs.
  • Données de rendementLes informations sur le rendement et la qualité des récoltes peuvent aider les agriculteurs à prendre des décisions concernant la récolte et la commercialisation de leurs cultures.
  • Données topographiquesLes informations relatives à la forme et à l'altitude du terrain peuvent éclairer les décisions concernant les plantations et l'irrigation, et peuvent aider à identifier les zones susceptibles d'être sujettes à l'érosion ou à d'autres problèmes environnementaux.
  • Données de télédétection : Les données recueillies par satellites, drones ou autres capteurs à distance peuvent fournir des informations sur la santé des cultures, l'humidité du sol et d'autres facteurs pouvant éclairer les décisions relatives à la gestion des cultures.

En analysant et en intégrant ces différentes couches de données, les agriculteurs peuvent prendre des décisions plus éclairées concernant la gestion des cultures, ce qui conduit à des pratiques agricoles plus efficaces et durables.

Zones Agricoles Opérations Pour des Décisions Basées sur les Données

OPÉRATIONS DE ZONES À TRAVERS DIFFÉRENTES COUCHES

En agriculture de précision, la collecte de données de terrain et la prise de décision basée sur ces données sont absolument essentielles. Dans le cadre du développement de l'analyse multicouche et de la mise en évidence des dépendances entre les différents niveaux, nous introduisons le nouveau module Zones Operations. 

Vous pouvez y rechercher des corrélations entre différentes cartes de zones agricoles, notamment en ce qui concerne la végétation historique, la topographie et ses dérivés, les données des capteurs de rendement, les données pédologiques, les données de scanners, les cartes de stabilité, etc. Il s'agit d'un progrès important pour identifier les zones les plus influencées et comprendre les causes de l'hétérogénéité des parcelles. 

Comment identifier ces zones ? 

Commencez par sélectionner les cartes des parcelles que vous souhaitez comparer. Une vue comparative des couches est une bonne approche pour définir des zones agricoles spécifiques à analyser.

Vous pouvez comparer le faible potentiel de rendement et les zones en pente, les zones les plus instables et la faible végétation, la faible conductivité électrique et le rendement, la carte de fertilisation appliquée et la végétation actuelle, et d'autres facteurs.

Ensuite, dans le module Opérations sur les zones, sélectionnez les zones agricoles spécifiques sur chaque carte à comparer. Enfin, obtenez la zone d'intérêt. Notez qu'il est possible d'utiliser plus de deux cartes pour les analyses. 

Comment pouvez-vous mettre ces connaissances en pratique ? 

Outre la recherche de relations permettant d'expliquer le rendement, il est possible de fixer des objectifs de rendement pour des zones agricoles définies ; de repérer les zones intéressantes ; de réduire les investissements dans ces zones localisées ou d'élaborer un plan d'atténuation des facteurs limitants et de redresser les zones sous-performantes en connaissant les causes sous-jacentes ; d'élaborer un plan agronomique utilisant les pratiques de VRA. 

Vous trouverez plusieurs exemples d'analyse de données sur les captures d'écran. Veuillez noter que chaque champ est unique et que les cas mentionnés ci-dessous ne garantissent pas un résultat identique pour votre champ (100%), mais constituent un bon point de départ pour votre investigation. 

Nous vous invitons à partager vos pratiques agronomiques en commentant cet article ou en contactant directement l'équipe GeoPard Agriculture. Vos retours sont précieux car ils nous permettent de développer des solutions pour une meilleure compréhension et gestion de la variabilité des parcelles.

Zones de qualité

Presque tous Les zones de gestion sont ajustées Avant de devenir une carte d'application à taux variable, il peut s'agir de fusionner certaines zones, d'effectuer des corrections manuelles à des endroits connus, d'ajouter des zones tampons supplémentaires, d'assurer la compatibilité avec le matériel agricole, etc.

Chez GeoPard, nous savons que des zones de gestion naturelle précises, avec des polygones valides, permettront de gagner beaucoup de temps lors des processus de vérification et de correction des zones.

Le moteur GeoPard effectue les opérations suivantes :

  • supprime automatiquement le bruit,
  • fusionne automatiquement les petits polygones dans la zone plus grande la plus proche,
  • ne conserve que le nombre minimal de points nécessaires dans chaque polygone de zone,
  • rend les cartes VRA compatibles avec tous les équipements et machines agricoles.

Outre la correction automatique, l'outil pour fusionner et diviser les zones vous permet d'adapter la carte à vos connaissances du terrain et à vos pratiques agronomiques. 

Il existe sur le marché de nombreuses cartes différentes provenant de divers fournisseurs, mais vous reconnaîtrez certainement les cartes GeoPard.

Fusionner et diviser les zones pour la gestion en agriculture

Personne ne connaît mieux son domaine qu'un agriculteur ou un agronome qui le travaille depuis de nombreuses années. C'est pourquoi toute analyse algorithmique doit souvent être validée et ajustée par un professionnel grâce à son expertise du terrain.

La fonction de fusion et de division des zones permet à un professionnel de réaliser plusieurs actions importantes : 

  • Diviser les polygones
  • Fusionner les polygones
  • Attribuer un polygone ou une zone complète à une autre classe

Ces ajustements peuvent être appliqués à n'importe quelle couche de données et constituent une fonctionnalité très utile pour préparer VOS zones idéales pour les opérations d'agriculture de précision telles que le semis VR, la fertilisation ou la pulvérisation.

Que sont les scissions en agriculture ?

En agriculture, le terme « splits » désigne la division ou le fractionnement d'un champ en différentes sections pour diverses pratiques de gestion.

Cette division permet aux agriculteurs d'appliquer des traitements ou des techniques différents à chaque section en fonction des besoins spécifiques.

Par exemple, les agriculteurs peuvent diviser un champ pour appliquer différents engrais, herbicides ou méthodes d'irrigation en fonction des conditions du sol ou des besoins des cultures.

Le fractionnement permet une application ciblée et efficace des ressources, optimisant la croissance des cultures et minimisant les coûts tout en répondant aux défis spécifiques des différentes zones du champ.

Contrôle des cultures avec analyse de la stabilité et des performances

 

La détection des changements survenus sur le terrain au cours des 1 à 2 dernières semaines, des 1 à 2 derniers mois, voire même des deux dernières années, permet de mieux comprendre le développement des cultures.

Il peut être utilisé pour :

  • repérer les sites présentant des performances similaires sur 5, 10 et 20 ans et placer les essais dans des zones aux conditions similaires afin de réduire la probabilité d'erreurs.,
  • suivre les changements au cours de la saison et évaluer les performances des cultures pendant leur croissance,
  • identifier les zones endommagées après une catastrophe naturelle, une maladie ou une attaque de ravageurs et calculer les surfaces endommagées.,
  • Détecter la différence entre les 2 dernières images et contrôler les performances de recadrage.
Zones de stabilité du terrain

Tous ces cas, et bien d'autres, sont pris en compte par les zones de stabilité des champs GeoPard. En particulier, elles permettent d'obtenir des informations plus approfondies grâce à la combinaison des zones de gestion en cours de saison et des données historiques.

Il vous suffit de sélectionner votre champ et les images satellites pour suivre leur évolution, contrôler vos cultures et obtenir des informations sur chaque point de votre champ.

sélection des zones de stabilité des champs

Comparaison des couches

Nous enrichissons constamment la solution GeoPard Agriculture et augmentons sa valeur pour les utilisateurs, et ce, de notoriété publique. Consultez la section “ Bientôt disponible ” de notre site web. https://geopard.tech pour se faire une idée de certaines fonctionnalités en cours de route.

L'établissement de leurs priorités peut s'avérer complexe. C'est là que les retours d'expérience et les démonstrations de produits prennent tout leur sens. Ainsi, présenter notre solution à de nombreux participants de la Technologies agricoles mondiales Lors du sommet de Londres, nous avons pu ajuster le plan de livraison et lancer une nouvelle fonctionnalité de comparaison des calques en quelques jours seulement.

De quoi s'agit-il ? Vous pouvez comparer visuellement des données analytiques de terrain côte à côte dans une vue partagée. Il est possible de sélectionner tout type de calques à comparer : images en couleurs naturelles ou infrarouges, images avec vues de la végétation, zones de gestion actuelles ou historiques. Les deux calques se comportent de manière synchrone lorsque vous effectuez un zoom avant/arrière ou déplacez la carte pour votre confort.

Comment accéder au mode d'affichage fractionné ? Sélectionnez votre champ et cliquez sur l'icône de comparaison des couches dans le menu supérieur. Sur l'écran d'affichage fractionné, sélectionnez la couche analytique à l'aide de la liste déroulante de recherche située en haut.

passer en mode d'affichage fractionné
choix des analystes de terrain
comparaison des analystes de terrain

Zones pluriannuelles

Qu'est-ce que ça veut dire? Les zones de gestion historiques (pluriannuelles) sont établies sur la base de plus de 30 ans d'archives d'images satellites.

Les images présentant une végétation optimale à chaque saison sont automatiquement sélectionnées pour l'analyse. Sinon, chaque image représente un fichier de rendement potentiel pour l'année correspondante.

 

Les zones de gestion historiques (pluriannuelles) fournissent des informations sur chaque point du terrain.

Comment pouvez-vous l'utiliser ? Le modèle de développement des cultures permet de mieux connaître la zone agricole et d'appliquer les bonnes décisions, avec les bons taux d'intrants aux bons endroits.

Les zones de gestion historiques pourraient servir de modèle pour les fichiers de prescription (Rx) pour l'ensemencement, la fertilisation et l'échantillonnage des sols en fonction des zones.

Nous offrons nos services dans toutes les régions sur demande.

Que sont les zones pluriannuelles ?

En agriculture de précision, les zones pluriannuelles désignent des zones spécifiques au sein d'un champ qui présentent des schémas de croissance et de rendement des cultures cohérents et distincts sur plusieurs saisons de croissance.

Ces zones sont identifiées grâce à diverses technologies telles que la télédétection, la cartographie GPS et l'échantillonnage des sols.

En analysant les données recueillies grâce à ces technologies, les agriculteurs et les agronomes peuvent identifier les schémas de variabilité au sein d'un champ et créer des cartes qui distinguent les zones à forte productivité de celles à plus faible rendement.

Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour optimiser les pratiques de gestion des cultures, comme la variation de la densité de plantation, l'ajustement des taux d'irrigation et de fertilisation, et même la mise en œuvre de techniques de récolte de précision.

Elles constituent un outil précieux pour l'agriculture de précision car elles permettent aux agriculteurs de prendre des décisions éclairées concernant l'allocation des ressources et la gestion des cultures, ce qui se traduit par une efficacité accrue, des coûts réduits et des rendements augmentés.

En comprenant la variabilité au sein d'un champ et en adaptant les pratiques de gestion à chaque zone spécifique, les agriculteurs peuvent maximiser le potentiel de leurs terres et de leurs ressources.

 

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